8 Theorien als Strukturen I - Moodle 2

milde auszudriicken, bereiten der Status solcher Uberzeugungsgrade und die Frage,
wie sie geschatzt werden sollen, ernsthafte Probleme.
Wenden wir uns nun der Natur der „Befunde" im subjektiven Bayesianismus
zu. Wir haben Befiinde als etwas behandelt, das in das bayessche Theorem eingesetzt
wird, um Priorwahrscheinlichkeiten in Posteriorwahrscheinlichkeiten zu
konvertieren. Wie die Diskussion in vorangegangenen Kapiteln dieses Buches
deutlich gemacht haben sollte, sind Befunde jedoch in der Wissenschaft weit davon
entfemt, einfach gegeben zu sein. Der Standpunkt Howsons und Urbachs
(1989, S. 272) ist explizit und stimmt mit ihrer allgemeinen Herangehensweise
tiberein.
Die bayessche Theorie, die wir vorschlagen, ist eine Theorie des
Schlussfolgems aus den Daten; wir sagen nichts dariiber aus, ob es
richtig ist, die Daten anzuerkennen und ob man den Daten gegeniiber
absolut verpflichtet ist. Vielleicht ist man es nicht - dann ware
es toricht, ein derartiges Vertrauen in die Daten zu setzen, wie dies
gegenwartig getan wird. Die bayessche Theorie der Unterstutzung
besagt, dass die Anerkennung einer evidenten Behauptung als wahr
den Glauben an eine Hypothese beeinflusst. Wie man dazu kommt,
die Evidenz als wahr anzuerkennen, und ob es richtig ist, sie als
wahr anzuerkennen, ist eine Frage, die vom Standpunkt der Theorie
aus urelevant ist.
Dies ist mit Sicherheit eine vollig unannehmbare Position fur jemanden, der vorhat,
ein Buch iiber wissenschaftliches Denken zu schreiben. Suchen wu* nicht ein
Konzept dazu, was als angemessener Befund gelten kann? Sicher wird ein Wissenschaftler
auf einen Untersuchungsbefund nicht reagieren, indem er den Wissenschaftler,
der ihn erbracht, danach fragt, wie tiberzeugt er von diesem Befund
ist. Er wird vielmehr Informationen zur Natur des Experiments, das den Befund
erbracht hat, einholen sowie zu den VorsichtsmaBnahmen, die getroffen wurden,
wie die Fehlerwahrscheinlichkeit geschatzt wurde usw. Erne gute Theorie der
wissenschafllichen Methode ist sicher gefordert, einen Beitrag zu den Umstanden
zu leisten, unter denen ein Befiind als angemessen gelten kann. Gleichzeitig sollte
sie in der Lage sein, exakte Standards empirischer Arbeit zu bestimmen, nach
denen sich wissenschaftliches Arbeiten richten sollte, Sicherlich haben experimentell
arbeitende Wissenschaftler eine Reihe anderer Wege, minderwertige Arbeiten
zuriickzuweisen, als sich auf subjektive LFberzeugungsgrade zu beziehen.
Vor allem wenn sie sich mit Kritik auseinandersetzen, legen Howson und
Urbach besonderen Wert darauf, dass beide, die Priorwahrscheinlichkeiten und die
Befunde, die in das bayessche Theorem eingesetzt werden mtissen, subjektive
LFberzeugungsgrade sind, die der subjektive Bayesianismus nicht weiter hinterfragt.
Aber was bleibt dann von ihrer Position, die als Theorie der wissenschafllichen
Methode bezeichnet werden kann? Was bleibt, ist ein Theorem der Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Gestehen wir Howson und Urbach zu, dass ihre Version
des Bayesianismus tatsachlich ein der deduktiven Logik verwandtes Theorem ist,
macht dieses groBztigige Zugestandnis die Grenzen ihrer Position deutlich. Ihre
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