Jerzy Neyman’s Conception of Scientific Inference and Its Relation to Bayesianism
Loading...
Date
2019-02-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
The main thesis of the dissertation was that Neyman’s frequentist statistical paradigm is not a worse tool for conducting scientific research than the Bayesian paradigm. We found the statement to be justified by the following results demonstrated by us: (1) various types of knowledge, pre-existing the research, regarding the examined aspect of reality as well as the socio-economic aspects that accompany the research, are used by Neyman in an unambiguous, correct way that increases the epistemic reliability of his method, (2) Neyman's testing method is always epistemically reliable and, appropriately used, can be epistemically reliable at the desired level, (3) the influence of non-cognitive values directly introduced to the inferential patterns of Neyman's methods of estimation and testing is a favorable solution due to the increase in the epistemic reliability of the method, (4) decision-theoretic interpretation for a single result in Neyman’s statistical scheme does not have to be considered a disadvantage of the method as a tool for conducting scientific research.
Głównym celem podjętych badań była analiza Jerzego Neymana koncepcji statystyki częstościowej w kontekście wskazywanych ogólnych różnic statystyki częstościowej względem koncepcji statystyki Bayesowskiej. Różnice, uważane za świadczące - z poznawczego punktu widzenia - o słabości koncepcji częstościowej względem koncepcji Bayesowskiej jako narzędzia prowadzenia badań naukowych, które zostały rozważone w pracy to: brak narzędzi do systematycznego i właściwego korzystania z wiedzy pierwotnej podczas prowadzenia nowych obserwacji (eksperymentów), brak poznawczej wiarygodności metody, programowy wpływ czynników pozapoznawczych na wyniki badań oraz brak możliwości epistemicznej interpretacji pojedynczego uzyskanego wyniku badań. W toku przeprowadzonych analiz wykazano że: (1) metoda Neymana wykorzystuje wiedzę pierwotną dotyczącą badanego aspektu rzeczywistości, jak również wiedzę kontekstową (aspekty społeczno-ekonomiczne) w sposób usystematyzowany i prawidłowy, który zwiększa wiarygodność poznawczą przeprowadzanych wnioskowań, (2) metoda Neymana jest zawsze poznawczo wiarygodna i dostarcza sposobów zwiększania tej wiarygodności do pożądanego poziomu, (3) uwzględnianie przez metodę Neymana czynników pozapoznawczych zwiększa wiarygodność epistemiczną przeprowadzanych wnioskowań, (4) teoriodecyzyjna interpretacja metody Neymana może być broniona jako zaleta, a nie wada tego narzędzia w służbie prowadzenia badań naukowych.
Głównym celem podjętych badań była analiza Jerzego Neymana koncepcji statystyki częstościowej w kontekście wskazywanych ogólnych różnic statystyki częstościowej względem koncepcji statystyki Bayesowskiej. Różnice, uważane za świadczące - z poznawczego punktu widzenia - o słabości koncepcji częstościowej względem koncepcji Bayesowskiej jako narzędzia prowadzenia badań naukowych, które zostały rozważone w pracy to: brak narzędzi do systematycznego i właściwego korzystania z wiedzy pierwotnej podczas prowadzenia nowych obserwacji (eksperymentów), brak poznawczej wiarygodności metody, programowy wpływ czynników pozapoznawczych na wyniki badań oraz brak możliwości epistemicznej interpretacji pojedynczego uzyskanego wyniku badań. W toku przeprowadzonych analiz wykazano że: (1) metoda Neymana wykorzystuje wiedzę pierwotną dotyczącą badanego aspektu rzeczywistości, jak również wiedzę kontekstową (aspekty społeczno-ekonomiczne) w sposób usystematyzowany i prawidłowy, który zwiększa wiarygodność poznawczą przeprowadzanych wnioskowań, (2) metoda Neymana jest zawsze poznawczo wiarygodna i dostarcza sposobów zwiększania tej wiarygodności do pożądanego poziomu, (3) uwzględnianie przez metodę Neymana czynników pozapoznawczych zwiększa wiarygodność epistemiczną przeprowadzanych wnioskowań, (4) teoriodecyzyjna interpretacja metody Neymana może być broniona jako zaleta, a nie wada tego narzędzia w służbie prowadzenia badań naukowych.
Description
Wydział Filozofii, Instytut Filozofii; promotor rozprawy doktorskiej: dr hab. Paweł Kawalec, prof. KUL, promotor pomocniczy: dr Adam Kiersztyn. Ta rozprawa doktorska była dofinansowana z grantu uzyskanego z Narodowego Centrum Nauki o numerze UMO-2015/17/N/HS1/02156.
Keywords
statistics, philosophy, methodology, pragmatism, context, statystyka, filozofia, metodologia, pragmatyzm, kontekst