20.4: Prueba de hipótesis
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Cuando formulamos pruebas, estamos averiguando la mejor manera de verificar si las predicciones que hicimos son ciertas. En una prueba experimental, podemos llevar a cabo la condición de prueba en un laboratorio o algún otro entorno controlado. Las ciencias experimentales emplean muchas pruebas experimentales, pero en algunas ciencias (por ejemplo, astronomía, meteorología) tales pruebas son difíciles de idear. Obviamente todavía podemos probar hipótesis en estas áreas, ya que hemos logrado avances científicos en estos campos, pero debemos doblar nuestras pruebas en torno a la observación de fenómenos naturales en su lugar.
Siempre que sea posible, la forma en que queremos probar es con un experimento controlado. Esto implica recolectar datos sobre dos grupos representativos —un grupo, que sirve de base, es el grupo control, y el otro, que se ve afectado de alguna manera que nos permite probar nuestra hipótesis, es el grupo experimental. El resultado final es que podemos comparar los datos recopilados del grupo control con los del grupo experimental y medir el impacto que tuvo el cambio en el tratamiento. Por ejemplo, en un ensayo clínico de medicamentos, los investigadores le darán a un grupo un nuevo medicamento, no le darán al otro grupo ningún medicamento (o el mismo medicamento que ya han estado tomando) y verán si quienes obtienen el nuevo medicamento han mejorado los resultados de salud.
No todas las pruebas son igualmente buenas para evaluar hipótesis. En general, una prueba difícil o severa de una teoría es mucho mejor que una prueba débil o fácil. Cuanto más improbable parece ser una predicción antes de verificarla, mejor será la prueba que proporcione de una teoría. Por ejemplo, si tu meteorólogo local tiene una teoría que predice que lloverá en Seattle en algún momento del próximo abril, no nos dejaremos boquiabierto si esto se hace realidad (todos sabíamos que llovería al menos un poco en algún momento durante abril, mucho antes de que nunca la teoría del meteorólogo). Pero supongamos que su teoría predice que lloverá entre nueve y nueve pulgadas y media en Seattle entre el mediodía y la 1 de la tarde del 7 de abril. Si esto sucede, nos sorprende, y lo tomamos para brindar un apoyo fuerte —aunque no concluyente— a la teoría: debe tener algo a su favor, para que algo así sea correcto. Al igual que otras cosas, las predicciones que son extremadamente definidas y precisas proporcionan una mejor prueba de una teoría que las predicciones indefinidas o vagas.
Sin embargo, lo que realmente queremos es una hipótesis falsificable. Una teoría o hipótesis si es falsificable por si acaso algún tipo de prueba objetiva, empírica podría demostrar que es falsa. La razón por la que esto es preferible es porque, si podemos ejecutar una prueba que pueda mostrar que nuestra opinión es falsa, pero la prueba no muestra que es falsa, entonces tenemos buenas razones para pensar que esta visión es cierta. Lo mismo no es el caso de las pruebas que solo arrojan evidencia positiva para una vista. La evidencia positiva es bastante fácil de conseguir. No importa cuánta evidencia positiva tengamos, debemos tener en cuenta que siempre puede haber evidencia negativa o desconfirmadora por ahí. Incluso podemos encontrar evidencia positiva de hipótesis que sabemos que son falsas. Hay evidencia positiva de que Santa Claus es real, por ejemplo (ahí está, en el centro comercial).
Un tipo adicional de prueba falsificable es una prueba crítica. Una prueba crítica es aquella en la que dos teorías están enfrentadas entre sí. Las pruebas críticas no son particularmente comunes, pero lo bueno de ellas es que al final del proceso tenemos una razón fuerte para apoyar una hipótesis y una razón fuerte para rechazar otra.
Es importante tener en cuenta que las teorías no pueden ser falsificadas de manera concluyente porque cuando las predicciones no resultan ser correctas, el resultado se puede fijar en una de las hipótesis auxiliares. Una hipótesis auxiliar es una hipótesis de fondo utilizada para probar una teoría o hipótesis de interés. Cada prueba de cualquier teoría científica interesante implica hipótesis auxiliares (por ejemplo, sobre el funcionamiento de los dispositivos de medición que se emplean, la presencia o ausencia de diversas influencias perturbadoras, etc.). Esto no quiere decir que nunca debamos dejar de lado una hipótesis ni concluir que es falsa. Después de una prueba fallida, debemos regresar y verificar todas las hipótesis auxiliares. Si parecen estar razonablemente soportados (el equipo está en buen estado de funcionamiento, etc.) tendremos razones para descartar la hipótesis.