Popper Karl - La Logica de la Investigacion Cientifica

378 La lógica de la investigación científica
P(y) = 0; más en particular: en la interpretación lógica del sistema
de que se trate, siempre que x se siga de y, P{x, y) = 1, incluso cuando
P(y) = 0. Así pues, no hay razón alguna para dudar de que nuestra
definición es válida para lenguajes que contengan tanto enunciados
singulares como leyes universales, aunque todas estas últimas tengan
probabilidad nula; como ocurre, por ejemplo, si empleamos la función
de medida m de Kemeny, postulando que P(«) = jn{x). (En el
caso de nuestras definiciones de E y C no existe la menor necesidad
de partir de una atribución de igual peso a los «modelos»: cf. KE­
MENY, op. cit., pág. 307 ; por el contrario, habría que considerar semejante
punto de partida como una desviación de la interpretación
lógica, ya que violaría la igualdad de las independencias lógica y probabilística
que hemos exigido más arriba, en 3.)
5. He aquí el segundo punto. Entre los desiderata derivados, el
que se indica a continuación no se satisface por todas las definiciones
de «a; está confirmado por y» que se han propuesto por otros autores,
y, por ello, puede mencionársele por separado como décimo desideratum
" :
(X) Si X está confirmado —o corroborado, o apoyado— por y,
de suerte que C{x, y) > O, entonces: a) x queda siempre quebrantado
por y (es decir, C{x y) < Q, y b) x queda siempre quebrantado por y
(o sea, Q{x, j) < 0).
Me parece claro que este desideratum constituye una condición de
adecuación indispensable, y que toda definición que se proponga y no
lo satisfaga será paradójica desde un punto de vista intuitivo.
Tercera nota siobre grado de corroboración o confirmación
En esta nota quiero hacer diversos comentarios sobre el problema
del peso de los datos y sobre las contrastaciones estadísticas.
1. La teoría de la corroboración —o «confirmación»— propuesta
en las dos notas anteriores sobre «grado de confirmación» ^, es capaz
de resolver fácilmente el llamado problema del peso de datos.
Quien primeramente suscitó este problema fue Peirce; Keynes lo
ha discutido con algún detalle (este autor solía hablar de «peso de
un argumento» o de «volumen de datos»), y hemos tomado el término
«peso de datos» de J. M. Keynes e I. J. Good''. Cuando se considera
' Compárese la observación que hago en este Journal, 1954, 5, fin del primer
párrafo de la pág. 144.
'• En este Journal, 1954, 5, págs. 143, 324 y 359, y 1957, 7, 350; véanse, asimismo,
1955. 6, y 1956, 7, págs. 244 y 249. En cuanto al primer párrafo de la
«Segunda nota», es preciso añadir una referencia a un trabajo de R. CARNAP e Y. BAR-
HiLLEL, «Semantic Information», en este Journal, 1953, 4, págs. 147 y sigs. Además,
la primera frase de la nota 1 de la pág. 351 debe decir: «Op. cit., pág. 83», en
lugar de como lo hace actualmente, ya que me refiero a la tesis del doctor Hamblin.
* (Esta última corrección se ha introducido en la versión que reproducimos en este
libro.)
' Cf. C. S. PEIRCE, Collected Papers, 1932, t. 11, pág. 421 (publicado por primera
vez en 1878); J. M. KEYNES, A Treatise on Probability, 1921, págs. 71 a 78
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