Popper Karl - La Logica de la Investigacion Cientifica

CoTToboTíición, peso de los datos y contrastes estadísticos 381
quizá «grado de racionalidad de una creencia» y a otro «grado de
confianza» o de «apoyo por los datos»— es tan incapaz de rescatar
la teoría subjetiva como lo es la creencia igualmente ingenua en que
estas diversas medidas «explican» diferentes aexplicanda»: pues la
pretensión de que exista en este caso un icexplicandumy) —así, el «grado
de creencia racional»— susceptible de «explicación» en términos
probabilitarios, ha de correr necesariamente la misma suerte que lo
que he llamado «postulado fundamental».
5. Todas estas dificultades desaparecen en cuanto interpretamos
objetivamente las probabilidades (en el contexto del presente trabajo
es indiferente que la interpretación objetiva sea puramente estadísti'ja
o una interpretación de propensiones^). De acuerdo con esta interpretación
hemos de introducir b, o sea, el enunciado de las condiciones
del experimento (estas condiciones definen la sucesión de experimentos
de la que sacamos nuestro ejemplo); por ejemplo, b podría
ser la información : «la tirada en cuestión será una tirada de z, que
aleatorizaremos haciendo girar la moneda». Y, además, tenemos que
introducir la hipótesis probabilística objetiva h, es decir, la hipótesis
«P(a, b) = 1/2» ^
Desde el punto de vista de la teoría objetiva, lo que más nos interesa
es la hipótesis h, esto es, el enunciado
«P(a, b) = 1/2».
6. Si atendemos ahora a los datos estadísticos idealmente favorables,
d, que condujeron a la «paradoja de los datos ideales», es evidente
que —desde el punto de vista de la teoría objetiva— ha de
considerarse d como los datos que importan para h (en lugar de
importar para a): son idealmente favorables para h, pero enteramente
neutros para a. En el supuesto de que las diversas tiradas sean
independientes —o aleatorias— la teoría objetiva nos lleva de un
modo completamente natural a P(a, bd) = P(a, b) : así pues, es cierto
que d es intrascendente para a (en presencia de fe).
Puesto que d son datos favorables a h, nuestro problema se convierte,
naturalmente, en la cuestión acerca de cómo los datos d corroboran
(o «confirman») h: la respuesta es que si d son los datos
idealmente favorables, tanto E(/i, d) como C(ft, d) —esto es, el grado
de corroboración de h dado d— se acercarán a la unidad, con tal
' Para la «interpretación de propensiones» de la probabilidad, véanse mis trabajos
«Three Views Concerning Human Knowledge», «Philosophy of Science: A Personal
Report» y «The Propensity Interpretation of Probability and the Quantum
Theory», publicados, respectivamente, en Contemporary British Philosophy, ed. por
H. D. Lewis; en British Philosophy in the Mid-Century, ed. por C. A. Mace, y en
Proceedings of the Ninth Symposion of the Colston Research Society, 1957 (The
Colston Papers, 9), ed. por S. Korner.
' Obsérvese que también es posible interpretar «6» de otro modo: no como
nombre de un enunciado, sino como nombre de una sucesión de tiradas (en cuyo
caso tendríamos que interpretar «o» como nombre de una clase de eventos en lugar
de como nombre de un enunciado); pero, en cualquier caso, «fe» continúa siendo
el nombre de un enunciado.
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