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Error and the Growth of Experimental Knowledge
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Libro di Deborah Mayo pubblicato dalla University of Chicago Press nel 1996, premio Lakatos 1998, e il testo in cui la severità passa da auspicio a misura. L’impianto è una risposta a Popper: il criterio di falsificabilità è giusto e resta inerte finché non si dice che cosa renda un test un buon test, e la proposta di Mayo è che lo renda buono la probabilità che quel test avrebbe segnalato l’errore se l’errore ci fosse stato. Da lì derivano le due tesi che il libro porta oltre la statistica. La prima è il carattere frammentario della verifica: non si mettono alla prova grandi teorie in blocco, si mettono alla prova singoli errori possibili, uno per volta, e questo è anche il modo di disinnescare il problema di Duhem e Quine — se un’ipotesi non si può testare isolatamente, si testa ciò che si può isolare. La seconda è il ragionare dall’errore: si conclude qualcosa su un’ipotesi non perché i dati le somiglino, ma perché un errore specifico, se ci fosse stato, si sarebbe visto e non si è visto. Nel sito è uno dei due poli dell’apparato di valutazione delle prove, di fronte al libro di Jaynes del 2003, e i due sono utili insieme proprio perché non sono conciliabili.
- Karl Popper — Il libro nasce dal suo problema e gli dà quello che gli mancava: non il criterio di falsificabilità, ma una misura di quanto un test sia severo.
- Probability Theory: The Logic of Science — I due libri che si fronteggiano: la probabilità come logica dell’inferenza contro la probabilità come frequenza d’errore della procedura.
- statistica dell’errore — Il libro in cui Mayo la costruisce nel 1996, e in cui la severità diventa una misura invece che un auspicio.