Бремя доказательства (философия) - Burden of proof (philosophy)

Бремя доказывания ( Latin : бремя доказывания , сокращено с бременем доказывания incumbit й дша dicit, не й дш negat ) является обязательством одной из сторон в споре , чтобы обеспечить достаточный ордер на его позицию.

Держатель бремени

Когда две стороны участвуют в дискуссии, и одна из них заявляет, что другая оспаривает, тот, кто делает это, обычно несет бремя доказывания, чтобы оправдать или обосновать это утверждение, особенно когда оно оспаривает предполагаемое статус-кво . Об этом также говорится в бритве Хитченса , которая заявляет, что «то, что может быть утверждено без доказательств, может быть отклонено без доказательств». Карл Саган предложил родственный критерий - «экстраординарные утверждения требуют экстраординарных доказательств», который известен как стандарт Сагана .

В то время как определенные виды аргументов, такие как логические силлогизмы , требуют математических или строго логических доказательств , стандарт доказательств, отвечающих бремени доказательства, обычно определяется контекстом и стандартами и соглашениями сообщества.

Философские дебаты могут перерасти в споры о том, кто несет бремя доказательства того или иного утверждения. Это было описано как «бремя тенниса» или «игра на бремя ответственности».

Перенос бремени доказывания

Один из способов, которым можно попытаться переложить бремя доказательства, - это совершить логическую ошибку, известную как аргумент от незнания . Это происходит, когда либо предложение считается истинным, потому что оно еще не доказано, ложное, либо предложение считается ложным, потому что оно еще не доказано.

Доказательство отрицательного

Отрицательное утверждение противоположно утвердительной или позитивной претензия. Он утверждает несуществование или исключение чего-либо.

Отрицательная претензия может существовать, а может и не существовать в качестве контраргумента предыдущей претензии. Доказательство невозможности или доказательства отсутствия аргумента типичные методы исполните бремя доказывания отрицательного иска.

заявка

В публичном дискурсе

Бремя доказывания - важное понятие на арене публичных идей . Когда участники дискурса устанавливают общие предположения , механизм бремени доказывания помогает гарантировать, что все стороны вносят продуктивный вклад, используя соответствующие аргументы.

По закону

В юридическом споре одна сторона изначально считается правой и получает преимущество в виде сомнения, в то время как другая сторона несет бремя доказывания. Когда сторона, несущая бремя доказывания, встречает свое бремя, бремя доказывания переключается на другую сторону. Бремя может быть разным для каждой стороны на разных этапах судебного разбирательства. Бремя производства является минимальным бременем для продуктов по крайней мере , достаточно доказательств для Трира факта , чтобы рассмотреть спорные претензии. После того, как стороны в судебном разбирательстве выполнили бремя производства и их требование было рассмотрено лицом, проводящим проверку фактов, на них ложится бремя убеждения в том, что было представлено достаточно доказательств, чтобы убедить проверяющего факт в том, что их сторона права. Существуют различные стандарты убедительности, начиная от преобладания доказательств , когда их достаточно, чтобы склонить чашу весов, до доказательств, не вызывающих разумных сомнений, как в уголовных судах Соединенных Штатов.

Бремя доказывания обычно лежит на лице, подавшем иск в споре. Это часто связано с латинским максима зетрег necessitas probandi incumbit е дш агит , перевод которого в этом контексте: «необходимость доказывания лежит всегда с человеком , который лежит обвинения.»

Сторона, которая не несет бремени доказывания, пользуется преимуществом предположения о том, что она верна, они считаются правильными до тех пор, пока бремя доказательств не изменится после представления доказательств стороной, подавшей иск. Примером может служить в американском уголовном деле , где есть презумпция невиновности на ответчика . Выполнение бремени доказывания эффективно использует преимущество предположения, перекладывая бремя доказывания на другую сторону.

В статистике

В выводимой статистике нулевая гипотеза - это общее утверждение или позиция по умолчанию о том, что нет никакой связи между двумя измеряемыми явлениями или никакой связи между группами. Отвергая или опровергающие нулевую гипотезу й , таким образом , сделать вывод , что есть основания полагать , что это связь между двумя явлениями (например , что потенциальное лечение имеет измеримый эффект) -является центральная задача в современной практике науки; область статистики дает точные критерии для отклонения нулевой гипотезы.

Нулевая гипотеза обычно считается верной, пока свидетельства не укажут иное. В статистике это часто обозначается H 0 (читай «H-ноль», «H-ноль», «H-ой» или «H-ноль»).

Концепция нулевой гипотезы по-разному используется в двух подходах к статистическому выводу. В тестировании значения подхода Рональд Фишер , нулевая гипотеза отвергается , если наблюдаемые данные существенно вряд ли произошли , если нулевая гипотеза верна. В этом случае нулевая гипотеза отклоняется, а на ее место принимается альтернативная гипотеза . Если данные согласуются с нулевой гипотезой, нулевая гипотеза не отклоняется. Ни в том, ни в другом случае нулевая гипотеза или ее альтернатива не доказаны; нулевая гипотеза проверяется на данных, и решение принимается на основании того, насколько вероятны или маловероятны данные. Это аналогично правовому принципу презумпции невиновности , согласно которому подозреваемый или обвиняемый считается невиновным (null не отклоняется) до тех пор, пока его вина не будет доказана (null отклоняется) вне разумных сомнений (в статистически значимой степени).

В подходе Ежи Неймана и Эгона Пирсона к проверке гипотез нулевая гипотеза противопоставляется альтернативной гипотезе, и две гипотезы различаются на основе данных с определенным коэффициентом ошибок.

Сторонники каждого подхода критикуют другой подход. Однако в настоящее время гибридный подход широко практикуется и представлен в учебниках. Гибрид, в свою очередь, критикуется как неверный и непоследовательный - подробности см. В разделе « Статистическая проверка гипотез» .

Статистический вывод можно сделать без нулевой гипотезы, указав статистическую модель, соответствующую каждой гипотезе кандидата, и используя методы выбора модели , чтобы выбрать наиболее подходящую модель. (Наиболее распространенные методы отбора основаны либо на информационном критерии Акаике, либо на факторе Байеса .)

Смотрите также

использованная литература