科学实在论（二） (5-3)

一些作者认为，奇迹论证实际上是一种被称为基本比率谬误base rate fallacy的谬误推理实例（Howson 2000：第3章；Lipton [1991] 2004：196-198；Magnus & Callender 2004）。考虑下面的例证。有一种疾病的测试，其假阴性率（疾病存在的情况下的阴性结果）为零，假阳性率（疾病不存在的情况下的阳性结果）为十分之一（也就是说，没有疾病的个体有10%的时间测试阳性）。如果一个人的检测结果为阳性，那么他得病的几率有多大？如果根据假阳性率得出的结论是90%的概率，那就错了，因为实际的概率还取决于另外一些关键的信息：疾病在人群中的基本比率the base rate（患病人群的比例）。总体而言，疾病的发病率越低，阳性结果表明疾病存在的概率就越低。

以此类推，将一个科学理论的成功作为其近似真理的指标(假设假阳性率很低—-在这种情况下，与真理相去甚远的理论仍然是成功的)，同样可以说是基本比率谬误的一个例子。一个理论的成功本身并不表明它很可能是近似真的，而且由于没有独立的方法可以知道近似真的理论的基本比率，所以无法评估它近似真的机会。Worrall（未发表，其他互联网资源）认为，这些争论对奇迹论证无效，因为它们严重依赖于在概率方面对奇迹论证的误导性形式化crucially depend on a misleading formalization of it in terms of probabilities（参见Menke 2014；对基于可能性的不同概率框架的奇迹论证的批评criticism of the miracle argument based on a different probabilistic framing in terms of likelihoods，参见，参见Sober 2015: 912–915).

2.2 确证Corroboration

至少在某些不可观测的情况下，实在论的一个动机是通过 “确证Corroboration “来实现的。如果一个不可观测的实体据说能够通过科学仪器或实验检测出来，这就可以构成关于它的实在论的可废止论证defeasible argument的基础。然而，如果同一实体被认为能够被不止一种，而是两种或更多不同的检测手段所检测到–这些检测形式在它们所使用的仪器和它们被描述为在检测过程中所利用的因果机制和过程方面是不同的–这可能会作为实在论的一个显著增强的论点的基础（参见Eronen，2015）。Hacking(1983：201；另见Hacking 1985：146-147)举例说，红血小板中的致密体可以用不同形式的显微镜进行检测。不同的检测技术，如光显微镜和透射电子显微镜所采用的技术，利用的是非常不同的物理过程，这些操作在理论上是用相应不同的因果机制来描述的。(类似的例子，见Salmon 1984：217-219和Franklin 1986：166-168，1990：103-115)。

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