La démarche scientifique est loin d'être parfaite, donc on peut pas dire qu'elle apporte des réponse irréfutables (autrement dit, presque toutes les affirmations scientifiques devraient avoir un domaine d'incertitude et une durée de vie).
Exemple classique, le fitting et la régression linéaire:

On a plusieurs choix:
1_ le point (x=3) remet en cause la relation linéaire entre x et y
2_ le point (x=3) est un point aberrant, faudrait recommencer l'expérience
3_ le point (x = 3) n'a pas d'impact significatif, on l'élimine
4_ le coefficient de corrélation est satisfaisant, on adopte la loi linéaire.
Dans ce cas, peut-être que la relation entre x et y est atrocement compliquée, mais la plupart des scientifiques n'iront pas jusqu'à lui consacrer une étude entière (il ne faut pas oublier que les travaux de recherche sont limités par le temps et le budget, donc on ne peut pas se permettre de faire une thèse en six ans ou d'épuiser une tonne de tungstène sur une seule série d'analyses).
D'autre part, il ne faut jamais perdre de vue les limitations des méthodes utilisées dans les analyses et les calculs.
Exemple classique, le fitting et la régression linéaire:

On a plusieurs choix:
1_ le point (x=3) remet en cause la relation linéaire entre x et y
2_ le point (x=3) est un point aberrant, faudrait recommencer l'expérience
3_ le point (x = 3) n'a pas d'impact significatif, on l'élimine
4_ le coefficient de corrélation est satisfaisant, on adopte la loi linéaire.
Dans ce cas, peut-être que la relation entre x et y est atrocement compliquée, mais la plupart des scientifiques n'iront pas jusqu'à lui consacrer une étude entière (il ne faut pas oublier que les travaux de recherche sont limités par le temps et le budget, donc on ne peut pas se permettre de faire une thèse en six ans ou d'épuiser une tonne de tungstène sur une seule série d'analyses).
D'autre part, il ne faut jamais perdre de vue les limitations des méthodes utilisées dans les analyses et les calculs.
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