B) El principio de causalidad y de redundancia cíclica.

La propiedad transitiva de los elementos matemáticos ha de cumplir con la condición de aplicación del principio de causalidad.

Si A = B, y A = C, entonces B = C, donde B es igual a C, y del mismo modo, si A # B, y A # C, entonces B # C, donde B es el contrario a C, ha de cumplir con las ¨condiciones de aplicación¨ necesarias para verificar o falsear una hipótesis nula (Ho) o alternativa (H1) para establecer su relación significativa o no-significativa, es decir, su principio de causalidad.

De modo que, si A # B porque la Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe, A # C, porque la Ciencia no es falsa; y B # C, porque los dogmas de fe no son falsos, cumple con el principio de causalidad y sus condiciones de aplicación son que A, B y C cumplen con la desigualdad transitiva, es decir, son contrarios.

La Estadística Aplicada utiliza el principio de causalidad para el planteamiento de hipótesis nulas o alternativas, para encontrar su relación significativa o no-significativa.

A # B Ho : La Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe.

A = B H1 : La Ciencia puede demostrar los dogmas de fe.

A # C Ho : La Ciencia no es falsa (... no los puede falsear).

A = C H1 : La Ciencia es falsa (... los puede falsear).

B # C Ho : Los dogmas de fe no son falsos.

B = C H1 : Los dogmas de fe son falsos.

Es decir: Ho : porque la Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe, la Ciencia y los dogmas de fe no son falsos.

H1: porque la Ciencia puede demostrar los dogmas de fe, la Ciencia y los dogmas de fe son falsos.

Por el principio de causalidad, se admite la significación de Ho porque igual que la Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe, no son falsos, y la no-significación de H1 porque la Ciencia pudiendo demostrar los dogmas de fe, los considera falsos.

El principio de redundancia cíclica.

En otro ejemplo, si prescindimos de la condición de aplicación del principio de causalidad de la propiedad transitiva, el resultado es consecuencia de no plantear las Ho y H1 correctas.

A = B Ho : La Persona es un ser animado.

A # B H1 : La Persona no es un ser animado.

A = C Ho : La Persona es un ser inerte.

A # C H1 : La Persona no es un ser inerte.

B = C Ho : El ser animado es inerte.

B # C H1 : El ser animado no es inerte.

Aunque cambiemos los términos, y consideremos Ho y H1 al revés: Ho : porque la Persona no es un ser animado, la Persona y el ser animado no son inertes.

H1: porque la Persona es un ser animado, la Persona y el ser animado son inertes.

Por el principio de causalidad, no se admite ni la significación de Ho porque si la persona no es un ser animado, resulta que ambos no son inertes, y tampoco la significación alternativa de H1 porque resulta que si la persona es un ser animado, ambos son inertes.

Esta es la falacia metodológica que por no respetar las condiciones de aplicación del principio de causalidad en la propiedad transitiva de los elementos matemáticos, se denomina el principio de redundancia cíclica que no ofrece alternativa para la Ciencia, pues siempre se trata de una relación no-significativa, tanto para Ho y H1.

Por esta razón, existen muchos estudios experimentales sin resultados porque el planteamiento estadístico ha llevado a un ¨callejón sin salida¨ a los científicos.

EL MÉTODO DEDUCTIVO.

Según la propiedad transitiva por el silogismo de las premisas Ho y H1 llegamos por el principio de causalidad a la deducción de las relaciones significativas y no-significativas entre elementos matemáticos.

A) Silogismo.

Premisa 1: A#B, A#C y B#C (Ho) Premisa 2: A=B, A=C y B=C (H1) B) Principio de causalidad.

Ho: ... porque la Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe, también resulta que no son falsos (relación significativa).

H1: ... porque la Ciencia puede demostrar los dogmas de fe, resulta que son falsos (relación no-significativa).

La Premisa 1 y 2 nos llevan a deducir (Ho por su significación y H1 por su no-significación) la aceptación de la hipótesis nula (V) y a rechazar la hipótesis alternativa (F).

V = Verdadero (Principio de verificabilidad).

F = Falso (Teoría de falsación).