Das vorliegende Buch stellt eine überarbeitete und deutlich erweiterte zweite Ausgabe meines gleichnamigen Buches von 2012 dar. Es wendet sich in Form eines Lehrbuchs sowohl an Anfänger wie Fortgeschrittene der Wissenschaftstheorie sowie an Wissenschaftler, die sich dafür interessieren, wann Daten eine bestimmte Theorie begründen und wie stark die Bestätigung der Theorie durch die Daten ist. Im Vordergrund steht dabei immer die erkenntnistheoretische Frage, ob bestimmte Begründungsverfahren die Ziele der Wissenschaften in überzeugender Weise verfolgen oder ob es dagegen substantielle Einwände gibt. Leider wird sich herausstellen, dass kein Verfahren ohne Fehl und Tadel ist, und wir sollten die Schwächen unserer Begründungsverfahren genau kennen, um sie korrekt einsetzen zu können.

Im Buch werden verschiedene Ansätze zum induktiven Schließen vorgestellt und daraufhin analysiert, welche Erfolgsaussichten sie jeweils bieten, die erkenntnistheoretischen Ziele der Wissenschaften zu erreichen. Dabei werden u.a. die konsverativen Induktionsschlüsse, Falsifikationsverfahren und die eliminative Induktion, der Schluss auf die beste Erklärung und vor allem der Bayesianismus besprochen. Außerdem geht es um die Verfahren der klassischen Statistik sowie moderne Verfahren des kausalen Schließens. Dazu wird ein erkenntnistheoretischer Rahmen angegeben, in dem die verschiedenen Begründungsverfahren untereinander verglichen werden.