我听John Frame讲基督教护教学的时候，对前设（presupposition）的Justification(或者叫合理化)有一些领悟。他区分了“合逻辑”，“合理”和“有说服力”三种状态。合逻辑并不一定合理，合理并不一定有说服力。比如，所有的马都是黑色的，这个动物是一匹马，所以它也是黑色的。这个完全符合三段论的逻辑，但是并不一定合理，因为并不一定所有的马都是黑色的。只有在所有的马都是黑色以及这个动物是一匹马的条件满足的情况下，我们才有理由相信这个论断。
这里涉及到大前提和小前提，大前提是所有的马都是黑色的，小前提是这个动物是一匹马。如果我们给出小前提的理由，并且足够充分，那么我们可以认为这个论点确实是合理的。但是我们仍然没有证实大前提，对大前提的证实或者合理化有助于我们给出一个有说服力的论点。当然大前提，比如圣经是绝对的权威，是不能被证实的，因为它本身是信仰的对象，在此前提下我们才可以进行推论。但是，基督徒承认“圣经无误”这个大前提进行护教必然缺乏说服力，因为我们需要给出这个大前提的合理化论证。这种合理化推理并非证明，如同证明三角形内角和等于180度一样。这种推理是一种假设检验，就是检验这个假设的推论是否合理。比如，上面那个“所有的马都是黑马”的大前提所延伸出来的推论就是这匹马也是黑马。如果这匹马经过证实真实黑色的，那么我们对前设的信心就会增加，否则信心就会降低。做这种假设检验的最好方法就是贝叶斯分析，它充分考虑了前设的存在，并且考虑到假设的不确定范围，可以通过和其他假设进行比较来确定假设的合理性。
不过这种检验并不是基督徒建立信心的主要方法，而是基督徒进行护教的有效途径。基督徒的信心必须通过听道，祷告以及圣礼，圣徒交通来操练，这也是蒙恩的方式。而护教主要是针对那些不信者，所以基督徒需要用圣经这个大前提来与不信者不信的大前提进行比较。比较的方式不是去证实，而是去看它们的推理是否合乎事实。当然，也许有基督教不同的派别和哲学，那么我们可以把这些不确定的教义因素考虑在内，也把不信的世界观的不确定因素（或者不同流派）考虑在内，然后通过平均（或者加权）的方法对他们的似然函数进行叠合，进而得到每个假设的总体似然函数（或者证据“evidence”）。这种方法非常数学化，不过已经有一些在哲学的运用。
关键在于如何量化一些数据来做假设验证，比如对多重宇宙和智慧设计的比较，就可以用到一些物理常数的精细调节来做数据。不过，其他方面的证据，比如社会，文化以及哲学方面的数据则需要更细致地加以辨别。
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