Методологические концепции экспериментальных исследований
Методологические концепции экспериментальных исследований
Использование модели вместо закона
Понятие закона в научных исследованиях заменяется более широким понятием модели. Закон в науке имеет характер некоторой абсолютной категории на данном уровне знаний. Математическая модель же может лишь давать какое-то представление о поведении сложной системы. Одни и те же аспекты изучаемой системы можно описывать различными моделями, имеющими право на одновременное существование. В отличие от гипотез, среди которых рано или поздно удается выбрать одну, математические модели не всегда нужно считать конкурирующими друг с другом.
Гипотетическая природа статистических выводов
Математическая статистика не может предложить набор алгоритмов, которые выводили бы новые закономерности из результатов новых наблюдений. Сначала исследователь должен, опираясь на свои знания, выдвинуть несколько гипотез, а затем, используя статистические методы проверки, выбрать одну из них. В этом процессе всегда участвует исследователь, и его результатам нельзя приписывать слишком большую объективность – ведь если не будет выдвинута плодотворная гипотеза, то все ухищрения с использованием самых тонких статистических методов не смогут привести к интересным результатам. Причем, гипотеза всегда остается открытой для дальнейшей проверки – этим определяется прогресс в экспериментальных науках.
Концепция рандомизации
Как было показано на рис. 1, в сложных системах могут действовать систематически влияющие на выходной параметр факторы, которые не поддаются учету и контролю. Для того, чтобы учитывать такие факторы статистически, их необходимо превести в категорию случайных. С этой целью проводят рандомизацию, т.е. таким образом проводят эксперимент, чтобы появилась возможность создавать в нем случайную ситуацию.
Люди также интересуются этой лекцией: Интерактивная сторона общения.
Концепция последовательного эксперимента
Смысл этой концепции заключается в том, что нужно использовать последовательную – шаговую стратегию. После каждого шага должен производится анализ результатов, и на основании этого анализа следует принимать решение о дальнейшей деятельности.
Концепция многофакторного эксперимента
Смысл концепции заключается в оптимальном использовании пространства независимых переменных. Пусть имеется k-мерное факторное пространство, в котором все факторы линейно влияют на выходной параметр. Для определения коэффициентов, характеризующих это влияние, можно варьировать каждую переменную по очереди, тогда дисперсия оценки коэффициентов будет рассчитываться по 2n измерениям (n – количество параллельных наблюдений). Если же варьировать все переменные сразу, чтобы каждый эффект оценивался по всей совокупности опытов, то дисперсия оценки коэффициентов будет производиться по (k+1)n измерениям, что приведет к ее уменьшению, а, следовательно, повышению точности.
Концепция редукции (свертки) информации
После того как эксперимент поставлен и получены его результаты, возникает задача представить эти результаты в компактной форме. Результат каждого эксперимента несвободен от некоторого элемента неопределенности. Для того, чтобы оценить элемент неопределенности с помощью числа, обращаются к статистическому анализу результатов наблюдений. Например, если рассматривается выборка, взятая мз нормально распределенной генеральной совокупности, то достаточно привести три величины, среднее, выборочную дисперсию и число наблюдений. Одной из задач ГОСТа является стандартизация процесса свертки информации для того, чтобы сделать совместимыми результаты научных исследований, проведенных в разных лабораториях в различное время.