Студопедия
Главная страница | Контакты | Случайная страница | Спросить на ВикиКак

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Эксперимент. В первую очередь необходимо понять, чем же он принципиально отличается от наблюдения

Читайте также:
  1. IV. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ.
  2. PAGE7. ЭКСПЕРИМЕНТ КАК МЕТОД ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПСИХОЛОГИИ
  3. Анализ теоретико-экспериментальных исследований и формулирование выводов
  4. Б. Экспериментально выявленные законы — это теоретический уровень научного познания.
  5. В результате эксперимента получены данные, записанные в виде статистического ряда.
  6. В ЭКСПЕРИМЕНТАХ
  7. виды эксперимента.
  8. Виды эксперимента. Квазиэкспериментальные исследования. Причины искажения экспериментальных данных.
  9. Виды экспериментов
  10. Возникновение научной психологии - экспериментальная психология (Вундт), психотехники или метод тестов (Бине, Симон).

В первую очередь необходимо понять, чем же он принципиально отличается от наблюдения. В первую очередь следующим: при наблюдении исследователь старается достичь максимума невмешательства в происходящее явление и зафиксировать его точно таким, каким оно является в естественной среде. Данный подход может оказаться неудобным по многим причинам. В первую очередь, он оставляет слишком много неучтённых факторов. Он не позволяет нам точно оценить конкретное влияние конкретного фактора в конкретных условиях. К тому же естественные условия, за которыми ведётся классическое научное наблюдение по принципу невмешательства, совершенно неконтролируемы, а потому не позволяют нам воссоздать нашу умозрительную модель (а ведь мы помним, что постановка гипотезы начинается с построения модели) необходимое количество раз с удобоваримыми для исследования параметрами. Для того, чтобы справиться со всеми этими препятствиями, учёные ставят эксперименты – максимальное сознательное вмешательство субъекта в объект исследования по строго заданным правилам.

У каждого эксперимента есть дизайн – весь спектр его параметров и характеристик. При планировании дизайна эксперимента должны учитываться все особенности изучаемых объектов и факторов, а также особенность самой поставленной гипотезы. В первую очередь для разных гипотез используются совершенно разные статистические критерии, в зависимости от того, что мы хотим доказать – достоверность различий, наличие корреляции, зависимость вероятности одного явления от возникновения другого. Но эти нюансы мы будем разбирать уже на примере каждого конкретного статистического критерия. Есть два момента, общих для всех экспериментов.

Для того, чтобы к ним прийти, разберём сначала криворукий эксперимент, а потом докажем, что он криворукий. Вот уфологи решили накропать статейку в газетёнку и поставили «эксперимент». Посадили цветочек и положили рядом с цветочком магнитик, а цветочек возьми да и начни расти, цвести и радоваться жизни. «Ура!» кричат уфологи, мы доказали положительное влияние магнетизма на живую материю.

Ну конечно. А кто сказал, что этот цветочек начал резко расти именно потому, что рядом с ним положили магнитик? Может его переставили со стола на подоконник, ближе к свету? А может стали чаще поливать? А может просто весна началась, и световой день стал длиннее? Масса неучтённых факторов. Что же с ними делать?

Решение довольно простое. Каждый эксперимент состоит из двух частей, в англоязычной литературе их зовут treatment и control. В этих частях объекты помещаются в абсолютно идентичные условия. Но. На treatment влияет изучаемый фактор, а на control – нет. Таким образом мы можем пренебречь влиянием неучтённых факторов, ведь если контроль достоверно отличается, значит на treatment повлияло именно то, что интересует нас.

Второй косяк уфологов. А кто нам сказал, что быстрый рост – не есть индивидуальная особенность данного конкретного цветка? Это ещё один неучтённый фактор, справиться с которым контроль нам уже не поможет. Значит под фактор надо подставить несколько разных цветков, и чем больше, тем лучше – тем меньше в случае косячности какого-нибудь из них будет среднее отклонение, тем однороднее будет наш treatment.

Подводя итог, две необходимых составляющих любого эксперимента – контроль и повторности.

3. Шаг третий: сохранение результатов

Как я уже упоминала в лекции первой, один из языков, на которых говорит биология – это язык баз данных. Его грамматика довольно проста, но всё же стоит разобраться, почему она именно такая.

Возьмём для примера многолетний мониторинг какого-нибудь сообщества, например какого-нибудь пруда. Из года в год учитывались – динамика его температуры, жёсткости и pH воды, количество всей живности, которая его населяет, etc, etc. Но вот в один прекрасный день решил кто-то, поглядев на данные свежим глазом – кажется у нас тут наклёвывается корреляция между количеством личинок подёнок и жёсткостью воды. Допустим, пруд уже давно превратился в болото, и понаблюдать за всем in situ возможности уже нет. К тому же для того, чтобы удостовериться в наличии такой зависимости, нужно конкретные данные выцепить из общей базы. Из этого вытекает то, какой собственно база данных должна быть, и какой задаче она отвечает.

Во-первых, база данных нужна, чтобы не упустить такие хрупкие и нестабильные объекты реальности, как живые организмы. Да и изобрести машину времени, чтобы посмотреть ещё разок, какая же была pH у воды пятнадцать лет тому назад, пожалуй есть заколачивание микроскопом гвоздей. Чтобы не упустить ускользающую реальность, её нужно всего-навсего виртуализировать. Именно для этого БД и существуют. Согласитесь, хранить маленькую флешку гораздо удобнее, чем полный шкаф препаратов или проб воды. Мы снова переводим всё в вид математической модели, возвращаясь к тому, с чего начали. Теперь полученными данными мы можем вертеть как угодно и сколь угодно долго. А для того, чтобы ими вертеть, они должны быть записаны так, чтобы их можно было, во-первых, быстро найти, а во-вторых легко комбинировать.

Итак, основная задача БД – упорядочивание информации в таком виде, чтобы ей мог воспользоваться кто угодно, когда угодно, в каких угодно сочетаниях. А также быстрота поиска и группировка данных и виртуализация процесса.

Загрузка...

Каким образом можно сделать так, чтобы БД отвечала поставленным целям?

Элементарной единицей БД является запись. И каждая запись обладает двумя параметрами – порядковым номером (номер строки) и названием значения данной записи (название столбца – «Длина», «Время», «Вес» и т.д.). Это позволяет нам группировать данные как с точки зрения величин, к которым привязаны значения, так и с точки зрения времени и количества измерений.

Для быстроты поиска и удобства группировки столбцы должны иметь строгий порядок. Название у каждого столбца уникальное – иначе через пару лет ты ни за что не разберёшь, почему в твоей БД разные группы величин называются одинаково J. По той же причине каждый столбец с уникальным названием должен содержать записи одного значения. Именно поэтому объединённые ячейки – несусветная гадость, потому что они намертво спаивают два разных столбца, лишая их к тому же их уникальности. На пересечении каждой строки и каждого столбца может находиться только одно неделимое значение. Пустые ячейки – это зло, потому что, опять же, лет через пять ты не поймёшь – ты забыл туда занести данные, или это оно так специально? А тем более этого не поймёт никто другой. Ну и наконец, для того, чтобы это получилось, нужно избегать принципа ДДПР – «давай-давай, потом разберёмся». Внимательно, аккуратно, дотошно, занудно :3

4. Шаг четвёртый: приступаем к обработке данных.

И вот тут – аллилуйя – и начинается собственно статистика. А давайте-ка ещё раз внимательно подумаем, для чего она нужна.

Вот перед нами, например, есть вид Ratus ratus. И мы хотим понять, как у представителей этого вида длина хвоста зависит от возраста. Увы и ах – всех крыс мира мы изучить не можем. Поэтому нам необходимо создать некую приближённую математическую модель. Все крысы мира в данном случае будут являться генеральной совокупностью. А изучаемые нами – выборкой. Итак, основная задача статистического анализа – оценить генеральную совокупность по выборке. А вот как это делается – мы с вами обсудим на следующей лекции

 


Дата добавления: 2014-12-20; просмотров: 18 | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2017 год. (0.011 сек.)