Методика научно исследовательской работы

В науковедении всякое научное исследование понимается как управляемый процесс, направленный на получение новых знаний. Управление процессом научного исследования осуществляется как принятие и исполнение решений.

Логика НИР включает следующие этапы: постановку проблемы, сбор и работу с литературным материалом, определение объекта и предмета исследования, формулировку цели исследования, построение модели объекта, имитационное моделирование и формулировку гипотезы исследования, определение методов исследования, разработку плана исследования, организацию исследования, оформление результатов НИР.

2.1. Постановка проблемы

С постановки проблемы и выбора темы исследования начинается процесс научного исследования. Они могут быть заимствованы из критических обзоров достижений в данной области, критического разбора научных работ, повторения ранее выполненного исследования, но на новом экспериментальном материале или с применением нового метода или технических средств, проверки случайно обнаруженных явлений или догадок.

¹ При написании данной главы использовались следующие первоисточники: Джонсон Н. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Планирование эксперимента / Джонсон Н., Лион Ф. - М.: Мир, 1981; Дружинин В.Н. Экспериментальная психология. - СПБ: Питер, 2000; Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента. - М.: Наука, 1966; Хилл П. Наука и искусство проектирования. - М.: Мир, 1973.

Степень изученности проблемы и темы может быть предварительно оценена по энциклопедическим статьям, учебникам и учебным пособиям (эти разработки отстают от реального развития науки на 5-20 лет), монографиям и научным статьям.

Ознакомление с проблемой позволяет определить методы предстоящего исследования, их точность, доступность.

После того, как исследователю становится ясна степень изученности темы и определились методы, появляется основа для уточнения цели исследования, т.е. разработки рабочей гипотезы исследования.

Разработка рабочей гипотезы выполняется на основе мысленного моделирования объекта исследования. Мысленное имитационное моделирование существования объекта в определенных условиях позволяет предсказывать определенные события или явления. Такое предсказание в развитой науке является рабочей гипотезой.

2.2. Составление рабочего плана исследования

Организация научного исследования начинается с составления плана. План составляется на весь период работы. В нем указываются сроки начала и окончания этапов разработки темы с перечислением конкретных видов выполняемых при этом заданий. Обычно намечаются следующие этапы.

1. Этап сбора и изучения литературных источников по теме НИР:

а) выявление литературных источников по теме НИР путем просмотра различных библиографических указателей, реферативных журналов; б) составление списка (картотеки) источников литературы; в) чтение отобранных произведений, составление рефератов; г) уточнение объекта исследования и описание его модели; д) уточнение предмета исследования и написание критического обзора с отображением особенностей функционирования модели в отличие от общепринятых представлений; е) формулировка рабочей гипотезы, цели и задач исследования.

2. Этап исследований:

а) овладение методикой исследований; б) постановка предварительного эксперимента; в) постановка серии основных экспериментов для доказательства справедливости рабочей гипотезы; г) статистическая обработка экспериментальных данных; д) обобщение результатов экспериментальных

исследований. Примечания:

а. При планировании экспериментов необходимо заранее
согласовать его план с будущим методом статистической об
работки опытных данных.

б. План исследований не есть догма, он может существен
но преобразовываться по ходу проведения исследования, в
ряде случаев получаются отрицательные результаты и при
ходится менять гипотезу исследования, поэтому ученый не
может планировать поисковые исследования за счет средств

заказчика.

в. На практике планируются только те исследования, результаты которых ожидаются с максимально возможной вероятностью или уже получены.

3. Этап завершения и оформления исследования: а) описание результатов исследования с учетом требований к научным работам; б) рецензирование научного отчета.

Планирование эксперимента

Планирование эксперимента позволяет исключить слепой поиск, значительно сократить число опытов, следовательно, затраты и сроки проведения эксперимента. Идеальный эксперимент предполагает изменение экспериментатором только независимой переменной, зависимая переменная контролируется. Другие условия эксперимента остаются неизменивши. Идеальный эксперимент предполагает эквивалентность испытуемых, неизменность их характеристик во времени, отсутствие самого физического времени, возможность проводить эксперимент бесконечно. Следствием этого является проведение всех экспериментальных воздействий одновременно.

Идеальный эксперимент противостоит реальному, в котором изменяются не только интересующие исследователя переменные, но и ряд других условий. Соответствие идеального эксперимента реальному выражается в такой его характеристике, как внутренняя информативность - достоверность результатов, которую обеспечивает реальный эксперимент по сравнению с идеальным. Обратим внимание читателя на то, что в литературе встречается понятие "валидность", которое является синонимом понятия "информативность".

Не все переменные, влияющие на результат исследования, можно учесть или исключить. Те из них, которые нарушают внутреннюю информативность, называют "побочными".

В большинстве исследований на основе исходных экспериментальных данных предлагается теория, далее выдвигается гипотеза, которая в конечном счете и проверяется в эксперименте. Методики и план эксперимента должны соответствовать проверяемой гипотезе - степень этого соответствия и характеризует операциональную информативность. В самом эксперименте следует максимально учесть, устранить и т.д. влияние побочных переменных на зависимую переменную. Внутренняя информативность характеризует меру влияния независимой переменной на зависимую по отношению к другим факторам. Иными словами, внутренняя информативность тем выше, чем больше вероятность того, что экспериментальный эффект (изменение зависимой переменной) вызван изменением независимой переменной.

Эксперимент должен воспроизводить внешнюю среду. Эксперимент, который полностью воспроизводит среду (внешнюю реальность), называется экспериментом полного соответствия. Разумеется, на практике полное соответствие недостижимо. Мера соответствия экспериментальной процедуры реальной среде характеризует внешнюю информативность эксперимента.

Дополнительные переменные, которые требуют учета в эксперименте, влияют на внешнюю информативность. Если от внутренней информативности зависит достоверность экспериментальных результатов, то от внешней - переносимость результатов из лабораторных условий в реальный процесс.

Внешняя информативность иногда трактуется как характеристика эксперимента, определяющая возможность переноса (обобщения) полученных результатов на различные времена, места, условия и группы людей. Однако возможность переноса является следствием двух причин:

1) соответствия условий эксперимента его "первообразной" жизненной ситуации ("репрезентативность" эксперимента);

2) типичности самой "первообразной" ситуации для реальности ("репрезентативность" ситуации). Выбранная для моделирования в эксперименте ситуация может быть совершенно нерепрезентативной с точки зрения жизни той группы испытуемых, которая участвует в эксперименте, или являться редкой и нетипичной.

Связь теории и реальности отражается в их адекватности, способности теории давать корректный прогноз (прогностичность предсказаний теории).

Существует понятие, характеризующее информативность эксперимента, а именно - конструктную информативность. Конструктная информативность выражает адекватность метода интерпретации экспериментальных данных теории, т.е. в структуру планирования исследования следует ввести дополнительную составляющую - интерпретацию: "Практика - теория - гипотеза - эксперимент - интерпретация - практика - эксперимент".

Конструктная информативность характеризует правильность обозначения (интерпретации) причины и экспериментального эффекта с помощью абстрактных терминов из обыденного языка или формальной теории. Здесь, как правило, к экспериментальным данным прибавляется субъективное мнение исследователя, что и делает любой научный факт оспоримым, поскольку со временем интерпретация экспериментального явления может меняться.

Таким образом, внутренняя информативность определяется достоверностью интерпретации экспериментального эффекта как связи изучаемой причины и следствия (отношение "эксперимент-интерпретация"), а конструктная информативность - правильностью употребления терминов той или иной теории при интерпретации данных эксперимента.

Планирование эксперимента с применением методов математической статистики

Планирования эксперимента в эмпирическом исследовании основаны, как правило, на кибернетическом представлении об объекте исследования, наиболее подходящей моделью последнего является кибернетическая система, называемая "черным ящиком".

При рассмотрении такой кибернетической системы различают входы - управляемые факторы х1, х2,..., Хk, соответствующие воздействиям на систему, и выходы (численные характеристики целей исследования, неуправляемые факторы) – у1,

{ у2,...,Yk.

Каждый фактор (хk) может принимать в опыте одно из нескольких значений, называемых уровнями. Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний кибернетической системы. Одновременно этот набор представляет условия проведения одного из возможных опытов.

Каждому фиксированному набору уровней факторов соответствует определенная точка в многомерном пространстве факторов, называемом факторным пространством. Опыты не могут быть реализованы во всех точках, принадлежащих допустимой области факторного пространства, поскольку можно бесконечно дробить любой интервал значений какой-либо переменной.

На различные наборы уровней факторов система реагирует по-разному. Однако существует вполне определенная связь между уровнями факторов и реакцией (откликом) системы (у). Эта связь характеризуется эмпирической функциональной зависимостью:

Функцию f, связывающую параметр оптимизации с факторами, называют функцией отклика, а геометрический образ, соответствующий функции отклика, - поверхностью отклика.

Исследователю не известен заранее вид зависимости f. Ему приходится получать приближенные уравнения по данным эксперимента.

Эксперимент необходимо поставить так, чтобы при минимальном количестве опытов, варьируя значения независимых переменных по специально сформулированным правилам, построить Эмпирическую математическую (статистическую) модель-системы, связывающую входные и выходные характеристики. Найти оптимальные значения свойств системы (как правило, коэффициентов в регрессионных уравнениях, которые находятся с помощью метода наименьших квадратов).

Выбор факторов, параметров оптимизации и моделей осуществляется с учетом гипотезы, объекта, предмета и цели исследований и имеющихся условий для проведения эксперимента.

Факторами называются переменные; принимающие в некоторый момент времени определенные значения. Основными требованиями, предъявляемыми к факторам, являются управляемость и требование непосредственного воздействия на объект. Например, интенсивность и продолжительность выполнения упражнения являются факторами, влияющими на утомление спортсмена.

Под управляемостью фактора подразумевается возможность установки и поддержания нужного уровня фактора в течение всего опыта или его изменение по заданной программе.

Так как при планировании эксперимента временно изменяются несколько факторов, то необходимо сформулировать и требования, предъявляемые к совокупности факторов. Среди этих требований особо следует отметить совместимость факторов.

Под совместимостью факторов подразумевается осуществимость и безопасность всех запланированных комбинаций факторов, а под не зависимостью факторов - возможность их установления на любом уровне вне зависимости от уровней других факторов.

Цель исследования должна быть сформулирована четко и допускать количественную оценку. Характеристику дели, заданную количественно, называют неуправляемым фактором (в некоторых задачах - параметром оптимизации, критерием оптимизации, целевой функцией).К неуправляемому фактору предъявляется ряд требований: эффективность с точки зрения отклика, количественное выражение одним числом, статистическая эффективность, физический смысл, простота и доступность измерения, существование для всех различных экспериментальных состояний.

Требование статистической эффективности сводится к возможности использования методов математической статистики, обеспечивающих максимально возможную точность получения данных.

Из многих параметров, характеризующих объект исследования, только один может служить параметром оптимизации. Остальные рассматриваются как ограничения.

Качество итоговых результатов и выводов зависит от качества первичной информации. Следует соблюдать необходимые условия пров едени я эксперимента:

• Исключение систематических ошибок.

• Проведение опы тов строго в соответствии с разработан ным плано м и методикой проведения эксперимента.

• Проведение повторных опытов в относительно одинаковых условиях. Чем больше число параллельных опытов, тем выше точность эксперимента. Однако увеличение числа параллельных опытов (больше 3-4) не дает значительного эффекта.

• Одной из распространенных ошибок является использование результатов не повторных опытов а п овторн ых измерении. Это недопустимо. Дело в том, что использование повторных измерений означает, что мы учитываем только ошибку измерения приборов, которая является только частью (обычно незначительной) ошибки - вариативности, связанной с особенностями, например, испытуемых (воспроизводимостью).

• Порядок проведения опытов должен быть рандомизирован, т.е. опыты должны проводиться в случайном порядке. Это позволяет уменьшить систематические ошибки.

• В эксперименте следует использовать материалы, испытуемых, обладающие однородными свойствами. Если это невозможно, необходимо выделять источники неоднородностей. Все неизменяемые в эксперименте факторы должны быть зафиксированы на выбранных уровнях, к Основными планами для исследования являются: простой план для двух групп с предварительным тестированием (тест - воздействие - ретест); план для двух рандомизированных групп без предварительного тестирования (рандомизация - воздействие - тест); план для четырех групп, объединяющий оба этих плана. Последний называется план истинных экспериментов.

Отбор и распределение испытуемых по группам проводятся в соответствии с принятым экспериментальным планом. Всю совокупность потенциальных испытуемых, которые могут быть объектами данного исследования, обозначают как популяцию, или генеральную совокупность. Множество испытуемых, принимающих участие в исследовании, называют выборкой. Состав экспериментальной выборки должен моделировать, представлять (репрезентировать) генеральную совокупность, поскольку выводы, получаемые в эксперименте, распространяются на всех членов популяции, а не только на представителей этой выборки.

Выбор генеральной совокупности зависит от целей исследования.

Все потенциальные испытуемые характеризуются разным полом, возрастом, социальным положением, уровнем образования, состоянием здоровья и т.д. Для того, чтобы выборка представляла генеральную совокупность, потенциальным испытуемым должны быть предоставлены равные шансы стать реальными участниками исследования. Техника рандомизации состоит в том, что всем представителям совокупности присваивается индекс, а затем производится случайный отбор в группу необходимой численности для участия в эксперименте. В этом случае мы имеем три группы: 1) всю генеральную совокупность; 2) группу рандомизации, из которой производится отбор; 3) экспериментальную рандомизированную выборку.

Одно из требований к выборке - репрезентативность. Выборка должна качественно и количественно представлять генеральную совокупность, основные типы потенциальных испытуемых, существующие в популяции. Испытуемые должны быть правильно распределены по экспериментальной и контрольным группам, чтобы все группы были эквивалентными. Формирование выборки будет рассмотрено дальше.