Методы обработки результатов исследования



Методы обработки результатов исследования

Понятие и сущность, предназначение и специфика статистики. Методы и приёмы обработки результатов исследования, их описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации и обобщение. Характеристика и особенности качественных методов исследования.

Рубрика	Экономика и экономическая теория
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	30.04.2016
Размер файла	17,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методы обработки результатов исследования

1 Методы статистического описания

2 Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации, обобщение

3 Качественные методы

4 Количественный анализ

1. Методы статистического описания

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние дел.

Статистика — это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количестве-нных или качественных) данных; изучение количественной стороны массо-вых общественных явлений в числовой форме.

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента.

Статистические методы описания — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут приме-няться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограни-чена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических про-цессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов.

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных:

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) использование статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных в решении прикладных задач, например, с целью проведения выборочных обследований.

Также существуют статистические группировки, которые разделяют совокупности тех или иных данных на группы однородные в каком-либо отношении. Существует три вида группировки: аналитическая, типологическая, структурная.

1 Аналитическая группировка — позволяет выявить связь между группировками.

2 Типологическая группировка — разделение исследуемой совокупности на однородные группы.

3 Структурная группировка — в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, по определенному признаку.

2. Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравненные, интерпретация, обобщение

Описание — это результат наблюдения и эксперимента, состоящий в фиксировании данных с помощью определенных систем обозначений, принятых в науке. Описание как метод научного исследования производится как путем обычного языка, так и специальными средствами, составляющими язык науки (символы, знаки, матрицы, графики и т. д.). Важнейшими требованиями к научному описанию являются точность, логическая строгость и простота.

Упорядочение — процесс расположения элементов, фактов, записей, определённых результатов исследований по какому-либо определённому объединяющему их фатору.

Анализ — фактическое или мысленное расчленение целостного предмета на составные части (стороны, признаки, свойства, отношения или связи) с целью его всестороннего изучения. Анализ, разлагая предметы на части и изучая каждую из них, должен обязательно рассматривать их не сами по себе, а как части единого целого.

Синтез — фактическое или мысленное воссоединение целого из частей, элементов, сторон и связей, выделенных с помощью анализа. С помощью синтеза мы восстанавливаем предмет как конкретное целое во всем многообразии его проявлений. В естественных науках анализ и синтез применяются не только теоретически, но и практически. В социально-экономических и гуманитарных исследованиях предмет исследования подвергается лишь мысленному расчленению и воссоединению. Анализ и синтез как методы научного исследования выступают в органичном единстве.

Сравнение — сопоставление объектов с целью выявления признаков сходства или признаков различия между этими объектами. Известный афоризм гласит: «Все познается в сравнении».

Для того чтобы сравнение было объективным, оно должно отвечать следующим требованиям:

1 Сравнивать необходимо сопоставимые явления и предметы (например, нет смысла сравнивать человека с треугольником или животное с метеоритом и т. д.);

2 Сравнение должно осуществляться по наиболее важным и существенным признакам, так как сравнение по несущественным признакам может привести и заблуждению.

Интерпретация — совокупность значений (смыслов), придаваемых так или иначе элементам (выражениям, формулам, символам) какой-либо естественнонаучной или абстрактно-дедуктивной теории (в случаях же, когда «осмыслению» подвергаются сами элементы этой теории, то говорят также об интерпретации символов, формул и т. д.).

Обобщение — логический процесс перехода от единичного к общему, от менее общего к более общему знанию, при этом устанавливаются общие свойства и признаки исследуемых объектов. Получение обобщенного знания означает более глубокое отражение действительности, проникновение в ее сущность.

3. Качественные методы

Качественные методы — в исследовательской практике, понятие качественных исследований трактуется достаточно широко и не всегда однозначно. Как правило, качественные методы понимаются как исследования, где данные получены путём наблюдения, интервью, анализа каких-либо документов (текстовых, визуальных — фото — и видео источников). Зачастую это свидетельства, собранные несколькими разными способами. статистический обработка качественный

Если в количественном исследовании на вопросы: как часто? как долго? мы получаем достаточно объективный ответ, фиксирующий количество, то в качественном исследовании на вопрос: как вам понравился фильм? мы получаем номинальный ответ, обозначающий качество отношения или, другими словами, субъективную ценность, значимость данного предмета для индивида в его собственных словах, исходя из его социального опыта (например, фильм скучный, интересный, любопытный и т. д.). Такие данные анализируются не математически, а путем аналитического раскрытия их субъективного смысла.

Качественное исследование проводится прежде всего для изучения индивидуального аспекта социальной практики — реального опыта жизни конкретных людей в конкретных обстоятельствах. Но через анализ индивидуального могут исследоваться и более широкие социальные проблемы, касающиеся социальных групп, движений или даже характера функционирования социальных институтов в конкретной социальной ситуации.

Из чего состоит качественное исследование?

Это прежде всего эмпирические неструктурированные свидетельства, полученные из разнообразных человеческих документов или «документов жизни», как их называют: текстовые записи интервью и наблюдений, личные и официальные документы, фотографии и т.д.

Вторым компонентом качественного исследования являются аналитические и интерпретативные процедуры, используемые для анализа. Они включают в себя разные техники, начиная от описания и комментирования до кодировки и категоризации.

Третьим компонентом является повествовательный отчет. Жанр и стиль такого отчета различается в зависимости от целей исследования и адресата, которому он предназначен: от широкой публики до научного доклада или дискуссии. По своему стилю обычно это живое описание с большим количеством цитат из устной или письменной речи исследуемых. По жанру — интерпретация, размышление, гипотезы или теоретизирование о данном феномене социальной жизни.

То есть качественное исследование как процесс изучения отдельной проблемы предполагает не только наличие особых (качественных) данных, но и специфические приемы их сбора, обработки и анализа. Поэтому в дальнейшем для обозначения качественного исследования используется более обобщенный термин — качественный метод, или качественные методы как совокупность разных тактик.

Каковы разновидности качественных методов?

По фокусу интереса или тактикам проведения исследования:

1 Изучение случая;

2 Этнографическое описание;

3 Восхождение к теории;

4 История жизни, история семьи, ист. исследование.

По форме аналитического представления конечных результатов:

1 Дословное описание полученных данных, когда информанты рассказывают о себе «своими голосами» без интерпретаций со стороны исследователя. Такая позиция позволяет избежать субъективизма в трактовке.

2 Стратегии редактирования и систематизирования (редактированного) полученных данных при коротком комментировании

3 Построение теории. Считают, что концептуальное представление о реальной практике и теоретические рассуждения о природе феномена являются наиболее ценным результатом качественного исследования.

4. Количественный анализ

Количественный анализ — позволяет получить выраженную количественно информацию по ограниченному кругу проблем, но от большого числа людей, что позволяет обрабатывать ее статистическими методами и распространять результаты на всех потребителей.

Необходимо различать два основных направления в использовании количественных методов в педагогике: первое — для обработки результатов наблюдений и экспериментов, второе — для моделирования, диагностики, прогнозирования, компьютеризации учебно-воспитательного процесса. Методы первой группы хорошо известны и достаточно широко применяются.

Статистический метод содержит следующие конкретные методики.

Регистрация — выявление определенного качества у явлений

данного класса и подсчет количества по наличию или отсутствию

Ранжирование — расположение собранных данных в определенной последовательности (убывания или нарастания зафиксированных показателей), определение места в этом ряду изучаемых

объектов (например, составление списка учеников в зависимости

от числа пропущенных занятий и т. п.).

Шкалирование — присвоение баллов или других цифровых

показателей исследуемым характеристикам. Этим достигается

Все более мощным преобразующим средством педагогических

исследований становится моделирование. Научная модель — это мысленно представленная или материально реализованная система, которая адекватно отображает предмет исследования и способна замещать его так, что изучение модели позволяет получить новую информацию об этом объекте. Моделирование — это метод создания и исследования моделей. Главное преимущество моделирования — целостность представления информации.

Моделирование успешно применяется для решения следующих важных задач:

— оптимизации структуры учебного процесса;

— улучшения планирования учебного процесса;

— управления познавательной деятельностью, учебно-воспитательным процессом;

— диагностики, прогнозирования, проектирования обучения.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.

лекция [23,7 K], добавлен 13.02.2011

Индексы в статистике, их применение при анализе динамики, выполнении плановых заданий и территориальных сравнений, сравниваемый и базисный уровни. Формирование информационной базы статистического исследования, сводка и группировка результатов наблюдения.

контрольная работа [86,2 K], добавлен 19.10.2010

Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.

реферат [44,7 K], добавлен 04.03.2010

Понятие статистики как науки, предмет и методы ее изучения, основные цели и задачи. Категории статистики и ее показатели, способы представления результатов. Сущность и классификация относительных и средних величин. Понятие ряда динамики и его анализ.

реферат [192,6 K], добавлен 15.05.2009

Статистика как одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Развитие статистики как науки. Определение предмета статистики. Статистическое наблюдение как этап статистического исследования. Методы и показатели статистики.

контрольная работа [38,9 K], добавлен 20.01.2010

Понятие и сущность цен и инфляции, их значение. Задачи статистики цен. Характеристика системы показателей статистики цен. Принципы и методы регистрации цен. Особенности методов расчета и анализа их индексов. Методы оценки уровня и динамики инфляции.

курсовая работа [70,9 K], добавлен 01.12.2010

Теоретические основы и базовые методы оценки бизнеса. Фундаментальные компоненты оценки рыночной стоимости ООО «Пермархбюро»: определение цены земельного участка, здания и предприятия затратным и доходным подходом, обобщение результатов исследования.

Источник

XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2019

Эффективность исследования систем управления (СУ) зависит от того, насколько полной оказалась информационная база процесса, и насколько точно были обработаны результаты такого исследования. В связи с этим большое значение имеют методы обработки результатов, которые также необходимо дифференцировать, в зависимости от цели и задач исследования. При этом методы и в целом методика обработки результатов не могут быть одними и теми же для разных типов исследования систем управления, а потому значимым также является процесс разработки собственных, на основе существующих, методов обработки результатов [2].

Как правило, для обработки результатов исследования СУ пользуются методиками, преследующими различные цели, в зависимости от этапов. Так, если рассматривать этап количественного анализа, то он состоит из первичного и вторичного подэтапов. На первичном полученные данные оформляются в читаемый вид – таблицы, графики, гистограммы и т.д. В таблицах, как правило, расположены сведения, представляющие собой текстовые и цифровые данные, соотнесенные между собой. В гистограммах результаты исследования располагаются в диапазоне изменения их значений.

Вторичный этап предусматривает анализ представленных в различных формах данных, из интерпретацию, выявление количественных характеристик, которые будут наиболее информативны. Цель вторичного этапа заключается не только в анализе, но в подготовке данных к оценке достоверности сведений способом параметрической статистики.

Методы, которые используются при количественном анализе, представлены [3]:

− дисперсионным анализом, который позволяет выявить, насколько диапазон зависимой переменной имеет соотношение с диапазоном такой же размерности независимой переменной;

− факторным анализом, который состоит в том, что выявляется влияние факторов на зависимые переменные. При этом в качестве факторов используются независимые переменные;

− регрессионного анализа, который заключается в том, что осуществляется построение модели связей зависимых переменных, представляющей определенный психометрический фактор. Данная модель является отражением воздействия независимой переменной на объект исследования, в данном случае на систему управления;

− кластерного анализа, который дает возможность исследователю выявлять важнейшие характеристики объектов по характеристикам их переменных.

Не менее важными являются количественные методы анализа результатов исследования СУ, под которым понимается набор определенных методов и способов описания объекта на основании обобщений, практического опыта, умозаключений, применения логических приемов.

Можно выделить такие приемы качественного анализа, как категоризация (распределение полученного материала по категориям) и казуистика (описание типичных ситуаций, которые входят в типологию, и описание нетипичных, которые являются исключением), систематизация, периодизация, а также классические методы классификации и систематизации.

При проведении качественного анализа исследователи пользуются, как правило, следующими методами: анализ по аналогии (с применением опыта, логики, интуиции исследователя) и непараметрических методов (которые, к слову, имеют меньшую статистическую мощность), сущность которой заключается в преобладании статистики над данными.

Также можно выделить среди методов статистический анализ данных, который предусматривает выявление причинных связей между заданными параметрами. Однако, поскольку исследование строится на проверке определенной гипотезы, возникшей в виде основания проведения исследования, то, по сути, статистический анализ является методом проверки этой гипотезы о наличии или отсутствии каких−либо связей между параметрами. При этом выделяют принципы причинности, которым должны соответствовать те или иные связи между параметрами [1, c . 72]:

− причина и следствие коррелируют друг с другом;

− причины предшествуют следствию, выявляется очевидность инициации возникновения следствия;

− связь между причиной и следствием находится в изоляции от иных факторов.

Практическая реализация указанных методов определяется конечной целью и задачами исследования. Как правило, полученные эмпирические материалы, подлежащие обработке и переводу в исчисляемый вид, могут быть проанализированы при помощи программных средств. Эти средства можно дифференцировать по категориям: специализированные программные средства и универсальные.

Следует заметить, что вообще подготовка данных для обработки, больше, чем собственно обработка, занимает времени и требует знаний, в том числе и специализированных. В рамках использования компьютерных программ можно выделить ввод данных, их проверка, удаление ошибочных параметров, подготовка данных в виде распределения по категориям и т.д.

В плане компьютерной обработки в последние годы произошли значительные изменения. Современные программные средства позволяют не только в автоматическом режиме обрабатывать любые данные, но и вводить в неподготовленные сведения с тем, чтобы программы самостоятельно распознавали и дифференцировали введенные (или сканированные) сведения. Это дает возможность субъекту исследования не иметь специализированных знаний по обработке данных, а значит исследование систем управления, вопреки сложившемуся мнению и практике привлечения консалтинговых организаций к исследованиям, заниматься этим могут сотрудники компании без ущерба времени и должностным обязанностям.

Между тем, полученные данные, связи между ними и степень влияния, необходимо для того, чтобы не провести анализ, но и составить прогноз развития, разработать рекомендации и предложения по совершенствованию систем управления.

Таким образом, выбор методов обработки результатов исследования систем управления зависит от того, какие задачи будут решаться в ходе исследования, и какая цель стоит перед субъектом. Тем не менее, наиболее целесообразным представляется использование специализированных и универсальных компьютерных программ, что позволит, не привлекая сторонние организации для проведения исследований, самостоятельно, внутри организации, провести исследование. При этом полученные данные могут быть обработаны программными средствами, затраты на которые могут считаться эффективными в случае периодического использования программ для подобных исследований.

Список источников

Коротков Э. М. Исследование систем управления: учебник и практикум для академического бакалавриата / Э. М. Коротков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2018. – 226 с.

Курлов А.Б. Базовые стратагемы управления знаниями в процессе научного исследования / А.Б. Курлов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2012. – Т. 16. − № 6 (51). – С. 256−262.

Хорольцева Е.Б., Федорова А.В. Исследование систем управления: методологический аспект // Вестник Поволжского института управления. – 2013. − № 2 (35). – С. 110−117.

Источник

Обработка и анализ результатов испытаний

При испытаниях на каждом этапе загружения необходимо выпол­нять предварительную обработку данных показаний приборов. Кри­вая нагрузка—деформация, кроме общей картины деформированно­го состояния конструкции, характеризует работу сопряжения эле­ментов конструкции. Так, например, кривая 1 на рис. 9.52 указывает на податливость связей. Кривая такого вида соответствует первичной нагрузке конструкции, когда сопряжения отдельных элементов еще не пригнаны. Прямая охарактеризует работу материала конструкции в пределах упругости. Для железобетонных и деревянных конструк­ций такой характер зависимости между нагрузкой и деформацией в большинстве случаев указывает на то, что конструкция до испытания продолжительное время находилась под нагрузкой, поэтому остаточ­ные деформации при повторной нагрузке уже не проявляются. Кри­вая показывает, что рассматриваемый элемент в процессе деформи­рования частично разгружается из-за включения в работу на опреде­ленном этапе смежных конструкций.

При длительных испытаниях фактор времени учитывают путем построения трехосного графика, где даются зависимости время—де­формация и нагрузка—время (рис. 9.53). Если при какой-либо ступе­ни загружения деформация не стабилизируется (рис. 9.53, четвертая ступень загружения, которой соответствует отрезок времени 7—8, и деформации, показанные пунктирной линией 7’—8′), это значит, что при данной нагрузке материал конструкции начинает течь. В та­ких случаях, если конструкцию испытывают на эксплуатационные нагрузки, ее срочно разгружают, а если конструкцию испытывают до разрушения, с нее снимают приборы, которые могут быть поврежде­ны при разрушении, и процесс испытания продолжается.

Рис. 9.52. Разновидно­сти кривых нагрузка — деформация

В том случае, когда на конструкции уста­новлено сравнительно небольшое количест­во приборов, такие графики строят и анали­зируют для каждого из них. При большом ко­личестве приборов (несколько десятков) гра­фики в процессе испытаний строят в выборочном порядке по показаниям прибо­ров, установленных в наиболее характерных точках. Окончательная обработка результа­тов испытаний заключается в анализе и ис­ключении погрешностей измерений, в опре­делении деформаций, напряжений и переме­щений конструкций, нахождении усилий в отдельных элементах конструкций, оценке их трещиностойкости, жесткости и несущей способности. При испы­таниях заводской продукции используют критерии, приведенные в прилож. 1, п. 95. Для конструкции в составе эксплуатируемых соору­жений выполняют анализ соответствия опытных данных и расчетов, устанавливают причины выявленных несоответствий, уточняют рас­четные схемы и дают окончательные ответы на вопросы, поставлен­ные перед испытателями.

При анализе характера экспериментальных зависимостей, подбо­ре наиболее близких по внешнему виду аналитических функций для связи изучаемых величин в исследовательских испытаниях и т. п., при построении графиков на одну или обе оси наносят неравномер­ную шкалу. Например, на рис. 9.54, а изображена зависимость у — сх с равномерными шкалами, а на рис. 9.54, б — та же зависимость, ко­гда по оси абсцисс отложены значения х 2 . Во втором случае график имеет вид прямой линии, проходящей через начало координат. Такие масштабы называют функциональными. Из функциональных мас­штабов чаще всего используют логарифмический. При построении в этом случае применяют специально разграфленную типографиче­ским способом бумагу: полулогарифмическую с линейным масшта­бом на оси абсцисс и логарифмическим масштабом на оси ординат и логарифмическую с логарифмическим масштабом на обеих осях. На полулогарифмической бумаге зависимость вида у = а Ьх получается в виде прямой линии. На логарифмической бумаге прямой линией изображается зависимость у=ах ь . Логарифмический масштаб удобен при изображении на графике величин, связанных явно выраженны­ми нелинейными зависимостями, пределы изменения которых со­ставляют несколько порядков.

Источник

Методы анализа и обработки результатов исследования

Количественный (математико-статистический) анализ – совокупность процедур, методов описания и преобразования исследовательских данных на основе использования математико-статического аппарата.

Количественный анализ подразумевает возможность обращения с результатами как с числами – применение методов вычислений.

На этапе первичной обработки решаются две основные задачи: представить полученные данные в наглядной, удобной для предварительного качественного анализа форме в виде упорядоченных рядов, таблиц и гистограмм и подготовить данные для применения специфических методов вторичной обработки.

Упорядочивание (расположение чисел в порядке убывания или возрастания) позволяет выделить максимальное и минимальное количественное значение результатов, оценить, какие результаты встречаются особенно часто и т.д. Набор показателей различных психодиагностических методик, полученных по группе представляют в виде таблицы, в строках которой располагают данные обследования одного испытуемого, а в столбцах – распределение значений одного показателя по выборке. Гистограмма – это частотное распределение результатов в диапазоне изменения значений.

На этапе вторичной обработки вычисляются характеристики предмета исследования. Анализ результатов вторичной обработки позволяет нам предпочесть тот набор количественных характеристик, который будет наиболее информативен. Цель этапа вторичной обработки состоит не только в получении информации, но и в подготовке данных к возможной оценке достоверности сведений. В последнем случае мы обращаемся к помощи параметрической статистики.

Типы методов математико-статического анализа:

— Методы описательной статистики направлены на описание характеристик исследуемого явления: распределения, особенностей связи и пр.

— Методы статического вывода служат для установления статистической значимости данных, полученных в ходе экспериментов.

— Методы преобразования данных направлены на преобразование данных с целью оптимизации их представления и анализа.

К количественным методам анализа и интерпретации (преобразования) данных относятся следующие:

1. Дисперсионный анализ позволяет выявить, насколько дисперсия зависимой переменной соотносится с дисперсией независимой переменной

2. Корреляционный анализ выявляет связь и направление изменений зависимой и независимой переменных.

3. Факторный анализ выявляет влияние факторов, т.е. совокупности коррелирующих между собой независимых переменных на зависимые переменные.

4. Регрессионный анализ заключается в моделировании системы связей нескольких зависимых переменных в единый психометрический фактор, отражающий влияние независимой переменной на исследуемый психологический объект.

5. Кластерный анализ позволяет выявить связь или степени подобия поведенческих реакций различных объектов по «подобию» их переменных (характеристик).

Качественный анализ результатов – совокупность процедур и методов описания исследовательских данных на основе теоретических умовыводов и обобщений, индивидуального опыта, интуиции, методов логического вывода.

Выделяют следующие приемы качественного анализа: классификация, типологизация, систематизация, периодизация, категоризация, казуистика.

Категоризация – систематизация и дифференциация материала исследований по типам, видам, вариантам, построение схем, структур.

Казуистика – системное описание типичных и уникальных случаев, тех, которые представляют типологию, и тех, которые являются исключением.

Методы качественного анализа разделены на две группы:

— анализ по аналогии (при этом используются такие приемы, как обращение к личному опыту, интуиции исследователя, к ссылкам на авторитет, на результаты аналогичных исследований) и

Источник