Рандомизация опытов в плане эксперимента реферат

Обновлено: 30.06.2024

С момента своего появления наука ищет пути к познанию законов окружающего мира. Совершая одно открытие за другим, ученые поднимаются все выше и выше по лестнице знания, стирая границу неизвестности и выходя на новые рубежи науки. Этот путь лежит через эксперимент. Сознательно ограничивая бесконечное разнообразие природы искусственными рамками научного опыта, мы превращаем его в понятную для человеческого разума картину мира.

Эксперимент как научное исследование - это форма, в которой и посредством которой наука существует и развивается. Эксперимент требует тщательной подготовки перед его проведением. В биомедицинских исследованиях планирование экспериментальной части исследования имеет особенно большое значение по причине широкой вариабельности свойств, характерной для биологических объектов. Эта особенность является основной причиной трудностей при интерпретации результатов, которые могут значительно различаться от опыта к опыту.

Статистические проблемы обосновывают необходимость выбора такой схемы эксперимента, которая минимизировала бы влияние вариабельности на выводы ученого. Поэтому цель планирования эксперимента заключается в создании схемы, которая необходима для получения как можно большей информации при наименьших затратах для выполнения исследования. Более точно планирование эксперимента можно определить как процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью.

Планирование эксперимента появилось в агробиологии и связано с именем английского статистика и биолога сэра Рональда Эйлмера Фишера. В начале XX века на агробиологической станции в Ротамстеде (Великобритания) начались исследования влияния удобрений на урожайность различных сортов зерновых. Ученые вынуждены были считаться как с большой изменчивостью объектов исследования, так и с большой продолжительностью опытов (около года). В этих условиях не было иного пути, кроме разработки продуманного плана эксперимента для уменьшения негативного влияния указанных факторов на точность выводов. Применив статистические знания к биологическим проблемам, Фишер пришел к разработке собственных принципов теории статистического вывода и положил начало новой науке о планировании и анализе экспериментов.

Сам Рональд Фишер объяснял основы планирования на примере эксперимента произведенного для выяснения способности некой английской леди различать, что было налито в чашку в первую очередь - чай или молоко. Следует отметить, что для настоящих английских леди важно, чтобы чай наливался в молоко, а не наоборот, нарушение последовательности будет признаком невежества и испортит вкус напитка.

Эксперимент проходит просто: леди пробует чай с молоком и по вкусу пытается понять, в какой очередности были налиты оба ингредиента. План, разработанный для этого исследования, характеризуется рядом свойств.

Сравнение. Во многих исследованиях точное определение результата измерения затруднительно или невозможно. Так, например, леди не сможет количественно оценить качество чая, она будет сравнивать его с эталоном правильно приготовленного напитка, вкус которого знаком ей с детства. Как правило, в научном эксперименте объект сравнивается либо с неким заранее заданным стандартом, либо с контрольным объектом.

Рандомизация. Это очень важный момент в планировании. В нашем примере рандомизация относится к тому, в каком порядке представлять чашки на дегустацию. Рандомизация необходима для того, чтобы стало возможным применение статистических методов для анализа результатов исследования.

Репликация. Повторяемость - это необходимый компонент постановки эксперимента. Недопустимо делать выводы о способности к определению качества чая только по одной чашке. Результат каждого отдельного измерения (дегустации) несет в себе долю неопределенности, возникшей под влиянием множества случайных факторов. Следовательно, для выявления источника вариабельности необходимо провести несколько испытаний. С этим свойством связана чувствительность эксперимента. Фишер отмечал, что пока число чашек чая не превысит некоторого минимума, невозможно сделать какие-либо однозначные выводы.

Однородность. Несмотря на необходимость повторения измерений (репликация), их число не должно быть слишком велико, чтобы не утратилась однородность. Разность температур чашек, притупление вкуса и т. п. при превышении некоторого предельного числа повторений, могут затруднить анализ результатов эксперимента.

Описанные выше характеристики экспериментального плана полностью или частично относятся к любому научному эксперименту. Однако для начала работы недостаточно одного только знания об общих свойствах исследования, необходима более тщательная подготовка. Создание подробного руководства в рамках одной статьи невозможно, поэтому здесь будет изложена наиболее общая информация об этапах планирования эксперимента.

В качестве иллюстрации важности данного этапа планирования можно привести исследование, в котором проводится сбор информации о дорожно-транспортных происшествиях. В зависимости от постановки цели, работа может быть направлена на разработку нового автомобиля либо нового дорожного покрытия. Несмотря на то, что используется один и тот же набор данных, постановка задачи и выводы существенно различаются в зависимости от формулировки проблемы.

После выбора цели работы следует определить так называемые зависимые переменные. Это переменные, которые будут измеряться при проведении исследования. Например, показатели функционирования тех или иных систем организма человека или лабораторных животных (частота сердечных сокращений, артериальное давление, содержание ферментов в крови и т. п.), а также любые другие характеристики объектов исследования, изменение которых будет для нас информативно.

Черный ящик - это система, механизм работы которой нам неизвестен. Однако исследователь имеет информацию о том, что происходит на входе и выходе черного ящика. При этом состояние выхода функционально зависит от состояния входа. Соответственно y1, y2, . yp - это зависимые переменные, величина которых зависит от факторов (независимых переменных x1, x2, . xk). Параметры w1, w2, . wn представляют собой возмущающие воздействия, не поддающиеся контролю или изменяющиеся со временем.

В общем виде это можно записать так: y=f(x1, x2, . xk).

Каждый фактор в опыте может принимать одно из нескольких значений. Такие значения называют уровнями фактора. Может оказаться, что фактор способен принимать бесконечное число значений (например, доза лекарственного препарата), однако на практике выбирается несколько дискретных уровней, количество которых зависит от задач конкретного опыта.

Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний черного ящика. Вместе с тем, это есть условия проведения одного из возможных опытов. Если перебрать все возможные наборы таких состояний, то мы получим полное множество различных состояний данной системы, количество которых будет числом всех возможных экспериментов. Для того, чтобы вычислить количество возможных состояний, достаточно число уровней факторов q (если для всех факторов оно одинаково) возвести в степень количества факторов k.

Совокупность всех возможных состояний определяет сложность черного ящика. Так, система из десяти факторов на четырех уровнях может находиться более чем в миллионе разных состояний. Очевидно, что в подобных случаях невозможно провести исследование, включающее все возможные опыты. Поэтому на этапе планирования решается вопрос о том, сколько опытов и каких именно необходимо провести для решения поставленной задачи.

Следует отметить, что свойства объекта исследования имеют существенное значение для эксперимента. Во-первых, нам надо иметь информацию о степени воспроизводимости результатов опытов с данным объектом. Для этого можно провести эксперимент, а затем повторить его через неравные промежутки времени и сравнить результаты. Если разброс значений не превышает наших требований к точности эксперимента, то объект удовлетворяет требованию воспроизводимости результатов. Другое требование к объекту - его управляемость. Управляемым считается объект, на котором можно провести активный эксперимент. В свою очередь, активный эксперимент - это такой эксперимент, в процессе которого исследователь имеет возможность выбора уровней факторов, представляющих для него интерес.

На практике не существует полностью управляемых объектов. Как уже говорилось выше, на реальный объект действуют как управляемые, так и неуправляемые факторы, что приводит к вариабельности результатов между отдельными объектами. Отделить случайные изменения от закономерных, вызванных различными уровнями независимых переменных, мы можем лишь с помощью статистических методов.

Но статистические методы эффективны лишь в определенных условиях. Одно их таких условий - это требование некоего минимального размера выборок, используемых в проведении эксперимента. Очевидно, что чем шире диапазон изменения признаков от объекта к объекту, тем больше должна быть повторность опыта, т. е. численность экспериментальных групп.

В заключение необходимо сказать о необходимости учета в плане исследования помимо требований медицины и статистики еще и морально-этических норм. Не стоит забывать о том, что не только люди, но и лабораторные животные должны вовлекаться в эксперимент в соответствии с этическими принципами.

В общем виде это можно записать так: y=f(x1, x2, . xk).

Рандомизация – это принцип, в соответствии с которым распределение экспериментального материала и порядок, в котором должны проводится отдельные опыты, устанавливается случайным образом. Для применения статистических методов требуется чтобы наблюдения были независимыми случайными переменными. Рандомизация обеспечивает справедливость этого допущения.

РАНДОМИЗИРОВАННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

для межгрупповой схемы, основной недостаток которой состоит в том, что существует постоянная опасность смешения из-за разницы испытуемых в группах, используются две техники распределения испытуемых по группам, которые помогают избежать этого нежелательного эффекта:

1) Первая техника - распределение случайным образом (рандомизация) При этом методе характеристики испытуемых игнорируются и распределение по группам является случайным и непредвзятым. Это значит, что любой испытуемый имеет равные шансы попасть в любую группу. Способы формирования групп:

¾ простейший генератор случайных чисел

¾ таблица случайных чисел.

2) Вторая стратегия - распределение по условиям (стратегия попарного отбора) Эта техника употребляется реже, чем первая. Экспериментальная и контрольные группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для экспериментатора параметрам. Обычно распределение производится по переменной, которая вероятнее всего может вызвать смешение. Такое распределение имеет ряд проблем:

¾ невозможность соотнести все характеристики с условиями эксперимента,

¾ экспериментатор может не знать, какие характеристики следует принимать во внимание,

¾ даже если группы уже сформированы, все равно экспериментатор может пропустить какую-либо характеристику, потенциально связанную с независимой переменной,

¾ распределение по одной переменной может нарушить распределение по другим переменным,

¾ потеря испытуемых, т.е. один или несколько испытуемых не участвуют в эксперименте до конца, или их поведение меняется радикально по причинам, далеким от независимой переменной. Испытуемый может заболеть, отказаться от дальнейшего участия или же выполнять тесты с таким количеством ошибок, что результаты становятся неинтерпретируемыми. В длительном эксперименте испытуемые могут взрослеть и их характеристики будут изменяться. Несмотря на тщательное распределение испытуемых по группам, потеря даже одного испытуемого может сделать группы неравными по своим характеристикам.

В интраиндивидуальной экспериментальной схеме основное допущение ее использования - объект остается идентичен самому себе с течением времени - может нарушаться из-за ряда причин. При этом систематическая разница в наблюдениях будет вызвана не действием независимой переменной, а другими факторами. Например, изменения в участниках может произойти из-за:

1. Влияния времени,т.е. исследуемый эффект наступил с течением времени не из-за действия независимой переменной, а сам собой (привыкание,обучение,усталость) или в результате действия третьей переменной (что-либо случилось с участниками во время эксперимента или они стали свидетелями некоторого события, повлиявшего на них существенным образом). Таким образом, наблюдаемый эффект вызывается фазами исследований, а не действием независимой переменной.

2. Влияние порядка предъявления условий-влияние условий одного испытания на последующие. Для того чтобы избежать этой опасности, существуют две методики:

· Случайное распределение (рандомизация) условий - порядок предъявления уровней независимой переменной определяется случайным образом для каждого испытуемого. Однако данная методика не гарантирует устранения эффекта влияния.

· Уравнивание (контрбалансировка) - каждое условие встречается в любой период эксперимента. Таким образом, каждое условие имеет одинаковые шансы получить влияние смешенной переменной. Полное уравнивание требует, чтобы все возможные порядки испытаний были использованы. Однако, чем больше число условий, тем больше число их порядков. Если число условий п, то число порядков п! Поэтому на определенном этапе полное уравнивание становится невозможным. При невозможности полного уравнивания, применяют методику частичного уравнивания (латинский квадрат)

Поясним это требование: допустим, что при разработке опытного образца нового типа лампы нужно исследовать влияние сорта кварца на срок службы горелки, для этого решено изготовить 3 серии горелок (по 10 штук в каждой) из трех разных сортов кварца. Если рабочий сначала изготовить все 10 горелок первой серии, потом - второй и т. д., то дисперсионный анализ может обнаружить влияние фактора на параметр (срок службы), но этот результат может быть ошибочным. Наблюдаемый рост срока службы может объясняться не влиянием сорта кварца, а постепенным повышением качества изделия в результате освоения рабочим технологии в ходе изготовления всей опытной партии.

Рассмотрим пример плана трехфакторного дисперсионного анализа. Буквами условно обозначены уровни факторов: малые буквы - первый фактор, большие буквы - второй, греческие - третий. Числа в табл. 6.6.1.определяют порядок выполнения опытов (они получены с помощью генератора случайных чисел на ЭВМ).

Таблица 6.6.1

План эксперимента при трехфакторном дисперсионном анализе

Здесь приведен пример плана, в котором 3 фактора варьируются на 4-х уровнях каждый. Так, например, в опыте 9 (c, B, ) первый фактор взят на третьем уровне, второй фактор - на втором уровне, третий фактор - на четвертом уровне.

6.7. Определение аналитического вида зависимости параметра от факторов.

6.7.1. Матрица планирования

После того, как выявлены основные факторы, влияющие на параметр, и определен диапазон варьирования факторов (так называемая область плана эксперимента), задачу оптимизации (нахождения комбинации факторов, обеспечивающих требуемый экстремум параметра) можно решить, найдя аналитический вида зависимости параметра от факторов, и затем экстремум найденной функции. Если искомая зависимость может быть описана линейной моделью, то ее коэффициенты находятся методом наименьших квадратов, описанным в главе 4.

Выбор числа и расположения экспериментальных точек в области плана эксперимента, обеспечивающий минимизацию погрешности коэффициентов модели при фиксированном числе опытов и погрешности измеряемой величины, составляет предмет математической теории планирования эксперимента.

Ортогональные планы легко построить, если предполагается линейная зависимость параметра от нескольких факторов, что часто бывает разумно на начальных этапах поиска, или если в модель входят только линейные члены и произведения факторов (как в ранее рассмотренном примере). В этом случае план будет ортогональным, если расположить экспериментальные точки симметрично относительно центра плана, т.е. точки, в которой значения всех факторов х_iравны_iполуразности максимальногоx_i max и минимальногоx_i min значения фактора _i=(x_i max - x_i min )/2,а затем перейти к новым переменным.

, (6.7.1)

где h_i выбирается произвольно, но так, чтобы значения z были равны одной или нескольким единицам.

При варьировании факторов только на двух уровнях удобно строить матрицу планирования на основе матрицы Адамара (6.5.3) , тогда h_i= x_i max - _i.

Если нет сомнений в линейности зависимости параметра от факторов, то наименьшая погрешность коэффициентов модели получится, если все опыты делать только на границах варьирования факторов. В этом легко убедиться простым сравнением диагональных элементов A Т A -1 в двух вариантах плана эксперимента из четырех опытов в моделиy=b₁+b₂z.

Вариант 1. Два опыта приz = -1Вариант 2:z (1) =-1 , z (2) =-0.5,

и два опыта при z = +1 z (3) =0.5, z (4) =1

Если же предполагается, что зависимость имеет вид полинома степени m, то экспериментальные точки в области отz=-1 до z=+1рекомендуется располагать в точкахz_i=cos[i/m], i=0,1…m.Правда, при этом не будет возможности проверить адекватность модели. Если такая проверка нужна, можно строить план для полинома степени большей, чемm, например,m+1 (z_i=cos[i/(m+1)], i=0,1…m+1)илиm+2(z_i=cos[i/(m+2)], i=0,1…m+2),а модель записать в виде полинома степени m.

В случае зависимости параметра от нескольких (k)переменных область варьирования факторов представляет собойk-мерный куб. Рекомендуется обязательно выполнять эксперименты во всех вершинах куба (все переменные равны+1или–1) и в центре плана ( все переменные равны0). Если этого недостаточно для определения коэффициентов и проверки адекватности, то - в центрах граней куба (одна переменная равна1, остальные0), в центрах ребер куба (одна переменная равна0, остальные1). Если и этого недостаточно, следует располагать экспериментальные точки внутри куба симметрично относительно центра плана.

Цель: Изучить эксперимент как метод исследования.
Задачи: Дать определение понятия эксперимент, охарактеризовать виды эксперимента, рассмотреть плюсы и минусы в процессе эксперимента.
Объект: Эксперимент.

Прикрепленные файлы: 1 файл

ОНИИИ.docx

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального обучения

По дисциплине: Основы научных исследований

ЭКСПЕРИМЕНТ КАК МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Экспериме́нт (от лат. experimentum — проба, опыт) — метод исследования некоторого явления в управляемых условиях. Отличается от наблюдения активным взаимодействием с изучаемым объектом. Обычно эксперимент проводится в рамках научного исследования и служит для проверки гипотезы, установления причинных связей между феноменами.

Актуальность данной темы обусловлена тем, что люди постоянно экспериментируют, это помогает в исследовании и в возможности появления чего-то нового.

Мне понравился учебник « Экспериментально - исследовательская деятельность различные аспекты, автор которого Новиков. А. М. Он представил виды эксперимента, их классификации. В процессе написания работы мною были использованы также труды таких авторов как Демидова, А. В., Загвязинский, В. И., Кожухар,В. М., Степин В. С.

Цель: Изучить эксперимент как метод исследования.

Задачи: Дать определение понятия эксперимент, охарактеризовать виды эксперимента, рассмотреть плюсы и минусы в процессе эксперимента.

Субъект: Метод исследования.

Структура реферата включает: введение, 3 главы, заключение, список использованных источников.

ВИДЫ ЭКСПЕРИМЕНТА

Физический эксперимент, хотя и связан с наблюдением, не менее существенно отличен от него. Это следующий, качественно новый этап чувственного восприятия изучаемого явления. Эксперимент включает в себя наблюдение как необходимую составную часть.

В ходе эксперимента не только воспроизводится явление, но и исследуется его зависимость от сопутствующих условий и от параметров, производятся измерения.

Психологический эксперимент — проводимый в специальных условиях опыт для получения новых научных знаний посредством целенаправленного вмешательства исследователя в жизнедеятельность испытуемого.

Структура психологического эксперимента

От любой другой сферы человеческой деятельности наука отличается своими целями, средствами, мотивами и условиями, в которых научная работа протекает. Цель науки - постижение истины, а способ постижения истины - научное исследование.

Исследование, в отличие от стихийных форм познания окружающего мира, основано на норме деятельности - научном методе. Его осуществление предполагает осознание и фиксацию цели исследования, средств исследования (методологию, подходы, методы, методики), ориентацию исследования на воспроизводимость результата.

Исследования по их характеру можно разделить на фундаментальные и прикладные, монодисциплинарные и междисциплинарные, аналитические и комплексные и т.д.

Фундаментальное исследование направлено на познание реальности без учета практического эффекта от применения знании.

Прикладное исследование проводится в целях получения знания, которое должно быть использовано для решения конкретной практической задачи.

Монодисциплинарные исследования проводятся в рамках отдельной науки (в данном случае - психологии). Как и междисциплинарные, эти исследования требуют участия специалистов различных областей и проводятся на стыке нескольких научных дисциплин. К этой группе можно отнести генетические исследования, исследования в области инженерной психофизиологии, а также исследования на стыке этнопсихологии и социологии.

Комплексные исследования проводятся с помощью системы методов и методик, посредством которых ученые стремятся охватить максимально (или оптимально) возможное число значимых параметров изучаемой реальности.

Мысленный эксперимент в философии, физике и некоторых других областях знания — вид познавательной деятельности, в которой структура реального эксперимента воспроизводится в воображении. Как правило, мысленный эксперимент проводится в рамках некоторой модели (теории) для проверки её непротиворечивости. При проведении мысленного эксперимента могут обнаружиться противоречия внутренних постулатов модели либо их несовместимость с внешними (по отношению к данной модели) принципами, которые считаются безусловно истинными (например, с законом сохранения энергии, принципом причинности и т. д.).

Преимущества мыслительного эксперимента

• Цели более высокого уровня. Мыслительные эксперименты позволяют участникам достигать целей внутриличностного порядка через развитие самоосознанности. Это могут быть даже цели духовного порядка.

• Любое количество игроков. В ситуации коучинга вы можете проводить мыслительный эксперимент и с одним участником. Бывает и другая крайность: вы можете вести этот вид деятельности и с большой группой участников, и тогда они будут работать параллельно, не взаимодействуя друг с другом (как в вышеописанном примере).

• Любое время и место. Большинство мыслительных экспериментов не требуют специальных материалов или оборудования. Требуется лишь мышление в заданной структуре ситуации.

• Проверенные техники. Этот вид деятельности получил эмпирическую поддержку различных психологических школ. Например, бихевиоральные терапевты доказали эффективность мысленной ролевой игры. Психологи, исследовавшие креативность, многократно продемонстрировали позитивный эффект визуализации.

Критический эксперимент — эксперимент, исход которого однозначно определяет, является ли конкретная теория или гипотеза верной. Этот эксперимент должен дать предсказанный результат, который не может быть выведен из других, общепринятых гипотез и теорий.

КЛАССИФИКАЦИИ ЭКСПЕРИМЕНТА

· Лабораторный эксперимент. Выделяют в зависимости от условий проведения - условия специально организуются экспериментатором. Основная задача обеспечить высокую внутреннюю валидность. Характерно выделение единичной независимой переменной. Основной способ контроля внешних переменных — элиминация (устранение). Внешняя валидность ниже чем в полевом эксперименте.

· Полевой, или естественный эксперимент. Эксперимент проводится в условиях, которые экспериментатор не контролирует. Основная задача обеспечить высокую внешнюю валидность. Характерно выделение комплексной независимой переменной. Основные способы контроля внешних переменных — рандомизация (уровни внешних переменных в исследовании точно соответствуют уровням этих переменных в жизни то есть за пределами исследования) и константность (сделать уровень переменной одинаковым для всех участников). Внутренняя валидность как правило ниже, чем в лабораторных экспериментах.

· Формирующий эксперимент. Экспериментатор изменяет участника необратимо, формирует у него такие свойства, которых раньше не было или развивает те, которые уже существовали.

ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА

Методы планирования эксперимента позволяют минимизировать число необходимых испытаний, установить рациональный порядок и условия проведения исследований в зависимости от их вида и требуемой точности результатов. Если же по каким-либо причинам число испытаний уже ограничено, то методы дают оценку точности, с которой в этом случае будут получены результаты. Методы учитывают случайный характер рассеяния свойств испытываемых объектов и характеристик используемого оборудования. Они базируются на методах теории вероятности и математической статистики.

Этапы планирования эксперимента

1. Установление цели эксперимента (определение характеристик, свойств и т. п.) и его вида (определительные, контрольные, сравнительные, исследовательские).

2. Уточнение условий проведения эксперимента (имеющееся или доступное оборудование, сроки работ, финансовые ресурсы, численность и кадровый состав работников и т. п.). Выбор вида испытаний (нормальные, ускоренные, сокращенные в условиях лаборатории, на стенде, полигонные, натурные или эксплуатационные).

4. Установление потребной точности результатов измерений . Выбирается вид образцов или исследуемых объектов, учитывая степень их соответствия реальному изделию по состоянию, устройству, форме, размерам и другим характеристикам.
На назначение степени точности влияют условия изготовления и эксплуатации объекта, при создании которого будут использоваться эти экспериментальные данные. Точность экспериментальных данных также существенно зависит от объёма (числа) испытаний — чем испытаний больше, тем (при тех же условиях) выше достоверность результатов.
Для ряда случаев (при небольшом числе факторов и известном законе их распределения) можно заранее рассчитать минимально необходимое число испытаний, проведение которых позволит получить результаты с требуемой точностью.

5. Составление плана и проведение эксперимента — количество и порядок испытаний, способ сбора, хранения и документирования данных.
Порядок проведения испытаний важен, если входные параметры (факторы) при исследовании одного и того же объекта в течение одного опыта принимают разные значения. Например, при испытании на усталость при ступенчатом изменении уровня нагрузки предел выносливости зависит от последовательности нагружения, так как по-разному идет накопление повреждений, и, следовательно, будет разная величина предела выносливости.
Порядок испытаний также важен в процессе поисковых исследований: в зависимости от выбранной последовательности действий при экспериментальном поиске оптимального соотношения параметров объекта или какого-то процесса может потребоваться больше или меньше опытов. Эти экспериментальные задачи подобны математическим задачам численного поиска оптимальных решений.

Читайте также: