Виды экспериментальных данных

ПРАВИЛА ЭКСПЕРИМЕНТИРОВАНИЯ
И АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА

1. Первичное в анализе – определение целей и задач его.

2. Цели и задачи, используемые методы и средства анализа должны быть согласованы со средой, в которой осуществляется анализ, отвечать системным и специфическим требованиям (т.е. быть ингерентными).

3. Требования – одна из моделей в постановке задачи анализа.

4. Анализ – итерационный процесс согласования различных этапов его.

5. Допускается и реально реализуется множественность моделей одного и того же объекта (явления, процесса).

6. Отношение «ЭКСПЕРИМЕНТ – МОДЕЛЬ» взаимно, двояко:

7. а) эксперимент ® источник информации для моделирования (модели, анализа), проверки и уточнения модели;

8. б) модель ® источник организации эксперимента (анализа), она диктует вид эксперимента и анализа.

9. Модель есть способ существования знаний.

10. Анализ данных должен учитывать всех участников: объект, субъект, модель, среда, в которой модель функционирует.

11. Среда это: термины, цели и задачи исследования, исходные и полученные данные и результаты, измерительные шкалы, виды анализа, используемые модели, характеристики, технологии, алгоритмы, аппаратно-программные и другие средства и т.д.

12. Термины (объектные и инструментальные) – базовый компонент моделирования и анализа.

13. Измерения бывают количественные и качественные, прямые и косвенные, они неизбежно сопровождаются погрешностями, могут не снять расплывчатой неопределённости.

14. Данные всегда представлены в определённой измерительной шкале (качественной (номинальной, порядковой), количественной (числовой)), которую следует выбирать максимально сильной, но не завышенной, соответствующей природе исследуемого объекта (явления, процесса).

15. При обработке и анализе данных можно выполнять только такие действия, которые допустимы для исследуемой шкалы. (Нарушение этого правила может привести к неправомерной, ложной интерпретации результатов эксперимента).

16. При обработке данных содержащееся в них количество информации не может быть увеличено. Обработка позволяет лишь представить информацию в более удобном, компактном для анализа виде (в лучшем случае без потери полезной для анализа информации).

17. Необходимо всегда учитывать ограниченность ресурсов (моделей, средств, ...).

18. Рассматривая систему «объект – признак – значение – уверенность», следует иметь в виду противоположные точки зрения на неполноту информации об объекте: неточность и неопределённость. Неточность « значение. Неопределённость « уверенность.

19. <Данные> требуют их исследования, а не только обработки и анализа.

20. Правдивые результаты можно получить, если придерживаться корректного выполнения всех технологических этапов операций (исследования, экспериментирования, сбора, обработки, анализа, интерпретации, применения).

21. Интерпретация результатов исследования обязательная и является одним из приемов повышения устойчивости результатов.

22. Назначение эксперимента – получение <данных>, позволяющих по ним построить наиболее правдоподобную (а не недостижимую истинную!) гипотезу, модель.

23. В основе любого эксперимента явно или неявно присутствует идея устойчивости результатов к сохранению или нарушению условий его проведения (идеи робастности, инвариантности, адаптивности, …).

РАЗНОВИДНОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
И ОПИСЫВАЮЩИХ ИХ МОДЕЛЕЙ

1. Назначение эксперимента при построении модели	поверочное (априорные модели)	исходное (апостериорные модели)
2. Сходство физических носителей модели и оригинала	одной природы (идентичные модели)	разной природы (аналоговые, машинные)
один и тот же (натурные)	однородные по природе (физические, биологические, химические,… )

РАЗНОВИДНОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
И ОПИСЫВАЮЩИХ ИХ МОДЕЛЕЙ

3. Характер исходных данных	Экспериментальные данные – – единственный источник (эмпирические)	Разум – единственный источник (рационалистические)
4. Использование моделей в эксперименте	Пассивные (отражательные)	Активные (имитационные)

РАЗНОВИДНОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
И ОПИСЫВАЮЩИХ ИХ МОДЕЛЕЙ

5. Реальные	—	проводимые на самом деле, в реальном действии
Мысленные		а) придуманные, воображаемые, не имеющие реальной реализации; б) связанные с мысленным извлечением выборки из генеральной совокупности
6. Однородные	—	проводимые с одним и тем же объектом в тех же условиях (для реальных экспериментов);
	—	связанные с одной и той же генеральной совокупностью (для мысленных экспериментов)
Неоднородные	—	не относящиеся к однородным

МОДЕЛИ (СТРУКТУРЫ) ДАННЫХ

ЛИНЕЙНЫЕ (указатели элементов не зависят от условий) или НЕЛИНЕЙНЫЕ
ИЕРАРХИЧЕСКИЕ	–	набор вершин и узлов (вуз – факультеты – потоки – группы – студенты)
СЕТЕВЫЕ	–	модели ориентированных графов (узловые понятия и связи между ними)
ТАБЛИЧНЫЕ (РЕЛЯЦИОННЫЕ)	–	табличное представление (строки, столбцы, отношения – реляции)
СЕМАНТИЧЕСКИЕ	–	упорядочение по смыслу
ДРУГИЕ