Глава 3 Объект и предмет исследования. Понятие о выборке. Методы исследований.
Крупнейшие научные открытия - результат кропотливого наблюдения над мельчайшими фактами.
(Андре Жид)
Не только тема, но и выбор объекта и методик значительно влияют на уровень научной работы и достоверность результатов. Причем, в естественных науках ситуация более сложная, чем у гуманитариев – не все и не всегда зависит только от исследователя: могут не расти клетки, болеют лабораторные животные, заканчиваются реактивы и ломаются приборы, погода может повлиять на полевые исследования. Поэтому не надо спешить с выбором объекта и методов, намного продуктивнее «семь раз отмерить», чем потом менять тему или переделывать работу.
Поэтому, планируя работу, надо подумать о наиболее подходящем, интересном и доступном объекте, на котором можно получить достоверные результаты .Удачно выбранный объект, независимо от того, растение ли это, химическая реакция или что-то иное – залог успеха работы.
Объект исследования в биологии - это живые организмы или характерные для них явления и процессы.
Предмет исследования – это часть объекта, конкретные параметры, процессы, которые подлежат изучению.
Примеры:
Объект исследования – плоды яблок различных сортов.
Предмет исследования – концентрация витамина С
Объект исследования – учащиеся младшей школы.
Предмет исследования - антропометрические показатели (рост, вес, окружность грудной клетки).
Объект исследования - воздух в различных помещениях школы.
Предмет исследования – количество микроорганизмов.
Особенностью большинства естественнонаучных работ является то, что для выявления закономерностей необходимо исследовать не единичные особи, а группы, так называемые выборки. Биологические объекты всегда имеют индивидуальные особенности, которые могут влиять на ход эксперимента. Поэтому в науке нельзя ограничиваться исследованием одного или нескольких экземпляров - в этом случае можно получить неадекватные данные. Описание единичных событий возможно, как правило, только в медицине. Это может быть редкое заболевание, его нетипичное течение, уникальный вариант операции и т.д. Для этого в медицинских научных журналах есть специальные разделы. Почти во всех иных исследованиях надо формировать группы, которые принято называть выборками.
Все множество интересующих исследователя однородных объектов, явлений, или показателей называется генеральной совокупностью.
Выборочная совокупность или выборка – это любая подгруппа таких случаев (объектов), выбранная для конкретного исследования.
Репрезентативная выборка - это меньшая по размеру, но точная модель генеральной совокупности, частью которой она является. В ней все основные признаки должны быть представлены в той же пропорции или с той же частотой, как и в самой генеральной совокупности.
Например, вы хотите изучить физическое развитие учащихся 1-4 классов. Тогда генеральная совокупность – это все дети данного возраста, живущие во всех странах. Понятно, что придется ограничить исследование только небольшой частью всей совокупности – в своем городе, в своей школе. Учащиеся вашей школы и будут выборкой. То же самое относится к другим представителям живой (иногда и неживой природы).
Для формирования репрезентативных выборок в серьезных научных работах существуют особые методы. Для работ школьников можно ограничиться самыми общими правилами. Количество индивидов в выборке должно быть не менее 10, чтобы потом иметь возможность обрабатывать результаты статистически, но лучше хотя бы 20-30 особей (образцов, экземпляров и т. Д.
Отсутствие выборки - типичная ошибка многих работ школьников. Даже для младших школьников надо постепенно вводить это требование. Например, если изучают какая каша вкуснее и полезнее, то соберите хотя бы несколько одноклассников для выяснения этого вопроса. Если определяют концентрацию витамина С в яблоках разных сортов, то надо проверять не одно яблоко, а несколько или получить сок из нескольких яблок, смешать в равных пропорциях и определять концентрацию в этой суммарной пробе.
Очень часто в естественнонаучных исследованиях изучают влияние каких-то факторов на различные показатели, процессы. В этом случае необходимо сформировать две группы – экспериментальную и контрольную с равным или примерно равным количеством индивидов (образцов). В идеальном варианте эти группы должны отличаться только по одному показателю – наличию или отсутствию изучаемого воздействия. Во многих случаях полностью выполнить эти требования невозможно, особенно при работе с людьми, а не с линейными животными или растениями. Но надо стараться подбирать как можно менее отличающиеся группы – по полу, возрасту, условиям жизни, социальному положению и т.д., особенно, если объекты исследования люди. В зависимости от цели работы, может быть одна контрольная и несколько экспериментальных групп. Или одна и та же группа до воздействия и после него.( Например, определяем показатели работы сердца до и после физической нагрузки у одних и тех же школьников). Количество особей в контроле и эксперименте должно быть примерно равным, допустим, 35 и 40 вполне возможно, а 35 и 10, естественно, не подходит.
Если изучают, к примеру, загрязненность почвы, воды или воздуха методами биоиндикации, то помимо опытных участков, где берут пробы, обязательно должны быть и контрольные. В этом случае контролем может быть почва из парка в сравнении с образцами, взятыми у шоссе или на улицах со значительной транспортной нагрузкой. Если речь идет об определении антропогенной нагрузки в пригородном лесу или определении качества воды в реке, то обязательно должно быть несколько точек пробоотбора, а не одна.
В случае, когда в работе изучается влияние какого-либо фактора, а контрольной группы нет, то результаты нельзя считать достоверными, нет смысла обсуждать их и делать выводы, потому что исходное исследование было неправильно спланировано. Даже если работа описательная, например, по морфологии растений или животных, необходимо рассмотреть группу особей, а не один экземпляр. Иначе можно получить данные, не соответствующие действительности.
Цель и задачи простой детской работы могут не предусматривать формирования выборок. Например, ученик младших классов изучал поведение своей кошки. Но в этом случае выводы будут относиться только к конкретной кошке, а не ко всем кошкам.
Типичные ошибки при формировании групп:
Выполнение работы на единичных особях, недостаточное количество испытуемых.
Отсутствие контрольной группы.
Неравное количество особей в контрольной и экспериментальной группах.
Несоответствие характеристик объектов исследования в контрольной и экспериментальной группах.
Методы исследований
"Без труда нет истинно великого"
( Гёте)
Методы научных исследований — это приемы и средства, с помощью которых в науке получают новые достоверные факты. Они становятся основой для развития научных теорий и разработки практических рекомендаций.
Основные методы исследований, которые применяются в медицине, биологии, экологии, психологии, социологии - это:
Описание
Наблюдение
Анкетирование (опрос)
Эксперимент
К научным методам не относятся беседа со школьным врачом или другим специалистом, посещение лаборатории, других научных или производственных учреждений. Не являются методами изучение научной литературы, знакомство с прибором, освоение методик. Но необходимо указывать методы статистической обработки результатов.В большинстве случаев следует выбирать известные, ранее описанные методы, а не придумывать их самим. Разработка метода - это весьма сложное занятие, которое требует большого опыта и высокой квалификации. Если вы в работе применяли общепринятый метод, но в вашей модификации, необходимо уточнить, в чем были различия.
В психологических исследованиях рекомендуется использовать только научные (авторские) тесты. Их можно найти в соответствующей литературе и на научных сайтах в Интернете. Не следует применять тесты из газет, молодежных журналов и прочих несерьезных источников.
Во многих случаях школьники используют анкетирование. Это вполне понятно, легче провести анкетирование, чем эксперимент. Но к полученным таким методом результатам надо относиться с известной осторожностью. Не каждая анкета корректна и может дать ответы на вопросы исследования. Не из всякого опроса можно получить достоверные факты, особенно, если вопросы касаются личной жизни, отношений в семье, тех же вредных привычек и т.д. Поэтому лучше использовать известные психологические тесты, указывая их авторов, а при составлении анкеты обратиться к специалисту или, по крайней мере, ознакомиться с методиками составления анкет.
Часто в естественнонаучных работах используют наблюдение. Это классический метод. Можно рекомендовать подобные исследования для младших школьников, потому что они обычно не требуют особого оборудования, достаточно просты и могут дать интересные и полезные результаты. Но и в этом случае надо детально продумать ход работы. Например, школьник изучает, какие насекомые опыляют растения. Для этого надо решить, какие именно растения нас интересуют – декоративные, плодовые деревья, овощные культуры, дикорастущие виды - потому что видовой состав опылителей может оказаться разным. Следует при наблюдении отмечать время суток, особенности погоды, температуру воздуха – от этих факторов может зависеть количество и видовой состав опылителей. Необходимо все записывать, учитывать каждую прилетающую особь, фотографировать их (или отлавливать различных представителей), чтобы впоследствии определить их систематическое положение. Разумеется, необходимо провести наблюдения не один, а несколько раз.
Если в работе применяли экспериментальные методики, то в тексте должна быть ссылка на литературный источник, из которого взят данный метод. Кроме того, необходимо достаточно подробно описать саму методику. Это дает возможность рецензенту оценить адекватность применения метода в данной конкретной работе, а читателю – познакомиться с этим методом, использовать его в своей работе, сравнить с другими аналогичными методиками.
К проведению экспериментов необходимо относиться с особой аккуратностью и тщательностью. К проведению опыта надо все продумать и подготовить. Такие «мелочи» как плохо вымытая лабораторная посуда, ошибочная концентрация раствора, перепутанные контрольные и экспериментальные образцы, неразборчиво записанные показания прибора и многое другое могут свести на нет все усилия. К тому же не всегда есть возможность повторить конкретный эксперимент.
Глава 4 Статистическая обработка результатов исследований
В любой науке столько истины, сколько в ней математики.
(Иммануил Кант)
Качество научно-исследовательской работы зависит не только от того, какие результаты получены, но и как они обработаны и представлены. Если уметь использовать методы математической статистики, то из полученных данных можно «вытащить» намного больше информации для анализа и обсуждения, обнаружить закономерности, взаимосвязи, которые не видны в первичных результатах. Вспомните, что Г.Мендель установил фундаментальные закономерности генетики потому, что впервые применил математические методы в биологии.
Одним из наиболее типичных недостатков исследовательских работ школьников является отсутствие статистической обработки результатов. В большинстве случаев юные авторы представляют первичные данные, то есть то, что в науке называется «лабораторный журнал или протоколы экспериментов». Например, если измеряли рост и вес учащихся, то в работе присутствует список учеников класса с именами и фамилиями и определяемые показатели. Во многих случаях не посчитаны даже средние арифметические значения, хотя это может сделать ученик младшей школы.
По правилам выполнения научной работы необходимо провести статистическую обработку первичных результатов. Такие возможности есть в программе Excel. Если школьник выполняет исследование под руководством научных сотрудников, то его могут проконсультировать и научить работать с более сложными компьютерными статистическими программами или даже дать готовые обработанные результаты. Но в любом случае необходимо понимать, о чем идет речь, что означает данный статистический показатель и с какой целью его определяли. Иначе случаются неприятные ситуации, когда экспертам на конференции становится ясно, что докладчик ничего не понимает, а просто использует чью-то работу или произносит термины, значения которых он не знает.
Многие изучаемые признаки, параметры могут варьировать в достаточно широких пределах. Это связано и с генетическими особенностями организмов, и с различием методов, погрешностями в проведении измерений и исследований. Поэтому получаемые данные являются случайными величинами и должны быть обработаны статистически (математически). Только эти методы позволяют выявить закономерности, сравнивать собственные результаты и данные других авторов, утверждать, что воздействие действительно оказало влияние, что существуют значимые различия между исследованными группами и т.д. Поэтому статистическая обработка должна обязательно присутствовать в работах старших школьников. Это в значительной степени влияет на оценку исследования. К младшим школьникам эти требования не предъявляются. Им достаточно посчитать средние или проценты, если этого требует логика работы. Надо отметить, что в случае малого числа исследованных особей проценты считать не принято. (Кроме того, надо проверить, равна ли сумма 100 %. Такие арифметические ошибки встречаются очень часто). Также рекомендуется указывать не только значения средних арифметических, но и разброс показателей. Например, средний вес портфеля школьника в одном классе -3,5 кг, в другом – 3, 6 кг. Но разброс в первом случае (минимальные и максимальные значения) от 2,1 до 4,8 кг, а во втором – от3,1 до 4,0 кг.
Прежде чем начинать статистическую обработку результатов, следует убедиться, что все результаты записаны в лабораторный журнал или занесены в файл компьютера. Данные, которые выпадают из общего ряда или вызывают сомнения, надо перепроверить. Необходимо проявлять максимальную внимательность в записях и расчетах.
Параметры, которые получают в любом исследовании, можно разделить на две группы – мерные и счетные. Мерные можно измерить – например, рост, вес, концентрация вещества, активность фермента. Счетные признаки – это соотношение особей мужского и женского пола, красных и белых цветков, высоких и низких растений. Для того, чтобы применить простейшие методы обработки мерных признаков, предварительно надо определить, какому распределению они подчиняются.
распределение.
В 1910 г. при изучении роста нескольких тысяч американских солдат, впервые была обнаружена интересная закономерность в распределении этого показателя. Оказалось, что людей со средним ростом было больше, чем с низким или высоким, что и отображалось на графике. Как выяснилось впоследствии, такая закономерность присуща многим показателям. Подобное распределение называется нормальным. Но для некоторых показателей, в том числе и в медицинской практике, характерны иные типы распределений, которые отличаются от нормального. Чтобы правильно обработать результаты, надо предварительно определить тип распределения. Это касается, в основном, числовых величин. Если вы просто описываете поведение животного, особенности морфологии растения, то это делать не обязательно. Хотя многие работы описательного типа нужно планировать так, чтобы результаты можно было обработать статистически.
Чтобы понять каков характер распределения показателя, надо построить вариационный ряд и вариационную кривую. Например, измеряли рост учеников и получили значения от 152 до178 см. Для построения вариационного ряда надо весь диапазон результатов разбить на несколько интервалов. Количество интервалов зависит от размаха показателей, количества испытуемых. Можно сделать величину диапазона 5 см и выделить группы с ростом 152 -155 см, 156-160 см, 161-165см. 166-170 см, 171-176 см. 176-178 см. Далее надо посчитать, сколько человек относится к каждому диапазону роста и построить гистограмму. На оси абсцисс откладываем диапазоны роста в см, на оси ординат - количество школьников с данными величинами роста. Диаграмма и есть отображение вариационного ряда, а кривая, проведенная по вершинам столбиков – вариационная кривая.
Если распределение отличается от нормального, то гистограммы и вариационные кривые могут выглядеть по разному.Тип распределения необходимо определить потому, что от этого зависит, какие именно статистические критерии надо рассчитывать. Проверка типа распределения всегда учитывается в дипломных работах. К школьникам такие требования обычно не предъявляют, но лучше сразу научить работать правильно, чем потом переучивать. А иногда сам характер распределения, сравнение гистограмм для нескольких критериев оказывается весьма интересным и неожиданным и может считаться одним из результатов работы.
Основные статистические показатели: ряд, среднее арифметическое, мода, отклонение, вариация, ошибка.
Результаты многократных измерений какого-то показателя в статистике называют рядом.
Примеры рядов: длина листьев, концентрация витамина С в образцах плодов, рост или вес школьников, активность амилазы слюны у каждого представителя выборки, время выработки условного рефлекса у лабораторных крыс и т.д.
Для характеристики ряда используют три основных показателя: среднюю арифметическую, среднее квадратичное отклонение и коэффициент вариации, а также ошибки этих показателей.
Среднее арифметическое характеризует среднюю величину членов ряда. Если сравнить средние значения какого-либо показателя у двух или нескольких групп, можно судить о степени развития этого признака у особей данных групп. Однако только по величине средней арифметической нельзя установить, есть ли значимые различия между группами. У медиков существует любимая шутка о «средней температуре по больнице». Средние могут оказаться одинаковыми или близкими, а значимые различия в итоге могут быть обнаружены с использованием других критериев.
Модой называют значение, которое встречается в этом ряду наиболее часто. Например, количество зерновок в колосьях варьирует от 18 до 25, наиболее часто встречается вариант 22, он и будет модой данного ряда.
Среднее квадратичное отклонение показывает, насколько конкретные числовые показатели ряда отклоняются от среднего значения в этом ряду. Для характеристики выборки, имеющей нормальный тип распределения, в большинстве случаев достаточно определить два параметра - среднее арифметическое и среднее квадратичное отклонение. Именно эти критерии чаще всего используют в научных работах. Например, если средние значения почти не различаются, но среднее квадратичное отклонение в одной из групп намного больше, то, скорее всего, это результат какого-то воздействия или исходных значимых различий.
Стандартная ошибка средней арифметической или ошибка репрезентативности характеризует колебания средней. Чем больше объем выборки, тем меньше разброс средних величин. Поэтому, если есть возможность, лучше проводить исследования в группах хотя бы из 20-30 особей.
Коэффициент вариации (V) - средняя арифметическая и среднее квадратичное отклонение описывают вариативность признака в именованных величинах, а не в относительных. Для сравнения разноименных признаков (например, длина листа и вес семян) можно использовать коэффициент вариации, который выражается в процентах. По величине коэффициента вариации можно судить о степени изменчивости конкретного признака. Принято считать нормой значения коэффициента вариации, не выходящие за пределы 10%.
Таким образом, определив эти достаточно простые и понятные показатели, можно более точно охарактеризовать изучаемые критерии, выявить их интересные особенности и создать базу для анализа и обсуждения результатов.
Достоверность (значимость) результатов
Необобщенные данные — не более чем сплетня.
(«Постулат Пирсига»)
Как уже отмечалось, основным свойством многих процессов, явлений в биологии или медицине (и во многих областях естествознания) является их вероятностный характер.
Рассмотрим, что означают в математической статистике понятия вероятность, доверительный интервал, достоверность и способы их определения.
Вероятность (Р) - это степень возможности осуществления какого-то события, явления, результата. Если события невозможно, то его вероятность равна нулю, а достоверного — единице (100%). Поэтому вероятность любого события может находиться в пределах от 0 до 1.
Если в опыте получены конкретные значения показателя (например, измеряли пульс у учеников), то абсолютная вероятность их повторения в повторном эксперименте приближается к нулю. Но, если задать некоторую область значений результата (так называемый доверительный интервал ХДОВ), то результат повторных измерений с определенной вероятностью будет находиться в пределах этой области.
Достоверностью (значимостью) Р принято называть вероятность того, что среднее значение измеряемого показателя при повторном эксперименте попадает именно в этот доверительный интервал. В большинстве научных работ обычно используют 95% или 99% доверительный интервал.
Определение доверительного интервала. Между числом измерений, величиной доверительного интервала и достоверностью существует определенная зависимость. Для малых по объему выборок, что чаще всего и бывает в работах школьников, эта зависимость определяется с помощью расчета коэффициента (t-критерия) Стьюдента.
Знаменитый t-критерий используется в большинстве работ, в том числе - и в школьных. С помощью t-критерия можно сравнить показатели и определить статистическую значимость различий в двух выборках: например, значений роста мальчиков и девочек, процент всхожести семян на разных образцах почвы, уровни тревожности младших и старших школьников, активность фермента у здоровых и больных индивидов. В одной и той же выборке можно сравнить средние значения двух серий измерений конкретного показателя, например результаты успеваемости учеников в первой и последней четверти учебного года или показатели пульса до и после физической нагрузки. Кроме того, с помощью коэффициента Стьюдента можно сравнивать средние значения показателей в экспериментальной выборке с эталонной величиной, например, средние значения жизненной емкости легких с нормами для данного пола и возраста. Значения t-критерия для выбранного исследователем доверительного интервала с учетом количества особей в выборке и будут определять статистическую значимость различий. Раньше это считали вручную по формулам и определяли значимость различий по специальным таблицам, теперь компьютерные программы выдают готовый ответ, надо только освоить компьютерную программу. Но использование t-критерия возможно, только для показателей, подчиняющихся нормальному распределению.
Второй стандартный прием для оценки различий рядов, в достаточной мере относящихся к нормальному распределению, это соотношение их дисперсий (критерий F Фишера). Дисперсия – средний квадрат отклонений вариант от значения средней арифметической ряда - характеризует размах вариант в ряду. Критерий Фишера так же, как и t-критерий, оценивает вероятность того, что сравниваемые выборки относятся к разным совокупностям.
Во многих работах интересно и полезно провести корреляционный анализ.
Корреляция - это зависимость между двумя переменными величинами. Корреляционный анализ проводят, чтобы установить, существует ли какая-то связь между двумя показателями в одной выборке (например, между показателями роста и веса школьников), либо между двумя различными выборками (например, младших школьников и старших школьников). Если эта взаимосвязь действительно существует, то увеличение одного показателя совпадает с возрастанием (при положительной корреляции) или уменьшением (при отрицательной корреляции) другого.
Коэффициент корреляции может варьировать в пределах от +1 до -1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен +1, полной отрицательной -1. Если коэффициент корреляции равен 0, то оба показателя независимы друг от друга. Корреляция считается сильной, если ее коэффициент выше 0,60; если он превышает 0,90, то корреляция считается очень сильной. Аналогичные значения, но со знаком «минус» характерны для отрицательной корреляции.
Достаточно просто определить два показателя корреляции - линейный коэффициент корреляции Пирсона, который позволяет выявить прямые связи между величинами по их абсолютным значениям, или коэффициент корреляции рангов Спирмена для непараметрических величин. В этом случае приводят два ряда числовых показателей и в каждом ряду каждому значению присваивают определенный ранг - от меньшего к большему, а затем определяют корреляцию не между самими показателями, а между рангами.
Итак, подведем итоги. Статистическая обработка необходима для корректного анализа научных результатов, их обсуждения и сопоставления с результатами других авторов, выявления закономерностей. Наличие статистической обработки в исследованиях дает возможность выявить истинный смысл и значение полученных результатов. Использование статистических методов в работах школьников – это явное преимущество и более высокая оценка исследования.
|
