Как написать план эксперимента

План научного эксперимента

Определение понятия

План эксперимента — это логическая схема построения эксперимента для проверки объяснительной гипотезы.

Эксперимент — это опыт, говоря по-русски. Он отличается от наблюдения тем, что условия контролируются и стандартизинуютая, а воздействие дозируетая. В эксперименте стремятся ограничить количество переменных факторов до одного, чтобы связать именно с этим изменения в исследуемых факторах (зависимых переменных).

Эксперимент должен быть научно обоснованным и корректным, т.е. валидным, так же как и методики и тесты, которые в нём применяются.

Валидность (от лат. validus — сильный, крепкий; англ. validate — объявлять действительным, подтверждать) — это обоснованность и адекватность исследовательского инструментария (методик, измерительных операций, экспериментов и т.д.) и полученной с его помощью информации. Стоит в одном ряду с надежностью, репрезентативностью, объективностью, достоверностью и эффективностью критерия или теста.

Валидность эксперимента — это качество эксперимента, гарантирующее обоснованность выводов: 1) о том, что именно экспериментальный фактор (воздействие) является причиной изменений, зарегистрированных в зависимой переменной (это проявление внутренней валидности); 2) о том, что выявленная зависимость является закономерной, т.е. ее можно распространять на определенные сходные внеэкспериментальные ситуации (это проявление внешней валидности).

Внутренняя валидность (англ. internal validity) — это степень влияния независимой переменной (т.е. воздействующего фактора) на зависимую переменную (т.е. на исследуемый фактор). Внутренняя валидность тем выше, чем больше вероятность того, что изменение зависимой переменной вызвано именно изменением независимой переменной, а не чего-либо ещё.

Короче говоря, валидность — это полноценность. Валидность обеспеечивает доверие к полученным в опыте результатам.

Виды планирования эксперимента

1. Эксперимент «до — после» без контрольной группы.

В эксперименте «до — после» без контрольной группы исследователем создаётся или подбирается определенная ситуация или производится экспериментальное воздействие на подопытную группу (выборку). Ситуация или воздействие является в этом случае фактором. Те показатели, которые должны измениться под действием фактора называются «зависимой переменной». Измерение зависимой переменной производится первый раз перед введением экспериментального фактора, а второй раз — после его воздействия. Выдвинутая гипотеза о предполагаемом влиянии фактора на измеряемые показатели проверяется сравнением значений зависимой переменной до и после воздействия экспериментального фактора. Т.е. сравниваются две выборки. Но при этом бывает трудно обеспечить внутреннюю валидность, доказать, что именно экспериментальный фактор вызвал фиксированные изменения в зависимой переменной. Трудности возникают и в связи с определённым воздействием при первом измерении зависимой переменной — само проведение замеров до воздействия экспериментального фактора может в повлиять на результаты второго замера (после воздействия экспериментального фактора). Испытуемые могут утомиться и дать заниженные результаты, или, наоборот, натренироваться во время проведения первого замера, и тогда результаты второго замера будут завышенными.

2. Эксперимент «до — после» с контрольной группой.

Эксперимент «до — после» с контрольной группой предполагает формирование или подыскивание двух приблизительно равных по своим основным показателям групп, одна из которых будет считаться контрольной, и в ней экспериментальный фактор не будет действовать. Во второй (экспериментальной) группе вводится в действие экспериментальный фактор, который, предположительно даст эффект. В обеих группах производится измерение интересующих исследователя признаков до и после воздействия экспериментального фактора. Этим намного увеличиваются возможности достижения внутренней валидности — если группы выравнены по составу и внешним условиям деятельности, то и влияние неэкспериментальных факторов должно быть в обеих группах одинаковым. Гипотеза считается доказанной, если в экспериментальной группе зависимая переменная претерпела больше изменений, чем в контрольной за время, прошедшее между первым и вторым измерением. Все неэкспериментальные факторы не удается практически выравнять. Поэтому следует для уменьшения влияния неконтролируемых обстоятельств пользоваться не одной, а двумя или тремя контрольными группами и провести повторное исследование (в целях достижения внешней валидности с различными по составу группами).

3. Эксперимент «только после» с контрольной группой.

В эксперименте «только после» с контрольной группой не возникает проблем, связанных с предварительным измерением зависимой переменной (эффектов первого замера), поскольку измерение производится лишь после первого воздействия экспериментального фактора. Гипотеза проверяется сравнением значений в зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группах. Однако различие в значениях может быть вызвано не только эспериментальным фактором, но и другими обстоятельствами, тем более что нет точных данных о состоянии рассматриваемых групп до экспериментального воздействия.

4. Эксперимент «якобы до — после» с контрольной группой.

Наконец, существует ряд планов эксперимента, где путём комбинирования измерений «до» и «после» в точно выравненных группах пытаются, с одной стороны, уменьшить негативное влияние предварительного измерения, а с другой — компенсировать отсутствие данных до воздействия экспериментального фактора. К числу подобных. относится эксперимент «якобы до — после» с контрольной группой. В обеих группах производится лишь одно измерение, но на разных стадиях эксперимента: в экспериментальной группе после воздействия исследуемого фактора, в контрольной группе до его воздействия. Гипотеза проверяется сравнением результатов этих измерений, т. е. экспериментальная и контрольная группа рассматриваются, в сущности, как одна. Требования относительно выравненности групп и экспериментальной ситуации при этом настолько строгие, что подобный тип эксперимента удается лишь в достаточно редких случаях.

Все виды указанных планов эксперимента являются однофакторными (одновариантными). Многофакторные (многовариантные) планы предполагают воздействие двух, трех или даже большего количества экспериментальных факторов. Логика построения плана эксперимента остается в основном той же, но применяется не один, а несколько вариантов экспериментального воздействия, проверяются гипотезы относительно влияния различных комбинаций экспериментальных факторов. Это влечет за собой увеличение числа экспериментальных и контрольных групп. Реализация многофакторных планов реального эксперимента требует значительных материальных и временных ресурсов, знаний и опыта.

Позитивный контроль (positive control) — в эксперименте сравнение изменений изучаемого фактора в результате экспериментального воздействия с эффективностью воздействия на изучаемый фактор хорошо известного фактора.

Источник статьи: http://kineziolog.su/content/plan-nauchnogo-eksperimenta

Планирование эксперимента

Выше всех умозрительных знаний и искусств стоит умение производить опыты, и эта наука есть царица наук.

Планирование эксперимента — это процесс выбора условий, процедуры и методов проведения опытов, их числа и условий, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью.

Требования к планированию эксперимента:

1) число опытов должно быть минимальным, чтобы не усложнять процедуру эксперимента и не увеличивать его стоимость, но не в ущерб точности результата;
2) необходимо определить совокупность факторов, влияющих на результаты эксперимента, ранжировать их, выявить главные, а несущественные переменные можно исключить;
3) условием корректности эксперимента следует считать одновременное варьирование всеми переменными (факторами), оказывающими взаимное влияние на исследуемый процесс;
4) ряд действий в эксперименте может быть заменен их моделями (прежде всего математическими), при этом адекватность моделей должна быть проверена и оценена;
5) необходимо разработать стратегию эксперимента и алгоритм се реализации: серии эксперимента должны анализироваться после завершения каждой из них перед переходом к последующей серии.

План проведения эксперимента должен включать следующие разделы:

1. Наименование темы исследования.
2. Цель и задачи эксперимента.
3. Условия проведения эксперимента: параметр оптимизации и варьируемые факторы.
4. Методика проведения исследования.
5. Обоснование количества опытов (объема эксперимента).
6. Средства и методика проведения измерений.
7. Материальное обеспечение эксперимента (перечень оборудования).
8. Методика обработки и анализа экспериментальных данных.
9. Календарный план проведения испытаний, в котором указываются сроки их выполнения, исполнители, представляемые данные эксперимента.
10. Смета расходов.

Цель и задачи эксперимента — исходный пункт плана. Они формулируются на основе анализа научной гипотезы, теоретических результатов собственного исследования либо исследований других авторов.

Цель определяет конечный результат эксперимента, т. е. то, что исследователь должен получить в итоге. Например, подтвердить правильные научные гипотезы; проверить на практике адекватность, работоспособность и практическую пригодность моделей, методик; определить оптимальные условия технологического процесса и т. п.

В различных условиях цели требуют разных затрат, средств и методов измерения, времени эксперимента, отражаются на методике его проведения. Эти пункты плана будут различными, например, в условия лабораторного, полевого и производственного экспериментов.

Задачи эксперимента определяют частные цели, с помощью которых может быть достигнута конечная цель либо пути ее достижения. Например, определение оптимальных показателей температуры и давления при изготовлении фулиреновых нанотрубок; установление оптимального соотношения исходных материалов; обоснование скорости протекания технологического процесса и др.

Частными задачами эксперимента при его планировании могут быть:

— проверка теоретических положений с целью подтверждения их истинности;
— проверка (уточнение) констант математических либо иных моделей;
— поиск оптимальных (допустимых) условий какого-либо процесса;
— построение интерполяционных аналитических зависимостей.

Частные задачи эксперимента могут иметь несколько уровней, т. е. древовидную форму. Рекомендуется формулировать 2-4 сложные задачи и 10-15 более простых задач.

Формулирование условий проведении эксперимента — параметра оптимизации и варьируемых факторов.

Величина, описывающая результат проведенного эксперимента, называется параметром оптимизации (откликом) системы на воздействие. Множество значений, которые принимает параметр оптимизации, называется областью его определения.

Параметр оптимизации должен быть количественным, задаваться числом и быть измеримым при любом фиксированном наборе уровней факторов. Он обязан характеризоваться однозначно, т. е. заданному набору уровней факторов должно соответствовать, с точностью ошибки эксперимента, одно значение параметра оптимизации. Параметр оптимизации должен всесторонне характеризовать объект исследования, удовлетворять требованию универсальности и полноты. Он должен иметь физический смысл, чтобы обеспечить последующую интерпретацию результатов эксперимента, быть простым и легко вычисляемым.

Параметр оптимизации (отклик) зависит от факторов, влияющих на эксперимент. Фактор (лат .factor — производящий) — причина какого-либо процесса, явления, определяющая его влияние на объект исследования, его характер или отдельные черты. Это измеряемая величина, и каждое значение, которое может принимать фактор, называется уровнем фактора.

Каждый фактор в эксперименте может принимать одно из нескольких значений. Фиксированный набор уровней нескольких факторов будет определять какие-то конкретные условия проведения эксперимента. Изменение хотя бы одного из факторов приводит к изменению и условий, и, как следствие, к изменению значения параметра оптимизации.

Варьируемые факторы в многофакторном эксперименте определяют цели и условия исследования. Например, факторами в эксперименте по поиску оптимальных условий при производстве наноматериалов могут быть: температура, время воздействия, количество окисла и т. п.

Большое количество факторов делает эксперимент очень сложным и требует довольно много времени. Поэтому весьма важным при планировании эксперимента является сокращение числа факторов и выбор наиболее существенных. При этом можно руководствоваться принципом Парето, в соответствии с которым 20 % факторов определяют 80 % свойств системы.

Значимость факторов может быть определена опытным или аналитическим путем. В первом случае — проводится ограниченный эксперимент. При этом один фактор изменяется, а остальные нет, и т. д. Ранжирование «значимых» факторов осуществляется по силе их влияния на результат эксперимента. Те факторы, изменение которых сильнее отражается на конечном результате, считаются более важными. «Несущественными» факторами можно пренебречь.

Если факторов много, этот путь неэффективен, тогда используется аналитический путь, основанный на методах факторного анализа.

Если факторы зависимы, их можно рассчитать с помощью метода топологической декомпозиции и структуры по их влиянию на конечную цель. Задача определения рангов факторов заключается в выделении наиболее связной части графа. Она решается поэтапно.

Сначала определяются «достижимые множества» для каждой вершины графа (для каждого фактора). Затем определяются «контрдостижимые множества», каждое из которых включает все вершины, имеющие путь в вершину. В завершении определяют наиболее существенные вершины графа, составляющие сильно связанный граф. Самые существенные факторы оставляют, остальные отбрасывают.

Важнейшим требованием эксперимента является управляемость факторов, а экспериментатор должен иметь возможность выбрать нужное значение фактора и поддерживать его постоянным на протяжении всего эксперимента. Фактор также должен быть операциональным, чтобы его можно было указать последовательностью операций, необходимых для задания того или иного значения.

Формализуя условия проведения эксперимента, важно также определиться с областью его проведения. Для этого необходимо оценить границы областей определения факторов. Здесь возможны ограничения нескольких типов: которые не могут быть нарушены ни при каких условиях (например, температура нс может оказаться ниже абсолютного нуля); техникоэкономические ограничения (например, стоимость оборудования или продолжительность исследуемого процесса); конкретные условия процесса.

Под моделью эксперимента обычно понимают модель черного ящика, в которой используется функция отклика, устанавливающая зависимость между параметром оптимизации и факторами: у = f(x_yX2> . Jc_n).

Выбрать модель — значит выбрать вид этой функции и записать ее уравнение. Тогда останется только провести эксперимент по вычислению численных коэффициентов данной модели. Главное требование к модели эксперимента — способность предсказывать дальнейшее направление опытов с требуемой точностью. Среди всех возможных адекватных моделей необходимо выбирать ту, которая представляется наиболее простой.

Наиболее часто в планировании эксперимента выбирают полиномиальные модели первой (линейный) или второй степени:

Методика проведения эксперимента — ключевая часть плана эксперимента. Она включает:

— последовательность действий исследователя;
— основные приемы и правила осуществления каждого этапа, использование приборов и оборудования;
— порядок измерения, фиксации результатов и методы их обработки;
— порядок анализа результатов эксперимента и формулирования выводов.

При разработке методики важно правильно обосновать количество опытов,

которое гарантирует требуемую точность результата, а с другой стороны — не ведет к неоправда!тому перерасходу средств и времени на избыточные испытания.

При более чем десяти испытаниях обоснование количества опытов может быть осуществлено на основе неравенства Чебышева:

где X — среднее значение случайно измеряемой величины; М <х)— математическое ожидание величины; е — требуемая точность результата; D(x) — дисперсия величины х, рассчитанная по результатам N проведенных опытов.

Неравенство можно сформулировать следующим образом: «вероятность того, что разность между математическим ожиданием и среднестатистическим значением случайной величины X не превысит требуемую точность результата — е, равна разности между единицей и отношением D(x): Ne 2 ».

В неравенстве три неизвестных: N и статистические характеристики, зависящие от N. Поэтому процесс расчета N является итеративным.

Если неравенство выполняется, то количество опытов достаточно. В противном случае количество опытов увеличивается.

Достаточное количество наблюдений (опытов) может быть определено при помощи таблицы достаточно больших чисел (табл. 8.1). Она показывает, что достаточное количество наблюдений зависит от степени уверенности в результатах эксперимента (доверительной вероятности), величины допустимой ошибки (доверительного интервала). Иными словами, степень уверенности определяется величиной вероятности, с которой делается соответствующее заключение [33].

Относительно выбора величины вероятности Р нет какого-либо общего решения, одинакового при всех исследованиях. Чем ближе к единице будет величина рассматриваемой вероятности, тем надежнее будет заключение. В практике научных исследований доверительная вероятность обычно принимается Р = 0,9-0,99. Требуемая точность при исследованиях устанавливается в зависимости от природы изучаемого явления. В большинстве случаев требуемая точность принимается равной е = 0,01-0,05.

Например, если величина доверительной вероятности принята равной Р = 0,95, а допустимая ошибка равна е = 0,05, то достаточное число наблюдений в ходе эксперимента будет равно 384.

Другой важной составляющей плана эксперимента является обоснование средств и методики измерений. Она предполагает выбор измерительных приборов, аппаратуры и оборудования, позволяет фиксировать данные эксперимента; преобразовывать их к удобному виду; хранить, обеспечивать выдачу по запросам и т. п.

Источник статьи: http://studme.org/193409/menedzhment/planirovanie_eksperimenta