Пособие Проектная деятельность в школе. Учебное пособие для учащихся 7 11 классов Сургут 2014 ббк 74. 202. 661я721 удк 373 016(07) л 17 Рецензенты
 Скачать 2.08 Mb.
|
|
Раздел 8. Проектирование и планирование проверки гипотезы Цели изучения После изучения этого раздела нужно: уметь объяснить, что значит проверить гипотезу; знать принципиальные схемы проверки гипотез разных типов; знать методы сбора исходной информации, их назначение, воз- можности и ограничения; знать, какие существуют методы статистической проверки гипотез; уметь объяснить, что такое генеральная совокупность, выборка, статистический критерий проверки гипотез; уметь выбрать статистический критерий для проверки гипотез различных типов; знать, какие методы, для проверки каких гипотез могут приме- няться, и какие для этого должны выполняться условия; знать типы измерительных шкал, их особенности и назначение; уметь проектировать проверку гипотез разных типов; уметь планировать проверку гипотез. § 8.1 Принципиальная схема проверки гипотез Проверить гипотезу – это значит найти подтверждение, что вы- сказанное в ней предположение соответствует действительности (т.е. оно достоверно) или же обнаружить что-то, что станет основанием для признания гипотезы не достоверной. Чтобы можно было сделать обоснованный вывод, соответствует ли гипо- теза действительности или ее следует отвергнуть, нужно хорошо спланиро- вать ее проверку. Иначе потраченные усилия не дадут нужного результата. Пример 19. Группа учащихся решила выяснить, насколько хорошо жители их города знают его историю. Их гипотеза со- стояла в том, что жители делятся на три группы: плохо, средне и хорошо знающих историю, и что в группу хорошо знающих входит менее четверти жителей. При разработке гипотезы они определили признаки, по которым жители будут относиться к каждой из трех групп по степени знания истории города. – 109 – Чтобы проверить гипотезу, учащиеся разработали специ- альный опросник, и с его помощью опросили 100 жителей. Затем они проанализировали ответы опрошенных жителей и разделили их на группы. Тех, кто попал в группу хорошо знающих историю города, действительно оказалось менее четверти. Учащиеся показали результаты своего исследова- ния опытному социологу. Он задал им несколько вопросов, на которые начинающие исследователи не смогли дать враз- умительного ответа. Первый вопрос: “Почему опрошенные жители разделя- лись по группам хорошо, средне и плохо знающих историю города именно по этим признакам?”. Ответ: “Мы так счита- ем”, – его не удовлетворил и он сказал, что нужны более ве- ские основания для разделения. Сказал, что к каждой оценке предъявляется требование валидности, кратко объяснил, что это такое, и посоветовал тщательнее разобраться с этим понятием. Второй вопрос: “ Опрошено было 100 жителей города, а их более сорока тысяч. Какие основания утверждать, что доли хорошо, средне и плохо знающих историю города сре- ди всех жителей такие же, как и среди ваших опрошенных?”. Таких оснований приведено не было, да и сам вопрос был не- ожиданным для авторов исследования. Социолог объяснил, что такого рода исследования называются выборочными, поскольку опрашиваются не все жители, а лишь некоторая их часть. Чтобы результаты исследования на выборке мож- но было переносить на всех жителей нужно, во-первых, что- бы выборка была представительной, т.е. в ней соотношение между молодыми людьми, людьми среднего возраста, пожи- лыми и стариками, между лицами мужского и женского пола, между жителями с разным уровнем образования, должно быть, примерно, таким же, как и в целом среди всех жителей города. Если, например, опросить только молодежь, то вы- воды из исследования будут справедливы не для всех жите- лей города, а только для этой возрастной группы. Во-вторых, численность выборки должна быть такой, чтобы она позво- ляла с достаточной степенью вероятности (не менее 95%) утверждать, что результаты выборочного исследования мо- гут быть отнесены ко всем жителям города. Это означает, что численность выборки и ее состав нужно определять до того, – 110 – как будет проводиться опрос. Далее социолог сказал, что для расчета объема выборки и обработки данных опросов су- ществуют специальные методы. Сами по себе они сложные, но пользоваться ими не сложно, поскольку существуют ком- пьютерные программы, которые и производят необходимые расчеты. Таким образом, из-за ошибок на стадии планирования проверки гипотезы, выводы из исследования нельзя было признать достоверными, и затраченные усилия не дали же- лаемых результатов. Но ошибки тем и ценны, что позволяют нам увидеть и понять собственные ограничения. Проверка всякой гипотезы предполагает сопоставление содержа- щихся в ней предположений с опытными (эмпирическими) данными. Для этого нужно иметь признаки (признак), по которым (которому) можно было бы делать вывод о достоверности или не достоверности гипотезы. Способы сопоставления гипотезы с эмпирическими фактами и признаки ее достоверности будут различными в зависимости от со- держания гипотезы. Если гипотеза предполагает существование чего-то (объекта, про- цесса, явления), то самым действенным способом доказательства та- кой гипотезы является обнаружение предполагаемого объекта, про- цесса, явления. Примерами этого могут служить открытие планеты Нептун, обнаружение ряда островов в Северном Ледовитом океане, обнаружение Трои Г. Шлиманом. Пример 20. После того, как в 1781 г. У. Гершель открыл Уран и рассчитал параметры его орбиты, скоро обнаружи- лись загадочные аномалии в движении этой планеты. Оно то «отставало» от расчетного, то опережало его. Орбита Урана не соответствовала закону Ньютона. В 1832 г. в Англии астро- ном-любитель Хассей выдвинул предположение, что анома- лии в движении Урана обусловлены воздействием пока еще неоткрытой “заурановой” планеты. Однако сам Хассей свою гипотезу проверять не стал. Но еще за год того, как Хассей обнародовал свою гипотезу студент Дж. Адамс отметил в своих записях: “В начале этой недели появилась мысль за- няться сразу же после получения степени исследованием аномалий в движении Урана, которые до сих пор не объяс- нены. Надо найти, могут ли они быть обусловлены влиянием, находящейся за ним неоткрытой планеты и, если возможно, – 111 – определить, хотя бы приблизительно элементы ее орбиты, что может привести к ее открытию”. Адамс получил возмож- ность приступить к решению этой задачи только через два года, и к октябрю 1843 г. предварительные вычисления были им закончены. Он решил показать их Дж. Эри, бывшему тогда королевским астрономом, однако тот отреагировал на рабо- ту Адамса отрицательно. Ценой этого стала потеря Англией приоритета в открытии новой планеты. Независимо от Адамса и почти одновременно с ним над проблемой “заурановой” планеты работал во Франции У. Леверье. В первой половине 1846 г. он выступил с предпо- ложением, что аномалии в движении Урана обусловлены су- ществованием за ним неизвестной планеты и указал, где ее следует искать. 31 августа 1846 г. Лаверье закончил расчеты, в результате которых указал гипотетическую орбиту иско- мой планеты и ее место на небе. Он предложил парижским астрономам, провести проверку гипотезы, но те не проявили интереса к таким поискам. Они полагали, что это невозмож- но – пытаться вычислить расположение планеты, не зная о ней почти ничего. 18 сентября 1846 г. Леверье обратился к И. Галле, ассистенту Берлинской обсерватории с тем же пред- ложением. Тот помог получить разрешение руководства об- серватории на проведение проверки гипотезы. 23 сентября Лаверье вместе со студентом Г. д`Арре начал поиски. В пер- вый же вечер планета была обнаружена. Весть об открытии планеты вскоре облетела весь научный мир. По установив- шейся традиции планета получила название Нептун в честь античного бога. В описанном примере, проверка гипотезы не потребовала боль- ших затрат ресурсов и времени. Но в других случаях поиск желаемо- го объекта может быть не таким простым. Примером может служить поиск пути из Европы в Азию проделанный экспедицией Магелана. Но поиск неизвестного объекта – это только один тип познава- тельных проблем. Другим типам проблем соответствуют свои типы гипотез и свои способы их проверки. Нередко в гипотезе предполагается, что “такие-то объекты облада- ют такими-то свойствами”, или “существуют различия между группами таких-то объектов по таким-то свойствам или действиям”. Например, гипотеза может предполагать, что существуют различия между маль- чиками и девочками 13 – 14 лет в средней продолжительности еже- – 112 – дневных разговоров по мобильному телефону. Для проверки пред- положения производится опрос учащихся этих возрастных группы, и с помощью специальных методов (они будут описаны в §8.3) выяс- няется, есть ли в действительности эти различия и с какой степенью вероятности можно утверждать, что они достоверны. Или, если пред- полагается, что содержание кислорода в воздухе в городе меняется в различные времена года, то делаются соответствующие замеры, а затем выясняется, есть ли различия в содержании кислорода, и если они есть, можно ли с достаточной степенью надежности считать эти различия достоверными, а не случайными. Описанный способ проверки гипотез всегда предполагает, что существует возможность измерить какие-то параметры и применить к данным измерения специальные методы их обработки и анализа. Этот способ проверки гипотез называют статистическим. Такое на- звание обусловлено тем, что проверка гипотезы этим способом пред- полагает сбор значительных объемов информации и их обработки методами математической статистики. Статистические способы проверки гипотез различаются по тому, откуда берутся первичные данные. Они могут получаться путем из- мерения того, что уже существует, например, состава воздуха, напря- жения в электросети, отношения учащихся к чтению и т.п. Но первич- ные данные могу получаться также путем постановки специальных экспериментов. Например, если мы хотим сравнить растворяющую способность различных веществ, то специально создаем ситуации, где проверяемые вещества могут проявить эту способность. Если мы хотим проверить предположение, что существующие перепады в электросети влияют на срок службы электрических лампочек, то про- веряем в эксперименте, как долго служат лампочки при стабильном напряжении и при существующих его перепадах в сети. Принципиальная схема проверки гипотезы включает: ● проектирование проверки, в ходе которого определяются признаки и критерии, которые позволят принять или отвергнуть ги- потезу, состав первичной информации, которую нужно собрать для проверки гипотезы, методы сбора первичной информации; методы обработки первичной информации; ● планирование проверки гипотезы; ● сбор первичной информации; ● обработку первичной информации; ● анализ результатов обработки и принятие решения о признании гипотезы достоверной или недостоверной. – 113 – § 8.2. Статистические методы проверки гипотез и их выбор Для проверки гипотез о причинно-следственных связях между чем-то и чем-то, о существовании различий между какими-то группа- ми объектов по каким-то параметрам, об изменениях параметров ка- ких-то объектов во времени и др. используются специальные методы математической статистики. Детально разбираться с этими методами нет необходимости, так же как нет необходимости знать, как устроен и как работает телевизор, чтобы пользоваться им. То же самое и с ма- тематическими методами проверки гипотез. Существуют компьютер- ные программы, в которые нужно заложить исходную информацию, а на выходе получить результат ее обработки, который покажет можно ли принять гипотезу или ее следует отвергнуть. Но чтобы грамотно использовать возможности математических методов, кое-что все-та- ки нужно знать. Первое – нужно иметь три ключевых понятия: генеральная сово- купность, выборка и статистический критерий. Генеральная совокупность – это множество изучаемых в данном исследовании однородных объектов действительности. Например, множество мужчин или женщин, множество подростков 13-14 лет, множество автомобилей какой-то марки, множество школ и т.п. Во многих случаях исследовать все объекты генеральной сово- купности невозможно из-за их большого числа, да и не рационально. Тогда можно выделить часть объектов, изучить их, а затем предполо- жить, что выводы, которые можно сделать относительно выделенной части объектов справедливы и для генеральной совокупности. На- пример, если мы хотим проверить, есть ли различия между мужчина- ми и женщинами по тому, какие телевизионные передачи они пред- почитают смотреть, то опрашивать будем не всех мужчин и женщин, а лишь небольшую часть (примерно от 1000 до 1500 чел). Часть объектов генеральной совокупности, которая выбирается для изучения, называется выборкой. Очевидно, что распространяя выводы, полученные на выборке, на всю генеральную совокупность, мы можем допустить ошибку. Например, подбросив монетку 100 раз, мы можем установить, что 40 раз она упала решкой, а 60 раз орлом. Можно предположить, что сколько бы раз мы не бросали монетку в 40% случаев она упадет решкой, а в 60% – орлом, но это будет оши- бочный вывод. Если мы бросим монетку 1000 раз, то обнаружим, что орел и решка выпадают примерно одинаковое количество раз. Чем больше выборка, тем ближе данные полученные по ней к генераль- – 114 – ной совокупности. Математические методы позволяют ответить на вопрос: “Какой должна быть выборка, чтобы сделанные на ней выво- ды, оценки с вероятностью не менее 95% были справедливы и для ге- неральной совокупности?”. Такая выборка называется репрезента- тивной, т.е. способной представлять всю генеральную совокупность. Выборка может делаться случайным образом или по определен- ному правилу. Например, если мы хотим установить есть ли связь между уровнем образования людей и временем, которое они тратят на чтение художественной литературы, то, чтобы быть репрезента- тивной, выборка должна включать людей с разным уровнем образо- вания в тех же долях, что и в генеральной совокупности. Получив результаты исследования на выборке, мы предполагаем, что они могут быть перенесены и на генеральную совокупность. Но это только гипотеза. Чтобы ее принять или отвергнуть, нужно оценить, с ка- кой вероятностью, приняв гипотезу, мы допустим ошибку. Такая оценка делается с применением специальных статистических критериев Статистический критерий – это правило, обеспечивающее принятие или отклонение гипотезы с высокой вероятностью (не ниже 95%). Статистический критерий задан в виде формулы, в которую под- ставляются исходные данные, и производятся расчеты. Полученное в результате таких расчетов число называют эмпирическим значе- нием критерия. Его сравнивают с критическим значением крите- рия, который задан в каждом методе. Если эмпирическое значение критерия оказывается больше или меньше критического значения (в разных методах по-разному), то гипотеза признается недостоверной. Критическое значение критерия – это число, которое не должно превышать или не должно быть меньше которого (в разных методах по-разному) эмпирическое значение критерия. Гипотеза отвергается или принимается в зависимости от того, превышает или не превыша- ет эмпирическое значение критерия его критическое значение. Второе, что нужно знать, чтобы грамотно применять тот или иной математический метод, для проверки каких гипотез он предназначен, и при каких условиях его можно и нельзя применять. В этом параграфе приводится информация о методах статистиче- ской проверки гипотез, достаточная для их выбора при проектирова- нии конкретного исследования. Когда проверяется гипотеза о существовании различий по како- му-то параметру (характеристике) между двумя группами однород- ных объектов (странами с развитой экономикой и развивающимися странами, между мальчиками и девочками одного возраста, между – 115 – людьми разных возрастных групп, разных социальных групп, с раз- ным уровнем образования и т.п.), используются различные методы в зависимости от того, с помощью какой шкалы измеряется параметр, по которому сравниваются группы. Существуют три основных типа шкал, с помощью которых произ- водятся измерения. Шкала равных интервалов. Эта шкала для количественных из- мерений. Она не только позволяет приписывать числа измеряемым объектам, но и оценивать, насколько велика разница между ними. Это оказывается возможным благодаря использованию специальных единиц измерения. Такими единицами, например, являются, градус, метр, килограмм, ампер, вольт и др. При использовании этой шкалы гарантируется, что на всем протяжении шкалы интервалы между со- седними числами остаются неизменными, т.е. 5-4 = 9-8 = 100-99…. Шкала равных отношений. Как и шкала равных интервалов, она предполагает существование единицы измерения. Поэтому всегда можно сказать на сколько объект А больше объекта, принимаемого за единицу измерения. Но шкала равных отношений позволяет еще определять во сколько А больше единицы измерения. Порядковая шкала. В отличие от двух предыдущих шкал – это шка- ла качественных измерений. Здесь нет единицы измерения. Шкала порядка позволяет показать, что один объект А по какому-то свойству лучше (больше) другого объекта В, но хуже (меньше) третьего объекта С. Однако, насколько объект А лучше объекта В, а тот, в свою очередь, лучше объекта С посредством порядковой шкалы определить нельзя. Значения порядковой шкалы называют иногда рангами. Места, кото- рые могут занять спортсмены в соревновании, являются примером шкалы порядка. Традиционная школьная оценка также базируется на шкале порядка. Ученик, получивший годовую оценку по предмету “4”, освоил учебный материал лучше тех, кто получил оценку “3” и хуже тех, кто получил оценку “5”. Но насколько его знания лучше первых и хуже вторых сказать нельзя. Порядковая шкала широко используется в социальных науках. Например, в социологических опросах. Когда человека спрашивают: “Удовлетворены ли Вы отношениями в Вашем коллективе”, – и предлагают варианты ответа а) вполне удовлетворен, б) больше удовлетворен, чем не удовлетворен, в) больше не удовлет- ворен, чем удовлетворен г) совсем не удовлетворен, то тем самым предлагают порядковую оценочную шкалу из четырех градаций. Ка- ждой градации может быть приписано число 1,2, 3, 4, Но эти числа нельзя складывать, вычитать, делить, умножать. – 116 – Измерения с помощью шкал равных интервалов и равных отно- шений называют количественными, а с помощью порядковых шкал – качественными. Если параметр, по которому сравниваются две группы объектов, измерен количественно, то проверить, достоверна ли гипотеза о том, что различия между группами значимы, т.е. не случайны можно по критериям Манна-Уитни или Фишера. Критерий Манна-Уитни применим только тогда, когда параметр, по которому ведется сравне- ние, измерен количественно. Критерий Фишера может применяться и тогда, когда параметр измерен количественно и когда он измерен качественно (с помощью порядковой шкалы). Например, прыгали в длину две группы – 20 мальчиков и 20 девочек. Если мы хотим по по- лученным данным проверить, различаются ли достоверно мальчики и девочки данного возраста по способности прыгать, то, применив критерий Манна-Уитни или Фишера, мы можем получить ответ да или нет. Другой пример, мы можем провести замеры содержания в возду- хе вредных веществ в разных районах города. Набрав нужную стати- стику, можно оценить, являются ли различия в уровне загрязненно- сти воздуха в двух разных районах случайными или нет. Если мы проверяем гипотезу о том, что в некоторой группе объектов под влиянием какого-то воздействия, или естествен- ным путем со временем происходит сдвиг в значении исследуемо- го параметра, то для проверки такой гипотезы могут применяться критерии Уилкоксона и Фишера. Пусть, например, мы хотим прове- рить гипотезу, что в этом году ученики прыгают в длину значимо даль- ше, чем годом раньше. Проведя расчеты, мы можем оценить, являются ли обнаруженные сдвиги в дальности прыжка не случайными. Ана- логично, мы в ходе наблюдений, в разных районах города можем за- фиксировать изменения концентрации каких-то вредных веществ, по сравнению с предыдущими замерами. Используя названные критерии, мы можем определить, следует ли рассматривать эти изменения как не случайные. Критерий Уилкоксона может применяться, когда число объектов, входящих в оцениваемую группу, более 5 и менее 50. Для проверки гипотезы о наличии связи между какими-то па- раметрами разных групп объектов или свойствами одной груп- пы объектов, (ростом и весом людей, уровнем их образования и от- ношением к чтению художественной литературы или политическим партиям) существует множество методов. Если параметры измерены количественно, то для проверки гипо- тезы применяются критерии (коэффициенты корреляции) Пир- – 117 – сона и Спирмена. Для расчетов достаточно обратится к программе Excel. Эти критерии дают оценку не только того, связаны ли оценивае- мые параметры, но и насколько сильно. Другие критерии используются, когда оба параметра измерены качественно. Пусть, например, мы оценили уровень знаний учащи- мися правил пользования мобильными телефонами на три груп- пы: хорошо, средне и плохо знающих. Затем тех же учащихся мы оценили степень выполнения учащимися правил пользования мо- бильными телефонами и разделили их на три группы: полностью или в основном выполняющих правила, частично выполняющих правила и не выполняющих правила. Используя исходные данные, строится так называемая “таблица сопряженности”, имеющая сле- дующий вид. Знание правил хорошее среднее плохое Выпол - нение пр ави л хорошее 1.1 1.2 1.3 среднее 2.1 2.2 2.3 плохое 3.1 3.2 3.3 В клетки таблицы записывается число учащихся, характеризу- ющихся соответствующими признаками. Так в клетку 1.1 заносится число учащихся, хорошо знающих правила пользования мобильным телефонами и выполняющих их. В клетку 3.1. заносится число уча- щихся, хорошо знающих правила пользования мобильным телефо- нами, но не выполняющих их. В клетку 1.3. заносится число учащих- ся, плохо знающих правила пользования мобильным телефонами, но действующих так, как будто они их хорошо знают, т.е. правильно. Для проверки гипотезы о связи между знанием правил пользования мобильными телефонами и их выполнением могут использоваться специальные критерии Пирсона, Крамера, Чупрова. Так же, как критерии линейной корреляции Пирсона и Спирмена, эти критерии дают оценку не только того, связаны ли оцениваемые параметры, но и насколько сильно связаны. Выбор метода статистической проверки гипотезы следует выпол- нять в такой последовательности. 1. Определить тип гипотезы, которую нужно проверить. 2. Определить, как будут измерены исходные данные – количе- ственно или качественно. 3. Выбрать возможные критерии проверки – 118 – 4. Оценить, нет ли ограничений, делающих невозможным приме- нение каких-то критериев. Задание № 13. Придумай, как можно проверить такие гипотезы: 1. Знание подростков о вреде курения способствует их отказу от курения 2. Перепады напряжения в электросети влияют на продолжитель- ность службы осветительных ламп 3. Девочки 13-14 разговаривают по мобильному телефону за день в среднем больше времени, чем мальчики этого возраста. § 8.3. Методы сбора исходных данных Когда определен метод проверки гипотезы, он задает требования к со- ставу и объему исходной информации, необходимой для его применения. Существует большое разнообразие методов, применяемых в раз- личных исследованиях для сбора исходных данных. Они обладают разными возможностями, применяются для решения разных задач и при наличии определенных условий. Инструментальный метод. Этот метод основывается на при- менении специальных приборов. Всем хорошо известны такие изме- рительные приборы, как линейка, весы, градусник, часы, барометр. Но помимо измерительных в исследованиях используются и другие виды приборов: ● увеличивающие силу или диапазон чувственного восприятия (микроскопы, приборы ночного видения, телескопы, рентгеновские установки); ● позволяющие проникнуть во внутреннюю структуру (ускорите- ли, центрифуги, фильтры, призмы); ● фиксирующие приборы (кино-, фотоаппаратура, осциллографы, различные индикаторы). Применяемые методы измерения должны обеспечивать необ- ходимую точность, иначе можно сделать ошибочные выводы. Так Галилео Галилей, проводивший эксперименты с падением тел, хотя и открыл закон свободного падения, но если вычислять ускорение падение по его данным, то ошибка будет почти двукратной. Причина этого состояла в том, что во времена Галилея еще не было механиче- ских часов (а тем более секундомеров) и время падения измерялось песочными и водяными часами с большой ошибкой. – 119 – Наблюдение. Этот метод познания действительности широко распространен в науке. Он был основным на начальных этапах ста- новления многих наук. Осуществляя сбор информации, наблюдатель должен иметь определенную программу, схему действий. Она вклю- чает: перечень единиц наблюдения, способ и форму описания наблю- даемого явления. Хорошо организованному наблюдению присущи следующие свойства: ● целенаправленность (наблюдатель должен отчетливо понимать, что он собирается воспринимать и для чего); ● планомерность, т.е. следование определенному плану действий; ● регистрируемость результатов, что позволяет исключить сшиб- ки памяти, уменьшить тем самым субъективизм выводов и обобще- ний. Полученные в таком наблюдении данные не будут случайными, и в меньшей степени будут зависеть от того, кто наблюдает (от свойств наблюдателя). Наблюдение складывается из следующих проце дур: ● определение цели наблюдения (для чего, с какой це лью?); ● выбор объекта, процесса, ситуации (что наблюдать?); ● выбор способа и частоты наблюдений (как наблюдать?); ● выбор способов регистрации наблюдаемого объекта, яв ления (как фиксировать полученную информацию?); ● обработка и интерпретация полученной информации (каков ре- зультат?). Во многих случаях наблюдение проводится выборочно, т.е. наблю- даются не все объекты генеральной совокупности, а только их часть. Анализ документов. Этот метод предполагает получение нуж- ной информации путем изучения содержания текстов, и изображе- ний зафиксированных письменной или печатной форме, на магнит- ной пленке, в электронном виде, в иконографической форме и др. Этот метод используется при изучении биографий конкретных людей, событий и фактов истории, в социологических исследованиях. Суще- ствуют формализованные методы анализа содержания документов (контент-анализ). Применяются специальные приемы проверки до- кументов на достоверность. Например, известно, что содержащиеся в исторических летописях сведения далеко не всегда оказываются достоверными. То же самое относится и к биографическим данным. Анкетный опрос. В социальных науках широко используется метод опроса. Он реализуется в двух формах: интервью и анкетного опроса. Анкета (вопросник) представляет собой документ, содержа- – 120 – щий совокупность вопросов, сформулированных и связанных между собой по определенным правилам. Анкетирование предполагает, что опрашиваемый заполняет вопросник в присутствии анкетера или без него, реже анкетер заполняет вопросник со слов опрашиваемо- го. По форме проведения анкетирование может быть индивидуаль- ным или групповым, когда за относительно короткое время можно опросить значительное число людей. Анкетирование бывает также очным и заочным - в виде почтового опроса; опроса через газету, журнал, компьютерную сеть. К достоинствам анкетного опроса относят: сравнительную эконо- мичность; возможность получения больших объемов информации в относительно короткие сроки; хорошую формализуемость результа- тов (представление результатов в количественном виде). В большинстве случаев проводится не полный, а выборочный опрос. Интервью. Это проводимая по определенному плану беседа, предполагающая прямой контакт интервьюера с опрашиваемым (респондентом). Этот метод опроса отличается от анкетного тем, что необходимая информация получается при непосредственном взаи- модействии опрашивающего и опрашиваемого. Это создает дополни- тельные возможности для получения полезной информации, но и не- сет в себе определенную угрозу для получения достоверных данных. Различают свободные (неформализованные) и стандартизированные интервью. Неформализованное интервью – это длительная беседа без опре- деленного изначально состава вопросов. Стандартизированное (формализованные) интервью по форме аналогично анкете. Экспертные оценки. Нередко возникают задачи оценить что-то, что невозможно количественно измерить или же подобное измерение сопряжено с большими затратами времени и материальных ресурсов. В таких ситуациях прибегают к методу экспертных оценок. Люди обла- дают знаниями и опытом, системой предпочтений, в соответствии с ко- торой они в состоянии сравнить и оценить различные явления. Для проведения эксперизы: 1. Формулируется цель опроса экспертов и разрабатывается про- цедура ее проведения. 2. Производится отбор группы экспертов. 3. Проводится опрос. 4. Обрабатываются и анализируются исходные данные опроса. – 121 – При подготовке экспертизы сначала выделяют объекты, которые будут представлены экспертам для оценки. Далее формулируется во- прос или ряд вопросов, которые будут предлагаться экспертам. Важное значение для результатов экспертной оценки имеет со- став и численность экспертов. Эксперты должны быть компетентны- ми в исследуемой области, обладать общей эрудицией. Оптимальное число экспертов в группе колеблется в районе 10 – 12 человек. Опрос экспертов может проводиться в индивидуальной и коллек- тивной формах. Индивидуальная форма опроса предполагает, что каждый эксперт работает самостоятельно с материалом, формирует свою частную позицию, фиксирует ее на бланке ответов и передает организаторам. Коллективная форма проведения опроса отличается тем, что экспер- ты вырабатывают итоговое решение в непосредственном контакте друг с другом. В результате проведения процедуры опроса организаторы полу- чают некий спектр ответов экспертов, из которого требуется выбрать “правильное” решение. Обычно групповая оценка определяется ме- тодами голосования или усреднения. Эксперимент. Это один из основных (наряду с наблюдением) методов исследовательской деятельности. Слово «эксперимент» произошло от греческого слова experimentym, которое переводится как «проба», «опыт». Особенности эксперимента, в отличие от ранее рассмотрен ных методов сбора первичной инфор мации, заключаются в активном целенаправленном воздействии исследователя на изуча- емую действительность. Основные особенности эксперимента как метода исследования состоят в следующем: ● всякий эксперимент осуществляется так, что исследователь, воз- действуя на одни переменные и изменяя их, наблюдает вызываемые этими воздействиями эффекты в других переменных; ● переменные, на которые воздействуют, (независимые перемен- ные) и те, которые изменяют свои значения вследствие изменений первых (зависимые переменные), определяются операционально, т.е. так, что для каждого из них известен способ измерения; ● влияние на зависимые переменные каких-либо неконтролируе- мых факторов минимизировано (в идеале исключено); ● эксперимент воспроизводим, т.е. при создании тех же самых ус- ловий в другое время и другими экспериментаторами гарантировано получение тех же самых результатов; – 122 – ● исключены какие-либо альтернативные правдоподобные объ- яснения наблюдавшихся в эксперименте эффектов. В отличие от изучения явле ний в естественных условиях посред- ством их наблюдения, эксперимент предполагает искусственное со- здание ситуаций, в которых будут возникать интересующие иссле- дователя явления. Поэтому эксперимент обладает по сравнению с наблюдением существенными преимуществами. Выбор метода сбора исходной информации зависит от выбранно- го способа проверки гипотезы. Он диктует требования к исходным данным. Для измерения одной и той же величины могут использо- ваться разные приборы. Например, взвешивать груз можно на пру- жинных весах, а можно на электронных. Разные приборы могут быть способными делать измерения с разной степенью точности. Метод обработки, предъявляя требования к исходной информации, опреде- ляет, какой прибор может быть использован для ее сбора. В том, что касается наблюдения, интервью, анкетирования, экспе- римента, здесь в большинстве случаев исследователям приходится специально разрабатывать методику и план сбора исходной инфор- мации. Разрабатывать такие методики следует, руководствуясь ре- комендациями, которые можно найти в специальной литературе и в Интернете. § 8.4. Проектирование проверки гипотезы Проектирование проверки гипотезы начинается с решения прин- ципиального вопроса, как будет обосновываться, подтвердилась ги- потеза или нет. Здесь определяется, во-первых, признак (признаки), по которым можно делать вывод, подтвердилась гипотеза или нет, во-вторых, метод, которым будет обрабатываться первичная инфор- мация, чтобы в результате стало возможным сделать заключительные выводы. Чтобы пояснить эту схему, вернемся к примеру открытия Нептуна. Для проверки гипотезы Лаверье, нужно было, наблюдая в обсервато- рии множество звезд на выделенном участке неба, записать их коор- динаты, а на другой день повторить наблюдения. Сравнивая данные наблюдений, нужно было проверить, есть ли объект, положение ко- торого изменилось. Если да, то это и будет искомая планета, переме- щающаяся на фоне неподвижных по отношению друг к другу звезд. Таким образом, для проверки гипотезы требовалось сравнить коор- динаты множества звезд на определенном участке неба за два дня. – 123 – Но Лаверье с помощниками не потребовалось делать всю эту кро- потливую работу. Д’Арре вспомнил, что в обсерватории существует подробная карта этого участка неба. Благодаря карте, был обнаружен наблюдавшийся объект, который на ней не был обозначен. На следу- ющий день наблюдение показало, что этот объект изменил свое поло- жение. Стало ясно, что гипотеза Леверье подтвердилась. В приведен- ном примере измеренные координаты звезд – это исходные данные, их сравнение – процедура обработки исходных данных, наличие или отсутствие объекта, у которого изменились координаты – признак, по которому делается вывод, подтвердилась гипотеза или ее нет. Рассмотрим другой пример – проверки гипотезы с помощью ста- тистического метода. Пример 21. У школьников двух классов провели опрос, нравится ли им изучать математику. Изначально предполага- лось, что значительных различий не будет. В первом классе из 20 человек 12 сказали, что “да”, нравится, остальные ответили “нет”, не нравится. Во втором классе из 25 человек “да” отве- тили 10, а остальные дали отрицательный ответ. В первом классе доля, ответивших положительно, – 60% (12/20 и умно- жить на 100%), а во втором классе – 40%. Можно предполо- жить, что такое значительное различие не случайно. Возмож- но, что в одном классе учащиеся больше склонны к изучению гуманитарных предметов, или различия объясняются тем, как преподают свой предмет учителя математики, работаю- щие в этих классах. Однако, применив статистический метод проверки гипотез, мы обнаружим, что выявленные различия нельзя считать достоверными, т.е. нельзя с достаточно высо- кой степенью вероятности (не менее 95%) утверждать, что эти различия между классами не случайны. Поэтому гипотезу о неслучайности выявленных различий следует отбросить В приведенном примере признаком, с помощью которого гипотеза принимается или отвергается, является специальный критерий статисти- ческой проверки гипотез, рассчитываемый по определенному правилу. Выбор способа проверки гипотезы зависит от того, каков тип гипо- тезы, которую хотят проверить: описательная она или объяснитель- ная, может ли она проверяться с применением методов статистиче- ской проверки гипотез и может ли быть получена требуемая для этого исходная информация. После того, как будут выбраны принципиальный способ провер- ки гипотезы и метод обработки исходных данных, нужно определить: – 124 – какую первичную информацию требуется собрать, когда и где, каким методом или методами. Затем, исходя из этого, нужно разработать план сбора информации. Состав исходной (первичной) информации и требования к ней задаются выбранным методом ее обработки. В примере с открытием Нептуна требовалось собрать данные о местоположении (координа- тах) всех звезд на определенном участке неба минимум за два дня. В примере с изучением отношения учащихся к изучению математики требовалось получить исходные данные путем опроса. Если же нуж- но было бы выявить, существуют ли достоверные различия в содер- жании кислорода в воздухе в разные времена года, то нужно было бы делать замеры летом, весной, осенью и зимой, причем требуемое количество этих замеров диктовалось бы выбранным методом стати- стической проверки гипотез. В зависимости от того, каким методом будет собираться исходная информация, план ее сбора может предполагать использование стан- дартных измерительных приборов, а может предполагать разработку специального инструментария (интервью, опросников и др.). § 8.5. Планирование выполнения исследования Общие понятия цели и плана действий приведены в §§ 3.1 и 3.3. Планирование выполнения исследования осуществляется аналогич- но планированию выполнения практического проекта. Но структура плана выполнения исследования более стандартизирована. Она всег- да содержит этапы сбора исходных данных, их обработки и анализа. Содержание этих этапов зависит от того, какие будут выбраны мето- ды их выполнения. Но каждый метод предполагает определенный со- став действий. Например, состав и последовательность сбора инфор- мации методом наблюдения довольно четко определены. Цель исследования может отличаться от того, что было определе- но при постановке проблемы как “требуемое”, если окажется, что су- ществуют какие-то ограничения, не позволяющие полностью решить проблему, т.е. получить все то новое знание, ради которого создавал- ся проект. |