4.2. Понятие достоверности результатов эксперимента и алгоритм сбора и обработки данных

Ценность знания определяется мерой его истинности (устанавливается путем верификации). Решение методологической проблемы оценки истинности знаний связано с установлением истинности суждений при достоверности эксперимента. При этом понятие достоверности отождествляется с понятием формы существования истины. Абсолютная истина – это такое содержание знаний, наложенных на эксперимент, которое не опровергается последующим развитием теории и практики.

Получение экспериментальной информации связано с решением ряда проблем по регистрации первичных параметров, их сбору и обработке. Исследователь (будь то студент или ученый), наблюдая и измеряя характеристики объекта, собирает первичный статистический материал. Дальнейшая задача состоит в таких обработке и представлении первичных данных, которые позволили бы оценить и сопоставить результаты для проверки гипотез, для выявления существенных свойств и закономерностей исследуемых процессов, явлений и пр.

Источниками экспериментальных данных являются:

• результаты наблюдения за реальными объектами и протекаю- щими в них процессами. Наблюдения могут проводиться в ходе испытаний или в ходе обычной эксплуатации;

• результаты моделирования объектов. В первую очередь к ним следует отнести результаты имитационного моделирования;

• технические, экономические, научные отчеты и обозрения, публикуемые в различных изданиях, например сведения о ре- зультатах испытаний или о характеристиках однотипных уст- ройств различных производителей;

• результаты опросов специалистов и др.

Эмпирические исследования служат основным источником объективной информации о характеристиках процессов, протекающих в реальных объектах, в том числе в автоматизированных системах, средствах и комплексах телекоммуникаций.

Цель обработки экспериментальных данных – выявление закономерностей в характеристиках исследуемых объектов и процессов. Результаты обработки экспериментальных данных позволяют оценить качество объекта, они необходимы для оперативного управления процессами, решения задач адаптации объекта к изменившимся условиям или формирования требований ко вновь создаваемым системам.

Основные задачи обработки экспериментальных данных, полученных в ходе исследования:

• оценка значений показателей качества средств, применяемых в эксперименте, либо жизнедеятельности исследуемой системы;

• сжатие информации о функционировании объекта, ее обобще- ние для последующего применения в интересах исследования подобных объектов, обоснования данных для создания новых систем;

• выявление закономерностей функционирования объекта в кон- кретных условиях эксплуатации, т. е. установление зависимо-

стей между параметрами объекта, внешней среды и показате- лями качества объекта;

• выявление закономерностей для поиска оптимальных значе- ний параметров при синтезе новых систем, для упрощенного описания объекта в модели суперсистемы;

• прогнозирование развития объектов в интересах организаци- онного и технологического управления и др.

В основе методов обработки лежит предварительное упорядочение, cиcтeмaтизaция первичных данных и вычисление их статистических характеристик.

Общепринятый и обобщенный алгоритм обработки данных можно представить примерно следующим образом:

1. все данные, полученные в процессе эксперимента, формулируются и записываются в необходимой краткой форме;

2. идет распределение данных по признакам в соответствии с классификацией эксперимента;

3. данные в каждой группе классифицируются (сортируются или структурируются) в соответствии с той моделью, которая разрабатывалась при составлении плана-программы;

4. данные внутри каждой сформированной группы располагаются в ряд (вариационный ряд) по убыванию или возрастанию признака. Определяются наибольшее и наименьшее значения признака;

5. вариационные ряды данных, полученных в номинальной или порядковой шкале, ранжируются. Интервалы группировки по рангам выбираются оптимальными (слишком крупные интервалы скрывают нюансы явлений, слишком дробные – затрудняют oбpаботку). В результате этой операции появляются новые количественные данные;

6. проводится статистическая обработка полученных количественных данных, заключающаяся в вычислении некоторых статистических характеристик и оценок, позволяющих глубже понять особенности экспериментальных явлений или процессов;

7. составляются наглядные материалы, отображающие полученную информацию: таблицы, графики, диаграммы, схемы и др., – по которым в дальнейшем устанавливаются и анализируются связи между параметрами экспериментальных объектов.