38. Проблемы интерпретации данных. Регрессия к среднему (или возврат к средней величине)

Начало см. вопрос № 37, а далее следующее

Проблема возврата к среднему:

Возврат к средней величине – это получение значения, более близкого к среднему арифметическому при повторном измерении.

Причина: измерительная ошибка.

Пути решения проблемы:

1) Использовать случайное распределение

2) Контрольная группа

39. Надёжность эксперимента. Повторение эксперимента (простое, систематическое, концептуальное)

Надёжными считаются результаты, если при повторном измерении они повторяются, когда описанное подтверждается не разово, не случайно, а стабильно и постоянно.

« … измерение характеристик поведения считается надёжным, если его результаты повторяются при повторном измерении … »

Надёжность характеризует степень успешности воспроизводства измерения: « … надёжность … - степень, в которой измерение может быть успешно воспроизведено … ».

Если воспроизводимость данных оценивать по характеру отклонения, то надёжными будут считаться те данные, которые незначительно отклоняются от первоначальных величин: « … надёжными считаются данные, которые при повторном их получении в тех же процедурных условиях дают незначимые отклонения от первоначальных величин … ».

В любом случае, надёжность – это устойчивость результатов при приближении эксперимента к бесконечному: « … надёжность – устойчивость данных при повторных измерениях переменной или при приближении эксперимента к бесконечному, т.е. воспроизводимость результатов измерения переменных … ».

Данный вопрос не до конца, нет Повторение эксперимента (простое, систематическое, концептуальное) !!!!

40. Логика проверки гипотез

Гипотеза - требующее проверки и доказывания предположения о причине, которая вызывает определенное следствие, о структуре исследуемых объектов и характере внутренних и внешних связей структурных элементов, иными словами, - это научное предположение, вытекающее из теории, которое еще не подтверждено и не опровергнуто.

Проверка гипотезы (версии) - целенаправленный сбор доказательств, которые подтверждают или опровергают эти предположения.

Существует несколько способов подтверждения истинности гипотезы (версии):

а) выведение необходимо вытекающих из гипотезы следствий и их проверка - установление соответствия фактическим данным;

б) непосредственное обнаружение объекта, мысль о существовании которого была основным содержанием гипотезы;

в) дедуктивное выведение гипотезы из другого, но достоверного, знания;

г) подтверждение основания гипотезы, если при построении гипотезы оно не было достоверным;

д) расширение основания гипотезы до пределов, достаточных для достоверного знания, и т. п.

При наличии нескольких гипотез по одной и той же проблеме их проверка может осуществляться косвенными путями - по отрицающе-утверждающему и утверждающе-отрицающему модусам разделительно-категорического силлогизма.

Можно сформулировать основные требования, предъявляемые к построению и проверке гипотез и версий (или условия их рационального построения):

1.Требование объективности. Объективность означает отсутствие предвзятости, т.е. исследователь руководствуется интересами установления истины, а не своими субъективными склонностями, желаниями.

2.Требование всесторонности исследования фактических данных. Всесторонность означает следующее:

а) гипотеза (версия) должна дать объяснение всем собранным фактам без исключения;

б) по каждому обстоятельству причинно-следственной связи явлений (преступления) должны быть построены все возможные гипотезы (версии), по-разному их объясняющие.

3.Гипотеза (версия) должна быть эмпирически и теоретически обоснована и согласована с уже имеющимся знанием. Если факт установлен с достоверностью, то сбор дальнейшего материала можно прекратить. Если полученные выводы с одними фактами согласуются, а другими опровергаются, то необходимо расширить пределы собирания доказательств до устранения или объяснения противоречий. При проверке двух или более взаимосвязанных следствий проверяются в первую очередь те, которые относятся к обстоятельствам более позднего происхождения и являются более правдоподобными.

4.С логической точки зрения, необходимым показателем соответствия гипотезы тому фрагменту знания, на базе которого она выдвигается, является непротиворечивость: гипотеза не должна противоречить установленным знаниям.

5.Гипотеза должна быть принципиально проверяемой, допускать проверку фактами.

6.Гипотеза должна обладать определенной предсказательной и объяснительной силой, способностью отыскивать новые, еще не известные факты и дать им рациональное объяснение.

7.При проверке каждой гипотезы (версии) необходимо стремиться вывести все возможные следствия. Соблюдение этого требования дает возможность максимально конкретизировать общее направление и границы расследования.

8.Все построенные по делу версии проверяются параллельно. При этом необходимо иметь в виду, что при отпадении отдельных версий не следует упускать возможности проверки остальных версий.

Логика проверки гипотез:

Чем реже или необычнее некоторое явление, тем более мы склонны искать ему объяснение отличное от простой случайности.

Где же проходит та граница, которая отделяет наши решения о правильности монеты?

В социальных науках исследователи согласились, что следующие два значения будут основанием для допущения действия неслучайного фактора:

1) Если некоторое событие происходит случайно в 5% случаев или еще реже, то предполагается, что это происходит благодаря действию некоторых неслучайных факторов. Это значение называется 5%-м уровнем статистической значимости или уровнем статистической значимости, равным 0,05.

2) Если некоторое событие происходит случайно в 1% случаев или еще реже, то предполагается, что это происходит благодаря действию некоторых неслучайных факторов. Это значение называется 1%-м уровнем статистической значимости или уровнем статистической значимости, равным 0,01.

• Уровень статистической значимости, установленный исследователями для заключения о действии неслучайных факторов часто называется уровнем a (или p).

• Когда мы говорим о 5% уровне статистической значимости, то р=0,05.

• Когда мы говорим об 1% уровне статистической значимости, то р=0,01.

Чтобы определить, стоит ли объяснять какое-либо явление действием некоторого неслучайного фактора, надо найти вероятность того, что это явление произойдет случайно и сравнить с выбранным уровнем статистической значимости.

Вероятность того, что выпадет 9 орлов (или 9 решек) = 0,022.