2.1.3. Зміст стадії 3

Дані спостережень – це дані безпосередніх вимірювань або регістрації ознак чи властивостей елементів, що потрапили у вибірку. Необхідно забезпечити, щоб дані спостережень повністю відповідали цілям обстеження і ніяких важливих даних не було пропущено. З іного боку необхідно урахувати те, що перевантажений план обстеження може погіршити якість даних, як щодо важливих, так і на менш важливих характеристик елементів.

На вибір параметрів елементів для реєстрації або вимірювань звісно впливатимуть і технічні можливості дослідників, доступне обладнання або вартість замовлених вимірювань. Але досить багато цікавих і корисних екологічних спостережень можна виконати з використанням досить простих параметрів (якісні ознаки, належність елементів певним групам або класам тощо) і технічних засобів (термометр, лінійка, рулетка, вага, звукозаписуючий пристрій, фотоапарат, телефон тощо).

Так, наприклад, якщо мова йде про опитування населення щодо важливості певної екологічної проблеми, то характеристикою відношення певної особи можуть слугувати її відповідь за категоріми “не важлива – помірно важлива – дуже важлива”. Простим параметром оцінки стану окремого дерева може бути констатація “хворе – здорове”. Більш складними параметрами для характеристики елемента можуть бути “вміст забруднюючої речовини”, “відповідність нормативам ГДС” тощо.

На цій стадії також слід визначити величини, які будуть слугувати індикаторами стану сукупності, що досліджується (генеральної сукупності). Для того, щоб описати кілька можливих індикаторів стану системи за даними вимірів різних параметрів її елементів, введемо наступні позначення. Будемо вважати, що система (генеральна сукупність) налічює елементів, кожен з яких характеризується, наприклад, двома параметрами і , що можуть бути виміряними. Позначимо через , , ..., та , , ..., числові значення параметрів у кожного елемента генеральної сукупності. На практиці найбільший інтерес звичайно становлять чотири характеристики сукупності, що можуть слугувати індикаторами стану, а саме:

1. Середнє значення параметра , що розраховують за формулою

(наприклад, середнє число омел на одно дерево в місті, якщо є кількість омел на дереві, а - кількість дерев у місті).

2. Сумарне значення (наприклад, кількість хворих дерев в певному районі міста).

3. Відношення двох сумарних або середніх значень (наприклад, відношення кількості хворих дерев до загальної чисельності дерев певного района міста).

4. Частка елементів сукупності, що потрапляє до певної групи (наприклад, частка коропів у водоймищі, вага яких перевищує 1 кг).

2.1.4. Зміст стадії 4.

Стадія 4. Вибір методу відбору і кількості відбору одиниць для спостережень, а також методу оцінки індикаторів стану об’єкта за даними спостережень.

Вибір методу відбору елементів з генеральної сукупності для наступного вимірювання є дуже важливим рішенням з огляду на можливість поширення висновків на всю генеральну сукупність. В програмах моніторингу можуть використовуватися способи відбору, що мають випадковий характер і такі, що його не мають. До останніх відносяться наступні методи:

1. Зручний відбір - обмежується такою частиною сукупності, що є легко доступною (наприклад, глибина відбору проби грунтів у нашій кліматичній зоні коливається від 0 до 10 см).

2. Безладний відбір - виконується безладно (наприклад, дослідник, що вибирає десять кроликів з великої клітки в лабораторії, може робити це без обдуманого плану, забирая тих, до яких він може дотягнутися).

3. Упереджений або спрямований відбір - коли дослідник переглядає всю сукупність та обирає для спостереження невелику кількість “типових” одиниць, а саме одиниць, що відповідають його уявленню щодо середнього для сукупності.

4. Стихійний відбір - вибірка складається стихійно (наприклад, із добровольців в дослідженнях, де процес вимірювань неприємний або пов’язаний з ризиком для здоров’я).

За певними умовами кожен з цих способів може дати корисну інформацію, але суттєвим їх недоліком є неможливість, як правило, узагальнити отримані такими способами оцінки або висновки на всю генеральну сукупність. Тому далі буде розглядатися випадковий відбір, який дозволяє узагальнити оцінки індикаторів стану, що отримані з використанням скинченої вибірки, на всю генеральну сукупність і контролювати точність таких оцінок. Властивості різних видів випадкового відбору розглядаються в підрозділі 2.2.

Точність і вірогідність. Результати вибіркових обстежень завжди є в деякій мірі невизначеними через те, що досліджується тільки частина генеральної сукупності. Якщо використовується випадковий відбір, то невизначеність або якість результатів оцінки можна характеризувати в термінах точність і вірогідність. Сенс цих термінів ілюструє рис. 1.

А) Б)

В) Г)

Рис. 1 – Якість оцінювання величини індикаторів стану об’єкта:

А) мала точність і вірогідність оцінки; Б) велика точність і мала вірогідність; В) мала точність і велика вірогідність; Г) велика точність і вірогідність.

На рис.1 чорна точка має координатами - дійсні величини індикаторів стану об’єкта; трикутниками позначені точки, що показують можливі оцінки величини індикаторів стану за різними випадковими вибірками елементів; квадрат – “центр ваги” сукупності трикутників. Точність оцінок характеризується величиною їх розсіяння (дисперсією) відносно центру ваги, а вірогідність – зсувом (зміщенням) центра ваги відносно дійсних величин індикаторів.

Щоб підвищити вірогідність оцінок індикаторів слід, по-перше, забезпечити можливість повного охоплення генеральної сукупності випадковим відбором, і, по-друге, усунути можливість постійного зсуву при вимірюванні параметрів елементів у вибірці. Точність оцінок можна підвищувати, вилучаючи вибірки більшого розміру і виконуючи більш точні вимірювання. Але це, звичайно, збільшує витрати часу і коштів. Таким чином, важливий момент планування є визначення бажаного рівня точності результатів оцінки і, відповідно, кількості одиниць та елементів системи, що мають спостерігатися. Взагалі, відповідальність за це несе особа (ОПР), що безпосередньо буде користуватися зібраними даними. Прийняття рішення щодо бажаной точності оцінок може виявитися утрудненим. Причина в тому, що багато ОПР не звикли сприймати вимоги точності у термінах величин похибок, що припустимі в оцінках для прийняття правильних (доцільних) рішень. Кваліфіковані інженери можуть допомогти ОПР усвідомити наявні можливості для вирішення цієї проблеми.