1.3. Експериментальні дослідження, їх статистична характеристика

У загальному вигляді кожен науковий експеримент являє собою сукупність трьох складових частин: явища, яке досліджується (про­цес, об'єкт), умов і засобів проведення експерименту.

Експерименти можна класифікувати за такими ознаками:

• степенем близькості об’єкта, який безпосередньо використовується в експерименті, до об'єкта, у відношенні якого планується одержання нової інформації - натуральний, стендовий, модельний, обчислювальний;

• степенем впливу на умови проведення експерименту – пасивний та активний експеримент;

• степенем участі людини в експерименті - експерименти з використанням автоматичних, автоматизованих і неавтоматизованих засобів проведення експерименту, засобів, що використовуються для створення та змінювання умов проведення експерименту, збору та обробки експериментальних даних;

• цілями проведення - дослідження, іспити (контроль), управління (оптимізація).

Експеримент проводиться в декілька етапів:

1. предметно-змістовне вивчення процесу, який досліджується, та, якщо це можливо, математичний опис на основі наявної апріор­ної інформації;

2. аналіз та визначення умов і засобів проведення експерименту;

3. створення умов проведення експерименту та функціонування об'єкта, що досліджується, в бажаному режимі, який забезпечує найбільш ефективне спостерігання за ним;

4. збір, реєстрація та математична обробка експериментальних даних, подання результатів обробки у необхідній формі;

5. змістовний аналіз та інтерпретація результатів експерименту;

6. використання результатів експерименту (наприклад, прийняття рішення про стан об'єкта, застосування математичної моделі для прогнозу, управління чи оптимізація, корекція фізичної моделі об'єкта або явищ).

В широкому розумінні результатом експерименту є теоретичне осмислення експериментальних даних - результатів безпосереднього виміру, які одержані в ході експерименту, встановлення законів та причино-наслідкових зв'язків, що дозволяють передбачити хід явищ, які цікавлять дослідника, або вибрати такі умови, при яких вдається досягнути необхідного або найбільш сприятливого їх про­ходження.

У більш вузькому розумінні, результатом експерименту часто є математична модель, яка встановлює функціональні або ймовірнісні зв'язки між різними змінними величинами, процесами або явищами. Одержанню саме такого результату служать методи статистичної об­робки експериментальних даних.

Математична модель - абстракція реального світу, в якій відношення між реальними елементами, що цікавлять дослідника, замінені відповідними відношеннями між математичними об'єктами. Математичні моделі, в описі яких використовуються випадкові вели­чини, називають ймовірнісними або стохастичними. Будь-яка модель є спрощеним уявленням дійсності, і мистецтво моделювання полягає в знанні того, що, де, коли і як можна і треба спростити. Це знан­ня, природно, приходить з досвідом. Адекватність та, відповідно, ефективність моделі будуть переважним чином залежати від того, наскільки глибоко та професійно був проведений аналіз реаль­ної сутності явища, що вивчається, при формулюванні апріорної інформації. Чим більше професійне знання механізму явища, яке до­сліджується, продемонструє дослідник, тим більш працездатна і точ­на буде побудована математична модель.

Однак одержання в ході експерименту математичної моделі є необхідною, але недостатньою умовою результативності експеримен­ту та його корисності для розвитку відповідної області науки. Виявлені статистичні зв'язки між різними величинами або процеса­ми можуть не відповідати їх причинній залежності. Питання про наявність причинних відношень між величинами, що спостерігають­ся, повинне вирішуватись дослідником на основі предметно-змісто­вого аналізу експерименту, яким він (експеримент) повинен починатись та закін­чуватись.

Статистичні методи обробки та аналізу даних займають особливе місце в арсеналі засобів, якими повинен володіти сучасний експериментатор.

Відповідно до етапів проведення експерименту сформулюємо основні задачі та етапи статистичної обробки і аналізу експериментальних даних.

1. Змістовий аналіз експерименту, побудова апріорної ймовірнісної математичної моделі джерела експериментальних даних (моделі об'єкта дослідження, засобів та умов проведення експерименту) .

2. Складання плану експерименту, зокрема, визначення значень незалежних змінних величин, вибір тестових сигналів, оцінка обсягу спостережень. Попереднє обґрунтування і вибір методів та алгоритмів статистичної обробки експериментальних даних.

3. Проведення безпосередньо експериментальних досліджень, збір експериментальних даних, їх реєстрація.

4. Попередня статистична обробка даних, яка призначена, в першу чергу, для перевірки виконання передумов, які лежать в ос­нові вибраного статистичного методу побудови стохастичної (ймовірнісної) моделі об'єкта дослідження, а при необхідності – для корекції апріорної моделі та зміни рішення про вибір алгоритму обробки.

5. Складання плану подальшого статистичного аналізу експериментальних даних.

6. Власне статистична обробка експериментальних даних, яка направлена на побудову математичної моделі об'єкта досліджень та статистичний аналіз якості цієї моделі.

7. Формально-логічна і змістова інтерпретація результатів експерименту.

Під час реалізації перших двох етапів (постановчих) експериментатор перед усім повинен визначити:

• елементарну одиницю статистичного обстеження, або елементарний об’єкт обстеження;

• набір показників, які реєструються на кожному із статистично обстежених об'єктів з розподілом на «вхідні» (пояснюючі) та на «вихідні» (результуючі) і, якщо необхідно, з чітким визначенням способу їх виміру;

• кінцеві прикладні цілі досліджень, тип залежностей, що досліджуються, та бажану форму статистичних висновків (а інколи і ступень їх точності);

• сукупність елементарних об'єктів дослідження, на яку необхідно поширити висновки, що одержані в результаті статистично­го аналізу.

Під час збору необхідної статистичної інформації в процесі проведення експерименту (етап 3) можливі дві принципово різні ситуації:

1) дослідник має можливість заздалегідь планувати вибіркове обстеження частини сукупності, що аналізується (умови активного експерименту);

2) дослідник одержує вихідні дані таки­ми, якими вони були зібрані без його участі (умови пасивного ек­сперименту) .

Активні експерименти мають цілий ряд переваг у порівнянні з пасивними експериментами. Деякі з них:

• оскільки план таких експериментів складають заздалегідь перед початком дослідів, то ніщо не заважає так скласти цей план, щоб максимально спростити наступну статистичну обробку результатів експерименту для побудови математичних моделей;

• оптимальне використання чинникового простору дозволяє при мінімальних затратах (мінімальної кількості експериментів) одержати максимум інформації про об'єкт, що вивчається;

• планування експериментів дозволяє вивчати та математично описувати процеси і явища при неповному знанні їх механізму.

Активні експерименти - могутній засіб пізнання природи, і немає сумнівів, що цьому способу експериментування в технології продуктів ресторанного господарства належить велике майбутнє.