- •1. Вступ
- •1.Значення дисципліни для формування фахівців – машинобудівників та дослідників. Структура дисципліни.
- •1.1. Поняття науки. Функції науки в суспільстві
- •1.2. Основні етапи розвитку науки
- •1.3. Організаційна структура науки та система підготовки наукових кадрів в Україні
- •Контрольні запитання
- •2. Основи методології наукового пізнання
- •2.1. Поняття знання, пізнання, практики
- •2.2. Метод і методологія: поняття і роль у науковому пізнанні
- •2.3. Організація науково – пізнавальної діяльності
- •2.3.1. Особисті якості ученого
- •2.3.2. Фактори наукової творчості і активізації творчого процесу
- •2.3.3. Організація роботи дослідника
- •Контрольні запитання
- •3. Етапи науковоГо дослідЖення
- •3.1. Види наукових досліджень.
- •3.2. Загальна схема наукового дослідження і зміст його етапів.
- •Контрольні запитання
- •4. Експеримент і його організація
- •4.1. Поняття та функції експерименту
- •4.2. Класифікація і вимоги до експериментів
- •4.3. Загальна організаційна схема експерименту
- •Контрольні запитання
- •5. Основи патентознавства
- •5.1. Поняття інтелектуальної власності
- •5.2. Об’єкти промислової власності, раціоналізаторські пропозиції та їх правова охорона в Україні
- •5.2.1. Об’єкти промислової власності в Україні
- •5.2.2. Раціоналізаторська пропозиція
- •5.2.3. Правова охорона об’єктів промислової власності і раціоналізаторських пропозицій
- •Форми правової охорони об’єктів промислової власності
- •5.2.4. Процедура одержання патенту на винахід (корисну модель)
- •5.2.5. Право на винагороду
- •Контрольні запитання
- •6. Застосування статистичних методів в дослідницькій роботі: одержання і обробка статистичної інформації
- •6.1. Числові характеристики випадкової величини та їх застосування для обробки і аналізу експериментальних даних
- •6.2. Вибірковий метод
- •6.3. Статистична перевірка гіпотез
- •6.3.1. Порівняння середніх значень двох сукупностей
- •6.3.2. Порівняння дисперсій двох сукупностей
- •6.4. Оцінки параметрів сукупностей
- •Контрольні запитання
- •7. Застосування статистичних методів в дослідницькій роботі: основи дисперсійного аналізу
- •7.1. Поняття дисперсійного аналізу
- •Статистичний комплекс для однофакторного дисперсійного аналізу
- •Статистичний комплекс для двофакторного дисперсійного аналізу
- •Контрольні запитання
Контрольні запитання
1.Поняття випадкової величини та закону її розподілу?
2.Характеристики положення та розсіювання випадкової величини: що вони показують, їх обчислення?
3.Поняття суцільного і несуцільного спостереження?
4.Поняття вибіркового спостереження?
5.Поняття генеральної і вибіркової сукупності?
6.Види вибіркового спостереження, їх суть?
7.Від яких факторів залежить чисельність вибірки?
8.Поняття статистичної гіпотези?
9.Навести приклади статистичних гіпотез та вказати критерії їх перевірки.
10.Поняття оцінки параметра генеральної сукупності? Навести приклад.
11.Вимоги до оцінок параметрів генеральної сукупності?
12.Види оцінок параметрів генеральної сукупності, їх суть?
13.Поняття довірчого інтервалу, довірчої ймовірності, довірчих границь?
14.Навести приклад побудови довірчого інтервалу, наприклад, для математичного сподівання.
7. Застосування статистичних методів в дослідницькій роботі: основи дисперсійного аналізу
7.1. Поняття дисперсійного аналізу
Дисперсійний аналіз – це статистичний метод аналізу результатів спостережень , що залежать від кількох різних, одночасно діючих факторів, вибір найбільш важливих з них і оцінка їх впливу. Цей метод знаходить застосування в різних галузях науки і техніки. Ідея дисперсійного аналізу належить англійському вченому Рональду Фішеру, який застосував його для обробки результатів агрономічних дослідів з визначення умов, за яких сільськогосподарські культури дають максимальний урожай.
Суть дисперсійного аналізу заключається в розкладанні загальної варіації випадкової величини на незалежні складові, кожна з яких характеризує вплив того чи іншого фактора або їх взаємодії. При цьому факторами називають зовнішні умови, які впливають на експеримент. Це, наприклад, глибина обробітку грунту, температура, рівень кваліфікації працівників, тип обладнання тощо. Нас цікавлять фактори, дія яких суттєва і піддається перевірці. В умовах експерименту фактори можуть варіювати, завдяки чому і стає можливим досліджувати вплив контрольованого фактора на експеримент. В цьому випадку говориться, що фактор варіює на різних рівнях або має кілька рівнів (наприклад, в дослідженні оранка виконується на глибинах 20, 22, 25, 27 см).
В залежності від кількості факторів, що аналізуються, розрізняють однофакторний, двофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз.
Дисперсійний аналіз базується на обробці вибірки, одержаної за принципом випадкового відбору об’єктів, але при цьому допускається малочисельність матеріалу і його якісна різнорідність. Вибіркові дані для дисперсійного аналізу оформляються в статистичний комплекс, який являє собою таблицю з рядками і стовпцями, по клітинкам якої розміщують відомості із значеннями варіюючого фактора.
Для проведення дисперсійного аналізу необхідне виконання певних умов, а саме: результати спостережень повинні бути незалежними випадковими величинами, мати нормальний розподіл та однакові дисперсії. Лише в цьому випадку можливо оцінити значущість одержаних оцінок дисперсій і математичних сподівань, а також побудувати довірчі інтервали.
7.2. Однофакторний дисперсійний аналіз.
При однофакторному дисперсійному аналізі розглядається вплив одного фактора на ознаку, що вивчається. Порядок проведення однофакторного дисперсійного аналізу можна розглянути на прикладі відносин завода – виробника певної деталі з різними виробниками сировини для її виготовлення.
На завод – виробник деталей надходить кілька партій сировини, у кожної партії – свій виробник. У цьому випадку може виникнути необхідність оцінки суттєвості впливу фактора партії (або фактора виробника) сировини, з якої виготовляється деталь, на певні якісні ознаки сировини, які враховуються при виготовленні деталі. Іншими словами, підприємству – виробникові деталей важливо знати, чи однакові за якістю партії сировини надходять до нього від різних виробників, або між ними є суттєві відмінності.
Для вирішення цієї задачі з кожної партії відбирається по кілька зразків для проведення випробувань, наприклад, з визначення розривного навантаження. Отже, маємо N партій сировини, тобто N сукупностей або рівнів, з кожної з яких відібрано n1, n2, … , nN зразків для випробування (для спрощення припускаємо, що кількість зразків у кожній вибірці однакова, тобто n1=n2=,…,= nN). Величини розривних навантажень, що складають ni результатів випробувань на і – му рівні, позначимо yi1, yi2, … , yin. Ці результати можна представити у вигляді таблиці – статистичного комплексу (табл. 7.1):
Таблиця 7.1