Раздел 4. Описание установки и условий измерительного эксперимента

Тем из Вас, кто по итогам предыдущего раздела решил остановить свой выбор способа ведения НИР на экспериментальном исследовании в лабораторных условиях следует посвятить один из разделов Отчета описанию процедур этого эксперимента, а также дать краткую характеристику применяемого при этом приборного обеспечения. В этом разделе должна содержаться схема использовавшейся лабораторной установки отражающая все её основные составные элементы. Каждый из этих элементов должен условно обозначаться индивидуальной комбинацией цифр, которые необходимо расшифровать в основном тексте Отчета, там же следует дать пояснение для каких целей используется и какие рабочие параметры имеет та или иная составляющая лабораторной установки. Допустимо вместе со схемой лабораторной установки привести фотографию иллюстрирующую её реальный внешний вид, однако заменять таким графическим материалом схему недопустимо. Кроме этого следует дать критическую комплексную оценку применяемого лабораторного оборудования - выделить его преимущества и недостатки, а также составить аргументированное обоснование целесообразности получения в рамках конкретной НИР экспериментально-измерительной информации именно на выбранном оборудовании.

После детального рассмотрения приборной базы должно следовать описание методической, включающее алгоритм основных операций совершаемых оператором для реализации полного цикла единичного измерительного эксперимента. В случае осуществления НИР на основе образцов чего-либо следует отдельно описать требования предъявленные к совокупности этих образцов. Общий вид краткого описания условий измерительного эксперимента дан в Приложении Ж.

^{_______________________________________________________________________________________________________}

Задание к следующему занятию (только для экспериментально-измерительного типа НИР):

1. Составить описание установки и условий измерительного(ых) эксперимента(ов) с учетом специфики выбранной Вами темы НИР.

Раздел 5. Способы получения и подходы к обработке информации

Настоящий раздел в первую очередь предназначен для тех, кто выбрал аналитически-статистический тип НИР, однако в этом разделе будут рассмотрены базовые правила и способы обработки информации, что может представлять интерес и для тех из Вас, кто взялся за экспериментально-измерительный тип НИР.

Рассмотрение вопроса получения и обработки статистической информации следует начать с определения особенностей, такого вида информации: статистическая информация (статистические данные) – первичный статистический материал, формирующийся в процессе статистического наблюдения, который затем подвергается систематизации, сводке, обработке, анализу и обобщению. Основными свойствами статистической информации являются ее массовость и стабильность. Первая черта связана с особенностями предмета исследования статистики как науки, а вторая говорит о том, что однажды собранная информация остается неизменной и, следовательно, имеет способность устаревать. Поэтому и выводы о состоянии и развитии явления, сделанные на основе анализа информации, полученной несколько лет назад, могут быть неполными и даже неверными, что обосновывает необходимость периодического производства процедур по обновлению созданных ранее баз данных. Таким образом, в данном конкретном случае, Вы можете использовать в своем курсовом проекте статистические базы данных составленные студентами предыдущих курсов, но только при условии их актуализации на момент ведения Вашей работы.

Основой любого статистического анализа является статистическое наблюдение – это начальная стадия экономико-статистического исследования. Она представляет собой научно организованную работу по сбору массовых первичных данных о явлениях и процессах, относящихся к предмету изучения, т.е. обеспечивает модельную реализацию структуры изучаемого явления, максимально отражающую оригинал. Любое статистическое наблюдение осуществляется с помощью оценки и регистрации признаков единиц изучаемой совокупности в соответствующих учетных документах. Полученные данные представляют собой факты, которые так или иначе характеризуют явления реального мира. В результате статистической обработки доказательная способность фактов еще более возрастает, что обеспечивает их систематизацию и представление в сжатом виде.

В настоящее время существуют три основные формы организации статистического наблюдения:

1) Статистическая отчетность – это особая форма организации сбора данных государственной статистикой о деятельности хозяйствующих субъектов, которые обязаны заполнять документы-бланки, называемые формами статистической отчетности, содержащие перечень определенных показателей, сведений, характеризующих ту или иную хозяйственую единицу и результаты ее деятельности, заполняемый на основе данных опертивного или бухгалтерского учета и представляемые в государственные статистические органы для дальнейшего обобщения. Каждая форма отчетности имеет шифр и название. В соответствии со сроками представления отчетность бывает суточная (ежедневная), недельная, месячная, квартальная, полугодовая и годовая. Все эти виды отчетности, кроме годовой, объединяют одним названием – текущая отчетность;

2) Cпециально организованные статистические наблюдения - это переписи и специальные обследования, проводимые по тем явлениям общественной жизни, по которым отсутствует отчетность или когда требуется уточнить, дополнить данные той или иной отчетности, либо провести разовое детальное, всестороннее обследование каких-либо объектов;

3) Наблюдение через регистры – сравнительно новая форма организации статистического наблюдения, основанная на применении компьютерных технологий. Регистр – это поименованный и постоянно уточняемый перечень тех или иных единиц наблюдения, созданный для непрерывного длительного статистического наблюдения за определенной совокупностью, в котором содержится информация о каждой единице совокупности.

По времени регистрации фактов различают текущее (непрерывное) и прерывное наблюдение. Последнее, в свою очередь, подразделяется на единовременное и периодическое.

По охвату единиц наблюдения различают сплошное, когда наблюдению подлежат все единицы изучаемой совокупности, и несплошное. Несплошное наблюдение подразделяется на следующие четыре вида:

– наблюдение основного массива (исключаются из наблюдения малозначимые единицы);

– анкетное (добровольное заполнение анкет приводит к несплошному виду наблюдения);

– выборочное (случайный отбор единиц из изучаемой совокупности);

– монографическое (детальное изучение какой-то одной единицы совокупности).

По источникам собираемых сведений различают следующие способы наблюдения: непосредственное (осмотр, измерение, взвешивание); документальное (на основе отчетности); опрос (сведения регистрируются со слов опрашиваемой единицы наблюдения), реализуемый следующими способами - экспидиционный, саморегистрация, корреспондентский и явочный.

По итогам статистического наблюдения проводятся группировка и сводка материалов, которые предназначены для изучения взаимосвязей между признаками - производится разбиение совокупности информационного массива базы данных на группы, однородные по какому-либо признаку или объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам. Таким образом осуществляется построение группы по одному из взаимосвязанных признаков и вычисление другого признака (чаще всего - результативного). Иными словами, данные операции являются способом фиксации ряда существенных свойств в отличие от несущественных, не ведущих к образованию основного содержания исследуемого явления.

Предметом дальнейшего рассмотрения будут наиболее важные свойства любого типа информации, а именно:

- достоверность и полнота;

- ценность и актуальность;

- ясность и понятность.

Под достоверностью информации понимают меру сохранения ею своих синтаксических и семантических характеристик под воздействием тех дестабилизирующих факторов, которые могут проявиться в процессе обработки информации. (Основными дестабилизирующими факторами считались отказы, сбои и ошибки элементов системы обработки, в том числе и людей.). Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений. Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполнота информации сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки.

Ценность информации зависит от того, какие задачи решаются с ее помощью. Актуальную информацию важно иметь при работе в постоянно изменяющихся условиях. Если ценная и актуальная информация выражена непонятными словами, она может стать бесполезной. Информация становится ясной и понятной, если она представлена в форме, пригодной для ее восприятия и сопоставления с различными процессами/явления реального мира.

Однако не всякое собирание сведений может быть названо статистическим наблюдением, например, таковым не является наблюдение покупателя за качеством товаров или изменением цен на городских рынках, в коммерческих структурах. Статистическим можно назвать лишь такое наблюдение, которое обеспечивает регистрацию устанавливаемых фактов в учетных документах для последующего их обобщения.

Современные подходы к обработке информации ориентированы на активное участие специалистов в анализируемой области и специалистов статистиков в процессе обработки данных в регламентированном режиме и в режиме информационно-справочного обслуживания. При этом обеспечивается не только разработка текущей статистической отчетности, но и выполнение комплекса аналитических работ, связанных с составлением бюллетеней, докладов, справок и т.п. В результате обработки данных на ПЭВМ и последующего получения необходимых научных консультаций у соответствующего специалиста, формируются статистические таблицы характеризующие состояние исследуемого фактора. Применение подобного подхода позволяет гибко анализировать поступающую информацию, а в случае изменения формата представления данных обеспечивается коррекция функций обработки информации с минимальными затратами времени.

При большом количестве данных анализ вариативности показателей требует специальной обработки, например вычисления среднего квадратического отклонения. Нередко абсолютные показатели нужно перевести в относительные, так как сопоставление абсолютных величин во многих случаях не дает правильного представления о степени сдвигов изучаемых показателей. Поэтому при формировании базы данных должен учитываться такой критерий, как удобство её рассмотрения посредством основных программных пакетов, пригодных для специализированной статистической обработки первичной информации, описание которых дается ниже.

MS Excel. Самой часто упоминаемой (и используемой) в отечественных статьях является приложение MS Excel из пакета офисных программ компании Microsoft MS Office. Причины этого кроются в широком распространении этого программного обеспечения, наличии русскоязычной версии, тесной интеграцией с MS Word и PowerPoint. Однако, MS Excel - это электронная таблица с достаточно мощными математическими возможностями, где некоторые статистические функции являются просто дополнительными встроенными формулами. Также в MS Excel невозможно построить качественные научные графики. Безусловно, MS Excel хорошо подходит для накопления данных, промежуточного преобразования, предварительных статистических прикидок, для построения некоторых видов диаграмм. Однако окончательный статистический анализ необходимо делать в программах, которые специально созданы для этих целей, например в STATISTICA.

STATISTICA. Производителем программы является фирма StatSoft Inc. (США) которая выпускает статистические приложения, начиная с 1985 года. STATISTICA включает большое количество методов статистического анализа (более 250 встроенных функций) объединенных следующими специализированными статистическими модулями: Основные статистики и таблицы, Непараметрическая статистика, Дисперсионный анализ, Множественная регрессия, Нелинейное оценивание, Анализ временных рядов и прогнозирование, Кластерный анализ, Факторный анализ, Дискриминантный функциональный анализ, Анализ длительностей жизни, Каноническая корреляция, Многомерное шкалирование, Моделирование структурными уравнениями и др. Несложный в освоении этот статистический пакет может быть рекомендован для статистических исследований любой сложности.

MathCAD. Система MathCAD предоставляет собой мощное, удобное и наглядное средство описания алгоритмов решения математических задач, имеет достаточные возможности для выполнения наиболее массовых символьных (аналитических) вычислений и преобразований. Данная система одна из самых мощных и эффективных математических систем - MathCAD, которая занимает особое место среди множества таких систем (Matlab, Maple, Mathematica и др.). MathCAD - это мощная и в то же время простая универсальная среда для решения задач в различных отраслях науки и техники, финансов и экономики, физики и астрономии, математики и статистики… MathCAD остается единственной системой, в которой описание решения математических задач задается с помощью привычных математических формул и знаков. MathCAD позволяет выполнять как численные, так и аналитические (символьные) вычисления, имеет чрезвычайно удобный математико-ориентированный интерфейс и прекрасные средства научной графики.

И в заключении настоящего раздела будут рассмотрены формы представления статистических данных:

• Текстовая, т.е. включение данных в текст. Применяется при весьма малом количестве цифровых данных;

• Табличная, т.е. представление данных в таблицах. Применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах. Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы. В подлежащем указывается характеризуемый объект – либо единицы совокупности, либо группы единиц, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего, обычно в числовой форме. Обязателен заголовок таблицы, в котором указывается к какой категории и к какому времени относятся данные таблицы. По характеру подлежащего статистические таблицы подразделяются на простые, групповые и комбинационные. В подлежащем простой таблицы объект изучения не подразделяется на группы, а дается либо перечень всех единиц совокупности, либо указывается совокупность в целом. В подлежащем групповой таблицы объект изучения подразделяется на группы по одному признаку, а в сказуемом указываются число единиц в группах (абсолютное или в процентах) и сводные показатели по группам. В подлежащем комбинационной таблицы совокупность подразделяется на группы не по одному, а по нескольким признакам. При построении таблиц необходимо руководствоваться следующими общими правилами.

1) Подлежащее таблицы располагается в левой (реже – верхней) части, а сказуемое – в правой (реже – нижней);

2) Заголовки столбцов содержат названия показателей и их единицы измерения; Графическая – выражение данных в виде графиков.

3) Итоговая строка завершает таблицу и располагается в ее конце, но иногда бывает первой: в этом случае во второй строке делается запись «в том числе», и последующие строки содержат составляющие итоговой строки;

4) Цифровые данные записываются с одной и той же степенью точности в пределах каждого столбца, при этом разряды чисел располагаются под разрядами, а целая часть отделяется от дробной запятой;

5) В таблице не должно быть пустых клеток: если данные равны нулю, то ставится знак «–» (прочерк); если данные не известны, то делается запись «сведений нет» или ставится знак «…» (троеточие). Если значение показателя не равно нулю, но первая значащая цифра появляется после принятой степени точности, то делается запись 0,0 (если, скажем, была принята степень точности 0,1).

• Графическая, т.е. выражение данных в виде графиков. Является самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения. Статистические графики – это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми. Однако графики имеют определенные ограничения: прежде всего, график не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; кроме того, на графике показываются всегда округленные данные – не точные, а приблизительные. Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Рекомендуется для построения статистических графиков использовать «Мастером диаграмм» из пакета Microsoft Office Excel.

^{_______________________________________________________________________________________________________}

Задание к следующему занятию (только для аналитически-статистического типа НИР):

1. Составить алгоритм процедур сбора и первичной обработки статистической информации по выбранной теме НИР;

2. Выработать и аргументировано предложить способ(ы) статистической обработки информации содержащейся в базе данных. По возможности самостоятельно произвести такую обработку.