Математические методы исследования в обработке эмпирических данных научного труда

Эмпирическое исследование основывается на данных, полученных опытно-логическим путем. Зачастую оно сводится к изучению актуальных научных трудов, которые фактически выступают в качестве «инструкции» по проведению практического раздела. Аналитический раздел эмпирического научного проекта основывается на материалах, полученных в ходе эксперимента, наблюдения или иного способа сбора информации. Обработка полученных данных происходит с помощью математических методов, которые позволяют конкретизировать проблему и привести исследователя к более точному результату.

Основные задачи математической обработки эмпирических данных научной работы

Применение математических приемов в ходе обработки и анализа эмпирических данных позволяет исследователю решить следующие задачи:

— оценить достоверность выдвинутой гипотезы и выявить отличия от себе подобных;

— провести корреляционный анализ, который помогает установить зависимость гипотезы от конкретных критериев, условий и пр.;

— факторный анализ: помогает определить структуру объекта исследования, а также оценить степень влияния конкретного элемента, звена или переменной на результативный показатель;

— провести анализ изменчивости признаков, то есть уточнить, как себя поведет объект исследования при изменении определенных условий, параметров. Чаще всего такой ход используется в психологии.

Этапы математической обработки данных эмпирического исследования

Итак, все необходимые для анализа сведения уже на руках у исследователя. Чтобы доказать выдвинутую гипотезу не всегда достаточно провести сравнительный анализ суждений с уже доказанными теориями, порой требуется предъявить неопровержимые доказательства. Как же их получить? Ответ прост. Если логика автора может завести его в дебри или быть ошибочной, то цифры никогда не врут. Одним из эффективнейших способов обработки данных является использование математических методов. Он применим фактически к любым научным трудам и типам данных, в том числе эмпирическим.

Ключевыми элементами математического анализа эмпирических данных научной работы являются: признак, показатель, переменная и параметр. Все эти 4 категории характеризуют конкретное значение, числовую единицу (величину) того, что было выявлено у объекта исследования.

Математическая обработка эмпирических данных проходит ряд этапов:

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

дипломные
магистерские
диссертации

Этап №1. Первичный анализ переменных.

Здесь исследователю необходимо отсортировать все собранные материалы, определить признаки и критерии, по которым будет разбита информация, и оформить ее в виде таблиц, графиков, диаграмм и пр.

Важно тщательно проверять все занесенные в таблицу или чертежи данные, обеспечить максимальную точность всех действий, чтобы прийти к достоверному результату, исключить ошибки и погрешности.

Этап №2. Определение основных критериев для проведения математического анализа.

На этом этапе важно правильно определить искомый фактор, а также от чего он зависит, то есть обозначить ключевой показатель и переменные. Затем следует разработать математическую модель. Обычно анализ начинается с анализа первичных статистик. В этих целях можно использовать следующие действия: среднее арифметическое, квадратное уравнение, дисперсия, разброс, медиана и пр.

Здесь важно определить, как все полученные данные будут фиксироваться и использоваться в дальнейшем. Во время анализа важно учитывать действующие ограничения (нормативы) в отношении каждого показателя, переменной.

Если для проведения исследования и анализа недостаточно данных или они не соответствуют выбранным критериям, то придется изменить метод исследования или же пересмотреть критерии.

Этап №3. Выбор математических и статистических методов обработки данных.

После того, как все сведения были упорядочены и приведены в пригодный для расчетов и иных операций вид, необходимо определить наиболее оптимальный способ их анализа посредством использования приемов математики и статистики. Данный подход позволит сделать выводы автора более аргументированными, обоснованными и точными.

Этап №4. Обработка данных.

На этом этапе автор может анализировать и сопоставлять полученные в ходе математической обработки данные вручную или с помощью специальной вычислительной техники. Сейчас таким помощником является компьютер и соответствующие программные обеспечения. Использование этих технических средств ускоряет процесс обработки данных, но для этого требуются определенные знания и навыки.

Этап №5. Формирование результатов исследования, выводов.

На основе проведенной математической обработки эмпирических данных, автору необходимо сделать определенные умозаключения. Важно расшифровать, какой параметр и что означает, какие результаты были получены и о чем они свидетельствуют. Такой подход позволит конкретизировать результат научной работы, сделать ее более аргументированной.