12 Билет.

1. Эмпирические исследования. Определение. Основные типы. Использование в практической деятельности.сравнительные, крупномасштабные, репрезентативные исследования, соответствующие самым строгим требованиям науки и способствующие приращению нового знания.Экспериме́нт (от лат. experimentum — проба, опыт) в научном методе — набор действий и наблюдений, выполняемых для проверки (истинности или ложности) гипотезы или научного исследования причинных связей между феноменами. Эксперимент делится на следующие этапы:Сбор информации;Наблюдение явления;Анализ;Выработка гипотезы, чтобы объяснить явление;Разработка теории, объясняющей феномен, основанный на предположениях, в более широком плане. Моделирование — это изучение объекта посредством моделей с переносом полученных знаний на оригинал. Предметное моделирование — создание моделей уменьшенных копий с определённым дублирующими оригинальными свойствами. Мысленное моделирование — с использованием мысленных образов. Знаковое или символическое — представляет собой использование формул, чертежей. Компьютерное — компьютер является и средством, и объектом изучения, моделью является компьютерная программа. Наблюдение — это целенаправленный процесс восприятия предметов действительности, результаты которого фиксируются в описании. Для получения значимых результатов необходимо многократное наблюдение.Виды:непосредственное наблюдение, которое осуществляется без применения технических средств;опосредованное наблюдение — с использованием технических устройств. Измерение — это определение количественных значений, свойств объекта с использованием специальных технических устройств и единиц измерения. Гипо́теза (от др.-греч. ὑπόθεσις — «основание», «предположение») — недоказанное утверждение, предположение или догадка.гипотеза высказывается на основе ряда подтверждающих её наблюдений (примеров) и поэтому выглядит правдоподобно. Гипотезу впоследствии или доказывают, превращая её в установленный факт, или же опровергают (например, указывая контрпример), переводя в разряд ложных утверждений.

2. Оценка достоверности результатов статистического исследования. Ошибка

Оценить достоверность результатов исследования

означает определить, с какой вероятностью можно перенести сделанные для него выводы (результаты изучения признаков) с выборочной совокупности на всю генеральную совокупность (т.е., по части явления судить о явлении в целом, о его закономерностях). Ошибки первого и второго типа

Правдивость

Решение

Н_о правдива Н_о ложна

Допускание Но П Отвергание Но равильно	Ошибка II типа
Ошибка I типа	Правильно

Н_о правдива = статистически не значима

Н_о ложна = статистически значима

Допускание Н_о = статистически не значимо

Отвергание Н_о = статистически значимо

Ошибки I типа (α – альфа)

Если Н_о правдива в действительности и, полученные в ходе исследования данные статистически не значимы, правильное решение – принять нулевую гипотезу. С другой стороны: если Н_о правдива, а полученные данные статистически значимы, решение отвергнуть Н_о будет не верным и будет сделана ошибка. Ее называют ошибкой I типа (альфа). Т.о., ошибка I типа отвергает Н_о, когда последняя верна.

Ошибки II типа (β – бета)

Если в действительности Н_о ложна и полученные данные статистически значимы, правильным будет отвергнуть Н_о. С другой стороны, если Н_о ложна и полученные данные статистически не значимы , решение принять Н_о будет неправильным и будет сделана ошибка. Это ошибка II типа (бета). Т.о., ошибка II типа принимает Н_о, когда последняя ложна.