2. Тематичний зміст дисципліни

Змістовий модуль 1. Історичний розвиток науки, організація праці та класифікація наукових досліджень

Тема 1. Історія становлення та розвитку науки

1. Етапи становлення і розвитку науки.

2. Поняття, зміст і функції науки.

3. Структурні елементи науки та їх характеристика.

Тема 2. Організація науково-дослідної роботи в Україні

1. Організація наукової діяльності в Україні.

2. Система підготовки наукових та науково-педагогічних кадрів.

3. Види та форми науково-дослідної роботи студентів.

4. Керівництво, планування та облік науково-дослідної роботи студентів.

Тема 3. Класифікація наукових досліджень та організація праці

1. Класифікація наукових досліджень.

2. Принципи організації наукової праці.

3. Організація роботи наукового колективу.

Тема 4. Методологічні основи наукових досліджень

1. Сутність наукового пізнання.

2. Поняття методології, методики та методу в наукових дослідженнях.

3. Класифікація методів наукового пізнання.

4. Логіка процесу наукового дослідження.

5. Типологія методів наукового дослідження.

Змістовий модуль 2. Економічна ефективність, інформаційне забезпечення, обробка та оформлення результатів наукових досліджень

Тема 5. Вибір, етапи та економічна ефективність наукового дослідження

1. Вибір напряму наукового дослідження.

2. Процес наукового дослідження, його характеристика та етапи проведення.

3. Ефективність наукових досліджень.

Тема 6. Інформаційне забезпечення наукових досліджень

1. Поняття про наукову інформацію та її значення у наукових дослідженнях.

2. Методи пошуку і збору наукової інформації.

3. Техніка роботи зі спеціальною літературою.

Тема 7. Обробка, оформлення та впровадження результатів наукового дослідження

1. Обробка експериментальних даних.

2. Методика підготовки та оформлення публікацій до видання.

3. Форми звітності та впровадження результатів дослідження.

3. Вказівки до виконання практичних занять

Практична частина дисципліни “Основи наукових досліджень” містить основні положення обробки експериментальних (статистичних) даних досліджень, а саме:

1. Виконання кореляційного і регресійного аналізу дослідних даних.

2. Дисперсійний аналіз дослідних даних наукових досліджень.

3. Математичну обробку дослідних даних та перевірку їх на наявність грубих помилок.

4. Підбір емпіричних формул використовуючи методи прямої, поліномів, напівлогарифмів, найменших квадратів.

5. Визначення необхідного числа повторювань досліду.

Практичні роботи № 1 - 2 кореляційний та регресійний аналіз експериментальних (статистичних) даних наукових досліджень

Мета роботи: навчити студентів проводити кореляційний та регресійний аналіз експериментальних (статистичних) даних, тлумачити їх фізичний зміст, робити відповідні висновки.

Методика розрахунку та теоретичні відомості

В багатьох економічних дослідженнях важливо визначити залежність між двома або декількома ознаками та встановити взаємозв’язок між ними. При цьому застосовують статистичні методи кореляції та регресії.

Суть кореляційного аналізу зводиться до встановлення рівняння регресії, тобто виду кривої між величинами х і у, оцінці тісноти зв’язків і адекватності кореляційних залежностей. Щоб попередньо зробити судження про наявність кореляційного зв’язку між і , на графік наносять точки і будують, так зване, кореляційне поле (рис.1).

Рис. 1. Графіки кореляційного зв’язку та поля

За звичай експериментальні дані мають певний зв’язок між і . Проте можуть бути випадки, коли сукупність експериментальних результатів створює кореляційне поле, форма якого вказує, що між величинами і , кореляційного зв’язку немає (рис.1.).

За формою поля можна робити орієнтовні судження про форму графіка, яка характеризує прямолінійну чи криволінійну залежність. На кореляційному полі можна побудувати декілька ліній, які певним чином будуть описувати залежність між експериментальними і у. Тому оптимальною буде така функція, в якій дотримується умова найменших квадратів:

, (1)

де - фактичні ординати поля; - середнє значення ординати з абсцисою .

Середня лінія кореляційного поля, для якої виконується умова (1), називається лінією регресії.

Існує три види кореляції – прямолінійна, криволінійна і множинна. Найбільш поширеною є прямолінійна кореляція, поле якої апроксимується рівнянням прямої. Рівняння прямої лінії регресії має вигляд:

(2)

Коефіцієнти і рівняння регресії обчислюють за виразами

(3)

, (4)

де, та - середні значення вимірюваної величини; де - кількість вимірювань.

Критерієм близькості кореляційних залежностей між і до лінійного функціонального зв’язку є коефіцієнт кореляції , який обчислюється за формулою:

(5)

Значення коефіцієнта кореляції може знаходитись в межах від +1 при прямому функціональному зв’язку до –1 при зворотному функціональному зв’язку. Тісноту зв’язку оцінюють виходячи з того, наскільки абсолютна величина коефіцієнта кореляції відрізняється від 0 і наближається до 1. Що стосується знаку, то він показує характер залежності (табл. 1).

Таблиця 1.