Планирование и организация научных исследований

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

CОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Дисперсионный анализ

1.1 Однофакторный дисперсионный анализ

1.1.1 Разбиение суммы квадратов

1.1.2 Проверка значимости

1.1.3 Основная логика дисперсионного анализа

1.1.4 Зависимые и независимые переменные

1.2 Двухфакторный дисперсионный анализ

1.3 Трехфакторный дисперсионный анализ

2. Планирование и организация отдельных этапов и в целом научных исследований

2.1 Выбор направления научных исследований

2.2 Содержание и этапы научно-исследовательских работ

Заключение

Библиография

ВВЕДЕНИЕ

Наука характеризуется, прежде всего, как особый вид знания и деятельность по его получению. Впрочем, значение «система знаний» отмечается у слова «наука» только с 18 века. А в современном понимании наука включает в себя и деятельность по производству знания. В отличие от обыденного познания научное характеризуется систематичностью, а систематичность имеет своим твердым основанием научную методологию. В настоящее время наука располагает достаточным арсеналом объективных методов познания, проверенных историей развития человеческого общества.

Цель данной работы — изучить и дать характеристику этапам планирования и организации научных исследований. Более подробно рассмотрены вопросы дисперсионного анализа и планирования и организации отдельных этапов и в целом научных исследований.

1. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Термин «дисперсионный анализ» ввел Р. А. Фишер (20-е гг. ХХ в.) и определил его как отделение дисперсии, приписываемой оной группе причин, от дисперсии, приписываемой другим группам [1].

Дисперсионные анализ — это статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов [2].

При составлении планов наблюдений для дисперсионного анализа необходимо учитывать, что в объекте наряду с выбранными для изучения источниками рассеяния действуют множество других факторов, мешающих анализу рассеяния.

Изучение рассеяния наблюдаемых величин в эксперименте является главным предметом дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ представляет собой метод разложения общей дисперсии совокупности наблюдений на составляющие. Учитывая, что рассеяние наблюдаемой случайной переменной y причинно обусловлено влиянием множества факторов, дисперсионный анализ можно интерпретировать как метод разделения эффектов влияния на наблюдаемые значения у различных факторов.

Важность такого метода оценки степени влияния переменного фактора можно перечеркнуть следующим примером из проблемы контроля за производством. От предприятия требуется выпуск однородной по своему качеству продукции. Процесс производства заключает в себя несколько этапов, каждый из которых вносит свою «лепту» в фактическую неоднородность (вариабельность) конечного продукта. Одновременное усовершенствование всех этих этапов, как правило, слишком трудоемко или дорого. Поэтому вначале нужно выяснить, какой из этапов дает наибольшую неоднородность, и усовершенствование начинать с него. При исследовании мажет оказаться, что некоторые этапы дают лишь незначительную неоднородность, так что затраты на их усовершенствование вообще были бы неоправданными.

Дисперсионный анализ применяется для изучения дискретных факторов. Это, прежде всего, переменные качественного характера, т. е. измеренные в неколичественных шкалах (шкалах наименований, классификации или порядковых). Часто мы можем только «перечислить» уровни факторов, присвоив им в произвольном порядке номера, имея ввиду, что упорядоченность уровней носит чисто условный характер. Впрочем, дискретный характер могут носить и качественные переменные.

1. 1 Однофакторный дисперсионный анализ

Из множества факторов, влияющих на рассеяние выходной величины у, выбирается один, который, по мнению исследователя, имеет наибольшее влияние на это рассеяние [3]. Остальные факторы служат фоном (ошибкой эксперимента). Чтобы выявить эффект исследуемого фактора, его делят на несколько четко различимых уровней, а остальные факторы рандомизируют. Число экспериментов при этом может быть случайным или определенным по специальной методике из условия минимальной различимости эффектов. Продолжительность экспериментальных исследований должна быть достаточной для того, чтобы учесть все факторы, влияющие на рассеяние выходной величины, по результатам наблюдений и с учетом рандомизации строится таблица наблюдений и первоначальной обработки результатов эксперимента (таб. 1), причем следует особо отметить то обстоятельство, что число наблюдений по разным уровням исследуемого фактора может быть разным. По данным таблицы вычисляются оценки дисперсии, связанные с изменением уровней исследуемого фактора — дисперсия между выборками S2А, и ошибки эксперимента, то есть дисперсия внутри выборки S2от.

Таблица 1 — Схема определения дисперсий

Источник дисперсии

Сумма квадратов

Число степеней свободы

Дисперсия

Между выборками

Таким образом, сумма квадратов отклонений и общее число степеней свободы делятся на две составляющие. Одна составляющая основана на дисперсии частных средних вокруг общего среднего х, а другая — на дисперсиях внутри выборок.

1.1. 1 Разбиение суммы квадратов

Для выборки n выборочная дисперсия вычисляется как сумма квадратов отклонений от выборочного среднего, деленная на n-1 (объем выборки минус единица). Таким образом, при фиксированном объеме выборки n дисперсия функции суммы квадратов (отклонений), обозначаемая, для краткости, SS.

Группа 1

Группа 2

Наблюдение 1

Наблюдение 2

Наблюдение 3

2

3

1

6

7

5

Среднее

Сумма квадратов (СК)

2

2

6

2

Общее среднее

Общая сумма квадратов

4

28

Средние двух групп существенно различны (2 и 6 соответственно). Сумма квадратов отклонений внутри каждой группы равна 2. Складывая их, получаем 4. Если теперь повторить эти вычисления без учета групповой принадлежности, то есть, если вычислить SS исходя из общего среднего этих двух выборок, то получим величину 28. Иными словами, дисперсия (сумма квадратов), основанная на внутригрупповой изменчивости, приводит к гораздо меньшим значениям, чем при вычислении на основе общей изменчивости (относительно общего среднего). Причина этого, очевидно, заключается в существенной разнице между средними значениями, и это различие между средними и объясняет существующее различие между суммами квадратов. В самом деле, если использовать для анализа этих данных модуль Дисперсионный анализ, то будет получена следующая таблица, называемая таблицей дисперсионного анализа:

ГЛАВНЫЙ ЭФФЕКТ

SS

ст. св.

MS

F

p

Эффект

Ошибка

24. 0

4. 0

1

4

24. 0

1. 0

24. 0

0. 08

Как видно из таблицы, общая сумма квадратов SS = 28 разбита на компоненты: сумму квадратов, обусловленную внутригрупповой изменчивостью (2+2=4; см. вторую строку таблицы) и сумму квадратов, обусловленную различием средних значений между группами (28-(2+2)=24; см первую строку таблицы). Заметим, что MS в этой таблице есть средний квадрат, равный SS, деленная на число степеней свободы (ст. св).

Внутригрупповая изменчивость (SS) обычно называется остаточной компонентой или дисперсией ошибки. Это означает, что обычно при проведении эксперимента она не может быть предсказана или объяснена. С другой стороны, SS эффекта (или компоненту дисперсии между группами) можно объяснить различием между средними значениями в группах. Иными словами, принадлежность к некоторой группе объясняет межгрупповую изменчивость, т.к. нам известно, что эти группы обладают разными средними значениями.

1.1. 2 Проверка значимости

Если на выборочные наблюдения не оказывают влияния определенные факторы, то оценки дисперсий не отличаются друг от друга. Это можно проверить с помощью F-критерия, а именно

По таблице F-распределения находят значения Fкр для выбранного уровня значимости q и числа степеней свободы. Если Fрасч < Fкр, делается вывод о том, что результаты эксперимента не противоречат гипотезе об отсутствии эффекта уровней исследуемого фактора. Если Fрасч? Fкр, то следует сделать вывод о том, что исследуемый фактор вносит существенный эффект в разброс выходной величины у. В рассмотренном выше примере F-критерий показывает, что различие между средними статистически значимо (значимо на уровне 0. 008).

1.1. 3 Основная логика дисперсионного анализа

Подводя итоги, можно сказать, что целью дисперсионного анализа является проверка статистической значимости различия между средними (для групп или переменных). Эта проверка проводится с помощью разбиения суммы квадратов на компоненты, т. е. с помощью разбиения общей дисперсии (вариации) на части, одна из которых обусловлена случайной ошибкой (то есть внутригрупповой изменчивостью), а вторая связана с различием средних значений. Последняя компонента дисперсии затем используется для анализа статистической значимости различия между средними значениями. Если это различие значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними.

1.1. 4 Зависимые и независимые переменные

Переменные, значения которых определяется с помощью измерений в ходе эксперимента (например, балл, набранный при тестировании), называются зависимыми переменными. Переменные, которыми можно управлять при проведении эксперимента (например, методы обучения или другие критерии, позволяющие разделить наблюдения на группы или классифицировать) называются факторами или независимыми переменными.

1. 2 Двухфакторный дисперсионный анализ

Однофакторный дисперсионный анализ, при котором происходит полная рандомизация эксперимента, не всегда является лучшим способом его планирования. Очень часто выделение из общей дисперсии влияние только одного исследуемого фактора оказывается недостаточным, так как ошибка эксперимента может быть очень велика и интересующий нас эффект может быть не виден на фоне этой ошибки. Уменьшение ошибки эксперимента можно получить при разбиении эксперимента на группы опытов, так называемые блоки, («блочное планирование»), соответствующие возможным причинам неоднородностей. В качестве блоков могут быть использованы уровни второго исследуемого фактора или разные дни проведения экспериментов, или еще какие-либо условия.

Такой план эксперимента способствует влиянию эффекта, связанного с изменением уровней обоих исследуемых факторов. Блоки в двухфакторном эксперименте представляют ограничение, наложенное на рандомизацию, которая в этом случае должна проводиться в каждом блоке отдельно.

Таблица 2 — Формулы для расчета оценок дисперсий

Источник рассеивания

Число степеней свободы

Сумма квадратов

Дисперсии

Между уровнями 1-го фактора

k-1

Между уровнями 2-го фактора

n-1

Ошибка эксперимента

(k-1)(n-1)

Общая сумма

k-1

Для проверки гипотезы об отсутствии эффектов влияния по обоим исследуемым факторам вычисляются дисперсионные отношения:

и сравниваются с табличными значениями обычным порядком. Двухфакторный дисперсионный анализ является самым удобным из простых планов и поэтому самый употребительным.

дисперсионный анализ квадрат планирование

1. 3 Трехфазный дисперсионный анализ

Дальнейшее уменьшение ошибки эксперимента можно получить введением еще одного исследуемого фактора, который выделит из общей дисперсии свою часть. При этом налагается еще одно ограничение на рандомизацию, что приводит к специальным планам эксперимента, называемым латинскими квадратами. Суть этого плана сводится к тому, что все три исследуемых фактора разбиваются на одинаковое число уровней n (как правило, n?4), при этом уровни 1-го фактора располагаются по столбцам плана, уровни 2-го — по строкам, а уровни 3-го, обозначенные в виде латинских букв, — в поле плана, причем их комбинация должна быть такой, чтобы каждая буква встречалась в каждом столбце и в каждой строке только один раз таб. 3. Построение плана эксперимента по типу латинского квадрата позволяет осуществить экономный перебор вариантов испытаний.

Таблица 3 — План эксперимента типа «латинский квадрат»

Уровни 1-го фактора

Уровни 2-го фактора

1

2

3

4

1

A

B

C

D

2

B

C

D

A

3

C

D

A

B

4

D

A

B

C

По результатам испытаний вычисляется оценка дисперсий таб. 4, которые позволяют построить дисперсионные отношения:

Сравнение найденных дисперсионных отношений с табличными значениями и выводы о верности или неверности гипотез об отсутствии эффектов соответствующих факторов производится так же, как в предыдущих случаях.

Таблица 4 — Формулы для расчета оценок дисперсии

Источник рассеивания

Число степеней свободы

Сумма квадратов

Дисперсия

Между уровнями 1-го фактора (между строками)

n-1

Между уровнями 2-го фактора (межу столбцами)

n-1

Между уровнями 3-го фактора (между латинскими буквами)

n-1

Ошибка эксперимента

(n-1)(n-2)

Общая сумма

n2-1

Латинский квадрат предпочтительно применяется для оценки линейных эффектов изучаемых факторов на начальных этапах исследования.

Рассмотренные выше методики и формулы 2- и 3-факторных дисперсионных анализов предполагают отсутствие повторных опытов.

2. ПЛАНИРОВАНИЕ И ОРГАНИЗАЦИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ЭТАПОВ И В ЦЕЛОМ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

2. 1 Выбор направления научного исследования

Цель научного исследования — всестороннее, достоверное изучение объекта, процесса или явления; их структуры, связей и отношений на основе разработанных в науке принципов и методов познания, а также получения и внедрение в производство полезных для человека результатов [4].

Любое научное исследование имеет свой объект и предмет.

Научные исследования являются основой для быстрого развития техники, открывают перед ней новые возможности и потенциальные источники для коренного преобразования производства. В свою очередь, техника, развиваясь под влиянием производства и удовлетворяя его потребности, способствует развитию научных исследований. Наука, техника и производство находятся в постоянной связи и взаимодействии. К научно-исследовательским работам относятся фундаментальные, поисковые и прикладные исследования.

Фундаментальными называются исследования, которые изучают объективные явления и закономерности, открывают принципиально новые пути преобразования природы и общества, производительных сил, создания техники и технологии будущего, использования новых источников энергии. Они часто выполняются без учета возможных областей применения полученных результатов, хотя в процессе фундаментальных исследований можно получить и побочные результаты прикладного характера. На основе результатов фундаментальных исследований формируется комплекс научно-технических проблем прикладного характера применительно к потребностям конкретных областей науки, техники и производства. Фундаментальные исследования выполняются в основном в академических институтах, вузах, а в объединениях и на предприятиях не проводятся.

Поисковыми называются исследования, направленные на создание научного задела с целью его дальнейшего использования в прикладных исследованиях. Они выполняются в том случае, если отсутствуют готовые научные и технические решения, и направлены на поиск оптимальных решений возникшей научной проблемы. Поисковые исследования предназначены для изучения возможности создания новой техники, новых форм и методов организации производства на основе ранее выполненных исследований фундаментального характера, вновь открытых закономерностей, принципов и явлений. В них исследуются принципиально новые направления конструирования, технологии изготовления специального оборудования и материалов, прогнозируются и определяются пути развития технического прогресса в отрасли. Поисковые исследования выполняются главным образом в отраслевых научно-исследовательских институтах, но нередко ведутся академическими институтами и вузами. Предприятия поисковых исследований не проводят.

Прикладными называются исследования, направленные на решение научно-технических и организационно-экономических задач с целью получения конкретного результата для непосредственного использования в проектных разработках. Прикладные НИР предназначены для определения наиболее совершенных методов создания новых изделий, новых технологических процессов, коренного улучшения уже выпускаемой продукции, материалов и способов их обработки. В ходе прикладных исследований изучается состояние, определяются пути и методы совершенствования организации и управления производством. Они ведутся в основном крупными объединениями, предприятиями, а также отраслевыми научно-исследовательскими институтами и вузами, которые заключают хозяйственные договоры с предприятиями на выполнение конкретных научных работ для непосредственного внедрения результатов в производство.

К научно-исследовательским работам, выполняемым на предприятиях, условно относятся разработки по созданию нормативно-технических, проектных и информационных документов, подлежащих непосредственному внедрению в производство. К ним относятся стандартные и руководящие материалы, проекты, справочники, научно-информационные материалы. Кроме того, ведутся организационно-методические и плановые работы исследовательского характера, вытекающие из общих задач НИИ, предприятий; разработка перспективных планов развития отрасли, подотрасли, объединения; разработка планов по стандартизации, надежности, технико-экономическим исследованиям; работы по анализу деятельности предприятий, научно-исследовательских и проектных организаций; составление экспертных заключений; подготовительные работы к составлению тематических планов.

2. 2 Содержание и этапы научно-исследовательских работ

Последовательность выполнения научно-исследовательской работы, количество этапов и их содержание зависят от направленности исследований, характера и сложности НИР, степени разработанности темы [5].

Для поисковых НИР характерны следующие этапы:

— разработка технического задания;

— выбор направления исследования;

— теоретические и экспериментальные исследования;

— обобщение и оценка результатов исследований, приемка НИР.

При выполнении прикладных НИР выбор направления исследования в самостоятельный этап не выделяется. При разработке технического задания допускаются исключение и дополнение отдельных этапов, разделение или совмещение этапов, а также уточнение их содержания. Конкретные этапы для выполнения НИР устанавливаются в техническом задании, указываются сроки их выполнения, исполнители и конечный результат.

Каждый этап НИР должен решать конкретные задачи, необходимые для успешного проведения последующего этапа и уточнения содержания и направления НИР в целом.

Техническое задание является важным исходным документом, в котором указываются цель, содержание и порядок работ, намечается способ реализации результатов исследования. При разработке технического задания необходимо использовать методы научного прогнозирования и анализа передовых достижений отечественной и зарубежной науки и техники, результаты патентных исследований, учитывать требования заказчика. На этом этапе выполняется технико-экономическое обоснование работы, приводятся ожидаемые результаты, отмечаются преимущества новой техники перед существующими отечественными и зарубежными аналогами, рассчитывается ориентировочная экономическая эффективность работы. Разрабатываемая новая техника должна соответствовать по своим технико-экономическим параметрам мировому уровню на период ее производства. Техническое задание разрабатывает исполнитель НИР и согласовывает с заказчиком, а в необходимых случаях -- с ведущей организацией по данной продукции и с разработчиком программы по решению этой научно-технической проблемы.

Выбор направления исследования выполняется с целью определения направления исследования и способов решения поставленных задач. На этом этапе проводятся сбор и изучение научно-технической литературы, нормативно-технической документации. информации об аналогах и других материалов по теме. Выполняются работы по патентным исследованиям. Составляется отчет о патентных исследованиях.

На этапе выбора направления исследования формируются возможные направления решения задач, поставленных в техническом задании; уточняется экономическая эффективность от внедрения новой продукции; определяются сроки освоения развернутого производства и морального старения продукции; разрабатывается общая методика проведения исследований; составляются программа работ, планы-графики и т. п.

Теоретические и экспериментальные исследования проводятся с целью получения необходимых теоретических обоснований предлагаемых решений. При выполнении поисковых НИР на этом этапе выявляют необходимость проведения экспериментов для подтверждения отдельных положений теоретических исследований или для получения конкретных значений необходимых параметров; разрабатываются методики экспериментальных исследований, подготавливаются макеты и испытательное оборудование, проводятся эксперименты, результаты экспериментов сопоставляются с теоретическими исследованиями. При выполнении прикладных НИР в связи с отсутствием этапа «выбор направления исследования» некоторые его работы проводятся вместе с теоретическими и экспериментальными исследованиями.

Прикладные НИР часто включают этап разработки, изготовления и испытания макета оборудования. Его проводят в тех случаях, когда необходимо создать макет оборудования с целью исследования отдельных характеристик и режимов работы нового изделия. Для изготовления макета разрабатывают эскизную конструкторскую документацию. После изготовления и испытания макета проводят экспериментальные работы. Завершается этап разработкой предложений по технологии изготовления новой техники и оформлением протокола испытаний.

Обобщение и оценка результатов исследований предполагает составление и оформление отчета, который должен содержат обобщение результатов работ, проведенных на всех этапах НИР, и рекомендации по разработке новой техники. В этот период оценивается полнота решения поставленных задач. При необходимости приводятся дополнительные исследования. Если установлена целесообразность выполнения проектных работ, то разрабатываются проект технического задания на проведение ОКР и предложения по стандартизации новой техники. Результаты научно-исследовательской работы рассматриваются на научно-техническом совете или его секции.

Завершающим этапом является «Приемка НИР». На этом этапе НИР готовятся к рассмотрению приемочной комиссией, которая назначается организацией-разработчиком или организацией-заказчиком (для подготовительных работ). Вид приемки НИР устанавливается в техническом задании и зависит от важности исследования и его стоимости. Комиссия принимает НИР в соответствии с подписанной ею программой. Работы оцениваются путем сопоставления результатов с требованиями, установленными в техническом задании. По результатам приемки приемочная комиссия составляет акт, который утверждается специальным решением комиссии. НИР считается выполненной и принятой после утверждения решения по акту приемки организацией, назначившей комиссию, при наличии документа о положительном результате рассмотрения работы на научно-техническом совете или его секции и утвержденного отчета о НИР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе были рассмотрены дисперсионный анализ, а именно однофакторный дисперсионный анализ, разбиение суммы квадратов, проверка значимости. основная логика дисперсионного анализа, зависимые и независимые переменные, двухфакторный дисперсионный анализ, трехфакторный дисперсионный анализ. Также раскрыт вопрос планирования и организации отдельных этапов и в целом научных исследований, выбор направления научных исследований, содержание и этапы научно-исследовательских работ.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Ковалев А. И. «Методы научных исследований. Введение в дисциплину»: Учеб. пособие. -Севастополь:СНУЯЭиП, 2005. -244с.

2. Электронный учебник StatSoft [Электронный ресурс] - адрес доступа http: //www. statsoft. ru/home/portal/default. asp

3. Софийский И. Ю. /Теория и практика научных исследований: учеб. пособие. — Севастополь: СНУЭЯиП, 2011. — 400с. :ил.

4. В. И. Крутов, И. М. Грушко, В. В. Попов, А. Я. Савельев, Л. Н. Сумароков, В. А. Веников, Н. М. Когдов. О. В. Тимофеева, А. В. Чус, А. И. Мемот. Основы научных исследований: Учеб. для техн. вузов. — М. :высш. шк., 1989. — 400с. :ил.

5. Организация научно-исследовательских работ и конструкторской підготовки производства [Электронный ресурс] - адрес доступа http: //kylbakov. ru/page34/page36/index. html

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой