ВВЕДЕНИЕ. Non scholae, sed vitae discimus.

Non scholae, sed vitae discimus.

Не для школы, но для жизни учимся.

Человечество изобрело множество методов познания окружающего мира. Если речь идет о религии, то здесь методом познания является личный опыт общения с тем, что люди назвали богом, посредством соблюдения определенных ритуалов в соответствии с религиозным календарем. Роль учебных центров в религии играют монастыри.

Если же речь заходит о науке, то основными методами познания здесь являются классификация собранной первичной информации, эксперимент, математические методы анализа данных и поиска знаний в этих данных, наконец, уточненная классификация научной информации и моделирование. Учебные центры – университеты.

Алгоритм познания можно представить в форме шести последовательных взаимосвязанных шагов:

1. Выбор объекта и предмета познания (исследования), явления, процесса.

2. Регистрация явления, процессов, детектирование, измерение, тестирование или диагностика, создание баз данных; анализ.

3. Выявление закономерностей, обработка данных, создание баз знаний; синтез.

4. Первичная (экспериментальная) попытка управления объектом и предметом познания (исследования), явлением, процессом; проект модели.

5. Обратная связь, коррекция.

6. Надежное управление объектом и предметом познания (исследования), явлением, процессом; окончательная модель.

Одним из наиболее сложных объектов познания является сам человек. До сих пор в науке не существует четких окончательных моделей организма человека, его психики, поведения. Одним из многочисленных примеров тому является противостояние Западной (биолого-анатомической) и Восточной (информационно-энергетической[1]) моделей функционирования организма человека и связанных с ними методов воздействия на человека – лечения человека, адаптации, научения (обучения и тренировки), развития индивидуальных и личностных качеств, качеств субъекта деятельности.

Необходимо учитывать и тот факт, что, с одной стороны, развитие, в настоящее время, компьютерных технологий явилось предпосылкой широкого внедрения методов математического анализа в науки о человеке: медико-биолог-ические исследования [4], психологию [6], физическую культуру и спорт [3].

С другой стороны, уровень овладения специалистами указанных областей деятельности математико-статистическими методами обработки данных оставляет желать лучшего. Не только дипломные работы студентов, но и научные исследования более высокого уровня не дают повода для оптимизма. И цитата из юмористического рассказа О’Генри, приведенная ниже, к сожалению, все чаще становится нормой расчетов данных экспериментальных исследований в таких «НИР»: «Если я съел курочку, а ты остался голодным, значит, в среднем мы съели по пол курочки».

Для устранения сложившегося противоречия и написано настоящее учебно-методическое пособие.

Первый раздел посвящен рассмотрению планов экспериментов с малым количеством объектов исследования.

Второй раздел рассматривает эксперименты с большими объемами выборок.

Третий раздел кратко описывает на примерах методы обработки многомерных данных с помощью компьютерного статистического пакета SPSS. Примеры, приведенные в разделе 3 для расчетов в программе SPSS, в электронном виде, можно заказать, отправив по электронной почте [email protected] запрос с пометкой «примеры SPSS» и Вам будет выслан файл «Воронов_примеры.rar» (3,65 кб), а также, если требуется, файл «Иллюстрированный самоучитель по SPSS.rar» (5,72 Мб). Некоторые примеры заимствованы из [4, 7].

В четвертом разделе описаны планы экспериментов типов O, P, Q, R, S, T, где исследуются объект (O, P), условия (Q, R) и методика (S, T).

Особое внимание автор обращает на прил. 1 и 2. Это одни из лучших образцов проведения экспериментов по указанным планам с малыми и большими выборками, с одной стороны, и подходов к исследованию человека, с другой. Естественно, эти два примера не исчерпывают всего многообразия экспериментальных подходов, но они могут быть преподнесены в качестве крайних образцов широкого спектра экспериментов. Указанная структура учебно-методического пособия продиктована реалиями сегодняшнего дня и многолетним опытом преподавания дисциплины автором.

Так как пособие предназначено прежде всего для приобретения навыков практических расчетов, оно, в основном, построено на конкретных примерах. Автор не ставит своей задачей теоретический анализ методов математической статистики, не заостряет внимание на причинах выбора тех или иных методов анализа данных, он предлагает ряд примеров, которые моделируют наиболее часто встречающиеся задачи из практики.

Автор с благодарностью примет все конструктивные предложения по улучшению настоящего учебно-методического пособия. Отзывы можно направлять на электронный адрес, указанный выше.

И.А. Воронов

14 января 2008 г.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПЛАНЫ