Емпіричні методи дослідження у технічних науках
Назва роботи: Емпіричні методи дослідження у технічних науках
Предметна область: Математика та математичний аналіз
Опис: Аналіз отриманих даних представляє найважливішу частину будь-якого дослідження у зв'язку з чим його виконання здійснюється зазвичай найбільш досвідченим фахівцем зазвичай це керівник теми. Далі наводяться найбільш типові прийоми обробки експериментальних даних, характерні для досліджень кількісного характеру.
Дата завантаження: 2016-09-10
Розмір файлу: 34.6 KB
Роботу скачали: 0 чол.
5.4. ЕМПІРИЧНІ МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ
У технічних науках експериментальні дослідження є обов'язковим елементом НДР, тоді як теоретичні дослідження можуть бути відсутніми. Дослідження, у яких немає теоретичної частини, а закономірності отримують безпосередньо з експериментів без пояснень їх причин, називаються емпіричними. Іншими словами, при емпіричних дослідженнях обмежуються виявленням суто математичних закономірностей між результатами вимірів, а питання, чому виникають такі закономірності, не розглядаються.
Як приклад суто емпіричного підходу можна подати вивчення залежності міцності будь-якого металу від вмісту в ньому конкретної хімічної домішки, якщо це виконувати тільки шляхом виготовлення зразків цього металу (з домішками) та їх випробувань. При вивченні такого питання теоретичними методами довелося б вирішувати досить складні завдання, що відносяться до галузі хімії, фізики твердого тіла і, звичайно, металознавства, включаючи питання утворення різних структур металу, будови його кристалічних ґрат, мікродефектів (дислокацій) тощо. підхід надзвичайно спрощує вирішення такого завдання,зводячи його до виявлення суто математичної закономірності між результатами випробувань. Для цього не потрібно глибоких знань ні в металознавстві, ні в хімії, ні у фізиці твердого тіла. Однак сфера застосування отриманих у такий спосіб результатів залишиться неясною, бо не можна бути впевненим, що враховувався вплив усіх істотних факторів і що результати випробувань в інших умовах не виявляться іншими.
Ще наочнішим може бути приклад з визначенням залежності висоти дерева від діаметра його стовбура (на практиці зазвичай визначають по діаметру не висоту дерев, а обсяг ділової деревини, але в даному випадку це принципового значення не має). Вирішення такої задачі теоретичним шляхом зажадало б використання подання ботаніки, вивчення впливу різних кліматичних, ґрунтових, гідрогеологічних факторів на утворення річних кілець та збільшення висоти дерева. Емпіричний підхід не вимагатиме знань ні ботаніки, ні ґрунтознавства, ні гідрогеології: дослідник просто бере вимірювальні прилади і йде в лісовий масив, де заміряє діаметри стовбурів і висоти трьох-чотирьох десятків випадково обраних дерев.
За наявності лазерного далекоміра та рулетки (або іншого пристосування для виміру діаметрів) на всю роботу у нього потрібно три-чотири години і не більше години на обробку отриманих результатів. Однак отриманий таким простим способом результат не гарантує універсальності: в іншому лісовому масиві, при інших породах дерев шуканий зв'язок діаметра з висотою дерева може виявитися зовсім інший.
У прикладних дослідженнях, а ще більше у розробках емпіричний підхід є надзвичайно поширеним. При вирішенні практичних завдань завжди виникає безліч дрібних приватних питань, які необхідновирішувати швидко, із мінімальними матеріальними витратами. Крім того, завдання, що розглядається, може виявитися занадто важким для теоретичного рішення, і емпіричний підхід може стати тимчасовим «виходом зі становища», тобто рішенням, яке в ході подальших досліджень рано чи пізно знайде своє пояснення, свою область застосування. Таку еволюцію пройшли багато найважливіших законів механіки, теплотехніки, електрики тощо. Наприклад, закон Гука (пропорційність деформацій напруг) був висунутий як суто емпіричний і використовувався в такому розумінні приблизно 300 років. Лише у XX ст. він отримав прийнятне кількісне пояснення як прояв міжатомних та міжмолекулярних взаємодій.
Емпіричним був періодичний закон Д. І. Менделєєва, фізична сутність якого з'ясувалась через багато років.
Мал. 5.8 Порівняння числа злочинів у різних штатах США з душовим доходом за аналізований період (приблизно 3 місяці); дані по 50 штатах (кожна точка відповідає конкретному штату)
Емпіричні дослідження характерні й у гуманітарних досліджень. Як приклад на рис. 5.8 наведено результат емпіричних досліджень зв'язку рівня злочинності у США із середнім рівнем доходів населення, виконаних американськими психологами та юристами у другій половині XX ст. (Дані Г. Кімбла). Результат наведено у формі точкового графіка (діаграми розсіювання), в якому координати кожної точки порівнювані величини (докладніше про такі графіки див. розділ 6).
Наведені вище приклади досить наочно ілюструють переваги та недоліки емпіричного підходу. Як уже зазначалося, гідністю емпіричних залежностей є простота їх отримання, недоліком обмеженість області раціонального застосуванняумовами, у яких їх отримано. За цих умов вони можуть бути як прийнятними, так і неприйнятними, тобто щоразу необхідна експериментальна перевірка в нових умовах.
Слід зазначити, що емпіричні дослідження значно менше теоретичних сприяють поглибленню розуміння навколишньої дійсності, менше відображають сутність явищ, що відбуваються, перспективи вирішення конкретної проблеми. З цієї причини дослідник завжди повинен прагнути давати своє пояснення кожному отриманому результату, формувати якомога достовірнішу теоретичну базу своїх уявлень. Саме це визначає глибину досліджень та їхню пізнавальну цінність. Недооцінку розуміння фізичної сутності досліджуваних явищ дослідники зазвичай називають «повзучим емпіризмом», оскільки орієнтація тільки на емпіричні методи зазвичай означає слабкий прогрес у вирішенні проблем, що виникають, дефіцит принципово нових ідей, відсутність чітких перспектив. З цієї причини в прикладних дослідженнях завжди бажано раціональне поєднання теоретичних та емпіричних методів.
6. АНАЛІЗ ОТРИМАНИХ ДАНИХ
6.1. ЗАГАЛЬНІ ВІДОМОСТІ
Мал. 6.1 Типові способи зображення теоретичних та експериментальних залежностей на початковому етапі аналізу: а при відображенні залежності від однієї змінної, тобто у f(x): 1 теоретична крива, 2 експериментальна крива; б при відображенні залежності від двох змінних типу у f (x 1 , x 2 ).
Першим етапом аналізу отриманих даних, як правило, є їх систематизація шляхом подання таких даних у формі таблиць, карток, каталогів і особливо їх графічна інтерпретація у вигляді графіків, схем, картограм і т.д.побудованих графіків, висуваються відповідні гіпотези, намічаються подальші етапи аналізу. Зазвичай цьому етапі дослідник будує двовимірні графіки типу показаних на рис. 6.1, у тому числі і при розгляді залежності від двох змінних, бо оксанометричні зображення складні та незручні для попереднього аналізу. Залежність двох змінних у = f ( x 1 , х 2 ) зазвичай представляється графіком, у якому вплив однієї зі змінних відображається серією кривих, відповідних різним фіксованим значенням цієї змінної. На рис. 6.1б це значення х2 = C1, х2 = С2, х2 = С3, х2 = С4.
Для зручності аналізу бажано дотримуватися старого правила зображення одержуваних даних: теоретичні результати подаються лінією без виділення на ній окремих точок, що є результатами розрахунку (лінія 1 на рис. 6.1а), експериментальні результати відображаються системою точок (або інших найпростіших фігур), через які проводиться узагальнююча лінія апроксимуюча крива (там же лінія 2). Подання ліній шляхом з'єднання точок між собою, як це зроблено на рис. 6.1, допустимо лише за малому розкиді або за дуже малому числі точок. У більшості випадків апроксимуючу лінію слід проводити не через конкретні точки, а через їх «центри тяжкості» у кожному інтервалі зміни незалежного змінного (докладніше про це йдеться у розділі про регресійний аналіз).
Як зазначалося, під час аналізу результатів експериментів необхідна особлива обережність і неупередженість в оцінках одержуваних даних. Підтверджують або спростовують отриманий результат експерименту погляди самого експериментатора, увага до такого результату має бути однаковим, особливо при малій кількості таких даних.
Основна проблема перших етапіваналізу експериментальних даних у цьому, що відрізнити закономірність від випадковості у часто дуже важко. Для того щоб звести до мінімуму помилки подібного типу, тобто правильно інтерпретувати експериментальні дані та не переплутати випадковість із закономірністю, використовуються методи математичної статистики.