Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Лекция 6: Независимые повторности как основа для вероятностных выводов о
Содержание
- 1. Лекция 6: Независимые повторности как основа для вероятностных выводов о
- 2. Задачи лекцииОзнакомление с понятиями «генеральная совокупность», «экспериментальная
- 3. ОпределенияГенеральная совокупность (англ. population или statistical population)
- 4. Генеральная совокупность и выборка Биологи распространяют свои
- 5. Генеральная совокупность и выборка Исследовать генеральную совокупность
- 6. Статистика не может:Определить генеральную совокупность, которую Вы
- 7. Выбор генеральной совокупностиВ каждом конкретном случае генеральная
- 8. Чем больше генеральная совокупность – тем глобальнее
- 9. Эмпирическое правилоНазвание работы не должно вводить читателя в заблуждение относительно исследованной Вами генеральной совокупности.
- 10. Пример: название шире содержания книги Читатель вправе
- 11. Пример: название шире содержания книги Северотаежные хвойные леса;Выбросы медно-никелевых заводов;Только почвы и растительность.
- 12. Пример: название шире содержания книги Содержание книги
- 13. Пример: название шире содержания книги Генеральная совокупность:
- 14. Пример: название соответствует содержанию книги
- 15. Пример: название соответствует содержанию книги Генеральная совокупность: ...Объект изучения:...
- 16. О чем эта книга?Генеральная совокупность: ???Объект изучения:???
- 17. О чем эта книга?Генеральная совокупность: ???Объект изучения:???
- 18. О чем эта книга?Генеральная совокупность: …Объект изучения:…
- 19. Выборка из одного объекта?Хотя в обыденной жизни
- 20. Выборка из одного объекта?Г.С. Малышева и П.Д.
- 21. Взятие выборки – ключевой момент исследованияХарактеристики выборки
- 22. Область генерализации выводов зависит от плана экспериментаЗадача:
- 23. Область генерализации выводов зависит от плана экспериментаВсе
- 24. Область генерализации выводов зависит от плана экспериментаВсе
- 25. Возникает вопрос: что делать, если исследователь не
- 26. Эмпирическое правилоСосчитайте в своем экспериментальном плане всё,
- 27. Репрезентативность выборкиДля того, чтобы параметры выборки могли
- 28. Репрезентативность выборкиДля того, чтобы параметры выборки могли
- 29. Смещение оценок при взятии выборкиМожно ли изучать
- 30. Смещение оценок при взятии выборкиМожно ли изучать
- 31. Смещение оценок при взятии выборкиМожно ли изучать
- 32. Смещение оценок при взятии выборкиМожно ли изучать
- 33. Смещение оценок при взятии выборкиОсобенно опасный случай
- 34. Случайный отборПолучение несмещенной оценки чаще всего достигается
- 35. Реализация случайного отбораПронумеровать некоторое количество объектов, существенно
- 36. Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязненияВ
- 37. Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязненияВ
- 38. Случайный выбор 3 ПП из 12
- 39. Случайный выбор 3 ПП из 12
- 40. Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязненияВ
- 41. Лирическое отступление... я взялся за исследования плотности
- 42. «Классический» вариант (научное описание) «Вдоль каждой
- 43. «Слепой тест»Во многих случаях целесообразно проводить «слепой
- 44. Это полезно запомнить:Биологи обычно распространяют свои выводы
- 45. ОпределениеЭкспериментальная единица – это один из группы
- 46. Независимость экспериментальных единицНезависимость экспериментальных единиц - ключевой
- 47. ОпределениеИзмеряемая (оцениваемая) единица (англ. evaluation unit) –
- 48. Экспериментальная единица, измеряемая единица и выборкаЭкспериментальная единица
- 49. Что считать экспериментальной единицей?К. А. Смирнов
- 50. Что считать экспериментальной единицей?В каждом из
- 51. Как следовало заложить подобный эксперимент?Выбрать на местности
- 52. Как следовало заложить подобный эксперимент?Выбрать на местности
- 53. Экспериментальная и измеряемая единицы
- 54. Источники ошибок в активном эксперименте Все
- 55. Ошибки в активном эксперименте
- 56. Ошибки в активном эксперименте
- 57. Ошибки в активном эксперименте
- 58. Успех эксперимента зависит от способности исследователя уменьшить
- 59. План активного эксперимента должен включать:Контрольные повторности.Более чем
- 60. КонтрольОбщим правилом закладки эксперимента является наличие контроля.
- 61. КонтрольКонтроль вовсе не означает отсутствия каких бы
- 62. Выбор контрольного воздействияИзучали влияние некоторого лекарственного препа-рата
- 63. Выбор контрольного воздействияИзучали влияние некоторого лекарственного препа-рата
- 64. ОписаниеС. А. Остроумов (2000) изучал влияние химических
- 65. ОписаниеС. А. Остроумов (2000) изучал влияние химических
- 66. ОписаниеБ. П. Ильяшук и Е. А. Ильяшук
- 67. ОписаниеБ. П. Ильяшук и Е. А. Ильяшук
- 68. Повторяемость и рандомизацияПрименять статистические методы для получения
- 69. ОпределениеРандомизация (от англ. random – выбранный наугад,
- 70. Значение рандомизацииРандомизация уменьшает влияние экспериментатора на результат
- 71. Со статистической точки зрения, только рандомизация (то
- 72. Это и только это условие дает возможность
- 73. Рандомизация в пассивном экспериментеОписаниеОценивали влияние загрязнения на
- 74. Рандомизация в пассивном экспериментеКритикаЕсть основания считать, что
- 75. Лирическое отступлениеВсё, что может испортиться, обязательно испортится.
- 76. Случайные неконтролируемые события в ходе экспериментаПри проведении
- 77. Случайные неконтролируемые события в ходе экспериментаБороться с
- 78. Пространственное размещение экспериментальных единицВ пассивных экспериментах экспериментальные
- 79. Перемешивание и рандомизацияВо многих случаях перемешивание достигается
- 80. Размещение экспериментальных единицHurlbert 1984ПравильноНеправильно
- 81. Реальные примеры неудачного размещения площадокHurlbert 1984
- 82. Размещение опытных делянок – любимый пример планирования
- 83. Размещение экспериментальных единиц в лабораторииFig 3. Germination of peas at various acid rain treatments (http://www.odec.ca/projects/2008/shar8a3/results.html).
- 84. Размещение экспериментальных единиц в лабораторииНЕПРАВИЛЬНО: повторности сблокированы (а должны быть перемешаны)
- 85. Это полезно запомнить:Экспериментальная единица – это один
- 86. Это полезно запомнить:Применять статистические методы для получения
- 87. Скачать презентанцию
Задачи лекцииОзнакомление с понятиями «генеральная совокупность», «экспериментальная единица», «измеряемая единица» и «выборка».Ознакомление с правилами взятия выборок.Ознакомление с источниками ошибок в контролируемом эксперименте.Приобретение навыков критического анализа научных текстов.Приобретение навыков критического анализа экспериментальных
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Лекция 6: Независимые повторности как основа для вероятностных выводов о свойствах
генеральной совокупности
Слайд 2Задачи лекции
Ознакомление с понятиями «генеральная совокупность», «экспериментальная единица», «измеряемая единица»
и «выборка».
Ознакомление с правилами взятия выборок.
Ознакомление с источниками ошибок в
контролируемом эксперименте.Приобретение навыков критического анализа научных текстов.
Приобретение навыков критического анализа экспериментальных планов.
Слайд 3Определения
Генеральная совокупность (англ. population или statistical population) – это совокупность
(множество) объектов либо явлений, в отношении которого формулируется научная гипотеза
и/или на которые предполагается распространить выводы конкретного исследования.Выборка (англ. sample) – это множество объектов, выбранных для изучения из генеральной совокупности.
Слайд 4Генеральная совокупность и выборка
Биологи распространяют свои выводы на более
широкий круг объектов, чем непосредственно изученные в ходе эксперимента.
Постановка задачи
предполагает, что выводы можно применять к генеральной совокупности (population). 
Слайд 5Генеральная совокупность и выборка
Исследовать генеральную совокупность мы обычно не
можем; поэтому для получения информации используется некая выборка.
Получение (или невозможность
получе-ния) адекватной выборки определяют успех (или неудачу) исследования.Одна из обычных ошибок –распространение выводов на более широкую генеральную совокупность, чем та, из которой были взяты выборки.
Слайд 6Статистика не может:
Определить генеральную совокупность, которую Вы хотите изучить.
Взять репрезентативную
выборку из этой генеральной совокупности.
Случайным образом распределить повторности по отношению
к планируемым экспериментальным воздействиям.Выбрать переменные для измерения / подсчета, а также выбрать способ измерения / учета, не приводящий к получению смещенной оценки.
Лекция 3
Эти задачи решаются на этапе планирования
исследования (эксперимента).
Материал должен быть собран таким образом,
чтобы на его основе можно было сделать
вероятностные выводы о генеральной совокупности.
Слайд 7Выбор генеральной совокупности
В каждом конкретном случае генеральная совокупность выбирается, исходя
из целей исследования.
Примеры генеральных совокупностей:
Леса;
Леса умеренного пояса;
Хвойные леса;
Сосновые леса;
Сосняки-беломошные;
Сосняки-беломошные
Архангельской области.
Слайд 8Чем больше генеральная совокупность – тем глобальнее выводы, и тем
больший интерес вызывает исследование.
Чем больше генеральная совокупность – тем сложнее
получить репрезентативную выборку, тем выше вероятность случайных эффектов.Выбор генеральной совокупности
Слайд 9Эмпирическое правило
Название работы не должно вводить читателя в заблуждение относительно
исследованной Вами генеральной совокупности.
Слайд 10Пример: название шире содержания книги
Читатель вправе ожидать информации о
влиянии ВСЕХ типов атмосферного загрязнения на ВСЕ типы лесных экосистем
и на ВСЕ компоненты лесных экосистем.
Слайд 11Пример: название шире содержания книги
Северотаежные хвойные леса;
Выбросы медно-никелевых заводов;
Только
почвы и растительность.
Слайд 12Пример: название шире содержания книги
Содержание книги соответствует
заголовку: «Почвы
и
растительность северотаежных
хвойных лесов в окрестностях
медно-никелевых заводов».
Слайд 13Пример: название шире содержания книги
Генеральная совокупность:
Северотаежные хвойные леса
в
окрестностях медно-никелевых
заводов.
Объект изучения:
Почвы и растительность.
Слайд 15Пример: название соответствует содержанию книги
Генеральная
совокупность:
...
Объект
изучения:
...
Слайд 19Выборка из одного объекта?
Хотя в обыденной жизни на основе изучения
одного (!) человека никто не делает выводы типа «все мужчины
– брюнеты», столь же «обоснованные» выводы, к сожалению, довольно часто встречаются в биологических публикациях.
Слайд 20Выборка из одного объекта?
Г.С. Малышева и П.Д. Малаховский (2000) озаглавили
статью "Пожары и их влияние на растительность сухих степей".
Статья описывает
последствия одного пожара.Авторы распространили выводы (основанные на единственном наблюдении) на воздействие всех пожаров на растительность всех сухих степей.
Слайд 21Взятие выборки – ключевой момент исследования
Характеристики выборки выступают в качестве
приближенных оценок характеристик генеральной совокупности.
При корректном взятии выборки методы статистики
позволяют определить доверительный интервал (в который с заданной вероятностью попадет истинное значение). При НЕкорректном взятии выборки исследователь не имеет права делать вероятностные выводы о генеральной совокупности.
Слайд 22Область генерализации выводов зависит от плана эксперимента
Задача: оценить скорость разложения
березовых листьев в озерах Кольского полуострова (на глубинах около 1
м).Метод: 40 мешков из капроновой сетки наполняют березовыми листьями, взвешивают, пересчитывают на абсолютно сухой вес, помещают на дно на глубине около 1 м, вынимают через год и определяют потерю веса.
Слайд 23Область генерализации выводов зависит от плана эксперимента
Все 40 мешков опущены
на дно оз. Большой Вудъявр на территории ботанического сада. Результаты
можно применять только к данному участку побережья.Все 40 мешков опущены на дно оз. Большой Вудъявр по всему периметру с примерно равными интервалами. Результаты можно применять к данному озеру.
Мешки опущены на дно четырех озер, ближайших к г. Кировск, 10 мешков в одно озеро: 5 мест (удаленных на несколько сотен метров), 2 мешка в одно место. Результаты (по-видимому) можно применять к озерам центральной части Кольского полуострова.
Мешки опущены на дно десяти озер, выбранных случайным образом (составлен пронумерованный список всех озер Кольского полуострова; выбор осуществлен с помощью таблицы случайных чисел), 4 мешка в одно озеро: 2 места (удаленных на несколько сотен метров), 2 мешка в одно место. Результаты можно применять к озерам Кольского полуострова в целом.
Слайд 24Область генерализации выводов зависит от плана эксперимента
Все 40 мешков опущены
на дно оз. Большой Вудъявр на территории ботанического сада. Результаты
можно применять только к данному участку побережья.Все 40 мешков опущены на дно оз. Большой Вудъявр по всему периметру с примерно равными интервалами. Результаты можно применять к данному озеру.
Мешки опущены на дно четырех озер, ближайших к г. Кировск, 10 мешков в одно озеро: 5 мест (удаленных на несколько сотен метров), 2 мешка в одно место. Результаты (по-видимому) можно применять к озерам центральной части Кольского полуострова.
Мешки опущены на дно десяти озер, выбранных случайным образом (составлен пронумерованный список всех озер Кольского полуострова; выбор осуществлен с помощью таблицы случайных чисел), 4 мешка в одно озеро: 2 места (удаленных на несколько сотен метров), 2 мешка в одно место. Результаты можно применять к озерам Кольского полуострова в целом.
Слайд 25Возникает вопрос: что делать, если исследователь не может реализовать план
(d)?
Ответ прост: переформулировать задачу так, чтобы она соответствовала возможностям
исследователя, например, улучшенному (со случайным выбором озер) плану (c). В этом случае исследователь может сделать вероятностный вывод о скорости разложения листьев в озерах центральной части Кольского полуострова.
Кроме того, исследователь может сделать интуитивный вывод о применимости этого результата к озерам других регионов.
Область генерализации выводов зависит от плана эксперимента
Слайд 26Эмпирическое правило
Сосчитайте в своем экспериментальном плане всё, что поддается подсчету.
Если какой-либо из объектов (озеро, грядка, дерево, теплица) имеется в
единственном числе, подумайте, не совершаете ли вы ошибку.
Слайд 27Репрезентативность выборки
Для того, чтобы параметры выборки могли служить приближенными оценками
параметров генеральной совокупности, выборка должна быть репрезентативной (представительной).
Необходимо принять
меры к обеспечению встречаемости в выборке всех существующих в генеральной совокупности значений признаков в той же пропорции, как и в генеральной совокупности.
Слайд 28Репрезентативность выборки
Для того, чтобы параметры выборки могли служить приближенными оценками
параметров генеральной совокупности, выборка должна быть репрезентативной (представительной).
Необходимо принять
меры к обеспечению встречаемости в выборке всех существующих в генеральной совокупности значений признаков в той же пропорции, как и в генеральной совокупности.
Слайд 29Смещение оценок при взятии выборки
Можно ли изучать уровень изъятия листвы
растениеядными насекомыми по образцам, хранящимся в гербариях?
Нельзя, поскольку ботаники, несомненно,
отбраковывают сильно поврежденные растения в процессе сбора образцов.Оценка, полученная на основании изучения гербарных образцов, будет заниженной.
Слайд 30Смещение оценок при взятии выборки
Можно ли изучать уровень изъятия листвы
растениеядными насекомыми по образцам, хранящимся в гербариях?
Нельзя, поскольку ботаники, несомненно,
отбраковывают сильно поврежденные растения в процессе сбора образцов.Оценка, полученная на основании изучения гербарных образцов, будет заниженной.
Слайд 31Смещение оценок при взятии выборки
Можно ли изучать содержание диоксинов по
образцам, хранящимся в гербариях?
Можно, поскольку ботаники не имеют возможности оценить
этот параметр в процессе сбора материала.Оценка, полученная на основании изучения гербарных образцов, будет несмещенной.
Слайд 32Смещение оценок при взятии выборки
Можно ли изучать содержание диоксинов по
образцам, хранящимся в гербариях?
Можно, поскольку ботаники не имеют возможности оценить
этот параметр в процессе сбора материала.Оценка, полученная на основании изучения гербарных образцов, будет несмещенной.
Слайд 33Смещение оценок при взятии выборки
Особенно опасный случай – подбор места
взятия пробы таким образом, чтобы полученный результат согласовывался с рабочей
гипотезой.Например, при изучении эффектов загрязнения исследователи склонны в загрязненных местообитаниях выбирать наиболее поврежденные деревья, а в контрольных местообитаниях – наименее поврежденные.
Слайд 34Случайный отбор
Получение несмещенной оценки чаще всего достигается за счет случайного
отбора.
Под случайным отбором понимают такую процедуру, при которой каждый
объект, относящийся к генеральной совокупности, имеет равные шансы попасть в выборку. 
Слайд 35Реализация случайного отбора
Пронумеровать некоторое количество объектов, существенно (в 5-10 раз)
превышающее необходимый объем выборки. Затем составить выборку с применением генератора
случайных чисел.Берем пробы с каждого пятого дерева сосны, встретившегося на нашем пути.
Существует множество вариантов…
Слайд 36Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязнения
В выбранных местообитаниях (например,
в ельниках чернично-зеленомошных) размечают блоки с избыточным количеством ПП.
Выбор ПП
осуществляют с помощью генератора случайных чисел.Метод впервые реализован в рамках финско-русского проекта (2008-2010 гг.)
Слайд 37Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязнения
В выбранных местообитаниях (например,
в ельниках чернично-зеленомошных) размечают блоки с избыточным количеством ПП.
Выбор ПП
осуществляют с помощью генератора случайных чисел.Метод впервые реализован в рамках финско-русского проекта (2008-2010 гг.)
Слайд 40Случайный выбор ПП при изучении промышленного загрязнения
В выбранных местообитаниях (например,
в ельниках чернично-зеленомошных) размечают блоки с избыточным количеством ПП.
Выбор ПП
осуществляют с помощью генератора случайных чисел.
Слайд 41Лирическое отступление
... я взялся за исследования плотности [растительного]
покрова. Обычно
для этого пользуются кругом Раункиера –
инструментом, придуманным не иначе
как самим дьяволом. С виду это невинная вещица, обыкновенный металлический
обруч; но на деле это дьявольский механизм, предназна-
ченный сводить с ума нормальных людей. Пользуются им
так: нужно встать на открытом участке болота, закрыть
глаза, повернуться несколько раз, словно волчок, и
бросить круг как можно дальше. Вся эта сложная проце-
дура, якобы обеспечивающая бросок "наугад", на самом
деле неизбежно приводила к тому, что я каждый раз
терял круг и тратил уйму времени на его поиски ...
Фарли Моуэт. Не кричи: волки!
![Лирическое отступление... я взялся за исследования плотности [растительного] покрова. Обычно для этого пользуются кругом Раункиера – инструментом,](/img/thumbs/d75465ecf482ba76443a012c8b3808b0-800x.jpg "Лекция 6: Независимые повторности как основа для вероятностных выводов о Лирическое отступление... я взялся за исследования плотности [растительного] покрова. Обычно для")
Слайд 42«Классический» вариант (научное описание)
«Вдоль каждой пробной площади, примерно
в середине ее, отмечали кольями через 20 м базисную линию.
Из таблиц случайных чисел последовательно брали две величины: первая из них показывала число метров, откладываемых на базисной линии от ее начала; вторая - расстояние от базисной линии под углом 90о. Если второе число оказывалось четным, то двигались вправо, если нечетным - влево. Для нахождения следующей точки повторяли эту процедуру от конца первой координаты и т.д. В зависимости от ширины пробных площадей пользовались разными таблицами случайных чисел (до 24, до 49). Каждая установленная точка служила углом блока учетных площадок размерами 1x4 м.»Т. Пааль, Я. Пааль. Структура ценопопуляций
брусники. Таллинн, 1989, с. 53
Слайд 43«Слепой тест»
Во многих случаях целесообразно проводить «слепой тест», по крайней
мере с частью выборки; при этом сравнивают результаты, полученные лицами,
знакомыми и не знакомыми с проверяемой гипотезой.Субъективизм особенно высок при изучении социальных и психологических явлений; в статьях по этим дисциплинам часто встречаются фразы типа «Сущность проверяемой гипотезы была неизвестна как респондентам, так и лицам, проводившим опрос».
Слайд 44Это полезно запомнить:
Биологи обычно распространяют свои выводы на более широкий
круг объектов, чем непосредственно изученные в ходе эксперимента.
Исследовать генеральную совокупность
мы обычно не в состоянии; поэтому для проведения эксперимента используется некая выборка.Характеристики выборки выступают в качестве приближенных оценок характеристик генеральной совокупности.
Если условия, обеспечивающие взятие репрезентативной и несмещенной выборки, не соблюдены, то исследователь не имеет права делать вероятностные выводы о генеральной совокупности.
Слайд 45Определение
Экспериментальная единица – это один из группы исходно равноценных объектов
(например, участков территории, организмов или любых других подразделений экспериментального материала),
который экспериментатор выбирает для некоторого воздействия и который испытывает это воздействие независимо от всех остальных объектов той же группы.
Слайд 46Независимость экспериментальных единиц
Независимость экспериментальных единиц - ключевой элемент их определения.
Эта
независимость должна соблюдаться на всех стадиях эксперимента.
Независимость означает, что
любые два объекта, подвергающиеся одному и тому же воздействию, в остальном находятся в сходных условиях. На необходимость четкого соблюдения независимости экспериментальных единиц (которые он называл «настоящими повторностями») впервые (еще в 1930х гг.), по-видимому, обратил внимание А. А. Любищев.
Слайд 47Определение
Измеряемая (оцениваемая) единица (англ. evaluation unit) – это элемент экспериментальной
единицы, служащий основой для получения индивидуальной оценки либо замера.
Экспериментальная
единица может (но не обязана) состоять из нескольких
измеряемых единиц.
Слайд 48Экспериментальная единица, измеряемая единица и выборка
Экспериментальная единица рассматривается как истинная
повторность при статистическом анализе данных.
Измеряемая единица (элемент выборки) далеко не
всегда совпадает с экспериментальной единицей.Ошибки в разграничении этих понятий наиболее часто приводят к просчетам при интерпретации результатов (подробнее – в следующей лекции).
Слайд 49Что считать
экспериментальной единицей?
К. А. Смирнов (2001) сравнивал характеристики растительности
внутри огороженного участка леса (ограда использовалась для того, чтобы исключить
влияние лосей) и вне этого участка.В каждом из вариантов (огороженный и неого-роженный участки) заложено 35 площадок.
Экспериментальная единица = участок леса.
Два варианта опыта: огороженный и неогороженный.
Оба варианта - в единственной повторности.
Слайд 50Что считать
экспериментальной единицей?
В каждом из вариантов (огороженный и неогороженный
участки) заложено 35 площадок.
Эти площадки нельзя считать независимыми.
Использование данного
плана позволяет найти различия между двумя участками леса; однако не позволяет делать вывод о том, что причиной наблюдаемых различий стало огораживание.Различия могли существовать до начала эксперимента.
Различия могли появиться в результате случайных (неконтролируемых) событий, затронувших один из двух участков.
Слайд 51Как следовало заложить подобный эксперимент?
Выбрать на местности необходимое количество учетных
площадок;
Описать их по интересующим исследователя параметрам;
Случайным образом выбрать площадки для
огораживания;Убедиться, что до начала эксперимента различия между двумя группами площадок отсутствуют;
Огородить выбранные площадки.
Слайд 52Как следовало заложить подобный эксперимент?
Выбрать на местности необходимое количество учетных
площадок.
Описать их по интересующим исследователя параметрам.
Случайным образом выбрать площадки для
огораживания.Убедиться, что до начала эксперимента различия между двумя группами площадок отсутствуют.
Огородить выбранные площадки.
Слайд 54Источники ошибок
в активном эксперименте
Все эксперименты подвержены различного рода
влияниям, как случайным, так и закономерным, и эти влияния могут
послужить причиной получения ошибочных выводов.
Слайд 58Успех эксперимента зависит от способности исследователя уменьшить воздействие этих «вредоносных»
факторов до такой степени, когда они не могут повлиять на
конечный результат.Даже когда экспериментатор убежден в том, что некоторый источник ошибок в данном случае отсутствует, большинство из приведенных способов борьбы с ошибками следует считать обязательными.
Источники ошибок
в активном эксперименте
Слайд 59План активного эксперимента должен включать:
Контрольные повторности.
Более чем одну повторность для
каждой комбинации изучаемых факторов (replication).
Случайное соотнесение каждой из комбинаций изучаемых
факторов с определенной экспериментальной единицей (randomization).«Перемешивание» изучаемых воздействий (interspersion).
Слайд 60Контроль
Общим правилом закладки эксперимента является наличие контроля.
В экспериментах с
биологическими системами необходимость контроля диктуется в первую очередь тем, что
система претерпевает некоторые изменения с течением времени.
Слайд 61Контроль
Контроль вовсе не означает отсутствия каких бы то ни было
манипуляций: контролем считают экспериментальные единицы, с которыми сравнивают экспериментальные единицы,
получившее некоторое (интересующее экспериментатора) воздействие.Как и во многих обсуждавшихся ранее случаях, выбор контроля зависит от цели эксперимента.
Слайд 62Выбор контрольного воздействия
Изучали влияние некоторого лекарственного препа-рата на мышей. Четыре
группы мышей получали:
инъекцию препарата в солевом растворе;
инъекцию солевого раствора;
введение
иглы (без инъекции);никакого воздействия.
В данном опыте группы 2, 3 и 4 выступают в качестве контроля по отношению к группам 1, 2 и 3 при проверке следующих гипотез:
об эффекте препарата (1, эксперимент; 2, контроль),
об эффекте солевого раствора (2, эксперимент; 3, контроль),
об эффекте укола иглой (3, эксперимент; 4, контроль).
Слайд 63Выбор контрольного воздействия
Изучали влияние некоторого лекарственного препа-рата на мышей. Четыре
группы мышей получали:
инъекцию препарата в солевом растворе;
инъекцию солевого раствора;
введение
иглы (без инъекции);никакого воздействия.
В данном опыте группы 2, 3 и 4 выступают в качестве контроля по отношению к группам 1, 2 и 3 при проверке следующих гипотез:
об эффекте препарата (1, эксперимент; 2, контроль);
об эффекте солевого раствора (2, эксперимент; 3, контроль);
об эффекте укола иглой (3, эксперимент; 4, контроль).
Слайд 64Описание
С. А. Остроумов (2000) изучал влияние химических сигналов на количество
поднимающейся по ручью кеты
До применения экстрактов рыбы не выходили из
пруда в ручей, однако стали заплывать в поток через 40 мин после внесения в него экстракта.Критика
Наблюдение без повторностей и без контроля; связать заход рыб в ручей с применением экстракта можно логически, но не статистически
Поднимавшиеся по ручью рыбы не возвращались обратно в пруд к началу следующего эксперимента.
Следовало не повторять опыт в одном ручье, а провести одинаковые опыты в разных ручьях.
Выбор контрольного воздействия
Слайд 65Описание
С. А. Остроумов (2000) изучал влияние химических сигналов на количество
поднимающейся по ручью кеты
До применения экстрактов рыбы не выходили из
пруда в ручей, однако стали заплывать в поток через 40 мин после внесения в него экстракта.Критика
Наблюдение без повторностей и без контроля; связать заход рыб в ручей с применением экстракта можно логически, но не статистически
Поднимавшиеся по ручью рыбы не возвращались обратно в пруд к началу следующего эксперимента.
Следовало не повторять опыт в одном ручье, а провести одинаковые опыты в разных ручьях.
Выбор контрольного воздействия
Слайд 66Описание
Б. П. Ильяшук и Е. А. Ильяшук (2000) провели палеоэкологический
анализ остатков комаров-звонцов в одном озере в зоне промышленного загрязнения.
Различия в структуре сообщества до и после пуска комбината авторы интерпретировали как результат загрязнения.
Критика
Наблюдение без повторностей и без контроля, в котором связать изменение состава сообщества с промышленным загрязнением сложно даже логически.
Для проверки гипотезы о влиянии загрязнения следовало бы проанализировать как минимум два загрязненных и два незагрязненных озера.
Выбор контрольного воздействия
Слайд 67Описание
Б. П. Ильяшук и Е. А. Ильяшук (2000) провели палеоэкологический
анализ остатков комаров-звонцов в одном озере в зоне промышленного загрязнения.
Различия в структуре сообщества до и после пуска комбината авторы интерпретировали как результат загрязнения.
Критика
Наблюдение без повторностей и без контроля, в котором связать изменение состава сообщества с промышленным загрязнением сложно даже логически.
Для проверки гипотезы о влиянии загрязнения следовало бы проанализировать как минимум два загрязненных и два незагрязненных озера.
Выбор контрольного воздействия
Слайд 68Повторяемость и рандомизация
Применять статистические методы для получения вероятностных выводов можно
тогда и только тогда, если:
Имеется более чем одна экспериментальная единица
для каждой комбинации факторов;Каждая комбинация факторов случайным образом соотнесена с определенной экспериментальной единицей.
Слайд 69Определение
Рандомизация (от англ. random – выбранный наугад, случайный) – процедура
случайного выбора элементов генеральной совокупности при взятии выборки, а также
процедура случайного соотнесения экспериментальных единиц с определенными типами воздействия.
Слайд 70Значение рандомизации
Рандомизация уменьшает влияние экспериментатора на результат эксперимента, тем самым
приближая выборочное значение к истинному значению.
Рандомизация требуется не только
при соотнесении воздействия с определенной экспериментальной единицей, но и при определении последовательности проведения всех процедур.
Слайд 71Со статистической точки зрения, только рандомизация (то есть случайный выбор
из полного множества возможных вариантов) позволяет корректно оперировать с вероятностями
событий.Значение рандомизации
Слайд 72Это и только это условие дает возможность точного определения α
(вероятность ошибки первого типа - отклонение истинной гипотезы) и вычисление
соответствующих значений статистических критериев.Если принцип рандомизации нарушен (то есть выбор экспериментальной единицы для заданного воздействия не случаен), значение α определить нельзя. В этом случае интерпретация результатов приобретает оттенок субъективности.
Значение рандомизации
Слайд 73Рандомизация в пассивном эксперименте
Описание
Оценивали влияние загрязнения на эффективность фотосинтетической системы
II у березы извилистой.
Изучаемые участки в зоне действия комбината
цветной металлургии расположены вдоль шоссе, пересекающего загрязненную территорию по направлению с юга на север. Исследователь начинает работу утром на одной из крайних (контрольных) точек, в течение первой половины дня движется по шоссе к комбинату, делает остановку на обед в городе, а затем удаляется от него и к вечеру прибывает на другую контрольную точку.
Слайд 74Рандомизация в пассивном эксперименте
Критика
Есть основания считать, что зависимость параметра от
расстояния до комбината по крайней мере частично вызвана суточными колебаниями
температуры, поскольку все замеры на сильно загрязненных площадках проводились в середине дня, а на контроле – утром и вечером.Полностью рандомизированный план требует посещения экспериментальных площадок в порядке, определенном с помощью таблицы случайных чисел
Промежуточный вариант: для каждой точки случайным образом определяют принадлежность к 1й либо 2й серии измерений; 1я серия наблюдений выполняется в течение первой половины дня при движении с юга на север, 2я - во второй половине дня при движении с севера на юг.
Слайд 75Лирическое отступление
Всё, что может испортиться, обязательно испортится.
Всё, что не
может испортиться, тоже испортится.
Первый закон Чизхолма и следствие из
него.
Слайд 76Случайные неконтролируемые события в ходе эксперимента
При проведении эксперимента всегда случается
множество событий, которые невозможно было предусмотреть при планировании.
При работе
в лесу на одной из площадок грибники разведут костер, на второй нарежут березовые ветки на веники, по третьей проедет непонятно откуда взявшийся трактор, на четвертой случится вспышка массового размножения какого-либо вредителя, пятую вы просто не сможете найти... В теплице перегорят лампочки, испортится отопление, хулиганы разобьют стекла, случится потоп из-за засоренной канализации…
Слайд 77Случайные неконтролируемые события в ходе эксперимента
Бороться с последствиями подобных явлений
крайне трудно, особенно в тех случаях, когда «капризы» статистики требуют
равного числа экспериментальных единиц для всех вариантов эксперимента.Поэтому во всех случаях, когда это возможно, в эксперименте следует предусматривать некоторый «запас прочности»: так, если расчеты показывают, что необходимо 4 пары площадок (контроль + воздействие), лучше всего заложить 5-6 пар (в зависимости от трудоемкости и продолжительности эксперимента).
Слайд 78Пространственное размещение экспериментальных единиц
В пассивных экспериментах экспериментальные единицы исходно изолированы,
и их пространственную приуроченность мы изменить не в силах.
Если
мы планируем активный эксперимент, то первоочередной задачей исследователя становится правильное размещение экспериментальных единиц.
Слайд 79Перемешивание и рандомизация
Во многих случаях перемешивание достигается более или менее
автоматически, путем случайного соотнесения объекта и воздействия.
С практической точки
зрения перемешивание важнее рандомизации: рандомизация описывает процесс, который устраняет возможные погрешности и позволяет корректно определить вероятности ошибки первого рода (α);
перемешивание выдвигает требования к физической структуре эксперимента (то есть к расположению объектов в пространстве и/или времени).
Слайд 83Размещение экспериментальных единиц в лаборатории
Fig 3. Germination of peas at
various acid rain treatments
(http://www.odec.ca/projects/2008/shar8a3/results.html).
Слайд 84Размещение экспериментальных единиц в лаборатории
НЕПРАВИЛЬНО: повторности сблокированы
(а должны быть
перемешаны)
Слайд 85Это полезно запомнить:
Экспериментальная единица – это один из группы исходно
равноценных объектов, который экспериментатор выбирает для некоторого воздействия и который
испытывает это воздействие независимо от всех остальных объектов той же группы.Измеряемая (оцениваемая) единица – это элемент экспериментальной единицы, служащий основой для получения индивидуальной оценки либо замера.
Слайд 86Это полезно запомнить:
Применять статистические методы для получения вероятностных выводов можно
тогда и только тогда, когда:
Имеется более чем одна экспериментальная единица
для каждой комбинации факторов;Каждая комбинация факторов случайным образом соотнесена с определенной экспериментальной единицей.
При планировании активного эксперимента особое значение приобретает правильное размещение экспериментальных единиц.
