Метод и методика научного исследования, их сущность, основные отличия и роль в науке. Классификация методов научного исследования.

Метод – формализованная процедура решения н.задач опр-го типа, состоящая из взаимосвязанных и опр-м образом упорядоченных операций и действий, приводящих к истинному знанию.

Методика – система правил и операций использования методов и приёмов

Классификация:

1. По области исследования

-общенаучные

-специальные

2. По уровню познания

-теоретические

-эмпирические

3. По точности

-детерминированные

-стохастические (вероятностные)

4. По функциям

-систематизация

-объяснение

-предсказание

-выведение

9. Логика научного исследования. Сущность понятий «предиката», «основание», «умозаключение». Законы логики: закон тождества, закон противоречия, закон исключения третьего, закон достаточного основания. Принципы доказательства и аргументации. Структура и методы аргументации.

Логика – наука о рациональных методах рассуждений, способах док-ва и опровержения, которые от истинных суждений – посылок приводят к истинным суждениям – следствиям (гипотезам, предположениям, обобщениям)

Виды:

-чистая формальная

-диалектическая

-математическая

Предиката – то, что утверждается относительно субъекта суждения. (субъект – то, о чём желается высказывание)

Основание – аргумент, посылки (эмп данные, факты, теор положения), на которых строятся суждения

Умозаключение – процесс выведения истинных суждений – следствий на основании истинных суждений – посылок, определённым образом связанных с ними.

Закон тождества (постоянства высказываний): содержание и значение мысли должно быть строго определено и оставаться в той же форме. есть , или , где под А – любое положение.

Закон противоречия: 2 противоречащих друг другу суждения не могут быть одновременно истинными. Одно из них – ложное. где — знак конъюнкции, — знак отрицания.

закон исключенного третьего: из двух высказываний — «А» или «не А» — одно обязательно является истинным, то есть два суждения, одно из которых является отрицанием другого, не могут быть одновременно ложными где — знак дизъюнкции, — знак отрицания.

закон достаточного основания: всякое положение истинно, если оно доказано или достаточно обоснованно. Достаточное основание - это любое положение, уже проверенное и признанное истинным, из которого вытека­ет истинность другого положения.

Правила доказательства и аргументации:

1) Правило тезиса. Ясность, чёткость формулировки, неизменность на протяжении всего доказательства

2) Правило фиксации оснований, необходимых для рассуждений

3) Правило обратной связи – поиск первопричины противоречия, возникшего в ходе рассуждений

4) Последовательной верификации – перепроверка и отбраковка оснований

5) Однозначности – определённость значения

6) Всесторонности – учёт всех альтернатив и гипотез

7) Интерпретируемости – объяснения значения слов

Структура аргументации:

-тезис – выдвинутое суждение, подлежащее аргументации (что обосновывают?)

-аргумент - исходные теоретические или фактические положения, с помощью которых обосновывают тезис: теоретические или эмпирические обобщения; утверждения о фактах; аксиомы; определения и конвенции

-демонстрация - это логическая связь между аргументами и тезисом

Методы аргументации:

1) Обоснование: прямое (без обращения к конкурирующим с тезисом допущениям) – дедуктивное, индуктивное, по аналогии, косвенное (установление ложности антитезиса или др.конкурирующих тезисов) – апагогическое и разделительное

2) Критика логическая операция, направленная на разрушение ранее состоявшегося процесса аргументации: деструктивная (разрушение чужого док-ва), конструктивная (док-во своего тезиса), смешанная

Общий алгоритм проведения научного исследования. Структура и содержание диссертационного исследования.

Алгоритм:

1. Выбор направления исследования

2. Сбор релевантной вторичной н.информации (знакомство с источниками и определение уровня проработанности тематики)

3. Формулировка темы

4. Обоснование актуальности темы. Определение объекта, предмета, границ исследования

5. Анализ вторичной информации: формулировка цели и н.задачи (если есть хотя бы 1 метод её решения) / постановка н.проблемы

6. Разработка план-проспекта с определением сроков исследований и написания диссертации

7. Определение путей решения н.задачи (проблемы), выбор методов (методик) проведения исследования

8. Выдвижение н.гипотез и прогнозируемого рез-та

9. Сбор первичной н.инф-ии, её формализация, анализ, установление закономерностей

10. Проверка и подтверждение н.гипотез, при опровержении - разработка новой

11. Разработка новой (уточнение имеющейся) н.теории, и формулировка практических рекомендаций

12. Публичное обсуждение рез-в исслед-я и оценка их эфф-ти

13. Публикация, практическая апробация, внедрение рез-в исслед-я

14. Подготовка отчёта о МДП, НИР, диссертации, его защита и утверждение

Структура и содержание диссертационного исследования:

Введение: актуальность темы, её изученность, проблемы, анализ известных публикаций, предмет, объект, цель, рамки исследования. Методы решения н.задач. содержание работы по главам. Результаты работы. Сведения о предполагаемых публикациях.

1 глава «Предмет исследования и сущность н.задачи»:

-описание предмета исследования

-аналитический отчёт об известных решениях н.задачи

-фиксация противоречий => формулировка задач диссертации

-обоснование н.задачи

-анализ факторов, влияющих на предмет исследования

-формулировка частных задач

-дальнейший порядок работы и выводы

2 глава «Разработка и обоснование методики исследования»

-обоснование элементов методики исследования (анализ ограничений, построение модели)

-описание эксперимента по сбору данных

-критическая оценка разработанной методики

-синтез оптимального по выбранному критерию процесса менеджмента

3 глава «Н.результаты исследования и разработка рекомендаций»

-анализ предмета исследования с помощью разработанной методики

-разработка практических рекомендаций по повышению устойчивости

-оценка новизны и эффективности разработанных рекомендаций

Заключение: итог + направления дальнейшего исследования

Сущность и роль гипотезы в н.исследовании. Классификация гипотез. Основные требования к гипотезам. Выдвижение рабочих гипотез. Простейшие методы установления причинно-следственных связей. Структура гипотезы.

Гипотеза – н.допущение, выдвигаемое для объяснения к-л явления или процесса, причин, обуславливающих данное следствие

-научно-обоснованное предположение о закономерностях развития к-л явления, сформулированное для последующего тестирования эмпирическим путём.

Роль:

1) форма предварительного объяснения н.проблемы, не имевшей аналогов решения в прошлом

2) средство объяснения новых фактов, которые не мб объяснены с помощью существующих теорий

3) способ сокращения количества проб и ошибок

Классификация:

1. Описательная. Предположение о предмете исследования, его свойствах, механизме деятельности

2. Объяснительная. Предположение о причинах возникновения объекта исследования

3. Универсальная. Предположение о том, что исследуемые свойства распространяются на большинство случаев

4. Частная. Предположения о специфических явлениях

5. Рабочая. Первоначальные предположения, снимающие противоречие.

По этапам исследовательской работы

-нулевая. Первоначальное объяснение связей и отношений в предмете исследования для обоснования первичных фактов

-описательная. Характеристика предмета с разных позиций. Формирование понятийного аппарата и исходных данных для эксперимента

-объяснительная. Определение причинно-следственных связей

-основная рабочая. Определение базисного эксперимента

-прогностическая. Пути развития предмета при реализации идей исследования

Требования:

1. Обоснованность (релевантность) – состоятельность и соответствие практике

2. Логичность – выводимость гипотезы из достаточной цепочки оснований по правилам формальной логики

3. Совместимость с существующими н.знаниями

4. Проверяемость – проверка как на стадии разработки, так и в ходе исследования по мере поступления новых фактов.

Этапы выдвижения раб гипотез:

1. Накопление факт. данных и выдвижение допущений и ограничений

2. Выдвижение догадки на основании допущений

3. Проверка гипотезы на состоятельность и соответствие практике. В результате ее формулировка как рабочей гипотезы.

Методы установления причинно-следственных связей. Ф.Бэкон и Дж.Миль:

1. Метод сходства. Если 2 и более случаев одного явления сходны только в 1 обстоятельстве, то с опр вероятностью это обстоятельство и есть причина данного явления.

2. Метод различия. Если при сравнении 2 и более случаев, сходных во всём кроме 1 обст-ва, в одних случаях явление наступает, а в других – нет, то с опр вероятностью это обстоятельство и есть причина данного явления

3. Метод сопутствующих изменений. Если к-л явление происходит опр образом всякий раз, когда изменяется предшествующее ему обстоятельство, то с опр вероятностью эти явления имеют причинную связь

4. Метод остатков. Если причиной явления не являются все факторы, кроме одного, то с опр вероятностью, это обстоятельство и есть причина.

Структура гипотезы:

-основание – аргумент, посылки (эмп данные, факты, теор положения), на которых строятся первоначальные суждения

-суждение (вероятностное заключение) – предположение, основанное на достаточных посылках.

11 вопрос

Научное исследование – это процесс познания объективной действительности, закономерностей и связей между явлениями реального мира. Познания представляет собой сложный процесс движения человеческого сознания, человеческой мысли от незнания к знанию, от неполных или неточных знаний к более полным и точным. Цель любого научного исследования – всестороннее, достоверное изучение объектов, процессов или явлений, их структуры, связей и отношений на основе разработанных в науке принципов и методов познания, а также получение и внедрение в производство полезных для человека результатов.

Любое научное исследование имеет свой объект и предмет. Объектом научного исследования является материальная или идеальная система. Предмет – это структура системы, закономерности взаимодействия элементов внутри системы и вне ее, закономерности развития, различные свойства, качества и т.д.

Определение степени разработанности

Вторая часть раздела введения, посвященного обоснованию актуальности темы диссертационного исследования, посвящается выявлению состояния разработанности проблемы с целью установления, какие ее аспекты разработаны, а какие не разработаны (или недостаточно разработаны). Именно выявление неразработанных или недостаточно разработанных аспектов выступает основанием выбора и формулирования темы диссертации. Здесь важно обратить внимание на то, что при описании состояния разработанности проблемы необходимо акцентировать внимание на том, какие ее аспекты разработаны теми или иными авторами, а не на том, какими авторами разработаны те или иные аспекты проблемы.
Как правило, авторы диссертации весьма детально знакомятся с литературой по проблеме. Желание блеснуть эрудицией (а иногда автору просто жалко выбрасывать собранный им материал) часто побуждает автора диссертации к тому, чтобы включить в описание разработанности проблемы весь накопленный по этому вопросу материал, в то время как показателем методологической культуры автора диссертационного исследования является умение отобрать в накопленном массиве данных разработки проблемы главные, стратегически важные для ее дальнейшего исследования. При этом приходится решать вопрос о том, каким работам отдать предпочтение – изданным в центре или на периферии. Соискатели, намеривающиеся защищать свои диссертации в советах Москвы и других центральных городах России, обычно делают акцент, исходя из конъюнктурных соображений, на работах, изданных в центре. И это правильно, если эти работы действительно являются базовыми по данной проблематике. Но если это делается из сугубо конъюнктурных соображений, когда на первый план выпячиваются малозначащие работы, изданные в центре, в ущерб более значительным работам, изданным на периферии, то такая позиция в научных исследованиях недопустима – в этом случае автор ставит себя в двусмысленное положение. Этого следует избегать. Критерий отбора работ здесь один – их значимость для разработки проблемы.
Автору диссертации приходится решать и вопрос о том, каких авторов следует отметить в качестве «особо отличившихся» при разработке проблемы. Обычно авторы диссертаций стремятся включить в их число научного руководителя (научного консультанта), предполагаемых оппонентов, представителей предполагаемой ведущей организации, некоторых членов совета, в котором намереваются защищать диссертацию. Опять-таки в этом нет ничего предосудительного, если вклад этих авторов в разработку проблемы действительно весом. В этом деле все-таки важно не переусердствовать. Критерий отбора один – важность вклада. Но субъективный фактор в деле публичной защиты диссертации все-таки порой дает о себе знать. Лучший способ нейтрализации его действия – квалификационный отбор главных результатов исследования проблемы и объективная, аргументированная их оценка.
Итак, при написании введения в диссертацию следует придерживаться следующих требований:
− Ясное указание на природу и область исследуемой проблемы;
− Оговоренность условий и ограничений в исследовании проблемы, являющихся условиями истинности ее решения;
− Разъяснение смысла основных понятий, используемых для решения проблемы;
− Указание на литературу по проблеме, ее анализ с целью выявления состояния ее разработанности;
− Указание на результаты других авторов в изучении проблемы;
− Недопустимость злоупотребления результатами других авторов;
− Формулировка методов (методов) исследования с указанием причин его (их) выбора;
− Характеристика авторского подхода к исследованию проблемы;
− Оговоренность использованных в диссертации сокращений;
− Ясность изложения основных результатов проведенного исследования, четкая фиксация новизны и актуальности выносимых на защиту положений.

Любое научное исследование имеет свой объект и предмет. Объектом научного исследования является материальная или идеальная система. Предмет – это структура системы, закономерности взаимодействия элементов внутри системы и вне ее, закономерности развития, различные свойства, качества и т.д.

Введение начинается с раздела, посвященного обоснованию актуальности темы диссертации и выявлению степени ее разработанности. На первый взгляд, кажется, что определить актуальна или нет тема диссертационного исследования довольно просто. Известная трудность заключается в том, по какому признаку судить об актуальности. В принципе любой объект имеет бесконечное число сторон, которые могут быть подвергнуты научному исследованию, в соответствии с чем можно конструировать определенные дисциплины. Но вряд ли кто в данный момент будет приветствовать (и тем более давать под это деньги) тему исследования, посвященную разработке, например, практических способов использования тепла ядра Земли для отопления домов или создание дисциплин типа зонтиковедения или бутылковедения (первое сейчас невозможно, а второе ненужно).
Очевидно, что, говоря об актуальности темы диссертационного исследования, следует иметь в виду значимость ее для решения научных или практических задач, имеющих важное значение именно в данный момент и которые действительно могут быть разрешены. Существует обоснованное мнение о том, что, поскольку главным в диссертационном исследовании является его результат, актуальностью диссертационного исследования следует считать актуальность его результата, т.е. понимать актуальность как возможность использования полученного результата для получения некоторых других результатов. В этом случае актуальность темы диссертации не следует путать с ее новизной, поскольку новый результат вовсе не обязательно может быть актуальным, а актуальный – новым. Поэтому нельзя подменить актуальность результата диссертационного исследования актуальностью постановки цели или актуальностью выбора области исследования.
Актуальность цели (темы) диссертации – это новизна и значимость поставленных в ней вопросов, а актуальность области исследований – новизна выбора изучаемых явлений. Но и то и другое еще ничего не говорит об актуальности результатов диссертационного исследования – можно выбрать новую область исследования, сформулировать новую тему, поставив значимую цель, но не получить актуальных результатов [84. с. 82]. Не следует актуальность диссертационного исследования сводить к возможности использования его результатов для решения каких-то задач без указания на то, каких именно задач, которые могли быть решены с помощью результатов.

12 вопрос

1 Первым этапом любого научного исследования является постановка проблемы. На нем осуществляется не только поиск проблемы, но и точная, четкая формулировка задачи научного исследования, так как от нее в значительной мере зависит успешный исход работы. В постановку проблемы включают сбор и обработку исходной информации – данных о технических и теоретических методах и средствах решения аналогичных задач, результатах других исследований в смежных областях (анализ названной информации проводится не только в начале, но и в процессе всего исследования).

Вторичная информация представляет собой данные, собранные ранее для целей, отличных от связанных с решением исследуемой проблемы. Независимо от того, достаточно ли она для решения её низкая цена и относительно быстрая доступность требует чтобы первичные данные не собирались до завершения тщательного поиска вторичной информации. Чтобы определить общую ценность вторичной информации исследователь должен сопоставить все достоинства и недостатки.

Вторичная информация имеет следующие общие достоинства:

·Многие её виды не дороги, поскольку не нужен сбор новых данных.

·Информация, обычно, собирается быстро.

·Часто имеется несколько источников информации.

·Источники информации, например, правительственные могут содержать данные, которые фирма не может сама получить.

·Информация, собранная из независимых источников, как правило, весьма достоверна.

·Она помогает в ситуациях, когда требуется предварительный анализ.

Вторичная информация обладает и рядом общих недостатков: Имеющаяся информация может не подходить для целей проводимого исследования в силу своей неполноты.

·Вторичная информация может быть старой или устаревшей.

·Методологи, лежавшая в основе сбора данных, например, размер выборки или срок выполнения исследования может быть неизвестный. В этой ситуации мы не можем объективно оценить информацию.

·Могут публиковаться не все результаты исследования.

·Могут существовать противоречивые данные, что потребует сбора новой (первичной) информации.

·Поскольку многие исследовательские проекты невозможно повторить, надёжность информации не всегда известна.

Определение задач научного исследования. На данном этапе дается формулировка задач научного исследования, которые представляют собой цели исследования при некоторых исходных данных, ограничениях и условиях в пространстве и времени, в материальных средствах, энергии и информации. Обычно именно ограничения, условия, исходные данные превращают фантастический проект в научную задачу или научную проблему.

В работе, как правило, формулируется несколько задач, что связано с различными аспектами общей проблемы: необходимостью развития теоретических положений предмета исследования, проведением испытаний, разработкой новых методов, разработкой рекомендаций по использованию новых знаний и др.

Определение условий и ограничений. Эта процедура позволяет оценить возможности и реальность решения научной задачи. Ограничения могут быть во времени, материальные, информационные, энергетические. Опускаясь на уровень ниже, до более глубокого содержания Вашего научного поиска, можно выявить особенности, которые будут отличать от других лично Вашу концепцию, методологию, структуру, технологию, конструкцию и т.д.

17 вопрос

Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными.

Таким образом можно выделить 2 цели Факторного анализа:

· определение взаимосвязей между переменными, (классификация переменных), т. е. «объективная R-классификация»^[1][2];

· сокращение числа переменных необходимых для описания данных.

При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей. Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором. Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонент (МГК). Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство МГК также в том, что он — единственный математически обоснованный метод факторного анализа^[1][3]. По утверждению ряда исследователей МГК не является методом факторного анализа, поскольку не расщепляет дисперсию индикаторов на общую и уникальную ^[4]

Метод главных компонент (Г. Хотеллинг). Этот метод, строго говоря, не является методом факторного анализа, хотя и имеет с ним много общего. В рамках данного подхода:

Ø в ходе вычислительных процедур одновременно получают все главные компоненты (факторы) и их число равно числу явных переменных;

Ø для каждой переменной возможно ее полное объяснение через латентные переменные (факторы). В терминах дисперсии это означает, что

общая дисперсия = дисперсии общего фактора + ошибка измерения.

Таким образом, в рамках метода главных компонент не предполагается и, соответственно

18 вопрос

Аксиоматический метод – способ построения научной теории, при котором некоторые утверждения (аксиомы) принимаются без доказательства и затем используются для получения остальных знаний по определенным логическим правилам.

Аксиоматический метод - при к-ром:

1) выбирается нек-рое множество принимаемых без доказательства предложений определенной теории (аксиом);

2) входящие в них понятия явно не определяются в рамках данной теории;

3) фиксируются правила определения и правила вывода данной теории, позволяющие вводить новые термины (понятия) в теорию и логически выводить одни предложения из других;

4) все остальные предложения данной теории (теоремы) выводятся из (I) на основе (3).

Аксиоматизация является лишь одним из методов построения научного знания, но ее использование в качестве средства научного открытия •весьма ограниченно.; Аксиоматизация осуществляется обычно после того, как содержательно теория уже в достаточной мере построена, и служит целям более точного ее представления, а частности строгого выведения всех следствий из принятых посылок.

Аксио́ма (др.-греч. ἀξίωμα — утверждение, положение), постула́т — исходное положение какой-либо теории, принимаемое в рамках данной теории истинным без требования доказательства и используемое в основе доказательства других ее положений.

К аксиоматически построенной системе знания предъявляется ряд требований, важнейшими из которых являются: • требование непротиворечивости, согласно которому в системе аксиом не должны быть выводимы одновременно какое-либо положение и его отрицание; • требование полноты, согласно которому любое положение, которое можно сформулировать в данной системе аксиом, можно в ней доказать или опровергнуть, т.е., иначе говоря, из аксиом должно быть выводимо или это предположение, или его отрицание; • требование независимости, согласно которому любая аксиома не должна быть выводима из других аксиом (иначе она переводится в разряд теорем).

Основные достоинства аксиоматического метода: • аксиоматизация науки требует, во-первых, точного определения используемых понятий и, во-вторых, строгости рассуждений. Обычно в эмпирическом знании то и другое не всегда находится на должной высоте, применение аксиоматического метода требует дальнейшего развития, в первую очередь в этом отношении; • аксиоматизация упорядочивает знания, исключает из них ненужные элементы, облегчает процесс построения всей системы знания, устраняет двусмысленности и противоречия. Она всесторонне рационализирует организацию научного исследования. Сфера применения аксиоматического метода расширяется, но остается пока весьма ограниченной.

19 вопрос

Классификация предназначена для постоянного использования в какой-либо науке или области практической деятельности (например, классификация животных и растений). Обычно в качестве основания деления в классификации выбирают признаки, существенные для данных предметов. В этом случае классификация (называемая естественной) выявляет существенные сходства и различия между предметами и имеет познавательное значение. В других случаях, когда цель классификации состоит лишь в систематизации предметов, в качестве основания выбираются признаки, удобные для этой цели, но несущественные для самих предметов (например, алфавитные каталоги). Такие классификации называют искусственными.

Наиболее ценными являются классификации, основанные на познании законов связи между видами, перехода от одного вида к другому в процессе развития (такова, например, классификация химических элементов, созданная Менделеевым).

Классификация по существенным признакам называется типологией; она основана на понятии типа, как единицы расчленения изучаемой реальности, конкретной идеальной моделиисторически развивающихся объектов (биологические, языковые и т. п. типологии).

Методы классификации, можно разделить на несколько групп. По способу задания показателя качества классификации методы делятся на эвристические и оптимизационные. По способу объединения – на дивизимные, агломеративные и итеративные.

Эвристические алгоритмы основаны на опыте и интуиции человека. Показатель качества классификации, который необходимо обратить в экстремум, в этих алгоритмах в явном виде не задан. Эвристические алгоритмы реализуют процедуры, обладающие рациональным смыслом с точки зрения логики человека и приводящие во многих случаях к хорошим результатам на практике. К таким алгоритмам относятся, например, алгоритмы «Граф», «Спектр», «Форель».

К оптимизационным алгоритмам относятся методы классификации, в которых в явном виде задан показатель качества, который необходимо обратить в экстремум (максимум или минимум) по множеству допустимых разбиений. В отличие от алгоритмов первой группы, разбиения, получаемые оптимизационными алгоритмами классификации, являются наилучшими с точки зрения выбранного показателя качества. Выбор конкретного показателя зависит от специфики и ограничений решаемой задачи, а также принятых предложений. Следует отметить, что во многих случаях в эвристических алгоритмах показатель качества задан в неявном виде и они могут стать оптимизационными, если удается его формализовать и сформулировать в явном виде.

В общем случае в любом оптимизационном алгоритме классификации можно выделить следующие элементы:

• показатель качества классификации;
• ограничения;
• механизм поиска результирующего разбиения.

Ограничения в методах классификации в основном касаются типа исходных данных – множества допустимых разбиений, на котором ищется результирующее разбиение, и вида самого результирующего разбиения. Поиск результирующего разбиения осуществляется в соответствии с некоторым механизмом оптимизации. Это может быть механизм полного или частичного перебора, случайного перебора и т. д. Если механизм не обеспечивает точного достижения экстремума показателя качества, он является приближенным, а ошибка оценивается величиной отклонения достигаемого значения показателя качества от оптимума. Если величина ошибки незначительна, алгоритм является субоптимальным (близким к оптимальному).

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать.
Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.
Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.
Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.

Вопрос 20

Абстрагирование - мысленное отвлечение от некоторых несущественных сторон и связей изучаемых явлений и предметов, в интересах выделения их наиболее существенных свойств и связей.

Способы абстрагирования:

· Простое абстрагирование, отбрасывание некоторых реальных свойств объектов, если подобное отбрасывание реальных свойств выступает как одновременное наделение этой вещи нереальными свойствами

· Многоступенчатое абстрагирование - способ формирования идеального объекта путем последовательной трансформации представлений о нем

· Мысленный переход к предельному случаю в развитии какого-либо свойства

Конкретизация - метод выделения наиболее существенных свойств, признаков, связей объекта, с приданием им вполне точного, вещественно определенного смысла (содержания)

Метод восхождения от абстрактному к конкретному:

· переход от чувственного восприятия объекта к его исходной абстракции, фиксирующей основное противоречие изучаемого объекта;

· описание объекта при помощи множества понятий и суждений;

· мысленное восстановление целостности конкретного объекта;

Вопрос 21

Формализация - метод создания ученым особого рода мысленных объектов путем отображения их содержания и структуры в знаковой форме (при помощи самых разнообразных "искусственных" языков ряда других наук)

Преимущества:

• краткость и четкость фиксации значений функции и аргумента;

• возможность заменить изучение реального процесса его математ. решением

Идеализация - метод создания ученым в процессе исследования особого рода мысленных объектов, которых не существует и даже не может существовать в качестве реальных

Способы формирования идеализированного объекта:

• абстрагирование от одних свойств реального объекта, при одновременном удержании и усилении других;

• абстрагирование от некоторых отношений изучаемых объектов друг к другу;

• приписать реальным объектам отсутствующие у них свойства;

• мысленно поместить реальный объект в несуществующие идеальные условия;

Вопрос 22

Исторические методы - основываются на анализе фактов, процессов, и явлений в их хронологической связи, в историческом развитии, становлении, в связи с конкретными историческими условиями, их определяющими

Сущность - фиксация изменений изучаемого объекта (явления), в которых выражается формирование специфических свойств и связей вещей, определяющих их сущность и качественное своеобразие

Ретроспективный анализ - метод последовательного раскрытия свойств и причинно-следственных связей изменений изучаемого процесса или явления в динамике его исторического развития

Прогнозирование - метод позволяющий выявить причинно–следственные связи и параметры прошедших тенденций и по их результатам сформировать прогноз возможных изменений в будущем

Численные исторические методы - клиометрия или квантитативная историография - методы применяемые к изучению различного рода массовых явлений и процессов развернутых во времени

Историко-системный метод - целостный охват познаваемой исторической социально-экономической реальности, с одновременным раскрытием внутренних механизмов ее функционирования и развития