На какие типы подразделяются экспериментальные ошибки

1. Правила обработка результатов измерений

Для подтверждения
физического закона или определения
некоторой физической величины, как
правило, необходимо проведение
экспериментального исследования.
Основным содержанием любого физического
эксперимента является выполнение
каких-либо измерений. Например, показание
измерительного прибора (секундомера,
вольтметра и т.п.) может быть прямо
связано цепочкой анализа с изучаемой
величиной или законом.

Измерение
само по
себе, без количественной оценки этой
погрешности, имеет ограниченную ценность.
Такие погрешности часто называют
экспериментальными
ошибками.

1. Типы экспериментальных ошибок

Экспериментальные
ошибки, подразделяются на случайные,
систематические
и так называемые грубые
ошибки, или,
иначе, промахи.

Случайные
ошибки
представляют собой положительные и
отрицательные флуктуации (отклонения
от среднего значения), которые приводят
к тому, что около половины результатов
оказываются завышенными, а другая
половина – заниженными. Источник
случайных ошибок могут быть:

1) ошибки
наблюдения
– например, ошибки экспериментатора
при считывании результата по шкале
прибора;

2) влияние
окружения
– например,
непредсказуемые
колебания напряжения питания, температуры
или механическая вибрация установки.
Случайные ошибки, можно оценить методами
математической статистики.

Систематические
ошибки
вызваны причинами, которые связаны с
особенностями устройства измерительного
средства или прибора. Ошибки такого
типа либо постоянно завышают результат
измерения, либо постоянно его занижают.
Существует четыре основных вида
систематических ошибок.

1) Приборные
ошибки,
обусловленные плохой калибровкой
измерительного прибора.

2) Ошибки
наблюдения,
например, параллакс при считывании
показаний по шкале стрелочного
измерительного прибора.

3) Экзогенные,
т.е. ошибки, связанные с окружающей
обстановкой (средой). Например, падение
напряжения в цепи питания может быть
причиной заниженных результатов
измерения токов.

4) Теоретические,
обусловленные использованием упрощённой
модели системы (явления) или приближенными
уравнениями, описывающими систему
(явления).

Экспериментатор,
как правило, стремится выяснить и, по
возможности, устранить систематические
ошибки.

Грубые ошибки
или промахи
обусловлены чаще всего неисправностью
средств измерений, неправильным
считыванием показаний, резким изменением
условий измерений и т.п. При обработке
результатов измерений промахи отбрасывают,
однако делать это следует с некоторой
осторожностью.

1. Статистический анализ случайных ошибок

При проведении
серии измерений некоторой физической
величины (например, длины, с помощью
линейки или силы тока с помощью амперметра)
из-за случайных ошибок отдельные значения
x₁,
x₂
, и т.
д. неодинаковы.

Абсолютная
погрешность определяет границы интервала,
внутри которого с некоторой вероятностью
заключено «истинное значение» искомой
величины, и она равна взятой по модулю
разности между «истинным значением»
измеряемой величины и его приближенным
значением x_i.

Но так как «истинное
значение» измеряемой величины остается
неизвестным, то в качестве наилучшего
значения искомой величины принимают
среднее арифметическое:

(1.1)

где x_i
– i-е
измеренное значение, a
n
— общее число измерений. Абсолютная
погрешность отдельного i-го
измерения запишется тогда так

или,
ед. измерения.

Относительной
погрешностью _x
называется отношение абсолютной
погрешности
к значениюx_ист,
т.е.

.

Относительная
погрешность является безразмерной
величиной (её выражают или в долях
единицы, или в процентах).

Для оценки величины
случайной ошибки (погрешности) измерения
обычно используют величину
—
дисперсию измерения (стандартное
отклонение)

, (1.2)

где
n
–
общее число измерений.

Если
стандартное отклонение мало, то разброс
измеренных значений относительно
среднего значения является малым,
следовательно, точность измерения
высокая. Заметим, что стандартное
отклонение является всегда положительным
и имеет ту же размерность, что и измеренные
значения.

Чем
больше повторений, тем выше точность
измерений. Причина улучшения заключается
в том, что положительные и отрицательные
ошибки частично компенсируются при
усреднении результатов нескольких
измерений.

Поэтому в
качестве меры погрешности результатов
измерений
величины x
(или неопределенности среднего значения

)
принимают стандартное
отклонение от среднего
S_n,
которое
часто называют средним квадратичным
отклонением или стандартной
погрешностью
и определяют как

. (1.3)

Абсолютная
погрешность x
измеряемой величины x
при относительно малом количестве
измерений (например, 10 — 100) определяется
формулой:

, (1.4)

где
t_,n
– коэффициент (коэффициент Стьюдента),

—
полная абсолютная погрешность или
доверительный интервал, внутри которого
находится истинное значение величины.
Коэффициент Стьюдента зависит от числа
измеренийn
и от величины доверительной вероятности

(табл. 1). В соответствии с действующими
государственными стандартами рекомендуется
при оценке погрешностей пользоваться
доверительной вероятностью 
= 0,95.

Коэффициенты
Стьюдента Таблица 1.1.

Таким
образом, окончательный результат
измерений запишется в виде:

,
ед. измерений, (1.5)

где x
определяется из выражения (1.4). Запись
(1.5) означает, что истинное значение
величины x
с вероятностью

находится в интервале (доверительном
интервале) значений от
до.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Экспериментальная ошибка

Cтраница 1

Экспериментальные ошибки бывают, вообще говоря, трех родов: грубые, систематические и случайные. Ошибки первых двух типов вызываются единичными сильными причинами; по выявлении этих причин систематические ошибки должны быть либо исключены путем изменения измерительного прибора или процедуры опыта, либо вычислены и использованы как поправки к измеренным значениям. Наблюдения, содержащие грубые ошибки, не должны приниматься во внимание.
 [1]

Экспериментальная ошибка составляет примерно 0 15 см3 / моль.
 [2]

Экспериментальная ошибка при хроматографировании может быть определена путем статистического анализа большого числа хроматограмм одного и того же вещества. Источниками ошибки этой процедуры являются: а) ошибки определения молекулярных масс используемых стандартов ( они, согласно литературным данным, составляют 5 — 10 %); б) ошибки определения значения V в максимуме хроматограммы для используемых стандартов.
 [3]

Экспериментальные ошибки в определении значений Т для белка и значения Т для медленной компоненты кривой релаксации составляли около 5 %, хотя обработка данных по методу наименьших квадратов свидетельствует о более высокой точности.
 [4]

Экспериментальные ошибки грубо можно разделить на: а) абсолютные ошибки и б) относительные ошибки.
 [5]

Экспериментальная ошибка всех определений в среднем одна и та же, следовательно, изменение ошибки в определении таллия в зависимости от различной концентрации хромата калия и аммиака обусловлено растворимостью хромата таллия в данных условиях и выражает ее в какой-то мере количественно.
 [6]

Экспериментальная ошибка при нахождении параметра вращения должна быть незначительной по сравнению с максимальными возможными вкладами различных структур. Как упоминалось выше, многие из этих предположений не будут строго выполняться для реальных структур, особенно для глобулярных белков. Поэтому целесообразно поискать такой метод анализа структуры, который меньше всего зависел бы от частичной невыполнимости этих предположений. В частности, будет показано, что влияние боковых цепей и природы растворителя на оценку структурного содержания ( часть предположения III) можно свести к минимуму соответствующим выбором параметров вращения.
 [7]

Наибольшая экспериментальная ошибка, вероятно, вносилась измерениями температуры. На каждой стороне паровой рубашки были расположены теплоизоляторы, сводящие к минимуму ошибки в показаниях термометра, связанные с оттоком тепла.
 [8]

Максимальная экспериментальная ошибка в определении положения полос поглощения составляет 3 см 1 в случае симметричных валентных колебаний s и 5 см 1 для компонент в случае дублетного расщепления полосы. С целью дальнейшего обсуждения положения этих полос была рассчитана для каждого катиона относительная напряженность кулоновского поля, воздействующего на ион — SOJ.
 [9]

Хотя экспериментальные ошибки в области высоких плотностей довольно велики, измеренные значения проводимости существенно меньше, чем дает теория Спит-цера. Интервал между приближением статически экранированной Г — матрицы и борновским приближением лучше согласуется с экспериментальными значениями.
 [10]

Эта экспериментальная ошибка мне представляется поучительной и даже полезной.
 [11]

Рассмотрим теперь экспериментальные ошибки, связанные с отсутствием бесконечно большой экспериментальной чувствительности. Ошибки практически обязательно появляются, так как даже с наилучшими спектральными приборами невозможно различить слабьте сигналы, связанные с крыльями спектральных линий, и сигналы, связанные со случайными шумами. Хотя никакого общего критерия для инструментальных потерь установлено быть не может, тем не менее интересно определить хотя бы качественно для отдельного случая природу ошибок, создаваемых искажениями контура линии в совокупности с недостатком экспериментальной чувствительности.
 [12]

Сравниваются соответствующие аналитические и экспериментальные ошибки положения, устанавливается расхождение результатов.
 [13]

Помимо экспериментальных ошибок причиной несовместности системы (3.1) может быть также приближенный характер аппроксимации данной величины у линейной формой.
 [14]

Страницы:  

   1

   2

   3

   4

    Кроме того, на точность оценки регрессионных коэффициентов влияют еще два фактора величина экспериментальной ошибки эксперимента и смещения, возникающие в том случае, когда тип регрессионного полинома выбран неточно. [c.165]

    На рис. 11.32, а приведена зависимость частот встречаемости различных форм основной цепи дипептидных фрагментов (не содержащих остатков Gly) от значений угла 0 в 50 глобулярных белках, трехмерные структуры которых найдены методом рентгеноструктурного анализа с хорошим разрешением ( 2,6 А). На рис. П.32, б приведены аналогичные данные для дипептидов, включающих хотя бы один остаток Gly. Кривые на обоих рисунках представляют собой огибающие вершины прямоугольников, ширина каждого из которых равна 20° в шкале 0, а высота — частоте встреч в структурах отобранных белков дипептидных фрагментов определенной формы с углами 0, попадающими в соответствующий 20-градусный интервал. Полученное распределение опытных величин (число их > 7000), очевидно, не может вызвать каких-либо сомнений в экспериментальной обоснованности классификации форм основной цепи дипептидных фрагментов на два типа — шейпы fue. Формы R-R, R-B и B-L составляют шейп /, а формы В-В, B-R и R-L — шейп е. Редко встречаемые в кристаллических структурах белков формы дипептидных участков L-R, L-B и L-L могут занимать промежуточное положение. Кривые на рис. 11.32 имеют несколько диффузный характер, что отражает, с одной стороны, действительный разброс значений угла 0 в структурах белков, т.е. конформационную свободу остатков, а с другой — экспериментальные ошибки в определении значений ф и V /, которые могут составить 10-15°. Однако несмотря на большую ширину полос, нельзя не заметить их дублетную, а в ряде случаев триплетную структуру. Это указывает на существование у всех форм основной цепи дипептидов двух или трех предпочтительных значений угла 0, обеспечивающих наиболее выгодные взаимные ориентации смежных остатков. Расстояния между максимумами полос распределения всех форм основной цепи равны 40-60°. Отмеченный опытный факт об относительной дискретности распределения значений угла 0 целесообразно учитывать в конформационном анализе пептидов и белков при выборе исходных для минимизации энергии структурных вариантов. [c.226]

    Экспериментальные ошибки бывают, вообще говоря, трех родов грубые, систематические и случайные. Ошибки первых двух типов вызываются единичными сильными причинами по выявлении этих причин систематические ошибки должны быть либо исключены путем изменения измерительного прибора или процедуры опыта, либо вычислены и использованы как поправки к измеренным значениям. Наблюдения, содержащие грубые ошибки, не должны приниматься во внимание. [c.416]

    Субъективный метод построения прямой по точкам, каждой из которых присущи экспериментальные ошибки, можно сделать более объективным, если для вычерчивания прямой использовать метод наименьших квадратов (см. гл. 4). Такой подход действительно применяли для построения линий, показанных на рис. 11.2 и 11.3. Однако необходимо иметь в виду, что применение метода наименьших квадратов к уравнению типа. [c.200]

    Лучший обзор того, что было достигнуто с помощью этого метода в течение наиболее активного периода, содержится в книге Тобольского [2]. Метод абсолютно справедлив в области температуры стеклования и вблизи нее, но дает количественное расхождение с прямыми экспериментами ниже этой температуры. Основная причина такой неадекватности состоит в том, что на поведение полимера в стеклообразном состоянии влияют не только молекулярные релаксационные процессы. Есть еще одна существенная причина, по которой наблюдаемые факторы сдвига для этой области в высшей степени ненадежны. Так, когда наклон зависимости отклика от логарифма времени невелик по сравнению с тем, что имеет место в области стеклования, малая экспериментальная ошибка измерения отклика соответствует большой ошибке Ит. В дополнение к этому наложение экспериментальных кривых на обобщающую включает субъективное суждение относительно того, что представляет собой эта хорошая суперпозиция. Вновь это оказывается менее надежно для плоских кривых, когда на них нет характерных особенностей типа крутизны или резкого изменения наклона. [c.102]

    Таким образом, влияние кристаллического поля на колебания молекулы H N суммировано на корреляционной диаграмме (табл. 5). Как и предсказывает теория, расщепления колебаний в фазе I не происходит, хотя обнаруживается смещение колебательных частот по сравнению с газообразным состоянием. Из таблицы характеров группы iv следует, что все типы колебаний активны, как в ИК-спектре, так и в спектре КР. Более того, так как оба типа спектра обусловлены одинаковыми типами колебаний, они должны иметь одинаковые частоты (в пределах экспериментальной ошибки). ИК-спектр кристаллической H N в фазе I не известен, тогда как в спектре КР при темпера- [c.379]

    Построение кинетической модели и определение имеющихся в них неизвестных параметров осуществляется на основе экспериментальных данных. Исследователю обычно известна физико-химическая природа изучаемого класса химических реакций, влияние на их скорость температуры, давления, концентрации (активности) реагирующих веществ, состава и свойств катализатора определяют экспериментальным путем. Рещение обратной задачи с целью определения параметров модели проводится с использованием экспериментальных данных и уравнений математического описания экспериментальной установки. В зависимости от типа установки математическое описание чаще всего представляется либо системой обыкновенных дифференциальных уравнений в виде задачи Коши, либо системой нелинейных алгебраических уравнений. Поскольку измеряемые переменные состояния всегда содержат экспериментальную ошибку, искомые параметры модели с точки зрения статистики являются случайными числами . Тем не менее, вполне естественным является требование, чтобы в рамках имеющихся ограничений параметры модели лежали в окрестности предполагаемых истинных значений. Необходимым условием для достижения этой цели является информативность экспериментальных [c.80]

    Существуют два типа ошибок, связанных с любым измерением случайные ошибки измерения и экспериментальные ошибки, присущие данному способу измерения. Главная ошибка измерения в методе порошка связана с определением середины линии на пленке. Эта ошибка отсчета может быть уменьшена путем многократного повторения измерения или путем съемки и промера нескольких рентгенограмм. Получение микрофотограммы пленки не приводит к заметному уменьшению ошибок отсчета, так как появление на ней дополнительных деталей ухудшает выявление середины пика. [c.265]

    Полоса поглощения в кетонах при 280 ммк соответствует невырожденному запрещенному п я -переходу, который должен иметь аномалию типа В. Кроме того, фоновое вращение, определяемое более высокими по энергии разрешенными переходами, должно быть по крайней мере того же порядка величины, что и аномалия в области поглощения (как это имеет место для показателя преломления 11051). К сожалению, экспериментальные результаты для разбавленных растворов имеют неясную форму, а в чистых жидкостях появляется аномалия типа А. Это расхождение можно отнести за счет экспериментальной ошибки, так как в растворе очень велик вклад растворителя в общее вращение и он может быть неточно вычтен, а для чистых жидкостей наблюдаемые вращения составляют лишь несколько тысячных градуса. Требуются новые тщательные исследования, предпочтительно по МКД, где эффекты растворителя и фона отсутствуют. [c.419]

    Значение индексного потенциала заключается в том, что он указывает, осложнена или не осложнена кривая титрования. Для N = 2 индексный потенциал при 29,6°С равен 0,0143 в (см. табл. 2). Отклонение от этой величины (если оно не является результатом экспериментальной ошибки) указывает, что протекают процессы, не соответствующие уравнению (III-56) для обычных систем. Возможно, что это вызвано какой-то ассоциацией или образованием свободных радикалов, которые возникают в результате взаимодействий, происходящих в процессах с участием редокс-полимеров или в случае химических реакций присоединения. Следует обратить внимание на то, что такие же кривые могут получаться при титровании смесей редокс-соединений. Ассоциаты могут быть получены как в виде димеров, так и больших группировок идентичных молекул ассоциация может также протекать по типу комп-лексообразования (когда ассоциированные молекулы не являются химически идентичными) или же включать предпочтительную адсорбцию на электроде одного из компонентов. [c.79]

    Рассматриваются кривые типа (3.47) для оценки параметров модели с помощью метода наименьших квадратов. При этом предполагается, что экспериментальные ошибки статистически независимы, имеют нормальный закон распределения параметров и независимы от измерения к измерению. [c.477]

    Были проведены расчеты для участка, на котором одновременно происходит тепловая и гидродинамическая стабилизация турбулентного потока в трубе. Однако, по мнению авторов, такие решения имеют весьма ограниченную область применения и могут привести к ошибкам. Если труба имеет плавный вход, то возникает тенденция к развитию ламинарного пограничного слоя с последующим переходом к турбулентному течению, причем характеристики теплообмена в этом случае совершенно отличны от тех, которые существуют при формировании турбулентного пограничного слоя сразу же у входа в трубу, как это и принимается во всех подобных решениях. Если во входном сечении кромка трубы острая, то это вызывает отрыв пограничного слоя на входном участке и развитие турбулентности, определяющей значительно большую интенсивность теплопередачи на входном участке, чем это следует из решений, основанных на предположении о развитии турбулентного пограничного слоя. В гл. 7 приведены характеристики, основанные на экспериментальных данных для нескольких типов труб, имеющих острую входную кромку можно полагать, что эти данные гораздо точнее и полезнее при расчете теплообменников, чем имеющиеся аналитические решения. [c.88]

    Технологические особенности работы фильтрующих центрифуг, особенно с ножевым съемом осадка, таковы, что решению об использовании центрифуги на данной стадии фильтрования,, должна предшествовать серьезная экспериментальная проверка. Попытка применения центрифуг типа ФГН без такой проверки, только исходя из соображений, что на центрифугах осадок может быть отжат лучше, чем на фильтрах, часто приводит к ошибкам. [c.145]

    Наконец, сопоставление расчетных и экспериментальных значений логарифмов коэффициентов активности компонентов для данной системы позволяет установить тип результирующей систематической ошибки (постоянная абсолютная или относительная ошибка в составе пара, постоянная относительная ошибка в длине ноды и т. п.). Такие возможности иллюстрированы на многих примерах [111 ], но их реализация требует довольно тщательной обработки данных, что не всегда практически необходимо и здесь мы не будем подробнее останавливаться на этих вопросах. [c.134]

    Если хотя бы для одного из поднаборов неравенство (VI.48) нарушено, гипотеза отвергается. Однако такой тест не позволяет разделить случайные и систематические ошибки в экспериментальных данных. Величины Оу, а , а , удовлетворяющие неравенству (VI.48), отражают суммарный вклад ошибок обоих типов. Может случиться, что из-за систематических ошибок тест (VI.48) приведет к завышенным оценкам дисперсий. И наоборот выполнение (VI.48) для всех поднаборов не гарантирует отсутствия систематических ошибок и, в частности, термодинамической согласованности данных. [c.146]

    Для процессов переработки нефтяных фракций коэффициенты Vij определяются с погрешностью. Тогда можно считать незначимыми разности типа V2d—vwvai/vii, если они близки к экспериментальной ошибке определения массы вешества Аг или расчета коэффициента 2d- [c.104]

    Земли, например возрастанием опасности рака кожи. Первое беспокойство в начале 70-х годов было связано со сверхзвуковым стратосферным пассажирским самолетом типа Конкорд . Такой самолет способен выбрасывать N0, образующийся и N2 и О2 при высоких температурах в реактивных двигателях, прямо в атмосферу. Современные количественные модели показывают, что уменьшение озона из-за полетов сверхзвуковых стратосферных самолетов пренебрежимо мало, это частично обусловлено малочисленностью флота таких самолетов, а частично тем, что они летают низко в атмосфере, где ЫО -цикл относительно слабо влияет на концентрацию озона. Другой причиной увеличения стратосферного ЫОх может быть увеличение количества ЫгО в биосфере вследствие интенсивного применения удобрений. Если возмущения за счет сверхзвуковых стратосферных самолетов могут рассматриваться как дискретные, то использование удобрений в сельском хозяйстве с ростом населения может оказаться существенным фактором. Согласно оценкам, удвоение концентрации N20 должно привести к глобальному уменьшению количества озона на 9—16%, хотя столь большое увеличение концентрации N20 маловероятно в ближайшем будущем. Более насущной проблемой, по-видимому, является выброс фторхлоруглеводородов типа дихлордифторметана Ср2СЬ(СРС-12) и трихлорфторметана СРС1з(СРС-11). Фтор-хлоруглеводороды химически исключительно инертны. Они имеют важное значение как аэрозольное ракетное топливо, хладагенты, наполнители в производстве пенопластиков и растворители. Все применения фторхлоруглеводородов в конце концов приводят к их выделению в атмосферу. Представляется, что содержание фторхлоруглеводородов в тропосфере равно, в пределах экспериментальной ошибки, их общему промышленно произведенному количеству. Это подтверждает их тропосферную инертность и указывает на характерные времена существования вплоть до сотен лет. Существует лишь один способ снижения содержания фторхлоруглеводородов — их перенос вверх в стратосф у. В стратосферу проникает достаточно коротковолновое УФ-излучение, которое способно вызвать фотолиз фторхлоруглеводородов. Этот процесс сопровождается выделением атомарного хлора  [c.221]

    Для определения численных значений коэффициентов в эмпирических уравнениях чаще всего используется линейный метод наименьших квадратов, который в процессе решения позволяет минимизировать дисперсию предсказания средних значений получаемых концентраций. Однако более важной может быть устойчивость при плохо обусловленной системе. Характеристикой обусловленности системы является величина конд-минимума сонс А. Для уравнений типа (14.170) и (14.171) соп(1 А имеет наименьшее значение, когда матрица параметров уравнений связи ортогональна. При анализе Л -компонентного образца на содержание (уУ-1)-компонентов можно построить ортогональную матрицу коэффициентов. При анализе на все компоненты матрицу можно привести к квазиортогональному виду. Таким образом, для обеспечения минимальной погрешности анализа и высокой устойчивости уравнений связи к экспериментальным ошибкам необходимо, чтобы матрица параметров уравнений связи была орто-или квазиортогональной, а система для определения этих параметров также имела орто- или квазиортого-нальную матрицу концентраций. Чтобы избавиться от неопределенности в значениях коэффициентов уравнения, необходимо состав градуировочных образцов выбирать по схеме ортогонального планирования. Для этой цели можно воспользоваться планами симплекс-решетки Шеффе. [c.35]

    В настоящее время реология поверхностей бурно развивается, хотя положение в этой области остается очень тяжелым. Экспериментальные данные, как правило, ненадежны они зависят от опытности исследователя и типа используемой аппаратуры и, кроме того, весьма чувствительны к примесям. Нет уверенности в том, что краевые эффекты не оказывают сильного влияния и не приводят к больщим погрешностям в определении расчетных вязкостей. Не совсем ясно, как учитывать влияние подложки. Наконец, очень смущает тот факт, что поверхностные вязкости примерно в 10 раз больше значений, рассчитываемых из объемных свойств веществ, образующих пленку (см. разд. П1-ЗВ). Если расхождение обусловлено реальными свойствами пленки (а не является экспериментальной ошибкой), то, по-видимому, это означает, что полярные группы образуют единую структуру (например, через водородные связи) и, будучи ограниченными в очень тонком слое вблизи границы раздела, просто не могут свободно двигаться относительно друг друга. [c.120]

    В связи со значительным интересом, проявляемым в радиобиологии к нуклеопротеидам и нуклеиновым кислотам, большинство радиационно-химических исследований этих веществ было выполнено в водных растворах. С сухими же полимерами были проведены единичные работы. Флюк, Дрю и Поллард [122] подвергали бомбардировке дейтонамп и электронами трансформирующий фактор пневмококков. Подвергавшийся облучению продукт был исследован в отношении способности трансформировать шероховатый штамм пневмококка КЗбА в гладкий З-тип. Найдено, что одного попадания в мишень молекулярного веса 6-10 достаточно, чтобы лишить дезоксирибонуклеиновую кислоту трансформирующей способности. Это соответствует молекулярному весу нативной дезоксирибонуклеиновой кислоты в пределах экспериментальной ошибки метода и показывает, что для передачи необходимой генетической информации требуется целая молекула этой кислоты. Очевидно, здесь не происходит воспроизведения генетической информации по длине [c.252]

    СВЯЗИ С,1, — С,2, может быть с избытком компенсирована уменьшением вандерваальсового взаимодействия в системе. В соединениях последнего типа торсионные углы, по-видимому, превышают 60°, однако экспериментальные ошибки слишком велики для того, чтобы можно было сделать однозначные заключения. Для н-бутилхлорида энтальпия полностью аитм-формы на 0,6 ккал1молъ ниже энтальпии формы с гош-расположением метильной группы [1101. Эта величина может быть меньше половины конформационной энергии метильной группы в циклогексане. Однако в этом случае ситуация неопределенна в связи с экспериментальными ошибками (стр. 59). [c.536]

    Макенн и Демусси [8] определяли поправку на дыхание, экспериментируя в темноте Вильштеттер и Штоль [9] доводили поправку на дыхание до ничтожно малой величины, работая на очень сильном свету с высокими концентрациями двуокиси углерода, т. е. в таких условиях, при которых фотосинтез был в 20—30 раз интенсивнее дыхания. В табл. 5 приведены данные из этих работ, а также из некоторых новых исследований, где материалом служили иные типы растений (низшие водоросли). Данные табл. 5 показывают удивительную устойчивость фотосинтетического коэффициента он не зависит от интенсивности света, длительности освещения, температуры, а также концентрации кислорода и двуокиси углерода. Преобладают значения несколько выше единицы, и отклонения вряд ли превышают предел экспериментальной ошибки. Табл. 5 показывает также, что дыхательный коэффициент [c.36]

    При использовании уравнения (П1.51) и известного колебательного спектра полиэтилена можно в пределах экспериментальной ошибки рассчитать теплоемкость в температурном интервале от 180 К до температуры стеклования. При низких температурах рассчитанные значения оказываются слишком низкими (50% при 50К), что указывает на взаимосвязь С— l-колебаний с С—С-скелетными колебаниями и соответствующее уменьшение частоты скелетных колебаний до значений, характерных для полиэтилена. Лебедев, Рабинович и Бударина (1967) для описания полученных ими данных по низкотемпературной теплоемкости использовали выражение Тарасова [см. уравнение (П1.8)] с 0i = 35OK и 0з=175К для 4,5 типов колебаний на 1 моль. Вычитание вклада всех оптических типов колебаний (в общих чертах это описано выше) и применение выражения Тарасова для 4 типов колебаний не приводит к значительному изменению 0]. Отношение 01 для полиэтилена (540 К) к 0i для поливинилхлорида близко к отношению обратных квадратных корней из молекулярного веса повторяющегося звена (1,49). В противоположность этому 03-температура изменяется при переходе от полиэтилена к поливинилхлориду, что указывает на более [c.208]

    Поэтому интересно проследить поведение Кз как функции 6. Несмотря на то что величины Кг были определены только для двух различных значений 6, данные табл. 1 в этом отношении весьма поучительны. Экспериментальные ошибки в случае палладиевой черни, вероятно, больше соответствующих ошибок для палладий-серебряных сплавов, однако в первом приближении можно считать, что в случае палладиевой черни Кз почти не зависит от 6. Это указывает на то, что при данных условиях опыта Кз является истинной константой равновесия и что хемосорбция кислорода на палладии локализована на энергетически однородной поверхности и взаимодействие между атомами кислорода не происходит. Такая однородность может являться также результатом противоположного влияния сильного взаимодействия между частицами адсорбата и неоднородности поверхности [1]. Тем не менее палладий, по-виднмол у, занимает в этом отношении промежуточное положение между платиной и никелем. Эти три металла находятся в одной и той же подгруппе периодической системы, однако сродство поверхности никеля к кислороду значительно отличается от соответствующего сродства платины. Действительно, было установлено, что в системе никель — кислород адсорбция происходит на однородной взаимодействующего типа поверхности, причем Кз возрастает с увеличением 6, тогда как в случае системы платина — кислород показано, что адсорбция происходит на сильно неоднородной поверхности и Кз уменьшается с ростом Э [2]. [c.487]

    Таким образом, различные типы клеток характеризовались неодинаковыми метаболическими состояниями. Однако расчеты показали, что для всех них без исключения, так же как и для изолированных митохондрий, редокс-реакции между парой НАД и цитохромом с находились в практическом равновесии с состоянием фосфорилирования адениннуклеотидной системы и их взаимоотношения могли быть описаны уравнениями (12) и (13). В связи с этим изменения свободной энергии на участке цепи НАД—цитохром с, связанные с переносом двух восстановительных эквивалентов, были практически равны (в пределах экспериментальной ошибки) свободной энергии синтеза двух молей АТФ из АДФ и Ф (табл. 8). Следовательно, наблюдаемое практическое равновесие между окислительно-восстановительньши реакциями дыхательной цепи и отношением [АТФ]/[АДФ] [Ф ] цитозоля поддерживается не только в различных клетках млекопитающих, в том числе и таких высокоспециализированных, как сердце и печень, но и у филогенетически примитивных организмов с атипичной дыхательной цепью, что свидетельствует об общности наблюдаемого феномена. [c.78]

    На рис. 5.15 приведено сравнение экспериментальных и расчетных данных для разделения воздуха в модуле на основе ПВТМС-мембраны и пористой подложки из мипласта (а°=3,55) при различных вариантах организации потоков. Результаты расчетов по модели параллельного (прямо- и противоположного) движения потоков в напорном и дренажном пространствах модуля совпадают с экспериментальными данными (относительная ошибка не более 3%). Как видно из рисунка, осуществление процесса разделения газов в аппаратах плоскорамного типа с использованием высокопроизводительных асимметричных или композиционных мембран наиболее эффективно при противотоке в напорном и дренажном пространствах. [c.183]

    Такой анализ, однако, технически сложен и потому мало достоверен. Дело в1 том, что для больших молекулярных масс это соотношение может составлять величину порядка (1 100) — (1 1000), а такие соотношения могут быть измерены экспериментально с весьма малой точностью. В разветвленных же полисахаридах молекулярная масба определяется отношением продуктов типа 2 к разности между продуктами типа 1 и типа 3. В подобных случаях результат обычно безнадежно тонет в ошибках измерений. [c.54]

    Янь и Джергер [117] получили поправку первого порядка точности к решению пограничного слоя для изотермической пластины конечного размера. Они следовали методу, аналогичному использованному в работе [63] для вынужденного течения типа течения Блазиуса при обтекании полубесконечной пластины. Для такого же граничного условия на поверхности в статьях [55, 80] использован метод сращиваемых асимптотических разложений и представлено решение методом возмущений с точностью до членов второго порядка малости. Но эти исследования вызывают некоторые сомнения. Поправка Яня и Джергера к числу Нуссельта отрицательна. Как показал Гебхарт в комментарии к их статье, это противоречит экспериментальным данным при малых числах Грасгофа, которые указывают на увеличение числа Нуссельта по сравнению с расчетом по теории пограничного слоя. В поправках второго порядка, найденных в статьях [55, 80], содержится ошибка, связанная с неправильным [c.130]

    Так как из сравнения рнс. 1.15 и 1.16 невозможно сделать вывод о том, какое уравнение лучше подходит для описания экспериментальных данных, были вычислены среднеквадратичные отклонения экспериментальных данных от рассчитанных по уравнениям (1.9) н (1.10). Величины этих Чтслонений составили 3,87 н 6,15 соответственно при среднеквадратичной ошибке контрольного опыта 5,9 Сравнение этих величин показывает, что степенное уравнение (1.9) лучше подходит для описания экспериментальных данных. В пользу уравнения (1.9) можно высказать и следующее соображение. Если бы скорость реакции описывалась уравнением лэнгмю-ровского типа (1.10), то при нулевом порядке реакции по толуолу, что Является следствием высоких степеней заполнения поверхности катализа- [c.31]

    В заключение сделаем несколько замечаний об ограничениях, обсуждаемых статистических методов. Эти методы основаны на предположении, что модель, использованная для описания экспериментальных данных, точна. Поэтому невозможно разделить систематические ошибки в данных и ошибки, вносимые моделью. Невозможно определить источник систематических ошибок (например, переменную, которая ее содержит), можно лишь установить их присутствие, и то, если оно оказывается заметным на фоне случайных ошибок Принцип максимального правдоподобия эффективен для оценки параметров точной модели по экспериментальным данным, содержащим лишь случайные ошибки. Естественно, что этот метод, так же как и любой другой, не позволяет надежно определить параметры модели по данным, содержащим систематическую ошибку. Еще раз отметим, что применяемая при обработке данных модель должна быть точнее, поэтому предпочтительнее использовать гибкие аппроксимирующие зависимости типа полиномов Редлиха—Кистера, сплайн-полиномов а не корреляционные уравнения ЫКТЬ, UNIQUA и другие [см. разд. УП.5], которые, несмотря на большую обоснованность, как правило, хуже аппроксимируют экспериментальные данные. [c.148]

    НОЛ—гептан—перфторгептан представлены на рис. VIII.6 как следует из него, для системы с гептаном наблюдается хорошее согласие с экспериментом, чего нельзя сказать о системе с гексаном. Неправильный тип диаграмм во втором случае обусловлен тем, что для системы гексан—перфторгексан при 298,15 К модель дает расслаивание, не обнаруживаемое экспериментально. Так как указанная температура близка к критической температуре расслаивания (293,15 К), то даже небольшие ошибки в приводят к качественному несоответствию между результатами расчета и эксперимента. [c.271]

Словом эксперимент пользуются часто и вольно по отношению к строгому значению этого термина. Причина споров о том, что является и что не является экспериментом, состоит в том, что при правильном применении и в надлежащем контексте эксперимент служит самым мощным методом выявления причинных связей между событиями. Можно начать с простого и непсихологического примера, чтобы показать, как, подобно многим другим методическим подходам, эксперимент применяется нами в повседневной жизни, хотя и менее строго, чем в науке.

Предположим, кто-то из друзей сказал, что одно из ваших любимых домашних растений от капельки лимонного сока будет прекрасно расти. Вам доподлинно известно, что такого не бывает! Чтобы убедительно доказать вздорность этого утверждения, вы выбираете два растения, одинаковых по состоянию и развитию, ставите горшки на один подоконник и только в один из них еженедельно капаете по капле лимонного сока. Затем вместе с другом вы начинаете с интересом наблюдать за различиями отобранных растений. Не думая о возможных итогах этого опыта сейчас, обратим внимание на саму процедуру. Основным экспериментальным принципом в данном случае является то, что одна переменная величина подвергается изменениям, в то время как все прочие переменные строго контролируются. Очень разумно было предусмотреть, чтобы растения были примерно одинаковыми. Главным является изменение только одного фактора (добавление лимонного сока). Разумно будет также проводить перед каждым растением одинаковое время, иначе можно будет заявить, что экспериментальное растение больше подвергалось действию вашего дыхания (существует же мнение о действии разговоров на растения) и это могло исказить результаты исследования.

Основной задачей психологического экспериментального исследования является построение такой исследовательской ситуации, в которой становится доступным объективное внешнее наблюдение и регистрация существенных особенностей внутреннего психического явления. Причем задачей самого экспериментального варьирования условиями является выявление единственной психологической интерпретации действия или поступка обследуемых, исключая возможность проявления конкурирующих интерпретаций. По мнению В.В. Никандрова, эта задача достигается благодаря следующим основным характеристикам эксперимента:

1. инициативе экспериментатора в проявлении интересующих его психологических фактов;
2. возможности варьирования условий возникновения и развития психических явлений;
3. строгому контролю и фиксации условий и процесса их протекания;
4. изоляции одних и акцентировании других факторов, обусловливающих изучаемые феномены, которая дает возможность выявления закономерностей их существования;
5. возможности повторения условий эксперимента для многократной проверки получаемых научных данных и их накопления;
6. варьированию условий для количественных оценок выявляемых закономерностей.

Таким образом, психологический эксперимент можно определить как метод, при котором исследователь сам вызывает интересующие его явления и изменяет условия их протекания с целью установить причины возникновения этих явлений и закономерности их развития.

С точки зрения норматива рассуждений исследователя экспериментальный метод выступает в качестве образца гипотетико-дедуктивного рассуждения.

Гипотетико-дедуктивный метод — путь проверки теоретических гипотез путем выведения из них следствий, проверяемых как частные, т.е. эмпирически нагруженные высказывания. Предполагает, что от общих высказываний — теоретических гипотез — исследователь переходит к выдвижению эмпирически проверяемых гипотез о последствиях предполагаемых законов.

Рассмотрим более подробные основные характеристики эксперимента: экспериментальные переменные, их виды и группы участников.

Экспериментальные переменные: виды, отношения, контроль

Наиболее существенным отличием эксперимента как метода сбора данных является способ исследовательского отношения к изучаемой предметной области: в эксперименте исследователь не просто провоцирует, или создает условия для наблюдения предполагаемых закономерностей, а организует специальный контроль — управляет переменными, посредством чего активно вмешивается в ход изучаемых процессов.

Решение вопроса о том, что наблюдать или измерять и какие формы контроля экспериментальных воздействий организовывать, определяется научной гипотезой, выработанной в процессе теоретических изысканий.

В психологическом эксперименте проверяется причинноследственная, или каузальная психологическая гипотеза. Активность экспериментатора связана именно с тем, чтобы при помощи организации экспериментальных воздействий и других форм экспериментального контроля обеспечить обоснованный вывод о том, что полученные эмпирические данные соответствуют высказыванию «переменная Х воздействует на переменную Y таким образом, что…».

Предположим, что вы хотите выяснить, влияет ли на память чувство голода. Сначала вы формируете две группы людей. Затем вы можете попросить членов одной группы выполнить тест, пока они голодны. Вторая группа должна выполнить тот же самый тест после принятия пищи. Сравнив средние баллы, оценивающие способность запоминания в двух группах, вы можете сказать, влияет ли чувство голода на память.

Пример показывает, что простейший психологический эксперимент основан на использовании двух групп участников — экспериментальной и контрольной. Термин экспериментальная группа используется для обозначения участников, испытывающих экспериментальное воздействие. Участники, не испытывающие воздействия, принадлежат к контрольной группе. В идеале, участники из контрольной группы абсолютно идентичны участникам из экспериментальной группы и отличаются от них только тем, что не испытывают экспериментальное воздействие. Таким образом, контрольная группа дает базовые показатели, с которыми сравниваются оценки экспериментальной группы.

Идентификация причин и следствий в экспериментальном исследовании диктует выделение трех типов переменных: независимая, зависимая и внешние. Под переменной в эксперименте, как и при измерении, понимают определенный параметр реальности, который может иметь два и более значения.

1. Независимые переменные — это условия, изменяемые или варьируемые экспериментатором, который устанавливает их размер, количество или значение. Независимые переменные — это предполагаемые причины различий в поведении.

Независимая переменная представляет собой интересующий экспериментатора фактор, изучаемый с целью обнаружить его влияние на поведение. Иногда его называют «управляемый фактор», так как экспериментатор осуществляет над ним полный контроль и сам разрабатывает ситуации для участников исследования (экспериментальное воздействие).

Независимые переменные должны принимать как минимум два значения, «уровня», т.е. в эксперименте должны сравниваться, по крайней мере, две ситуации или два условия — отсутствие экспериментального воздействия и его наличие. Например, в исследовании влияния сцен насилия, показанных по телевизору, на детскую агрессивность одним детям могут показать передачу с жестокими сценами, а другим — не показывать. Уровни некоторых независимых переменных можно выбирать на основе непрерывной шкалы. Например, можно изменять количество кофеина, который дается испытуемым, и затем наблюдать его воздействие на их способность к точному метанию дротиков. Здесь можно использовать разные дозировки кофеина (5, 20 и 50 мг) и, конечно, условие, когда кофеин не принимается совсем. Другие независимые переменные являются дискретными или категориальными, например два типа инструкций запоминания.

Помимо уровней выделяют два вида независимых переменных: активные и атрибутивные. Активная независимая переменная — это переменная, доступная непосредственному манипулированию экспериментатора.

Под непосредственным манипулированием понимают 1) контроль над уровнями независимой переменной, 2) контроль над тем, что экспериментатор самостоятельно решает какой уровень независимой переменной предоставляется той или иной группе испытуемых.

В качестве активной независимой переменной могут выступать: характеристики заданий, параметры экспериментальной ситуации, управляемые особенности испытуемого и другие переменные. Следует заметить, что многообразие факторов, которые можно использовать в качестве независимой переменной, ограничено только пределами фантазии исследователя.

Характеристики заданий как независимые переменные представляют собой варьирование характеристиками стимулов, изменение типов ответов (вербальные — невербальные), вариативность шкалы оценок, инструкций и целей, варьирование средствами решения задачи, постановка препятствий для решения экспериментальных задач и изменение системы стимулирования деятельности испытуемых (поощрение — наказание).

В качестве примера может служить исследование памяти, участникам которого показывают один и тот же список слов, но дают разные инструкции по способу запоминания. Одну группу просят создавать визуальные образы для слов, другую — устанавливать ассоциации между смежными парами слов, а третью — просто повторять каждое слово по три раза.

Параметры экспериментальной ситуации могут быть представлены в виде «физических параметров» — температуры, шума, вибрации, времени суток и др.; динамики социально-психологических параметров группы (удаление лидера, удаление аутсайдера, изменение структуры группы); особенностей общения испытуемого и исследователя. В.Н. Дружинин указывает на особенности общения и взаимодействия испытуемого и экспериментатора как на особую разновидность ситуационных независимых переменных.

В качестве параметра экспериментальной ситуации может выступать наличие внешних наблюдателей в изучении готовности людей оказывать помощь другим людям. Исследователь может создать три разных ситуации. В одном случае участник один встречает человека, нуждающегося в помощи, в другом — участник и пострадавший могут быть окружены группой из трех или шести наблюдателей. В этом случае в качестве ситуативной независимой переменной выступает количество людей, а ее значениями будут ноль, три и шесть (число наблюдателей).

В качестве управляемых особенностей испытуемого выступают различные эмоциональные состояния или состояния работоспособности, утомления, тревожности и т.п.

Атрибутивная независимая переменная — это переменная, недоступная непосредственному манипулированию экспериментатора. К ним относятся пол испытуемого, возраст, уровень самооценки, интеллектуальные особенности, акцентуации характера, этничность, цвет глаз и т.д. В.Н. Дружинин считает, что их справедливо было бы отнести к дополнительным переменным, поскольку на них нельзя воздействовать, а можно лишь учесть их уровень при формировании экспериментальных и контрольных групп.

Важно отметить, что своеобразие атрибутивной переменной заключается в неочевидности ее влияния в качестве причины.

Для иллюстрации различий между активными (управляемыми) и атрибутивными (субъектными) переменными рассмотрим гипотетическое исследование влияния тревожности на способность людей проходить лабиринт. Тревожностью можно управлять непосредственно, создав ситуацию, в которой одна группа будет испытывать тревожность, выполняя задание перед лицом большого количества людей, а второй группе зрителей не будет. Человек, согласившийся принять участие в таком исследовании, является потенциальным участником любой из групп. С другой стороны, чтобы провести исследование с использованием атрибутивной переменной, можно подобрать две группы, различающиеся по уровню присущей им личностной тревожности, и предложить участникам пройти лабиринт. В первую группу войдут люди с высокой тревожностью, предварительно выявленной с помощью специального теста. Вторая группа будет включать более спокойных людей.

При использовании атрибутивных переменных экспериментатор может варьировать определенный фактор (т.е. отбирать участников, имеющих конкретные характеристики), но не может поддерживать все остальные факторы постоянными. Отбор участников по степени предрасположенности к тревожности (высокой или низкой) не гарантирует, что две группы будут эквивалентны по другим показателям. Фактически они могут различаться по многим показателям (например, по уровню притязаний), которые способны повлиять на результаты эксперимента. Если в ходе такого исследования возникает различие между группами, то мы не можем сказать, что его причиной является атрибутивная переменная. Мы можем лишь говорить о том, что результаты групп различаются по зависимому показателю.

Различают две основные схемы задания (или условия воздействия) независимой переменной. Независимая переменная может выступать как внутригрупповой и как межгрупповой фактор. В первом случае одному и тому же испытуемому предъявляются последовательно разные уровни независимой переменной или он проходит через разные условия независимой переменной (например, смена инструкции). Важно, что меняется и экспериментальный материал (например, нельзя решать повторно ту же мыслительную задачу), и субъективное состояние — подготовленность испытуемого к выполнению заданий. Во втором случае — межгрупповой схемы — разные уровни независимой переменной могут быть даны различным группам испытуемых, одновременно выполняющим одну и ту же деятельность. Эксперимент будет называться межгрупповым не по форме проведения (решение выполняется в группе или индивидуально), а благодаря способу сравнения значений зависимой переменной. При межгрупповой схеме главным является то, что одни испытуемые прошли через контрольное условие, а другие — через экспериментальное, и сравниваются результаты решений в этих двух группах.

Для ряда психологических гипотез выбор исследователя между этими двумя основными схемами экспериментирования не является принципиальным, он обусловлен соображениями удобства, экономичности проведения исследования, предпочтений тех или иных форм контроля внешних переменных.

2.    Зависимые переменные являются мерой результатов эксперимента. Если эксперимент можно описать как воздействие Х на Y, и Х — это независимая переменная, то Y — это зависимая переменная. Другими словами зависимой переменной называют ту измеряемую переменную, показатели которой при планировании эксперимента рассматриваются в качестве откликов или следствий влияния независимой переменной. Подобные следствия часто выявляются с помощью системы мер выполнения каких-то действий, например с помощью тестовых оценок.

В качестве зависимой переменной в психологических исследованиях выбираются параметры вербального и невербального поведения. Они в свою очередь подразделяются на формальнодинамические и содержательные.

Формально-динамические параметры:

• точность-ошибочность (задачи на достижение);
• латентность (время от момента предъявления стимула до выбора решения);
• длительность или скорость выполнения — характеристика исполнительного действия (время между выбором действия и окончанием его выполнения);
• темп или частота действий;
• продуктивность — отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения.

Содержательные параметры поведения: распознавание различных форм поведения, с помощью а) специально обученных экспертов (например, определение уровня агрессии как функции отдельных ее проявлений в мимике, жестах, брани, рукоприкладстве и т.п.); б) опросников и других психодиагностических методов.

Различают одномерные и многомерные зависимые переменные. Одномерная зависимая переменная представлена единственным параметром, изменения которого и изучаются в эксперименте (например, скорость сенсомоторной реакции). Многомерная зависимая переменная представлена совокупностью параметров. Например, внимательность может оцениваться объемом просмотренного материала, количеством отвлечений, числом правильных и ошибочных ответов и т.д. Каждый параметр может фиксироваться отдельно.

Правдоподобность выводов любого эксперимента отчасти определяются правильностью выбора зависимой переменной, измеряемой в ходе исследования. На эмпирический вопрос можно получить ответ, только если вопрос сформулирован с определенной степенью точности. Один из ключевых моментов разработки эксперимента касается операциональных определений характеристик поведения, выбранных и измеряемых как зависимые переменные. Воспроизведение эксперимента возможно, только если отдельные характеристики поведения точно определены.

Отношения между зависимой и независимой переменными

Основное свойство зависимой переменной — это сензитивность, т.е. чувствительность к изменениям независимой переменной. Если при изменении независимой переменной зависимая переменная не изменяется, то последняя несензитивна, и эксперимент в таком случае не имеет смысла. Известны два варианта проявления несензитивности зависимой переменной: «эффект потолка» и «эффект пола». «Эффект потолка» наблюдается в том случае, когда предъявляемая задача настолько проста, что ее выполняют все испытуемые независимо от возраста. «Эффект пола», напротив, возникает в том случае, когда задание настолько сложно, что с ним не может справиться ни один из испытуемых.

Рассмотрим основные варианты отношений между независимыми и зависимыми переменными. Существует, как минимум, шесть видов связи переменных (рис. 4, 5, 6, 7, 8, 9).

3.    Внешние переменные — это условия, влияние которых на результат эксперимента исследователь желает устранить. Они представляют собой неуправляемые факторы, сами по себе не интересующие исследователя, но способные повлиять на изучаемое поведение. Если их поддерживают постоянными, они не представляют опасности для исследования, но при отсутствии адекватного контроля над ними могут определенным образом воздействовать на исследуемое поведение. Такое явление называется смешением. Любая неуправляемая внешняя переменная может повлиять на интерпретацию результатов. Внешние переменные «ковариируют» с действием независимых переменных, поэтому их воздействия невозможно различить. Таким образом, если в исследование вмешивается неконтролируемая внешняя переменная, результаты такого исследования могут быть вызваны действием как осложняющей (внешней) переменной, так и независимой, а также их комбинацией. Узнать при этом, чем в действительности вызываются результаты, не представляется возможным.

Мы можем рассмотреть это на примере нашего эксперимента «чувство голода/память». Чувство голода является независимой переменной — мы хотим узнать, влияет ли оно на память. Память является зависимой переменной, мы хотим узнать, зависит ли способность запоминать от того, насколько голоден человек. Все остальные условия, которые могли бы повлиять на баллы, оценивающие память, — внешние переменные. Примерами их могут быть количество часов, которое человек спал ночью накануне теста, интеллект или степень сложности вопросов.

Рассмотрим пример. Исследователь поставил перед собой задачу доказать, что студенты, пытающиеся сразу изучить большое количество материала, не имеют таких хороших результатов, как те, кто разделяет материал на несколько частей. Другими словами, быстрое заучивание менее эффективно, чем равномерно распределенное заучивание материала. Выбираются три группы студентов, и каждой из них дается задание: выучить пять глав учебника по общей психологии. Первой группе дают на изучение материала три часа в понедельник, второй — три часа в понедельник и три часа во вторник, а третьей — по три часа в понедельник, вторник и среду (табл.4). В пятницу проверяется знание материала участниками всех трех групп. Результаты показывают, что участники третьей группы получили самые высокие оценки, более низкие оценки получили участники второй группы, а первая группа практически не справилась с заданием. Исследователь заключает, что распределенные занятия более эффективны, чем массированные.

Скорее всего, вы не согласитесь с выводом экспериментатора, поскольку в этом исследовании легко можно обнаружить две внешние переменные. Распределение занятий действительно различается (1, 2, 3 дня), но также различается и общее количество занятий. (3, 6 и 9 часов). Этот пример иллюстрирует, как невозможно определить, вызваны ли результаты одним фактором (распределением нагрузки) или другим (общее время занятий).

Вторая внешняя переменная не так очевидна, но вызывает не меньше проблем. Речь идет о времени, проходящем до проверки результата. Проверка всех групп проводится в пятницу, но время, прошедшее с момента изучения материала, у каждой группы разное. Таким образом, в этом эксперименте фактор распределения нагрузки осложнен одновременно общим временем обучения и временем, прошедшим до проверки. Каждый фактор сам по себе может повлиять на результаты, но также они могут воздействовать совместно и изменить общую картину каким-то особым образом. Взгляните на табл. 5. С ее помощью можно легко выявить побочные переменные.

В двух средних столбцах даны внешние переменные — их необходимо поддерживать постоянными, используя соответствующие стратегии.

Помнить о возможном действии осложняющих факторов и разрабатывать механизмы контроля над ними — значит сформировать один из наиболее сложных навыков, необходимых для научного мышления.

Процедуру эксперимента можно определить следующим образом: экспериментирование — это (1) манипуляции уровнями независимой переменной, (2) контроль релевантных ей внешних переменных и (3) наблюдение эффекта манипуляций по зависимой переменной.

Способы контроля внешних переменных

Экспериментальный контроль, кроме управления независимой переменной, означает также контроль внешних или сопутствующих переменных. Смешения независимой переменной с ними представляют угрозы валидности эксперимента.

Выделяют следующие способы контроля внешних переменных.

1.    Элиминация внешних воздействий. Представляет собой наиболее радикальный способ контроля. Он состоит в полном исключении из внешней среды каких бы то ни было внешних переменных (лабораторный эксперимент). Следует отметить, что элиминировать воздействия всех внешних переменных практически невозможно, да и не всегда нужно, так как результаты, полученные в условиях элиминации внешних воздействий, вряд ли могут быть перенесены в реальность.

2.    Создание константных условий. Суть этого способа состоит в том, чтобы сделать внешние воздействия постоянными и одинаковыми для всех испытуемых. В частности, исследователь стремится сделать постоянными пространственно-временные условия эксперимента, технику его проведения, оборудование, предъявление инструкции и т.д.

3.    Балансировка. Применяется в тех случаях, когда нет возможности исключить внешнюю переменную или сделать ее влияние постоянным. Этот способ применяется и в ситуации, когда внешняя переменная не поддается идентификации. Суть заключается в том, что формируется контрольная группа участников, которая существует в тех же условиях, что и экспериментальная:

• а)    в экспериментальной группе — независимая переменная + внешняя переменная;
• б)    в контрольной выборке — внешняя переменная.

Иногда требуется более одной контрольной группы. Например, в фармакологии часто используется контрольная группа плацебо. Группу плацебо лучше всего представить как группу, членам которой внушают, что оказанное на них воздействие улучшит их работоспособность или избавит от тех или иных симптомов, в то время как в действительности никаких воздействий не оказывается.

Если внешняя переменная известна, то балансировка заключается в воздействии каждого ее значения в сочетании с каждым уровнем независимой переменной.

В частности, такая внешняя переменная, как пол экспериментатора, в сочетании с независимой переменной — пол испытуемого, приведет к созданию четырех экспериментальных серий:

• a)    мужчина экспериментатор — мужчины испытуемые;
• b)    мужчина экспериментатор — женщины испытуемые;
• c)    женщина экспериментатор — мужчины испытуемые;
• d)    женщина экспериментатор — женщины испытуемые.

4.    Контрбалансировка. Практикуется чаще всего тогда, когда эксперимент включает в себя несколько серий. Испытуемый оказывается в разных условиях последовательно, однако предыдущие условия могут изменять эффект воздействия последующих. Для ликвидации возникающего в этом случае «эффекта последовательности» разным группам испытуемых экспериментальные условия предъявляются в различном порядке. Следует также учитывать, что большое число попыток вызывает утомление испытуемых.

Например, в первой серии эксперимента первой группе предъявляется решение интеллектуальных задач от более простых к более сложным, а второй — от более сложных к более простым. Во второй серии, напротив, первой группе предъявляется решение интеллектуальных задач от более сложных к более простым, а второй — от более простых к более сложным.

Смысл контрбалансировки состоит в том, что порядок предъявления разных задач, стимулов, воздействий в одной из групп компенсируется иным порядком предъявления заданий в другой группе.

5.    Двойной слепой метод — применение экспериментального воздействия (применение плацебо), о котором не знают ни испытуемый, ни экспериментатор. Этот прием способствует исключению предвзятости, как исследователя, так и испытуемого в эксперименте. Причем кому из испытуемых предложено плацебо, а кому — лекарство, известно только третьему наблюдателю — помощнику экспериментатора. 

Д. Кэмпбелл выделил еще один способ контроля влияния внешней переменной. Этот способ связан с особым отбором участников эксперимента.