§ 11.2. Методы эмпирического исследования

Привет, Вы узнаете о том , что такое методы эмпирического исследования, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое методы эмпирического исследования , настоятельно рекомендую прочитать все из категории ОСНОВЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ и организация научно-исследовательской деятельности.

Напомним, что эмпирическое исследование – это фактологическое
исследование, которое направлено, преимущественно, на выявление
связей в исследуемом объекте и опирается на данные наблюдений и
экспериментов (глава 3).
К основным методам эмпирического исследования относятся
наблюдение, сравнение, измерение и эксперимент. Эти методы позволяют получить исследователю первичную информацию в виде совокупности эмпирических данных.
 Наблюдение – это систематическое целенаправленное восприятие явлений объективной действительности, в ходе которого
исследователь получает знание о внешних сторонах, свойствах и
отношениях изучаемых объектов.
Другими словами, наблюдение – это исследование, где эксперимент ставит сама природа, а исследователь выступает в роли «летописца», фиксирующего проявления наблюдаемого явления (рис. 11.4).

Сравнение – это процесс установления сходства и различия
предметов и явлений действительности.
Для успешного применения метода сравнения необходимо выполнение следующих требований:
- во-первых, должны сравниваться такие явления, между которыми
существует определенная объективная общность;
- во-вторых, сравнение должно производиться по тем признакам,
которые являются существенными с точки зрения поставленной цели
исследования.
Исследуемые объекты могут сравниваться двумя способами:
1) непосредственно;
2) через их сравнение с каким-либо третьим объектом – эталоном.
В первом случае результаты сравнения формулируются в терминах «больше – меньше». Во втором случае (при сравнении с эталоном)

появляется возможность получить количественные характеристики соотношения объектов. Такие сравнения называются измерениями.
 Измерение – это процедура количественного сравнения объектов; это процесс приписывания объектам чисел таким образом,
чтобы в отношениях чисел отображались отношения между измеряемыми объектами (рис. 11.5).

Существуют 4 способа (шкалы) измерения:
- номинальная шкала,
- порядковая шкала (шкала рангов),
212
212
- шкала интервалов,
- шкала отношений.
Номинальная шкала и шкала рангов относятся к неметрическим
шкалам, поскольку непосредственно чисел явлениям не приписывают. К
метрическим шкалам относятся шкала интервалов и шкала отношений.
 Номинальная шкала (номинативная, классификационная,
шкала наименований) – это простейшая, качественная шкала, которая применяется для описания принадлежности объектов к определенным классам.
В номинальной шкале числа используются только для обозначения
классов объектов. Всем объектам одного класса присваивается одно и
то же число. Отношение предпочтения между объектами не устанавливается.
 Порядковая (ранговая) шкала – это шкала, которая применяется для измерения упорядоченности объектов по одному или совокупности признаков. Шкала рангов устанавливает порядок в степени
выраженности признака – от объекта с наиболее выраженным свойством до объекта с наименее выраженным свойством (или наоборот).
Порядок, как правило, нумеруется числами натурального ряда.
В порядковой шкале числа используются только для определения
порядка следования объектов. Приписанные объектам числа не позволяют утверждать, во сколько или на сколько один объект предпочтительнее другого.
 Шкала интервалов применяется для отображения количественного различия между свойствами объектов. Данная шкала основывается на предположении о том, что разница в проявлении признака у двух объектов соответствует разности двух чисел, приписанных
данным объектам. Шкала интервалов позволяет говорить о том, «на
какую величину» свойство одного объекта превосходит свойство
другого объекта.
213
213
В отличие от шкалы отношений шкала интервалов характеризуется
отсутствием точки объективного нуля. Данная шкала может иметь произвольные точки отсчета.
Примеры применения шкалы интервалов: измерение температуры,
дата выпуска изделия, разряд токаря, оценка в школе.
 Шкала отношений применяется для отображения количественного различия между свойствами объектов в случае наличии
объективного нуля. В данной шкале числа отражают отношения
свойств объектов. Шкала отношений основывается на предположении о том, что отношение (деление) степеней проявления
признака у двух объектов соответствует отношению (делению) двух
чисел, приписанных данным объектам. Шкала отношений позволяет
говорить о том, «во сколько раз» свойство одного объекта превосходит свойство другого объекта.
Шкала интервалов применяется при измерении значений физических величин - расстояния, веса, скорости и т.п.
Описанные шкалы не являются взаимоисключающими. Существует
возможность преобразования данных из одной шкалы в другую, что проиллюстрировано в Примере 11.3.
П
Пример 11.3
Измерительные шкалы и их преобразование
На некотором предприятии проводится тестирование сотрудников
с целью анализа их коммуникабельности. Результаты тестирования шести испытуемых по шкале «экстраверт-интроверт» теста Айзенка представлены в табл. 11.1 [49].
В первом столбце таблицы приведены имена испытуемых, во втором столбце – балл, описывающий степень «экстравертности» у каждого
испытуемого, в третьем столбце испытуемым приписаны ранги (первый
ранг получил испытуемый, имеющий наименьший балл), в четвертом
столбце – в соответствии с исходными баллами испытуемые распределены на два класса: класс интровертов «И» (баллы от 0 до 12) и класс
экстравертов «Э» (баллы от 13 до 24).
214
214
Таким образом, в таблице представлены измерения качества экстраверности-интравертности сотрудников в соответствии со шкалой интервалов (столбец №2), шкалой рангов (столбец №3) и номинальной
шкалой (столбец №4).
На примере представленной таблицы легко увидеть, что при переходе от одной шкалы к другой часть информации об исследуемых объектах теряется. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Например, в результате ранжирования разницу в один
ранг получают сотрудники Д. и Е., имеющие различие интервальных
оценок в один балл, и сотрудники Б. и Г., имеющие различие интервальных оценок в шесть баллов. При распределении испытуемых по классам
в один класс попадают сотрудники, имеющие сильно различающиеся
оценки.

Эксперимент – это метод изучения объекта путем активного и целенаправленного воздействия на него при помощи создания искусственных условий, необходимых для выявления соответствующих
свойств объекта.
Преимуществами экспериментального изучения объекта по сравнению с наблюдением являются:
- управляемость (возможность активно управлять процессом);
215
215
- «чистота» исследования (в процессе эксперимента можно изучать
явление «в чистом виде», устранив побочные несущественные факторы);
- повторяемость (можно проводить испытания столько раз, сколько
это необходимо).
В зависимости от применяемых средств воздействия на объект
эксперименты подразделяются на естественные и искусственные.
 Искусственный эксперимент – это эксперимент, в котором
объект исследования изолируется от обычных условий до некоторой
требуемой степени. Искусственные эксперименты характерны для
естественных наук.
 Естественный эксперимент – это эксперимент, в котором
объект исследования не изолируется от обычных условий, они только
дополняются факторами, необходимых для выявления исследуемых
свойств объекта. Естественные эксперименты применяются при
изучении социальных явлений.
Специфическим видом эксперимента является социальный эксперимент.
 Социальный эксперимент – это организация в небольших
масштабах новых форм общественной деятельности с целью их
научного изучения.
К социальным экспериментам относятся экономические эксперименты, педагогические, психологические, социально-управленческие и
т.п. В качестве примера экономического эксперимента можно вспомнить
эксперименты по созданию свободных экономических зон в Украине и
России.
Этапы организации эксперимента представлены на рис. 11.6. Этап
№2 – математическое планирование эксперимента предполагает применение методов математической статистики с целью рациональной организации эксперимента. Математическое планирование эксперимента
позволяет ответить на вопрос: сколько и какие опыты (испытания) следует включить в эксперимент для получения математического описания
сложных объектов исследования. Польза от логического и математического планирования экспериментов проиллюстрирована в Примере 11.4.

Пример 11.4.
Эксперимент у прилавка
Представьте себе что вы – покупатель и подозреваете некоторого
продавца магазина в том, что он обвешивает своих клиентов, подкладывая «навеску» под чашу весов. При покупке вы не можете установить
факт обмана, так как у вас нет средств поверки весов, и вы не хотите
носить с собой гири. В такой ситуации возможны два варианта ваших
действий [21].
Вариант №1. Вы покупаете товар, приходите домой, взвешиваете
товар на своих весах и обнаруживаете, что вас таки обманули: с вас
взяли деньги за товар весом В, тогда как истинный вес товара равен Ви.
217
217
При этом В = Ви + Вн, где Вн – это вес «навески», подложенной под чашу
весов.
Вариант №2. Продавец производит взвешивание и сообщает вам
вес товара – В. После этого вы извиняетесь, и просите взвесить две
порции товара отдельно (дескать, часть для вас, а часть – для любимой
тещи). Продавец опять производит взвешивание и сообщает вам вес
двух порций: В1 и В2. После этого вы анализируете полученный результат. В том случае, если продавец не прибегал к обману, должно выполняться очевидное равенство В1 + В2 = В. Если же продавец все же воспользовался «навеской» под весы, это равенство будет нарушено: вы
увидите, что В1 + В2 > В, точнее В1 + В2 = В + Вн. Причина этого состоит в
том, что при взвешивании двух порций товара вес «навески» будет
учтен дважды: – истинный вес
порций товара. Отсюда
(напомним, что В = Ви + Вн). Значит, разница между результатами двух
этапов взвешивания покажет, на сколько вас хотят обмануть.
Таким образом вы можете уличить нечистого на руку продавца, и в
этом вам поможет планирование эксперимента, с помощью которого
проводится второе взвешивание товара.

ПРАКТИЧЕСКАЯ КОМПОНЕНТА
МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Цель выполнения задания:
- познакомиться с методами обработки эмпирических данных;
- получить навыки расчета коэффициента парной корреляции.
Вспомогательный материал
При исследовании экономических систем возникает ряд типичных задач, связанных с обработкой данных наблюдений и экспериментов. Общим в таких задачах является то, что они рассматривают
массовые явления, характеризующиеся вероятностными взаимосвязя-
218
218
ми. Для решения такого рода задач используются методы математической статистики.
 Математическая статистика – наука, изучающая методы
раскрытия закономерностей, свойственных большим совокупностям
однородных объектов, на основании их выборочного обследования.
 Методы математической статистики – методы, предназначенные для исследования стохастических (вероятностных) зависимостей.
К распространенным методам математической статистики относятся методы корреляционного, регрессионного, дисперсионного и ковариационного анализа.
 Корреляционный анализ – это совокупность методов математической статистики, предназначенных для установления факта
наличия или отсутствия связей между двумя или несколькими количественными показателями (переменными, признаками) без описания
вида этих связей.
Одним из приемов корреляционного анализа является расчет коэффициента парной корреляции. Данная оценка позволяет исследовать
связь между двумя показателями с интервальной шкалой измерения.
Расчет коэффициента парной корреляции r ведется в соответствии
со следующей формулой:

Положительный знак коэффициента парной корреляции означает,
что с увеличением значений одной исследуемой переменной увеличи-
219
219
ваются и значения другой, отрицательный – что с увеличением одной
переменной другая уменьшается. Абсолютная величина (модуль) коэффициента корреляции означает силу связи. Условно принимают:
0 ≤ |r| ≤ 0,3 – слабая связь; 0,3 < |r| ≤ 0,7 – связь средней силы;
0,7 < |r| ≤ 1 – сильная связь. Связь между показателями может быть
полной, то есть функциональной, тогда коэффициент равен 1 или -1, а
может вовсе отсутствовать, тогда коэффициент равен 0. Если зависимость неполная, поскольку она искажена влиянием других, посторонних
факторов, то коэффициент будет принимать промежуточные значения
(между –1 и 0, или между 0 и 1) в зависимости от тесноты связи (рис.
11.7). Так, производительность труда рабочих зависит от стажа работы,
но существуют и другие факторы, изменяющие эту зависимость (здоровье работника, например).

С помощью коэффициента корреляции можно получить ответы
на следующие вопросы: Есть ли связь между показателями x и y?
Насколько тесна связь между показателями x и y?
При этом нужно помнить, что коэффициент корреляции применим
только в отношении случайных величин, имеющих нормальное распределение.
 Регрессионный анализ – это метод математической статистики, предназначенный для выявления аналитической формы
221
221
связи между несколькими показателями и описания выявленных зависимостей с помощью достаточно простых математических выражений.
При регрессионном анализе среди всех рассматриваемых показателей (признаков, переменных) один показатель считается результативным признаком (откликом) и на этот показатель оказывают влияние
остальные объясняющие переменные (регрессоры).
Используя те же данные, что и корреляционный анализ, регрессионный анализ пытается подобрать такую функцию, которая бы наилучшим образом описывала зависимость отклика от регрессоров. В качестве методы подбора такой функции используется метод наименьших
квадратов.
 Метод наименьших квадратов – это статистический прием, с помощью которого оцениваются неизвестные параметры зависимости между показателями. При этом в качестве критерия подбора параметров используется минимизация суммы квадратов отклонений экспериментально полученных значений показателей от их
предполагаемых значений (полученных в соответствии с уравнением
регрессии).
Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:

где у – отклик, х – регрессоры.
 Дисперсионный анализ – это метод установления факта
наличия или отсутствия влияния одного или нескольких качественных факторов на зависимую переменную.
Дисперсионный анализ используется тогда, когда все объясняющие переменные-факторы являются качественными, то есть их цифровые или символьные значения определяют принадлежность данного
наблюдения (объекта) к той или иной группе, классу. Например, качественная переменная может иметь два значения – М и Ж, определяющие принадлежность рассматриваемых объектов к мужскому или женскому полу.

 Ковариационный анализ – это совокупность методов математической статистики, предназначенных для выявления зависимости среднего значения некоторой случайной величины от набора переменных, в который входят и количественные и неколичественные факторы.
Для успешного применения методов математической статистики
необходимо наличие следующих условий:
1. Возможность составить совокупность наблюдений, т.е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в
различных условиях (например, измерить производительность труда на
разных предприятиях региона или на одном и том же предприятии за
разные годы).
2. Качественная однородность совокупности – в пределах варьирования не должно происходить качественного скачка в характере
отражаемого явления.
3. Достаточная размерность (численность) совокупности
наблюдений – только в большой совокупности закономерная связь явлений выступает устойчивее случайных совпадений.
Задание
Рассчитайте коэффициент парной корреляции между двумя показателями, характеризующими явления исследуемой вами предметной
области. Сделайте выводы о взаимосвязи рассмотренных показателей.

 КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. В чем состоит различие между теоретическими и эмпирическими исследованиями?
2. Перечислите методы теоретического исследования.
3. Проведите сравнительный анализ изученных методов построения научных теорий.
4. Перечислите методы эмпирического исследования .
5. Какие требования предъявляются к организации наблюдения за
исследуемыми объектами?
6. В чем состоит различие между сравнением и измерением объектов?
7. Назовите метрические и неметрические шкалы измерений.
8. В чем состоит различие между наблюдением и экспериментом?
9. Какие выделяют виды экспериментов?
10. Перечислите основные этапы организации эксперимента.
11. Для решения каких задач применяются методы математической статистики?
12. В заключается суть корреляционного, регрессионного, дисперсионного и ковариационного анализа?
13. Как рассчитывается коэффициент парной корреляции?

 ВЫВОДЫ
Изучив главу №11, вы узнали следующее:
 К общенаучным методам теоретического исследования относят:
мысленный эксперимент, идеализацию, формализацию, метод восхождения от абстрактного к конкретному, а также методы построения научных теорий (аксиоматический и гипотетико-дедуктивный метод).
 К общенаучным методам эмпирического исследования относят
наблюдение, сравнение, измерение и эксперимент. Сравнение – это
установление сходства или различия объектов. Измерение – это количественное сравнение объектов. Эксперимент – это изучение объекта
путем активного и целенаправленного изменения его обычных условий.
Наблюдение – это эксперимент, который ставит сама природа.
 Существуют четыре шкалы измерений: номинальная, ранговая,
интервалов и отношений. Числа в этих шкалах играют разную роль. В
номинальной шкале они обозначают классы объектов, в ранговой шкале
– ранги объектов, в шкале интервалов – разницу в проявлении признака,
а в шкале отношений – отношение степеней проявления признака у
объектов.
 Для решения задач по обработке данных наблюдений и экспериментов в экономических системах используют методы математической статистики. К методам математической статистики относятся методы корреляционного, регрессионного, дисперсионного и ковариационного анализа.
 Одним из приемов корреляционного анализа является расчет
коэффициента парной корреляции. Данный коэффициент позволяет
установить факта наличия или отсутствия взаимосвязи между двумя количественными показателями, а также описать силу этой связи.

Исследование, описанное в статье про методы эмпирического исследования, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое методы эмпирического исследования и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории ОСНОВЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ и организация научно-исследовательской деятельности

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.