Методы отбора изучаемых явлений
Существующие методы отбора:
1. Случайный – осуществляется путем выборки единиц наблюдения. Например, когда отбор проводится по жребию (по инвентарному номеру животного или дате рождения).
2. Механический отбор – когда единицы совокупности располагаются по инвентарному номеру животного, или по селекционной карте.
3. Типологический – позволяет производить выбор единиц наблюдения из типичных групп всей генеральной совокупности. Сначала внутри генеральной совокупности все единицы группируются по какому-нибудь признаку в типичные группы (например, по возрасту). Из каждой группы проводят отбор (случайным или механическим способом) необходимого числа единиц).
4. Серийный отбор (гнездовой) – предусматривает выбор генеральной совокупности не отдельных единиц, а выбор серий (гнезд), которые отбираются путем случайной или механической выборки. Например, при изучении заболеваемости животных, наиболее часто регистрируемых в данном районе, хозяйстве.
5. Направленныйотбор – из генеральной совокупности с целью выявления определенных закономерностей отбираются только те единицы, которые позволяет выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Отбирают животных одного возраста, упитанности, физиологическому состоянию.
II этап. Статистического исследования. Сбор материала.
Этот этап исследования заключается в сборе материала, в осуществлении статистического наблюдения. Это процесс регистрации заполнения официально существующих или специально разработанных учетных документов. Сбор материала проводится согласно составленной ранее программы и плану исследования.
|
|
|
III этап. Разработка и сводка материала.
После того, как материал собран, приступают к его разработке, которая складывается из ряда последовательных операций (стадий):
1. Контроль качества учетных документов.
2. Шифровка – применение условных обозначений выделяемых признаков.
3. Группировка материала (распределение единиц наблюдения по однородным группам для подсчета) по полу, возрасту.
4. Составление сводки (заполнение статистических таблиц полученными данными).
5. Вычисление статистических показателей.
6. Графическое изображение показателей.
IV этап. Анализ полученных результатов исследования
Необходимыми условиями для его проведения является:
– всестороннее знание исследователем сущности изучаемого явления;
– владение методикой статистического исследования, в частности методикой статистического анализа;
– правильное выполнение 3-х предыдущих этапов статистического исследования.
Статистическому анализу могут быть подвергнуты абсолютные, средние и относительные величины, графические изображения.
|
|
|
Методика статистического анализа включает выполнение следующих элементов:
1. Интерпретация полученных различных статистических величин и графических изображений их на основе сопоставления с нормативами, со средними уровнями аналогичных величин, со стандартами.
2. Литературное оформление работы.
3. Выводы.
4. Предложения для внедрения в практику.
При проведении статистического анализа возможны ошибки, которые обусловливают неправильные выводы.
К типичным ошибкам статистического анализа относятся:
1. Ошибки,связанные с методическими погрешностями (неправильное определение единицы наблюдения, недостаточное число наблюдений, слишком сложные таблицы, ошибки группировки).
2. Неправильная оценка статистических величин (суждение о динамике на основе экстенсивных показателей; оценка средних величин и показателей выборочной совокупности без вычисления критериев их репрезентативности; сравнение средних величин без вычисления критериев достоверности их различий; формулировка выводов о причинах различий, показателей, полученных в неоднородных по составу совокупностях без использования метода стандартизации).
|
|
|
3. Логические ошибки формального анализа (вывод сделан на основании простого сравнения цифр без учета качественной их характеристики; вывод сделан без учета всесторонних связей данного явления).
Требования, предъявляемые к выводам из научного эксперимента
1. Выводы должны вытекать из объективного содержания экспериментов.
Во избежание ошибочных выводов от специалиста требуется высокая научная квалификация, способность проведения научно-теоретического анализа экспериментальных данных.
Следует знать и всегда придерживаться следующего положения – объем выводов не должен быть больше того, что позволяют данные эксперимента. Однако встречаются работы, где вывод слишком широк. И хотя материал эксперимента не противоречит такого широкого обобщения.
2. Выводы должны содержать элемент новизны для науки или практики. Бывает и так, что вывод сделан правильно вследствие недостаточного знакомства автора с современным состоянием ветеринарной науки он не содержит элементов новизны. В этом случае автор данными своего опыта, сам того не подозревая, пытается доказать известное, ранее экспериментально доказанное положение.
|
|
|
3. Выводы необходимо формулировать максимально конкретными и четкими.
4. Научные факты, констатируемые в выводах, должны сопровождаться краткой ссылкой на те основные условия, при которых эти факты будут неизменно повторяться. Данные требования имеют особенно большое значение. Оно необходимо не только для истинного понимания выводов, вытекающих из эксперимента, но и для последующего обобщения аналогичных работ, т. е. для получения обобщенных выводов.
5. В выводах обязательно делают указание на то, что являются ли они окончательными или предварительными. Отсутствие такого указания означает, что автор считает их окончательными.
В конце выводов, если автор находит целесообразным, выдвигает предложение – в каком направлении и с помощью какой методики, аппаратуры следует далее вести подобные исследования, чтобы получить новые сведения.
Дата добавления: 2021-04-15; просмотров: 153; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!