3.2.2. Составление аналитического обзора

Обзор - это текст, содержащий синтезированную информацию сводного характера по какому-либо вопросу или ряду вопросов, извлеченную из некоторого множества специально отобранных для этой цели документов [1].

До написания обзора вся собранная информация должна быть предварительно систематизирована. Принципы систематизации информации могут быть различными: по году публикации, странам, авторам, фирмам, способам решения проблемы и др.

Обзор должен быть продуктом творческого труда и поэтому содержать личностное отношение исследователя к приводимой информации, ее анализ и сопоставление.

Обязательным элементом аналитического обзора являются выводы. В выводах должны быть отражены цели аналитического обзора.

В заключение данной лекции обращу Ваше внимание на следующее:

1. Уровень квалификации специалиста с высшим образованием определяется и его информированностью.

2. Для извлечения нужной информации из гигантского потока нужно иметь соответствующие знания и навыки работы с ней.

3. Приобретение и распространение информации является одним из самых прибыльных видов бизнеса.

4. Чтобы стать высокооплачиваемым специалистом, необходимо постоянно читать как художественную, так и специальную литературу (научную, техническую и др.).

4. Некоторые особенности измерений

При эмпирических методах исследования в большинстве случаев проводятся измерения. Как следует из вышеприведенного определения измерения, конечным его результатом являются единичные значения измеряемой величины (первичные данные).

Результаты измерений могут иметь качественный или количественный характер. Качественные значения обычно выражаются словами. Количественные значения - числами.

Пример. Вы измеряли свой рост. Результат измерения можно выразить качественным значением (средний, ниже среднего, выше среднего, низкий, нормальный, высокий и др.). В этом случае за эталон Вы приняли рост какого-то человека. Можно представить результат измерения роста и количественным числовым значением, если за эталон Вы выбрали какой-нибудь эталон меры (мм, см, м и др.).

Представление и обработка количественных результатов измерений имеют значительные особенности, связанные с неизбежными ошибками измерений.

4.1. Особенности представления и обработки количественных результатов измерений

4.1.1. Характеристика результатов измерений как случайных величин

Результаты любого количественного измерения всегда являются случайными величинами, так как невозможно исключить все ошибки измерения. Поэтому количественные результаты измерений, при наличии возможности, необходимо характеризовать параметрами математической статистики.

Наиболее полной характеристикой любой случайной величины (в том числе и результата измерения) является закон ее распределения (интегральная или дифференциальная функция распределения), устанавливающий связь между числовым значением случайной величины и вероятностью получения данного значения. Знание закона распределения позволяет рассчитать любые параметры случайной величины.

Известно много функций распределения случайных величин. Наиболее часто для непрерывных величин встречаются экспоненциальное и нормальное распределение (распределение Гаусса). На нормальном распределении базируются распределения хи-квадрат (Пирсона), Стьюдента, Фишера и др.

Для дискретных величин может наблюдаться биномиальное распределение, распределение Пуассона и др.

Математические выражения функций распределения имеют достаточно сложный вид. На практике наиболее часто пользуются табличными и графическими формами функций распределения.

Для характеристики результатов измерений методами математической статистики широко применяются ЭВМ и различные программные продукты [6,7].