7.1. Обробка матеріалів експерименту

Під час комплексу робіт, пов'язаних з проведен-ням наукового дослідження в галузі технології, еко-номіки готельно-ресторанного господарства, однієюз важливих стадій є обробка зібраної інформації.

Доведено, що людський розум може вільно ітривало оперувати п'ятьма—сімома поняттями в їхкомбінації. Тому в процесі опрацювання дослі-джень, які аналізуються, слід описати їх такою кіль-кістю показників або понять, щоб встановити по-милковість висунутих гіпотез. Для досягнення цієї

мети потрібно всю зібрану у процесі дослідження інформа-цію оформити таким чином, щоб у кількох кінцевих показни-ках виявилися всі істотні риси і взаємозв'язки явищ, що ви-вчаються. При цьому в результаті дії закону більших чисел ізниження впливу випадкових факторів достовірність сфор-мульованих на цій базі висновків буде більш висока, ніж урешті випадків.

Процедура стискання вихідної інформації до меж, що ви-магаються, здійснюється за допомогою статистичного апара-ту і в літературі отримала назву: обробка матеріалів дослі-дження (експерименту).

Неправильний вибір методів обробки може загубити добрийматеріал, отриманий у процесі дослідження, і, навпаки, за до-помогою правильно підібраних методів обробки можна подо-лати деякі помилки, які припущені під час вихідної інформації.

Вибір методів обробки — один із важливих моментів про-ведення наукового дослідження і залежить якнайменш відтрьох основних факторів: типу дослідження, цілей і задач до-слідження зібраної інформації.

Тип дослідження (фундаментальний, прикладний, дослід-но-конструкторська розробка) визначає ступінь спільностівисновків і використовується для відбору однотипних методівобробки, які мають різну трудомісткість. Залежність між сту-пенем спільності і трудомісткості, як правило, образна, тобто,чим більше ступінь спільності висновків, тим більш прости-ми, а значить, і менш трудомісткими методами можна отри-мати необхідні характеристики досліджуваних процесів.

Мета і задачі дослідження визначають характер кінцевихпараметрів, які необхідно отримати у процесі обробки, щобможна було перевірити висунуті гіпотези. А оскільки конкре-тні характеристики отримуємо внаслідок використання окре-мих методів, то цей фактор визначає не лише підбір різнихметодів, які забезпечують отримання всіх необхідних показ-ників, а й схеми обробки матеріалів дослідження, які знахо-дять своє принципове вираження у цілях обробки. На данийчас можна виділити п'ять самостійних цілей обробки матері-алів дослідження:

— встановлення і змалювання структури явища або про-цесу (кінцевою характеристикою у цьому випадку виступаєзакон розподілу окремих складових елементів явищ або про-цесів, що вивчаються);

— встановлення обсягів і типових рівнів досліджуваних явищ(кінцевими характеристиками виступають абсолютні, віднос-ні і середні величини);

визначення механізму впливу одних явищ на інші (кін-цевими характеристиками у даному випадку виступає модельпроцесу у часі або у просторі і оцінка її адекватності реальнійдійсності);

виявлення переваг одних явищ або процесів перед ін-шими (кінцевим результатом обробки будуть різноманітнікритерії вибору (оцінки) цільових гіпотез);

встановлення оптимальних умов існування явищ абопротікання процесів (кінцевими результатами в цьому випад-ку виступають критичні точки процесів).

У прикладних технологічних дослідженнях найбільш час-то зустрічаються четвертий і п'ятий типи цілей обробки. Од-нак це не зменшує значень перших трьох цілей, оскільки їхапарат знаходить використання при будь-якому варіанті об-робки матеріалів дослідження, що зумовлене ієрархічноюструктурою цілей обробки.

Побудова алгоритму обробки матеріалів дослідження зна-чною мірою визначається характером зібраної вихідної інфо-рмації. Дані, які є в наявності у дослідника під час вибору ме-тодів обробки, у першу чергу мають бути класифіковані заджерелами їх отримання. Дані поділяються на літературнуінформацію, тобто є дані, які отримані із матеріалів дослі-джень, проведених для рішення подібних задач. Як правило,це інформація, що уже пройшла первинну обробку відповід-но до цілей цього дослідження, заради якого вона збиралась, іякі можуть не співпадати з нашими цілями. Тому при її вико-ристанні необхідно у першу чергу вияснити методику їїотримання, а також ступінь її достовірності і точності. До да-них, що є в наявності, відноситься інформація, отримана до-слідниками під час спостереження за об'єктом або внаслідокпроведення експерименту.

Такого роду інформація вимагає повного циклу обробки,починаючи з оцінки її достовірності і закінчуючи побудовоюкінцевих оцінок протікання процесу, що аналізується. Окрімтого, перед вибором кінцевого апарату обробки матеріалівдослідження потрібно також вихідну інформацію згрупуватив окремі блоки за характером показників, що використову-ються для підтвердження висунутих гіпотез.

В основному виділяють три масиви інформації:

у вигляді показників, які мають кількісне вираження, тоб-то рівні явища змінюються доволі плавно у широких межах і впроцесі спостереження або експерименту оцінюються кількісно;

у вигляді показників, які мають лише якісне вираження,тобто рівні явищ змінюються стрибкоподібно, в процесі спо-стереження або експериментів оцінюються зміни показниківлише з якісної сторони, тобто за типом краще-гірше, швид-ше-повільніше тощо;

у вигляді показників, які мають кількісне вираження,тобто рівні явища змінюються доволі плавно у широких ме-жах і в процесі спостереження або експерименту оцінюютьсякількісно;

у вигляді комбінацій показників, які мають кількісне іякісне вираження у різних пропорціях.

На даний час найбільш розроблені методи обробки пер-винного масиву інформації, він зустрічається в наукових до-слідженнях найчастіше, саме це дозволяє давати точну і дета-льну картину процесів, що вивчаються. Для обробки двохінших масивів інформації, як правило, використовуються ті жметоди, що і для обробки першого масиву, але модифікованіу відповідності із формою представлення інформації.

Таким чином, із ієрархії цілей виходить, що першим ета-пом у процесі обробки матеріалів спостереження або експе-рименту виступає систематизація даних, тобто встановленняструктури досліджуваного явища за однією або кількомаознаками. Характеристика структури масиву інформації да-ється за допомогою побудови рядів розподілу.

Під рядом розподілу розуміють ряд чисел, в якому зна-чення ознаки, яка вивчається, називається варіантом і позна-чається через «х»; та розташовуються у певній послідовності(збільшення або зменшення), і якому відповідає другий рядчисел, що називається частотою і позначається через «у», щопоказує, скільки разів кожне значення ознаки, що вивчається,зустрічається у даній сукупності.

Якщо при реєстрації ознаки «х» фіксувалось невелике чи-сло його значень (до 10—15), то у ряді розподілів зазвичайперераховуються всі варіанти і відповідні їм частоти. Такийряд розподілення називається дискретним.

Якщо в результаті спостереження або експерименту зафік-совано безліч значень ознаки (більше 10—15), то під час по-будови ряду розподілу необхідно попередньо об'єднати бли-зько розташовані значення в однорідні групи і підрахуватичастоти для цих груп. А оскільки таке об'єднання технічноздійснюється за допомогою інтервалу групування, то такі ря-ди розподілу отримали назву інтервальних рядів розподілу.

Головним при побудові інтервальних рядів є визначеннявеличини інтервалу групування і встановлення меж кожноїгрупи. Дані величини залежать від розмаху варіації значеньознаки, що вивчається, і обсягу масиву інформації.

Після побудови рядів розподілу необхідно пам'ятати,що у дискретному ряді частоти відносяться безпосередньодо варіантів, а в інтервальних — до інтервалів, у межахяких знаходяться вказані значення ознаки. При цьому за-звичай передбачається, що числа ряду рівномірно розподі-ляються в інтервалі.

Після аналізу структури процесу, що вивчається, слід при-ступити до оцінки значень узагальнюючих показників або їхспіввідношень. Така оцінка виконується за допомогою серед-ніх і відносних величин. Із середніх величин найбільше по-ширення у практиці дослідницької роботи отримало середнєарифметичне. Найбільшу цікавість серед відносних величинпредставляють собою показники, які дають оцінку структури,динаміки і порівняння явищ, що вивчаються.

Статистика доводить, що основним показником, який даєнезаміщену характеристику типового рівня явища за озна-кою, що нас цікавить, є середня величина. Тому подальшийаналіз отриманих рядів розподілів слід починати з розрахун-ку середніх величин.

Середнє арифметичне значення обчислюється за формулою:

n

_ £ х<

X =      (1)

n

де: хі — індивідуальні значення;

n — число паралельних вимірювань.

in

  • Jn

Стандартну похибку середнього арифметичного знаходятьза формулою:

e = ±t a,f-r=,    (2)

де: tf — табличне значення коефіцієнта Стьюдента з довір-чою ймовірністю а і числом ступенів свободи f = (n - 1). Ві-рогідними вважаються результати, при яких ймовірність різ-ниці двох результатів перевищує 95 %;in -— квадратичне відхилення.

Стандартне відхилення (квадратичне відхилення) є най-більш точною мірою коливання значень явищ під дією різнихфакторів і обчислюється за формулою:

X (xi - x )2

5n =

(3)

n -1

Обчислення статистичних характеристик виявлення фор-ми кореляційних залежностей надає підґрунтя як для оцінкинадійності характеристик, так і для більшої обґрунтованостіотриманих висновків у процесі дослідження. Окрім об'єктив-ності такого роду оцінок кореляційного зв'язку експеримен-тальні дані обробляються за допомогою різноманітних стати-стичних пакетів для комп'ютерної техніки.