в опыте изучается количественный фактор в нескольких градациях то такой опыт называется

В опыте изучается количественный фактор в нескольких градациях то такой опыт называется

Откуда произошло название Дисперсионный анализ? Может показаться странным, что процедура сравнения средних называется дисперсионным анализом. В действительности, это связано с тем, что при исследовании статистической значимости различия между средними двух (или нескольких) групп, мы на самом деле сравниваем (т.е. анализируем) выборочные дисперсии.

Фундаментальная концепция дисперсионного анализа предложена Фишером в 1920 году. Возможно, более естественным был бы термин анализ суммы квадратов или анализ вариации, но в силу традиции употребляется термин дисперсионный анализ.

Итак, дисперсионный анализ основан на работах знаменитого математика Р.А.Фишера. Несмотря на достаточно солидный &#171возраст&#187, данный метод до сих пор остается одним из основных при проведении биологических и сельскохозяйственных исследований. Идеи, положенные в основу дисперсионного анализа, широко используются во многих других методах математического анализа экспериментальных данных, а также при планировании биологических и сельскохозяйственных экспериментов.

Дисперсионный анализ позволяет:

1) сравнивать две или несколько выборочных средних;

2) одновременно изучать действие нескольких независимых факторов, при этом можно определить как эффект каждого фактора в изменчивости изучаемого признака, так и их взаимодействие;

3) правильно планировать научный эксперимент.

Изменчивость живых организмов проявляется в виде разброса или рассеяния значений отдельных признаков в пределах, которые определяются степенью биологической выравненности материала и характером взаимосвязей с условиями среды. Признаки, изменяющиеся под воздействием тех или иных причин, называют результативными.

Факторы это любые воздействия или состояния, разнообразие которых может так или иначе отражаться на разнообразии результативного признака. Под статистическим влиянием факторов в дисперсионном анализе понимается отражение в разнообразии результативного признака того разнообразия изучаемых факторов, которое организовано в исследовании.

Под разнообразием будем понимать наличие неодинаковых значений каждого признака у разных особей, объединенных в группу. Разнообразие группы особей по изучаемому признаку может иметь разную степень, которая обычно измеряется показателями разнообразия (или изменчивости): лимитами, средним квадратическим отклонением, коэффициентом вариации. В дисперсионном анализе степень разнообразия индивидуальных и средних значений признака измеряется и сравнивается особыми способами, составляющими специфику этого общего метода.

Организация факторов заключается в том, что каждому изучаемому фактору придается несколько значений. В соответствии с этими значениями каждый фактор разбивается на несколько градаций; для каждой градации подбирается по принципу случайной выборки несколько особей, у которых впоследствии и измеряется величина результативного признака.

Для того, чтобы выяснить степень и достоверность влияния изучаемых факторов, надо измерить и оценить ту часть общего разнообразия, которая вызывается этими факторами.

Факторы, влияющие на степень варьирования результативного признака, делятся на:

Случайные факторы определяются естественным варьированием всех признаков биологических объектов в природе. Это неконтролируемые в опыте факторы. Они оказывают случайное влияние на результативный признак, обусловливают экспериментальные ошибки и определяют внутри каждого варианта разброс (рассеяние) признака. Этот разброс носит название внутригрупповой (случайной) дисперсии.

Таким образом, относительная роль отдельных факторов в общей изменчивости результативного признака характеризуется дисперсией и может быть изучена с помощью дисперсионного анализа или анализа рассеяния

Дисперсионный анализ основан на сравнении межгрупповой и внутригрупповой дисперсий. Если межгрупповая дисперсия не превышает внутригрупповую, значит, различия между группами имеют случайный характер. Если межгрупповая дисперсия существенно выше, чем внутригрупповая, то между изучаемыми группами (вариантами) существуют статистически значимые различия, обусловленные действием изучаемого в опыте фактора.

Из этого следует, что при статистическом изучении результативного признака при помощи дисперсионного анализа следует определить его варьирование по вариантам, повторениям, остаточное варьирование внутри этих групп и общее варьирование результативного признака в опыте. В соответствии с этим различают три вида дисперсий:

1) Общую дисперсию результативного признака (S_y 2 );

2) Межгрупповую, или частную, между выборками (S_y 2 );

3) Внутригрупповую, остаточную (S_z 2 ).

Следовательно, дисперсионный анализ &#150 это расчленение общей суммы квадратов отклонений и общего числа степеней свободы на части или компоненты, соответствующие структуре эксперимента, и оценка значимости действия и взаимодействия изучаемых факторов по F-критерию. В зависимости от числа одновременно исследуемых факторов различают двух-, трех-, четырехфакторный дисперсионный анализ.

С_y = С_V +С_p + С_z.

степени свободы для вариантов (l – 1);

степени свободы для повторений (n – 1);

случайного варьирования (n – 1) &#215 (l – 1).

Затем вычисляют следующие показатели:

Общее число наблюдений N = l &#215 n;

Сумму квадратов для вариантов C_V = &#931 V 2 / (n – 1);

Полученные суммы квадратов C_V и C_Z делят на соответствующие им степени свободы и получают два средних квадрата (дисперсии):

Оценка существенности разностей между средними

Полученные средние квадраты используют в дисперсионном анализе для оценки значимости действия изучаемых факторов путем сравнения дисперсии вариантов (S_v 2 ) с дисперсией ошибки (S_Z 2 ) по критерию Фишера (F = S_Y 2 / S_Z 2 ). За единицу сравнения принимают средний квадрат случайной дисперсии, который определяет случайную ошибку эксперимента.

Применение критерия Фишера позволяет установить наличие или отсутствие существенных различий между выборочными средними, но не указывает конкретных различий между средними.

Как видно из таблицы, общая сумма квадратов SS = 28 разбита на компоненты: сумму квадратов, обусловленную внутригрупповой изменчивостью ( 2+2=4 ; см. вторую строку таблицы) и сумму квадратов, обусловленную различием средних значений между группами (28-(2+2)=24; см первую строку таблицы). Заметим, что MS в этой таблице есть средний квадрат, равный SS, деленная на число степеней свободы (ст.св).

SS ошибок и SS эффекта. Внутригрупповая изменчивость ( SS ) обычно называется остаточной компонентой или дисперсией ошибки. Это означает, что обычно при проведении эксперимента она не может быть предсказана или объяснена. С другой стороны, SS эффекта (или компоненту дисперсии между группами) можно объяснить различием между средними значениями в группах. Иными словами, принадлежность к некоторой группе объясняет межгрупповую изменчивость, т.к. нам известно, что эти группы обладают разными средними значениями.

Зависимые и независимые переменные. Переменные, значения которых определяется с помощью измерений в ходе эксперимента (например, балл, набранный при тестировании), называются зависимыми переменными. Переменные, которыми можно управлять при проведении эксперимента (например, методы обучения или другие критерии, позволяющие разделить наблюдения на группы или классифицировать) называются факторами или независимыми переменными.

Многофакторный дисперсионный анализ

В рассмотренном выше простом примере вы могли бы сразу вычислить t- критерий для независимых выборок, используя соответствующую опцию модуля Основные статистики и таблицы. Полученные результаты, естественно, совпадут с результатами дисперсионного анализа. Однако дисперсионный анализ содержит гораздо более гибкие и мощные технические средства, позволяющие исследовать планы практически неограниченной сложности.

Множество факторов. Мир по своей природе сложен и многомерен. Ситуации, когда некоторое явление полностью описывается одной переменной, чрезвычайно редки. Например, если мы пытаемся научиться выращивать большие помидоры, следует рассматривать факторы, связанные с генетической структурой растений, типом почвы, освещенностью, температурой и т.д. Таким образом, при проведении типичного эксперимента приходится иметь дело с большим количеством факторов. Основная причина, по которой использование дисперсионного анализа предпочтительнее повторного сравнения двух выборок при разных уровнях факторов с помощью серий t- критерия, заключается в том, что дисперсионный анализ существенно более эффективен и, для малых выборок, более информативен. Вам нужно сделать определенные усилия, чтобы овладеть техникой дисперсионного анализа, реализованной на STATISTICA, и ощутить все ее преимущества в конкретных исследованиях.

Взаимодействия высших порядков. В то время как объяснить попарные взаимодействия еще сравнительно легко,то взаимодействия высших порядков объяснить значительно сложнее. Представьте, что в рассматриваемый выше пример, введен еще один фактор пол и получена следующая таблица средних значений:

Какие теперь выводы можно сделать из полученных результатов? Графики средних позволяют объяснять сложные эффекты. Модуль дисперсионного анализа позволяет строить эти графики практически одним щелчком мыши. Изображение на этих графике внизу представляет собой изучаемое трехфакторное взаимодействие.

Глядя на график, можно сказать, что у женщин существует взаимодействие между характером и сложностью теста: целеустремленные женщины работают над трудным заданием более напряженно, чем над легким. У мужчин то же взаимодействие носит обратный характер. Видно, что описание взаимодействия между факторами становится более запутанным.

Общий способ описания взаимодействий. В общем случае взаимодействие между факторами описывается в виде изменения одного эффекта под воздействием другого. В рассмотренном выше примере двухфакторное взаимодействие можно описать как изменение главного эффекта фактора, характеризующего сложность задачи, под воздействием фактора, описывающего характер студента. Для взаимодействия трех факторов из предыдущего параграфа можно сказать, что взаимодействие двух факторов (сложности задачи и характера студента) изменяется под воздействием Пола. Если изучается взаимодействие четырех факторов, можно сказать, что взаимодействие трех факторов, изменяется под воздействием четвертого фактора, т.е. существуют различные типы взаимодействий на разных уровнях четвертого фактора. Оказалось, что во многих областях взаимодействие пяти или даже большего количества факторов не является чем-то необычным.

2. Оценка значимости разности между средними по наименьшей существенной разности

Наименьшей существенной разностью (НСР) &#150 является своеобразной ценой деления, разрешающей способностью опыта при оценке разности выборочных средних. Критерий НСР = t_0,5 * S_d указывает предельную ошибку для разности двух выборочных средних.

Если фактическая разность больше НСР_0,5 (d &#8805 НСР_0,5), то она значима, существенна, при d &#8804 НСР_0,5 – несущественна.

В многофакторном опыте изучается действие и взаимодействие нескольких факторов на изменчивость результативного признака, поэтому каждому фактору задают несколько градаций. Это позволяет изучать действие каждого из них при нескольких градациях других факторов.

Эффект взаимодействия факторов составляет ту часть общей изменчивости, которая вызвана различным действием одного фактора при разных градациях другого. В полевом опыте часто эффект от совместного применения изучаемых факторов может быть выше (синергизм) или ниже (антагонизм) суммы эффектов от раздельного применения каждого из них. В первом случае имеет место положительное, во втором – отрицательное взаимодействие факторов. Если же факторы не взаимодействуют, то эффект от совместного применения равен сумме эффектов от раздельного их применения (аддитивизм).

При дисперсионном анализе данных многофакторного опыта используют те же принципы и расчеты дисперсий, что и при однофакторном. Однако при этом усложняется математическая модель анализа.

При обработке данных двухфакторного опыта сумма квадратов расчленяется на следующие компоненты:

Соответственно с указанными компонентами расчленяется и общее число степеней свободы:

Вегетационные опыты представляют собой статистические комплексы, состоящие из нескольких независимых выборок (вариантов). Независимость сопоставляемых вариантов достигается регулярным перемещением сосудов на вагонетке. Следовательно, в вегетационных опытах обычно нет территориально организованных повторений. Поэтому в однофакторном вегетационном опыте общее варьирование результативного признака разлагается на два компонента – варьирование вариантов и случайное варьирование и общее число степеней свободы:

3.Область применения дисперсионного анализа

Дисперсионный анализ может использоваться для изучения действия самых разнообразных факторов как на количественные, так и на качественные признаки. Однако область применения дисперсионного анализа имеет два важных ограничения:

1) Исследуемые группы должны иметь нормальное распределение;

2) Исследуемые группы должны иметь равные дисперсии.

При планировании и проведении многофакторного дисперсионного анализа рекомендуется использовать выборки равного и пропорционального объема (в каждом варианте должно быть одинаковое или пропорциональное число повторностей).

Контрольные вопросы

© ФГОУ ВПО Красноярский государственный аграрный университет

Источник

В опыте изучается количественный фактор в нескольких градациях то такой опыт называется

История развития любой науки отмечена многократными кризисами роста. Они маркируют этапы развития науки. Возникают эти кризисы по мере накопления новых фактов и явлений, которые существующая научная теория не способна однозначно объяснить. Под давлением этих несоответствий происходит пересмотр сложившихся представлений, смена точки видения привычного объекта исследований, то есть смена парадигмы. Новая парадигма снимает возникшие противоречия и стимулирует накопление новых знаний, позволяет выявить и сформулировать законы развития природы и общества.

В системе агропромышленного комплекса не создан действенный организационно-экономический механизм управления инновационной деятельностью. Отсутствует эффективная система пропаганды и внедрения достижений науки и техники. Нет должной интеграции науки с производством, не созданы экономические стимулы обновления техники, совершенствования технологии производства и организации труда. Сложилась нерациональная структура научных исследований. Положение усугубляется из-за невысокой квалификации кадрового состава и недостаточной материально-технической базы, низкого уровня информационного обеспечения.

В интересах повышения эффективности АПК необходимо выработать новую стратегию развития, переориентировать его курс на ресурсосбережение и экологическую безопасность.

Вопросов, которыми может заняться исследователь по сельскому хозяйству, чрезвычайно много и для того, чтобы исследовательская работа оказала возможно большую помощь практике, задачи каждого исследования должны быть намечены так, чтобы они более отвечали интересам практического хозяйства данного времени и места, для которого они производятся. В этом отношении надо прежде всего отличать группу основных задач по опытному делу от группы вспомогательных задач.

Непременным условием оптимизации агропромышленного производства является разностороннее научное обеспечение и непрерывное функционирование проводящей сети достижений научно-технического прогресса от его источников до товаропроизводителя. В данном отношении все обстоит довольно сложно и противоречиво, поскольку аграрная наука, которая должна была высвечивать дорогу из кризисного состояния АПК, сама оказалась в кризисе, а система внедрения научных достижений и передового опыта, как ее называли, и без того крайне несовершенная, практически перестала существовать.

Кризис системы научного обеспечения АПК возник не вдруг, не в связи с перестройкой. Он назревал давно, и вся история сельскохозяйственной науки СССР полна глубоких коллизий и драматизма. Подмена упомянутых ранее понятий в социально-экономической сфере привела к деформации производственных связей и процессов, а затем и методологии научного обеспечения.

1) сельскохозяйственные организации,

2) крестьянские (фермерские) хозяйства,

3) индивидуальные предприниматели и личные подсобные хозяйства населения.

Роль сельского хозяйства в экономике страны. В качестве показателей роли сельского хозяйства применяют долю занятых в сельском хозяйстве экономически активного населения, а также удельный вес сельского хозяйства в структуре ВВП.

Как отрасль сельское хозяйство имеет следующие основные особенности:

1) Экономический процесс воспроизводства переплетается с естественным процессом роста и развития живых организмов, развивающихся на основе биологических законов.

2) Циклический процесс естественного роста и развития растений и животных обусловил сезонность сельскохозяйственного труда.

3) В отличие от промышленности технологический процесс в сельском хозяйстве тесно связан с природой, где земля выступает в роли главного средства производства.

Научно-техническая политика должна исходить из целей преобразования агропромышленного производства в целостную систему конкурентоспособных отраслей национальной экономики.

Основная проблема социально-экономического обновления АПК – создание и функционирование эффективного хозяйственного механизма, развитие здоровых экономических отношений.

В интересах повышения эффективности АПК необходимо выработать новую стратегию научно-технического прогресса, переориентировать его курс на ресурсосбережение и экологическую безопасность. Это особенно важно, так в обозримой перспективе могут отрицательно проявляться факторы развития сельского хозяйства, обусловленные сложностями переходного периода экономических реформ и глобальным ухудшением климатических условий.

Отличительные черты нового этапа научных инноваций в АПК – экологизация, биологизация, развитие информационных систем.

План опытной проверки и внедрения мероприятий непосредственно в сельскохозяйственных предприятиях формируется на основе рекомендуемых к внедрению разработок научных учреждений. Опытные работы в хозяйствах проводят для производственной проверки и внедрения результатов научных разработок. На каждом этапе исследований выбирают необходимые для выяснения вопросы, программы анализов и наблюдений в соответствии с поставленными задачами.

Цель опытной работы &#150 объективная оценка рекомендованных приемов, систем и сортов с учетом конкретных условий: почвенно-климатических, применяемой агротехники, а так же используемых в настоящее время машин для максимального приближения новейших достижений науки и техники к производству.

Процесс познания окружающего мира представляет собой последовательно чередующиеся этапы интегрирования. Агрономия &#150 сложная комплексная наука. Ее деятельность направлена на решение ряда основных задач:

Таким образом, объекты агрономической науки &#150 растения; почва, с населяющими ее микроорганизмами, являются живыми биологическими системами. Урожай сельскохозяйственных растений, есть производное целого комплекса условий внешней среды. Отношение растений к окружающей среде и факторам роста и развития весьма сложное. У каждого сорта, вида, формы культурного растения; почвенного типа, разновидности своя реакция, часто, диаметрально противоположная, как к комплексу, так и к отдельным факторам. С другой стороны, и внешняя среда, представленная самыми разнообразными комбинациями отдельных факторов, необычайно широко варьирует. Отдельные растительные формы, вступая во взаимоотношения с определенной обстановкой, могут дать самые различные реакции на среду.

2.Биологический эксперимент и теория

Экспериментальный метод имеет ряд принципиальных особенностей, которые превращают биологическое знание, полученное с его помощью, в строго доказательное, теоретически и практически наиболее эффективное. Интенсивное применение экспериментального метода позволило поднять биологическое исследование на ступень точной науки и сделать его весьма эффективным в практическом плане.

Эксперимент &#150 это сложное наблюдение, характер которого определяется не только зависимостью от развивающихся технических средств, но и самой природой, спецификой взаимодействия между познающим субъектом и объектом наблюдения и познавания. Эксперимент означает активное вмешательство человека в дела природы, целенаправленное испытание исследуемых объектов. &#171Опыт, писал И.П. Павлов, как бы берет явления в сои руки и пускает в ход то одно, то другое и таким образом в искусственных, упрощенных комбинациях определяет истинную связь между явлениями. Иначе говоря, наблюдение собирает то, что ему предлагает природа, опыт же берет у природы то, что он хочет&#187.

Активное целенаправленное испытание и наблюдение результатов этого испытания достигаются в эксперименте с помощью целого комплекса разнообразных приемов и средств, прежде всего, путем изоляции изучаемых явлений от нарушающих влияний.

В итоге исследователь получает возможность рассматривать явления &#171при условиях, обеспечивающих ход процесса в чистом виде&#187, т.е. наблюдать его наиболее типичные варианты, позволяющие с большой степенью достоверности судить о сущности изучаемых явлений.

В биологической науке изоляция от нарушающих влияний и выявление условий, при которых объект функционирует в &#171чистом виде&#187, получают все большее применение именно в связи с развитием экспериментальных исследований. Преимущество эксперимента состоит в его необычайной вариабельности: с его помощью исследователь может изучать явления в самых разнообразных условиях, по своему желанию варьировать эти условия, вводить в них новые факторы, усложняющие или упрощающие течение изучаемого процесса. Путем планомерного варьирования условий добивается точного вывода относительно причин того или иного явления, причем точность вывода подтверждается возможностью воспроизведения изучаемого явления в искусственно создаваемых условиях.

Биологический эксперимент путем варьирования условий позволяет не только весьма точно определять характер детерминирующих воздействий на исследуемый процесс, но и ускорять или замедлять и тем самым делать доступными для изучения процессы, которые в естественном состоянии протекают либо крайне медленно, либо слишком быстро, чтобы их можно было в достаточной мере полно зафиксировать с помощью простого наблюдения. Варьирование условий в экспериментальном биологическом исследовании дополняется варьированием объектов, зависящих от этих условий, разделением на части, выделением в них сторон, интересующих экспериментатора, и их изучением in vivo или in vitro. Огромным преимуществом эксперимента по сравнению с простым наблюдением является также то, что изучаемые явления, в которых они исследуются, можно многократно повторять и, следовательно, основывать выводы и обобщения на большой серии наблюдений, исключающей случайные ошибки. Эксперимент в биологии позволяет ставить изучаемое явление в строго контролируемые условия. На этой основе биологическая наука стремится найти не только качественные характеристики закономерностей функционирования живых систем, но и их количественное, математическое выражение.

Осуществляемые в итоге сложной предварительной исследовательской работы эксперименты имеют дело уже не просто с предметами природы как таковыми, но с теоретически и фактически расчлененными объектами исследования, представляющими перед экспериментатором в &#171чистом виде&#187, определенными изолированными сторонами, в которых наиболее отчетливо обнаруживаются процессы и явления, подлежащие изучению.

Наряду с отмеченной близостью эксперимента и абстрагирующей деятельности мышления существенное значение для правильного понимания сущности эксперимента имеет то обстоятельство, что он самым непосредственным образом связан с практикой, материальной деятельностью людей. От степени развитости производства существенно зависит, как известно, прежде всего техника экспериментирования. В свою очередь это влияет не только вообще на познавательные возможности экспериментального метода, но и на достоверность, так сказать &#171чистоту&#187, тех результатов, которые получают в данных условиях.

Непосредственный эксперимент, или опыт, поставленный с целью проверки той или иной гипотезы, иногда может иметь решающий характер для этой гипотезы. Однако чаще всего, поскольку биология все больше имеет дело с очень сложными системами, необходима целая серия опытов, осуществляемых в разных условиях и создающих различные контролируемые ситуации. Опыт может ставиться не только для подтверждения гипотезы, но и для ее опровержения (отрицательный эксперимент). Кроме того, опыт (или их серия), осуществляемый с целью проверки какой-либо гипотезы, может иметь решающее значение по отношению не только к этой гипотезе, но и к целому комплексу знания, имевшемуся ранее в науке. Примером могут служить все великие открытия, которые буквально переворачивали прежние научные знания и определяли принципиально новые пути его развития. Это относиться, в частности, к таким эпохальным для биологии исследованиям, как разработка и экспериментальное доказательство теории эволюции, клеточной теории, рефлекторной теории высшей нервной деятельности, теории генетического кода и т.д.

Заключительным звеном экспериментального исследования является теоретическое осмысление и обобщение результатов непосредственного экспериментирования. В ходе теоретического обобщения исследуемый объект как бы восстанавливается во всей его конкретности и многообразии связей отдельных сторон, выделенных в эксперименте в «чистом виде», искусственно изолированных и расчлененных. Обобщение данных эксперимента, их соотнесение с исходными предположениями создают основу для последующих теоретических и экспериментальных исследований, ведущих к установлению научных законов, объясняющих явления природы и служащих практическим потребностям людей.

Таким образом, экспериментальный метод структурно расчленяется на ряд тесно взаимосвязанных звеньев.

Современная биология уже создала солидный &#171теоретический задел&#187, который, будучи приведен в движение, обеспечивает возможность и необходимость планомерных экспериментов, опирающихся на строгое теоретическое предвидение, но исключающих, однако, элемента случайности, неожиданных экспериментальных открытий, которые лишь подтверждают правила и могут иметь место в связи с ним.

Интенсивное использование разных вариантов физико-химических методов исследования тесно сопряжено с повышением роли математики. Во-первых, математические методы оказываются необходимым инструментом в процессе обработки многообразных данных эксперимента, который в связи с проникновением в глубинные основы жизни имеет дело со все более расширяющимся и усложняющимся количеством компонентов, подлежащих строгому учету, гарантирующему достоверность и точность получаемых выводов. Во-вторых, математические методы могут использоваться как самостоятельное средство исследования биологических процессов.

В современной биологии значительное применение получили многие математические методы. Это относиться, в частности, к методам математической статистики, теории вероятностей. Использование этих методов весьма эффективным оказывается, например, в генетике и других отраслях биологической науки, где исследователь имеет дело со статистическими закономерностями и должен учитывать массу переменных величин, объективно случайных событий, не укладывающихся в рамки «твердого», однозначного причинно-следственного отношения.

На основе развития точного эксперимента в биологии стали возможны принципиально новые подходы к изучению биологических процессов, новые пути научного исследования. Речь идет, прежде всего, о кибернетическом моделировании, получившим интенсивное и чрезвычайно интересное применение в биологии.

Экспериментальные методы широко используются как в науке, так и в промышленности, однако нередко с весьма различными целями. Обычно основная цель научного исследования состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную. В условиях промышленного эксперимента основная цель обычно заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на производственный процесс с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений. Если в научных приложениях методы дисперсионного анализа используются для выяснения реальной природы взаимодействий, проявляющейся во взаимодействии факторов высших порядков, то в промышленности учет эффектов взаимодействия факторов часто считается излишним в ходе выявления существенно влияющих факторов.

Экспериментальные методы находят все большее применение в промышленности для оптимизации производственных процессов. Целью этих методов является поиск оптимальных уровней факторов, определяющих течение процесса производства. В рассмотренных примерах мы познакомили вас с основными типами планов, обычно используемыми в промышленности: планами 2 ** (k-p) (двухуровневыми многофакторными планами), отсеивающими планами для большего числа факторов, планами 3 ** (k-p) (трехуровневыми многофакторными планами), смешанными 2-х и 3-х уровневыми планами, центральными композиционными планами (или планами поверхности отклика), планами на латинских квадратах, робастными планами Тагучи, планами для смесей, а также специальными процедурами для проведения экспериментов на поверхностях с ограничениями. Интересно, что многие из этих методов прошли путь от заводских цехов до кабинетов менеджеров и аналитиков, зарекомендовав себя в задачах планирование прибыли в бизнесе, управления финансовыми потоками в банковском деле и многих других

Практическая направленность эксперимента. Эксперимент является фундаментальной базой естествознания, наиболее эффективным и действенным средством познания. Для современного эксперимента характерны три основные особенности:

1) возрастание роли теории при подготовке к эксперименту (все чаще эксперименту предшествует теоретическая работа большой группы ученых);

2) сложность технических средств эксперимента, состоящих из многофункциональной электронной аппаратуры, прецизионных механических устройств, высокочувствительных приборов и т.п.;

3) масштабность эксперимента (некоторые экспериментальные объекты представляют собой сложнейшие сооружения крупных масштабов, строительство и эксплуатация которых требует больших финансовых затрат).

Любой эксперимент базируется на взаимодействии субъекта с исследуемым объектом и часто включает операции наблюдения, приводящие не только к качественным, описательным, но и количественным результатам, требующим дальнейшей математической обработки. С этой точки зрения, эксперимент – разновидность практического действия, предпринимаемого с целью получения знания. В процессе экспериментального исследования в контролируемых и управляемых условиях изучаются многообразные явления и свойства объектов природы. Основная задача эксперимента заключается в проверке гипотез и выводов теорий, имеющих фундаментальное и прикладное значение. Являясь критерием естественнонаучной истины, эксперимент представляет собой основу научного познания окружающего мира.

Хотя эксперимент и наблюдение относятся к эмпирическим формам естественнонаучного познания, между ними есть существенное различие: эксперимент – преобразующая внешний мир деятельность человека, а наблюдению свойственны черты созерцательности и чувственного восприятия исследуемого объекта. В экспериментальной работе при активном воздействии на исследуемый объект искусственно выделяются те или иные его свойства, которые являются предметом изучения в естественных либо специально созданных условиях.

Многие экспериментальные исследования направлены не только на достижение естественнонаучной истины, но и на отработку технологий производства новых видов разнообразной продукции, что еще раз подчеркивает практическую направленность эксперимента как непосредственного способа отработки и совершенствования любого технологического цикла.

Экспериментальные средства по своему содержанию не однородны, их можно разделить на три основные, функционально отличающиеся системы:

1) систему, содержащую исследуемый объект с заданными свойствами;

2) систему, обеспечивающую воздействие на исследуемый предмет;

3) сложную приборную измерительную систему.

В зависимости от поставленной задачи данные системы играют разную роль. Например, при определении магнитных свойств вещества результаты эксперимента во многом зависят от чувствительности приборов. В то же время при исследовании свойств вещества, не встречающегося в природе в обычных условиях, да еще и при низкой температуре, все системы экспериментальных средств одинаково важны.

Чем сложнее экспериментальная задача, тем острее проблема повышения достоверности полученных результатов. Можно назвать четыре пути решения данной проблемы:

1) многократное повторение операций измерений;

2) совершенствование технических систем и приборов, повышение их точности, чувствительности и разрешающей способности;

3) более строгий учет основных и неосновных факторов, влияющих на исследуемый объект;

4) предварительное планирование эксперимента, позволяющее наиболее полно учесть специфику исследуемого объекта и возможности приборного обеспечения.

Чем тщательнее предварительно проанализированы все особенности исследуемого объекта и управляемые внешние условия, чем чувствительнее и точнее приборы, тем достовернее экспериментальные результаты.

Современная наука использует разнообразные виды эксперимента. В сфере фундаментальных исследований простейший тип эксперимента – качественный эксперимент, имеющий целью установить наличие или отсутствие предполагаемого теорией явления. Более сложен измерительный эксперимент, выявляющий количественную определенность какого-либо свойства объекта. Еще один тип эксперимента, находящий широкое применение в фундаментальных исследованиях, так называемый мысленный эксперимент. Относясь к области теоретического знания, он представляет собой систему мысленных, практически не осуществимых процедур, проводимых над идеальными объектами. Будучи теоретическими моделями реальных экспериментов, ситуаций, мысленные эксперименты проводятся в целях выяснения согласованности основных принципов теории.

При эксперименте ведутся также наблюдения, строгий учет измененных условий и учет результата. По сравнению с простым наблюдением эксперимент имеет следующие преимущества:

К.А. Тимирязев, говоря о Пастере, писал, что 40 лет экспериментальной работы Пастера дали для теории и практики столько сколько, не могли дать раньше 40 веков.

Образцом экспериментального исследования могут служить работы Д.Н. Прянишникова, его исследования о взаимодействии растений, почвы и фосфоритов. До этих работ вопрос о пригодности сырых фосфоритов был очень запутан, так как фосфоритные удобрения то давали эффект, то нет. Д.Н. Прянишников своими экспериментами показал, что есть растения, которые благодаря выделениям своих корней способны питаться сырыми фосфатами, а другие нет. К первым относятся люпин, гречиха, горчица, ко вторым хлебные злаки, сахарная свекла и другие корнеклубнеплоды.

С позиции теории познания, между наблюдением и экспериментом есть принципиальная разница: наблюдение отражает внешний мир, идет извне в нашу психику &#150 мозг; оно главным образом описывает, фиксирует факты в нашей психике; на основе их мышление создает то, что называют опытом человека, т.е. совокупность усвоенных знаний, умения, навыков.

Эксперимент (но не опыт) идет из нашего сознания, из мозга. Он как бы гипотеза, ищущая проверки фактами, практикой, действительностью. Эта проверка осуществляется экспериментом в лабораториях, на заводе, в поле и т. д., вне нас и снова в виде наблюдений из эксперимента возвращается в нашу психику.

Таким образом, эксперимент отражает наши умозаключения, рабочие гипотезы и проверяет их искусственным испытанием. В этом заключается принципиальное отличие эксперимента от простого наблюдения.

3. Планирование эксперимента

Понятие и термин &#171планирование опытов&#187 появилось в середине 20 века. Вопросы, подлежащие в настоящее время рассмотрению при планировании полевого опыта, ранее входили как элементы более широкого круга вопросов, составляющих то, что называлось методикой полевого опыта. Разработка теории планирования экспериментов в значительной мере расширила возможность экспериментального изучения исследуемых явлений. Опыты стали многофакторными, что позволяет определять как эффективность каждого фактора в отдельности, так и эффекты их взаимодействия или взаимосвязи. В целом благодаря новым методам планирования и анализа результатов опытов появилась возможность поднять информативность экспериментов на более широкий уровень.

В теории планирования экспериментов, так же как и во всякой другой теории, во избежание неопределенностей и возможных двусмысленностей необходимо иметь достаточно строгое определение исходных положений.

Для решения задач первого вида имеется несколько подходов, реализованных в соответствующих планах экспериментов, основную идею которых можно выразить следующим образом. В общем случае, цель экспериментатора состоит в получении наиболее несмещенной (или наименее смещенной) оценки эффекта фактора вне зависимости от установок других факторов. Более точно, вы пытаетесь построить планы, в которых главные эффекты не смешаны друг с другом, а может быть даже и с взаимодействиями факторов.

Планирование опытов является важной и ответственной частью работы исследователя, обеспечивающей решение поставленной задачи с заданной точностью.

Под планированием эксперимента часто понимается выбор числа опытов и условий их проведения, необходимых и достаточных для решения данной задачи

Выбор факторов и их отсеивание

Условия на выбор факторов

Факторы должны быть управляемы и однозначны. Под управляемостью фактора понимается возможность устанавливать его нужное значение при данном опыте или менять по заданному плану.

Факторы должны непосредственно воздействовать на объект исследования. Должен быть известен способ придания фактору любого возможного значения.

Факторы не должны быть скоррелированы между собой, т.е. каждый фактор следует устанавливать на любой уровень независимо от других. Это не означает, что между факторами не существует никакой связи. Достаточно, чтобы эта связь не была линейной.

Совокупность факторов должна быть совместимой, т.е. все комбинации значений факторов должны быть осуществимы.

Необходимо включать в рассмотрение все возможные факторы, т.е. желательно получить более полный список всех возможных факторов и их сочетаний (или градаций).

Планирование сельскохозяйственного эксперимента необходимо реализовывать через два основных подхода:

НАУЧНО-ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД

Рассмотрим сущность научно-терминологического подхода. В этом случае планирование исследования – целый ряд последовательных этапов работы:

І – подготовительный:

1. Выбор объекта, предмета, темы исследований, исходя из персональных интересов и производственно-экономической необходимости;

2. Постановка вопросов по избранной теме и выявление проблемной ситуации;

Ключом ко всякой науке является вопросительный знак (О.Бальзак)!

3. Анализ литературных источников (в т.ч. критический) по выбранной теме;

4. По результатам литературного обзора уточняется проблемная ситуация, знаковой (языковой) формой обобщения которой является научная проблема. Итак, формулировка научной проблемы;

5. Выдвижение рабочих гипотез;

6. Формулировка цели и задач исследования;

7. Формирование программы исследования:

а) составление схемы опыта (эксперимента);

б) установление места и сроков проведения исследования;

ІІ – проведение исследования:

8. Осуществление наблюдений, экспериментов

ІІІ – обработка опытных данных:

9. Общий анализ данных опыта,

10. Оформление результатов научной работы в виде статей, тезисов, проектов, отчетов, выступлений на конференциях и т.п.

Каждую научно-исследовательскую работу можно отнести к определенному научному направлению. Под научным направлением понимают науку или комплекс наук, в области которых ведутся исследования. Основа научного направления &#150 специальная наука или ряд таких наук, входящих в ту или иную научную отрасль. К структурным единицам научного направления относят комплексные проблемы, проблемы, темы и научные вопросы.

Направление исследования предопределяется спецификой научного учреждения, отраслью науки, в которой работает исследователь. Поэтому выбор научного направления для каждого отдельного исследователя сводится к выбору отрасли науки, в которой он желает работать. Конкретизация направления исследования происходит в результате изучения состояния производственных запросов, общественных потребностей и самих исследований на данном отрезки времени. В процессе изучения состояния и результатов уже проведенных исследований могут сформироваться идеи комплексного использования нескольких научных направлений для решения производственных задач. Используя программно-целевой метод планирования, на основе анализа противоречий исследуемого направления формируют проблему и определяют ожидаемые результаты, а затем разрабатывают структуру проблемы, выделяют темы, вопросы, назначают исполнителей.

4. Составление схемы эксперимента

Схема опыта представляет совокупность входящих в него изучаемых и контрольных вариантов, объединенных общей идеей. В каждой схеме опыта обязательно должен присутствовать элемент сравнения, который позволит в результате исследований установит эффект отдельного варианта. Таким элементом сравнения, как правило, является контроль (стандарт), с которым сравнивают все остальные варианты или часть их. Контроль должен приходиться на сравнительно небольшое число вариантов.

При разработке схемы эксперимента необходимо соблюдать следующие требования: выдержать принцип единственного различия и принцип факториальности; правильно выбрать контрольный вариант (стандарт) и определить сопутствующие, неизучаемые условия эксперимента (фон); правильно установить основной уровень (центр эксперимента) и единицы варьирования изучаемых факторов.

Соблюдение принципа единственного различия &#150 обязательное условие для методически правильной постановки опыта, позволяющее обеспечить сравнимость данных разных вариантов. К примеру, в полевом опыте с изучением концентраций пестицидов единственным различием по вариантам являются концентрации, все же остальные условия опыта (обработка почвы, предшественники, сроки и норма посева, уход за растениями) в вариантах должны быть одинаковыми.

Соблюдение принципа факториальности означает такое построение схемы опыта, которое предусматривает испытание всех возможных сочетаний изучаемых факторов.

Схема однофакторного опыта представляет собой последовательность вариантов – градаций изучаемого в опыте фактора. Например, вида удобрений:

Схема опыта может выглядеть следующим образом:

1. Без удобрений (контроль);

3. Аммиачная селитра;

В многофакторном эксперименте изучается не только действие, но и взаимодействие нескольких изучаемых факторов, поэтому схема такого опыта должна предусматривать все возможные комбинации вариантов, а также их взаимодействие. Схема многофакторного или полного факториального эксперимента в отличие от однофакторного обладает рядом важных преимуществ.

Испытание различных сочетаний факторов дает возможность выявить влияние каждого из них в различных условиях, создаваемых изменением других факторов, а также получить надежные данные для практических рекомендаций.

При планировании схем опытов следует учитывать, что варианты могут различаться как качественно (опыты по изучению способов обработки почвы, предшественников, различных форм минеральных удобрений или пестицидов), так и количественно (опыты с различными нормами посева семян, дозами удобрений, нормами расхода пестицидов). Поэтому, планируя опыт, необходимо качественные и количественные градации факторов рассматривать с позиции их влияния на изучаемый объект – растение, почву, вредителей, возбудителей болезни, сорняки.

Планирование полных факториальных систем облегчается использованием специальной символики (кодирования) вариантов. В этом случае изучаемые факторы обозначают заглавными латинскими буквами А, В, С, D и т.д. Кодирование позволяет все разнообразие схем многофакторных опытов свести к ряду стандартных таблиц, которые называют матрицей планирования. Число столбцов в таблице соответствует числу факторов, а число строк – числу вариантов. Составление матриц планирования значительно облегчает работу исследователя при непосредственной закладке полевого опыта.

Таким образом, в опыте будет изучаться 4 варианта. В качестве образца приводим возможную схему опыта при исследовании влияния способа обработки почвы (фактор А) и сроков сева (фактор В) на урожайность яровой пшеницы (табл. 2).

Окончательная схема опыта:

1. Отвальная вспашка – посев 15 мая (контроль);

2. Отвальная вспашка – посев 25 мая;

3. Безотвальная вспашка – посев 15 мая;

4. Безотвальная вспашка – посев 25 мая.

По фактору А изучается влияние двух градаций – способ обработки почвы. По фактору В изучается влияние сроков сева – 15 и 25 мая.

Отрицательное взаимодействие, которое наблюдается при определенных сочетаниях факторов, действующих, как правило, в одном направлении. Факторы действуют независимо, то есть не взаимодействуют, когда прибавка от совместного их применения примерно равна арифметической сумме прибавок от их раздельного применения. Установить величину и характер взаимодействия позволяют только те многофакторные опыты, которые спланированы по схеме полного факториального эксперимента (ПФЭ), которая предусматривает наличие всех возможных сочетаний изучаемых факторов и их градаций (доз). Поэтому не всякий опыт, включающий несколько факторов, можно назвать многофакторным.

Многофакторный эксперимент по полной факториальной схеме, в котором изучается два фактора в двух градациях (2&#215 2 = 4), например глубокая обработка почвы и удобрение, должен иметь четыре варианта:

1. Обычная обработка без удобрений (контроль).

2. Глубокая обработка без удобрений.

3. Обычная обработка+удобрение.

4. Глубокая обработка+удобрение.

При исключении из этого опыта любого второстепенного, по мнению исследователя, варианта схема становится неполной, нефакториальной. Такой эксперимент будет равноценен простому однофакторному опыту, он не может выявить величину и характер взаимодействия изучаемых факторов.

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПОДХОД

(КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ)

Математический подход в планировании эксперимента определяет условия оптимального проведения исследования. Для этого используют математические методы при подготовке и проведении опытов, что позволяет исследовать и оптимизировать сложные системы и процессы, обеспечить высокую эффективность эксперимента и точность определения изучаемых фактов.

При анализе характера взаимодействия системы и среды чрезвычайно удобным и плодотворным оказался принцип &#171черного ящика&#187, позволяющий исследовать процесс функционирования биологической системы. Среда оказывает вещественные, энергетические и информационные воздействия на систему через соответствующие элементы системы, которые называются вхoдами системы, а факторы внешней среды, осуществляющие воздействия, входными параметрами.

Система, в свою очередь, оказывает влияние на среду через определенные элементы, образующие выход системы, а факторы, определяющие воздействие системы на среду, соответственно, выходными параметрами или реакциями системы на соответствующие импульсы на входе.

Принцип заключается в том, что любая система мысленно рассматривается как некий &#171черный ящик&#187, и при этом наблюдателю доступны только входные и выходные величины, а внутреннее устройство, структура системы неизвестны. С точки зрения науки кибернетики сущность происходящего внутри черного ящика не интересуют наблюдателя, однако, если не изучать организацию &#171черного ящика&#187, то полученная модель останется феноменологической (на уровне фактических данных) и не вскроет внутреннюю организацию исследуемого объекта. Рассмотрим эту кибернетическую модель на следующем примере.

Итак, на входе системы мы наблюдаем некоторые импульсы. Так, для вегетирующего растения входными величинами (факторами окружающей среды) являются солнечная радиация, температура окружающего воздуха, наличие диоксида углерода и кислорода, почвенной влаги, растворенных в ней элементов минерального питания. Эти входные параметры оказывают воздействие на систему «растение» через соответствующие элементы системы, образующие вход: хлоропласты листьев (ассимилирующие углекислоту из воздуха и осуществляющие фотосинтез), корневые волоски (всасывающие почвенную влагу с растворенными в ней питательными веществами), покровные ткани всего растения (испытывающие механические, термические, химические и другие воздействия среды). Выходными величинами системы «растение» являются факторы, определяющие нарастание органической массы, плодоношение, выделение кислорода при фотосинтезе и диоксида углерода в процессе дыхания.

Полный факторный эксперимент содержит выбор математической модели, построение плана, расчет коэффициентов регрессии и оценку их значимости, анализ решений. Функцию отклика, как правило, задают уравнением регрессии.

Функция отклика &#150 математическая модель объекта исследования, связывающая параметры оптимизации с факторами. Коэффициенты регрессии рассчитывают по результатам эксперимента. Чем больше численное значение коэффициента, тем сильнее влияет данный фактор на процесс. Знак при коэффициенте указывает на направление изменения функции: плюс – на увеличение, минус – на уменьшение.

Математическая постановка задачи планирования эксперимента: найти зависимость у (урожайность) от нескольких переменных: x1 – элементы питания; x2 – орошение; x3 – срок посева.

f(x) – параметр оптимизации;

x1(a, b, c)… xn – a, b, c – уровни, градации факторов;

Задача – выяснить, какой фактор или их сочетание наиболее эффективно для получения оптимального урожая.

Каждый из факторов должен иметь количественную оценку, а их совокупности должны удовлетворять требованиям совместимости и независимости.

Для однофакторного опыта необходимо так составить схему&#150 совокупность способов воздействия, выбранных для сравнительного изучения, чтобы на основании экспериментальных точек можно было в двухмерном пространстве построить кривую отклика, которая будет характеризовать зависимость результативного признака от вариабельности изучаемого фактора.

Обычно достаточно иметь 6-8 уровней (доз, норм высева и т.д.) – градаций изучаемого фактора. При этом важно так установить основной уровень, т.е. центральную точку на кривой отклика, чтобы по мере движения к экстремальным (крайним) значениям эксперимент охватывал бы лимитирующую, стационарную и ингибирующую области этой кривой.

Таким образом, успешное решение поставленной перед экспериментатором задачи зависит от удачного выбора основного уровня (центра эксперимента) и единицы (шага) варьирования изучаемого признака. Если неправильно установлен центр эксперимента и приняты незначительные различия в единицах варьирования (дозах, градациях), то 6-8 экспериментальных точек могут охватывать только лимитирующую или стационарную область и, следовательно, на основании этой информации нельзя установить оптимальный уровень для изучаемого в опыте фактора. Другая опасность возникает в том случае, когда шаг варьирования выбран слишком большим и можно &#171проскочить&#187 точку максимума.

Если предварительные сведения об изучаемом явлении отсутствуют, выбор основного уровня, центра эксперимента приходится делать более или менее случайным образом, руководствуясь общими представлениями о процессе. При выборе шага варьирования необходимо так установить градации фактора, чтобы в лимитирующей области вызванное этим варьированием изменение результативного признака, например, превышало возможную ошибку эксперимента.

Структуру &#171черного ящика&#187 представляем в виде уравнения регрессии:

Y = b₀ + b₁x₁ +b₂x₂ + … + b_nx_n

b – коэффициент регрессии

Решение задачи сводится к нахождению b. Эти коэффициенты определяются методом регрессионного анализа.

Моделирование, его типы и функции в биологическом исследовании.

Моделирование весьма наглядно характеризует с методологической стороны специфику современного биологического исследования. Во всяком случае, оно непосредственно связано с некоторыми отличительными чертами последнего &#150 усилением интеграционных тенденций научного познания. Вторжением в биологию методов смежных наук, колоссальным повышением роли эксперимента в его взаимодействии с современными способами логико-математического описания и объяснения биологических фактов. Таким образом, моделирование является одним из наиболее очевидных результатов и показателей процесса интеграции современной науки. Вместе с тем оно выступает и в качестве одной из необходимейших предпосылок дальнейшего развития этого процесса, создавая между смежными науками надежные «каналы связи», по которым возможно их эффективное взаимовлияние.

Как известно, моделирование означает материальное или мысленное имитирование реально существующей (натуральной) системы путем специального конструирования аналогов (моделей), в которых воспроизводятся принципы организации и функционирования этой системы. Модели исследуемых биологических систем и процессов могут быть, по крайней мере, двух типов &#150 материальные (вещественные и в этом смысле физические) и мысленные, идеальные (логико-математические и т.п.). Весьма существенные различия между этими основными типами моделей не исключают, однако, того несомненного факта, что оба они выступают в качестве специфических видов одного метода научного исследования, в частности, живых систем.

Всякая модель является известным упрощением того класса явлений, который выступает в качестве предмета познания, в этом заключается характерная особенность метода моделирования. Однако не только модель, но и любой научный закон в определенных пределах также упрощает предмет познания. Эта разница выражается в уровнях упрощения. В, частности, для теории этот уровень четко определяется ее адекватностью отражаемому объекту.

Что касается модели, то для ее достоверности критерий адекватности необязателен. Но специфика модельных представлений состоит в том, что, например, в логической модели исключаются такие показатели, как образность, наглядность, а самое главное, в них вообще речь идет лишь об условной адекватности, наличие которой &#171задается&#187 в качестве логически обоснованного допущения.

Итак, упрощение и условность &#150 это взаимоопределяющие признаки моделей. Упрощение достигается с помощью эвристически полезных аналогий, лишь условно соответствующих (адекватных) моделируемому объекту. С другой стороны, условность моделей зависит от характера упрощающих допущений, вспомогательных гипотез, которыми руководствуются в процессе моделирования. Эти две характеристики в своей взаимосвязи и определяют специфику гносеологической природы моделей, которые представляют собой, следовательно, особую форму познания биологического объекта.

Моделирование как метод биологического исследования существенно отличается, в частности, от эксперимента. Как и в эксперименте, в процессе моделирования биологических явлений происходит их выделение в &#171чистом виде&#187. Исследователь получает возможность также изучать моделируемые явления в контролируемых условиях, многократно изменять эти условия и т.д.

Однако моделирование в отличие от эксперимента связано с непосредственной исследовательской работой не над самим биологическим объектом, а лишь над его искусственно создаваемым &#171заместителем&#187, имитирующим с разной степенью полноты некоторые его свойства. В ходе моделирования совершается своеобразный &#171перенос&#187 знания об одном объекте (модели) на другой (оригинал), что сопряжено с дополнительной исследовательской работой, необходимостью &#171корректирующего эффекта», достигаемого в процессе теоретической интерпретации.

И первое, на что надо обратить внимание, это то, что моделирование (в частности, кибернетическое моделирование) &#150 далеко не универсальный метод научного исследования биологических систем. Иначе говоря, моделирование позволяет выделять определенные свойства для изучения в &#171чистом виде&#187, что в значительной мере облегчает задачи научного исследования, поскольку оно получает возможность расчленять сложные явления, зачастую недоступные для непосредственного анализа.

Это свидетельствует о том, что моделирование должно выступать в процессе исследования живых систем в неразрывной связи с другими способами познания.

Моделирование в биологии всегда имеет дело с представлением какой-либо сложной системы посредством системы более простой и более доступной для исследования. Это означает, что знания, получаемые в результате изучения некоторых свойств простой системы, предполагаются действительными по отношению к свойствам сложной системы. Иначе говоря, здесь с самого начала присутствует некоторый элемент условности: нужны какие-то опосредующие звенья, заранее постулируемые допущения, чтобы знание, полученное в ходе исследования модели, можно было рассматривать в качестве знания о моделирующем объекте. С помощью метода моделирования достигается научное объяснение предмета исследования. Однако в отличие от обычного теоретического объяснения, выступающего, например, в качестве конечного результата обобщений, полученных из экспериментального исследования биологического объекта, модельное объяснение не имеет непосредственного характера.

В процессе исследования с помощью метода моделирования необходимо еще осуществить &#171перенос&#187 знания об одной, более простой системе (модели) на другую, более сложную (биологический объект). Свойства, которые моделируются на неживой субстратной основе, не являются простыми &#171слагаемыми&#187 живых систем. Они органически включены в целостное функционирование живых систем. Поэтому научно объяснить их &#150 значит не просто «перенести» знание о модели на биологический объект, но одновременно дать теоретическое описание специфики &#171включения&#187 этих свойств в тот тип целостности, который представлен исследуемой живой системой.

Кибернетическое моделирование осуществляется зачастую по принципу &#171черного ящика&#187, а потому оставляет необъясненным скрытый механизм оригинала, моделируемой живой системы. Последние являются &#171эквифинальными&#187 системами, в них заключительное звено причинно-следственной связи не может быть однозначно выведено из первого, следовательно, неоднозначность органической детерминации. В связи с этим результаты, добытые в ходе исследования модели, должны получить корректировку в эксперименте, производимом непосредственно на оригинале. Необходимо выявить, следовательно, те звенья сложной причинно-следственной цепи, имеющей место в живой системе, которые скрыты от исследователя. Учет их в процессе корректировки модельных объяснений при переходе к построению теории исследуемого предмета означает качественную биологическую интерпретацию результатов &#171переноса&#187 модельных представлений на новый, более высокий уровень.

Контрольные вопросы

© ФГОУ ВПО Красноярский государственный аграрный университет

Источник