Связанные понятия
Сво́йство (в философии, математике и логике) — атрибут предмета (объекта). Например, о красном предмете говорится, что он обладает свойством «красноты». Свойство можно рассматривать как форму предмета самого по себе, притом, что он может обладать и другими свойствами. Свойства, следовательно, подпадают под действие парадокса Рассела и парадокса Греллинга-Нельсона.
Стационарность или постоянство — свойство процесса не менять свои характеристики со временем. Понятие используется в нескольких разделах науки.
Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.
Система одновременных уравнений — совокупность эконометрических уравнений (часто линейных), определяющих взаимозависимость экономических переменных. Важным отличительным признаком системы «одновременных» уравнений от прочих систем уравнений является наличие одних и тех же переменных в правых и левых частях разных уравнений системы (речь идет о так называемой структурной форме модели, см. ниже).
Пра́вило фаз (или правило фаз Гиббса) — соотношение, связывающее число компонентов, фаз и термодинамических степеней свободы в равновесной термодинамической системе. Роль правила фаз особенно велика при рассмотрении гетерогенных равновесий в многофазных многокомпонентных системах.
Упоминания в литературе
В зависимости от числа характеризуемых свойств
показатели качества могут быть единичными и комплексными.
Главным достоинством измерительного метода является объективность. Этот метод позволяет получать легко воспроизводимые числовые значения свойств и
показателей качества, которые выражаются в конкретных единицах: граммах, литрах, ньютонах и т. д. Данный метод имеет высокую точность определения показателей качества. Вместе с тем имеет место сложность и длительность некоторых измерений, а в ряде случаев – и необходимость разрушения образцов.
2) средние величины не должны быть абстрактными, т. е. только количественными
показателями . Они должны давать качественно-количественную характеристику исследуемому явлению. Поэтому в статистике средняя величина представляет собой не абстрактное, отвлеченное число, а вполне конкретный показатель, относимый к какому-либо явлению, месту, времени;
Не менее важным итогом третьего этапа исследований биологических основ индивидуально-психологических различий было открытие феномена парциальности, выражающегося в том, что свойства нервной системы могут существенно различаться в разных анализаторах. Поэтому правильнее говорить о свойствах не нервной системы вообще, а о свойствах отдельных анализаторов. Особенно убедительно это было показано в отношении силы: в разных анализаторах
показатели силы существенно различаются между собой (Небылицын, 1976).
Решение данной проблемы должно строиться на основе системного подхода к изучению состояния больных. Системный подход – новое направление в методологии научного познания, в основе которого лежит исследование объектов как систем. Он позволяет выявить законы оптимальной организации и функционирования систем, описывая такие их свойства, как полиморфизм, изоморфизм, симметрия и подобие. В сердечно-сосудистой системе симметрия представлена двумя видами. Один из них связан с закономерностями золотого сечения (ЗС), или золотой пропорции (ЗП), и числами ряда Фибоначчи, другой – с симметрией преобразований. Симметрия всегда основана на инвариантах – постоянных величинах или пропорциях в объекте, относительно которых происходят изменения. Найти инвариант в классе объектов – значит выявить их общие структурные основания. Инварианты можно использовать в качестве контрольных величин при исследовании тех и или иных параметров. Если говорить о сердечно-сосудистой системе, то следует отметить, что режим деятельности сердца, соответствующий покою организма, обусловлен золотым сечением и является наиболее экономичным из всех возможных. При физической нагрузке он отклоняется от этой пропорции, но возвращается к прежним параметрам в покое (симметрия преобразований). Исследование математических соотношений целого ряда
показателей деятельности сердца позволяет выявить нарушения на ранних стадиях их развития, используя для этого широко применяемые в клинике методы электрокардиографии (ЭКГ) и эхокардиографии (ЭхоКГ).
Связанные понятия (продолжение)
Двоичная, бинарная или дихотомическая классификация — это задача классификации элементов заданного множества в две группы (предсказание, какой из групп принадлежит каждый элемент множества) на основе правила классификации. Контекст, в котором требуется решение, имеет ли объект некоторое качественное свойство, некоторые специфичные характеристики или некоторую типичную двоичную классификацию, включает...
Гауссовский процесс назван так в честь Карла Фридриха Гаусса, поскольку в его основе лежит понятие гауссовского распределения (нормального распределения). Гауссовский процесс может рассматриваться как бесконечномерное обобщение многомерных нормальных распределений. Эти процессы применяются в статистическом моделировании; в частности используются свойства нормальности. Например, если случайный процесс моделируется как гауссовский, то распределения различных производных величин, такие как среднее значение...
Тип данных (тип) — множество значений и операций на этих значениях (IEEE Std 1320.2-1998).
Коэффициент сходства (также мера сходства, индекс сходства) — безразмерный показатель сходства сравниваемых объектов. Также известен под названиями «мера ассоциации», «мера подобия» и др.
Робастность (англ. robustness, от robust — «крепкий», «сильный», «твёрдый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивости к помехам. Выбросоустойчивый (робастный) метод — метод, направленный на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение их из выборки.
Эмердже́нтность или эмерге́нтность (от англ. emergent «возникающий, неожиданно появляющийся») в теории систем — наличие у какой-либо системы особых свойств, не присущих её элементам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообразующими связями; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов; синонимы — синергичность, холизм, системный эффект, сверхаддитивный эффект.
Эргодичность — специальное свойство некоторых динамических систем, состоящее в том, что в процессе эволюции почти каждое состояние с определённой вероятностью проходит вблизи любого другого состояния системы.
Нормальная форма — свойство отношения в реляционной модели данных, характеризующее его с точки зрения избыточности, потенциально приводящей к логически ошибочным результатам выборки или изменения данных. Нормальная форма определяется как совокупность требований, которым должно удовлетворять отношение.
Функциона́льная зави́симость — бинарное отношение между множествами атрибутов данного отношения и является, по сути, связью типа «один ко многим». Её использование обусловлено тем, что они позволяют формально и строго решить многие проблемы.
Надёжностью называется один из критериев качества теста, его устойчивость по отношению к погрешностям измерения. Различают два вида надёжности — надёжность как устойчивость и надёжность как внутреннюю согласованность.
Подробнее: Надёжность психологического теста
Пара́метр (от др.-греч. παραμετρέω — «отмеривающий»; где παρά: «рядом», «второстепенный», «вспомогательный», «подчинённый»; и μέτρον: «измерение») — величина, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой.. Параметр - величина, постоянная в пределах данного явления или задачи, но при переходе к другому явлению или задаче могущая изменить своё значение. Иногда параметрами называют также величины, очень медленно изменяющиеся по сравнению с другими величинами (переменными...
Поня́тие — отображённое в мышлении единство существенных свойств, связей и отношений предметов или явлений; мысль или система мыслей, выделяющая и обобщающая предметы некоторого класса по общим и в своей совокупности специфическим для них признакам.
ДСМ-метод — метод автоматического порождения гипотез. Формализует схему правдоподобного и достоверного вывода, называемую ДСМ-рассуждением.
В обучении машин и распознавании образов признак — это индивидуальное измеримое свойство или характеристика наблюдаемого явления. Выбор информативных, отличительных и независимых признаков является критическим шагом для эффективных алгоритмов в распознавании образов, классификации и регрессии. Признаки обычно являются числовыми, но структурные признаки, такие как строки и графы, используются в синтаксическом распознавании образов.
Подробнее: Признак (обучение машин)
Q-критерий Розенбаума — простой непараметрический статистический критерий, используемый для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, измеренного количественно.
Гомоскедастичность (англ. homoscedasticity) — однородная вариативность значений наблюдений, выражающаяся в относительной стабильности, гомогенности дисперсии случайной ошибки регрессионной модели. Явление, противоположное гетероскедастичности. Является обязательным предусловием применения метода наименьших квадратов, который может быть использован только для гомоскедастичных наблюдений.
Твёрдость — свойство материала сопротивляться внедрению более твёрдого тела — индентора.
Эрмитова форма — естественный аналог понятия симметричной билинейной формы для комплексных векторных пространств. Для эрмитовых форм верны аналоги многих свойств симметрических форм: приведение к каноническому виду, понятие положительной определенности и критерий Сильвестра.
В теории категорий, понятие элемента (или точки) обобщает обычное понятие элемента множества на объект произвольной категории. Иногда оно позволяет переформулировать свойства морфизмов (например, свойство мономорфизма), которые обычно описываются при помощи универсальных свойств в более привычных терминах действия отображения на элементах. Этот подход к теории категорий (и особенно его использование в лемме Йонеды) был предложен Гротендиком.
Подробнее: Элемент (теория категорий)
Свойство — способ доступа к внутреннему состоянию объекта, имитирующий переменную некоторого типа. Обращение к свойству объекта выглядит так же, как и обращение к структурному полю (в структурном программировании), но, в действительности, реализовано через вызов функции. При попытке задать значение данного свойства вызывается один метод, а при попытке получить значение данного свойства — другой.
Коли́чество — категория, выражающая внешнее, формальное взаимоотношение предметов или их частей, а также свойств, связей: их величину, число, степень проявления того или иного свойства.
Аддитивность (лат. additivus — прибавляемый) — свойство величин, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту, равно сумме значений величин, соответствующих его частям, в некотором классе возможных разбиений объекта на части. Например, аддитивность объёма означает, что объём целого тела равен сумме объёмов составляющих его частей.
Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance).
Эластичность замещения факторов производства — применяемый в экономической теории показатель, показывающий на сколько процентов необходимо изменить отношение факторов производства при изменении их предельной нормы замещения на 1 %, чтобы объём выпуска оставался неизменным.
Анализ чувствительности (sensitivity analysis) — заключается в оценке влияния изменения исходных параметров проекта на его конечные характеристики, в качестве которых, обычно, используется внутренняя норма прибыли или NPV. Техника проведения анализа чувствительности состоит в изменении выбранных параметров в определенных пределах, при условии, что остальные параметры остаются неизменными. Чем больше диапазон вариации параметров, при котором NPV или норма прибыли остается положительной величиной...
Анализ размерности (чаще говорят «соображения размерности» или «метрические соображения») — инструмент, используемый в физике, химии, технике и нескольких направлениях экономики для построения обоснованных гипотез о взаимосвязи различных параметров сложной системы. Неоднократно применялся физиками на интуитивном уровне не позже XIX века.
Полиморфизм в языках программирования и теории типов — способность функции обрабатывать данные разных типов.
Качественная, дискретная, или категорийная переменная — это переменная, которая может принимать одно из ограниченного и, обычно, фиксированного числа возможных значений, назначая каждую единицу наблюдения определённой группе или номинальной категории на основе некоторого качественного свойства. В информатике и некоторых других ветвях математики качественные переменные называются перечислениями или перечисляемыми типами. Обычно (хотя не в этой статье), каждое из возможных значений качественной переменной...
Обучение на примерах (англ. Learning from Examples) - вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах вырабатываются решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется экзаменационной выборкой примеров.
Домен в реляционной модели данных — тип данных, то есть множество допустимых значений.
Экзогенность — буквально «внешнее происхождение» — свойство факторов (и важнейшее требование, предъявляемое к ним) эконометрических моделей, заключающееся в предопределённости, заданности их значений, независимости от функционирования моделируемой системы (явления, процесса). Экзогенность противоположна эндогенности. Значения экзогенных переменных определяется вне модели, и на их основе в рамках рассматриваемой модели определяются значения эндогенных переменных.
Множество больших тригонометрических сумм — понятие теории чисел — множество индексов, в которых преобразование Фурье характеристической функции заданного подмножества группы принимает достаточно большие значения.
Показатели надёжности количественно характеризуют, в какой степени данному объекту присущи определенные свойства, обуславливающие надёжность.
Показа́тель ослабле́ния (показатель экстинкции) — величина, обратная расстоянию, на котором поток излучения, образующего параллельный пучок, уменьшается за счет поглощения и рассеяния в среде в некоторое заранее оговоренное число раз.
Ме́тоды Ру́нге — Ку́тты (в литературе встречаются названия: ме́тоды Ру́нге — Ку́тта или же ме́тоды Ру́нге — Кутта́) — большой класс численных методов решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Первые методы данного класса были предложены около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.
Конти́нуум в физике обозначает некоторую сплошную среду, в которой исследуются процессы/поведение этой среды при различных внешних условиях. Вводится на основании гипотезы сплошности, в рамках которой пренебрегают структурой исследуемых тел и сред, усредняя их микроструктурные характеристики по физически малому объёму. Непрерывным континуумом можно считать как обычные материальные тела, так и различные поля, например, электромагнитное поле.
Частотное распределение — метод статистического описания данных (измеренных значений, характерных значений). Математически распределение частот является функцией, которая в первую очередь определяет для каждого показателя идеальное значение, так как эта величина обычно уже измерена. Такое распределение можно представить в виде таблицы или графика, моделируя функциональные уравнения. В описательной статистике частота распределения имеет ряд математических функций, которые используются для выравнивания...
Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно...
Систе́ма (др.-греч. σύστημα «целое, составленное из частей; соединение») — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство.
Ме́тод вы́борочных обсле́дований — способ определения свойств группы объектов (генеральной совокупности) на основании статистического исследования её части (выборки).
Фиктивная переменная (англ. dummy variable) — качественная переменная, принимающая значения 0 и 1, включаемая в эконометрическую модель для учёта влияния качественных признаков и событий на объясняемую переменную. При этом фиктивные переменные позволяют учесть влияние не только качественных признаков, принимающих два значения, но и несколько возможных. В этом случае добавляются несколько фиктивных переменных. Фиктивная переменная может быть также индикатором принадлежности наблюдения к некоторой...
Т-критерий Вилкоксона — (также используются названия Т-критерий Уилкоксона, критерий Вилкоксона, критерий знаковых рангов Уилкоксона, критерий суммы рангов Уилкоксона) непараметрический статистический тест (критерий), используемый для проверки различий между двумя выборками парных или независимых измерений по уровню какого-либо количественного признака, измеренного в непрерывной или в порядковой шкале.. Впервые предложен Фрэнком Уилкоксоном. Другие названия — W-критерий Вилкоксона, критерий знаковых...
Подробнее: Критерий Уилкоксона
Метод спектрального элемента (МСЭ) для решения дифференциальных уравнений в частных производных — это метод конечных элементов, в котором используются кусочные многочлены высокой степени в качестве базисных функций. Метод спектрального элемента предложил в статье 1984 года Т. Патера.
Аппроксима́ция (от лат. proxima — ближайшая) или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми.
Выборка по значимости (англ. importance sampling, далее ВЗ) — один из методов уменьшения дисперсии случайной величины, который используется для улучшения сходимости процесса моделирования какой-либо величины методом Монте-Карло. Идея ВЗ основывается на том, что некоторые значения случайной величины в процессе моделирования имеют бо́льшую значимость (вероятность) для оцениваемой функции (параметра), чем другие. Если эти «более вероятные» значения будут появляться в процессе выбора случайной величины...
Упоминания в литературе (продолжение)
Показатель , признак и параметр продукции являются применяемыми для оценки качества продукции формами более общего понятия «мера», являющегося конкретным выражением качественной и количественной сторон определенных объектов (предметов, услуг, процессов и т. п.).
В работах А. Н. Лебедева (Лебедев, 1990, 1993, 1997; Lebedev et al., 1995) изучалась взаимосвязь параметров ЭЭГ с когнитивными возможностями индивида. Автор связывает характеристики объема и скоростных границ кратковременной памяти с особенностями нейронных процессов, проявляющихся в электрофизиологических
показателях . В основе нейрофизиологической модели Лебедева лежит представление о фазово-частотном механизме кодирования и хранения образов в памяти. В качестве основных параметров выделяются частота альфа-ритма и время максимальной рефрактерной задержки. По мнению автора, скорость переработки информации человеком определяется индивидуальной величиной этих показателей.
Результаты исследования уровня избирательности методом сравнения предметов представлены на рисунке 6.
Показателем избирательности является коэффициент стандартности. Он отражает процентное отношение числа стандартных признаков (наиболее часто актуализируемых каждой возрастной группой здоровых) к общему количеству признаков, использованных каждой из анализируемых групп испытуемых.
Параметральный тип определения предполагает осуществление поиска специфических характеристик, признаков ИСС. Иначе говоря, проблема определения состояния как измененного решается через выявление набора параметров, по которым изменяется психическое функционирование в ИСС (т. е. определение того, какая именно психическая функция должна меняться при ИСС), и содержательного определения критериев ИСС – того, как именно по каждому параметру меняется психическое функционирование в ИСС. Изменения при этом должны происходить, по крайней мере, по нескольким параметрам, чтобы данное состояние было признано измененным. При выборе данного типа определения как рабочего западные исследователи не отрицают возможности использования наряду с субъективными
показателями (т. е. данными самоотчетов) объективных – результатов наблюдения за испытуемыми и данных по экспериментально-психологическим методикам.
Вместе с тем
показатели наследуемости способности к статическому равновесию, полученные разными авторами, варьируют от достаточно высоких величин до значительно более низких (см. рис. 1). Также сильно не совпадают данные, полученные в отношении наследуемости показателей динамического равновесия, тонкой координации движений рук, способности к воспроизведению, дифференцированию амплитуд движений, временных интервалов и силовых параметров (рис. 1). В среднем вероятность наследуемости разных признаков КС равна около 55 %. По нашему мнению, причины несовпадения результатов разных авторов объясняются тем, что ученые изучали весьма не схожие по своим смысловым и исполнительским компонентам показатели координации. К тому же большинство известных нам близнецовых исследований выполнены с участием близнецов разного возраста, большей частью подросткового, что не могло не сказаться на величине коэффициентов наследуемости. Что касается данных о генетической детерминированности способностей управлять пространственными и силовыми параметрами движений, способностей сохранять равновесие, то низкие и несовпадающие коэффициенты наследуемости, полученные для этих способностей, можно объяснить низкой надежностью тестов, используемых для этой цели (В. И. Лях, 2000).
Индексный метод заключается в использовании относительной величины, которая отражает соотношение двух
показателей , характеризующее одно явление. Индекс различают простой, когда изучается признак явления при отсутствии связи с другими признаками, и сводный, если признак исследуется в связи с несколькими признаками однородных компонентов.
Одним из главных вопросов в разработке любой методики является выбор первичного набора
показателей . Это достаточно серьезная проблема, так как, с одной стороны, избыточное число показателей может привести к потере простоты и однозначности трактовки полученного результата, его воспроизводимости. С другой стороны, сокращение числа показателей может вызвать потерю комплексности подхода и недоучет отдельных факторов, обусловливающих окончательную картину исследуемого состояния, явления, ситуации.
Понятие «структура» является в настоящее время одним из центральных в языкознании. Основными признаками структуры являются целостность и связность. Понятие связности как основного признака структуры заимствовано из математики. Этот признак является неотъемлемым
показателем структуры, однако ее описание через один этот признак не является исчерпывающим. Понятие структуры применительно к тексту предполагает, наряду со связностью, еще один параметр – целостность объекта1. Это понятие заимствовано из естественных наук: свойство всего объекта не выводимо только из свойств отдельных элементов, из системы отношений между ними и не равняется простой арифметической сумме их свойств.
Сокращение размерности пространства переменных и анализ выделенных компонент или факторов. Рассчитав значения традиционных интегральных
показателей и дополнительные информативные признаки, для сокращения размерности пространства анализируемых переменных можно с помощью соответствующего метода выделять скрытые главные компоненты или факторы, объясняющие высокую долю суммарной дисперсии полученного набора переменных. Важным аспектом при выборе компоненты/фактора является как доля описываемой дисперсии, так и возможность интерпретации новой переменной по величинам компонентных нагрузок наблюдаемых переменных (частных корреляций переменных и компонент). Примеры двух главных компонент, описывающих 19,5 % доли суммарной дисперсии элементов SR-матриц, построенных по последовательностям фиксаций взора в областях интереса, выделенных на стимульном материале теста Равена, приведены на рисунках 3 и 4. Номера столбцов и строк данных матриц совпадают с номерами областей интереса, выделенных в стимульном материале заданий теста Равена (1, 2, 3 – верхняя строка элементов матрицы задания; 4, 5, 6 – средняя строка; 7, 8, 9 – нижняя строка; 10 – область альтернатив ответа).
Очевидно, целесообразным является при непараметрической (центильной) оценке основных антропометрических
показателей уточнять состояние зависимых признаков (прежде всего, массы тела) по вневозрастным таблицам на соответствующий рост при любой разнице центильных зон, даже равной единице. Более объективным является систематический анализ состояния питания ребенка по вневозрастным центильным графикам (с использованием других методов оценки состояния питания), по которым можно выявить пограничные задержки массы тела и принять соответствующие меры.
Третья важная деталь, касающаяся пороговой дозы, состоит в том, что эта доза является не столько эмпирической, сколько математической. Иными словами, пороговая доза не ограничивается решениями ученого, проводящего тестирование. Если он, к примеру, вводил крысам какое-то вещество в пяти различных концентрациях (0,01, 0,1, 1, 10 и 100 мг на кг массы тела), то пороговая доза вовсе не обязательно будет одной из них. Прямая линия, которую мы получаем при пробит-анализе зависимости реакции от дозы, описывает взаимоотношения не просто нескольких точек на линии, а всех составляющих ее точек. Однако с двумя другими
показателями , NOEC и LOEC, дело обстоит иначе. Эти показатели ранее часто использовались для описания химической безопасности продукта, но в настоящее время впали в некоторую немилость. NOEC – это максимальная из измеренных концентраций на кривой, при которой не наблюдается видимого положительного воздействия на организмы, а LOEC – минимальная из измеренных концентраций, при которой выявляется негативное биологическое воздействие химического вещества. Проблема в том, что эти показатели по своей сути необъективны. В то время как пороговая доза – это величина, выведенная математически с использованием всех точек кривой зависимости реакции от дозы, значения NOEC и LOEC связаны только с теми точками кривой, для которых были получены эмпирические данные. Поэтому общее число возможных значений для этих точек лимитируется количеством вариантов дозировок, выбранных экспериментатором. Например, если ученый вводил крысам вещество в пяти различных концентрациях (0,01, 0,1, 1, 10 и 100 мг на кг массы тела), то значения NOEC и LOEC могут соответствовать лишь каким-либо из этих пяти вариантов. Поэтому результаты очень сильно зависят от прихоти экспериментатора и весьма ограничены, тогда как при математическом вычислении они куда более точны и теоретически могут быть абсолютно любыми.
Таким образом, только комплексные знания морфологических
показателей , характеризующих ребенка, в сочетании с функциональными параметрами дают объемное представление о развитии организма ребенка и позволяют квалифицированно строить учебно-тренировочный процесс, производить отбор и ориентацию в виды спорта.
Степень точности исчисления разных
показателей различна и зависит от следующих причин: от сложности исследуемых явлений, степени различия их характеристик, а также от требований к их достоверности со стороны потребителей информации, что в свою очередь зависит от цели их применения. Учитывая приближенный характер многих статистических оценок, статистические органы принимают специальные меры для того, чтобы не допускать ошибок систематического характера. В статистике обычно различают случайные и систематические ошибки. Случайные ошибки, как правило, возникают при использовании выборочных методов наблюдения; они компенсируют друг друга при переходе к более высоким уровням сбора, данных. Систематические ошибки такой способностью к взаимному погашению при переходе на более высокий уровень агрегирования данных не обладают.
Одно и то же отношение, или стилевое свойство, коррелирует с определенным психодинамическим свойством в одной выборке и не коррелирует, по тем же
показателям в другой, однородной по социальным и возрастным признакам, или в той же самой выборке коррелирует до воспитывающего эксперимента и не коррелирует после. Такого рода факты не наблюдались при сопоставлении психодинамических свойств со свойствами нервной системы.
Прием последовательного изолирования факторов используется для количественного измерения уровня влияния факторов на изменение результативного
показателя при мультипликативном и кратном типах исходных моделей факторных систем. В основе этого приема лежит метод научной абстракции, позволяющий исследовать большое число комбинаций с одновременным изменением всех или части факторов.
Применение значительного количества косвенных
показателей для более полной оценки функционального состояния организма приводит нередко к противоречивым результатам: в одно и то же время одни константы могут свидетельствовать о снижении работоспособности, другие – как бы о ее повышении, третьи – не обнаруживать никаких изменений. Это объясняется главным образом тем, что работоспособность во многом зависит не только от состояния функций организма, но и от ряда других факторов (характер и условия труда, мотивация, режим отдыха, питания и т. д.). Кроме того, сдвиги функций организма бывают в разной степени выражены в физиологических системах, обеспечивающих данную конкретную деятельность, и в тех, которые в этой деятельности почти не участвуют.
Согласно таблице 5, факторная матрица концепта «вещество» в группе студентов-химиков с наличием химических образов (с высоким уровнем специальных способностей) представлена, как и у менее способных, двумя факторами, объясняющими 64,2 % дисперсии признаков. В данном случае мы наблюдаем классическую картину зрелого концепта «вещество», когда факторные веса скоростных
показателей закономерно уменьшаются от глобального через базовый к детализированному уровню, а количество ошибок равно или приближается к нулю. Отметим, что, согласно Т-критерию, показатели зрелости концепта «вещество» у данных студентов с высокой степенью достоверности отличаются от показателей менее способных студентов (таблица 6).
К первой группе относятся методы описательного характера, характеризующие качества работников без количественного их выражения. Их называют «качественными методами». Вторая группа является промежуточной; в основу методов, входящих в нее, положены как описательный принцип, так и количественные измерители, определяемые на базе первоначальных качественных описаний. Эти методы называют «комбинированными». В третью группу включаются методы, в результате применения которых можно непосредственно получить с достаточной степенью объективности числовую оценку уровня деловых качеств работников, т. е. количественные
показатели оценки.
Однако связь между экономическими явлениями и
показателями далеко не всегда выражается в функциональной форме. Часто приходится иметь дело с корреляционной зависимостью. Эта зависимость характерна тем, что помимо изучаемых основных факторов на данный показатель оказывают влияние и побочные факторы, выделить и методологически изолировать действие которых не всегда возможно. Такие связи изучаются с помощью корреляционного и регрессионного анализа.
3) метод расширения (предусматривает расширение исходной факторной модели путем умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых
показателей . Этот способ моделирования широко применяется в анализе). Результативные показатели могут быть разложены на составные элементы различными способами и представлены в виде различных типов детерминированных моделей. Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования, поставленной цели, профессиональных знаний и навыков исследователя.
За счет изменения одного из элементов структуры понятия последние могут подразделяться на виды. Так, по количественному признаку (по объему) понятия делятся на единичные, общие и пустые (нулевые). К количественному
показателю следует отнести и подразделение понятий на регистрирующие (исчислимые) и нерегистрирующие (неисчислимые), ибо здесь главное – объемный показатель этих понятий. По качественному показателю (по содержанию) понятия делятся на: утвердительные и отрицательные, конкретные и абстрактные, безотносительные и соотносительные, собирательные и разделительные (несобирательные).
В зависимости от характера влияния на потребительную стоимость выделяют функциональные, эргономические, эстетические, социальные, экологические свойства товара, а также свойства безопасности и надежности. Функциональные свойства представляют собой потребительские свойства товара, определяющие его соответствие как предмета потребления или эксплуатации целевому назначению. Функциональные свойства определяют возможность или целесообразность использования материала или изделия (простые функциональные свойства), а также возможность выполнения основной и вспомогательной функций (сложные функциональные свойства). Функциональные свойства имеют несколько групп
показателей : совершенство выполнения основной функции, например точность хода часов; универсальность применения, например возможность распыления красок пылесосами; совершенство выполнения вспомогательных операций, например степень автоматизации оттаивания камеры холодильника.
3. Принцип множественности модели. Создаваемая модель должна отражать те свойства реального объекта, которые влияют на выбранные
показатели эффективности. При использовании любой конкретной модели познаются только некоторые области действительности. Для более полного исследования реального объекта необходим ряд моделей, позволяющих с разных сторон и с разной детализацией отражать рассматриваемый процесс.
Под факторным анализом подразумевается выражение изучаемого
показателя через формирующие его факторы, расчет и оценку влияния этих факторов на изменение показателя. Факторный анализ может быть прямым, т. е. изучаемый показатель раскладывается на составные части, и обратным, при котором отдельные элементы соединяются в общий изучаемый показатель.
• правильно определить последовательность подстановок в тех случаях, когда имеется несколько количественных и качественных
показателей .
Признаки – наличие или отсутствие свойств, качеств, каких-то
показателей у предмета, наличие или отсутствие отношений между предметами.
Аналитические
показатели применяются для того, чтобы проанализировать статистическую информацию и охарактеризовать особенность развития изучаемых явлений: скорость развития во времени, типичность признака, соотношение его отдельных частей, меру распределения в пространстве и т. д. Относительные и средние величины, показатели вариации и динамики, тесноты связи и многие другие применяются в статистической науке в качестве аналитических показателей.
Первый подход (наиболее распространенный) представляет норму психического развития как норматив, принятый в данной социокультурной среде. Нормально развивающимся в этом случае считается человек, психические функции и свойства личности которого соответствуют среднестатистическому стандарту развития в данном возрасте. Очевидно, что за таким видением психического здоровья стоит когнитивно-бихевиоральная традиция в психологии. Следует отметить две особенности указанного подхода. Первая заключается в том, что в исследовательской и психодиагностической практике соответствие норме развития данного конкретного индивида определяется как сумма соответствующих норме количественных
показателей развития отдельных психических функций и свойств личности. При этом утрачивается видение психики и психического развития ребенка как имеющих системный характер. Вторая особенность состоит в том, что психическое развитие начинает рассматриваться в отрыве от самого человека и его индивидуальных особенностей, что приводит к стереотипизации представлений о нормах психического развития (утрачивается понимание нормы как поливариативного явления, обладающего возможностью множественных проявлений в зависимости от индивидуальных особенностей личности и специфики социальной ситуации развития индивида). К сожалению, зачастую такая позиция специалиста приводит к тому, что нетипичный вариант нормы выдается за патологию, а некоторые патологические варианты не вычленяются. Еще одним следствием опоры специалиста на указанный тип представлений становится способ построения психологической практики, которая оказывается ориентированной не столько на помощь самому человеку, сколько на приведение в соответствие среднестатистическому стандарту отдельных его психических функций и интеллекта как набора интеллектуальных операций (в понимании их количественного усиления).
Ситуация исследования предполагает прежде всего наличие исследователя. Именно он выбирает сравниваемые объекты. В каждом из объектов исследователь стремится проверить одну и ту же причинно-следственную связь между переменными: X→Y. Чтобы проверить, существует ли она в каждом из объектов, нужно сконструировать эмпирические
показатели для переменных: хА, хВ, уА, уВ для X и У соответственно. Эти показатели могут быть разными для сравниваемых объектов. (Так, исследуя уровень образования в США и России, ученый вряд ли может взять за показатель количество лет, поскольку системы образования различаются.) Важно, что сам исследователь определяет и объекты, и переменные, и показатели. Это означает, в том числе, что они доступны обсуждению и критике. Предложенная схема помогает увидеть некоторые проблемы, с которыми при сравнении отличных объектов сталкивается любой исследователь. В главе 3 их список будет расширен, а сами проблемы – обобщены. Пока рассматриваются лишь те, на которые указывает Н. Смелзер.
С помощью трендового анализа оцениваются тенденции развития организации. Он считается подвидом горизонтального анализа. Особенность такого анализа заключается в оценивании
показателей за множество периодов. Выстраивается так называемый тренд, который позволяет определить основную тенденцию развития показателей за несколько лет. Положительный момент анализа; тренд не зависит от влияния случайных факторов и особенностей того или иного периода.
Система
показателей – совокупность взаимосвязанных величин, всесторонне отображающих состояние и развитие изучаемого объекта или явления. Выделяют следующие требования, которым должна удовлетворять система показателей: