Какими могут быть систематические ошибки. Влияние и значение систематических ошибок. Случайные ошибки измерения и их оценка

Все ошибки, которые имеют место при прямых измерениях, можно разделить на три основные категории: систематические, случайные и грубые погрешности (или промахи).
1. Систематические ошибки - это ошибки, которые постоянно вносятся в измерения, которые часто известны заранее и от которых можно основном избавиться, если тщательно продумать эксперимент.

Систематические погрешности включают в себя методические и инструментальные (приборные) погрешности измерений. Методические погрешности называются недостатками применяемого метода измерений, несовершенством теории физического явления и неточностью расчетной формулы, используемой для нахождения величины; что измеряется.
Суть таких ошибок легко понять из следующих примеров.
а) В чашечно ртутном барометре при том же атмосферном давлении ртуть в трубке устанавливается на разной высоте при различных температурах окружающей среды. При измерении давления с помощью такого барометра допускается систематическая ошибка, причина которой - разница в коэффициентах линейного расширения ртути и латуни, из которой изготовлена шкала. Эта ошибка легко может быть подсчитана и исключена.
б) Электроизмерительные приборы, термометры, весы и многие другие приборов вносят систематические ошибки в измерения, если в них смещена нулевая точка.
в) Систематические ошибки могут быть связаны со свойствами самого объекта измерения. Эти ошибки нельзя учесть заранее, но при рациональном проведении измерений такие ошибки могут быть переведены в разряд случайных.
Пример. В работе по определению коэффициента поверхностного натяжения жидкости приходится измерять диаметр капилляра, в разных местах может быть различным. Ошибку можно уменьшить, измеряя диаметр различных участков капилляра и взяв среднее из полученных измерений. Таким образом, эта систематическая ошибка перейдет в разряд случайных.
2. Случайные ошибки заранее устранить нельзя. Эти ошибки связаны с субъективными особенностями наблюдателя, с несовершенством измерительных приборов, с изменениями окружающих условий во время опыта. Случайные ошибки одинаково вероятны, как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения значения величины, что измеряется. Уменьшить их влияние можно многократным повторением измерений, а в некоторых случаях изменением условий опыта.
Пример. При определении коэффициента внутреннего трения жидкости по методу Стокса необходимо знать скорость падения шарика известного диаметра в данной жидкости. Эта скорость? определяется по времени t, за который шарик при равномерном движении проходит в жидкости известную расстояние s:.
Предположим, что s в нашей установке порядка 20 - 30 см, а t измерениями равен 40-50 секунд. Если для определения размеров s и t, взять сантиметровый масштаб линейки и часы с минутной стрелкой, то явно наши измерения будут очень грубые. На первый взгляд кажется, что точность измерения величины? будет непрерывно повышаться с увеличением точности используемых измерительных приборов - масштабной линейки и секундомера. Однако это будет иметь место только до некоторого момента, начиная с которого последующее увеличение точности приборов перестанет уменьшать ошибку измерения скорости, обусловленное в данном случае ошибкой, что делается наблюдателем (всегда существует некий разрыв во времени между моментом прохождения шариком соответствующей деления шкалы и моментом нажатия кнопки секундомера). При таких условиях эксперимента дальнейшего уменьшения ошибки в измерении? можно достичь только путем увеличения числа измерений и обработки их результатов (тщательного анализа проделанных измерений).
Стоит заметить, что точность определения? по значениям s и t может быть увеличена за счет изменения условий опыта.
Например, очевидно, что при увеличении в несколько раз расстоянии s, во столько же вместе увеличится и время t и несмотря на то, что ошибка, что делается при их измерении, остается прежней по абсолютной величине, влияние этой ошибки при определении скорости уменьшается.
Известно, что любой измерительный прибор или инструмент имеет свою предельную точность, обусловленную его конструкцией и качеством изготовления. При правильном выборе условий эксперимента и грамотного использования прибора случайный разброс результатов измерений, проведенных с помощью этого прибора, должен быть значительно меньше предельной ошибки, обусловленной конструкцией и указанной в паспорте прибора. Чтобы убедиться в этом в каждом конкретном случае, необходимо сделать несколько измерений, найти среднюю ошибку (по правилам, указанным ниже) и сравнить ее с паспортной. Если случайный разброс действительно окажется значительно меньше паспортной ошибки, в дальнейшем можно измерения проделывать один раз и считать ошибку соответствии с паспортными данными прибора.
Часто для сравнения точности измерений с точностью прибора бывает необходимо проделать большое число измерений. Если при этом в измерениях наблюдается воспроизведения в пределах точности прибора, то при исчислении погрешности следует учитывать только точность прибора.
Если случайные ошибки даже при большом числе измерений значительно превышают паспортную погрешность прибора (например, при изменчивости состояния окружающей среды, невозможности точно произвести отсчет и т.п.), и устранить причины этих отклонений невозможно, можно заменить прибор менее точным, отвечающего конкретным условиям эксперимента.
При выборе метода оценки погрешности измерений необходимо прежде всего осознать, идет ли речь о случайной погрешности измерений (случайном разбросе), либо об ошибке, внесенную приборами. Если решающую роль играют случайные ошибки, применяются статистические методы обработки результатов измерений. Если ошибка опыта определяется точностью приборов, подсчитывается предельная ошибка метода.
Стоит заметить, что размер средней случайной ошибки указывает лишь на качество измерений, но не характеризует точность метода, потому что результат может содержать систематическую ошибку.
Расчет случайных погрешностей делается методами теории вероятностей и математической статистики.
3. Грубая ошибка или промах - это погрешность, существенно превышает ожидаемую при данных условиях. Она может быть сделана в результате неправильной записи показаний прибора, ошибки экспериментатора с электроинструментом (например, при измерении длины линейкой один из концов предмета оказался не совмещенным с нулевой делением), может быть связана с неисправностью измерительной аппаратуры или с резким изменением условий измерений. Иногда промахи можно обнаружить, повторяя измерение в несколько отличных условиях, или анализируя результаты (как будет показано далее). Обнаружены промахи нужно исключить и в случае необходимости провести новые измерения.

Анализа необходимо по затраченному объему раствора H I и его концентрации вычислить из уравнения реакции соответствующее количество определяемой щелочи. Если концентрация раствора H I была в свое время определена неверно, то эта ошибка в качестве постоянной систематической ошибки отразится на всех результатах отдельных определений и, несмотря на хорошую воспроизводимость, полученные результаты будут совершенно неправильными. 

    По своему характеру ошибки анализа подразделяются на 1) систематические ошибки 2) случайные ошибки 3) промахи. 

Систематические ошибки. Систематическими ошибками называют погрешности, одинаковые по знаку, происходящие от определенных причин, влияющих на результат либо в сторону увеличения, либо в сторону уменьшения его. Систематические ошибки можно обычно предусмотреть и устранить их или же ввести соответствующие поправки. Отметим следующие виды систематических ошибок. 

Действительно, при этом условии все систематические ошибки определения будут совершенно одинаковыми в обоих случаях и на результате определения не отразятся. 

Т - истинное значение II - среднее значение III - систематическая ошибка IV - область случайных колебаний. 

Ошибки оперативные. Оперативные ошибки происходят от неправильного или недостаточно тщательного выполнения аналитических операций . Сюда относится, например, недостаточное промывание осадков , приводящее к постоянному завышению результатов, иногда - излишнее промывание осадков , приводящее к систематическим потерям. Систематические ошибки появляются также в результате недостаточной или чрезмерной продолжительности прокаливания осадков , недостаточно тщательного перенесения осадков из стакана в тигель, неправильного способа выливания растворов из пипеток и т. п. 

Систематическая ошибка обусловлена погрешностями измерительных устройств (что становится причиной получения слишком больших или малых значений измеряемой величины) либо неправильной методикой проведения измерений (например, пренебрежением влияния температуры окружающей среды , колебания атмосферного давления и т. п.). Систематическую ошибку можно компенсировать, вводя в расчет результата измерения соответствующие поправки. 

Как же надо обрабатывать результаты отдельных измерений (каждое из которых содержит случайную ошибку) для того, чтобы получить величину, более всего приближающуюся к точному значению Приступая к решению этой задачи, мы предполагаем, что систематические ошибки исключены. 

Систематические ошибки зависят от используемого метода или прибора иногда их называют методическими ошибками . Они связаны как с допущениями, принятыми при разработке метода измерения, так и с возможными смещениями показаний приборов (сдвиг пулевой точки и т. п.). Отличительной чертой таких ошибок является смещение измеряемых величин в одну сторону от

Очевидно, что применение математических методов не может дать ответ на вопрос, насколько у отличается от (х, если имеют место систематические ошибки физического метода . Математическая статистика в этом случае позволит лишь оценить область вокруг у, в которой могут находиться величины у[. Величина у будет хорошей оценкой х, если возможны только случайные ошибки только при этом условии справедлива левая часть соотношения (И-2). 

Случайными называются погрешности непостоянные по знаку и величине, вызываемые большим количеством случайных причин, которые приводят к рассеиванию размеров деталей относительно систематической ошибки. Появление случайных ошибок незакономерно, поэтому величину их нельзя определить заранее. 

Функциональные погрешности разделяются на определенные и неопределенные. Функционально определенные - это такие ошибки, величина и закономерность изменения которых может быть определена аналитически, т. е. они являются систематическими ошибками, изменяющимися по определенному закону. 

Выявляются и суммируются систематические ошибки (координаты середины полей допусков) для групп составляющих размеров, имеющих только скалярные ошибки - по формуле (39) векторные ошибки - по формуле (53) функционально связанные ошибки - по формуле (56) коррелятивно связанные ошибки- по формуле (59) силовые и температурные деформации - по формуле (60) зазоры -по формуле (70). 

Пример 3. Поле рассеивания отклонений непараллельности осей шатунных и коренных шеек коленчатого вала компрессора 4АУ-15 (фиг. 16) равно по величине допуску на изготовление, т. е. выбранный круглошлифовальный станок соответствует требуемой точности, но имеется значительная погрешность базирования валов в приспособлении (систематическая ошибка). 

Установлено, что нри определении концентраций веществ без систематической ошибки оценки констант , минимизирующие квадратичную форму Фз, будут несмещенными. Вычисление концентраций J производится или на основе интегральной формы кинетического уравнения , или численным интегрированием системы кинетических уравнений. 

Точки плана для построения полинома степени п выбирают таким образом, чтобы получить минимальную величину систематической ошибки, связанной с тем, что функция отклика есть полином степени Лг> . Принципы, используемые при выборе подходящих планов, были предложены ранее Боксом и Дрепером . 

Успех подобного подхода свидетельствует о том, что обсуждаемая поправка (на которую, вообще говоря, могут влиять и другие, не учитываемые здесь систематические ошибки) достаточно устойчива в пределах одного титрования. Такую устойчивость отмечали также Гордиенко и Сидоренко , применявшие поправки к pH при определении констант кислотно -основных равновесий. 

Все приведенные планы построены в предположении, что существует только систематическое смещение. На практике обычно кроме систематической ошибки экспериментальные данные содержат также и случайную ошибку. 

Основанное иа этих приемах планирование существенно снижает влияние не только случайных, но и систематических ошибок в первичных данных. Роль последних часто игнорируется без каких-либо оснований. Вместе с тем систематические ошибки могут приводить к полному обесцениванию конечны. результатов. 

Систематическая ошибка при измерении pH компенсируется соответствующим изменением коэффициента активности (подбором эффективного коэффициента активности). Пусть в нашем распоряжении есть алгоритм и программа для определения нескольких неизвестных констант ЗДМ по потенциометрическим (например, рН-метрическим) измерениям. Тогда никто не мешает включить в число неизвестных констант и константу формальной реакции получения отнесенной к базису частицы, активность которой мы измеряем. В логарифм этой константы войдет поправка, компенсирующая систематическую ошибку потенциометрических измерений. 

Оценку для систематической ошибки сдвига аналитического состава раствора Ах1. можно получить из уравнений материального баланса для закрытой системы с учетом изменения состава паровой фазы  

Загружаемые угли сушили в промышленных условиях с доведением остаточной влажности до 1-3%. Для получения индекса производительности на сухую массу /о экспериментальные величины корректировали, принимая относительное изменение индекса производительности равным 2,5% на каждый процент влажности. Выше говорилось, что этот коэффициент вариации , по-видимому, зависит от природы угля, поэтому получается систематическая ошибка в определении /ц, но она не превышает 1%. Напомним, что случайная ошибка средней загрузки (из шести) обычно составляет 2%, тогда общая ошибка - порядка 3%. 

Внутренние возмущения, систематические ошибки измерения Отказ отдельных подсистем, аварии 

Итак, величины / - содержат как ошибки измерений (будем считать их случайными), так и систематические ошибки, вызванные неадекватностью модели. 

Еще раз напомним, что величины е, вычисляемые описанным выше способом, характеризуют только влияние случайных, но не систематических ошибок анализа. Анализ может оказаться совершенно неправильным, несмотря на хорошую точность, т, е, на малую величину е, если при анализе были какие-либо систе матические ошибки. Отсутствие систематических ошибок может быть установлено сопоставлением разницы между полученным при анализе средним арифметическим () и истинным содержанием (а) определяемого элемента , т, е. ошибки А=х - а с е. Если Д

Систематические ошибки иногда можно установить по наличию некоторой постоянной тенденции. Так, если отклонение экспериментальных данных от средних величин распределено не случайно, а имеет в условиях эксперимента постоянную тенденцию, то можно ожидать систематической ошибки. Такое отклонение имеет значение, если оно больше ожидаемой ошибки в определении Предварительное обнаружение систематических ошибок требует некоторых навыков, так как для этого необходимо знание природы шаучаемой системы. 

Таким образом, небольшое значение е свидетельствует лишь о высокой точности измерений , но не об их правильности, так как все измерения могут содержать одну и ту же, и при этом значительную систематическую ошибку (например, вследствие неисправности прибора). Экспериментатор должен заранее позаботиться о том, чтобы такая ошибка была бы исключена (папример, устранением разрыва нити термометра Бекмапа). 

Рассмотрим причины, влияющие на ошибку измерения на примере с объемом газа, который упоминался выше. Ошибка измеряемого объема слагается из систематической ошибки и случайной ошибки измерения . Систематическая ошибка характеризует методическую правильность измерения , тогда как случайная ошибка определяется конкретными условиями отдельного измерения. Допустим, например, что объем газа измерялся при помощи 50-миллиметровой газовой бюретки . Указанный вьшде объем 

Систематические ошибки постоянны во всей серпи измерений или изменяются по определенному закону. Выявление их требует специальных исследований, но как только систематические ошибки обнаружены, они могут быть легко устранены введением соответствующих поправок в результаты измерения. 

Дри исследовании одноосновной кислоты средней силы последнюю реакцию в матрице (1) можно не учитывать. Напротив, опуская

При этом предварительно из вариационного ряда исключают признаки, содержащие систематические ошибки и промахи. Для этого определяют предельную случайную погрешность по формуле С. В. Башинского, 1  

Другое дело систематические ошибки - они являются неслучайными и имеют определенную направленность. Такие ошибки очень опасны, так как приводят к искажению результатов статистического исследования . Эти ошибки, как правило, являются преднамеренными. Известно, например, что люди предпочитают преуменьшать свои доходы, округлять возраст, стараются показать большую осведомленность в области культуры, науки, чем это есть на самом деле. Предприятия также могут внести элементы недостоверности в свою информацию, особенно в те характеристики, от которых зависят величина налоговых платежей, расчеты с кредиторами и т. п. Все ошибки такого рода необходимо выявить и исправить. Поэтому после проверки полноты данных проводится их контроль - счетный и логический.  

Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения , и фактическим, действительным его значением. Такой вид ошибок имеет место и при сплошном, и при несплошном наблюдениях. Ошибки регистрации бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки - это результат действия различных случайных факторов (например, цифры переставлены местами, перепутаны соседние строки или графы при заполнении статистического формуляра). Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения , и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Примером статистической ошибки регистрации при проведении социологических опросов может служить округление возраста населения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0. Многие  

Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению. Для устранения ошибок наблюдения необходимо осуществить контроль полученной информации.  

Однако может оказаться, что данные о доходе, полученные в результате опроса, на самом деле являются искаженными, - например, в среднем заниженными, т.е. объясняющие переменные измеряются с систематическими ошибками. В этом случае люди, действительно обладающие доходом X, будут на самом деле тратить на исследуемый товар в среднем величину , меньшую, чем ДА), т.е. в рассмотренном примере объ-  

Определение стандартных затрат имеет ряд недостатков, например, возможны систематические ошибки в определении нормативов и деструктивный результат от задания неадекватных норм и стандартов.  

Если систематические ошибки (износ режущего инструмента , температурные деформации и т. д.) приводят к смещению средних значений , то применяются контрольные диаграммы для среднего значения или для медиан. Если же систематические ошибки приводят к увеличению разброса параметров,  

Это означает, что отсутствует систематическая ошибка в определении линии регрессии , следовательно оценки параметров регрессии являются несмещенными, то есть математическое ожидание оценки каждого параметра равно его истинному значению.  

В противном случае мы принимаем гипотезу HI. Это означает, что при заданном уровне значимости в уравнении регрессии присутствует систематическая ошибка, и это уравнение должно быть уточнено.  

Текущие процедуры матричной оценки вторичных ценных бумаг , выпущенных на базе пула ипотек, подвергались критике за неадекватный учет возможностей, предоставляемых этими ценными бумагами (таких, как предоставляемая домовладельцам возможность производить авансовые выплаты по закладным в рассрочку). Эта возможность имеет свою внутреннюю стоимость , и то, что модель не в состоянии адекватно включить ее в цену вторичной ценной бумаги , порождает систематические ошибки.  

В принципе надо учитывать только случайные потери, не поддающиеся прямому расчету, непосредственному прогнозированию и потому не учтенные в предпринимательском проекте. Если потери можно заранее предвидеть, то они должны рассматриваться не как потери, а как неизбежные расходы и входить в расчетную калькуляцию. Так, предвидимое движение цен, налогов, их изменение в ходе осуществления хозяйственной деятельности предприниматель обязан учесть в бизнес-плане методов расчета предпринимательской деятельности или недостаточно глубокой проработки бизнес-плана систематические ошибки могут рассматриваться как потери в том смысле что они способны изменить ожидаемый результат в худшую сторону. Следовательно, прежде, чем оценивать риск, обусловленный действием сугубо случайных факторов , крайне желательно отделить систематическую составляющую потери от случайных.  

В рассмотренных показателях множественной корреляции (индекс и коэффициент) используется остаточная дисперсия , которая имеет систематическую ошибку в сторону преуменьшения, тем более значительную, чем больше параметров определяется в уравнении регрессии при заданном объеме наблюдений п. Если число параметров при х - равно от и приближается к объему наблюдений , то остаточная дисперсия будет близка к нулю и коэффициент (индекс) корреляции приблизится к единице даже при слабой связи факторов с результатом. Для того чтобы не допустить возможного преувеличения тесноты связи , используется скорректированный индекс (коэффициент) множественной корреляции.  

Экспериментальные торговые районы были выбраны случайным образом из числа разрешенных, и таким же образом были сформированы 27 комбинаций условий. Очевидно, что использование заданного перечня районов могло внести систематическую ошибку в наши результаты, но мы надеялись, что и на этот раз  

При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону. Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность, иначе говоря, если окажется, что систематически не используется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса. И, наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующей способностью в отношении объекта измерения. Прежде всего нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании.  

Надежность. При изучении различных аспектов разработки и использования тестов важную роль играет анализ ошибок измерения, ибо при составлении тестов, как и в любой работе, возможны ошибки. Обычно выделяют три класса ошибок промахи, систематические ошибки и случайные ошибки.  

Систематические ошибки остаются постоянными или закономерно меняются от измерения к измерению и в силу этих особенностей могут быть предсказаны заранее, а в некоторых случаях и устранены. К этой группе относятся ошибки, возникающие в связи с использованием различных методов сбора данных.  

Систематическую ошибку можно устранить, изменив процедуру формирования выборки. Случайная же ошибка будет присутствовать всегда, при любом выборочном опросе для общего результата значительно опаснее систематическая, так как по выборке ее невозможно выявить и оценить. Случайная ошибка подчиняется определенным законам и, используя статистические методы , ее можно оценить.  

Правильность анализа определяется близостью к нулю его систематической ошибки (отклонением математического ожидания серии измерений от истинного значения).  

Правильность анализа характеризуется близостью к нулю его систематической ошибки, оцениваемой по результатам внешнего геологического контроля. При внешнем контроле повторный (контрольный) анализ проб выполняется в другой, более квалифицированной лаборатории. Критерием правильности анализов служит при этом величина t  

Средние содержания ценных компонентов обычно рассчитывают способом взвешивания по мощности. Однако при подсчете часто приходится иметь дело со столовыми (видимыми) значениями мощности, причем пересчет их в истинные значения не всегда может быть осуществлен достаточно надежно. Расчет средних при этом обычно ведут со взвешиванием по значениям стволовых мощностей. Такое взвешивание может приводить к систематическим ошибкам, если между углами встречи тела полезного ископаемого выработками и качеством сырья в отдельных его частях возникает некоторая связь. Так, на полиметаллическом месторождении Степное (Казахстан) вертикальные скважины закономерно пересекали среднюю часть седловидной залежи под углами, близкими к прямому, а фланговые части - под более острыми углами, что определяло повышенные значения стволовых мощностей на флангах и пониженные в центре (рис. 3.8). Однако фланговые части залежи на крыльях антиклинали как раз характеризовались пониженным качеством руд. Взвешивание по стволовым мощностям приводило в данном случае к занижению среднего качества руд по залежи в целом. Аналогичные погрешности могут возникать при разведке неоднородных по качеству сырья линейных тел веерными скважинами.  

Особенно необходимо учитывать случайные потери, не поддающиеся прямому расчету, непосредственному прогнозированию и потому неучтенные в предпринимательском проекте. Если потери можно заранее предвидеть, то они должны рассматриваться не как потери, а как неизбежные расходы и включаться в расчетную калькуляцию. Так, предвидимое движение цен, налогов, их изменение в ходе осуществления хозяйственной деятельности необходимо учесть в бизнес-плане . Только в силу несовершенства используемых методов расчета производственной деятельности систематические ошибки могут рассматриваться как потери в том смысле, что они способны изменить в худшую сторону ожидаемый результат.  

Задача может быть модифицирована и обобщена в различных направлениях. Жесткое ограничение - несмещенность оценки (равенство нулю систематической ошибки) обычно можно ослабить и заменить ограничениями сверху и снизу величины первого момента ошибок про-  

Свяжем с задачей А задачу А" прогнозирования по минимуму дисперсии при [нулевых систематических ошибках прогноза. Задача А формулируется следующим образом.  

Увольнение в связи с обнаружившимся несоответствием рабочего или служащего занимаемой должности или выполняемой работе вследствие недостаточной квалификации либо состояния здоровья, препятствующих продолжению данной работы (п. 2 ст. 33 КЗоТ). Признаками несоответствия вследствие недостаточной квалификации могут быть систематические ошибки при выполнении порученной работнику работы, невыполнение нормы выработки , брак и т. п. Расторжение трудового договора в случаях, предусмотренных в п. 2 ст. 33 КЗоТ, недопустимо с работниками, не имеющими необходимого опыта работы в связи с непродолжительностью трудового стажа , а также по мотиву отсутствия специального образования, если оно, согласно закону, не является обязательным условием при заключении трудового договора (79, п. И).  

Оба вида ошибок могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки возникают по разным случайным причинам (описка, пропуск, неточный подсчет и т. д.) и воздействуют на точность данных как в сторону их увеличения, так и уменьшения. При достаточно большом количестве наблюдений согласно закону больших чисел эти ошибки взаимно погашаются и не оказывают существенного влияния на точность наблюдений. Систематические ошибки возникают по какой-либо определенной причине и вызывают одностороннее изменение данных (ошибки программы наблюдений, нарушение принципов отбора объектов наблюдения и т. п.), искажая их. Мерами предупреждения этих ошибок является правильное определение количества наблюдений , обоснованный выбор объектов наблюдения и др.  

Такая же опасность возникает при замене по какой-либо причине единиц, попавших в выборку, другими единицами (например, вместо отобранного домохозяйства, где в момент прихода интервьюера никто не открыл дверь, был проведен опрос в соседней квартире или интервьюер встретил решительный отказ участвовать в опросе и был вынужден пойти на замену домохозяйства). Как отмечает социолог В. И. Паниотто, систематические ошибки представляют собой некоторое постоянное смещение, которое не уменьшается с увеличением числа опрошенных и вызвано недостатками и просчетами в системе отбора респондентов. Если, например, для изучения общественного мнения жителей города в архитектурном управлении получить сведения о жилом фонде и из всех имеющихся в городе квартир отобрать случайным образом 400 квартир, а затем предложить интервьюерам опросить всех, кого они застанут в момент посещения в этих квартирах, то полученные данные не будут репрезентативны. Допущена систематическая ошибка более подвижная часть населения попадает в выборку в меньшей пропорции, а менее подвижная - в большей пропорции, чем в генеральной совокупности . Пенсионеров, например, можно чаще застать дома, чем студентов-вечерников. При увеличении выборки эта ошибка не устраняется если мы проведем опрос в 800 квартирах или даже во всех квартирах города (сплошной опрос), то полученные данные будут репрезентативны для населения, находящегося дома в момент прихода интервьюера, а не для всех жителей города.  

Чтобы минимизировать систематическую ошибку, возникающую при оптимизации, мы ограничились простым перекрестным правилом скользящих средних (СМА = rossing-Moving-Averages) - это правило торговли пропагандируют Брок и др. . Правило очень простое в том отношении, что в вычислении индикатора не участвуют числа Фибоначчи . Здесь важно, что технический анализ стремится предсказать, главным образом, направление изменения цены (вниз, вверх, на том же уровне), а не величину этого изменения.  

Можно еще дальше усовершенствовать эксперимент, связанный с определением урожайности культуры и зависимый от качества обработки почвы. Если каждого рабочего закрепить за определенным полем, то вследствие различности почв может появиться систематическая ошибка. Обозначим поля буквами W, X, У, ZH определим условия эксперимента рабочих между полями таким образом, чтобы каждый из них обслуживал поле только один день . В этом случае получим план, называемый греко-латинским квадратом , который позволяет усреднить влияние таких факторов, как день, поле, рабочий (табл. 4.6).  

СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА - понятие математической статистики - ошибка, которая постоянно либо преувеличивает, либо преуменьшает результаты измерений оценок наблюдаемых величин) в результате воздействия определенных факторов, систематически влияющих на эти измерения и изменяющих их в одном направлении (в отличие от случайных ошибок). Оценки, лишенные систематических ошибок, называются несмещенными оценками.  

Расчетное значение критерия t сравнивается с табличным значением статистического критерия Стьюдента для данного числа пар и выбранного уровня значимости. Систематическая ошибка считается отсутствующей, если tpa 4

Однострелочные секундомеры простого действия используют для измерения элементов операций по отдельным отсчетам затрат времени при выборочном и цикловом методах хронометража. Они имеют одну основную центральную стрелку, движущуюся по круговому циферблату, шкала которого может иметь секундную или деся- тичную градуировку. Пределы измерения шкалы 30 или 60 с. Секундомер может иметь один или два дополнительных счетчика для отсчета целого числа минут, прошедших с момента начала наблюдения. Их недостаток - малая точность при хронометрировании по текущему времени вследствие накопления систематической ошибки, вызываемой накапливанием запаздываний в пуске стрелки после считывания показаний. Этого недостатка лишен однострелочный секундомер суммирующего действия. Но он более сложен по конструкции и менее надежен в работе.  

Минимизация систематической ошибки . Практическое использование излагаемых выше предложений по повышению устойчивости оценок коэффициентов регрессии наталкивается на следующие неопределенности. Какую минимизируемую функцию риска выбрать Все предлагаемые оценки содержат параметры v - в п. 7.2.1, k - в п. 7.2.2 и К - в п. 7.2.3 и 7.2.4. Какими брать значения этих параметров Если полезно уменьшать веса больших отклонений прогнозируемой переменной, то, может быть, полезно взвешивать и предикторные переменные  

Ошибки измеренийподразделяются на систематические и случайные.

Величина систематических ошибок одинакова во всех измерениях, проводящихся одним и тем же методом с помощью одних и тех же измерительных приборов. Различают четыре группы систематических ошибок:

1) ошибки, причина возникновения которых известна и величина которых может быть определена достаточно точно. Например, при определении результата прыжка рулеткой возможно изменение её длины за счёт различий в температуре воздуха. Это изменение можно оценить и ввести поправки в измеренный результат;

2) ошибки, причина возникновения которых известна, а величина нет. Такие ошибки зависят от класса точности измерительной аппаратуры. Например, если класс точности динамометра для измерения силовых качеств спортсменов составляет 2.0, то его показания правильны с точностью до 2% в пределах шкалы прибора. Но если проводить несколько измерений подряд, то ошибка в первом из них может быть равной 0,3%, а во втором – 2%, в третьем – 0,7% и т. д. При этом точно определить её значения для каждого из измерений нельзя;

3) ошибки, происхождение которых и величина неизвестны. Обычно они проявляются в сложных измерениях, когда не удаётся учесть все источники возможных погрешностей;

4) ошибки, связанные не столько с процессом измерения, сколько со свойствами объекта измерения. Как известно, объектами измерений в спортивной практике являются действия и движения спортсмена, его социальные, психологические, биохимические и т. п. показатели. Измерения такого типа характеризуются определённой вариативностью, и в её основе может быть множество причин. Рассмотрим следующий пример. Предположим, что при измерении времени сложной реакции хоккеистов используется методика, суммарная систематическая погрешность которой по первым трём группам не превышает 1%. Но в серии повторных измерений конкретного спортсмена получаются такие значения времени реакции (ВР): 0,653 с; 0,526 с; 0,755 с и т. д. Различия в результатах измерений обусловлены внутренними свойствами спортсменов: один из них стабилен и реагирует практически одинаково быстро во всех попытках, другой – нестабилен. Однако и эта стабильность (или нестабильность) может измениться в зависимости от утомления, эмоционального возбуждения, повышения уровня подготовленности.

Систематический контроль за спортсменами позволяет определить меру их стабильности и учитывать возможные погрешности измерений.

В некоторых случаях ошибки возникают по причинам, предсказать которые заранее невозможно. Такие ошибки называются случайными. Их выявляют и учитывают с помощью математического аппарата теории вероятностей.

Перед проведением любых измерений нужно определить источники систематических погрешностей и по возможности устранить их. Но так как полностью это сделать нельзя, то внесение поправок в результат измерения позволяет исправить его с учётом систематической погрешности.

Для устранения систематической погрешности используют:

а) тарирование – проверку показаний измерительных приборов путём сравнения их с показаниями эталонов во всём диапазоне возможных значений измеряемой величины;

б) калибровку – определение погрешностей и величины поправок.

Под случайными величинами понимают числовые характеристики случайных событий. Другими словами, случайные величины – это числовые результаты экспериментов, значения которых которые невозможно (в данное время) предсказать заранее. Случайные величины делят на дискретные и непрерывные в зависимости от того, каково множество всех возможных значений соответствующей характеристики – дискретное или же непрерывное.

Это деление довольно условно, но полезно при выборе адекватных методов исследования.

Случайные величины можно задавать разными способами. Дискретные случайные величины обычно задаются своим законом распределения. Тут каждому возможному значению x1, x2,... случайной величины X сопоставляется вероятность p1,p2,... этого значения. В результате образуется таблица, состоящая из двух строк:

Это и есть закон распределения случайной величины. Непрерывные случайные величины законом распределения задать невозможно, так как по самому своему определению их значения невозможно перенумеровать и потому задание в виде таблицы тут исключается. Однако для непрерывных случайных величин есть другой способ задания (применимый, кстати, и для дискретных величин) –это функция распределения:

равная вероятности события , которое состоит в том, что случайная величина X примет значение, меньшее заданного числа x.

14 При обработке данных используют такие характеристики случайной величины Х как моменты порядка q, т.е. математические ожидания случайной величины Xq, q = 1, 2, … Так, само математическое ожидание – это момент порядка 1. Для дискретной случайной величины момент порядка q может быть рассчитан как

Для непрерывной случайной величины

Моменты порядка q называют также начальными моментами порядка q, в отличие от родственных характеристик – центральных моментов порядка q, задаваемых формулой

Вопрос.

Диспе́рсия случа́йной величины́ - мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания

Дисперсией дискретной случайной величины называют сумму квадратов отклонения значений случайной величины от своего математического ожидания. Дисперсия показывает величину разброса значений случайной величины от своего математического ожидания.

Пусть - случайная величина, определённая на некотором вероятностном пространстве. Тогда

D{X}=M [|X-M[X]| 2 ] , где символ M обозначает математическое ожидание.

Дисперсия любой случайной величины неотрицательна:

Если дисперсия случайной величины конечна, то конечно и её математическое ожидание;

Если случайная величина равна константе, то её дисперсия равна нулю

Дисперсия суммы двух случайных величин равна: , где - их ковариация;

Вероятность того, что истинное значение измеряемой величины лежит внутри некоторого интервала, называется доверительной вероятностью, или коэффициентом надежности, а сам интервал - доверительным интервалом. Каждой доверительной вероятности соответствует свой доверительный интервал. Однако это утверждение справедливо только при достаточно большом числе измерений (более 10), да и вероятность 0,67 не представляется достаточно надежной - примерно в каждой из трех серий измерений a может оказаться за пределами доверительного интервала. Для получения большей уверенности в том, что значение измеряемой величины лежат внутри доверительного интервала, обычно задаются доверительной вероятностью 0,95 - 0,99. Доверительный интервал для заданной доверительной вероятности учетом влияния числа измерений n можно найти, умножив стандартное отклонение среднего арифметического на так называемый коэффициент Стьюдента.

Систематическая ошибка - ошибка исследования, не связанная с выборкой. Она может быть вызвана концептуальными или логическими ошибка­ми, неправильной интерпретацией ответов, а также стати­стическими, арифметическими, табуляционными, кодо­выми или отчетными ошибками.Систематические ошибки под­разделяется на: случайные(дают оценки, отличные от истинного значения; они могут приводить к отклонениям и в большую, и в меньшую сторону и имеют при этом случайный характер) и неслучайные(приводят к односторонним отклонениям, для них характерна тенденция к смеще­нию выборочного значения относительно параметра со­вокупности). Недостатки систематических ошибок: - не так часты, но и не настолько подконтрольны, как ошибки в выборке;- в систематических оши­бках, как направление, так и величина ошиб­ки могут оказаться совершенно непредсказуемыми, в отличие от выборок, где ошибки в выборке при использовании вероятностных методов могут быть оценены; - приводят к смещению вы­борочного значения относительно параметра совокуп­ности;- влияют на достоверность выборочных оценок. Особенно критичными ошибки становятся при работе с широкомасштабны­ми, хорошо продуманными вероятностными вы­борками, т.к. при увеличении эффектив­ности проектирования выборки и уменьшении выборочной дисперсии, эффект систематических ошибок усиливается. Чем эффективнее составлена выбор­ка, тем большую роль играют систематические ошибки и тем меньшим смыслом обладают вы­числения по определению доверительного интер­вала, в основе которых лежат обычные форму­лы. Система­тические ошибки делятся на два основных типа: ошибки, связанные с неполучением данных (ошибки ненаблюдения), и ошибки наблюдения. Ошибки ненаблюдения возникают вследствие невозможности получения данных от части элементов обследуемой совокупности и быть вызваны тем, что часть обследуе­мой совокупности не была представлена в выборке, или же элементы, отобранные для включения в выборку, не представили данных. Ошибки наблюдений воз­никают вследствие некорректной информации, полу­ченной от элементов выборки, они могут возникнуть и на стадии обработки данных или формулирования ито­гового вывода.

48.Понятие и сущность ошибок ненаблюдения. Существуют два типа оши­бок ненаблюдения: ошибки неохвата( систематическая ошибка, являющаяся следствием того, что определенные части или целые блоки генеральной со­вокупности не были включены в основу выборки) и ошибки непо­лучения данных. Неохват может стать источником серьезных неточностей, при этом ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмот­рения частям совокупности. Таким образом, проблема не­охвата имеет отношение к основе выборки.Ошибка перебора может возникать из-за возникновения повторов в сводке элементов выборки.Ошибки неохвата:1) относятся к разряду систематических ошибок и потому не входят в стандартные стат. зависимос. ;2) как правило, не могут быть устранены посред­ством увеличения объема выборки;3) могут иметь существенный размер;4) могут быть уменьшены при осознании их наличия с помощью улучшения основы выборки и принятия ряда спе­циальных мер, позволяющих до определенной степени компенсировать остаточное несовершен­ство основы. Ошибка неполучения данных – систематическая ошибка, порожда­емая отсутствием информации о некоторых элементах, которые должны были войти в состав выборки. Для того, чтобы оптимизировать и стандартизировать практику исследований предлагается определение доли ответивших(отношение количества проведенных с респондентами интервью к количеству приемлемых респондентов в выборке). Различают две главные причины ошибки неполучения дан­ных - это отсутствие и отказ от интервью. Отсутствие – систематическая ошибка, возник. вследствие неполучения ответов от заранее определенных респондентов, отсутствующих дома в момент звонка регистратора.Отказы от интервью – систематическая ошибка, возникающая вследствие того, что часть респондентов отказывается принимать участие в обследовании. Доля отказов зависит часто от особен­ностей респондентов, организаций, осуществляющих финансовое обеспечение обследования, обстоятельств контакта, темы обследования и искусства интервьюе­ра.Стратегии, рекоменд. для корректировки ошибки:1. Увеличение доли первичных ответов (улучшение условий проведения интервью и углубленное обучение интервьюеров).2. Повторные попытки.3. Экстраполяция получ.информации(оценка возможного эффекта, обусловленного неполучением данных, и соответствующая коррек­ция результатов исследования).Частичное неполучение данных состоит в том, что респондент, согласившийся принять участие в оп­росе, не хочет или не может ответить на некоторые во­просы из-за специфики их формы или содерж. или вследствие нежелания обременять себя поиском инф.

49.Понятие и сущность ошибок наблюдения

Ошибка сбора – систематическая ошибка, возникающая при сборе данных.Человек отказ отве­чать на одни и дает неправильные ответы на другие вопросы интервьюера - ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Поведенческие факторы . Биографические данные, мнения, позиции, намерения респондента могут являться источниками ошибок. Существуют 3 модели поведения интервьюеров , которые приводят к по­явлению ошибок: ошибки при формулировке во­просов и неумение задавать уточняющие вопросы, ошибки при записи ответов, подтасовка данных.Достоверность:

1) Метод опроса - проверяется соответствие ис­пользованного метода заданному (например, дей­ствительно ли проводился персональный, а не те­лефонный опрос).

2) Поставленные вопросы - проверка того, не были ли выпущены из рассмотрения важные вопросы (демографического или классификационного ха­рактера).

3) Демонстрация продукции - проверка того, дей­ствительно ли была произведена потребная для проведения опроса демонстрация продукта или информационного листа.

4) Знакомство респондента с интервьюером - про­верка того, не занимался ли интервьюер опросом своих знакомых или друзей.

5) Реакция на проведение опроса - проверка «ка­чества» работы интервьюера.

Офисные ошибки . Систематические ошибки могут возникать не только при сборе информации. Они мо­гут появляться при редактировании, кодировании, со­ставлении таблиц и анализе данных.

Суммарные ошибки. Частные ошибки, складываясь, приводят к ошибке суммарной, которая и должна интересовать исследователей.

При работе с ошибками сбора данных можно воспользоваться схемой Кана- Кэннела

интервьюер респондент

Характеристики: Характеристики: теже что и у интер-ра

Возраст Психологические факторы:теже

Образование Поведенческие факторы:

Ответы на вопросы

(адекватные – неадекватные)

(точные – неточные)

Социально-экономический статус

Национальность,Религиозная принадлежность,Пол и т.д.

Психологические факторы: Восприятие,Позиция,Намерения,мотивы

Поведенческие факторы: Ошибки при вопросах,Ошибки при распределении типа респондентаОшибки мотивации,Ошибки при записи ответов

Личные особенности (характеристики). личные осо­бенности могут серьезно повлиять на ответы. Психологические факторы . результаты работы интервьюеров имеют обусловленность их взглядами, позициями и стремлениями.

50.Редактирование данных. Редактирование включает в себя про­смотр и, если необходимо, исправление каждой анке­ты или формы регистрации наблюдений. Просмотр и внесение исправлений выполняются в 2 стадии: полевое редактирование и централизованное офисное редактирование.

Полевое редактирование - это предварительное редактирование, которое строится таким образом, чтобы обнаружить наиболее бросающиеся в глаза про­пуски и неточности данных.

Оно также полезно для контроля поведения персонала полевых сил и внесе­ния ясности. Полевое редактирова­ние выполняется как можно скорее после того, как анкета заполнена. В этом случае проблемы могут быть устранены прежде, чем проводивший сбор информации будет рас­формирован. Полевое редак­тирование обычно выполняется руководителем поле­вых работ.

Централизованное офисное редактирование - всеобъемлющая проверка и коррекция заполнен­ных форм сбора данных, включая принятие решения о том, что с этими данными делать.

Чтобы обес­печить логическую последовательность обработки ма­териалов, лучше всего предоставить все носители собранных данных одному человеку. Если эту работу приходится делить по соображениям ее объема и име­ющегося времени, подразделы должны определяться по частям анкеты, а не по респондентам. То есть, один редактор должен редактировать часть «А» всех анкет, а другой - часть «В».

В отличие от полевого, централизованное офисное редактирование в меньшей степенизависит от после­дующих процедур, и в большей - от степени полноты данных. При анализе необходимо решить, каким образом бу­дут обрабатываться носители собранных данных, со­держащие неполные ответы, явно неправильные отве­ты и ответы.

Вернувшиеся заполненные анкеты целиков. В некоторых окажутся пропущенными целые разделы. Другие будут оставленными без ответа отдельные позиции. Анкеты, в которых пропущены целые разделы, не должны отбрасы­ваться автоматически. Тщательное редактирование анкеты иногда показы­вает, что ответ на какой-то вопрос очевидно неправилен.

При анализе необходимо не пропустить заполненные анкеты, которые не­удачны с точки зрения интереса респон­дента. Свидетельства отсутствия интереса могут быть и очевидными, и очень трудно распознаваемыми.

51. Кодирование данных. Код-е – технический прием, с помо­щью которого данные распределяются по категориям. Прием связан со спецификацией альтернативных категорий или классов, в которые должны помещаться ответы, а самим классам должны назначаться кодовые номера.

I этап код-я заключается в специфи­цировании категорий или классов, к которым будут относиться ответы. Выбор ответов должен быть взаимоисключающим и исчерпывающим, чтобы каждый ответ логически по­падал в одну категорию. Код-е закрытых вопросов и большинства средств балльной оценки не сложно; потому что оно устанавливается при конструировании самой анкеты. Код-е открытых вопросов более сложно и более доро­гое, т.к. приходится определять подходящие категории на базе ответов, которые не всегда предсказуемы. Если анкет слишком много, и необходимо использовать для кодирования анкет нескольких кодировщиков, дополнительной пробле­мой может стать возникновение несоответствия в са­мом кодировании. Поэтому для получения логической последовательности обработки данных, эту работу не­обходимо разделять по задачам, а не в равных долях делить анкеты между кодировщиками.

II этап код-я касается назначения ко­довых номеров классов. Принято, для обозначения классов использовать цифры, а не буквы. Когда для анализа данных предполагается использо­вать компьютер, кодирование необходимо выполнять таким образом, чтобы данные оказывались готовыми для ввода в машину, поэтому полезно обеспечить нагляд­ность ввода посредством многоколонной записи. Когда вопрос допускает множество ответов, допускать отдельные колонки для кодирования каждого вариан­та ответа.

Необходимо использовать ровно столько колонок поля, назна­чаемого для переменной, сколько необходимо для пол­ного охвата всех ее возможных значений. Кроме того, любому полю должна назначаться не бо­лее чем одна переменная.Рекомендуется применять стандартные коды для «отсутствия информации». Так, все ответы «не знаю» должны коди­роваться цифрой 8, «нет ответов» - цифрой 9, а «не применялось» обозначаться как 0. Лучше, если во всем исследовании для каждого из этих типов «нет инфор­мации» используется один и тот же код.

Завершающий этап код-я состоит в подготовке книги кодов , которая содержит общие ин­струкции, указывающие, каким образом была закоди­рована каждая позиция данных. В ней перечисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код.

52.Табулирование данных. Табулирование заключается просто в подсчете ко­личества событий, которые попадают в различные ка­тегории. Табулирование может принимать форму про­стой табуляции, или перекрестной табуляции . Простая табуляция - подсчет количества событий, которые попадают в каждую категорию, когда категории базируются на одной пере­менной.Перекрестная табуляция - подсчет количества событий, которые попадают в каждую из нескольких категорий, когда категории базируются на двух и более переменных, рассматриваемых одновременно.Одномерная табуляция использует­ся в следующих целях:

1. для определе­ния степени безответности позиций анкеты является важной проблемой в большинстве исследований. Когда степень безответности большая, исследование в целом становится сомнительным и возникает необходимость пересмотреть его цели и методы. Возможно использование нескольких стратегий. - Оставить позиции пустыми и описать их количе­ство как отдельную категорию. -Исключать событие с утраченной позицией при анализе с использованием соответствующей пе­ременной. -Подставить значения утраченных позиций анке­ты. 2. для локализации грубых ошибок . Грубая ошибка– ошибка, которая возникает при редактировании, кодировании, клавиатурном наборе или табулировании данных.3. для локализации посторонних значений- наблюдение, настолько отличающееся по величине от остальных наблюдений, что возникает необходимость обрабатывать его как особое значение.4. для определения эмпирического распределения рассматриваемой переменной. Лучше всего представить в виде гистограммы.5. для расчета итоговых статистик.

Перекрестная табуляция является важным механиз­мом для изучения связей внутри и между переменными. В перекрестной табуляции выборка делится на под­группы. Связь между двумя переменными в пределах категорий размера семьи, называется условной таблицей , позволяющей обнаружить условную связь между переменными.Условные таблицы, построенные на основе одной регулируемой переменной, называются условными таблицами первого порядка . Таблицы, составленные с использованием двух регулируемых переменных, называются условными таблицами второго порядка .В настоящее время табулированные результаты чаще представляются в виде баннеров. Баннер – это последовательныйряд перекрестных табуляций между критерием и несколькими факторными переменными, оформленный в виде единой таблицы.

53.Традиционный, классический метод анализа документов и его составляющая.Традиционный анализ – это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей исследователя точки зрения в каждом конкретном случае. Основным недостатком этого анализа является субъективность. В традиционном анализе различают внешний и внутренний анализ. Внешний анализ – это анализ контекста документа и тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа – установить вид документа, его форму, время и место появления, автора и инициатора, какие цели преследовались при его составлении, степень надежности и достоверности, каков его контекст. Внутренний анализ – это исследование содержание документа. Отдельные виды документов из-за своей специфики, требуют специальных методов анализа и привлечения для их выполнения специалистов других областей знаний. Юридический анализ. Он применяется для всех видов юридических документов. Его специфика заключается в том, что разработан особый словарь терминов, в котором значение каждого слова строго однозначно определено.Психологический анализ. Он применяется при оценке отношения автора к какому-либо политическому, экономическому или социальному явлению. На основе таких исследований можно получить представление о формировании общественного мнения, общественных установок и т.д.

54. Формализованный, количественный (контект-анализ) и его состав-е . Его называют часто количественный метод анализа документов (контент-анализ).Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти легко подсчитываемые признаки, черты, свойства документа, которые отражали бы определенные существенные стороны содержания. Тогда качественное содержание делается измеримым, становится доступным для точных вычислений.Контент-анализ – это техника выделения заключения проводимого с помощью объективного и систематического выявления соответствующих характеристик текста задачам исследования. Существуют общие принципы, когда применяется контент-анализ:1. Когда требуется высокая степень точности или объективности анализа.2. При наличии большого по объему и несистематизированного материала.3. Когда категории, важные для целей исследования, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах.Основными направлениями использования контент-анализа являются:

1. Выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта;2. Выявление причин, породивших сообщение; 3. Оценка эффекта воздействия сообщения (например, рекламного).Требование объективности анализа предполагает решение ряда проблем, связанных:1. с выработкой категорий анализа. Категории анализа – это понятие, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы. Требования, предъявляемые к категориям:- должны быть исчерпывающими, - взаимоисключаемыми, - надежность.2.С выделение единиц анализа. Единицей анализа (смысловой или качественной) является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. Индикаторами могут быть:- относящиеся к теме слова и словосочетания;- термины;- имена людей;- названия организаций;- географические названия;- пути решения экономических проблем, 3. с выделение единиц счета. Единицы счета обладают разной степенью точности измерения, а так же разным временем, уходящим на кодировку материала, попавшего в выборку. В практике методом контент-анализа были выделены общие единицы счета, отвечающие различным исследовательским требованиям.1.Время – пространство. 2.Появление признаков в тексте

3.Частота появления. При разработке программы маркетинговых исследований необходимо четко определить, какого рода характеристики объекта подвергаются изучению, и в зависимости от этого оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности, достоверности.

Адекватность документа определяется как степень, в которой он отражает интересующие исследователя характеристики объекта.

Надежность оценивается сопоставлением всех данных содержания с какими-то другими данными. Здесь возможны несколько вариантов проверки:

1.Сравнение содержания документов , исходящих из одного источника. Такое сравнение может проводиться:а) во времени б) в различных ситуациях

в) в различных аудиториях .2.Метод независимых источников , т.е. выбираются характеристики из нескольких различных источников информации. Затем различия в характеристиках сравниваются с различиями в содержании сообщений.Оценка достоверности данных документа проводится путем последовательного перебора источников встречающихся в документе ошибок. Источники ошибок можно разделить на две категории:

Случайные (например, опечатки в статистических данных) -систематические.

Систематические ошибки делятся на сознательные и несознательные

Сознательные ошибки часто определяются теми намерениями, которыми руководствуется автор при составлении документа.