Эмпирические методы исследования это: что это, признаки и характеристика — ШПИЛЬКИ

Содержание

что это, признаки и характеристика

Содержание:

Основные методы
- Характеристика наблюдения
- Виды измерений
- Эксперимент и его виды
- Элементы описания
- Основные элементы сравнения
Примеры эмпирического исследования

Содержание

Основные методы
- Характеристика наблюдения
- Виды измерений
- Эксперимент и его виды
- Элементы описания
- Основные элементы сравнения
Примеры эмпирического исследования

Слово «эмпирический» в переводе с древнегреческого означает «полученный опытным путем».

Эмпирический метод исследования — это наблюдение за конкретным объектом или явлением, основанное на чувственном восприятии с последующим анализом и описанием результатов.

Противоположностью эмпиризму выступает рационализм. Если для первого главное — практический опыт, то второй изучает действительность с помощью разума, способности мыслить логически, делать умозаключения исходя из теории.

Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.

Отличие эмпирических методов познания от теоретических состоит в том, что здесь объект и исследователь контактируют друг с другом. Субъективная оценка исключается, насколько это возможно.

Нельзя называть эмпирическое исследование обычным экспериментом. Эта категория значительно шире и подразумевает сложный познавательный процесс, в ходе которого дается оценка состоятельности какой-либо научной гипотезы, подтверждаются старые закономерности и открываются новые.

Перед тем как приступить к процедуре, необходимо сформулировать цель, определить задачи и выдвинуть рабочую гипотезу. Затем можно приступать к сбору фактов и их обработке.

Основные методы

Для изучения объектов эмпирического исследования есть несколько основных методов, которые являются универсальными для большинства научных дисциплин.

Характеристика наблюдения

Под наблюдением мы не имеем в виду пассивное созерцание из любопытства или интереса, когда человек любуется падающими на поверхность пруда осенними листьями. Отличительные признаки этого научного подхода:

целенаправленность;
фиксация результата;

системность.

Это наиболее информативный способ и единственный, с помощью которого возможно изучить абсолютно все стороны объекта или явления, доступные восприятию органами чувств или датчиками приборов.

Различают два основных вида наблюдений:

научное;
ненаучное.

Научное отличается целенаправленностью, оно не делается из желания просто понаблюдать за окружающим миром. Ставится определенная задача, которую нужно решить, и уже в привязке к ней проводятся наблюдения. Получаемая информация должна быть в таком виде, чтобы ее можно было в дальнейшем систематизировать и анализировать для получения четких выводов. Т.е. исследователь должен в первую очередь думать о практическом применении своих наблюдений, а для этого также нужно определить, что и в каких условиях наблюдать, как регистрировать полученные данные.

Наблюдение — необходимый этап в научном познании, но у этого метода есть и минусы:

личность наблюдателя и его настроение могут повлиять на результат;
исследователь настраивается на подтверждение выдвинутой гипотезы, которую считает верной.

Все это может привести к сильному искажению картины, особенно когда наблюдения начинают подгонять под гипотезу в ущерб объективности и здравому смыслу.

Наблюдатель может стать жертвой стереотипа или просто быть невнимательным.

Виды измерений

Измерение — это действие, которое помогает найти числовое значение величины в принятых единицах. Замеры осуществляются при помощи разных приборов. По характеру измерения могут быть прямыми и косвенными.

Прямые проводятся просто — например, градуированной линейкой. Результат можно увидеть в процессе.

Чтобы сделать косвенное измерение, надо найти связь между искомой величиной и величинами, которые измеряются, а потом произвести математические расчеты.

Измерения ценны только тогда, когда они дают максимально точные количественные данные об окружающей действительности. Часто они позволяют сделать открытие в науке, переворачивающее предыдущее представление о мире.

Большое внимание уделяется разработке новых усовершенствованных измерительных приборов на основе достижений науки и техники. Так, например, сейчас возможно вплоть до 11 знаков после запятой измерить время при помощи молекулярного генератора. Ни одни астрономические часы не способны на подобное.

Эксперимент и его виды

Этот метод познания основан на активном взаимодействии экспериментатора с объектом изучения, которое проходит в заданных условиях. В зависимости от задач, которые предполагается решить в ходе эксперимента, он может быть:

исследовательским;
проверочным;
решающим.

В первом случае выдвигаются новые научные гипотезы и теории. Во втором проверяются уже существующие. В третьем исследователь решает, какая из выдвинутых гипотез ложная, а какая — правдивая.

Также эксперименты могут быть качественными, когда надо только установить существование или отсутствие изучаемого явления, и измерительными — выявляющими количественную определенность какого-либо свойства.

В каждой научной дисциплине бывают свои эксперименты: физические, химические, социальные и другие. Все они осуществляются на базе теоретических знаний и соединяют в себе более простые эмпирические методы — наблюдение, сравнение и измерение.

По сравнению с наблюдением у эксперимента есть ряд очевидных преимуществ:

Возможность изучения интересующего явления или объекта в «чистом» виде, без лишних влияющих факторов, которые могут помешать получить необходимые данные.
Создание экстремальных условий. Иногда они приводят к обнаружению неожиданных свойств или функций у предметов и явлений, что позволяет более углубленно понять их сущность. Например, так была открыта сверхпроводимость.
Повторяемость: чем больше повторов, тем выше достоверность и польза эксперимента для науки.

Элементы описания

Описание, т.е. изложение результатов опыта или наблюдения на естественном или искусственном языке при помощи схем, таблиц, диаграмм и условных обозначений, играло большую роль в науке прошлого. Сегодня преобладают направления, основанные на математических методах, но описание до сих пор используют в биологии, истории, геологии, этнографии и других дисциплинах.

Характер описательной части теперь другой, он стремится к стандарту и лаконичности, должен быть предельно ясным и детальным.

Составные части описания:

стандартизация структуры материала;
определение терминов, их значения;
установка критериев;
переход к формализованному виду изложения;
сопоставление информации из разных источников.

Основные элементы сравнения

Когда сравниваются два и более объекта или стадии их развития, то это называется сравнением. В ходе данной процедуры нужно найти сходства или различия между объектами. Кроме того, есть «сравнение измерением», когда берется эталонный объект или явление и все остальные сравнивают с ним.

Если нет четких критериев или определения термина, нет точного эталона, то сравнение также можно провести. Эталон в этом случае будет предполагаемым, а сравнивать нужно по тому, насколько далеки или близки к нему объекты научного интереса.

Примеры эмпирического исследования

Эти исследования сопровождают нас всю жизнь, даже если мы не задумываемся об их влиянии. Обычный взгляд на часы — пример эмпирического измерения.

При помощи измерений были сделаны выдающиеся открытия во многих науках. Например, ученый Альберт Майкельсон смог измерить скорость света. Точные измерения Тихо Браге и многократные повторы вычислений Иоганном Кеплером позволили установить точные законы движения планет.

Примечание

Родоначальником экспериментальной науки принято считать Галилео Галилея, который считал опыт основой всего познания. При помощи его экспериментов были открыты законы инерции, сложения движений, свободного падения и движения тел по наклонной плоскости, изохронность колебания маятника.

Исследовательскими экспериментами называются опыты Эрнеста Резерфорда по рассеянию альфа-частиц. Так была открыта планетарная структура атома.

Насколько полезной была для вас статья?

Рейтинг: 3. 80 (Голосов: 5)

Выделите текст и нажмите одновременно клавиши «Ctrl» и «Enter»

Поиск по содержимому

Практическая работа «Эмпирические методы исследования» | Материал:

Опубликовано 11.10.2019 — 0:42 — Рамазанова Татьяна Викторовна

Цель: Изучить достоинства и недостатки эмпирических методов педагогического исследования.

Скачать:

Предварительный просмотр:

Практическая работа

Тема: «Методы педагогического исследования»

Цель: Изучить достоинства и недостатки эмпирических методов педагогического исследования.

Инструкция:

1. Изучите достоинства и недостатки эмпирических методов педагогического исследования: наблюдение, беседа, анкетирование, тестирование, эксперимент.

2. Составьте таблицу «Эмпирические методы исследования. Достоинства и недостатки» и впишите свои наблюдения.

Методы педагогического исследования	+	—
Наблюдение
Беседа
Анкетирование
Тестирование
Эксперимент

3. Подготовиться к устному ответу на уроке

Вид контроля: опрос на уроке

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Методическая разработка практического занятия по теме » Инструментальные методы исследования»

В данном материале представлена мультимедийная презентация для проведения практического занятия с использованием методов интерактивного обучения….

Методическая разработка практического занятия по МДК 01.01 Пропедевтика клинический дисциплин, специальность: 31.02.01 Лечебное дело, тема: Дополнительные методы исследования органов мочевыделения

Методическая разработка практического занятия по МДК 01.01 Пропедевтика клинических дисциплин по специальности 31.02.01 Лечебное дело составлена преподавателем Фоминых В.Н….

Методическая разработка практического занятия по МДК 01.01 Пропедевтика клинический дисциплин, специальность: 31.02.01 Лечебное дело, тема: Доп. методы исследования органов дыхания

Методическая разработка практического занятия по МДК 01. 01 Пропедевтика клинический дисциплин, специальность: 31.02.01 Лечебное дело, тема: Доп. методы исследования органов дыхания разработана препода…

Поурочный план практического занятия по МДК 01.01 Пропедевтика клинический дисциплин, специальность: 31.02.01 Лечебное дело, тема: Дополнительные методы исследования органов мочевыделения

Поурочный план практического занятия по МДК 01.01 Пропедевтика клинический дисциплин, специальность: 31.02.01 Лечебное дело, тема: Дополнительные методы исследования органов мочевыделения…

Методическое пособие по теме «Инструментальные методы исследования. Эндоскопические методы исследования» для проведения практического занятия по ПМ.04 специальность Сестринское дело

Инструментальные методы исследования – это одни из самых распространенных в настоящее время дополнительных методов обследования, применяемые при патологии практически всех систем организма. Диаг…

Методы исследования в индивидуальном проекте обучающегося колледжа и типичные ошибки при формулировке методов исследования.

Методическая разработка предназначена для преподавателей, осваивающих проектную деятельность в урочной и внеурочной практике, при подготовке студентов к выполнению индивидуальных проектов и их успешно…

Методическая разработка практического занятия «Методы исследования в акушерстве»

Методическая разработка предназначена для преподавателя, для проведения практического занятия….

Эмпирические и корреляционные исследования — PSYCH 301: Основные методы исследования в психологии

Введение: Что такое эмпирические исследования?

Эмпирическое исследование основано на наблюдаемых и измеренных явлениях и черпает знания из фактического опыта, а не из теории или убеждений.

Как узнать, является ли исследование эмпирическим? Прочтите подзаголовки в статье, книге или отчете и найдите описание «методологии» исследования. Спросите себя: могу ли я воссоздать это исследование и проверить эти результаты?

Основные характеристики, на которые необходимо обратить внимание:

Конкретные исследовательские вопросы , на которые необходимо ответить
Определение популяции, поведения или изучаемых явлений
Описание процесса , используемого для изучения этой совокупности или явления, включая критерии отбора, элементы управления и инструменты тестирования (например, опросы)

Еще одна подсказка: некоторые научные журналы используют особый макет, называемый форматом «IMRaD», для сообщения результатов эмпирических исследований. Такие статьи обычно состоят из 4 компонентов:

Введение : иногда называется «обзор литературы» — то, что в настоящее время известно по теме — обычно включает теоретическую основу и/или обсуждение предыдущих исследований
Методология: , который иногда называют «дизайн исследования» — как воссоздать исследование — обычно описывает совокупность, процесс исследования и аналитические инструменты
Результаты : иногда называемые «выводами». 0016
Обсуждение : иногда называемое «заключением» или «выводами» — почему исследование важно — обычно описывает, как результаты исследования влияют на профессиональную практику или будущие исследования

Поиск эмпирических исследований в PsycINFO (версия ProQuest, для тем психологии)

Чтобы найти эмпирические статьи в PsycINFO (версия ProQuest):

Используйте «Расширенный поиск»
Введите ключевые слова в поля поиска
Прокрутите страницу вниз до раздела «Методология» и выберите «Эмпирическое исследование».
При необходимости выберите другие ограничения, например дату публикации
Нажмите на кнопку «Поиск»

Эмпирические и неэмпирические исследования

Это видео сравнивает чисто эмпирические исследования с чисто теоретическими исследованиями, чтобы помочь вам лучше понять концепции.

Корреляционные исследования

В этом видеоролике дается определение корреляционным исследованиям, определяются ключевые характеристики корреляционного плана и приводятся критерии оценки этого вида исследований.

Поиск корреляционного исследования

Вам придется просмотреть или прочитать статью, чтобы определить, является ли она корреляционным исследованием. Некоторые авторы будут описывать исследование, используя эту терминологию. Стратегия, которую вы, возможно, захотите попробовать, состоит в том, чтобы использовать сочетание клавиш CTRL-F для поиска веб-страниц, большинства PDF-файлов и других документов.

Если вы нажмете CTRL-F на клавиатуре, откроется окно. Попробуйте поискать в статье, чтобы определить следующие слова, которые авторы, вероятно, использовали бы для описания корреляции между двумя или более переменными.

associat [в тексте можно найти «ассоциацию» и «ассоциированную»]
отношения
коррелат [найдёт в тексте «корреляция» и «корреляция»]
предсказать [найдёт в тексте «прогноз» и «предиктор»]

Вы можете попробовать аналогичную стратегию в базе данных, такой как PsycINFO. При поиске по ключевым словам добавляйте звездочку * в конце одного из неполных слов, перечисленных выше.

Эмпирические методы исследования

Об этой книге

Наблюдение за студентами бакалавриата, магистратуры и докторантуры показало мне, как много навыков, которые я считаю само собой разумеющимися в своей повседневной работе, никогда не преподавались на курсах, а приобретались годами. мучительных проб и ошибок. Вы, наверное, слышали, что «единственный способ научиться проводить исследования — это проводить исследования». Действительно: занятия в классе всегда несколько искусственны, и ничто не заменит испачкать руки проблемой, которая действительно важна для вас. Но метод проб и ошибок — это медленный и неуклюжий способ добиться мастерства, а бросать учеников в тупик — это не рецепт ни академического успеха, ни психического благополучия. Цель этой книги — структурировать процесс, посредством которого студенты учатся выполнять эмпирическую работу в области экономики, создавая прочную основу для дальнейшего самостоятельного чтения и исследований.

Книга разделена на несколько уроков , каждый из которых рассчитан на прохождение от 90 минут до 3 часов. В широком смысле материал представляет собой смесь науки о данных, прикладной эконометрики и исследовательских навыков. В соответствии с логотипом швейцарского армейского ножа, идея состоит в том, чтобы научить вас множеству мелочей, которые пригодятся позже. В то время как темы, затронутые ниже, являются чем-то вроде смеси, между уроками есть тесные связи. Для достижения наилучших результатов выполните их по заказу .

Ключевой темой, которая проходит через все уроки, является важность воспроизводимых исследований с использованием инструментов с открытым исходным кодом. Воспроизводимое исследование — это создание четкого и полностью задокументированного пути от необработанных данных к окончательным результатам, что делает ошибки менее вероятными и их легче обнаружить, когда они случаются. Это также позволяет другим исследователям или нам в будущем опираться на прошлую работу, расширяя общую сумму знаний. Конечно, я могу повторить ваше исследование только в том случае, если смогу запустить ваш код, и именно поэтому программное обеспечение с открытым исходным кодом так важно. К счастью, существует множество фантастических языков программирования с открытым исходным кодом. В этой книге используется R, lingua franca статистики и становится все более популярным среди экономистов.

Предварительные условия

Эта книга не предполагает глубоких знаний в области программирования, математики или эконометрики, но требует некоторых предварительных условий. Моя целевая аудитория — аспиранты первого курса и студенты последних курсов экономического факультета. В Оксфорде я использую эту книгу для преподавания на первом курсе магистерского курса по эмпирическим методам исследования , который проводится после того, как студенты завершат 16-недельный курс базовой статистики и эконометрики. Я предполагаю, что вы прошли курс эконометрики, в котором используются матричные обозначения, и что у вас есть базовое знакомство с программированием R. Если вам нужно освежить знания в области эконометрики, я рекомендую «Руководство по современной эконометрике » Марно Вербека . Я дал ссылку на третье издание, потому что купить подержанную копию особенно недорого, но подойдет любое издание. На более продвинутом уровне двухтомная серия Econometrics Брюса Хансена превосходна и доступна для бесплатного скачивания в Интернете. Если вы раньше не использовали R или чувствуете потребность в небольшом обзоре, я предлагаю прочитать «Практическое программирование с R». Это бесплатно, коротко и быстро поможет вам освоиться.

Хороший стиль кодирования

В этой книге я стремлюсь следовать руководству по стилю tidyverse, и вам следует поступать так же. Теоретически любой стиль кодирования, который ясен и последователен, абсолютно хорош. На практике начинающему программисту почти невозможно понять, что означает «четкий и непротиворечивый». Выберите стандарт, изучите его, и когда вы станете более опытным, вы всегда сможете принять сознательное решение отклониться от него, если захотите.

R Markdown

Эта книга полностью написана на R Markdown, простом языке разметки, который позволяет комбинировать код R и результаты с форматированным текстом, математическими выражениями LaTeX и многим другим. Написание документов в R Markdown позволяет вам выводить результаты в самых разных форматах, включая веб-страницы, PDF-файлы, слайды и даже Microsoft Word, если вам это абсолютно необходимо. R Markdown — ключевой компонент воспроизводимых исследований. По этой причине я предлагаю вам использовать его, чтобы делать заметки во время работы над последующими уроками. Эта книга не научит вас R Markdown напрямую, но в Интернете есть много полезных ресурсов, которые помогут вам. Предлагаю начать отсюда. Еще один способ узнать о R Markdown — просмотреть исходный код, использованный для создания этой книги! Вы можете сделать это на github. Файлы в основном каталоге, которые заканчиваются на .Rmd — это те, которые вам нужны. То, что вы сейчас читаете, называется index.Rmd , а первый урок, например, 01-hot-hand.Rmd .

Почему не Стата?

Учитывая, что большая часть обсуждаемого ниже материала подпадает под широкую категорию «прикладной микроэконометрики», вы можете удивиться, почему я выбрал R, а не Stata. Действительно, Stata удобна в использовании и позволяет относительно безболезненно применять «хрестоматийные» микроэконометрические методы. ¹ Так почему же мне не нравится Стата? Прежде чем начать полемику, я должен быть абсолютно уверен, что пользователи Stata не плохие люди: ненавидь грех, люби грешника. Здесь начинается проповедь.

Во-первых, Stata стоит дорого. Цена однопользовательской лицензии Stata Business составляет 765 долларов США в год . ² Если вам нужна поддержка многоядерных вычислений, цена будет еще выше: 8-ядерная версия Stata стоит 1395 долларов в год. Скидок для правительства или некоммерческих организаций нет, но как преподаватель Оксфорда я могу получить 8-ядерную версию Stata по низкой цене 595 долларов в год, или около 9% моего годового исследовательского пособия. Напротив, инструменты, которые мы изучим в этой книге, в основном R и C++, совершенно бесплатны. Это особенно важно в современном мире высокопроизводительных кластерных вычислений. Если вы планируете запускать свой код на многоядерном компьютере на облачных серверах Amazon, Google или Microsoft, вы не хотите платить лицензионный сбор за каждое используемое ядро.

Во-вторых, Стата до смешного отстал от жизни. Давайте посмотрим, что нового в Stata версии 16, выпущенной в феврале 2020 года. ³ В верхней части списка находится LASSO, чрезвычайно популярный метод многомерной регрессии. Роб Тибширани разработал этот метод в оригинальной статье 1996 года, поэтому потребовалось всего 24 года, чтобы он был включен в Stata. ⁴ К счастью, Тибширани и его соавторы упростили Стате задачу, выпустив программное обеспечение с открытым исходным кодом для реализации LASSO и связанных с ним методов в R более десяти лет назад. ⁵ Следующим в списке новых функций Stata является линейное программирование — метод, получивший известность в конце 1940-х годов. ⁶ Stata 16 также имеет возможность вызывать «любой пакет Python» — то, что вы можете сделать бесплатно в R, используя reticulate или в самом Python, если на то пошло — и «действительно воспроизводимые отчеты». Воспроизводимые отчеты невероятно ценны, и об этом мы подробно расскажем ниже. Он также был доступен в R совершенно бесплатно, по крайней мере, с 2002 года.0153 7 Я полагаю, нам не следует ожидать слишком многого от пакета статистических вычислений, который добавил поддержку матричного программирования только в 2005 году, целых 20 лет после Stata версии 1. 0. ⁸

В-третьих, Stata — это черный ящик. Поскольку базовый исходный код держится в секрете, пользователь Stata не может знать наверняка, что происходит под капотом. Несколько лет назад я попытался точно определить, какой набор инструментов использует Stata для реализации хорошо известного динамического панельного оценщика. Документация была расплывчатой, поэтому я прибегнул к реинжинирингу результатов Stata методом проб и ошибок в R. Я никогда не добивался идеального совпадения результатов. Напротив, если вы не уверены, что делает конкретная функция или пакет R, вы можете просто прочитать исходный код и выяснить это.

В-четвертых, и это наиболее важно, Stata затрудняет обмен данными с другими. Если у меня нет копии Stata, я не смогу воспроизвести вашу работу. Даже если у меня есть копия Stata, я все равно не смогу этого сделать: проприетарные форматы двоичных данных Stata довольно регулярно обновляются и не поддерживают обратную совместимость. Например, файлы данных, созданные в Stata версии 16, нельзя открыть в Stata 13. Действительно, в зависимости от количества переменных, включенных в ваш набор данных, файлы Stata 16 не обязательно открывать даже в Stata 15. К счастью, как мы увидим ниже, бесстрашные программисты с открытым исходным кодом разработали бесплатное программное обеспечение для извлечения данных из проприетарных и постоянно меняющихся двоичных форматов Stata.

Почему не Matlab, Julia или Python?

В отличие от Stata, Matlab является добросовестным языком программирования, и при этом достаточно способным. Тем не менее, моя другая критика Stata сверху по-прежнему применима: Matlab чрезвычайно дорог, и это не открытый исходный код. Напротив, я не могу сказать ничего плохого о Python и Julia: это отличные языки, и вам следует подумать об изучении одного или обоих из них! ⁹ В конце концов я решил выбрать один язык, и R показался мне лучшим выбором в данный момент времени для определенного набора тем, которые я хотел осветить . Кто знает, через пять или десять лет я могу переписать эту книгу на Джулии! Но на данный момент у R есть явное преимущество с точки зрения зрелости, огромной коллекции полезных пакетов и большого и чрезвычайно поддерживающего сообщества пользователей.

Вы можете помочь сделать эту книгу лучше!

Я пишу эту книгу «открыто» по двум причинам. Во-первых, я хочу, чтобы другим было легко заимствовать и адаптировать мой материал, если он сочтет его полезным. Во-вторых, я хочу, чтобы вы помогли мне сделать эту книгу лучше! У вас есть комментарии или предложения? Вы заметили опечатки или другие ошибки? Есть ли тема, которую я не освещаю, но, по вашему мнению, мне следует? Если да то , пожалуйста, пришлите мне отзыв ! Лучший способ указать на опечатку или предложить исправление — отправить мне запрос на вытягивание. Для других комментариев вы можете либо отправить мне электронное письмо, удалив все упоминания о гигантских вымерших ящерицах, из [email protected], либо связаться со мной в твиттере @economictricks.

Теперь приступим!

Вероятно, Stata слишком легко освоить именно из-за стимулов, с которыми сталкивается разработчик программного обеспечения с монопольной властью: см. статью Хэла Вэриана: Economic Incentives in Software Design.↩︎
Эти цифры верны по состоянию на март 2021 года. Актуальные цены см. на странице https://www.stata.com/order/dl/.↩︎

.
https://www.stata.com/new-in-stata/↩︎
Тибширани (1996) — Регрессионное сокращение и отбор с помощью лассо ↩︎
Friedman et al (2010) — Пути регуляризации для обобщенных линейных моделей посредством спуска по координатам↩︎
Историю линейного программирования см. в Dantzig (1983). Честно говоря, алгоритм линейного программирования реализованный в Stata 16, был разработан только в 1992 году, с отставанием всего в 28 лет. ↩︎
Воспроизводимая отчетность в R началась с swave. В настоящее время у нас есть фантастический пакет-преемник, называемый Knitr, о котором я расскажу ниже. ↩︎
В Stata 9 добавлен язык программирования Mata: https://www.stata.com/stata9/. Хронологию версий Stata см.