Особенности применения научных методов

В научном исследовании можно использовать нашедшие широкое применение в различных областях современной науки методы теоретической кибернетики, системный подход, методы идеализации, формализации, алгоритмизации, моделирования, вероятностный, статистический и др. По своей сущности и сфере приме­нения они носят общенаучный характер.

Однако использование в любом конкретном научном исследовании общенаучных и философских методов, как и методов смежных отраслей науки, не может носить характер механического переноса - необходимы предметная их интерпретация и дальнейшая разработка и совершенствование с учетом конкретных задач и целей исследования. При этом нельзя забывать, что общие методологические и философские принципы научного познания оказывают существенное влияние на методы конкретного научного познания. Научный метод в любой отрасли науки не является продуктом спонтанной деятельности ума исследователя, оторванной от жизненного опыта. Он также определяется природой исследуемого предмета и служит конкретной практической цели, организуя и направляя исследовательский процесс на получение нужного результата. В зависимости от степени сложности исследовательской задачи меняются и методы ее решения, используются разнообразные иссле­довательские приемы, виды эксперимента, статистические исчисления, теоретические обобщения, формально-логические средства и т.д.

В любой отрасли науки, научной дисциплине в условиях быстро развивающегося процесса интеграции обычно применяется не один какой-нибудь метод, а целая система методов и исследовательских приемов, которые возникли и получили развитие не только в смежных, но и в различных областях знания. Поэтому нельзя отождествлять тот или иной частный или общий метод с методом конкретной специальной науки.

Применяемые в научном исследовании методы зависят не только от его предмета, но и от уровня эмпирического или теоретического. Для эмпирического уровня исследования характерны такие методы, как наблюдение, эксперимент, описание, моделирование физическое, статистическая группировка фактов. Такие методы, как абстрагирование, аналогия, математическое моделирование, идеализация, обобщение, анализ и синтез, индукция и дедукция, и другие используются при теоретическом уровне. Таким образом, перед исследователем, решающим одну из научных проблем, стоит важная задача: выбрать из большого многообразия методов современной науки такие, которые с наибольшей эффективностью будут вести к успешному решению поставленных задач.

Характеристика некоторых общих методов исследования:

А б с т р а г и р о в а н и е – метод, в котором явления или зависимости рассматриваются исходя из наиболее общих и существенных факторов, абстрактно представляя, что другие менее существенные факторы не оказывают влияние на явление, процесс или объект.

А н а л и з – метод, при котором объект исследования мысленно расчленяется на составные части или выделяются некоторые его свойства для изучения каждого из них в отдельности.

С и н т е з – метод изучения сложных систем, при котором объект рассматривается во взаимосвязи всех его составных частей или присущих ему свойств. Анализ и синтез взаимосвязаны и дополняют друг друга.

Д е д у к т и в н ы й м е т о д – основан на выводе частных положений из общих (фундаментальных) правил и законов.

И н д у к т и в н ы й м е т о д, наоборот, устанавливает отдельные факты и зависимости, и на их основе делаются соответствующие обобщения.

Сравнительный метод как способ организации ис­следования получил в науке наибольшее распространение.

Лонгитюдный метод связан с многократным обследованием одних и тех же объектов в течение продолжительного времени.

Методы обработки данных представлены количественными методами и методами качественного анализа эмпирических результатов.

Количественные методы привлекаются с целью выразить в числовых характеристиках различные стороны явления или связи между ними. К основным методам количественного описания явлений и их закономерностей относятся: шкалирование, корреляционный анализ, факторный анализ, регрессионный анализ, применяются и другие математические методы.

Шкалирование представляет собой отображение какого-либо свойства объекта или явления в числовом множестве. Построение и разновидности шкал определяется характеристиками измеряемого свойства объекта и способом числового отражения. Полученные с помощью той или иной шкалы показатели различных свойств объекта подвергаются затем корреляционному анализу, если исследователь задается целью выявить связи между различными измеряемыми характеристиками.

Корреляционный анализ имеет целью установление попарной зависимости переменных. В случае, когда матрица интеркорреляций очень велика и труднообозрима, необходимо вычленить из нее комплек­сы наиболее тесно связанных переменных. Для этой цели прибегают к специальной группировке показателей. Одной из форм группировки является построение корре­ляционных плеяд. Когда же и их оказывается недоста­точно, используют другой вид группировки признаков, известный под названием метод максимального корреляционного пути. При этом методе отбираются только признаки, имеющие наиболее высокие значения коэффициента корреляций. Для анализа и обработки матрицы интеркорреляций могут применяться и другие методы. Наиболее сложным из них является факторный анализ.

Факторный анализ применяют тогда, когда хотят установить и выявить скрытые для исследователя факторы, по отношению к которым первичные эмпирические показатели гипотетически считаются производными. Су­ществует несколько модификаций факторного анализа.

Кластерный анализ, позволяет классифицировать объекты, которые описаны многомерным исследованием. Он проводится на основе решения факторных задач.

Регрессионный анализ применяют если исследователя интересуют связи между переменными в виде функциональных отношений. Он позволяет полу­чить аналитические выражения для взаимосвязей в сложном объекте.

Кибернетические и математические модели - самый высокий уровень анализа и обобщения эмпирических данных является построение. Они описывают функционирование системы в целом.

Методы качественной обработки эмпирических дан­ных выступают в виде разнообразных приемов классификации, дифференциации, категоризации на основе заданных критериев.

Интерпретационные методы задают способ обобщения и объясне­ния установленных фактов и их связей. Выделяют два ведущих метода интерпретации - генетический метод и метод структурный. При первом методе обработанный материал объясняется с точки зрения генетических связей изучаемых явлений. При структурном методе полученные данные интерпретируются в терминах и характеристиках взаимосвязи между частями и целым.

Системно-структурный метод исследования, получил общенаучное значение. Он включает в себя следующие операции и принципы: рассмотрение любых объектов в качестве сложных образований, имеющих определенную структуру и являющихся компонентами более сложных систем; выявление и формулировка законов структурных отношений и внешних связей; нахождение системообразующих фактов и объективных законов, обусловливающих переход от свойств элементов к качественно новым свойствам целостной системы.

Моделирование сложных систем, или системное моделирование, представляет собой определенную историческую форму в развитии традиционного метода моделирования.

О системности процессов и явлений можно говорить только в единстве их внутренних и внешних связей. Конкретность явления обусловлена внутренними связями. Явление функционирует как определенная система благодаря единству внутреннего и внешнего взаимодействия. Системность явления создается единством отношений, заложенных в нем, и его отношения во многом построены по принципу всеобщей связи. Понятие «система» само по себе имеет невещественный характер, оно представляет собой идеальный образ реально существующих систем, непосредственно не совпадающий с этими системами. Система не является изолированной, она взаимодействует с другими и при соответствующих условиях образует новые, более сложные системы. А эти последние взаимодействуют с другими целостными системами, образуя все более сложные системы, превращаясь в их элементы, и т.д.

Системный анализ применяется при исследовании сложных систем и содержит следующие этапы:

1. Определяется система (объект), которая рассматривается как единое целое (при этом она обладает свойствами, отличающимися от свойств ее элементов). Формулируется цель исследования, ставятся задачи исследования, выбираются критерии для изучения объекта и управления им.

2. Определяются элементы системы и процессы, имеющие отношение к цели исследования. Анализируется все многообразие их свойств и взаимодействия между ними (прямые и обратные связи), а также свойства системы в целом

3. Составляется математическая модель исследуемой системы.

4. Проводится анализ математической модели системы, оптимизация процессов системы и ее структуры.

Дата добавления: 2014-01-07