Tehnik-ast.ru

Электро Техник
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Системы единиц физических величин

Системы единиц физических величин

Для более детального изучения физических величин их классифицируют на группы (рис. 1.1). По принадлежности к различным группам физических явлений физические величины делятся на пространственно-временные, механические, тепловые, электрические и магнитные, акустические, световые, физико-химические и др.

Рис. 1.1. Классификация физических величин

По степени условной независимости от других величин физические величины подразделяют на основные и производные. В настоящее время в Международной системе единиц используют семь величин, выбранных в качестве основных (независимых одна от другой): длина, время, масса, температура, сила электрического тока, количество вещества и сила света. Остальные величины, такие как плотность, сила, энергия, мощность и др. являются производными (т.е. зависимыми от других величин).

По наличию размерности физические величины делят на размерные, т.е. имеющие размерность и безразмерные.

Размер физической величины характеризует количественное содержание свойства в каждом объекте. Значение физической величины – это выражение ее размера в виде некоторого числа принятых для нее единиц измерения. Например, 0,001км; 1 м; 100 см; 1000мм – 4 варианта представления одного и того же размера длины.

Числовое значение физической величины – это число, выражающее отношение значения величины к соответствующей единице измерения.

Единица измерения представляет собой величину фиксированного размера, которой условно присвоено числовое значение, равное 1, и применяемое для количественного выражения однородных с ней физических величин.

В настоящее время установлено следующее определение измерения:

Измерение есть совокупность операций по применению технического средства, хранящего единицу физической величины, обеспечивающих нахождение соотношения измеряемой величины с ее единицей и получения значения этой величины.

Итак, если имеется некоторая величина Q, принятая для нее единица измерения, равная [Q], то размер физической величины

где q – числовое значение величины Q.

Выражение q×[Q] – есть результат измерения, оно составлено из двух частей: числового значения q, которое является отношением измеряемой величины к единице измерения (оно может быть целым или дробным), и единицы измерения [Q]. Обычно единицу физической величины хранит используемое для измерения техническое устройство – средство измерения.

Допустим, при измерении длины детали получен результат измерения 101,6 мм. В этом случае за единицу длины принят [1 мм], числовое значение q = 101,6. Если же за единицу принять [1 см], то q = 10,16.

Уравнение (*) называют основным уравнением измерений, т.к. оно описывает измерение как процесс сравнения физической величины с её единицей измерения.

Для измерения величины могут быть выбраны различные единицы, т.е.

Из этого выражения следует, что числовое значение величины обратно пропорционально размеру единицы: чем больше размер единицы, тем меньше числовое значение величины, и наоборот:

Кроме того, уравнение показывает, что размер физической величины Q не зависит от выбора единицы измерения.

Таким образом, числовые значения измеряемых величин зависят от того, какие используются единицы измерения. Выбор единиц имеет большое значение для обеспечения сравнимости результатов измерений; допустить произвол в выборе единиц – значить нарушить единство измерений. Именно поэтому в большинстве стран мира размеры единиц измерений закреплены законодательно (т.е. узаконены). В России в соответствии с Законом «Об обеспечении единства измерений» допускаются к применению единицы Международной системы единиц.

Измерение значимо лишь тогда, когда по его результату можно оценить истинное значение величины. При анализе измерений следует четко различать эти два понятия: истинное значение физической величины и его эмпирическое проявление – результат измерения.

Любой результат измерений содержит погрешность вследствие несовершенства средств и методов измерений, влияния внешних условий и других причин. Истинное значение измеряемой величины остается неизвестным. Его можно представить только теоретически. Результат измерения величины лишь в большей или меньшей степени приближается к ее истинному значению, т.е. представляет его оценку.

Шкалы измерений

Шкала измерения служит исходной основой для измерений данной величины. Она представляет собой упорядоченную совокупность значений величины.

Практическая деятельность привела к формированию различных видов шкал измерений физических величин, основными из которых являются четыре:

1. Шкала порядка (рангов) представляет собой ранжированный ряд упорядоченную по возрастанию или убыванию последовательность величин, характеризующих изучаемое свойство.

2. Шкала интервалов (разностей) отличается от шкалы порядка тем, что для измеряемых величин вводятся не только отношения порядка, но и суммирования интервалов (разностей) между различными количественными проявлениями свойств.

Шкалы интервалов являются более совершенными, чем шкалы порядка. В этих шкалах над величинами можно проводить аддитивные математические операции (сложение и вычитание), но нельзя – мультипликативные (умножение и деление).

3. Шкала отношений описывает свойства величин, для которых применимы отношения порядка, суммирования интервалов и пропорциональности. В этих шкалах существует естественный нуль и по согласованию устнавливают единицу измерения. Шкала отношений служит для представления результатов измерений, полученных в соответствии с основным уравнением измерений путем экспериментального сравнения неизвестной величины Q с ее единицей [Q]. Примерами шкал отношений являются шкалы массы, длины, скорости, термодинамической температуры.На шкале отношенийопределены любые математические операции.

4. Абсолютная шкала обладает всеми признаками шкалы отношений, но дополнительно в ней существует естественное однозначное определение единицы измерений. Такие шкалы используют для измерений относительных величин (коэффициенты усиления, ослабления, полезного действия, отражения, поглощения.

Шкалы интервалов и отношений объединяют термином «метрические шкалы». Шкалу порядка относят к условным шкалам, т.е. к шкалам, в которых не определена единица измерения и иногда называют неметрической. Абсолютные и метрические шкалы относят к разряду линейных. Практическая реализация шкал измерений осуществляется путем стандартизации как самих шкал и единиц измерений, так и, в необходимых случаях, способов и условий их однозначного воспроизведения.

Читайте так же:
Изобретение книгопечатания в россии

Системы единиц физических величин

Наличие ряда систем единиц физических величин, значительного числа внесистемных единиц, а также неудобства, связанные с пересчетом при переходе от одной системы единиц к другой, потребовало унификации единиц измерений. Рост научно-технических и экономических связей между разными странами обусловливал необходимость такой унификации в международном масштабе.

Требовалась единая универсальная система единиц величин, практически удобная и охватывающая различные области измерений, которая могла бы стать международной. При этом она должна обладать когерентностью (равенством единице коэффициента пропорциональности в уравнениях связи между физическими величинами).

В 1960 г. XI Генеральная конференция по мерам и весам утвердила Международную систему единиц, обозначаемую сокращенно SI (начальные буквы французского наименования Systeme International d¢Unites), в русской транскрипции – СИ.

Дата добавления: 2017-03-12 ; просмотров: 1454 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Психодиагностика Шпаргалки Лучинин С А

Ранговая корреляция – метод корреляционного анализа, отражающий отношения переменных, упорядоченных по возрастанию их значения. Ранговая корреляция применяется для анализа связи между признаками, измеряемыми в порядковых шкалах, как метод определения корреляции качественных признаков. Достоинством коэффициентов ранговой корреляции является возможность их использования независимо от характера распределения коррелирующих признаков.

В практике применяются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Первым этапом расчета коэффициентов ранговой корреляции является ранжирование рядов переменных. Процедура ранжирования начинается с расположения переменных по возрастанию их значений. Разным значениям присваиваются ранги, обозначаемые натуральными числами. Если встречаются несколько равных по значению переменных, им присваивается усредненный ранг.

Ранжирование распределения показателей теста (n = 18)

В таблице 1 приведены данные для расчета коэффициентов ранговой корреляции. Во второй графе представлены ранжированные показатели по первому из сравниваемых распределений (оценка IQ, в третьей графе – соответствующие им данные теста зрительной памяти).

Коэффициент корреляции рангов Спирмена (rs)

определяется из уравнения:

где di – разности между рангами каждой переменной из пар значений X и Y;

n – число сопоставляемых пар.

36. Измерительные и метрические шкалы

Измерительные шкалы (лат. scala – «лестница») – форма фиксации совокупности признаков изучаемого объекта с упорядочиванием их в определенную числовую систему. Шкалы представляют собой метрические системы, моделирующие исследуемый феномен путем замены прямых обозначений изучаемых объектов числовыми значениями и отображение пропорций континуального состава элементов объекта в соответствующих числах. Элементу совокупности проявлений свойств изучаемого объекта соответствует определенный балл или шкальный индекс, количественно устанавливающий положение наблюдаемой единицы на шкале, которая охватывает всю совокупность или ее часть, существенную с точки зрения задач исследования. Операция упорядочивания исходных эмпирических данных в шкальные носит название шкалирования. Шкалы различаются в зависимости от характера функции, лежащей в основе их построения. В качестве такой функции могут служить: сравнение по признаку убывания или возрастания, ранжирование, оценка интенсивности признака или оценка пропорциональных отношений между признаками. Общая классификация измерительных шкал предложена С. Стивенсон. В ее основу положен признак метрической детерминированности. Согласно этому признаку, шкалы делятся на метрические (интервальные и шкалы отношений) и неметрические (номинативные, шкалы порядка).

Шкала интервалов относится к метрическим шкалам, в которых элементы упорядочены не только по принципу выраженности измеряемого признака, но и на основе ранжирования признаков по размеру, что выражается интервалами между числами, приписываемыми степени выраженности измеряемого признака.

В шкале интервалов нулевая точка отсчета может устанавливаться произвольно, а величины единиц и направление отсчета могут определяться по избираемым константам.

К разряду шкалы интервалов относятся шкалы стандартного IQ-показателя, Т-баллов, процентилей и др.

Шкалирование в интервальной шкале составляет основу психометрических измерений.

В шкалах отношений (пропорциональных) числовые значения присваиваются объектам таким образом, чтобы между числами и объектами соблюдалась пропорциональность. Начало отсчета в такой шкале фиксировано. Шкала предусматривает операции равенства/неравенства, больше/меньше, равенства интервалов и равенства отношений.

Примером использования такой шкалы в психологических измерениях может служить шкала порогов абсолютной чувствительности анализатора.

37. Номинативные шкалы

Номинативные шкалы (шкалы наименований)

устанавливают соответствие признака тому или иному классу. Объекты объединяют в классы на основании какого-либо общего свойства (классы эквивалентности) либо символа (обозначения). Необязательно, чтобы между выявленными классами существовала внутренняя взаимосвязь. Само название «шкала наименований» указывает на то, что значения по шкале играют роль лишь названий классов. Одним из распространенных видов номинативной шкалы является классификация объектов на две группы по принципу «А – не А» (альтернативные признаки в дихотомической шкале наименований). Конкретными примерами применения такой шкалы являются оценивание ответа испытуемого на пункт опросника в виде утверждения или отрицания, соответствие или несоответствие полученного вида ответа «ключу» (коду) измеряемого свойства (см. личностные опросники).

Примером оценивания в номинативной шкале могут служить классификация решений тестовой задачи или пункт опросника с задачей закрытого типа.

Из названных городов северней расположен город:

б) Нижний Новгород;

Противоположностью значения «великодушный» является:

Читайте так же:
Как расточить отверстие в металле

Другой простейшей разновидностью номинативной шкалы является перечень или набор каких-либо признаков, группируемых при сборе информации или ее обработке:

Вы предпочитаете проводить досуг…

а) с товарищами и приятелями;

б) на лоне природы;

в) занимаясь спортом;

г) в кругу семьи и т. д.

Распределение признаков в классах шкалы наименований можно охарактеризовать путем определения абсолютных и относительных частот встречаемости, возможно также определение модальных и центральных значений в классах. Оценка статистической связи между группами признаков возможна с помощью анализа корреляции (см. корреляция качественных признаков). Если один из рядов переменных представлен в дихотомической шкале наименований, а другой – в любой иной (интернальной, отношений или порядковой), то применяются коэффициенты бисериальной корреляции. Номинативная шкала не является шкалой измерения. Она допускает лишь операцию равенства и неравенства и более или менее дифференцированную классификацию признаков. Вместе с тем в психологических исследованиях и психологической диагностике этот вид измерительных шкал имеет достаточно большое значение, особенно при фиксации качественной информации (данных проективных методик при сборе психологического анамнеза).

38. Порядковые шкалы

Порядковые шкалы (ординальные) предназначены для расчленения совокупности признаков на элементы, связанные отношением «больше – меньше», и допускают отнесение переменных к группам, упорядоченным (ранжированным) друг относительно друга и представляющим некое системное единство. Порядковые шкалы дают возможность оценить степень выраженности признака. Они содержат не менее трех классов с установленной последовательностью, не допускающей перестановки. Между двумя показателями объектов А и В, обладающих признаком X, возможны три вида отношений: ХА = ХБ; ХА ‹ХБ; ХА› ХБ. Если имеются три объекта A, В, С и между ними установлены отношения ХА ‹ХБ, ХБ ‹ХС, из которых следует, что ХА ‹ХС. При этом значения разностей между признаками не устанавливаются (шкала неметрическая, единицы измерения отсутствуют). Упорядочивание признаков в ординальной шкале может быть униполярным (при определении классов исходят из степени выраженности измеряемого свойства) и биполярным (в основе разделения лежит ранг степени приближения к одному из противоположных полюсов свойства).

В качестве примера униполярного упорядочивания может быть приведена шкала оценивания качеств внимания: весьма устойчивое / устойчивое / лабильное / рассеянное. Примером оценивания по биполярному принципу может служить идентификация выраженности свойств между полярными антонимическими характеристиками свойств личностных проявлений:

1. уравновешенный… нестабильный;

2. общительный… замкнутый;

3. подвижный… медлительный.

Порядковые шкалы относятся к числу распространенных в психологической диагностике. В качестве одного из практических приемов оценивания результатов испытуемого по порядковой шкале можно привести модификацию теста «прогрессивные матрицы Равена», в котором каждый ответ включает три варианта, последовательно приближающихся к правильному. Вариантом применения порядковой шкалы может быть закрытый дифференцированный ответ на пункт опросника:

Бывает, что я никак не могу принять какое-то окончательное решение и упускаю возможность сделать что-то своевременно.

1. Полностью согласен.

2. Пожалуй, могу согласиться.

4. Скорее не согласен.

5. Совершенно не согласен.

Порядковая шкала допускает операции равенства/неравенства и сравнения по интенсивности. По сравнению со шкалой наименований, здесь возможны определение медианы распределения, использование коэффициентов ранговой корреляции и сопряженности (см. корреляция качественных признаков).

39. Тестовая батарея

Тестовая батарея – совокупность групп тестовых заданий (субтестов), объединенных в одну психодиагностическую методику и направленных на измерение различных сторон сложного психологического конструкта.

Наиболее известными и распространенными в современной психологической диагностике примерами тестовых батарей являются шкалы измерения интеллекта Векслера, батарея тестов Общих способностей (ОАТБ), тест структуры интеллекта Амтхауэра (TSI). Составные методики с включением в них различных групп заданий, направленных на изучение вербальных и практических сторон общих способностей, довольно распространены среди тестов интеллекта.

Комплекс заданий, включенных в тестовую батарею, в значительной мере отражает элементный состав конструкта, на исследование которого направлена данная методика (см. валидность конструктная). Так, батарея тестов WISC (см. шкалы измерения интеллекта Векслера) включает задания на общую осведомленность, понимание, способность к установлению сходства и аналогий, визуальную комбинаторику и репродукцию, смысловой анализ последовательных событий, арифметические способности и навыки, изучение репродуктивной функции памяти и т. д. В совокупности результаты измерений по отдельным субтестам с той или иной степенью полноты репрезентируют исследуемое комплексное качество (в данном примере – комплекс общих способностей).

Несмотря на принадлежность к общей методике, некоторые субтесты тестовых батарей используются в отдельности для решения определенных узких диагностических задач. Часто отдельные субтесты тестовых батарей снабжаются собственными частными нормами и стандартами выполнения. Возможность их комбинирования в зависимости от ситуации обследования является специфической особенностью многих батарейных методик.

Для отдельных многосубтестовых тестовых батарей разработаны сокращенные варианты, состоящие из наиболее нагруженных исследуемыми факторами субтестов, результаты которых тесно коррелируют с результатами полной батареи.

Невзирая на относительную независимость некоторых субтестов тестовой батареи, непременным условием разработки методики и оценки качеств теста в целом является анализ внутренней согласованности, трудности заданий теста, валидности заданий теста не только с точки зрения состава задач отдельных субтестов, но и связи отдельных субтестов с общим результатом тестовой батареи. Процедура разработки и проверки диагностических качеств батарейных методик значительно усложняется по сравнению с единичными тестами.

Шкала интервалов

Шкала интервалов является первой метрической шкалой. Собственно, начиная с нее, имеет смысл говорить об измерениях в узком смысле этого слова — о введении меры на множестве объектов. Шкала интервалов определяет величину различий между объектами в проявлении свойства. С помощью шкалы интервалов можно сравнивать два объекта. При этом выясняют, на сколько более или менее выражено определенное свойство у одного объекта, чем у другого.

Читайте так же:
Как подключается лампочка к выключателю

Шкала интервалов очень часто используется исследователями. Классическим примером применения этой шкалы в физике является измерение температуры по Цельсию. Шкала интервалов имеет масштабную единицу, но положение нуля на ней произвольно, поэтому нет смысла говорить, во сколько раз больше или меньше утренняя температура воздуха, измеренная шкалой Цельсия, чем дневная.

Интервальная шкала позволяет применять практически всю параметрическую статистику для анализа данных, полученных с ее помощью. Помимо медианы и моды для характеристики центральной тенденции используется среднее арифметическое, а для оценки разброса—дисперсия. Можно вычислять коэффициенты асимметрии и эксцесса и другие параметры распределения. Для оценки величины статистической связи между переменными применяется коэффициент линейной корреляции Пирсона и т.д.

Большинство специалистов по теории психологических измерений полагают, что тесты измеряют психические свойства с помощью шкалы интервалов. Прежде всего, это касается тестов интеллекта и достижений. Численные значения одного теста можно переводить в численные значения другого теста с помощью линейного преобразования: х’ = ах + b.

Ряд авторов полагают, что относить тесты интеллекта к шкалам интервалов нет оснований. Во-первых, каждый тест имеет «нуль» — любой индивид может получить минимальный балл, если не решит ни одной задачи в отведенное время. Во-вторых, тест имеет максимум шкалы — балл, который испытуемый может получить, решив все задачи за минимальное время. В-третьих, разница между отдельными значениями шкалы неодинакова. По крайней мере, нет никаких теоретических и эмпирических оснований утверждать, что 100 и 120 баллов по шкале IQ отличаются на столько же, на сколько 80 и 100 баллов.

Скорее всего, шкала любого теста интеллекта является комбинированной шкалой, с естественным минимумом иили максимумом, но порядковой. Однако эти соображения не мешают тестологам рассматривать шкалу IQ как интервальную, преобразуя «сырые» значения в шкальные с помощью известной процедуры «нормализации» шкалы.(2, 3)

2.4 Шкала отношений

Шкалу отношений называют также шкалой равных отношений. Особенностью этой шкалы является наличие твердо фиксированного нуля, который означает полное отсутствие какого-либо свойства или признака. Шакала отношений является наиболее информативной шкалой, допускающей любые математические операции и использование разнообразных статистических методов.

Шкала отношений по сути очень близка интервальной, поскольку если строго фиксировать начало отсчета, то любая интервальная шкала превращается в шкалу отношений.

Шкала отношений показывает данные о выраженности свойств объектов, когда можно сказать, во сколько раз один объект больше или меньше другого.

Это возможно лишь тогда, когда помимо определения равенства, рангового порядка, равенства интервалов известно равенство отношений. Шкала отношений отличается от шкалы интервалов тем, что на ней определено положение «естественного» нуля. Классический пример — шкала температур Кельвина. (2, 3)

Именно в шкале отношений производятся точные и сверхточные измерения в таких науках, как физика, химия, микробиология и др. Измерение по шкале отношений производятся и в близких к психологии науках, таких, как психофизика, психофизиология, психогенетика. (4).

Измерения массы, времени реакции и выполнения тестового задания — области применения шкалы отношений.

Отличием этой шкалы от абсолютной является отсутствие «естественной» масштабной единицы.

2.5 Другие шкалы

1. Дихотомическая классификация часто рассматривается как вариант шкалы наименований. Это верно, за исключением одного случая, когда мы измеряем свойство, имеющее всего лишь два уровня выраженности: «есть — нет», так называемое «точечное» свойство. Примеров таких свойств много: наличие или отсутствие у испытуемого какой-либо наследственной болезни (дальтонизм, болезнь Дауна, гемофилия и др.), абсолютного слуха и др. В этом случае исследователь имеет право проводить «оцифровку» данных, присваивая каждому из типов цифру «1» или «О», и работать с ними, как со значениями шкалы интервалов.

2. Шкала разностей, в отличие от шкалы отношений, не имеет естественного нуля, но имеет естественную масштабную единицу измерения. Ей соответствует аддитивная группа действительных чисел. Классическим примером этой шкалы является историческая хронология. Она сходна со шкалой интервалов. Разница лишь в том, что значения этой шкалы нельзя умножать (делить) на константу. Поэтому считается, что шкала разностей — единственная с точностью до сдвига. В психологии шкала разностей используется в методиках парных сравнений.

3. Абсолютная шкала является развитием шкалы отношений и отличается от нее тем, что обладает естественной единицей измерения. В этом ее сходство со шкалой разностей. Число решенных задач («сырой» балл), если задачи эквивалентны, — одно из проявлений абсолютной шкалы.

В психологии абсолютные шкалы не используются. Данные, полученные с помощью абсолютной шкалы, не преобразуются, шкала тождественна сама себе. Любые статистические меры допустимы.

4. В литературе, посвященной проблемам психологических измерений, упоминаются и другие типы шкал: ординальная (порядковая) с естественным началом, логинтервальная, упорядоченная метрическая и др.

Все написанное выше относится к одномерным шкалам. Шкалы могут быть и многомерными: шкалируемый признак в этом случае имеет ненулевые проекции на два (или более) соответствующих параметра. Векторные свойства, в отличие от скалярных, являются многомерными. (2, 3).

Читайте так же:
Как прозвонить высоковольтные провода зажигания мультиметром

Шкалирование – метод моделирования реальных процессов с помощью числовых систем. В науках социальных — антропологии, социологии, психологии и пр. — шкалирование является одним из важнейших средств анализа математического изучаемого явления, а также способом организации эмпирических данных, получаемых посредством наблюдения, изучения документов, опроса анкетного, экспериментов или тестирования. К основным процедурам шкалирования относятся: 1) парное сравнение объектов; 2) отнесение объектов к категориям, и пр.

Большинство социальных и психологических объектов невозможно строго фиксировать относительно места и времени их существования, отчего они не поддаются прямому измерению. Поэтому возникает вопрос о специфике числовой системы, могущей соотнестись с эмпирическими данными такого рода. Различные методы шкалирования как раз служат особыми приемами трансформации качественных характеристик в некую числовую переменную.

Общий процесс шкалирования состоит в конструировании по определённым правилам самой шкалы и включает два этапа: 1) на этапе сбора данных, от методов коего зависит вид социально-психологической информации, создаётся эмпирическая система исследуемых объектов и фиксируются типы отношений между ними; 2) на этапе анализа данных от методов коего зависит объем информации, строится числовая система, моделирующая отношения эмпирической системы объектов; иногда этот этап обозначается как выбор и реализация метода шкалирования.

Есть два типа задач. решаемых с помощью методов шкалирования:

1) числовое отображение совокупности объектов с помощью их усреднённой групповой оценки; в этом случае отображение осуществляется с помощью шкалы оценок; 2) числовое отображение внутренних характеристик индивидов посредством фиксации их отношения к некоему социально-психологическому явлению; в этом случае отображение осуществляется с помощью шкалы установок. (6).

Шкалы различаются не только математическими свойствами, но и разными способами сбора информации. В каждой шкале применяются определенные методы анализа данных. В зависимости от типа задач, решаемых с помощью шкалирования, строятся либо шкалы оценок, либо шкалы для измерения социальных установок. В практике социологических и психологических исследований каждая шкала — независимо от уровня измерения — имеет специальное название, связанное с наименованием изучаемого свойства объекта.

Шкала оценок — методический прием, позволяющий распределить совокупность изучаемых объектов по степени выраженности общего для них свойства. Такое распределение основывается на оценках субъективных данного свойства, усредненных по группе экспертов.

В психологии и социологии шкалы оценок стали применяться одними из первых. Простейший пример такой шкалы — обычная школьная система баллов.

Шкала установок — прием, позволяющий сравнивать индивидов по величине, интенсивности и устойчивости их отношения к изучаемому явлению.

В прикладной социологии и социальной психологии шкала установок применяется как одно из главных средств анализа, ибо здесь объект измерения, прежде всего, — качества личностные. Построение шкалы установок связано с подбором таких суждений, что выражают весь спектр возможных отношений субъекта к определенному социально-психологическому явлению. По шкале оценок каждое суждение оценивается группой экспертов и получает свой усредненный балл. (6).

1. Гусев А.Н., Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Измерение в психологии М., 1998. С. 10 — 16

2. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: Учебное пособие — М.: ИНФРА-М, 1997.

3. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология— СПб: Питер, 2000. – 320с.

4. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2003. – 366 с.

5. Корнилова Т.В. Введение в психологический эксперимент. Учебник для ВУЗов. М.: Изд-во ЧеРо, 2001.

6. Словарь практического психолога / Сост. С.Ю. Головин. – Мн: Харвест, М.: ООО «Издательство АСТ», 2003.

К метрическим шкалам относят

Математика – весьма сильный и эластичный предмет при исследовании находящегося вокруг нас общества. В каждой академической дисциплине имеется собственная методика, базирующаяся на исполнении определенных исследований. Далее, данные сведения обрабатываются и закрепляются в числовом варианте. Атак как обрабатыванием числовых данных занимается математика, вот и возникла взаимосвязь между медициной и арифметикой, а теперь более непосредственно.

В том случае, когда необходимо решить проблему о наследственности, применяя познания в сфере комбинаторики, можно просчитать разнообразные виды распределения хромосом, число подобных вариантов и иных необходимых данных. Если, к примеру, нужно сделать план, что в автоматическом порядке, отталкиваясь от признаков заболевания, может помочь подобрать оптимальный метод лечения, в том случае это есть самое прямое использование математики в медицине, так как для этого сначала строится точная модель, то есть «модель человека», изображенная стилем математики [7].

Несколько лет назад, когда исследовалась проблема математической статистики в маленькой врачебной научно-исследовательской команде, разговор о способности проложить арифметическую тропинку посредством густых дебрей экологических условий зачастую кончались достаточно подозрительным покачиванием головой и заявлением о том, что «медицина – есть все-таки искусство». Безусловно это правильно в том смысле, что проницательность и интуиция для доктора действительно важны. В то же время большая часть пациентов и потенциальных больных, безусловно, рассчитывают на постоянное развитие и увеличение академических аспектов медицины, а наука обозначает использование математики [3, 6].

Поскольку статистика как термин возникла в среднии века, означавшая политическое состояние государства, то в науку этот термин ввел немецкий ученный Ахенваль. В настоящее время этот термин употребляют в четырех значениях:

Читайте так же:
Как ковать металл в домашних условиях

– комплекс дисциплин – учебный предмет;

– отрасль практической деятельности по сбору и обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о различных явлениях и процессов общественной жизни;

– совокупность цифровых сведений;

– статистические методы, принимаемые для изучения экономических явлений. [9]

Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной и здравоохранением носит в настоящее время название мед. Мед статистика делится на три раздела:

– статистика общественного здоровья;

Существуют различные задачи, решаемые математическими методами. К таким задачам относятся задачи на проценты, а также задачи с метрическими системами мер. Так, например, спецмерами объема являются:

1) объем чайной ложки равен 5 мл;

объем десертной ложки равен 10 мл;

объем столовой ложки равен 15 мл.

2) 1 мл водного раствора равен 20 каплям;

1 мл спиртового раствора равен 40 каплям;

1 мл спиртово-эфирного раствора равен 60 каплям.

Существует также метрическая шкала, которой удобно пользоваться при переводе и производить расчеты доз препаратов. Дозы препаратов подразделяют на;

Точно можно разделить только таблетки только таблетки с риской, капсулы, жидкие лекарственные средства с мерной посудой. При расчете разовой дозы препарата по формуле:

разовая доза препарата = требуемая доза / количество препарата лекарственного средства

Надо помнить, что назначение врача и содержимое лекарственных единиц должно быть в одинаковых единицах измерения. Таким образом, вышесказанное дает возможность утверждать, что знание математики в медицине как науке играет немаловажное значение [5].

Также очень важна проблема о том, в каких сферах применимы арифметические методы. Следует заметить, что необходимость в математическом описании возникает при каждой попытке осуществлять рассмотрение в конкретных суждениях и что это относится даже к таким непростым сферам, как этические нормы и искусство. В этой области мы точнее проанализируем сферы применения математики в медицине и биологии [10.]

Хорошо известно, что одним из подходов к отображению картины природы является сознание иерархии уровней учреждения, исследуемых разными науками. Согласно уровню абстракции, присущему любой из них, данные науки можно разместить в такой очередности: физика, социология, химия, психология, физиология, биология. Мы начинаем с ключевых вещественных компонентов реального общества, то есть с субатомного уровня, и заканчивает многосторонними проявлениями духовной жизни людского общества. В данной очередности уровней формирование и сложность постоянно увеличиваются. На любом уровне функционируют собственные законы и по этой причине их можно исследовать вплоть до определенного уровня независимо друг от друга. Но каждый из них неразрывно связан с закономерностями, действующими в наиболее низких уровнях. Таким образом, законы химии и физики в некоторой степени распространяются и на психологию, несмотря на то, что принципы и законы последней выходят за границы химических и физических законов [2, 8].

Задачи, затрагивающие учреждения и деятельность клиник, необходимо относить к наиболее значительному уровню абстракции, нежели, к примеру, патологию и физиологию лица. Однако, несмотря на то, что логическая сущность этой более высокой степени в независимости от наиболее низкого, задачи патологии и физиологии обязаны предусматриваться при разрешении каждой задачи, относящейся к учреждениям больничных служб. Мы не полагаем уходить с головой в данные общефилософские размышления либо оценивать отдельные их составляющие, а полагаем только выделить, что избирательная очередность уровней приблизительно соответствует порядку возрастания проблем при применении научных методов и проведении арифметических исследований.

При переходе на более значительные уровни абстракции, мы встречаемся не только с более непростыми задачами, но и с растущей ступенью изменчивости, по большей части непрогнозируемой. К примеру, абсолютная ситуация конкурентной борьбы среди некоторых разновидностей, обитающих в конкретной сфере, содержит колоссальное число условий. В сфере научных экологических описаний, произведенных главным образом в вербальной форме, достигнуты существенные преимущества, но создание математических модификаций находится тут еще на самом простом уровне. Иным образцом может быть сфера медицинской диагностики. С целью постановки диагноза доктор вместе с другими экспертами зачастую должен принимать во внимание наиболее разнообразные данные, делая упор на индивидуальный опят, и частично на использованные материалы, приводимые в множественных медицинских книгах и журналах [1, 4].

Поскольку общее число данных возрастает с растущей интенсивностью и существуют такие заболевания, о каких ранее написано столько, что один человек не в состоянии в точности исследовать, дать оценку, пояснить и применить всю существующую информацию при постановке диагноза в любом определенном случае. Безусловно, добросовестный диагностик, применяя собственный опыт и проницательность, способен выбрать нужную часть значимых сведений и предоставить довольно четкое решение. Все же, как это ни парадоксально звучит, по мере накапливания знаний положение ухудшается.

Непосредственно, в подобного рода моментах, когда сознание одного человека никак не способно осилить трудности важных вопросов и изложить их разрешение в общей вербальной форме, эксперты в сфере неточных наук зачастую заявляют, о том, что общематематическое исследование несовершенно, оно приводит к неправильным решениям, и по этой причине его лучше избегать. Данное отрицание содержит разумное звено, однако пройдет время, и мы заметим, что справедливо будет как раз обратное.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector