ПОСТАНОВКА НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ О Б Р А З О В А Т Е Л Ь Н О Е У Ч Р Е Ж Д Е Н И Е
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОРДОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
им. Н. II. ОГАРЕВА»
Е. В. МОКШИН, А. С. ЛУКАТКИЫ
ПОСТАНОВКА
НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
ИЗДАТЕЛЬСТВО
САРАНСК
МОРДОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
2011
У Д К 57.084(075.8)
ББКЕ5
М749
Рецензенты:
кафедра микробиологии и физиологии растений Саратовского
государственного университета им. Н. Г. Чернышевского
(заведующий — доктор биологических наук профессор С. Л. Степанов);
доктор биологических наук профессор Е. Б. Кириченко
Пособие подготовлено в рамках выполнения АВЦП
«Развитие научного потенциала высшей школы» (проект 2 . 1 . 1 / 6 2 4 )
Мокшип Е. В.
М 749
Постановка научного эксперимента : учеб. пособие /
Е. В. Мокшин, А. С. Лукаткии. — Саранск : Изд-во Мордов.
ун-та, 2011. — 84 с.
ISBN 978-5-7103-2419-6
В учебном пособии приведены конспект лекций, методические указания
к лекционным и лабораторным занятиям, методические указания к самостоятельной подготовке студентов. Даны контрольные вопросы по предмету и
глоссарий.
Предназначено для студентов дневной и заочной форм обучения направлений подготовки «Биология», «Биоэкология», магистрантов и аспирантов. Может быть использовано для планирования научно-исследовательской работы студентов и аспирантов других специальностей.
УДК
57.084(075.8)
ББК Е5
Учебное издание
МОКШИП Евгений Владимирович
Л У К Л Т К И Н А л е к с а н д р Степанович
ПОСТАНОВКА
НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
Учебное пособие
в
Печатается
соответствии
с
в
авторской
редакции
представленным
оригинал-макетом
Дизайн обложки II.
В.
Рунковой
Подписано в печать 29.04.11. Формат-60x84 Кв. Усл. псч. л. 4,88.
Тираж 100 экз. Заказ ЛГ« 591.
Издательство Мордовского университета
Типография Издательства Мордовского университета
430005, г. Саранск, ул. Советская, 24
ISBN 978-5-7103-2419-6
© Мокшин Е. В., Лукаткии А. С., 2011
© Оформление. Издательство
Мордовского университета, 2011
ПРЕДИСЛОВИЕ
Спецкурс «Постановка научного эксперимента» является вводным. Его изучение совпадает с началом специализации студентов по избранной профессии и
периодом их активного участия в научно-исследовательской работе кафедр. Значение данного спецкурса в системе подготовки биологов и биоэкологов заключается в том, что непосредственную базу для целостного методологического анализа и понимания сущности изученных явлений составляет основной учебный материал ио специальности. Это приближает методологию к практической стороне
учебного процесса.
Одним из путей творческого восприятия основ современной науки является
систематическая научно-исследовательская работа (НИР). Практика показывает,
что НИР существенно повышает интерес к изучению общих и специальных дисциплин по избранной специальности, способствует формированию теоретических
и практических навыков, необходимых исследователю, расширяет научный кругозор и формирует способности к анализу и критическому пониманию достижений современной науки.
При изучении данного спецкурса ставятся следующие задачи: 1) дать цельнос представление о науке как о системе знаний и орудии познания; 2) рассмотреть уровни методологии и определить их место и значение в научном познании;
3) понять суть общенаучных и конкретно-научных методов и принципов исследования в биологии и экологии; 4) ознакомиться с задачами планирования и организации эксперимента; 5) ознакомиться с основными сторонами лабораторного, вегетационного, полевого, экскурсионного и других методов, средствами регистрации процессов, протекающих в живых организмах; 6) изложить правила протоколирования, обработки результатов наблюдения и исследования, их изображения;
7) ознакомиться с основными правилами работы с научной литературой и подготовки материалов к печати.
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
1.
ОСНОВЫ
НАУЧНОЙ
МЕТОДОЛОГИИ
ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
В
БИОЛОГИЧЕСКИХ
II
1.1. Общая характеристика н а у к и
«Паука - это сфера человеческой деятельности, функцией которой является
выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности» (Алексеев, 1974).
Наука включает в себя как деятельность, направленную на получение знаний, так и результат этой деятельности - сумму полученных к данному моменту
научных знаний, образующих в совокупности научную картину мира. Непосредственная цель науки - описание, объяснение, предсказание процессов и явлений
действительности, составляющих предмет ее изучения на основе открываемых ею
законов, т. е. в широком смысле - теоретическое отражение действительности.
Наука включает в себя все: ученых с их знаниями и способностями, квалификацией и опытом; научные учреждения, экспериментальное и лабораторное
оборудование; методы НИР, понятия и категорийный аппарат, систему научной
информации, а также всю сумму знаний, выступающих в качестве либо предпосылки, либо средства, либо результата научного познания.
1.2. О с н о в н ы е этапы р а з в и т и я науки
Предыстория пауки. Первоначальные знания носили характер эмпирических правил для конкретных видов деятельности людей, являясь порождением их
материальных действий. Определенную роль играла также мифология, в которой
нашло отражение стремление людей построить общую картину явлений окружающего мира посредством воображения и фантазии. Таким путем возникли религиозно-антропоморфные представления о сверхъестественных силах, господствующих в природе и стоящих над ней.
Следующий этап связан с разделением физического и умственного труда. В
Древней Греции (VI-IV вв. до н.э.) возникли теоретические концепции, объясняющие реальный мир через естественное начало (Фалес, Демокрит). Данный
этап развития познания получил название натурфилософского. (Философия природы - умозрительное истолкование се как единого целого.) Познание в эту эпоху характеризовалось выделением и описанием наиболее общих и существенных сторон и явлений природы, общества и мышления, происходили собирание, систематизация фактов, накопление эмпирического материала, что
привело к установлению некоторых положений, принципов и описательной
формулировке ряда законов - начало возникновения отдельных областей
знаний - логики (Аристотель), геометрии (Эвклид), механики (Архимед), астрономии (Птолемей) (IV—II вв. до н.э.).
Средневековье. Господство религиозно-мистического мировоззрения затормозило процесс познания. Наиболее важные достижения в эту эпоху связаны с
4
Арабским Востоком и Средней Азией (Ибн-Сина, Ибн-Рушд, Бируни) (XI-XII в.). В Европе госпо/1Ствовала схоластика: попытки дать научно-теоретическое обоснование религиозному мировоззрению в различных его проявлениях. Схоластика способствовала формированию и развитию культуры формального мышления и искусства теоретических споров и дискуссий. Средневековая алхимия - эмпирическое изучение химических веществ; средневековая астрология - постоянное наблюдение за небесными телами, что способствовало развитию материальной базы
астрономии.
Эпоха Возрождения. Эксперимент становится ведущим методом исследования и радикально расширяет сферу познаваемой реальности, тесно соединяя теоретические рассуждения с практическим «испытанием» природы. В XVI-XVII в.
произошла первая научная революция (Галилей, Коперник, Гарвей, Декарт, Гюйгенс, Ныогон и др.). Механистический материализм в свете законов механики
объяснял суть не только физических и химических, но и биологических явлений
(Ламегри, Борслли и др.).
XVIII - начало XIX в. Накоплен и систематизирован обширный материал в
конкретных областях естествознания (Эйлер, Ломоносов, Лаплас), предметом
изучения которого были явления действительности.
Новые революционные перемены в науке - XIX в. Открытие закона сохранения и превращения вещества и энергии (Майер, Джоуль, Гельмгольц), клеточного строения растительных и животных организмов (Шлейден, Шванн), законов
эволюции органического мира (Дарвин), периодической системы элементов
(Менделеев).
Конец XIX - начало XX в. Ломка классических представлений о реальном
мире в связи с открытием электрона, рентгеновского излучения, радиоактивности
и других явлений, необъяснимых на основе механистического мировоззрения.
Новая революция в науке началась в физике (Планк, Эйнштейн) и охватила все
основные ее отрасли.
20-30-е годы XX в. Развитие квантовой механики; в биологии сформулирована теория уровней организации живых систем и др.
50-е гг. XXв. Развитие науки обусловило НТР.
1.3. Классификация наук
«Классификация - это система соподчиненных понятий в любой области
знания и человеческой деятельности, система, используемая как средство для установления связей и точной ориентировки во веем многообразии сложившихся
понятий и соответствующих им групп (классов) объектов» (Якушкин, 1973).
Классификация фиксирует закономерные связи между классами объектов,
определяет их место и основные свойства в целостной системе, служит средством
хранения и поиска информации (например, в биологической систематике).
Уровни и характер связей между науками определяются: 1) предметом;
2) методом; 3) условиями познания объектов; 4) целями и задачами наук; 5)
практическим значением и другими факторами.
Науки подразделяются на фундаментальные и прикладные.
Фундаментальные науки имеют своей целью познание материальных основ
5
и объективных законов движения и развития природы, общества и мышления как
таковых безотносительно к их практическому использованию.
Непосредственные задачи прикладных наук заключаются в разработке на
базе достижений фундаментальных наук не только конкретных познавательных,
но и прикладных проблем. Поэтому показателем эффективности результатов исследований в области прикладных наук служит не только получение истины, но и
их непосредственное практическое значение. На стыке прикладных наук и практики возникает специальная область исследования, называемая разработками, в
процессе которых результаты прикладных наук реализуются в виде технологических процессов, конструкций, промышленных материалов и т.п.
Общая классификация наук: естественные (объект - природа: неорганическая, органическая, человек); гуманитарные (объект - человек, общество, мышление); технические (на стыке естественных и социальных).
Классификация наук имеет важное практическое значение, так как она является теоретической основой многих отраслей деятельности. Она способствует
решению вопросов, связанных с формированием структуры научных учреждений
на различных уровнях их организации и взаимосвязей, планированием и координацией исследований в различных областях науки, установлением связей между
теоретическими, прикладными науками и практикой, разработкой учебных планов и стандартов для вузов, определением содержания учебников и учебных пособий, написанием трудов энциклопедического характера, организацией библиотечного дела и библиотечной классификации и т.п.
1.4. Методологии и методы н а у ч н о г о познания
Методология в широком смысле - это учение о структуре, логической организации, средствах и методах деятельности. Обычно под методологией понимают
прежде всего методологию научного познания, которая представляет собой совокупность теоретических положений о принципах построения, формах и способах
научно-познавательной деятельности (Спиркин, Юдин, 1974).
В общем плане различают философскую и специально-научную методологию. Последняя в свою очередь делится на уровни - общенаучный и конкретнонаучный. Каждому уровню методологии соответствуют определенные методы
познания.
По В. Ф. Сержантову (1974), методология - прежде всего совокупность
функционирующих в данной научной области принципов самого понимания закономерностей реального мира, использования методов исследования и их взаимной связи, истолкования понятий науки со-стороны их логической формы, общего философского анализа, построения теорий и понимания исходных основ
данной науки.
Методологию можно рассматривать и как определенную систему основополагающих идей. Главной функцией научной методологии являются внутренняя
организация и регулирование процесса познания и практического преобразования
объективной реальности. Методология науки устанавливает и характеризует логические связи между предметом, целью, задачами, методами и методиками на6
учного исследования, определяет постановку проблем, последовательность их
решения и теоретическую направленность объяснения результатов. При этом
уровень анализа и обобщения зависит от природы явлений.
Методы философской методологии - индукция и дедукция. Современная
общенаучная методология содержит такие концепции, как системный подход, общая теория систем, системный анализ и другие виды системных методов.
Методы кибернетики - науки о формах и средствах управления, связи и переработки информации при организации и реализации целенаправленных действий в машинах, живых организмах, обществе.
*
Методы математического аппарата (например, математической статистики).
Моделирование - исследование на моделях процессов и конструкций, которые
трудно или невозможно исследовать в естественных условиях, и сведение результатов исследования существенных свойств одного явления путем изучения
свойств другого явления, имеющего иную природу. Моделировать можно свойства любых объектов, включая сложные биологические системы.
Мыслительный эксперимент основан на системе мыслительных, практически неосуществимых приемов, проводимых над идеальными объектами. Будучи
теоретической моделью реальных экспериментальных ситуаций, мыслительный
эксперимент проводится в целях выяснения согласованности основных принципов теории.
Принципы ряда наиболее распространенных общенаучных методов исследования природы - описательный, сравнительный, экспериментальный и исторический - являются выражением принципов системного подхода.
Уровень конкретно-научной методологии представляет совокупность конкретных концепций (теорий) и методов научного исследования в различных областях наук.
«Метод - это способ, путь исследования или теория, представляющие собой совокупность приемов научного исследования, включая анализ, теоретическое объяснение материала, выводы и операции по практическому или теоретическому освоению действительности, в целом подчиненные решению конкретнонаучных задач» (Спиркин, 1974).
Теория в широком смысле - целостная система знаний, комплекс взглядов,
представлений, идей, направленный на истолкование и объяснение какого-либо
явления; в более узком и специальном смысле - это высшая, самая развитая форма
организации научного знания, дающая целостное представление о закономерных,
существенных связях в определенной области реального мира (Швырев, 1978).
Конкретно-научная методология осуществляет синтез как внутри частных
наук, так и при их взаимодействии. Например, рассмотрение многих биологических явлений возможно на базе методологии современной физики.
Между уровнями исследования и методами существует закономерная связь:
эмпирическому уровню исследований свойственны сравнение, измерение, индукция, дедукция, анализ, синтез, а теоретическому - гипотеза, моделирование,
идеализация, абстракция, обобщение, мыслительный эксперимент и другие методы и формы изучения действительности.
Непосредственный научно-практический уровень познания - методика и
техника исследования. Они представлены большим многообразием инструментальных и логических приемов и средств изучения конкретных свойств объектов
и явлений. В экспериментальных науках методика оснащается самым современным оборудованием и аппаратурой. Рассматриваемый уровень исследований находится на границе непосредственного взаимодействия субъекта и объекта. Методика как исходный способ познания обеспечивает возможность установления
адекватной связи с объектом сообразно действующей закономерности и таким
образом позволяет получить объективные данные о его свойствах.
С помощью методики решаются частные стороны вопроса, более узкие конкретные задачи исследования. Методика обеспечивает получение определенных
фактов, т.е. конкретного результата, который отражает отдельные стороны изучаемого объекта (регистрация температуры тела, давления крови, показателей работы сердца и т. п.). Характерной стороной методики является конкретный технический принцип и способ регистрации определенного жизненного проявления
изучаемой функции соответственно ее природе. Метод же - принципиально более
общий подход к решению основных задач научного познания. Он включает также
теорию и опирается на совокупность методик, позволяющих изучить основные
существенные стороны исследуемого объекта или явления.
Науке присущи эмпирический и теоретический уровни познания и организации исследований. Эмпирические исследования проводятся опытным путем, их
результаты - конкретные факты, которые констатируют существенные количественные и качественные признаки и свойства изучаемых объектов и становятся носителями элементарного знания. Относительное постоянство эмпирических характеристик и связей между ними в изучаемых объектах, многократно регистрируемых в опыте, выражается с помощью эмпирических правил и законов, часть
которых имеет вероятностный характер.
На эмпирическом уровне познания формируется ряд прикладных наук, достижения которых внедряются в практику или способствуют развитию теоретического уровня познания. Например, па базе теоретической и прикладной физики
возникли такие науки, как физика металлов, физика полупроводников и др. Внедрение их результатов в практику стало основой для развития практических прикладных наук - металловедения, полупроводниковой технологии и т.п. Посредством разработок устанавливается прямая связь этих наук с производством. (Все
технические науки относятся к прикладным.).
Разработка теории - обязательное условие научного знания. Теоретический уровень научного знания основан на идеальном отражении эмпирического
материала в виде определенных законов или теорий. Теоретическое объяснение
осуществляется как качественным, так и количественным (с помощью математического аппарата) путем. Теории свойственны объединение и обобщение фактов
посредством выделения в них наиболее существенного, общего и целенаправленное влияние на постановку и ход дальнейших исследований. Для ряда наук теоре8
гичсский уровень исследований реален без эмпирических исследований (напр.,
математика и некоторые другие науки).
В настоящее время на долю фундаментальных наук приходится примерно
20 % всех исследований, а прикладных - 80 %. Фундаментальные науки развиваются с опережением, благодаря чему создастся теоретическая база для прикладных наук. Цикл: фундаментальные исследования - прикладные исследования разработка - внедрение.
1.5. Организация н а у ч н ы х исследований
Наука располагает:
1) мощной материально-технической базой - техникой, зданиями, вычислительными центрами, экспериментальными заводами, опытными станциями, испытательными полигонами и другим;
2) существенными познавательными элементами науки - научными идеями,
гипотезами, фактами, средствами материализации научных идей - книгами,
статьями, картами, графиками, таблицами, чертежами, методиками и материальными средствами наблюдения эксперимента и фиксации результатов исследования, совокупностью методов и так далее;
3) символическими средствами - научной терминологией, системой мер,
научной символикой, различными формами «технического языка» (графики, чертежи, кимограммы, бланки самописцев, перфокарты);
4) идеальными средствами - логикой и методологией науки; средствами
контроля, оценки, санкций и поощрений - ученые звания, авторские дипломы,
гарантия авторских прав;
5) информационными центрами, отделами, библиотеками, научными школами, системой подготовки научных кадров.
1.6. Особенности организации науки на современном этапе
Особенностями организации науки на современном этапе являются:
1) создание новой теории элементарных частиц в физике; исследование генетического кода в биологии; разработка релятивистской теории нестационарной
расширяющейся Вселенной и открытие принципиально новых космических объектов (квазаров, пульсаров и т.д.); развитие кибернетики; исследования в области
сверхнизких и сверхвысоких температур и давлений;
2) широкое применение ЭВМ в научных исследованиях и практике; автоматизация и химизация производства; использование атомной и термоядерной энергии; освоение и использование космического пространства;
3) «информационный взрыв» масштабы научной деятельности удваиваются
примерно каждые 10 лет. «Наука движется вперед пропорционально массе знаний, унаследованных сю от предшествующего поколения» - Энгельс;
4) прогрессирующая дифференциация науки отрасли которой первоначально формировались по предметному признаку - изучались самые общие типы физических, химических, биологических явлений.
Например, классический путь дифференциации биологических наук по
предметному признаку основан на выделении и познании самых общих законов
9
строения и связей, присущих базисным биологическим явлениям природы. На
такой основе возникли и развивались зоология, ботаника, анатомия и другие. В
дальнейшем - появился проблемный принцип дифференциации наук. Ставится
проблема, для решения которой необходимы: углубленная дифференциация наук,
более узкая специализация целей, задач, методов, форм и средств познания по
предметно-проблемному или проблемному признаку (внешнее описание явлений
живой природы (животного и растительного мира); углубленное изучение видов,
организмов, органов, тканей, клеток, органелл, надмолекулярных структур, молекул, атомов и связей между ними). Это находит соответствующее отражение в
структуре современной биологической науки.
В биологии усиливается влияние математических, физических и химических методов исследования. Например, изучение физико-химических процессов
позволяет вскрыть элементарную сущность биологических процессов. С помощью математики изучаются точные количественные закономерности, являющиеся общими для различных явлений. Однако нельзя сводить всю биологию к математическим методам (формализации и характеристики лишь количественных параметров явлений), либо к физико-химическим.
1.7. С и с т е м н ы й подход и к л а с с и ф и к а ц и я систем
Материальные системы - самый общий тип систем, представляющий собой целостные совокупности материальных объектов. Материальные системы
разделяют на неорганические и живые системы. К неорганическим относят физические, химические и другие системы, а к живым - все бесчисленное многообразие животных и растительных форм, населяющих Землю, начиная от простейших
и кончая самыми сложными биологическими объектами (организмы, популяции,
виды, экосистемы).
Абстрактные системы представляют собой продукт человеческого мышления: понятия, гипотезы, теории и их смена в процессе познания, теоретические
обобщения систем различного типа.
По другим критериям выделяют статичные и динамичные системы. Основные параметры и свойства статичной системы со временем остаются неизменными (их изучает физика). Общее свойство динамичной системы - изменение ее состояния во времени (живые организмы), Динамичные системы разделяют на однозначно детерминированные и вероятностные (стохастические). В первых значения переменных распределяются однозначно в любые моменты времени, во
вторых - по случайному принципу.
По характеру взаимодействия с внешней средой системы делят на закрытые и открытые. Закрытые подразделяют на изолированные (не обмениваются с
внешней средой ни веществом, ни энергией, например калориметрическая бомба
Бертло) и замкнутые (обмениваются с внешней средой только энергией при отсутствии вещественного обмена). Открытые системы обмениваются с внешним
миром и веществом, и энергией. Все живые организмы являются открытыми системами.
10
2. ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
2.1. У р о в н и о р г а н и з а ц и и ж и в о й п р и р о д ы
Существует
пять
основных
уровней
организации:
молекулярногенстический, клеточный, онтогенетический (организменный), популяциоиновидовой и биогсоценотический, или биосферный (Назаров, 1975).
Самостоятельно существующей универсальной единицей растительного и
животного мира, функционирующей в неразрывной связи с окружающей средой,
является организм. Всякому организму, как простому (одноклеточному), так и
сложному (многоклеточному), свойственна определенная структурная организация. У одноклеточных организмов молекулярный уровень организации (организация нуклеиновых кислот, белков и т.д.), а также надмолекулярный - клеточный
(мембрана, цитоплазма, ядро, органеллы). В процессе эволюции возникли многоклеточные организмы, одним из ведущих направлений развития которых является структурная и функциональная дифференциация и специализация клеток. Одновременно происходит их структурное, морфологическое и функциональное
объединение клеток в ткани. Различные ткани приобретают способность выполнять определенные биологические функции. В данном случае говорят о тканевом
уровне структурной и функциональной организации живого организма.
Образование тканей неразрывно связано с формированием органов, представляющих собой анатомические части тела, для которых присущи определенное структурное и функциональное объединение тканей различного происхождения. Органы - специализированные рабочие аппараты, выполняющие сложные
функции для обеспечения целостности организма. Совместная согласованная работа органов обеспечивается путем структурного и функционального объединения их в систему органов. Системная регуляция функций осуществляется на основе сложных (например, нейрогуморальных) механизмов деятельности целостного организма. Это системный уровень структурной и функциональной организации целостного организма.
На популяционно-видовом уровне изучают элементарную единицу эволюционного процесса - популяцию, способную длительно существовать во времени
и пространстве, самовоспроизводиться и трансформироваться" путем преимущественного размножения наиболее приспособленных особей, имеющих генетические различия.
На биогсоценотичсском и биосферном уровнях (изучают науки биогеоценология, экология, биогеохимия и др.) предметом исследования являются процессы, происходящие в биогеоценозах (экосистемах), которые представляют собой элементарные структурные и функциональные единицы биосферы. Биогеоценоз - совокупность различных популяций, существующих в определенной среде и образующих в единстве данное многовидовое сообщество. Биогеоценоз является результатом интеграции составляющих его звеньев в пределах определенного местообитания - биотопа. В сложных комплексах биотических и абиотических компонентов первичными продуцентами органического вещества служат
фотосинтезирующие растения и хемосинтезирующие бактерии. В биогеоценозах
И
протекают вещественно-энергетические круговороты, являющиеся результатом
совокупной жизнедеятельности организмов при взаимодействии их друг с другом
и внешней средой. В сумме они составляют биосферный круговорот.
Исследования структуры и функций, свойственных разным уровням организации живых организмов, сопряжены с применением комплекса различных методик исследований и инструментальной техники.
22. Общсбнологические методы и принципы изучении живых организмов
Общебиологическими методами исследования являются: описательный,
сравнительный, экспериментальный и исторический.
Описательный метод. Принципы и методы исследования, используемые в
систематике, в полной мере характеризуют описательный метод, расцвет которого в биологии неразрывно связан с трудами К. Линнея.
Сравнительный метод включает сравнительную анатомию, ботанику, зоологию (Д. Везалий, П. Белой, XVI в.); сравнительную морфологию (Ж. Кювье,
Ж. Сснт-Илер, начало XIX в.). Развитие сравнительного метода в биологии многим обязано новой дисциплине - палеонтологии, одним из основоположников
которой был Ж. Кювье. Прогрессу сравнительного метода способствовали открытия Ч. Лайсля в геологии. Метод основан на изучении и сопоставлении типичных
признаков и свойств исследуемого биологического объекта или их совокупности
в онто- и филогенетическом аспектах.
Экспериментальный метод построен на опытах, с помощью которых изучаются механизмы функций, процессов, протекающих в организме, тканях, клетках и их структурных элементах. В. Гарвей (XVII в.) открыл кровообращение. На
базе экспериментального метода сформировались и развиваются физиология,
биохимия, цитология, генетика, биофизика, молекулярная биология и др.
Исторический метод позволяет познавать процессы развития путем обобщения совокупности научных сведений о настоящем и прошлом живой природы,
взятых из разных областей биологии и смежных с ней дисциплин. Основателем
данного метода в биологии является Ч. Дарвин. На базе исторического подхода и
принципа детерминизма он открыл законы эволюции органического мира - изменчивость, наследственность, естественный отбор. Эти методы в большинстве
биологических наук используются одновременно, в комплексе (эволюционная
физиология, биохимия, биоценология). В каждом конкретном случае необходимы
наблюдение, сравнение, измерение, эксперимент, объяснение биологического
значения полученных результатов.
Системный подход объединяет в единое целое принципы и средства описательного, сравнительного, экспериментального и исторического методов и существенно расширяет их возможности.
2.3. С т р у к т у р а и задачи биологической н а у к и
Биология - совокупность наук о живой природе. Предметом ее изучения
являются основные стороны жизни как формы существования высокоорганизованной материи; строение, функции живых организмов и их природных сообществ, распространение, происхождение, развитие живых существ, их связи друг
с другом и с внешней средой.
12
Современная биология характеризуется многоплановой структурой. Это
объясняется значительным разнообразием форм, методов и задач изучения животного и растительного мира и их сообществ. Вместе с тем очевидна условность
классификации ряда дисциплин в том смысле, что близкие по предмету биологические науки изучают разные стороны и свойства живого вещества на разных
уровнях его организации.
Ботаника, зоология, физиология и анатомия.
Систематика животных, систематика растений.
Г истология, цитология, физиология животных, физиология растений (изучение структуры и функций живых организмов).
Микробиология, гидробиология (выделены по объекту исследования).
Генетика, биология индивидуального развития (включая эмбриологию),
теория эволюции. Функциональная, или сравнительная, морфология, сравнительная физиология, сравнительная анатомия и другие.
Синтетические дисциплины, цитофизиология, цитохимия, гистохимия, эмбриофизиология, биохимия, биофизика, биокибернетика, бионика, биометрия,
биотехнология, иопуляционно-видовая биология (систематика, биогеография,
общая и физиологическая экология животных и растений), биогеоценология.
Новые науки: радиобиология, молекулярная биология и т. д.
Решение практических вопросов и проблем: промышленная микробиология,
техническая биохимия, защита растений, растениеводство, животноводство, охрана природы, селекция, медико-биологические дисциплины - паразитология, иммунология, космическая биология.
Изучение человека: антропология, генетика, экологическая физиология человека, биохимия человека, физиология трудовых процессов, космическая физиология, инженерная психология, физиологическая психология.
Специальные дисциплины внутри основных биологических на^к. Например,
физиологию человека и животных делят на общую, сравнительную, эволюционную, специальную (частную). Специальная физиология далее подразделяется на
физиологию клетки, нервно-мышечную, центральной нервной системы, сенсорных систем, электрофизиологию, возрастную, эволюционную, нейрофизиологию.
Биохимию подразделяют (по объекту) на биохимию микроорганизмов, растений,
животных и человека.
По if елям исследования - статические (анализ химического состава организма), динамические (превращения веществ) и функциональную (химические
процессы, лежащие в основе функций).
Конкретные науки - энзимология, витаминология, эволюционная и сравнительная биохимия, биоорганическая химия.
Усилия в современной биологии сосредоточены на решении следующих
проблем:
- познание механизмов физиологических, генетических, иммунологических
процессов жизнедеятельности;
- выведение высокопродуктивных сортов растений, пород животных и
культур микроорганизмов, создание новых биологически активных веществ, в
том числе пестицидов;
13
- разработка биотехнологических процессов производства продукции, используемой в медицине, сельском хозяйстве и промышленности;
- дальнейшее освоение космического пространства в интересах науки, техники и хозяйства.
2.4. Размеры биологических структур и методы их изучения
Изучение живой функционирующей системы требует применения таких
методов и в таких условиях, при которых не вносились бы изменения в изучаемую структуру или функцию. Для каждого уровня организации приемлемы собственные, наиболее адекватные методы изучения структуры.
Размеры биологических структур предъявляют определенные требования к
разрешающей способности приборов, которые используются в методиках исследования (таблица).
Таблица
Связь разделов биологии с разрешающей способностью приборов
Размер
Раздел биологии
Структура
Метод изучения
глаз и простые
0,1 мм и
анатомия
органы
линзы
больше
световые
гистология
ткани
100-10 мкм
микроскопы
клетки,
микроскопия
цитология
10-0,2 мкм
бактерии
поляризационный и
клеточные
субмикроскопическая
электронный
компоненты,
200-1 нм
морфология
микроскопы
вирусы
расположение
молекулярная
рснтгеностру кту pi i ы й
молекул и
Менее 1 нм
биология
анализ и пр.
атомов
При изучении макро- и микроструктуры необходимый этап - выделение соответствующих компонентов и их предварительная обработка. Для этого используют разнообразные подходы: хирургическое отделение органов, тканей или их
частей, фиксацию, лиофилизацию, изготовление срезов со специальным окрашиванием, микрохирургию, выделение субклеточных структур путем гомогенизации
и центрифугирования, выявление молекулярного и атомного строения компонентов содержимого клетки.
2.5. Возможные о ш и б к и п р и методологическом анализе биологических
проблем
Усложнение научного познания биологических явлений сопряжено с некоторыми негативными последствиями субъективного характера. Иногда естественно-научное содержание проблем и научные противоречия, возникающие при
их решении, возводятся до уровня философских проблем и противоречий (Т. Д.
Лысенко и др.). Ясно, что конкретные вопросы современной науки должны решаться научными методами, а не путем философской аргументации. История развития генетики и физиологии знает примеры ложно-диалектического решения
14
научных противоречий вследствие ошибочного методологического подхода к
разработке и определению перспектив исследования наиболее актуальных проблем в этих областях.
В биологических исследованиях важны определенные соотношения между
абстрактным и конкретным или между специальными биологическими и общенаучными (например, математическими) методами, Преувеличение роли последних
приводит к бесплодной формализации исследований и их результатов. Формализация в биологии может быть также следствием преувеличения философского материала при анализе научных вопросов.
Возможно и другое - биологизация проблем. Например, при изучении физиологии мозга необходимо учитывать социальные факторы и причины. В свою
очередь рассмотрение сущности биологических явлений в свете социальных категорий приводит к социологизации проблем биологии.
3. П О С Т А Н О В К А И ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
3.1. Цель, основные требовании и задачи эксперимента
Целыо любого эксперимента является получение информации об исследуемом объекте. Основным требованием при организации эксперимента- является
минимизация времени и числа испытаний при сохранении требуемой достоверности результатов. Экспериментальные данные могут накапливаться либо путем
пассивного наблюдения, либо с помощью активного эксперимента. Активный
эксперимент позволяет быстро вскрывать закономерности, находить оптимальные режимы функционирования объекта.
Широкое применение экспериментальных методов исследования привело к
созданию теории экспериментов, призванной дать экспериментатору ответы на
следующие вопросы:
- как нужно организовать эксперимент, чтобы наилучшим способом решить
поставленную задачу (в смысле затрат времени и средств или точности результатов);
- как следует обрабатывать результаты эксперимента, чтобы получить максимальное количество информации об исследуемом процессе, объекте или явлении;
- какие обоснованные выводы можно сделать об исследуемом объекте по
результатам эксперимента.
3.2. Классический м н о г о ф а к г о р н ы й эксперимент
Основой для развития теории экспериментов служит многофакторный регрессионный анализ. В начальный период развития теории эксперимента (в 30-х
годах XX столетия) для приближенного решения подобных многофакторных задач использовали так называемые классические планы проведения эксперимента.
Основная идея использования такого плана заключается в том, что все независи15
мые факторы x-, кроме одного, например Х\, полагают постоянными, т.е. придерживают на постоянном уровне, а изменяют, варьируют только один фактор, то
естьл'1 и фиксируют результаты испытаний по к а ж д о й функции^,. Далее этан испытаний продолжается с той разницей, что изменяется следующий параметр (например хг), а все остальные фиксируются, и так далее. Изучая результаты таких
испытаний, определяли, какой из факторов х,- оказывает наибольшее влияние на
функцию у-1 и какая комбинация значений, каких факторов х, является наиболее
желательной.
Применение такого метода требует проведения значительного количества
опытов, больших затрат времени и средств. По существу, многофакторный эксперимент но классическому плану представляет собой громоздкую последовательность однофакторных экспериментов. Существенным недостатком является то,
что данный метод применим лишь тогда, когда исключены взаимодействия
(мультиколлинеарность) факторов между собой. Кроме того, вычислительная
процедура разработки математических моделей очень громоздка даже с использованием ЭВМ (вручную их вообще не возможно рассчитать).
Классические планы проведения многофакторных активных экспериментов
в настоящее время реализуются исключительно редко - при решении очень простых задач невысокой точности, а также в случае, если инженер (исследователь)
незнаком с современной теорией планирования эксперимента.
Указанные недостатки снимаются при проведении многофакторных активных экспериментов с использованием их научного планирования. Под этим понятием обычно понимают процедуру математически строго обоснованного выбора
числа экспериментов и последовательности их проведения, необходимых для решения поставленной задачи с требуемой точностью.
3.3. Общие сведения о н а у ч н о м п л а н и р о в а н и и эксперимента
Основная идея научного планирования эксперимента заключается в том,
что объект исследования (технологический процесс) представляется в виде «черного ящика» (рисунок). На первом этапе исследования предполагается, что экспериментатор ничего не знает о внутренней структуре исследуемого объекта. Он
только меняет входы (уровни управляемых факторов х,) в «черный ящик» и регистрирует реакцию (отклик) параметров оптимизации (выходных параметров) jv
Управляющие параметры х,- представляют собой независимые переменные,
которые можно применять с цслыо управления выходными параметрами объекта.
К выходным параметрам (параметрам оптимизации, функциям отклика) у относятся совокупность контролируемых или вычисляемых параметров, характеризующих состояние объекта. Возмущающие действия \v оказывают влияние на
объект, но не могут быть измерены и поэтому проявляют себя как случайные величины или случайные функции времени. Следовательно, одной из основных задач эксперимента является выявление взаимосвязей между входными и выходными параметрами и представление их виде регрессионной математической модели.
t
г
z
16
Возмущающие действия
W|
Входные факторы
W
z
«Черный ящик»
Хк
Рисунок - Схематизация эксперимента
Сущность метода состоит в том, что при проведении э к с п е р и м е н т о в происходит целенаправленное одновременное изменение (варьирование) всех входных
факторов Xi по специальному правилу - плану э к с п е р и м е н т а . ^Предварительное
планирование и проведение экспериментов по этим планам обладает рядом существенных преимуществ по сравнению с классическими планами э к с п е р и м е н т а и
т е м более с классической методикой обработки пассивных э к с п е р и м е н т о в :
- резко сокращается число испытаний;
- вся схема исследований протекания технологического процесса оказывается значительно формализованной; они распадаются на логически связанные
этапы;
- план эксперимента определяет четкую стратегию ( п о с л е д о в а т е л ь н о с т ь
действий), позволяющую принимать обоснованные решения после каждой серии
опытов;
- процедура разработки математических моделей значительно упрощается;
- точность математических моделей (их адекватность результатам эксперимента) значительно повышается;
- разработанные математические модели позволяют глубже выявить механизм явления .и определить оптимальные значения сразу всех факторов х, (так как
они действуют на реальный процесс и изменяются одновременно), при которых
значения всех функций оптимизации^, также оптимальны.
Если цель эксперимента состоит в оценке наиболее простым способом
функции отклика, то в такой постановке эксперимент называют интерполяционным, т.е. основанным на интерполяции - нахождении функции по некоторым ее
значениям. Более сложным является экстремальный эксперимент, предназначенный для определения оптимума. Критерий оптимальности формулируется исследователем.
3.4. Планирование активного эксперимента
При планировании активного эксперимента необходимо в к л ю ч и т ь в рас17
смотрение все существенные факторы, которые могут влиять на изучаемый процесс. К факторам предъявляются следующие требования:
- управляемость - возможность установления и поддержания фактора на
выбранных уровнях;
- независимость - возможность устанавливать фактор на выбранном уровне
вне зависимости от уровней других факторов;
- совместимость - все комбинации факторов осуществимы и безопасны.
Однако надо учитывать, что на отклик (выходной параметр) оказывает
влияние довольно большое число других факторов, среди которых есть и неуправляемые.
В процессе экспериментов исследуемые факторы варьируют, а остальные
поддерживают на постоянном уровне. Чтобы исключить влияние неуправляемых
факторов, им задают среднее значение или их раидомизируют, т.е. делают случайными. Рандомизация усредняет по веем опытам действие неуправляемых факторов.
Планирование эксперимента в основном сводится к выбору числа уровней
факторов и определению значения (уровня) каждого фактора в опыте.
Выбранное число уровней р в сочетании с числом факторов к определяет
число возможных опытов п: п = р . Если каждый опыт повторяется т раз, то число образцов соответственно равно тп. Число повторений т может быть выбрано
на основе задания допустимой ошибки и доверительной вероятности.
к
4 . ОРГАНИЗАЦИЯ Н А У Ч Н Ы Х И С С Л Е Д О В А Н И Й С Т У Д Е Н Т О В
4.1. Основные вопросы и задачи планирования и организации исследований
Научно исследовательская работа студентов предусмотрена учебными планами. Это ставит перед ними задачу овладения исходными знаниями планирования и организации научных исследований.
В целом научная работа складывается из трех основных этапов: 1) планирование и организация исследования; 2) проведение наблюдений (исследования в
узком смысле слова); 3) обработка полученных результатов и их теоретический
анализа. Эти этапы неразрывно связаны между собой. Невыполнение или неучет
требований, вытекающих из одного из них, может привести к бесполезной трате
усилий.
На этапе планирования необходимо:
1) определить цель исследования и установить, насколько его объем находится в пределах возможностей, которыми располагает исследователь;
2) наметить число наблюдаемых случаев исходя из положений, лежащих в
основе биостатистики, и из задач исследования;
3) подготовить непреднамеренно (по правилам случайного отбора) экспериментальную и контрольную группы;
4) установить, имеется ли возможность применить метод автоматического
контроля и метод последовательного пополнения опытной группы;
18
5) выявить наличие побочных факторов, которые, наряду с основными,
влияют на объем исследуемых явлений;
6) предусмотреть методы исследования, которые дают возможность количественно определить влияние побочных факторов;
7) выбрать гипотезы о наличии интересующих исследователя закономерностей;
8) выбрать наиболее адекватные методы статистический обработки полученных результатов с целью подтверждения или опровержения гипотезы;
9) составить схему исследований, которая позволит провести сопоставление
полученных результатов между собой и с результатами других авторов;
10) учесть, нельзя ли при накоплении необходимых данных получить и некоторые другие факты без дополнительной затраты времени, труда и материальных средств;
11) провести наблюдение так, чтобы возможно было сразу или позднее обработать весь собранный экспериментальный материал с применением программ
ПЭВМ;
12) определить сообразно объему исследований время, необходимое для
проведения этих научных исследований, а также финансовые средства, кадры,
материальную базу и прочее.
Намеченные планом исследования и задачи определяют пути и методы их
решения.
4.2. Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых
показателей
Важной частью биологического эксперимента является объективная регистрация показателей исследуемых функций. В зависимости от задач исследования
учитывают одновременно один или несколько показателей данной функции. В
более сложных вариантах комплексного исследования возникает необходимость
получения данных о совокупности взаимосвязанных функций. Для точного учета
функциональных показателей необходима объективная количественная оценка на
основе измерений. Большое разнообразие регистрирующих приборов, которые
используются в биологии, можно разделить на несколько категорий.
Кол 1 пар ирую щи с приборы сравнивают измеряемую величину с мерой или
образцом (например, весы). Показывающие приборы показывают значение измеряемой величины в момент измерения визуально по указателю (термометр, барометр, вольтметр). Самопишущие приборы регистрируют измеряемую величину в
системе координат как функцию времени (осциллограф, электроэнцефалограф).
Интегрирующие (суммирующие) приборы дают интегральное значение измеряемой величины, определяемое по счетному механизму (интеграторы импульсов).
Существуют общие технические правила работы-с приборами, соблюдение
которых обеспечивает получение правильных показателей. К ним относятся:
- периодическая калибровка прибора;
- правильное нулевое положение указателя;
- снятие показаний по истечении времени, необходимого для установки
прибора в стабильное положение («прогрева» прибора);
19
- проведение отсчета данных в определенном положении глаза по отношению к плоскости шкалы.
Многие современные приборы для регистрации функциональных показателей организма основаны на преобразовании одного вида энергии в другой, например механической в электрическую и наоборот, электрических потенциалов в
механическое движение регистрирующих перьев самописцев. При правильной
регулировке прибора это не должно искажать сути исследуемых показателей.
Важной стороной биологического эксперимента является вопрос о единицах измерения регистрируемых показателей. Независимо от природы процессов,
принципов действия аппаратуры и других условий регистрации функциональных
проявлений они выражаются в физических и химических единицах по единой
системе (СИ). Это имеет важное значение для систематизации информации с целью сопоставления полученных данных.
Регистрирующие приборы являются лишь частью методик исследования
функций организма. Приборы снабжаются адекватными датчиками, непосредственно воспринимающими сигналы от биологического объекта и передающими их
к регистрирующим приборам.
Регистрация данных. Выбор методики регистрации в целом зависит от ряда
условий: вида (исследуемого объекта), уровня организации живой системы, на
котором осуществляется исследуемая функция, природы явлении, отражаемых
данным показателем (механические, термические, электрические и др.), свойств
изучаемого процесса, принципа работы регистрирующих приборов и других факторов.
Диапазон реальных возможностей получения данных о состоянии организма и его частей достаточно широк. Он лежит в пределах визуальных наблюдений
и простых измерений и записи или фотографирования мембранных потенциалов
или даже движения отдельных ионов через мембрану.
Необходимость воспроизведения картины наблюдаемых фактов и анализа
динамики исследуемых показателей требует протоколирования каждого опыта,
которое дополняет возможности регистрации и учета факторов эксперимента. В
протокол включаются следующие сведения: дату, объект наблюдения, характер
эксперимента, основную задачу и условия его проведения, применяемые воздействия и их основные параметры, исходные показатели исследуемых функций,
время воздействия, параметры реакции объекта на воздействие и другие. В зависимости от особенностей опытов и получаемых результатов структура и содержание протоколов варьируют в широких пределах.
Сведения об объекте должны включать: породу (сорт), возраст, пол, массу,
функциональное состояние (по данным предварительных анализов или визуальных осмотров). При проведении групповых наблюдений каждый индивидуальный объект маркируют, присваивают определенный номер, который вносят в
протокол.
Конкретная задача опыта и основные условия его проведения формулируются кратко и четко. Время воздействия, характер, количественные параметры
используемых воздействий и другие параметры должны учитываться точно и
систематически.
20
Перед серией однотипных опытов полно и четко описывают способ учета
результатов исследования. Приводятся сведения о марке приборов и их основные
технические данные.
Протоколы могут содержать результаты качественного учета некоторых изменений. Может быть смешанный (цифровой и описательный) протокол (например, наряду с количественными данными можно приводить сведения о поведении животного). Наконец, протокол может содержать только цифровые показатели.
Если результаты опыта учитываются способом автоматической регистрации, то протокол: 1) поясняет значения показателей регистрации (сведения о постановке опыта и о технических свойствах прибора); 2) дополняет регистрацию
(дает разностороннюю характеристику условий опыта); 3) связывает отдельные,
произведенные в разное время записи в единое целое, что позволяет выявить более общие закономерности протекания изучаемых процессов.
4.3. Количественная обработка результатов эксперимента
В процессе конкретного исследования, и особенно после его завершения,
необходимы детальный качественный и количественный анализ и систематизация всех полученных экспериментальных данных, их изображение в наглядном
виде для выяснения и подтверждения степени и характера взаимосвязей между
параметрами изучаемых функций и влиянием внешних и внутренних факторов.
Статистическая проверка достоверности
(различий)
экспериментальных
данных. Первичная обработка данных опыта требует одновременно статистического
анализа конечных результатов исследования для подтверждения или опровержения рабочей гипотезы, сложившейся в процессе планирования эксперимента. Методы и приемы биологической статистики подробно описаны в ряде учебных пособий (Рокицкий,
1973; Лакин, 1980, и другие.). Результаты статистической обработки в обязательном
порядке вносятся в таблицы, графики, диаграммы по законченной теме.
Рассчитывают среднее значение, среднее квадратическое отклонение и так
далее.
4.4. Сведение д а н н ы х в таблицу
Различают несколько видов таблиц: таблицы качественных признаков; статистические таблицы; таблицы функций.
В таблицах качественных признаков показана связь явлений и процессов,
не имеющих четких цифровых характеристик.
Статистические таблицы удобны для использования обширного цифрового
материала и в тех случаях, когда нет необходимости акцентировать внимание на
функциональной зависимости изучаемых процессов. В заголовке статистических
таблиц указываются единицы измерения, чтобы в колонках были только столбцы
цифр. При отсутствии цифровых данных в колонках делают прочерк.
В таблицах функций приводится сопоставление процессов, которые можно
представить в виде независимой переменной (аргумента) и зависимых переменных (функций), связанных отношением у = f(x).
Шаг таблицы обычно постоянен для всей таблицы, но при необходимости
21
может меняться. Оптимальная величина шага определяется потребностью достаточно полно отразить функциональную зависимость и в то же время чрезмерно не
удлинить таблицу. Если производилась статистическая обработка данных, ее результаты необходимо включать в таблицу, причем числа должны иметь одинаковую степень точности, при этом числа, имеющие большую точность, округляют
до разряда числа с наименьшей точностью. Числа в таблицах располагают так,
чтобы единицы стояли иод единицами, десятки под десятками и т.д.
Под таблицей часто приводят «легенду» (детальное описание условий опыта и особенностей получения результатов эксперимента), с тем, чтобы таблица
могла восприниматься в целостном виде без обращения к тексту.
Преимуществом таблиц перед текстом, графиком или диаграммой является
их компактность при большом объеме цифрового материала. Однако если необходимо акцентировать внимание на характере протекания процесса и показать соотношение компонентов какой-либо системы, то предпочтение следует отдать
графику или диаграмме.
4.5. Графическое изображение результатов опыта
Взаимосвязи изучаемых объектов могут быть с высокой степенью наглядности показаны на графике. На нем хорошо прослеживается периодичность изменений, максимальные и минимальные значения величин, точки перегиба. С
помощью графика можно представить общий вид функциональной зависимости и
производить расчеты непосредственно но кривой.
Основные требования к построению графиков следующие. Оси координат
вычерчиваются сплошными толстыми линиями без стрелок на конце. По оси абсцисс откладываются значения независимой переменной (например, время), на оси
ординат - величины зависимых функций. Обычно используется прямоугольная
система координат с одинаковой ценой деления. Если график должен заключать
большой диапазон значений, пользуются логарифмической координатной сеткой
с нарастающей ценой деления. При этом следует избегать чрезмерной густоты
линий сетки на графике. В некоторых случаях данные удобнее представить в виде
так называемого полярного графика (кругового).
При построении графика необходимо соблюдать следующие основные правила:
1. Деления шкалы должны быть кратными целому числу единиц, десятков и
т.п. измеряемых величин. Это облегчает нанесение на график найденных значений и их считывание.
2. Цена делений шкалы должна бьпъ выше возможной ошибки измерений в опыте.
3. Следует рационально использовать площадь графика. Шкалу не обязательно начинать с нуля, если числовые данные функции начинаются далеко от
нулевого значения.
4. Масштабы координатной сетки должны подбираться в таком соотношении, чтобы полученная кривая занимала центральное положение между осями координат.
5. Если в опыте было получено небольшое количество цифровых данных и
экспериментальные точки отстоят далеко друг от друга, то на графике их сосди22
няют сплошной ломаной линией. При большом количестве данных и точек, располагающихся в явной функциональной зависимости, их соединяют плавной
кривой линией. В случае заметного разброса экспериментальных точек кривую
проводят через средние точки так, чтобы примерно половина однородных точек
находилась выше кривой, а половина - ниже. Для вычерчивания таких кривых
удобно пользоваться лекалами.
6. С целью сокращения площади графика допускаются перерывы в осях и
координатной сетке.
7. Нежелательно загромождать график многочисленными надписями и обозначениями. Все возможные пояснения и указания выносятся в подрисуночную подпись.
8. Если на графике небольшое число кривых, то их вычерчивают различными линиями (сплошной, точечной, штриховой). При большом количестве кривые
на графике нумеруются. Для выделения отдельных экспериментальных точек могут применяться специальные значки (пустые или заштрихованные треугольники,
квадраты, ромбы и т.д.).
9. На графиках при необходимости изображают результаты статистической
обработки (бары).
4.6. Построение д и а г р а м м
Наиболее часто встречается несколько типов диаграмм. Линейные диаграммы строятся на координатной сетке и схожи по своему характеру с графиками. Отличие заключается в том, что надписи и пояснения на графиках сводятся к
минимуму, а на диаграммах, наоборот, вносятся на рисунок.
Ленточные (столбиковые) диаграммы отображают данные графически в
виде прямоугольников одинаковой ширины, но различных по высоте. Высота при
этом пропорциональна значениям величины. В ряде случаев столбики располагаются не вертикально, а горизонтально, в зависимости от особенностей исследуемых показателей и их динамики.
Секторные диаграммы представляют собой круг, разделенный на секторы.
Площадь последних находится в прямой зависимости от величины отображаемых
параметров. Секторы снабжаются пояснительными надписями и для большей наглядности заштриховываются различным образом или окрашиваются в разный
цвет.
В зависимости от характера материала можно выбрать любой тин диаграммы. Отличительной особенностью всех видов диаграмм является их высокая наглядность, что делает возможным их восприятие даже без обращения к тексту. На
диаграммах могут изображаться данные статистической обработки.
4.7. Изображение результатов исследования в виде схемы, чертежа
Назначение схемы двояко. Во-первых, ввиду наглядности графического
изображения она способствует лучшему пониманию материала, излагаемого в
тексте, иллюстрирует его. Во-вторых, схема несет информацию о составных частях, компонентах какой-либо системы, конструкции. Отдельные элементы системы обычно изображаются в виде геометрических фигур с обозначениями всех
связей между ними. Внутри фигур помещают надписи, цифры или буквы. По23
следние расшифровывают в тексте или в подписях к иллюстрациям. Для начертания фигур удобно использовать специальные трафаретные линейки.
В зависимости от характера излагаемого материала схемы могут различаться по назначению. Типов схем очень много - структурные, функциональные,
принципиальные, монтажные, блок-схемы установок, схемы подключения и т.д.
В отличие от схемы чертеж детально воспроизводит конструкцию узлов,
аппаратов, приборов и др. Требования к выполнению чертежа в единой системе
конструкторской документации представлены в соответствующей литературе.
4.8. П р и м е н е н и е ф о р м у л
Представление результатов опыта в виде формулы в наиболее точном и
кратком виде характеризует функциональную зависимость; абстрактность математической формулы дает возможность легко оперировать понятиями, а также
позволяет проводить дальнейшие математические вычисления. Эмпирические
формулы подбирают, пользуясь данными опыта. Один из способов составления
формулы заключается в подборе констант и коэффициентов в выражении простой зависимости.
В ряде случаев формулы выводятся путем анализа графиков, построенных
на основе экспериментальных данных.
5. М А Т Е М А Т И Ч Е С К О Е П Л А Н И Р О В А Н И Е ЭКСПЕРИМЕНТА
5.1. П р е д п л а н и р о в а н и е
Планирование эксперимента предполагает, что метод отбора экспериментальных данных может повлиять на результаты эксперимента и их интерпретацию. Экспериментатор, желающий применить методы планирования, должен
сформулировать свою задачу так, чтобы она соответствовала некоторой математической конструкции, формирование которой и есть задача иредпланирования.
Существенными частями этой конструкции являются факторы, факторное пространство, отклики и модель.
Выделяют пять способов проведения научных исследований (Кокс, Снслл,
1984). Анализ данных, полученных разными способами, может проводиться одинаковым образом (например, регрессионным анализом), но эти способы будут
влиять на интерпретацию результатов анализа. Только один из этих способов назван экспериментом.
Эксперимент (или активный эксперимент) - такое научное исследование,
когда наблюдаемая система полностью определена исследователем и контролируется им (Кокс, Снслл, 1984). Это значит, что зафиксированы все входы в
систему и выходы из нее, определены все возможные воздействия на систему, которые проводит экспериментатор. При каждом воздействии определяется (измеряется) состояние выхода. В этом случае можно сказать, что изменение состояния
выхода есть результат изменения воздействия на систему.
Пассивный эксперимент отличается от активного возможностью воздсйст24
вовать лишь на некоторые входы системы. Можно только определять состояние
входов, за которыми можно следить, но не управлять ими. Входы системы обычно называют факторами (или независимыми переменными), измеряемые состояния выходов - откликами или зависимыми переменными. Определение факторов
откликов и связи между ними и есть задача предпланирования.
5.2. Требования к факторам. Факторное пространство
Факторы могут быть грех типов: управляемые, контролируемые и неконтролируемые. Это значит, что теория планирования налагает менее жесткие условия на эксперимент.
Управляемые факторы - те, которые по воле экспериментатора могут поддерживаться на определенном уровне, например, определяется влияние состава
корма на рост животных (составом корма экспериментатор может управлять).
Кроме того, на рост животных может влиять, например, число солнечных дней за
данный период - это контролируемый фактор, но не управляемый (экспериментатор может только фиксировать его). Возможно, что на рост также влияет происхождение животных (виварий, из которого они поступили) - этот фактор может
быть управляемым, либо контролируемым, а может быть и неконтролируемым.
Размерность факторного пространства (или пространства независимых переменных) определяется числом управляемых факторов. Точками этого пространства будут векторы, координатами которых будут значения управляемых факторов. Размерность факторного пространства может быть меньше числа управляемых факторов, например, если некоторые факторы поддерживаются на постоянном уровне. Поэтому размерность факторного пространства в конкретном эксперименте определяется числом тех управляемых факторов, которые изменяются в
некотором интервале.
Границы факторного пространства определяются в первую очередь интервалами изменений факторов. Если имеются всего два фактора х\ и х , первый изменяется на отрезке [а\,Ь{\, второй - [а ,Ь [, то факторное пространство - прямоугольник на плоскости с координатами вершин (а\,а ) №1^2), (a\,b ), (b\,b ). При
этом может оказаться, что сами факторы связаны функциональной зависимостью.
Например, если х\ и х - компоненты смеси и каждая компонента меняется на отрезке [0,100] (в процентах), то при этом х\+х = 100. В этой ситуации размерность
факторного пространства снижается - это будет отрезок [0,100].
Для определения факторного пространства, как уже говорилось выше, нужно выделить управляемые факторы, то есть факторы, значения которых экспериментатор может фиксировать и поддерживать на заданном уровне. Задача фиксации уровня фактора - это фактически задача точности измерения. Для управляемого фактора предполагается, что точность измерения очень высока, ошибка
практически отсутствует. Если ошибка измерения высока, фактор нужно либо отнести к разряду неконтролируемых, либо воспользоваться специальными методами анализа. Методы планирования эксперимента предполагают включение в
эксперимент неконтролируемых факторов.
Если предполагается, что условия проведения отдельных опытов могут
быть неодинаковы (это и означает, что имеются неконтролируемые факторы), то
2
2
2
2
9
2
2
2
2
25
нужно постараться провести эксперимент таким образом, чтобы каждый отдельный опыт мог с равной вероятностью оказаться в любых условиях. При этом говорят, что влияние неконтролируемого фактора на отклик было рандомизировапо.
Присутствие в эксперименте, кроме управляемых, еще и контролируемых
факторов позволяет воспользоваться методами планирования эксперимента, но
накладывает существенные ограничения на интерпретацию экспериментальных
данных.
План эксперимента - это набор воздействий на вход системы, т.е. набор точек в факторном пространстве, в которых проводится регистрация выходов.
5.3. Связь отклика с ф а к т о р а м и
Отклик или выход из системы может быть не один. Мы ограничимся случаем одного отклика. Обычно в планировании эксперимента предполагается, что
это количественная величина, измеряемая с ошибкой, и многие задачи планирования эксперимента связаны с минимизацией влияния этой ошибки.
В принципе возможен качественный отклик системы, в этом случае возникает вопрос: есть ли ошибка измерения? Например, сравниваются два способа ведения хирургической операции. Отклик - качественная переменная, принимающая два значения: «хорошо», если в течение года у больного не было рецидивов,
и «плохо» в противоположном случае. Предположим, что рецидив определяется
по анализу крови, который делают регулярно и без ошибок. Тогда и этот отклик
можно измерить без ошибки. Однако здесь разумно интерпретируемым откликом
будет не сама измеряемая величина, а оценка вероятности наступления рецидива
не ранее чем через год для популяции, из которой взята выборка больных. Ошибка в измерении вероятности возникает за счет того, что измеряется не вся популяция больных, а только выборка из нес. Это другой путь возникновения ошибок
измерения.
Как же выбирать интервал изменения фактора? Если этот интервал взять
очень маленьким, то может оказаться, что изменение отклика будет мало и сравнимо с ошибкой измерения отклика. Фактически это означает фиксацию данного
фактора на определенном уровне и сокращение размерности факторного пространства на единицу. Интерпретация результатов эксперимента будет ограничена зафиксированным уровнем этого фактора. Такое сокращение размерности
факторного пространства нежелательно. В противоположность этому существуют
специальные методы сокращения размерности, например факторный анализ, позволяющий перейти к меньшему числу более информативных переменных. Решение вопроса о том, насколько широко можно изменять фактор, определяется возможностью установить определенного вида связь между откликом и факторами, а
именно определить модель для эксперимента.
5.4. Модель эксперимента
Модель является представлением объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их реального существования» (Шеннон, 1978).
Обычно модель используют как инструмент для сравнения систем или предсказания поведения системы. Модель также служит средством, помогающим в объяснении или совершенствовании системы.
26
При планировании эксперимента модель рассматривается в более узком
смысле - это функциональная связь между факторами и откликом, известная с
точностью до известных параметров. Задачей эксперимента в этих случаях будет
оценка параметров или проверка гипотез относительно значений параметров.
Можно записать: у ~ f(x\,..х , Q\,...,Q ), г д с у - состояние выхода из системы (отклик), х\,хъ:.х„ - факторы (входы), Q\, Qi,. .Qm ~ неизвестные параметры.
Рхли ситуация такова, что функция (x ..,x , Q\,...,QJ известна с точностью
до параметров, нужно взять такие интервалы варьирования факторов, чтобы охватить ими всю область, где верна или предполагается верной эта функциональная
связь. При этом цель эксперимента состоит в том, чтобы наиболее точно оценить
параметры Q i =7,..., т. Эту задачу можно решать, выбирая соответствующим
образом экспериментальные точки или построив план эксперимента в соответствии с некоторым критерием оптимальности.
Более распространен другой случай, когда функция f(x\,..,x , Q\,...,Q J неизвестна, но известно, что в достаточно большой области изменения факторов отклик меняется непрерывно и достаточно плавно. Такая ситуация приводит к задачам изучения поверхности отклика, связанным с именем Бокса. Здесь предполагается продвигаться по факторному пространству, изучая небольшие куски его, в
которых функцию можно представить в виде полинома невысокой степени. Вопрос об интервалах изменения факторов связан с выбором степени приближения.
Число экспериментальных точек в этих случаях определяется числом параметров. Ясно, что число экспериментальных точек должно быть не меньше, чем
число параметров, если рассматривается задача оценки всех параметров. В принципе возможны постановки задач, когда нужно оценить или уточнить только
часть значений параметров. Но даже в том случае, когда число экспериментальных точек больше числа параметров, может оказаться, что они так неудачно расположены в факторном пространстве, что нельзя оценить все параметры модели.
5.5. Выбор модели
Решение этой задачи не формализовано, но существуют все-таки некоторые
подсказки. Самый сложный случай, когда параметры модели несут смысловую
нагрузку, например, E=l/2mV~, кинетическая энергия Е пропорциональна V
(квадрату скорости тела), параметр т - мера инерции тела. Для наиболее точного
определения параметра т заранее ясно, что измерение Е нужно проводить при
максимально возможном значении V (ситуация та же, что с поговоркой. «Чем
дальше в лес, тем больше дров»).
При изучении зависимости урожая от некоторого фактора часто используется логическая кривая у = у (\+ехр(-а-Ьх))~ . Основанием для этого служит
предположение о предельно возможном значении урожая. В этом уравнении урожай зависит от параметров нелинейно. Задачи анализа и планирования эксперимента при нелинейной параметризации существенно сложнее. Если для линейной
модели можно заранее построить оптимальный план эксперимента, то при нелинейной зависимости эту задачу решить нельзя. В этом случае возможно оптимальное планирование лишь для уточнения значений параметров, т.е. можно, последовательно проводя эксперименты, уточнять значения параметров.
п
fn
[f
n
it
n
n
2
[
0
27
Если функция используется для интерполяции и даже для экстраполяции
(т.е. для управления системой), но параметризация не несет смысловой нагрузки,
можно воспользоваться линейным по параметрам сглаживанием функции, например, полиномиальным или разложением в ряд Фурье. Для одной независимой
переменной вопрос о выборе степени полинома можно решить, проверив гипотезу значимости коэффициента при ортогональном полиноме максимальной степени.
Здесь надо обратить внимание на следующее. Если есть К экспериментальных точек, то функция с К параметрами (не обязательно от одной переменной)
пройдет в точности через все экспериментальные точки. Ясно, что такое решение
вопроса возможно только в том случае, когда эта модель (ее вид) известна заранее. Если же идет подгонка экспериментальных данных, то такое решение будет
самообманом.
Следующий случай предполагает, что конкретные формы зависимости являются основой интерпретации, а также что есть некоторая дополнительная информация о поведении системы. Приведем примеры (для простоты рассмотрим
однофакторные задачи).
1. Заранее известно предельное, или граничное поведение функции f(x), например, f(x) = 0 или lim f(x) = const (при х стремящимся к бесконечности). Пусть
эксперимент проведен далеко от точки X = 0 и наблюдения хорошо ложатся на
прямую. Но прямая не отвечает выделенному условию. В то же время функция
f(x) = Qi x хорошо согласуется с этими условиями. Нетрудно получить также наклонную или параболическую асимптоту.
2. При нанесении точек на график видно, что наблюдения можно описать
параболой. Однако парабола имеет неограниченный рост (или убывание) вне интервала наблюдений. Предположим, что заранее известно поведение отклика при
Х—+СО, и это горизонтальная асимптота. Ясно, что в этой ситуации парабола годится лишь для интерполяции и не более. Кубический полином обычно используют
там, где есть точка перегиба, т. с. производная проходит через экстремум (изменяется скорость роста функции).
Широкий класс моделей дают функции распределения. Используя их, можно строить функции монотонно возрастающие (или убывающие), «зажатые» между двумя асимптотами. Заметим, что параметры функций распределения легко
интерпретируются.
В задачах с конкурирующими моделями на начальном этапе берут обычно
линейную комбинацию моделей и затем ее упрощают. В планировании эксперимента отдельно рассматриваются задачи выбора экспериментальных точек для
задач такого рода. В работе Д. Кокса и Э. Снелла (1984) приведены таблицы полезных функций от одной и нескольких переменных.
5.6. Модели дисперсионного анализа
Модели дисперсионного анализа используются для задач с качественными
факторами. В этом случае нет задач интерполяции или экстраполяции, факторное
пространство состоит из конечного числа точек.
Q1
28
При участии в модели как количественных, так и качественных переменных
в зависимости от конкретной ситуации можно изучать влияние либо качественных переменных на количественную модель, либо наоборот.
При включении в модель нескольких переменных возникает вопрос о взаимодействии. Отсутствие взаимодействия между х\ и х означает, что истинный
отклик f(x\,xi) таков, что разность f(x\,x =a) -f(x\..x =b) = const для всех значений
Х\. Поскольку взаимодействие - понятие симметричное, то же самое относится и
к разностиf(fx\=c, хт) -f(x\=d, Xi). Это означает, что отклик можно представить в
виде f(x\,xi) = f\(x\)+f (xz). Отсутствие взаимодействия для качественных переменных (одна управляемая, другая нет) дает возможность осторожной экстраполяции.
Пример. Изучается зависимость скорости выздоровления после серьезной
операции от некоторых сопутствующих заболеваний и группы крови. Допустим,
что среди оперируемых были люди только с двумя самыми распространенными
группами крови. Если показано, что нет взаимодействия группы крови и сопутствующих заболеваний, то моэ/сно осторожно распространить этот вывод на
все 4 группы крови.
Иногда отсутствия взаимодействия можно добиться с помощью преобразования переменных. Например, в первом случае берется f(x\,xi), во втором f (x\,x->). В первом случае взаимодействия нет, во втором есть. Обычно пробуют
преобразования V7\ logf, fC ) или более общее/ .
2
2
2
2
2
x
1
Кроме преобразования отклика, можно вообще выбирать его по-разному.
Пример. При откорме животных как отклик можно взять: 1) непосредственно живую массу через некоторое время; 2) максимально возможную массу
(а не среднюю, как в 1); 3) скорость сходимости к данной массе; 4) некоторую
меру эффективности превращения пищи в массу, например отношение веса пищи к приросту.
5.1. Требования к ошибке
Обычно при регрессионном или дисперсионном анализе предполагают, что
ошибки аддитивны, одинаковы во всех экспериментальных точках и независимы.
В то же время в биологических измерениях часто ошибка растет с ростом измеряемой величины (это происходит, когда единица измерения измеряется с ошибкой). Другой случай - ошибка мультипликативна (например, когда в измерениях
записывают только две значащие цифры).
Стабилизации дисперсии можно добиться с помощью преобразований. В
том случае, когда есть функциональная связь ошибки с откликом, рекомендуются
следующие преобразования отклика: 1) если о (стандартное отклонение) пропорциональна квадрату измеряемой величины - преобразование у (примером
может служить время выживания); 2) если а пропорциональна^ - преобразование
log у; 3) если сигма пропорциональна Jy- преобразование (корень) у. Общий
Л
случай отыскания преобразования отклика для стабилизации дисперсии можно
найти в трудах А. Хальда (1956).
29
5.8. Требования к планированию и анализу эксперимеш альных данных
1. Эксперимент должен давать удовлетворительное распределение информации по всей области, представляющей интерес.
2. Измерения должны быть как можно более точными, т.е. точка (х, у) максимально близка к точке (x,f(x)).
3. План должен давать возможность проверки соответствия модели экспериментальным данным.
4. Должна предусматриваться возможность преобразований.
5. Должна быть предусмотрена возможность композиционного построения
эксперимента (т.е. использования предварительного эксперимента при построении более сложной модели).
6. Эксперимент должен давать возможность оценки ошибки.
7. Должна предусматриваться возможность проведения эксперимента блоками.
8. Эксперимент должен быть, с одной стороны, чувствительным к аномальным наблюдениям, с другой стороны - устойчивым к ним, т.е. аномальные наблюдения должны хорошо проявляться и незначительно влиять на выводы.
9. Желательно иметь минимальное число различных экспериментальных
точек.
10. Желательно получать результаты в простой форме, чтобы на глаз можно
было сделать предварительные выводы.
11. Желательна простота вычислений при обработке экспериментальных
данных.
12. Методы анализа должны учитывать ошибки (если они есть) в управляемых переменных (факторах).
13. Желательно минимальное число значений (уровней) каждого отдельного фактора.
14. Необходимо предусмотреть возможность проверки предположений о
постоянстве дисперсии.
6 . М А Т Е М А Т И Ч Е С К А Я О Б Р А Б О Т К А Р Е З У Л Ь Т А Т О В ЭКСПЕРИМЕНТА
6.1. Статистическая обработка результатов эксперимента
Основные термины и символы, применяемые в биометрии:
1) признак (элементарная особенность каждого объекта в экстерьере, интерьере, конституции, анатомии, гистологии, физиологии, продуктивности);
2) дата (результат измерения признака, его значение, его величина) V;
3) объем группы (число объектов в группе)-п
4) средняя величина признака М - IV/n;
5) генеральная средняя М;
6 ) выборочная средняя ;
7) разнообразие (наличие неодинаковых объектов в группе);
8) сумма квадрантов, дисперсия С = Z(V-M) ',
9) варианса (средний квадрат) а = С/л—1;
м
2
2
30
10) среднее квадратичсскос отклонение, сигма а = л/С/л-1;
11) генеральная сигма G;
12) выборочная сигма СТ;
13) разность достоверна: между генеральными средними можно ожидать
такое же различие, какое найдено между выборочными средними, - различие но
знаку, а величину разности - по доверительным границам:
(М, > М ,)_•(№[, > м ) ;
2
14) Разность недостоверна (получены неопределенные результаты):
(Mj > м ) - > ( М , * М ) .
2
2
Средние в е л и ч и н ы
Для того чтобы получить характеристики не отдельных объектов, а всей
группы в целом, определяют среднюю величину признака. В зависимости от исследуемых объектов и поставленных целей среднюю величину вычисляют различными способами. Существует несколько средних величии: средняя арифметическая М, средняя геометрическая G, средняя квадратическая S, средняя гармоническая Я, мода - Л/о, медиана М и другие.
Средняя
арифметическая
Среднюю арифметическую можно вычислять во всех случаях по известной
формуле: М = EV/n, где М - средняя арифметическая; 2 7 - символ суммирования;
К - дата (результат измерения признака у каждого объекта); п - объем группы или
число особей в группе.
Средняя для пяти дат (1, 2, 3, 4, 5) равна: Л/ = 1+2+3+4+5/5 = 3.
Средние для неизмеримых при знаков
Средний ранг (непарамстрическую среднюю) определяют для тех признаков, для которых еще не найдены способы количественного измерения. По степени проявления признаков особи могу т быть ранжированы, то есть расположены в
порядке усиления (или ослабления) выраженности признака. Порядковый номер
объекта в таком ряду называется его рангом.
Пример. В зверосовхозе, разводящем голубых норок, от двух самцов и одной группы самок получено 20 щенков с различной окраской меха: от почти белого до темно-голубого. Требуется выяснить, какой из производителей дает в потомстве более темную окраску меха.
Все потомки были распределены в ранжированный ряд в порядке усиления
темного цвета, причем в каждом порядковом номере (ранге) такого ряда был
поставлен номер отца (I, II):
Ранг
I 2 3 4 5 67 89 10 1112 131415 161718 19 20
Номер отца IIIIII11II111
III И11IIIIIIIIIII
На основании такого ряда можно рассчитать средние ранги окраски в потомстве каждого производителя и по этим показателям сравнить их:
Л/, =71/9 = 7,9;
Л/ = 139/11 = 12,6.
Потомство второго производителя имело в среднем более темную окраску.
е
2
31
Взвешенная средняя арифметическая
Обычно, чтобы рассчитать среднюю арифметическую, складывают все значения признака и полученную сумму делят на число дат. В этом случае каждое
значение входит в сумму одинаковым образом, увеличивая ее на полную свою величину. Но не всегда это возможно. Иногда значения признака должны входить в
сумму с неодинаковой поправкой. Эта поправка, выраженная определенным множителем, называется математическим весом значения.
Средняя, рассчитанная для значений признака с неодинаковыми весами, называется взвешенной средней. Взвешенную среднюю арифметическую рассчитывают по следующей формуле:
M =ZV /Lp=(V p +
V^+.... + V„pJ /(Р\+Р2+...+Рп),
где V - значение признака, дата; р - математический вес усредняемого значения.
Чтобы рассчитать взвешенную среднюю арифметическую, необходимо каждое значение признака умножить на его вес, все эти произведения сложить и полученную сумму разделить па сумму весов.
Пример. В 100 кг кормовой смеси содержится следующее количество отдельных кормов:
eje
P
Сено
Резаная солома
Жмых подсолнечника
Отруби пшеничные
x
{
50 кг с содержанием растворимого протеина 3 %
10 кг
1%
20 кг
33 %
20 кг
11 %
Требуется определить содержание протеина в смеси.
Для решения этой задачи необходимо рассчитать взвешенную среднюю
арифметическую. Значениями признака будет содержание белка в каждом корме, а га математическими весами - физические веса кормов, входящих в смесь.
Содержание в смеси перевариваемого протеина:
М= (3 • 50 +1-10 + 33-20+ 11-20)/(50 +10 + 20 + 20) = 1040/100 = 10,4%
Разнообразие
Средняя величина характеризует одним общим показателем всю группу в
целом и поэтому совершенно не учитывает разнообразия особей по изучаемому
признаку. Всякая группа состоит из неодинаковых особей, отличающихся друг от
друга по каждому признаку. Различия эти иногда очень велики, иногда они почти
незаметны; практически невозможно найти абсолютно одинаковых даже двух
особей. Поэтому объединение неодинаковых особей - основное групповое свойство, которое вернее всего назвать разнообразием.
Показатели
разнообразия
В современной биологии для разных целей требуется несколько показателей разнообразия: лимиты и размах, сумма квадратов центральных отклонений,
средний квадрат (варианса), среднее квадратическое отклонение (сигма), коэффициент вариации.
Лимиты (lim) и размах (р)
32
Лимиты и размах определяются без вычислений по следующим простым
формулам:
lim=(min - max); р=тах - min.
Лимиты - это простое указание наименьшей и наибольшей величины признака среди всех представителей группы, а размах - разность между наибольшей
и наименьшей величиной.
Пример. Два сравниваемых штамма микробов при высеве их разведений дали по пяти колоний со следующими диаметрами (мм):
2,0; 2,2; 2,4; 2,6;2,8; М = 2,4; lim = 2,0-2,8; p = 0,8.
1,6; 2,0; 2,4; 2,8; 3,2; М = 2,4; lim2 =1,6-3,2; р = 1,6.
Средний диаметр колоний оказался одинаковым -2,4 мм, но лимиты и размах показали большее различие штаммов по разнообразию признака: размах
второго штамма превысил размах первого в два раза.
Лимиты самым простым способом характеризуют степень разнообразия
объектов в группе.
h
2
Сумма квадратов
Сумма квадратов центральных отклонений (обычно просто «сумма квадратов») определяется по формуле.
С = I(V-M) .
Чтобы получить сумму квадратов, надо из каждой даты вычесть среднюю
величину, получается центральные отклонения, которые надо возвести в квадрат,
и все квадранты центральных отклонений сложить.
Пример. Для группы из пяти дат 1, 2, 3, 4, 5 сумма квадратов может
быть рассчитана в такой последовательности.
Число дат п = 5.
Сумма дат IV=1 + 2+3+4+5=15.
Средняя величина М = IV/n = 15/5 = 3.
Центральные отклонения: V- М=1-3; 2-3; 3-3; 4-3; 5-3=- 2; -1; 0; + 7; +2 = 0.
Квадраты ifeumpaiutbtx отклонений: (V-М/ = (-2/; (-if; (Of; (Л-if; (+2f = 4; 1;0;1;4.
Сумма квадратов: С = ЦУ-М) =4+1+0+1+4 =10.
Сумму квадратов можно рассчитать и по другой формуле. С= IV - (IV) /n.
Сумма квадратов служит для расчета сигмы; кроме того, она входит в основу анализа дисперсионных комплексов.
2
2
2
2
Средний квадрат (вариаиса)
Средний квадрат определяется но формуле.
(T=C/v = С/п- 1.
Он равен сумме квадратов, деленной на число степеней свободы v, которое
в простейшем случае равно объему группы без единицы (л-1). Средний квадрат
или варианса используется в дисперсионном анализе.
Среднее квадратическое отклонение
о = у1С/п-\ ; С = ЦУ-М) = IV - (IV) /п.
Для группы особей, имеющих величины признака 1, 2, 3, 4, 5 среднее квадратическое отклонение можно рассчитать следующим образом:
2
2
2
п = 5, М= 3 С= 10, тогда а = <JC/n-1 = VlO/4 = 1,58.
У
33
Среднее квадратическое отклонение служит основным показателем разнообразия значений признака в группе. Используется сигма и как самостоятельный
показатель, и как основа для конструирования других показателей биометрии: коэффициента вариации, ошибок репрезентативности, показателей распределения,
коэффициентов корреляции и регрессии. Сигма выражается в тех же единицах,
что и средняя величина.
Число степеней свободы
Число степеней свободы равно числу элементов свободного разнообразия.
Оно равно числу всех имеющихся элементов изучения без числа ограничений
разнообразия: v = п - к. При вычислении средних арифметических никаких ограничений величины значений нет, поэтому число элементов, образующих среднюю арифметическую, равно числу дат. При вычислении среднего квадратического отклонения имеется одно ограничение. Сигма вычисляется для группы,
имеющей определенную среднюю арифметическую. Поэтому разнообразие элементов, образующих среднее квадратическое отклонение, ограничено этим одним
условием, и в данном случае число степеней свободы равно числу дат без одной:
v — п — \.
Коэффициент
вариации
СУ=Ша/М.
Среднее квадратическое отклонение может непосредственно служить для
сравнения разнообразия групп только при соблюдении следующих условий:
1. При сравнении одинаковых признаков.
2. Если средние сравниваемых групп не очень сильно различается.
При отсутствии этих условий сигма не может служить для сравнения разнообразия. Коэффициент вариации позволяет установить, какой признак более разнообразен.
Распределение
Если имеется многочисленная группа особей, изучаемых по какому-нибудь
признаку, то различные значения этого признака встречаются неодинаковое число раз: одни чаще, другие реже. Это явление называется распределением признака. Закономерности распределения заключаются в том, что у особей, развивающихся в известных условиях, всегда наблюдается преимущественное появление
определенных значений признака. Обычно на протяжении всего распределения
от минимума до максимума бывает одна группа значений, которая появляется заметно чаще других. В некоторых распределениях иногда наблюдаются две или
три такие группы. Имеются три категории распределения: распределение дат,
распределение групп по наличию в них плюдовых объектов и распределение выборочных показателей для большого числа выборок.
Распределение дат
Распределение признака можно изобразить различными способами: вариационным рядом, вариационной кривой, гистограммой, кумулятой.
Вариационный ряд
Вариационный ряд - это упорядоченное изображение реально существующего распределения особей в группе по величине признака. Вариационный ряд 34
это двойной ряд чисел, состоящий из обозначения классов и соответствующих
частот.
Л
Вариационная кривая
Вариационная кривая - это изображение вариационного ряда в виде кривой, ординаты которой пропорциональны частотам вариационного ряда.
При нормальном распределении в центре распределения имеются такие
значения признака, которые встречаются наиболее часто и образуют в вариационном ряду модальный класс. Нормальным называют распределение, которое
следует закону, выражающемуся формулой Муавра, Гаусса, Лапласа:
Репрезентативность
Отбор объектов для исследования можно проводить двумя методами. Можно подвергнуть изучению все объекты массива или только их часть, особым образом выбранную. Первый случай - сплошное изучение; второй - выборочное.
Генеральная совокупность - весь массив объектов одной категории.
Выборка - небольшая часть генеральной совокупности.
Репрезентативность - это основное свойство выборочных групп характеризовать соответствующие генеральные совокупности с определенной точностью
и достаточной надежностью.
Ошибки репрезентативности возникают только вследствие того, что целое
характеризуется на основе исследования одной его части.
Доверительные границы - крайние значения, в пределах которых может находиться искомая величина генерального параметра. А = А ± А.
Надежность - это вероятность того, что генеральный параметр действительно окажется внутри доверительных границ. В биологических исследованиях
имеются четыре порога вероятности безошибочных прогнозов: 0,90; 0,95; 0,99;
0,999. Им соответствуют следующие показатели надежности для больших выборок (/) и минимальные объемы выборок (/;):
t
п
0,90 - 1 , 6 5 - 2 0 ;
0,95 - 1 , 9 6 - 3 0 ;
0,99 - 2 , 5 8 - 100;
0,999 - 3,29 - 200.
Значения t в случае меньших выборок определяются по таблицам критериев
Стыодента.
Точность - это степень приближения выборочного показателя к генеральному параметру при определенной надежности оценки последнего. Имеется много формул для расчета показателя точности. Например: т - a l 4 n (ошибка средней
арифметической).
Достоверность разности - это наиболее значимая биологическая величина, позволяющая сравнивать разные группы, показатели, воздействия. Предполо35
жим, в выборочном исследовании получилось, что выборочная средняя в опытной группе больше выборочной средней в контроле. Но можно ли считать, что и
во всей генеральной совокупности таких особей изученное воздействие будет
оказывать такое благоприятное действие? Далеко не всегда это так.
Разность достоверна. При недостоверной выборочной разности ничего
нельзя заключить о генеральной разности - ни что она есть, ни что ее нет, ни что
она больше или меньше нуля, ни что она равна нулю.
Критерии достоверности разности: t<j= d /m >t (при v - П\ + n - 2), где
t - критерий достоверности разности; d - выборочная разность между двумя показателями (М\ - Мт); m - ошибка выборочной разности, определяемая но формулам; t стандартные значения критерия Стьюдента (из таблицы с учетом числа
степеней свободы v).
Возможны два основных случая:
t >t - полученный в исследовании критерий достоверности разности равен или превышает стандартное значение критерия, найденное по Стыодснту;
следовательно, разность достоверна с определенной надежностью;
d
st
2
d
d
s (
d
st
td Ut ~ полученный в исследовании критерий достоверности разности
меньше стандартного значения для минимального или требуемого порога вероятности. В этом случае разность недостоверна.
Достоверность разности средних можно определить следующим образом:
<
t - df m - (М\ - Mi) / <y/(/Wi +m ) > t (при v = n\ + n - 2).
2
d
d
2
2
s
t
2
Достоверность разности обусловлена тремя факторами: 1) объемом выборки; 2) разнообразием признака; 3) величиной разности. Объем выборки - главный
фактор определения достоверности разности.
6.2. Р е г р е с с и о н н ы й анализ
Регрессионный анализ - это один из вероятностных методов усреднения и
сверки данных при таких экспериментальных исследованиях, когда делается попытка представить связь между наблюдаемыми переменными с помощью функциональной зависимости. Практически си туация выгладит так: ставится ряд в определенном смысле однотипных опытов (одни и те же показатели, но для разных
особей популяции; одни и те же показатели продуктивности и условий для различных и однотипных полей и т.п.), и в каждом опыте с номером (j = 1, 2,... N)
фиксируется набор числовых значений (реализованных показателей) для наблюдаемых переменных: / х\, х ,..., х . Некоторые переменные объявляются независимыми (например, Х\, Хт,... х ), они называются факторами или предикторными
переменными, и считается, что в каждом опыте числовые значения факторов могут быть измерены точно, а часто еще и назначены экспериментатором, т.е. спланированы заранее в пределах определенной области значений этих факторов (область планирования эксперимента). Весь набор независимых переменных будем
обозначать X, здесь Х- п - мерный вектор-столбец; X = (х\, хъх„)\ знак ' - знак
транспонирования строки ( x х ,..., x,J. Конкретный набор числовых значений
фактора в опыте с номером j будем обозначать X т.е. X/ = (хц, x x ) ' . Опыт в
эксперименте считается полностью определенным, если задан числовой набор Л}.
2
п
п
I
f
2
h
36
j
2
j
n
Одна из переменных (или несколько), скажем, переменная /, считаетеч
функцией от факторов, т. c.f=f(X) или jj = f(X) и выражает отклик на воздейс i
вис (Xj) факторов. Наблюдать в опыте значение отклика/непосредственно цель »ч
(есть погрешность, что и приводит к вероятностной задаче). Так что вместо / ре
ально наблюдается величина^, = / + E где Е,- неизвестная, случайная ошибка
опыта. Теория обработки результатов строится в предположении, что закон, т.е.
сам принцип вероятностного распределения значений ошибок, известен. Обычно
предполагается, что случайные величины Ej для разных опытов независимы и
нормально распределены без смещения и с одинаковой, хотя и неизвестной, дисперсией. Следовательно, опыты эксперимента нужно провести так, чтобы вероятностные предположения об ошибках можно было обосновать хотя бы интуитивно. Если вид зависимости выбран в каком-то смысле правильно, то обработка
данных случайного эксперимента дает случайный результат. Трактовка результатов эксперимента требует наличия у экспериментатора вероятностной интуиции и вероятностных знаний.
h
Регрессионная
модель
Вид з а в и с и м о с т и / = f ( X ) =f(x Х2,..., xj экспериментатору чаще всего неизвестен, а этот вид, т.е. модель явления, первое, в чем ему придется определить
свой подход к проблеме и лучше - до опытов, так как оптимально спланировать
эксперимент, т.е. выбрать точки X; для опытов, можно только после определения
модели. Существуют три основных подхода к подбору вида модели.
Пример 1. Зависимость между давлением р, занимаемым объемом V, и
температурой Т; р = RT/V, выведенная теоретически для идеального газа, для
реальных газов не выполняется и нужно искать поправки к этому уравнению.
Здесь х\ = Т, х = V, f=puR- константа Больцмана. Общие соображения из
термодинамики подсказывают, что для многих газов может оказаться удовлетворительным уравнение р ~ (0 + Q T)/V + (0 + 0 Т)/\^ = 0 (1/V) + 0/Г/У) + 0 (1/V ) +
+0/Г/^), где 0,, 0 , 0 , 0 - константы (свои для каждою газа), которые следует определить экспериментально, ставя опыты в различных точках Xj = (T VJ'.
Сейчас существует довольно много подходов для получения вида поправок. При
этом, по существу, идет формализация дополнительных - отчасти интуитивных и неформальных - знаний о реальном газе.
Пример 2. В полевых агрохимических опытах часто варьируют соотношение NPK (внесенного азота, фосфора, калия) с целью получения зависимости выхода продукции (урожайность У, содержание белка и др.) от этого соотношения. Регрессионные модели (говорят еще - регрессионные уравнения) типа У =
0i + 0 N + 0 Р + 0 К + 0 NP 4- 0 NK + 0 РК применялись в первую очередь и,
как показывает современная полевая практика, без достаточной эффективности. Данные годового эксперимента вместе с таким уравнением могут иногда
правильно констатировать, что в среднем на делянках опытного поля было эффективнее внесение азота, а не калия, однако на этом же поле данные и тот же
вид уравнения для другого года нередко показывают, что на делянках с высоким
урожаем связано совсем другое соотношение составляющих NPK. Такие уравнения - символ крайнего формализма. По существу, здесь постулируется, что для
ь
2
г
:
2
3
3
4
}
3
4
h
2
3
4
5
6
7
37
растения существует 6 различных «каналов», по которым поступают «вклады»
в суммарную урожайность У (с коэффициентами 0 , @з,->->
В первом из каналов «работает» только азот, в четвертом - только взаимодействие азота и
фосфора специального вида - N, Р, и т. д. Очевидно при этом, что заведомо
сложная функциональная зависимость У =f(N,P,K) заменяется первыми членами
ее разложения в ряд Тейлора. И поэтому, конечно, удачнее могут оказаться
уравнения вида У = <9/ + Q2f2(N,P,K) + 0^(N,P,K) + ... где f (N,P,K) - это какой-то
определенный
отклик
физиологии
растения
(например,
общая
биомасса),
fo(N,P,K) - прибавка, связанная с интенсивностью фотосинтеза, и т.п. Здесь
fi(N.P.K) = 1.
Хуже всего то, что такие уравнения оказываются очень "неустойчивыми "
и их коэффициенты не "воспроизводятся " для делянок, которые почвоведы классифицируют как подобные друг другу. Выбор вида модели (может, и необходимость добавления других факторов) становится здесь главной задачей.
Пример 3.
Регистрируется суточное потребление кислорода дафниями.
Расход кислорода R может зависеть от массы W особи (жизнеобеспечение клеток), от пройденного за сутки пути S (расходы на работу мышц) и т.п. Но если
двигательная активность S определяется в основном стадией развития особи и
поэтому ее массой, то достаточно найти зависимость R=f(W). Такого рода зависимости биологи часто используют (вместе с данными о распределении по
массе W животных в водоеме) для экологических расчетов. Если считать, что
каждая особь - это шарик радиуса г, а масса особи примерно пропорциональна
ее объему V = 4/3 лг , то W = сг . Если еще считать, что потребление кислорода
связано в основном с работой мышц и определяется величиной поверхности тела
животного, то R =
Отсюда R = d (W/c) ~\ Здесь биологическому материалу
навязана довольно грубая схема, но проверить более оби(ую математическую модель
R = Ot И^ , где Oi и
~ неизвестные константы, все-таки можно.
2
2
2
3
2/
2
Эту же модель можно получить и другим способом. Строя на плоскости
картину расположения точек-измерений (W, R) для отдельных животных, видим, что они группируются около некоторой кривой. Подобрав преобразование
(InW, InR), убеждаемся, что эти новые точки лежат около некоторой кривой:
InR = Oi + + OJnWu картина их расположения - почти прямая. Считая, что О/ =
1пС, и потенцируя последнее уравнение, получаем R - с И^ , где с и 0 - некоторые константы. Этот третий подход к поиску уравнения регрессии в английской литературе называется фитингом (fitting), подгонкой.
Параметры модели
Во всех рассмотренных примерах возникал вектор-столбец неизвестных
констант. Эти константы называют параметрами модели и считаются неизменными для всех опытов Х-, (f=\,2,...,N), а также для других точек X, в которых опыты не ставились, но в которых будут, вероятно, делаться предсказания f(X) по модели.
Если все параметры входят в модель в виде отдельных коэффициентов при
отдельных слагаемых в общей сумме/(как в примере 2), то говорят о регрессионной модели, линейной по параметрам. Модель из примера 3 таковой не является,
она нелинейная по параметрам.
2
2
38
В систему уравнений входят неизвестные числа Е . Разрешить обычными
методами эту систему и найти после эксперимента точно не известные параметры
G не удастся. Решение получают с помощью методов математической статистики,
обычно по методу наименьших квадратов. Формулы эти известны, но по ним получают не истинные значения констант 0\, <9 ..., а лишь оценки для этих констант
(ф 1, 02.. ). Проведя согни опытов, мы получим сотни значений оценок, с которыми далее работаем методами математической статистики.
«Истинность» и адекватность модели
Модель должна обеспечивать хорошее предсказание f(X) = f(X, ф)) отклика
/ при всех наборах факторов X, в т.ч. при тех, для которых опыты не ставились.
Выясняется это при использовании модели для предсказания. Правильная или
верная модель должна быть прежде всего адекватной опытам Xj(j-1, N), т.е. остатки е, = y,-f(Xj, ф) должны быть сравнимыми с ошибками опытов
= у -f ( X
0). Ведь если модель верна и оценка ф совпадает с <9, то е,- = Е/. Для такого сравнения вводится остаточная сумма квадратов, и на ее основе теория предлагает
различные статистические критерии адекватности. (Наиболее часто используется
критерий, построенный на основе распределения Фишера). Пример - модель на
основе параболы и на основе прямой линии. Для адекватной модели остаточная
сумма квадратов не должна быть ни слишком большой, ни слишком маленькой.
На основе вероятностного распределения ошибок Е,- удастся теоретически вычислить плотность распределения остаточной суммы квадратов и построить затем
критерий адекватности модели, т.е. согласованности полученной в опытах остаточной суммы квадратов с интервалом наиболее вероятных ее значений. В силу
сказанного надо строить интервал, т.е. критерий адекватности определять как
двусторонний критерий.
}
2
}
j
t
6.3. А н а л и з результатов факторного эксперимента
В настоящее время при статистической обработке результатов, полученных
с применением многофакторных планов, используют стандартные программы
регрессионного и дисперсионного анализа. В этих программах вид модели задается заранее, и поэтому всегда существует риск потерять статистически значимые
эффекты взаимодействий, и в то же время возможна переоценка эффектов первого порядка. Этот недостаток усугубляется тем, что неучтенные эффекты автоматически включаются в оценку остаточной дисперсии, из-за чего искусственно занижается значимость эффектов, включаемых в модель.
Использование алгоритма Иейтса, в отличие от стандартной схемы регрессионного анализа, позволяет получить сразу все МНК-оценки для эффектов факторов и их взаимодействий, которые могут быть определены по выбранному плану эксперимента. Среди этих оценок можно достаточно легко отличить значимые
эффекты от незначимых с помощью так называемого 1/2-нормального графика,
как это было предложено К. Дэниелом в 1959 г. (Максимов, 1980).
6.4. Т и п и ч н ы е о ш и б к и п р и п л а н и р о в а н и и и анализе эксперимента
1) Некорректность в измерениях
Пример 1. Исследование влияния различных доз радиационного облучения
на высоту саженцев облетай. Экспериментальный участок разбит на делянки,
39
расположенные последовательно.
Группа студентов проводит замеры высоты
саженцев. Если считать условия на одной делянке однородными, то наблюдения
должны составить выборку из распределения, близкого к нормальному. В действительности частотная диаграмма (по оси X - все встретившиеся в выборке
различные значения длины I, (см), по оси У - их количество nl) имеет необычный
вид (есть нормальное распределение - большие количества в центре, меньшие влево и вправо, но есть и промежуточные малые количества). Причины, повлекшие отклонения от нормальности: замеры с миллиметровой линейкой допускали
миллиметровую точность,
но большинство наблюдений - сантиметровые; с
миллиметровой точностью небольшой процент измерений. Либо студенты были
нечетко проинструктированы до начала опытов, либо часть их работала недобросовестно. В результате получена выборка не из нормального, а из смеси
двух распределений - нормального и равномерного.
Обнаружив причину некорректности, легко устранить ее в дальнейшем четкой организацией работы.
Пример 2. Сезонное изменение рН в рыбоводных прудах. В задаче оптимизации продуктивности белого толстолобика в рыбоводном прудовом хозяйстве в
связи с количеством и сроками внесения азотных и фосфорных удобрений был
проведен статистический анализ сезонной динамики различных показателей состояния прудов. Это гидрохимические показатели (в т.ч. рН), биомасса всех видов фитопланктона (основного рациона питания толстолобика), зоопланктона
и бентоса (вспомогательного рациона), масса выборочных экземпляров рыб, количество внесенных удобрений, тепла и т.п. Частотный график рН для одного
пруда оказался следующим: значение 7,37 встретилось в 8 наблюдениях; 8,37 и
7,82 - по 1 разу; 7,20 - в 4 случаях. Метод определения рП позволяет получать
значения с точностью до сотых. Значения 7,20,
видимо, подпадают под замечание примера 1. Относительно остальных измерений можно допустить следующие гипотезы: 1) проведенные замеры неадекватно отражают значение рН в
пруду в целом, например, пробы для анализа взяты из небольшой застойной лагуны у берега; 2) напрашивается мысль об автоматической записи числа 7,37 в
журнал наблюдений после того, как этот результат был несколько раз получен в
анализе. Возможны и другие гипотезы. Некорректность в измерении такой
важной гидрохимической характеристики пруда повлияет на статистические
выводы о связях между показателями.
2) Н е п р а в о м е р н о е и с п о л ь з о в а н и е статистической т е х н и к и в анализе
данных
Пример. Оценка комбинированного действия токсикантов на рост дафний. Проверяли гипотезу о нейтрализации влияния лигнина 1 и 2 комбинатов при
действии солей тяжелых металлов на рост дафний. Измеряли длину дафний в
аквариумах с природной водой в первый день (вариант 1), без добавок (2), а
также через 10 дней со следующими добавками:, лигнин 1 (3), лигнин 2 (4), сульфат меди (5), сульфат меди и лигнин 1 (6), сульфат меди и лигнин 2 (7), сульфат
марганца (8), сульфат марганца и лигнин 1 (9), сульфат марганца и лигнин 2(10),
сульфат железа 11(11), FeS0 и лигнин 1 (12), FeS0 u лигнин 2(13), Fe (S0 ) (14),
4
40
4
2
4
3
Fe (S0 ) и лигнин 1 (15), Fe2(S0 )$ и лигнин 2(16). Всего измерена длина 2293 дафний, в каждой выборке - до 30 наблюдений. Предполагаемый способ решения двухвыборочный t-критерий Стыодента для проверки гипотезы о равенстве
средних (математических ожиданий) двух распределений длин дафний. Получили
значимое различие в длинах при добавлении каждого из лигнинов к каждой из солей, кроме Fe (S0 ) (например, при сравнении вариантов 8 и 10). Казалось бы,
'ответ получен. Но если сравнивать распределение длин не только по средним, но
и по виду распределения и по его основным выборочным характеристикам - минимальному x
и максимальному х
наблюдениям, размаху, среднему, стандартному отклонению и медиане, то результаты следующие.
1) Все гистограммы с размахом не более 2,1 расположены достаточно
компактно и близки к унимодальным (варианты 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 15).
2) Добавка сульфата меди увеличивает длину по всем параметрам, сдвигая
распределение целиком вправо (распределения для контроля 2 и варианта 5 практически не пересекаются).
3) В варианте 8 x
и х
остаются почти на месте по сравнению с контролем (2), но среднее и медиана увеличены, т.е. центр масс сдвинут вправо.
Это означает, что за счет малых значений длин увеличивается вероятность получения больших значений на том же самом интервале наблюдений (x , х ).
Значимость прироста вероятности можно подтвердить, например, критерием
точной вероятности Фишера.
4) В распределении (11) x
по сравнению с контролем практически тот
же, а х > среднее и медиана уменьшились, т.е. произошла "перекачка масс" в
сторону малых значений.
5) В варианте 14 увеличены по сравнению с контролем x , х , среднее, но
медиана осталась на месте. Значит, вероятность того, что длина может принять значения меньшие и большие медианы, та же, но в unmepeaie больших значений в этом варианте опыта центр масс сдвигается вправо, т.е. сохраняется
та же вероятность появления небольших значений длины, но резко увеличивается вероятность значений, близких к самым большим, за счет уменьшения вероятности появления значений в средней части интервала наблюдений (значимость различия можно подтвердить тестом Фишера).
2
4
3
4
2
m
i
4
3
n
т
m
i
n
т
а
а
х
х
min
m
i
т(1Х
n
тах
min
пшх
6) Добавление лигнинов (варианты 6 и 7) резко уменьшает по сравнению с
(5) Хтп, среднее, медиану, х , так что распределения в соответствующих сравниваемых парах почти не пересекаются. Значимость сдвига длины в область
меньших значений можно обосновать любым критерием, основанным на «превышающих наблюдениях», например, критерием Хага, и т.п.
Таким образом, получаются следующие математические выводы.
а) Для воздействия с распределениями, близкими к унимодальным, последние выводы совпадают с предыдущими, основанными на нормальности.
б) По всем воздействиям последние статистические выводы касаются более конкретных деталей изменения распределения и казалось, что их можно
считать окончательными.
Однако:
в) Выделяются несколько условий, например вариант 3, для которого растах
41
пределение не унимодально, а бимодально. Это означает, что в популяции дафний или в условиях эксперимента существует фактор, значение которого не зафиксировано в эксперименте либо потому, что ему не придали значения, либо он
неизвестен экспериментатору. Этот фактор 'таков, что на часть дафний в выборке (3) он действует в одну сторону (увеличивает длину), а на часть - в другую (может, пол дафний?).
г) Все наблюдения из каждого варианта, нанесенные на отдельный рисунок
(ось х - номер наблюдения, ось у - длина), должны в cwiy однородности условий
эксперимента колебаться около некоторой горизонтальной прямой - среднего
значения длины. Но для некоторых имеет место другой вид (например, два поля
точек). Левая часть рисунка относится к одной дате эксперимента, правая - к
другой, т.е. именно дата получения выборок является тем фактором, который
"раздваивает"распределение, а не некая биологическая причина.
д) В варианте 15 аналогичный рисунок получается при одной дате, но для
выборок с разными номерами (проба, отобранная из одного аквариума два раза в
день). Предположено, что этим вторым фактором, значимым в эксперименте,
является лаборант, проводящий замеры. Основная масса выборок представлена
приблизительно 10 различными значениями с неравными весами, но некоторые всего 2-3 различными значениями (напр., из 31 измерения значение 2,0 встречается 22 раза, 2,1-9 раз). Причина скорее всего, наблюдения получены минимум
двумя лаборантами, один из которых менее квалифицирован и, возможно, менее
добросовестен
в работе.
Можно
предположить
также
систематическую
ошибку в их работе (например, различия в датах и времени измерений). Например, по датам: в первую дату добавление лигнина 1 значимо уменьшает длину по
сравнению с контролем; во вторую дату - наоборот.
Итог: 2 293 наблюдения не позволяют проверить гипотезу об ослаблении
действия солей тяжелых металлов на рост дафний в присутствии разных лигнинов. Использование только t-критерия Стьюдента привело бы к неверным выводам.
3) Несоответствие с п л а н и р о в а н н о г о эксперимента поставленной задаче
Пример 1. Защита капусты от вредителей химическими и биологическими
препаратами. В течение двух лет подсчитывали численность нескольких видов
вредителей белокочанной капусты в динамике по сезону. Часть делянок обрабатывали только химическими препаратами (опыт 1), часть - биологическими
(опыт 2). В каждом из двух опытов реализован полный факторный эксперимент
с несколькими повторностями в точке (точка - сочетание значений факторов:
тип химического (биологического) препарата, количество препарата, год). 11ФЭ
позволяет с хорошей точностью оценить зависимость численности вредителей
от факторов отдельно по каждому опыту. Но исследователь надеялся получить
ответ на вопрос, не лучше ли комбинировать разные способы защиты. Объединив два опыта вместе и отметив внесенные количества препарата на оси х, а
биологического - на оси у, получим множество точек (х, у) - план эксперимента,
расположенный только на осях х и у. Можно доказать, что этот план является
вырожденным для модели с взаимодействием факторов, т.е. с его помощью
нельзя оценить взаимовлияние сочетания препаратов различной природы.
42
Пример 2. Анализ данных лабораторного эксперимента. Провели лабораторные эксперименты по выращиванию фитопланктона при определенных дозах
азотных и фосфорных удобрений. Проверяли гипотезу соответствия экспериментальных данных At одели так называемой клеточной квоты (измеряемой максимальной численностью вида до момента ее спада в динамике). Модель имеет
вид «шалаша» в зависимости от доз азота и фосфора; «конек шалаша» - прямая, исходящая из начала координат, тангенс угла наклона которой к оси X и
нужно оценить. Естественно попробовать приблизить такую поверхность полиномом второго порядка. В качестве плана эксперимента (зависимость от N ось X и от Р - ось У) предложена схема опыта с 11 точками (наподобие «креста» из предыдущего опыта). Эта схема приводит к вырожденному плану эксперимента, т.е. этот план будет обладать плохими аппроксимационными свойствами. Оценка квадратичной регрессии оказалась очень размытой, близкой к
линейной. «Проекцию конька» по такой модели выявить практически невозможно. В то же время можно построить хорошую аппроксимационную модель лишь
по 9 точкам 11ФЭ.
4) Полное с м е ш и в а н и е эффектов двух факторов
Пример. Сезонная динамика численности жужелиц. Перед очередным дискретным моментом сбора жужелиц ловушки устанавливают с некоторыми интервалами вдоль прямой L1 параллельно ширине поля; через 10 дней - по прямой
L2, сдвинутой параллельно относительно L1, и т.д. Так проходят всю длину поля
до конца в течение сезона. Поле неоднородно по условиям (понижения рельефа с
повышенной влажностью, близость к реке, дороге с утоптанной почвой, высокие
участки с редкой растительностью, густо засеянные участки и т.д.). Экспериментатора интересует изменчивость численности в сезонной динамике, но
опыт организован так, что численность может меняться и со временем сезона
и по причине перемен в рельефе местности. В таком эксперименте фактор времени полностью смешан с фактором неоднородности условий и любые выявленные изменчивости численности невозможно объяснить влиянием только одного
из них.
5) Неучст з н а ч и м о г о фактора
Пример. Изучение влияния общей гипертермии на функцию внешнего дыхания. Измеряли показатели внешнего дыхания в двух группах собак, первая - в условиях гипертермии, вторая - гипертермии с охлаждением головы. Проверят
гипотезу о втором варианте как более щадящем, так как под воздействием высокой температуры в первую очередь страдают клетки головного мозга. Но результаты прогрева организма животного зависят от его массы. Невнимание к
явно значимому фактору в эксперименте привело к тому, что в первую группу
случайно попали более мелкие животные, чем во вторую. В результате значимость разницы между признаками дыхания может на самом деле вызываться не
различными условиями гипертермии, а значимым различием массы собак в группах. Пример подходит и к предыдущему разделу. Масса собаки была фиксируемым, но не управляемым фактором. Следовало учесть его при составлении плана
эксперимента.
43
6) Дезинформирующая модель с «перепутанными» откликом и факгорами
Пример. Проверяется гипотеза о различии действия заражения свиней
гельминтами трех различных групп (аскаридоз,
трихоцефалез,
стронгилондоз)
на прирост веса животных. Имеется по 5 наблюдений над массой, измеренной в
динамике в течение нескольких месяцев в фиксированные (совпадающие для всех
типов заражений) моменты времени.
Рассмотрим три аддитивные модели для прироста за все время наблюдения:
AMj(t) = р + Fj +f(a,t)
где /л - общее среднее, Fj - эффект определенного (j-того)
заражения, f(a, t) — некоторая функциональная зависимость от времени с неизвестным вектором параметров а, г - случайная ошибка. Это модель ковариационного анализа. Здесь прирост веса рассматривается как функция от одного
качественного фактора - типа заражения (влияние которого нам интересно) и
одного количественного (независимой переменной) - времени (влияние которого
само по себе не интересует, но которое вынуждены учитывать в модели для
уменьшения случайной ошибки).
Можно рассмотреть также модель двухфакторного дисперсионного анализа с факторами тип заражения и время:
AMj(t) = р + Fj + Gi +£, где С, - эффект i-го момента времени измерения
массы.
Эти же экспериментальные данные исследователь предложил приблизить
моделью. AMj(t) = р + F +Z (i от 1 до 5) а*Мц £> & i ~ неизвестные параметры, АМ/ - привес за весь период заражения при определенном типе заражения.
Значит, AM) = M5j - MI,. Тогда последнее уравнение переходит в следующее: M5j~
Ml, =p + +Fj + alMl +a2M2 +a3M3j+a4M4 +a5M5 . Наша задача - снять неизвестные
параметры р, F
al,...,a5 в правой части по результатам наблюдений. По, очевидно, такую модель можно оценить и без наблюдений. Сравнивая поэлементно
правую и левую части, находим: а>5 = 1, а>\ = - 1 , а2> = а>3 = а>4 = р > = F>j =
О, т.е. независимо от результатов эксперимента вывод будет однозначным и
неправомерным: прирост веса не зависит от типа заражения. Эта последняя
модель оказалась скрытым тождеством, а не зависимостью прироста от факторов, и привела к неверным статистическим выводам.
+
г
е
a
}
j
j
j
j
j
t
7. ОФОРМЛЕНИЕ Р Е З У Л Ь Т А Т О В ИССЛЕДОВАНИЯ
7.1. Правила и т р е б о в а н и я к о ф о р м л е н и ю н а у ч н ы х п у б л и к а ц и й
Конечным результатом НИР студентов обычно являются устное сообщение,
доклад, курсовая и дипломная работы; наиболее весомые и интересные данные
могут быть опубликованы в печати в виде статьи, тезисов или представлены стендовым сообщением на научной конференции.
Правила и требования к оформлению научных публикаций определяются
системой действующих ГОСТов и являются общепринятыми в стране. Оформление письменных отчетов, курсовых и дипломных работ также должно производиться с учетом этих норм.
Научная публикация - основной, а в фундаментальной науке - практически
единственный результат деятельности ученого. Соответственно написание публикаций - основное занятие ученого. Главная цель научной публикации для авто44
pa - сделать свою работу достоянием других исследователей и обозначить свой
приоритет в избранной сфере исследований. Это достигается публикацией трех
блоков информации: 1) результаты исследований; 2) результаты анализа; 3) сообщение о себе как об авторе(ах) исследований и/или анализа. С точки зрения читателя публикация выполняет иную цель. Она должна содержать краткий, но в то
же время подробный отчет о проведенном исследовании, также как и объективное обсуждение его значения. Отчет должен содержать достаточное количество
данных и ссылок на опубликованные источники информации, чтобы коллегам
можно было оценить и самим проверить работу.
При всем многообразии форм научных публикаций наиболее важная из них
- статья в журнале или другом периодическом или непериодическом издании.
Монографии пишутся редко, а краткие публикации (тезисы докладов) не позволяют в должной мере ни отразить результаты, ни обсудить их.
Можно выделить четыре основных условия успешной писательской деятельности: грамотные мышление, изложение, цитирование и оформление.
Грамотное мышление. Чтобы подготовить хорошую публикацию, необходимо грамотно думать. Перед началом работы над рукописью и после окончания работы необходимо ответить на следующие вопросы.
1) Надо ли писать то, что Вы желаете изложить? Представляет ли Ваш материал научный интерес?
2) Соответствуют ли методы работы, фактические результаты и выводы поставленным задачам?
3) Соответствуют ли использованные методы сбора, обработки и анализа
материалов структуре фактических данных?
4) Соответствуют ли интерпретация и выводы фактическим данным?
При отрицательном ответе на любой из этих вопросов следует или отказаться от публикации, или выполнить исследование заново, или переписать работу (переформулировать задачи и название работы, внести другие исправления).
Грамотное изложение. Чтобы написать хорошую статью, необходимо соблюдать стандарты построения общего плана научной публикации и требования
научного стиля речи. Это обеспечивает однозначное восприятие и оценку данных
читателями. Основные черты научного стиля: логичность, однозначность, объективность.
Логичность подразумевает жесткую смысловую связь на всех уровнях текста: информационных блоков, высказываний, слов в предложении. Важное условие понимания прочитанного - простота изложения, поэтому одно предложение
должно содержать только одну мысль. Однозначность утверждений достигается
правильным использованием научных терминов. В биологии особое значение
имеет правильное наименование видов и других таксонов. При этом необходимо
руководствоваться требованиями кодексов биологической (зоологической, ботанической) номенклатуры и сверяться с наиболее авторитетными сводками по
анализируемой группе организмов. Требование объективности научной речи обусловливает недопустимость личных и эмоциональных оценок и высказываний.
Но это не означает, что писать обязательно надо сухим, казенным языком.
Грамотное цитирование. Чтобы написать хорошую статью, необходимо не
только знать и учитывать, но и грамотно цитировать труды предшественников.
45
Пространственная, временная и интеллектуальная целостность научного сообщества возникает во многом благодаря цитатным связям ученых.
При приведении или обсуждении чьих-либо конкретных результатов необходимо цитировать именно первоисточники, а не извлекать отдельные факты из
обзорных работ. Обзоры используйте обязательно, но именно как обзоры (!), указывая, например, что такой-то, обобщив то-то, пришел к тому-то. Необходимо
разграничивать степень достоверности цитируемых данных, обращать внимание
на их завершенность: теория, обобщение, гипотеза или факт. Надо стараться не
цитировать работы из реферативных журналов и не увеличивать искусственно
объем списка цитируемых публикаций, перенося в него работы из списков других
авторов.
Грамотное оформление. Чтобы получилась хорошая публикация, необходимо грамотно оформить:
- иллюстративную часть публикации (таблицы, графики, рисунки, фотографии);
- статистическую (математическую) часть публикации;
- цитатные ссылки в тексте и пристатейный список литературы.
7.2. Р а б о т а н а д с т а т ь е й
1
Перед тем как начать писать статью, целесообразно ответить на следующие
вопросы.
1) Какова основная цель работы? Ответ поможет четко определить и выдержать формат изложения:
- описываете ли Вы новые и важные результаты исследований (экспериментальная статья - наиболее распространенный тип);
- даете ли Вы новое толкование ранее опубликованным результатам
(сводная аналитическая статья; используется для выдвижения и обоснования
крупной гипотезы);
- делаете ли Вы обзор литературы или крупной темы.
2) В чем состоит отличие этой работы от других работ но данной теме,
ее новизна?
- какой новый вклад в науку дают результаты;
- печатался ли этот материал ранее;
- какое он имеет отношение к другим работам в этой области.
3) Где будет опубликована статья, на кого она ориентирована? (Целесообразно познакомиться с правилами для авторов, чтобы с самого начала стараться
выдержать требования редакции конкретного журнала).
Следующий этап работы - определение идеи или основной гипотезы. Идея
должна быть простой. В идеале в статье должен быть задан один вопрос и содержаться такой объем информации, который позволяет исчерпывающе па него ответить. Необходимо сформулировать рабочие гипотезы, продумать весь возможный спектр ответов на основной вопрос статьи: и те, которые собираетесь доказать, и те, которые намерены опровергнуть.
Название. Это очень важный элемент статьи. Основные достоинства названия - краткость и ясность. В большинстве рекомендаций длина заголовка ограничивается 10-12 словами. Необходимо придать заголовку краткость, содержательность и выразительность. Ключевые слова, отражающие суть работы, целесооб46
разно ставить в начале. Название должно в большей степени характеризовать
проблему, над которой работает исследователь, чем полученные результаты.
Структура статьи. Экспериментальная статья обычно строится по единому
стандарту:
- введение (основной вопрос, на который в нем предстоит ответить, «Зачем это надо?»);
- описание материала и методов работы («Как это получено?»);
- результаты («Что, где и когда наблюдается?»);
- обсуждение, заключение и/или выводы («Почему это наблюдается и
что это означает?»);
- список цитированных источников.
Обычно статья включает также «Реферат» и «Ключевые слова». В обзорных
и аналитических статьях некоторые разделы могут быть опущены, а рубрикация
может быть существенно сложнее.
Введение имеет целью:
- определить гипотезу;
- дать вводную информацию;
- объяснить, почему предпринято исследование;
- критически проанализировать исследования в данной области;
- показать актуальность темы.
Само «Введение» необходимо проанализировать по следующим ключевым
пунктам:
- четко ли сформулированы цели и исходные гипотезы, если они существуют;
- нет ли противоречий;
- упомянута ли основная использованная литература;
- подчеркнуты ли актуальность и новизна работы.
Методы исследований. Смысл информации, излагаемой в данном разделе,
в том, чтобы другой ученый достаточной квалификации смог воспроизвести исследование, основываясь на приведенных методах. В статьях по биологической
тематике в этом разделе принято описывать место, время, условия проведения
исследований, при необходимости объект исследований, объем и структуру материала, план эксперимента для экспериментальных работ, использованные лабораторные и статистические процедуры. Обязательно указываются ограничения и
допущения для использованных методов и пути их «обхода», если это предпринималось.
Отсылка к литературным источникам без описания сути метода возможна
только при условии его стандартности или в случае написания статьи для узкоспециализированного журнала. При ориентации на широкий круг читателей или
при комбинации исследовательских подходов из нескольких научных дисциплин
методы должны быть изложены предельно подробно.
При использовании сложного экспериментального или аналитического
оборудования, от работы которого существенно зависят последующие результаты, необходимо указывать марку прибора и производителя, так же как и производителей уникальных веществ, программных продуктов и пр. При необходимости
в «Методах» следует давать определение используемых терминов.
47
Результаты. Основной раздел, цель которого - показать, какими данными
подтверждается рабочая гипотеза (гипотезы). При структуре статьи, включающей
отдельные разделы «Результаты» и «Обсуждения», в результатах следует описывать только данные. К вопросам «Почему результаты таковы?» и «Что они означают?» следует обращаться только в том объеме, в каком это необходимо для сохранения логики повествования.
Результаты, как правило, наиболее насыщены иллюстрациями - таблицами,
графиками, фотографиями, которые несут основную функцию доказательства,
представляя в свернутом виде Ваш исходный материал. Важно, чтобы данные иллюстраций не дублировали текст. В текстовой части в идеале должны приводиться только объяснения значений данных таблиц и рисунков и разъясняться логика
перехода к последующему блоку данных или к следующему шагу анализа.
Оформление иллюстраций жестко регламентируется всеми журналами и
редакциями, поэтому обязательно сверяйтесь с правилами для авторов.
Некоторые общие рекомендации при подготовке иллюстративных материалов следующие:
- надписи, цифровые и текстовые обозначения на рисунках должны быть
пропорциональны масштабу изображения;
- на рисунках биологических объектов обязательно должен быть приведен
масштаб измерений;
- для числовых данных в рисунках и таблицах (и в тексте) необходимо выбирать единицы измерения таким образом, чтобы максимум данных приходилось
писать с минимальным количеством нулей до или после десятичного знака;
- все подписи, обозначения и сокращения в таблицах и рисунках должны
быть расшифрованы.
Обсуждение результатов. Обсуждение результатов может быть вынесено в
отдельный раздел, но может входить и в раздел «Результаты». Задача этого раздела объяснительная. Обсуждение должно показать, почему представленные результаты именно таковы и как они соотносятся с основной идеей статьи. В «Обсуждении» надо указать характерные особенности результатов работы, оценить
пределы работы, т. е. те рамки, в которых правомерны выводы из результатов работы.
Необходимо сравнить представленные в статье результаты с предыдущими
работами в этой области, как Вашими, так и других авторов. Такое сравнение
лучше выявит новизну работы, чем словесные доказательства, не подтвержденные фактами.
Заключение и в ы в о д ы . В этом разделе необходимо сопоставить полученные результаты с начальной целыо проведения работы.
Важно определить значение полученных результатов для дальнейших исследований, ответить на вопрос: какие направления для будущей работы предполагают Ваши результаты? Отрицательных результатов в науке не бывает, даже
если они указывают на необходимость отказа от выбранного направления исследований.
Реферат. Этот раздел готовится в последнюю очередь. Характерная черта
хорошего реферата - освещение ключевых моментов без их детализации. Реферат
должен строго соответствовать статье и отражать следующие моменты:
48
- цель исследования;
- использованные методы или технологии;
- основные результаты;
- авторские выводы.
Список цитированной литературы - очень важный элемент. Большинство журналов не примут статью, если список литературы будет составлен не по
правилам.
При финальной проверке статьи следует ответить на такие вопросы.
- Объяснили ли Вы, зачем делали данную работу?
- Достаточно ли полно изложены принципы и методы исследования для того, чтобы Ваши результаты могли быть независимо проверены коллегами?
- Достаточно ли полно представлены и описаны фактические данные - по
отношению к самим данным и последующим выводам?
- Обсудили ли Вы именно те смысловые аспекты, вытекающие из представленных данных, которые хотели бы или следовало бы обсудить?
- Оформлена ли рукопись в соответствии с требованиями редакции?
Требования к объему, содержанию, рубрикации и оформлению статей разные в разных журналах. Поэтому техническую доработку и оформление статьи
необходимо проводить в соответствии с правилами для авторов. Эти правила регулярно публикуются журналами и часто доступны в электронном виде, например:
http://w>vw.maik.rssi.ruAviii/journals/biology.html
список
журналов
биологического
профиля,
выпускаемых
Международной
академической
издательской компанией «Наука/Интерпериодика»; на страничках журналов
представлены правила для авторов;
http://hcrba.msu.ru/russian/index.html - список отечественных ботанических изданий с правилами публикаций в некоторых из них;
http://wwAV.mco.edu/lib/instr/libinsta.html - правила публикаций более чем
в 2 тысячах зарубежных научных журналов.
Написание тезиса. Тезисы доклада - краткая публикация. В исходном понимании тезисы - это отнюдь не маленькая статья, а совершенно особый тип
публикации. Тезисы обычно издаются до начала какого-либо научного мероприятия и позволяют ознакомиться с тем, что собирается высказать докладчик в своем
сообщении. Таким образом, одно из отличий тезисов от статьи в том, что написание тезисов преследует цель заинтересовать собравшихся, обеспечить некоторую
рекламу доклада и (или) докладчика. Соответственно они Moiyr (но совсем не
обязательно должны) быть более броскими, более провокационными.
Обычный формат тезисов доклада близок к формату реферата научной статьи (цель исследования, методы, основные результаты, выводы). Но вполне допустимо, что в тезисах доклада не отражаются некоторые обязательные для статьи разделы, например, «Материалы и методы» или «Результаты», а акцент делается на формулировке проблемы или на изложении гипотезы, которую автор намерен доказать в своем выступлении.
7.3. Цитатные ссылки в тексте и пристатсйнын список литературы
Регулярная научная работа обязательно основывается на предыдущих результатах, поэтому научные статьи и другие значительные по объему публикации
49
обязательно содержат библиографические ссылки в качестве документального
подтверждения знания этих результатов.
Приводимые в публикации библиографические сведения дают возможность
читателю быстро определить связь работы с предшествующими исследованиями
и показать ее источниковедческую базу, во многих случаях позволяют составить
представление о научных позициях автора, его принадлежности к определенной
научной школе, проверить фактическую достоверность приводимых данных.
Ссылка производится в двух случаях: а) когда упоминается произведение и
б) когда воспроизводятся чужой текст либо сведения в виде цитаты или переложения. Ссылаться можно на публикацию, архивный документ, рукопись сочинения, личное сообщение. В последних двух случаях необходимо личное разрешение автора упоминаемого произведения или сообщения. В пристатсйный список
следует включать только цитированные источники.
Уместно подчеркнуть несколько очень желательных условий:
- со всеми работами, приводимыми в списке цитированной литературы, автор должен быть знаком лично;
- ввиду ограниченного объема большинства публикаций следует прежде
всего, цитировать самые важные работы, чему должен предшествовать определенный отбор источников.
Главное требование при оформлении ссылок и списка библиографических
описаний - необходимо постоянно сверяться с ГОСТами, справочниками, правилами для авторов, консультироваться со специалистами-библиографами.
Ссылки на источники могут оформляться тремя способами, при этом первые два способа не требуют формирования в конце публикации списка библиографических описаний.
Первый способ - внутритекстовый - довольно неудобный и встречается
редко.
Второй способ - подстрочное размещение ссылок на странице. Научные
журналы используют этот метод, но в естественно-научной литературе он не имеет большого распространения. (В естественно-научных публикациях таким способом могут оформляться примечания - другой вид вспомогательного аппарата
публикации.)
Третий способ - наиболее распространенный - затскстовые ссылки, которые представляют собой пристатейныс (прикиижные) библиографические списки. Связь библиографического описания в списке с текстом публикации может
оформляться разными способами:
- путем сквозной нумерации цитируемых источников в соответствии с порядком их упоминания в тексте (нумерация в тексте помещается в квадратные
скобки);
- путем нумерации цитируемых источников в порядке их следования в
составленном по определенному (чаще всего алфавитному) принципу списке
библиографических описаний;
- путем приведения в тексте фамилии авгора(ов) и года публикации; в
таком случае список описаний формируется по алфавитному принципу.
Разные отечественные журналы практикуют все три способа, в западной
научной литературе широко распространен третий способ. Последнее обуслов50
лено требованиями компьютерной сортировки ссылок, и, кроме этого, способ
удобен и функционален, так как нередко позволяет читателю (если это специалист) сразу, не заглядывая в описание, определить цитируемый источник.
8. ПОДГОТОВКА УСТНОГО И СТЕНДОВОГО ДОКЛАДА
8.1. Устный доклад
Эффективное устное выступление - это важная часть научной деятельности, которая, к сожалению, часто недооценивается. Учитывая, что стандарты устных выступлений в научной практике довольно низкие, хорошее выступление часто становится запоминающимся событием.
Предварительное п л а н и р о в а н и е
На данном этане необходимо приспособить доклад к конкретной ситуации.
Для этого хорошо бы выяснить, кто будет присутствовать на докладе. Если это
конференция - полезно ознакомиться со списком ее участников, выяснить их интересы, оценить состав слушателей - узкие или общие специалисты, сколько их
будет, дружелюбные или нет. Выяснить количество времени, выделенное для
доклада. Уточнить, включены ли в отведенное время и вопросы. При длинном
докладе можно подробно обсуждать вопрос, короткий доклад требует сразу переходить к делу.
Подготовка
Нужно построить доклад вокруг одной идеи, используя все, что может лучше раскрыть ее, и выбрасывая все, что несущественно или может отвлечь внимание. Не нужно детально обсуждать материал или давать слишком расширенный
обзор. Доклад должен быть хорошо сконструирован и представлен аудитории ясно и в логичной последовательности. Таблицы лучше не использовать. Компьютерные программы для презентаций (PowerPoint, Persuasion и др.) - отличный
способ сэкономить время. Если в докладе будут использоваться мультимедийные
технологии, необходимо убедиться, что они поддерживаются аппаратурой,
имеющейся в зале докладов.
Советы но структуре доклада
В начале доклада необходимо кратко, но ясно очертить основные концепции и понятия, лежащие в его основе. Восприятие информации аудиторией снижается по ходу доклада, поэтому если представляется ряд положений, их следует
организовать от более важных к менее существенным. Целесообразно определить
проблемы и вопросы, которые волнуют аудиторию, и обратиттег к ним во время
доклада, до того как аудитория подумает об этом сама. Необходимо определить
цель доклада в его начале и вернутся к ней в конце. Не следует использовать списки («во-первых...», «во-вторых...»). Можно спутать систему списка («вопервых...», «затем...», «на пятом этапе»), или позже в докладе выяснится, что был
пропущен какой-то пункт и придсгся возвращаться назад. Переходы в тексте доклада должны быть плавными и логичными, понятными аудитории. В заключение
следует обобщить основные концепции (идеи), которые обсуждались, и опреде51
лить как работа относится к вопросам, которые были подняты. Следует отметить
начало заключения («В заключении...»). Весьма важно отдать должное другим
авторам, где это надо, если были использованы чужие рисунки или данные, обязательно упоминайте об этом в тексте доклада.
Один из путей поддержания интереса - организация доклада в виде рассказа. Используя нестандартный порядок изложения материала, можно удержать интерес аудитории.
Перед докладом
За день до доклада необходимо его прорепетировать, используя зеркало.
Если предполагается использовать слайды, целесообразно проверить их порядок.
Если возможно, ознакомьтесь с помещением, в котором будет доклад. Убедитесь, что там есть необходимая аппаратура. Поинтересуйтесь, кто за нее отвечает. Если зал большой, используйте микрофон. Протестируйте его, когда в зале
нет зрителей. Проверьте наличие мела (фломастеров), тряпки и, главное, указки.
Если это лазерная указка - в порядке ли батареи. Приведите себя в порядок заранее (одежда, прическа, застежки и пр.).
Доклад
Следует смотреть в глаза слушателям, но не фиксировать взгляд только на
одном зрителе, он будет чувствовать себя неловко. Говорить необходимо медленно, ясно и отчетливо, используя естественные жесты. Необходимо поддерживать
связь с аудиторией, вовлекать се в процесс презентации, задавая вопросы и с помощью контакта глазами.
Если во время доклада нужно выключить свст, не забывайте включить
его сразу, как только можно. Не извиняйтесь за что-либо во время доклада. Если
Вы извиняетесь, значит, плохо подготовились.
Заключение (обобщение) должно быть подготовленным и запоминающимся. Не поддавайтесь соблазну добавить несколько слов экспромтом. Последние
слова запоминаются сильнее, поэтому они должны быть подготовленными.
Ответы на вопросы
Часто ответы на вопросы оставляют большее впечатление, чем сам доклад.
Целесообразно повторять вопрос, чтобы всем было ясно, о чем спросили. Перед
ответом следует подумать (хотя бы секунду). Главное - дождаться, когда
вопрошающий закончит вопрос. Единственное исключение - когда вопрос неясный и беспорядочный. Но и это надо делать тактично, например «То есть, Вы
спрашиваете... ?». Не следует бросаться давать ответ сразу же, этим можно показать неуважение к спрашивающему. Кроме того, это даст время на то, чтобы убедиться, что Вы отвечаете именно на тот вопрос, который задан. Если Вы не уверены, попросите переформулировать вопрос или пояснить, о чем же спрашивают.
Если вопрос задан во время доклада, и он проясняет неопределенность, следует
отвечать сразу.
Необходимо избегать затяжных дискуссий с одним человеком и пространных ответов.
Если не можете ответить на вопрос - так и скажите. Не извиняйтесь. Затем
Вы можете либо предложить обдумать (исследовать) вопрос и вернуться к нему
как-нибудь позже, либо предложить человеку, задавшему вопрос, источник, где
он может найти ответ, либо попросить аудиторию о предложениях.
52
8.2. Стендовый доклад
Стендовый доклад, по сравнению с устным, имеет как преимущества, так и
недостатки. К преимуществам относится то, что он:
- может быть изучен неспешно;
- позволяет общаться с интересующимся зрителем;
- может оказаться более информативным, чем устное сообщение.
Однако при изучении стендового доклада зрители находятся в не очень
комфортных условиях (не сидят). Поэтому они должны быть чем-то привлечены.
При подготовке к стендовому докладу решающим и самым длительным является этап планирования. В первую очередь надо обратить внимание на количество информации. Необходимо ограничивать ее. Целесообразно выбрать не более
трех положений, которые являются самыми важными, и сфокусировать на них
все внимание. Можно подготовить письменное резюме доклада для тех зрителей,
которые заинтересованы в более детальной информации. Основные положения
должны быть ясны и без дополнительных объяснений. Главная догма для постера
- простота.
Рекомендации по макету стендового доклада
Чтобы представить себе размеры и положение стендового доклада, необходимо сделать черновой план на листке бумаги (или в какой-нибудь графической
программе). Это даст общую идею о том, сколько текста и сколько рисунков
нужно включить в стендовый доклад, какими должны быть их размеры и расположение.
Не стоит пытаться увеличить количество рисунков или объем текста за
счет уменьшения их размеров или сжатия. Если стендовый доклад тяжело читать
или он загроможден, это будет неэффективно.
Заголовок
Заголовок, включающий название доклада, фамилии авторов и т.д. располагается в верхней части постера. Фотография автора может быть как в заголовке
доклада, так и в его содержании (например, фото автора в качестве масштаба у
объекта исследований).
Название стендового доклада
Название должно быть коротким, информативным и интересным. Высота
букв должна быть не менее 3 см (100 и более пт.). Длинное название приведет
зрителей в уныние. Если название заманчиво или даже вызывающее, это привлечет интерес зрителей.
Текс стендового доклада
Как правило, текст стендового доклада включает введение, методы, результаты и выводы. Можно выделить место для благодарностей. Названия разделов
должны присутствовать, чтобы облегчить ориентирование зрителей в тексте доклада.
Лучше выбирать шрифты типа sans serif (например, Helvetica, Arial и подобные), которые не имеют тонких линий. Кроме того, они пропорциональны,
что облегчает чтение. Название раздела лучше писать жирным шрифтом. Не стоит делать жирным весь текст, читать его утомительно, тем более он забивает рисунки.
Текст должен быть высотой не менее 24 пт. и должен свободно читаться с
53
расстояния 1-1,5 м. Рекомендуется не использовать для текста только заглавные
буквы, так как.при этом будет необходимо сократить количество информации.
Целесообразно использовать простой и ясный язык, избегать сокращений и жаргона, не злоупотреблять терминами. Если возможно, избегать таблиц. Если это
абсолютно необходимо, сделать их краткими или в виде отдельного листка для
раздачи желающим.
Цвет - ценное качество стендового доклада. Если возможно, необходимо
использовать цветную основу. Не очень важные части лучше располагать на холодных или нейтральных цветах (голубой, зеленый, серый), а гвоздь постера - на
теплых (красный и желтый).
Рисунки
Необходимо построить свой стендовый доклад вокруг рисунков. Рисунки
запоминаются лучше. Особенно они эффективны в описании методов.
Графики должны быть большими, как минимум 20x30 см. Подписи осей не менее 24 пт. Пометок на графике должно быть немного, они должны быть короткими. Рисунки можно крупно пронумеровать для лучшей идентификации. Если ссылка в тексте на рисунок выделена жирным шрифтом и таким же шрифтом
рисунок пронумерован, это облегчает переход от текста к рисунку и наоборот.
Для ясности полезно краткое объяснение под рисунком. Приветствуется использование столбчатых, круговых и прочих диаграмм.
Расположение
материала
При размещении надо помнить, что мы читаем сверху вниз и слева направо.
Самая важная информация должна быть на уровне глаз. Верх стендового доклада
будет содержать название, которое обычно читают на подходе к нему. Около 60
см по высоте под названием - это обычно уровень глаз для большинства, это область, где информацию читать легче всего.
Для широкого стендового доклада лучше разделить пространство на дветри части. При этом можно будет прочитать каждый раздел, стоя на месте. Чтобы
перейти к следующему разделу, надо просто сделать шаг вправо. Целесообразно
оставлять больше свободного пространства, гак как плотно набитый материал
утомляет.
Приветствуется использование элементов разного размера и пропорций.
Например, введение на листке формата А4, методы в виде квадрата, рисунок в
виде круга и т.д.
Оживят постер приклеенные образцы (гербарные экземпляры, тушки животных и пр.).
Перед конференцией
Полезно показать стендовый доклад коллегам и людям, далеким от Вашей
области, чтобы спросить себя и их, насколько доклад ясный, простой и связный,
проверить грамматические ошибки.
54
9. РАБОТА С НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРОЙ
9.1. И з д а ю щ и е о р г а н и з а ц и и
Наиболее крупные универсальные отечественные издательства.
Академиздатцентр «Наука» РАН. Осуществляет основную издательскую
деятельность РАН.
Международная академическая издательская компания (МАИК)
«Наука/Интсрнериодика». Создана в 1992 г. для издания научных журналов, с 1997 г. издает научно-популярную и учебную литературу. В 1992 г. МАИК
«Наука/Итерпериодика» начала свою деятельность с выпуска 5 журналов на английском языке. К 2001 г. их количество возросло до 95. Совместно с Академиздатцентром «Наука» издает более 100 журналов на русском языке.
«Высшая ш к о л а » - специализированное государственное издательство по
выпуску учебной и методической литературы.
«Мир» выпускает переводную литературу по фундаментальным исследованиям в области естественных наук, а также учебную, справочную и научно-популярную.
« Н а у ч н ы й м и р » издает научную, научно-популярную, учебно-методическую литературу, в основном при поддержке РФФИ.
Издательство МГУ выпускает литературу практически по всем областям
современной науки.
Издательство СПбГУ ежегодно издаст более 200 наименований учебной,
научной и научно-популярной литературы по всем разделам естественных наук.
Существует также много издательств, специализирующихся на выпуске литературы по отдельным отраслям («Недра», «Медицина», «Гидрометеоиздат» и
др.). Кроме этого, многие НИИ и вузы имеют собственные издательские структуры.
С описанием изданий (журналы, монографии, энциклопедии и пр.) крупных
зарубежных общенаучных издательств можно ознакомиться на их сайтах.
В большинстве случаев, к сожалению, доступ к полнотекстовым версиям
изданий платный, а бесплатно можно получить лишь название статьи (книги),
фамилии и адреса авторов и краткое резюме.
Но благодаря Российскому фонду фундаментальных исследований для всех
академических институтов и многих вузов эта проблема в значительной степени (но
не полностью) решена. Создана Научная электронная библиотека: http://elibrary.ru.
В ней сосредоточены полнотекстовые версии журналов многих зарубежных издательств (Elsevier, Springer Verlag, Academic Press и других), частично представлены и отечественные издания. Электронная библиотека имеет очень удобный интерфейс. Для доступа к ресурсам от пользователя требуется зарегистрироваться
(но только с IP-адреса организации, входящей в консорциум пользователей электронной библитеки) и запомнить свой логин и пароль. Для просмотра статей необходима программа AcrobatReadcr (распространяется свободно).
9.2. С и с т е м а Г о с у д а р с т в е н н о й н а у ч н о - т е х н и ч е с к о й и н ф о р м а ц и и в РФ
Для регистрации и систематизации информационных ресурсов существует
система Государственной научно-технической информации, которая представляет совокупность научно-технических библиотек и информационных организаций,
55
издающих библиографические указатели литературы. Указатели делятся на текущие и ретроспективные. Текущие информируют о новой литературе, ретроспективные отражают литературу за определенный период.
Центр текущей российской государственной библиографии - Российская
книжная палата, куджа поступают и проходят государственную регистрацию всс
вышедшие на территории России издания. С 1907 г. выходит «Книжная летопись» - еженедельный указатель книг и брошюр. С 1927 г. издается ежегодник
«Книги Российской Федерации», аккумулирующий информацию из «Книжной
летописи» за соответствующий год. «Летопись журнальных статей» издается с
1926 г., выходит еженедельно и содержит сведения о статьях на русском языке по
всем отраслям знаний из журналов, периодических и продолжающихся сборников. Издаются также «Летопись газетных статей», «Летопись изоизданий», «Летопись рецензий», «Нотная летопись», «Картографическая летопись», «Летопись
авторефератов диссертаций». С 2000 г. выходит еженедельный бюллетень «Новые книги России» - в печатном и электронном вариантах.
Книжная палата создала электронный банк данных «Российская национальная библиотека», который содержит сведения о книгах и брошюрах, выпущенных в свет с 1980 г., статьях из газет (с 1988 г.), статьях из журналов и авторефератах диссертаций (с 1991 г.). Ежегодно выпускается CD-ROM «Российская
национальная библиография». В Интернете информация о российских изданиях
доступна по адресу: http://www.bookchamber.ru.
9.3. ВИНИТИ
Крупнейший информационный центр по проблемам естественных наук Всероссийский институт научной и технической информации (ВИНИТИ,
http://www.viniti.ru),
созданный
в
1952
г.
Его
фонды
содержат
массив ретроспективной информации, сформированы на основе опубликованных
отечественных
и
зарубежных
документов,
получаемых
более
чем
из 80 стран на 40 языках.
С 1952 г. издастся Реферативный журнал (РЖ) ВИНИТИ, в котором печатаются рефераты статей из научных периодических и продолжающихся изданий,
сборников трудов, монографий, справочников, патентов, авторефератов диссертаций, депонированных рукописей. Ежегодно в РЖ фиксируется около 1 млн документов, более 30 % из которых - российские. Выпуски РЖ издаются ежемесячно (выпуски по химии и химической технологии выходят 2 раза в месяц). Состоит
РЖ из 28 сводных томов и 40 отдельных выпусков, не включенных в сводный
том. Сводные тома и отдельные выпуски РЖ имеют авторские и предметные годовые указатели. РЖ выходит в бумажном и электронном вариантах.
Кроме РЖ ВИНИТИ выпускает:
- бюллетень
сигнальной
информации
(СИ)
- тематические
серии
(включая биологию, медицину, охрану природы) -под общим названием «Содержание российских научных журналов», в которых представлено содержание 800
научных и научно-популярных журналов России и стран СНГ;
- экспресс-информацию - расширенные рефераты наиболее интересных работ, 10 тематических выпусков;
- обзорную информацию - содержит одии или несколько обзоров,
включающих результаты анализа и обобщения сведений по актуальным
проблемам.
56
9.4. Зарубежная т е к у щ а я библиография
Зарубежная текущая библиография по естествознанию представлена в основном библиографическими и реферативными базами данных (БД). Большинство БД распространяются на компакт-дисках, к некоторым возможен доступ
через Интернет. Наиболее распространенные и авторитетные БД по естествознанию и технике приведены ниже.
Current Contents (Institute for Scientific information, USA) - электронный
аналог одноименного печатного издания, включает оглавления ведущих научных
журналов мира.
Science Citation Index (SCI) (Institute for Scientific information, USA) - отражает статьи и сделанные в них ссылки более чем из 3 400 лучших научных журналов 70 стран мира; благодаря РФФИ доступна для всех академических институтов с сайта Электронной научной библиотеки (охватывает период с 1991 по настоящее время) (http://wos.elibrary.ru/wos/ciw.cgi/).
CONFSCI (Conference Papers Index) (Cambridge Scientific Abstracts, USA) библиографическое описание докладов на конференциях и симпозиумах.
PASCAL (Programme Applique a le Selection et a la Compilation Automatique
de la Literature) (Franch National Research Council) - политематическая БД по всем
отраслям естествознания, отражает статьи из периодических и продолжающихся
изданий, сборников, монографии, отчеты, материалы конференций, диссертации;
формируется на английском и французском языках.
Biological Abstracts (BIOSIS) - информация о статьях из журналов по всем
отраслям биологии.
MEDLINE {Medical literature analysis and retrieval system on-LINE) (National
Library of Medicine) - статьи в области медицины, молекулярной биологии и биохимии из 4 200 журналов.
SCOPUS (SciVerse Scopus) - библиографическая и реферативная база данных и инструмент для отслеживания цитируемости статей, опубликованных в научных изданиях.
9.5. Э л е к т р о н н ы е и н ф о р м а ц и о н н ы е ресурсы
В сети Интернета представлены огромные массивы информации. Используйте поисковые системы общего назначения.
Ян/декс: русскоязычный Интернет - http://www.yandex.ru/; Рамблер: русскоязычный Интернет - http://www.ramblcr.iu/; Google: русско- и англоязычный Интернет http://www.google.com/; Yahoo: англоязычный Интернет - http://www.yalioo.com/;
AltaVista: англоязычный Интернет - http://www.altavista.com/.
Для поиска библиографической информации следует использовать поисковые
системы специального назначения:
Scirus: поиск библиографии http://www.scirus.com/srsapp/; ISI: институт научной
информации (библиофафия, цитирование) - http://wos.elibrary.ru/wos/ciw.cgi/.
Google Scholar - сервис для поиска по научным источникам: статьям, книгам,
диссертациям, опубликованным различными научными организациями и профессиональными сообществами.
Сайты крупных органов НТИ и библиотек России, на которых бывает открыт полнотекстовый доступ к российским и зарубежным журналам:
ВИНИТИ - http: //www.viniti.msk.ru;
57
Государственная п у б л и ч н а я научно-техническая библиотека России
(ГПНТБ России) - http://www.gpntb.ru/;
Библиотека Конгресса США - http://www.copyright.ru/loc/index.html/.
9.6. С р а в о ч н о - б и б л и о г р а ф и ч е с к и й аппарат библиотек на бумажных
носителях
Каталоги
При поиске научной информации не следует игнорировать традиционные
карточные каталоги и картотеки библиотек. Существует сложная система каталогов и картотек, назначение которых - возможно более полное раскрытие фонда
библиотеки. В качестве примера можно рассмотреть структуру каталогов научной
библиотеки.
Алфавитный каталог наиболее удобен в использовании, если Вы знаете автора книги или название сборника; он даст возможность установить наличие интересующей книги в библиотеке.
Систематический каталог отражает те же книги, что и алфавитный, но
группирует их описания в логическом порядке соответственно их содержанию по
разным отраслям знания;"классификация может быть разной в разных библиотеках. Это УДК (Универсальная десятичная классификация); он дает возможность
установить наличие в библиотеке книг по интересующей теме.
Алфавитный каталог авторефератов и диссертаций построен в алфавитном порядке фамилий авторов.
Алфавитный каталог периодики - перечень отечественных и иностранных
журналов, включающий основное описание журнала, годы, тома, номера и выпуски, которые есть в библиотеке.
Алфавитный катапог продолжающихся изданий построен в алфавитном
порядке коллективных авторов (названия организаций) трудов, ученых записок,
бюллетеней.
Справочники
К справочно-библиографическому аппарату библиотек относятся печатные
справочные издания: универсальные и отраслевые энциклопедии, справочники
(издания, содержащие краткие сведения научного, производственного или прикладного характера с большими объемами статей и наличием списков литературы
к ним), словари (толковые, лингвистические, отраслевые, терминологические,
двуязычные и многоязычные).
МЕТОДИЧЕСКИЕ У К А З А Н И Я К ЛЕКЦИОННЫМ ЗАНЯТИЯМ
Лекционный курс направлен на формирование теоретических научных познаний и практических навыков, необходимых исследователю-биоэкологу, расширение научного кругозора, выработка способности к постановке и проведению эксперимента, анализу и критическому пониманию достижений современной науки.
ОСНОВНОЕ С О Д Е Р Ж А Н И Е ЛЕКЦИОННОГО К У Р С А
1. Вводная лекция
Цель и задачи курса. Место дисциплины среди других биологических и
экологических дисциплин.
Общая характеристика науки. Основные этапы развития науки: предыстория науки - религиозно-антропоморфные представления; натурфилософский
этап; возникновение отдельных областей знаний; господство религиозномистического мировоззрения в Средневековье и развитие алхимии и астрологии;
развитие экспериментального метода в эпоху Возрождения; первая научная революция (XVI-XVII вв.); механистический материализм; накопление и систематизация экспериментального материала в конкретных областях естествознания; революционные перемены в науке (XIX в.); ломка классических представлений о
реальном мире (конец XIX - начало XX вв.); новая революция в науке (20-30-е
годы XX века); развитие НТР на основе достижений науки (50-е гг. XX в.); современное состояние науки.
2. Основы научной методологии в биологических и экологических исследованиях
Классификация наук. Фундаментальные и прикладные науки, разработки.
Общая классификация наук. Естественные, гуманитарные, технические науки,
объекты их исследования. Классификация естественных наук.
Методология и методы научного познания. Философская и специальнонаучная методология. Уровни методологии - общенаучный и конкретнонаучный. Методы философской методологии - индукция и дедукция. Системные
методы. Методы кибернетики. Методы математического аппарата. Моделирование. Мыслительный эксперимент. Наиболее распространенные общенаучные методы исследования природы - описательный, сравнительный, экспериментальный и исторический - как выражение принципов системного подхода. Методы и
теория научного исследования в конкретных областях наук. Непосредственный
научно-практический уровень познания - методика и техника исследования. Инструментальные и логические приемы и средства изучения конкретных свойств
объектов и явлений.
Эмпирический и теоретический уровни познания и организации исследований. Фундаментальные исследования - прикладные исследования - разработка внедрение.
59
Организация научных исследований. Материально-техническая база науки.
Научные идеи, гипотезы, факты, средства материализации научных идей, символические средства*науки, идеальные средства науки, средства контроля, оценки,
санкций и поощрений. Информационная функция. Научные школы. Совершенствование системы подготовки научных кадров.
Особенности организации науки на современном этапе развития. Разработка новых теорий в естествознании, расширение прикладного использования достижений науки, «информационный взрыв», прогрессирующая дифференциация
науки, интеграция наук.
Системный подход и классификация систем. Материальные и абстрактные
системы. Статичные и динамичные системы. Закрытые и открытые системы.
Биологическая систематика. Систематика животных, систематика растений, [ аксоны. Иерархическая естественная система органического мира. Применение систематических понятий при решении задач в других областях биологии и практической деятельности (сельское хозяйство, медицина и др.).
3. Задачи и методы изучении биологических объектов. Структура и задачи
биологической пауки. Научные исследования студентов
Уровни организации живой природы: молскулярно-гснетический, клеточный, тканевый, онтогенетический (организменный), иоиуляционно-видовой и
биогеоценотический, или биосферный.
Общебиологическис методы и принципы изучения живых организмов.
Описательный, сравнительный, экспериментальный и исторический методы, их
содержание, принципы и методы, история развития, применение в современной
биологии. Системный подход, объединяющий в единое целое принципы и средства описательного, сравнительного, экспериментального и исторического методов.
Структура и задачи биологической науки. Предмет изучения биологии. Современные биологические дисциплины. Ботаника, зоология, физиология и анатомия. Систематика животных, систематика растений. Гистология, цитология, физиология животных, физиология растений (изучение структуры и функций живых
организмов). Микробиология, гидробиология (выделены по объекту исследования). Генетика, биология индивидуального развития (включая эмбриологию),
теория эволюции. Функциональная, или сравнительная, морфология, сравнительная физиология, сравнительная анатомия. Синтетические дисциплины: цитофизиология, цитохимия, гистохимия, эмбриофизиология, биохимия, биофизика,
биокибернетика, бионика, биометрия, биотехнология... Новые науки: радиобиология, молекулярная биология... Популяционно-видовая биология (систематика,
биогеография, общая и физиологическая экология .животных и растений), биогеоценология. Решение практических вопросов и проблем: промышленная микробиология, техническая биохимия, защита растений, растениеводство, животноводство, охрана природы, селекция, медико-биологические дисциплины - паразитология, иммунология, космическая биология. Изучение человека: антропология, генетика человека, экологическая физиология человека, биохимия человека,
физиология трудовых процессов, биохимия человека, космическая физиология,
инженерная психология, физиологическая психология. Специальные дисциплины
60
внутри основных биологических наук. Основные проблемы современной биологии.
Размеры биологических структур и методы их изучения. Возможные ошибки при методологическом анализе биологических проблем. Замена естественнонаучного содержания проблемы и научные противоречия, возникающие при их
решении, философскими проблемами. Ложно-диалектическое решение научных
противоречий. Нарушение соотношения между абстрактным и конкретным (специальными биологическими и общенаучными методами). Формализация в биологии; биологизация проблем.
Основные вопросы и задачи планирования и организации исследований.
Этапы научной работы: планирования и организации исследования, проведения
наблюдений (исследования в узком смысле слова), обработки полученных результатов и их теоретического анализа. Задачи на этапе планирования. Определение путей и методов их решения.
4. Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых показателей.
Обработка результатов
эксперимента.
Изображение результатов
опыта
Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых показателей. Объективная количественная оценка на основе измерений. Регистрирующие
приборы: компарирующие, показывающие, самопишущие, интегрирующие. Общие технические правила работы с приборами. Единицы измерения регистрируемых показателей. Регистрация данных. Выбор методики регистрации. Протоколирование опыта.
Обработка результатов эксперимента. Качественный и количественный
анализ и систематизация полученных экспериментальных данных, их изображение в наглядном виде для выяснения и подтверждения степени и характера взаимосвязей между параметрами изучаемых функций и влиянием внешних и внутренних факторов. Статистическая проверка достоверности (различий) экспериментальных данных. Методы и приемы биологической статистики.
Сведение данных в таблицу. Различные виды таблиц: таблицы качественных признаков; статистические таблицы; таблицы функций. Основные требования к построению таблиц. «Легенда» к таблице.
Графическое изображение результатов опыта. Основные требования к построению графиков. Правила построения графиков.
Построение диаграмм. Типы диаграмм: линейные, ленточные (столбиковые), секторные.
Изображение результатов исследования в виде схемы, чертежа. Применение
формул.
5. Математическое
планирование эксперимента.
Задачи предпланирования. План эксперимента. Выбор модели
Предпланирование. Задачи предпланирования. Формирование математической конструкции. Элементы конструкции: факторы, факторное пространство,
отклики и модель.
Активный и пассивный эксперимент. Входы системы - факторы, или независимые переменные; измеряемые состояния выходов - отклики, или зависимые
61
переменные. Определение факторов, откликов и связи между ними - задача
предпланирования.
Требований к факторам. Факторное пространство. Три типа факторов:
управляемые, контролируемые и неконтролируемые.
Размерность факторного пространства (или пространства независимых переменных) определяется числом управляемых факторов. Точки пространства векторы. Размерность факторного пространства в конкретном эксперименте определяется числом управляемых факторов, которые изменяются в некотором интервале.
Границы факторного пространства, определяемые в первую очередь интервалами изменений факторов.
План эксперимента - набор воздействий на вход системы, т.е. набор точек в
факторном пространстве, в которых проводится регистрация выходов.
Связь отклика с факторами. Качественный и количественный отклик системы. Интервал изменения фактора.
Модель эксперимента как функциональная связь между факторами и откликом, известная с точностью до неизвестных параметров.
Выбор модели. Линейная и нелинейная параметризация. Модели дисперсионного анализа. Требования к ошибке. Общие требования к планированию и анализу экспериментальных данных.
6. Статистическая обработка экспериментальных данных.
Регрессионный
анализ.
Статистическая обработка экспериментальных данных
Регрессионный анализ как вероятностный метод усреднения и свертки данных при таких экспериментальных исследованиях, когда делается попытка представить связь между наблюдаемыми переменными с помощью функциональной
зависимости.
Регрессионная модель. Примеры выбора регрессионных моделей. Анализ
результатов факторного эксперимента.
Типичные ошибки при планировании и анализе эксперимента: 1) некорректность в измерениях; 2) неправомерное использование статистической техники в анализе данных; 3) несоответствие спланированного эксперимента поставленной задаче; 4) полное смешивание эффектов двух факторов; 5) неучет значимого фактора; 6) дезинформирующая модель с «перепутанными» откликом и
факторами.
7. Оформление результатов
исследования
Правила и требования к оформлению научных публикаций. Работа над
статьей. Цитатные ссылки в тексте и пристатейный список литературы.
8. Подготовка устного и стендового доклада. Работа с научной литературой
Устный доклад. Стендовый доклад. Издающие организации. Система Государственной научно-технической информации в РФ. ВИНИТИ. Зарубежная текущая библиография. Электронные информационные ресурсы. Сравочнобиблиографический аппарат библиотек на бумажных носителях
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ ЗАНЯТИЯМ
Р а б о т а 1. ЗНАКОМСТВО С ХИМИЧЕСКОЙ ПОСУДОЙ И ОБОРУДОВАНИЕМ
Материалы и оборудование: мерные колбы, колбы Эрленмейера, мерные
цилиндры, чашки Петри, пробирки, пипетки, стеклянные палочки, стеклянные и
мембранные фильтры, пинцеты, шпатели, бумага (оберточная, пергаментная,
фильтровальная), моющие средства (Fairy), дистиллированная вода, хромпик
( H S 0 98 % + К СЮ ), сушильный шкаф, дистиллятор.
Объяснение.
1. Знакомство с основными правилами работы в химической лаборатории
Необходимо знать основные правила работы в химической лаборатории:
- на лабораторном столе во время работы не должно находится посторонних предметов;
- в лаборатории следует работать в хлопчатобумажном халате, волосы
должны быть убраны;
- принимать пищу в лаборатории строго запрещается;
- перед и после выполнения работы необходимо вымыть руки;
- работать нужно аккуратно, результат опыта зависит от чистоты проведения эксперимента;
- все опыты с ядовитыми и пахучими веществами выполнять в вытяжном
шкафу;
г,
- химические реактивы брать только шпателем, пинцетом или ложечкой (не
руками!);
- неизрасходованные реактивы не высыпать и не выливать обратно в те сосуды, откуда они были взяты;
- при нагревании растворов и веществ в пробирке необходимо использовать держатель. Отверстие пробирки должно быть направлено в сторону от себя и
других работающих;
- нельзя наклоняться над сосудом, в котором происходит нагревание или
кипячение жидкости;
- при необходимости определения запаха, выделяющегося при реакции газов, нужно легким движением ладони направить струю газа от отверстия реакционного сосуда к себе и осторожно вдохнуть;
- при разбавлении концентрированных кислот и щелочей небольшими порциями приливать кислоту (или концентрированный раствор щелочи) в воду, а не
наоборот;
- при попадании концентрированного раствора кислоты на кожу промыть
место ожога струей воды в течение нескольких минут, после этого обработать
обожженное место 3 % раствором питьевой соды;
- при ожоге концентрированными растворами щелочей промыть обожженное место струей воды в течение нескольких минут, после этого обработать
обожженное место 1 % раствором уксусной или борной кислоты и снова водой;
2
4
2
7
63
- при термическом ожоге охладить пораженное место, для чего поместить
его иод струю холодной воды, после охлаждения смазать мазыо от ожогов;
- при попадании раствора любого реактива в глаз немедленно промыть его
большим количеством воды, после чего сразу же обратиться к врачу;
- со всеми возникающими вопросами сразу же обращаться к преподавателю
или лаборанту.
2. Знакомство с химической посудой и оборудованием
Для организации лаборатории необходимы просторные изолированные помещения, а также современное оборудование и высококачественные реактивы.
Для удобства проведения дезинфекции полы и стены в помещениях должны
иметь кафельное покрытие, а потолок должен быть побелен*,
Оборудование моечной комнаты: мойки с горячей и холодной водой; дистилляторы и бидистилляторы; сушильные шкафы с режимом работы для сушки
посуды - 100-130 °С; шкафы для хранения чистой посуды и инструментов; емкости для хранения моющих средств; вытяжные шкафы с эксикаторами для хромпика.
Оборудование комнаты для приготовления растворов.
Стеклянная посуда:
- пробирка - самая незаменимая посуда в лаборатории, изготавливается из
стекла и полиэтилена, предназначена для проведения самых разных опытов;
- стеклянная палочка различной толщины и длины используется для перемешивания жидкостей;
- часовое стекло применяется для исследования твердых веществ, им накрывают стаканы при проведении синтезов;
- воронка используется для переливания жидкостей и для фильтрования;
- химический стакан различного объема предназначен для приготовления
растворов и проведения химических реакций, как при комнатной температуре,
так и при нагревании;
- колба плоскодонная применяется для приготовления и хранения растворов;
- колба круглодонная - проведения синтезов;
- чашка Петри используется для высушивания различных веществ;
- кристаллизатор применяется для охлаждения растворов и при сборе газов
под водой;
- цилиндра для собирания газов.
Мерная посуда:
- мерный цилиндр используется для измерения довольно больших объемов
жидкостей;
- пипетка применяется для точного измерения объема жидкости;
- мерная колба незаменима для приготовления растворов точной концентрации.
Фарфоровая посуда:
- ступка с пестиком предназначена для измельчения твердых веществ, пере
мешивания смесей;
- тигель используется для прокаливания веществ, для проведения различных синтезов при высоких температурах;
(
Л
64
- треугольник необходим для закрепления тиглей, чашек на кольце штатива;
- выпарительная чашка предназначена для упаривания растворов на водяной или песчаной бане;
- шпателем берут из склянок различные реактивы.
Оборудование:
- штатив для пробирок нужен для проведения опытов в пробирках;
- держатель для пробирок для закрепления пробирок при нагревании;
- металлический штатив с лапками для закрепления приборов при проведении эксперимента;
- ложка для сжигания для сжигания веществ
- асбестовая сетка для нагревания веществ на электрической плитке;
- спиртовка для нагревания веществ;
- электрическая плитка для нагревания веществ;
- сушильный шкаф для сушки веществ;
- муфельная печь для прокаливания веществ, проведения синтеза при высокой температуре;
- аналитические и торсионные весы для взвешивания веществ;
- ртутный термометр для определения температуры;
- лабораторные столы;
- холодильники для хранения маточных растворов;
- иономер;
- магнитные мешалки.
Необходимый набор химических реактивов надлежащей степени чистоты
(ХЧ, Ч, ЧДА).
3. Знакомство с основными приемами работы в химической лаборатории
При знакомстве с основными приемами работы в лаборатории демонстрируется выполнение работы, называется используемая посуда и оборудование. На
первоначальном этапе обучения проводится знакомство с простыми операциями.
- Определение цвета твердого вещества. Поместить кристаллы вещества на
часовое стекло, внимательно рассмотреть (определить цвет серы, угля, меди, хлорида натрия, хлорида никеля, сульфата меди и других веществ).
- Определение запаха летучего вещества. Легким движением ладони направить струю газа от горла сосуда к себе и осторожно вдохнуть (определить запах
аммиака, оксида серы (IV), уксусной кислоты и других веществ).
- Нагревание веществ в пробирке. Нагревать можно только небольшие количества веществ, не более 1/3 пробирки. Надо закрепить пробирку в держателе
или лапке штатива в слегка наклоненном положении, отверстие пробирки должно
быть направлено от себя и от других работающих. Осторожно небольшим пламенем спиртовки прогреть всю пробирку, а затем все ее содержимое.
- Нагревание на электрической плитке. Нагревание можно проводить только в плоскодонной термостойкой посуде через асбестовую сетку.
- Упаривание растворов проводят в выпарительной чашке на водяной или
песчаной бане.
65
г
- Фильтрование через химическую воронку служит для отделения твердого
вещества от раствора. Для проведения операции используется бумажный (гладкий или складчатый) фильтр. Гладкий фильтр готовят из фильтровальной бумаги.
Для этого круг подходящего диаметра складывают два раза пополам, или вырезают из куска бумаги по размеру воронки. Полученный конус вставляют в воронку и смачивают, край фильтра должен быть ниже края воронки примерно на 5 мм.
Стеклянную воронку с фильтром помещают в кольцо штатива так, чтобы нижний
конец ее соприкасался со стенкой стакана, в который фильтруется раствор.
Фильтруемую смесь переносят на фильтр по стеклянной палочке. Складчатый
фильтр применяют для ускорения фильтрования, его готовят из гладкого, глубина
складок по краю фильтра должна быть около 5-7 мм.
- Высушивание в сушильном шкафу применимо только для устойчивых
веществ, рекомендуемая температура 60-80 °С. Высушивание проводят на часовом стекле или в выпарительной чашке, высушенное вещество не должно прилипать к стеклянной палочке и сл епкам сосуда.
Ход работы
1. Ознакомиться с устройством лаборатории.
2. Под руководством преподавателя освоить принципы работы сушильных
шкафов, дистиллятора.
3. Посуду тщательно отмыть в растворах детергентов (Fairy), промыть 8-10
раз проточной водой, поместить на 4 - 6 часов в хромпик (смесь серной кислоты с
бихроматом калия), промыть теплой водой, затем два раза дистиллированной.
4. Чистую посуду поместить в сушильный шкаф на 2 часа при температуре
100-130 °С.
5. Сухую посуду для хранения поместить в специальные шкафы.
Р а б о т а 2. ПРИГОТОВЛЕНИЕ РАСТВОРОВ ЗАДАННОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ
Материалы и оборудование: мерные колбы, колбы Эрленмсйера, мерные
цилиндры, пробирки, пипетки, стеклянные палочки, стеклянные и мембранные
фильтры, пинцеты, шпатели, бумага (пергаментная, фильтровальная), дистиллиро
ванная вода, H S 0 , N a S 0 -5Н 0, ВаС1 -2Н 0, C H C 0 0 N a - 2 I I 0 .
Объяснение
/. Приготовление раствора соли из ее кристаллогидрата
Приготовить раствор хлорида бария с массовой долей вещества и объемом,
указанными преподавателем;
- измерить ареометром плотность приготовленного раствора и определить
его истинную концентрацию;
- пересчитать концентрацию приготовленного раствора на другие способы
выражения концентраций: молярность, молярная концентрация эквивалентов вещества, моляльность, мольная доля растворенного вещества.
Ход работы
1. Вычислите массу кристаллогидрата хлорида бария ВаС1 -2Н 0, необходимую для приготовления раствора заданной массовой доли вещества. Плотность
раствора найдите по справочнику.
2
4
2
2
3
2
2
2
3
2
2
66
2
В узком интервале концентраций зависимость плотности раствора от концентрации можно считать линейной. Поэтому если в справочнике отсутствует
плотность раствора заданной концентрации, то ее можно найти методом интерполяции.
Пример. Допустим, необходимо приготовить раствор с массовой долей
вещества со= 8,5 %. В справочной таблице даны плотности растворов со = 8 %
и со = 6 %:
со (%)
р (г/мл)
1,0721
8
1,0528
6
А=2
0,0193
Поправка на 2 % составляет 0,0193, значит, на 0,5 % - 0,0048.
Тогда плотность раствора со = 8,5% составит 1,0769 г/мл (1,0721 + 0,0048).
А плотность раствора со = 7 % находят как среднее арифметическое между ближайшими значениями, приведенными в таблице, т.е. среднее арифметическое
плотностей растворов со = 8 % и со = 6 %.
Взвесьте на технохимических весах рассчитанную массу вещества. В цилиндр налейте указанный объем дистиллированной воды. Перенесите навеску вещества в стакан, растворите в небольшом объеме воды, затем прилейте остальную воду, раствор тщательно перемешайте стеклянной палочкой.
Измерение плотности раствора. Прибор для измерения плотности растворов
называется ареометром. Он представляет собой стеклянный поплавок, в верхней
узкой части которого имеется шкала, указывающая значение плотности раствора.
Каждый ареометр предназначен для жидкостей, плотность которых лежит в определенных пределах. Поэтому ареометр необходимо подбирать по ориентировочной плотности приготовленного раствора.
Раствор перелейте в мерный цилиндр и осторожно опустите в него ареометр, прибор не должен касаться стенок цилиндра, а свободно плавать в растворе.
Произведите отсчет показаний ареометра на уровне нижнего края мениска раствора (точка отсчета должна быть на уровне глаз измеряющего). Сравните полученный результат с табличными данными и определите концентрацию приготовленного раствора (при необходимости проведите интерполяцию). Совпадает ли
заданная концентрация раствора с приготовленной.
4. Пересчитайте массовую долю приготовленного раствора на другие способы выражения концентрации растворов.
2.
Приготовление раствора заданной концентрации разбавлением более
концентрированного
Приготовить 100 мл раствора серной кислоты с молярной концентрацией
эквивалентов 0,5 моль/л из раствора с массовой долей кислоты 10 %.
Ход работы
Вычислите объем 10 % раствора серной кислоты (р = 1,066 г/мл), необходимый для приготовления заданного раствора.
Налейте из бюретки вычисленный объем исходного раствора серной кислоты в мерную колбу на 100 мл. Долейте в раствор воды до метки при перемешивании. Колбу плотно закройте пробкой и тщательно перемешайте.
67
Измерьте ареометром плотность приготовленного раствора и определите
его точную концентрацию.
3,
Приготовление пересыщенных растворов. Кристаллизация из пересы
щенных
растворов
Цель опыта:
- приобрести навыки приготовления пересыщенных растворов;
- изучить особенность кристаллизации вещества из пересыщенного раствора.
Ход работы
а) Приготовление пересыщенного раствора тиосульфата натрия.
Внесите в пробирку на % ее объема кристаллический тиосульфат натрия
Na S203'5H 0 и осторожно нагревайте до плавления.
Закройте пробирку ваткой и закрепите вертикально на штативе. Когда пробирка охладится до комнатной температуры, снимите ее со штатива и резко
встряхните.
Повторите приготовление пересыщенного раствора. После охлаждения внесите в пробирку кристаллик тиосульфата натрия. Обратите внимание на скорость
кристаллизации и вид кристаллов.
б) Приготовление пересыщенного раствора ацетата натрия.
Разотрите
в
фарфоровой
ступке
кристаллический
ацетат натрия
СНзС00На-2Н 0, внесите порошок в пробирку на !4 ее объема и добавьте 2 капли воды. Нагревайте пробирку на водяной бане до полного растворения соли.
Дайте пробирке охладиться до комнатной температуры. Затем протрите внутреннюю поверхность ее стеклянной палочкой. Наблюдайте кристаллизацию вещества из пересыщенного раствора.
2
2
2
Р а б о т а 3 . ОПРЕДЕЛЕНИЕ У С Т О Й Ч И В О С Т И Р А С Т И Т Е Л Ь Н Ы Х Т К А Н Е Й
К А Б И О Т И Ч Е С К И М С Т Р Е С С А М С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
К О Н Д У К Т О М Е Т Р И Ч Е С К О Г О МЕТОДА
Растительный материал: различные части растений, а также овощи, плоды и фрукты.
Оборудование и материалы: кондуктометр ОК-Ю2, весы, химические стаканы, стеклянные палочки, электроплитка.
Объяснение. Кондуктометрический метод предназначен для определения
электропроводности жидкостей, подвижности ионов, констант диссоциации, коэффициента растворимости, также он может использоваться для контроля промышленных процессов измерение содержания солсй в питьевой воде, степени
загрязнения охлаждающих и промывных вод и т.д. Можно использовать этот метод для оценки стрессового воздействия на растительные ткани.
Оценка степени повреждения клеточных мембран кондуктометрическим
методом один из наиболее эффективных и быстрых методов. При действии неблагоприятных факторов повышается утечка электролитов из тканей, свидетельствуя о нарушении избирательной проницаемости клеточных мембран. Это
может быть связано с нарушением структуры мембран или состояния их лигшдного комплекса.
68
Ход работы. Предварительно растительный материал подвергают действию неблагоприятных факторов (например, действию отрицательных температур
в течение нескольких часов).
Сразу по окончании стрессовых воздействий определяют проницаемость
клеточных мембран по выходу электролитов из высечек тканей в дистиллированную воду с использованием кондуктометра ОК-Ю2 («Radelkis», Венгрия) с
платиновым электродом (измерения проводят при частоте 3 кГц). Для этого
взвешивают навеску высечек тканей растений каждого варианта, тщательно промывают дистиллированной водой для удаления клеточного сока со срезов, обсушивают фильтровальной бумагой, затем делят на 5-6 частей и заливают 100 мл
дистиллированной воды. После экстракции в течение определенного времени
(1 ч, с периодическим помешиванием стеклянной палочкой) определяют электропроводность раствора на кондуктометре. Затем стаканчики с растительным
материалом доводят до кипения, остужают до комнатной температуры, после чего доводят объем до исходной величины и определяют полный выход электролитов по электропроводности той же вытяжки после разрушения мембраны кипячением. Результирующий выход электролитов рассчитывают в процентах от полного выхода.
Расчет выхода электролитов проводят по формуле
L
=
( L \ - L
w
) / ( L
- L J - Ш
2
%,
где L - полный выход электролитов, в %;
L\ и Ь - электропроводность после настаивания навески и кипячения соответственно, в мкСм;
L - электропроводность дистиллированной воды, мкСм.
2
w
Степень повреждения клеток в различных вариантах оценивали по величине «коэффициента повреждаемости» (КП), рассчитываемого по формуле
КП = °~^
100
100 - L
L
0
%
i
где
L - выход электролитов из ткани, подвергнутой стрессу, в процентах от
полного выхода электролитов;
L - выход электролитов из ткани контрольных растений, в процентах от
полного выхода электролитов.
Делают выводы о влиянии экологических факторов на состояние клеточных
мембран и о величине проницаемости мембран у разных объектов.
d
0
Работа 4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТОЯНИЯ ЛИПНДНОГО КОМПЛЕКСА МЕМБРАН
НО ИНТЕНСИВНОСТИ ПЕРЕКИСНОГО ОКИСЛЕНИЯ ЛИПИДОВ
Растительный материал: листья различных растений.
Оборудование и материалы: СФ-46, фарфоровая ступка и пестик, пробирки, фильтровальная бумага, водяная баня 0,1 М трис-HCl буфер рН 7,6, содержащий 0.35 М NaCl, ТБК в 20 % трихлоруксусной кислоте.
69
Объяснение. Многие культурные растения в начальные периоды вегетации
часто подвержены действию неблагоприятных факторов, в том числе пониженных положительных температур, приводящих к значительному нарушению физиологических процессов, торможению роста и в итоге - снижению продуктивности. Одной из наиболее ранних реакций клетки на стрессовые воздействия является усиление нерекисного окисления мембранных липидов (ПОЛ). Усиление
ПОЛ приводит к нарушению транспортных свойств мембран, функционирования
ферментов и других белков, изменениям структуры нуклеиновых кислот и другим изменениям, приводящим к накоплению повреждений и последующей гибели
клеток. Величину ПОЛ в листьях растений определяют по накоплению одного из
конечных продуктов окисления липидов - малонового д и альдегида (МДЛ) - по
цветной реакции с тиобарбитуровой кислотой (ТЬК).
Ход работы. Навеску ткани листьев (500-1000 мг) гомогенизируют (растирают в ступке с песком) в 10 мл среды выделения (0,1 М трис-HCl буфер рН 7,6,
содержащий 0,35 М NaCl). Из полученного гомогената в 3 пробирки берут три
партии по 3 мл (без фильтрования), добавляют по 2 мл ТБК в 20 % трихлоруксусной кислоте, нагревают на кипящей водяной бане в течение 30 мин и фильтруют
в чистые высушенные пробирки. Оптическую плотность определяют на спектрофотометре СФ-46 при длине волны 532 им против среды выделения с реагентом
(которую необходимо также выдерживать на водяной бане). Концентрацию МДЛ
рассчитывают по молярной экстинкции с е = 1,56-10" М^см" по формуле:
5
1
где С - концентрация МДА;
D - оптическая плотность,
1 - толщина слоя раствора в кювете.
Количество МДА в листьях рассчитывают в микромолях МДЛ на 1 г сырой
массы листьев.
Сделать вывод о степени ПОЛ в листьях разных растений и влиянии абиотических стрессоров на ПОЛ.
Работа 5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИТРОВАННЫХ КИСЛОТ
Растительный материал: плоды и фрукты различных растений.
Оборудование и материалы: весы, колбы на 250 мл, бюретки, 0,1 Н раствор NaOH, 1 % раствор фенолфталеина, марля, нож, ступка и пестик.
Объяснение. Это определение основано на титровании определенного экстракта раствором 0,1н NaOH в присутствии индикатора. Результаты титрования
выражают в процентах одной из наиболее распространенных или главных органических кислот, входящих в состав объекта.
Ход работы. Две пробы ио 20-30 мл вносят в конические колбы на 250 мл
и добавляют 4-5 капель фенолфталеина. При неокрашенных и слабоокрашснных
экстрактах титруют 0,1 н раствором щелочи до розового окрашивания. Улавливание переходов окраски у слабоокрашснных жидкостей облегчается, если одно70
временно сравнивать с рядом стоящей колбой с таким же количеством вытяжки и
тем же количеством добавленных капель фенолфталеина.
Для вычисления кислотности количество щелочи (см ), которое пошло на
титрование пробы, переводят в сантиметры только 0,1 Н раствором.
Кислотность может быть выражена в процентах одной из наиболее широко
распространенных кислот (яблочной, лимонной, винной).
Общая кислотность вычисляется по формуле
3
X
л-в^лоо
—
BN
,
2
где
А - кбличество см 0,1 Н NaOH;
В\ - общий объем вытяжки;
В - объем вытяжки, взятой для титрования;
N - навеска материала.
Если результат хотят выразить в какой-либо из основных органических кислот, то умножают на коэффициент (1 с м 0,1Н NaOH соответствует 7,5 мг винной, 6,4 мг лимонной, 6,7 мг яблочной, 4,5 мг щавелевой кислоты).
2
3
Работа 6. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СУХИХ ВЕЩЕСТВ РЕФРАКТОМЕТРИЧЕСКИМ
МЕТОДОМ
Растительный материал: плоды и фрукты различных растений.
Оборудование и материалы: рефрактометр, технические весы, измельчитесь тканей, терка, ступка с пестиком, ручные прессы, химические стаканы, воронка, фильтровальная бумага, марля, короткие пробирки с резиновыми пробками, пробочные сверла, стеклянные палочки, бюксы, микропипетки, препаровальные иглы, вода.
Объяснение. Рефрактометрический метод определения сухого вещества в
растении является быстрым и удобным. Он основан на неодинаковом преломлении луча света, проходящем через растворы различной концентрации. Чем выше
концентрация веществ в растворе, тем больше показатели преломления. С помощью рефрактометра определяют сухое вещество в сока, выжатом из растения.
Для быстрого нахождения процента сухого вещества по показателям преломления составлены таблицы. Точность метода 0,2 %. Этим методом можно определить содержание сухих веществ в соках плодов, ягод, вытяжках, а также в растениях или их органах, которые содержат много воды.
Ход работы. Составляют среднюю пробу для анализов, измельчают в ступке или растирают на терке, тщательно перемешивают, из мезги прессом через
марлю отжимают сок в фарфоровую чашку и фильтруют его через бумажный
складчатый фильтр в химический стакан.
Затем с помощью рукоятки откидывают верхнюю призму рефрактометра,
наносят на гладкую поверхность нижней призмы несколько капель испытуемого
сока и закрывают, опустив верхнюю призму. Спустя 10-20 с. проводят опреде71
ление. Постепенно передвигая ручку перевода и нониуса, наблюдают в окуляр появление границы света и тени. Граница раздела должна быть резкой, без переходов. В этих условиях делают отсчет не менее 3 раз (после сдвига и наведения границы на линию раздела). Показатели по шкале наблюдают следующим образом:
на левой стороне шкалы показан коэффициент преломления испытуемого сока, на
правой - процентное содержание сухих веществ.
Затем находят средний показатель нескольких отсчетов. Для каждого образца сока проводят 3 - 5 последовательных определения. Показатель преломления зависит от температуры, поэтому при каждом определении записывают температуру, которая не должна изменяться. Она должна быть близкой к 20 °С. Это
достигается пропусканием воды через полости призмы с помощью специального
термостата.
В тех случаях, когда поддерживать температуру затруднительно, для внесения поправок пользуются табл. 1. Поверхность призмы рефрактометра должна
содержаться в абсолютной чистоте. Перед каждым определением се обмывают
дистиллированной водой и насухо вытирают фильтровальной бумагой.Для сравнения весьма желательно провести определение сухого вещества в
разных органах одного и того же растения или на разных видах растения. Данные
записывают в виде таблицы (табл. 2).
Таблица 1
Поправка на температуру при рефрактометрическом определении процента
содержания сухих веществ
Процент сухих веществ в продукте
t, ° с
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
t, °С
От найденного содержания сухих веществ нужно отнять:
10
0,50
0,54
0,58
0,61
0,64
0,66
0,68
0,70
0,72
0,73
0,74
0,75
0,76
0,78
0,79
10
11
0,46
0,49
0,53
0,55
0,58
0,60
0,62
0,64
0,65
0,66
0,67
0,68
0,69
0,70
0,71
11
12
0,42
0,45
0,48
0,50
0,52
0,54
0,56
0,57
0,58
0,59
0,60
0,61
0,61
0,63
0,63
12
13
0,37
0,40
0,42
0,44
0,46
0,48
0,49
0,50
0,51
0,52
0,53
0,54
0,54
0,55
0,55
14
0,33
0,35
0,37
0,39
0,40
0,41
0,42
0,43
0,44
0,45
0,45
0,46
0,46
0,47
0,48
13
14
15
0,27
0,29
0,31
0,33
0,34
0,34
0,35
0,36
0,37
0,37
0,38
0,39
0,39
0,40
0,40
15
16
0,22
0,24
0,25
0,26
0,27
0,28
0,28
0,29
0,30
0,30
0,30
0,31
0,31
0,32
0,32
16
17
0,17
0,18
0,19
0,20
0,21
0,21
0,21
0,22
0,22
0.23
0,23
0,23
0,23
0,24
0,24
17
18
0,12
0,13
0,13
0,14
0,14
0,14
0,14
0.15
0,15
0,15
0,15
0,16
0,16
0,16
0,16
18
19
0,06
0,06
0,06
0,07
0,07
0,07
0,07
0,08
0,08
0,08
0,08
0,08
0,08
0,08
0,08
19
К найденному соде эжанию сухих веществ нужно прибавить:
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
72
0,06
0,13
0,19
0,26
0,33
0,40
0,07
0,13
0,20
0,27
0,35
0,42
0,07
0,14
0,21
0,28
0,36
0,43
0,07
0,14
0,22
0,29
0,37
0,44
0.07
0.15
0,22
0,30
0,38
0,45
0,08
0,15
0,23
0,30
0,38
0,46
0,08
0,15
0,23
0,31
0,39
0,47
0,08
0,15
0,23
0,31
0,40
0,48
0,08
0,15
0,23
0,31
0,40
0,48
0,08
0,15
0,23
0,31
0,40
0,48
0,08
0,16
0,24
0,31
0,40
0,48
0,08
0,16
0,24
0,31
0,40
0,48
0,08
0,16
0,24
0,32
0,40
0,48
0,08
0,16
0,24
0,32
0,40
0,48
0,08
0,16
0,24
0,32
0,40
0,48
0,56
0,64
0,72
0,57
0,66
0,74
0,60
0,68
0,77
0,61
0,69
0,78
0.62
0.71
0,79
0,63
0,72
0,80
0,63
0,73
0,80
0,64
0,73
0,80
0,64
0,73
0,64
0,73
0,64
0,73
0,64
0,73
0,64
0,73
0,64
0,73
0,64
0,73
0.5Q 0.52 0.53 0.54 0.55 0.55 0.56 0,56 0.50 0.56 0.56 0.56 0.56 0.56
0,81 0,81 0,81 0,81 0,81 0,81 0,81
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Таблица 2
Определение концентрации клеточного сока и сухого вещества в растениях
Объект
Условия
выращивания
Коэффициент
преломления
клеточного
сока
Концентрация
Содержание сухого
клеточного сока вещества (в расчете
на сахарозу), %
Делают выводы о содержании сухих веществ в разных растительных объектах.
Работа 7. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ВОДЫ В РАСТИТЕЛЬНОМ ОБЪЕКТЕ
Растительный материал: различные растения.
Оборудование и материалы: сушильный шкаф, аналитические весы, пробирки.
Обоснование. Метод основан на изменении массы образца до и после высушивания в сушильном шкафу при температуре 100-150 °С до постоянной массы. Вода в образцах тканей находится в 3 состояниях: свободная, лабильно и
ирочносвязанная. Свободная вода более подвижна, чем связанная, которая удерживается ионными или коллоидными частицами. Лабильносвязанная может быть
отделена от биомолекул, так как образуются гидратные или сольватные оболочки
вокруг них, а также вокруг ионных частиц. Прочносвязанная вода не исчезнет после высушивания до постоянной массы, так как она входит в структуру биомолекул, т.е. в их кристаллическую решетку.
Ход работы. Определение содержания воды производится следующим образом. Навеску 2,5-5 г помещают в высушенные до постоянной массы сухие
бюксы, которые предварительно взвешивают, закрывают крышкой и взвешивают
с точностью до 0,5-1 мг. Взвешивание можно ускорить, если в бюксы навеску насыпать равными объемами при помощи мерного стаканчика или пробирки.
Бюксы ставят в термостат вместе со снятыми крышками и сушат 3-4 ч при
температуре 100-105 °С. Затем бюксы закрывают крышкой, охлаждают и взвешивают. Потом вновь сушат в течение 30 мин 2 ч. Затем вновь взвешивают. Разница
при взвешивании должна составлять не более 1 мг.
Содержание воды в процентах от сырой массы высчитывают по формуле
Y
iooCg-g, >
в
где Х- содержание воды в процентах от сырой массы;
в - масса навески до высушивания;
в\ - масса навески после высушивания.
Необходимо знать постоянную массу сухого бюкса, массу бюкса с сырой
навеской, массу бюкса с сухой навеской. Результаты заносят в таблицу.
73
Таблица
Содержание воды и сухого вещества в растительных тканях
Объект
№
бюкса
Масса
Масса
Навеска, г Масса
сухого
бюкса с
бюкса
бюкса, г навеской, г
после
1-го
высушивания, г
Масса
бюкса
после
2-го
высушивания, г
Сухая
масса
г
%
Содержание
воды
г
Сухая масса (г) = масса бюкса после высушивания - масса бюкса;
Содержание воды (г) = навеска - сухая масса.
Р а б о т а 8. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРНОГО ПОРОГА КОАГУЛЯЦИИ
ЦИТОПЛАЗМЫ
Растительный материал: свежие листья традесканции виргинской, элодеи и других комнатных растений, луковица лука с окрашенным содержимым.
Оборудование и материалы: 1 М раствор сахарозы, стаканы химические
на 500 мл (6 шт.), пробирки (6 шт.), колба с горячей водой, термометр, препаровальные иглы, лезвие бритвы, предметные и покровные стекла, кусочки фильтровальной бумаги.
Объяснение. Цитоплазма различных растений обладает разной устойчивостью к повышенным температурам. Эта устойчивость определяется эволюционно
сложившимися генетическими особенностями организмов, выработанными под
влиянием условий окружающей среды. Одним из показателей устойчивости растений к повышенным температурам является температурный порог коагуляции
цитоплазмы. Гибель клеток определяют по потере ими способности плазмолизироваться.
Ход работы. Готовят по 12 препаратов из эпидермиса лука, из эпидермиса
листьев традесканции и других комнатных растений, листьев элодеи (их можно
использовать целиком) и помещают по 2 препарата в 6 пробирок с небольшим (1
мл) количеством воды. Смешивая горячую воду с холодной, готовят в 6 химических стаканах водяные бани с температурой 48, 50, 52, 54, 56, 58 °С. Пробирки с
препаратами одновременно погружают в подготовленные бани. В дальнейшем
поддерживают температуру путем осторожного подливания в стаканы воды. Через 10-15 мин извлекают препараты из пробирок и переносят на предметные
стекла, подписанные карандашом (не перепутать варианты). Оттягивают воду
фильтровальной бумагой и наносят на препараты по капле 1 М раствора сахарозы. Закрывают покровными стеклами и через 10-15 мин микросконируют, обращая внимание на наличие или отсутствие плазмолиза в клетках.
Результаты заносят в таблицу, обозначая знаком «+» наличие плазмолиза,
знаком«-» отсутствие плазмолиза.
. .
у\.
' .
74
Таблица
Наличие плазмолиза в клетках растений при действии высокой температуры
Температура, °С
Объект
44
48
52
56
60
Делают вывод о температурном пороге коагуляции цитоплазмы и его зависимости от условий существования у разных растений.
МЕТОДИЧЕСКИЕ У К А З А Н И Я К САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ ПОДГ ОТОВКЕ
СТУДЕНТОВ
Самостоятельная подготовка - важная часть успешного усвоения программного материала, так как на самостоятельное изучение выносятся темы, не
изучаемые или изучаемые недостаточно полно на лекциях. Самостоятельная работа студентов контролируется во время практических занятий посредством рефератов и собеседования. Итоги самостоятельной работы учитываются при допуске студентов к зачету.
ПОДГОТОВКА РЕФЕРАТОВ (ТЕМАТИКА)
1. Современное состояние науки.
2. Наиболее распространенные общенаучные методы исследования природы
3. Основные этапы развития науки.
4. Структура и задачи биологической науки.
5. Организация научных исследований.
6. Системный подход и классификация систем.
7. Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых показателей.
8. Уровни организации живой природы.
9. Методы и приемы биологической статистики.
10. Активный и пассивный эксперимент.
11. Модели дисперсионного анализа.
12. Типичные ошибки при планировании и анализе эксперимента.
13. Оформление результатов исследования.
14. Основные принципы и правила реферирования.
15. Техника реферирования научного текста.
Ф
S
/
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К НАПИСАНИЮ РЕФЕРАТА
1 Структура реферата
1.1 Реферат включает следующие аспекты содержания исходного документа:
- предмет, тему, цель работы;
- метод или методологию проведения работы;
- результаты работы;
- область применения результатов;
- выводы;
- дополнительную информацию.
1.2 Предмет, тема, цель работы указываются в том случае, если они неясны
из заглавия документа.
76
1.3 Метод или методологию проведения работы целесообразно описывать в
том случае, если они отличаются новизной или представляют интерес с точки
зрения данной работы. Широко известные методы только называются. В рефератах документов, описывающих экспериментальные работы, указывают источники
данных и характер их обработки.
1.4 Результаты работы описывают предельно точно и информативно. Приводятся основные теоретические и экспериментальные результаты, фактические
данные, обнаруженные взаимосвязи и закономерности. При этом предпочтение
отдаётся новым результатам и данным долгосрочного значения, важным открытиям, выводам, которые опровергают существующие теории, а также данным, которые, по мнению автора документа, имеют практическое значение. Следует указать пределы точности и надежности данных, а также степень их обоснования.
Уточняют, являются ли цифровые значения первичными или производными, результатом одного наблюдения или повторных испытаний.
1.5 Область применения результатов важно указывать для патентных документов.
1.6 Выводы могут сопровождаться рекомендациями, оценками, предложениями, гипотезами, описанными в исходном документе.
1.7 Дополнительная информация включает данные, несущественные для
основной цели исследования, но имеющие значение вне его основной темы. Кроме того, можно указывать название организации, в которой выполнена работа,
сведения об авторе исходного документа, ссылку на ранее опубликованные документы и т.п. При наличии в исходном документе серьезных ошибок и противоречий могут даваться примечания автора реферата и редактора.
1.8 Оптимальная последовательность аспектов содержания зависит от назначения реферата. Например, для потребителя, заинтересованного в получении
новых научных знаний, наиболее удобным является изложение результатов работы и выводов в начале текста реферата.
2 Особенности текста реферата
2.1 Текст реферата не должен содержать интерпретацию содержания документа, критические замечания и точку зрения автора реферата (кроме положений,
указанных в п. 5.1.7), а также информацию, которой нет в исходном документе.
2.2 Текст реферата должен отличаться лаконичностью, четкостью, убедительностью формулировок, отсутствием второстепенной информации.
2.3 Текст реферата начинают фразой, в которой сформулирована главная
тема документа. Сведения, содержащиеся в заглавии и библиографическом описании, не должны повторяться в тексте реферата. Следует избегать лишних вводных фраз (например, «автор статьи рассматривает...»). Исторические справки,
если они не составляют основное содержание документа, описание ранее опубликованных работ и общеизвестные положения, в реферате не приводятся.
2.4 В тексте реферата следует употреблять синтаксические конструкции,
свойственные языку научных и технических документов, избегать сложных
грамматических конструкций.
2.5 В тексте реферата следует применять стандартизованную терминологию. В рефератах по общественным наукам допускается использование терминологии исходного документа.
77
Следует избегать употребления малораспространенных терминов или разъяснять их при первом упоминании в тексте.
Необходимо соблюдать единство терминологии в пределах реферата.
2.6 В тексте реферата следует применять значимые слова из текста исходного документа для обеспечения автоматизированного поиска.
2.7 Сокращения и условные обозначения, кроме общеупотребительных в
научных и технических текстах, применяют в исключительных случаях или дают
их определения при первом употреблении.
2.8 Единицы величин следует приводить в международной системе СИ по
ГОСТ 8.417. Допускается приводить в круглых скобках рядом с величиной в системе СИ значение величины в системе единиц, использованной в исходном документе.
2.9 Имена собственные (фамилии, наименования организаций, изделий и
др.) приводят на языке первоисточника. Допускается транскрипция (транслитерация) собственных имен или перевод их на язык реферата с добавлением в скобках
при первом упоминании собственного имени в оригинальном написании.
2.10 Географические названия следует приводить в соответствии с последним изданием «Атласа мира». При отсутствии данного географического названия
в «Атласе мира» его приводят в той же форме, что и в исходном документе.
2.11 Таблицы, формулы, чертежи, рисунки, схемы, диаграммы включаются
только в случае необходимости, если они раскрывают основное содержание документа и позволяют сократить объем реферата.
Формулы, приводимые неоднократно, могут иметь порядковую нумерацию,
причем нумерация формул в реферате может не совпадать с нумерацией формул в
оригинале.
2.12 Объем текста реферата определяется содержанием документа (количеством сведений, их научной ценностью и (или) практическим значением), а также
доступностью и языком реферируемого документа.
Рекомендуемый средний объем текста реферата 850 печатных знаков.
В информационных изданиях по общественным наукам объём реферата не
регламентируется.
В экспресс-информации допускается публикация расширенных рефератов в
соответствии с ГОСТ 7.23.
3 Оформление и расположение текста реферата
3.1 Текст реферата может публиковаться вместе с реферируемым документом или входить в состав библиографической записи реферируемого документа.
3.1.1 Текст реферата включает:
- заглавие реферата;
- библиографическое описание реферируемого документа (обязательный
элемент) в соответствии с гост 7.1;
- элементы информационно-поискового языка, используемого для индексирования реферируемого документа в соответствии с ГОСТ 7.59 и ГОСТ 7.66.
3.2 Заглавие реферата обычно совпадает с заглавием реферируемого документа в том случае, когда реферат составляется на языке оригинала.
Заглавие реферата отличается от заглавия реферируемого документа в тех
случаях, когда:
78
- реферат составляется на языке, отличающемся от языка реферируемого
документа, тогда заглавие реферата приводят в переводе на язык реферата;
- реферат составляют на часть документа, тогда реферату присваивают заглавие данной части документа на языке реферата;
- заглавие документа не отражает содержания документа, тогда реферату
присваивают новое заглавие на языке реферата;
- составляют сводный реферат на несколько документов, тогда реферату
присваивают новое заглавие на языке реферата.
3.3 В информационных изданиях текст реферата помещают после библиографического описания исходного документа.
В сводных рефератах допускается помещать текст реферата между заглавием реферата и библиографическим описанием исходных документов.
3.4 Издательское оформление и расположение рефератов, публикуемых в
изданиях, - по ГОСТ 7.4 и ГОСТ 7.5.
3.5 Оформление и расположение рефератов на отчеты о НИР - по ГОСТ
7.32, курсовых и дипломных работ - по СТП МордГУ 006-2004, для патентных
документов - по Правилам Роспатента.
Реферат оформляется в соответствии со стандартом, принятым в университете.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО ПРЕДМЕТУ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Цель, основные требования и задачи предмета.
Общие сведения о научном планировании эксперимента.
Классический многофакторный эксперимент.
Планирование активного эксперимента.
Уровни организации живой природы.
Общебиологическис методы и принципы изучения живых организмов.
Структура и задачи биологической науки.
Размеры биологических структур и методы их изучения.
Возможные ошибки при методологическом анализе биологических про-
блем.
10.
11.
зателей.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
ных.
26.
27.
28.
29.
Основные вопросы и задачи планирования и организации исследований.
Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых покаКоличественная обработка результатов эксперимента.
Сведение данных в таблицу.
Графическое изображение результатов опыта.
Построение диаграмм.
Изображение результатов исследования в виде схемы, чертежа.
Применение формул.
Предпланирование.
Требования к факторам. Факторное пространство.
Связь отклика с факторами.
Модель эксперимента.
Выбор модели.
Модели дисперсного анализа.
Требования к ошибке.
Общие требования к планированию и анализу экспериментальных данМатематическая обработка результатов эксперимента.
Оформление результатов исследования.
Подготовка устного и стендового доклада.
Работа с научной литературой.
ГЛОССАРИЙ
Абстрактные системы - системы представляющие собой продукт человеческого мышления: понятия, гипотезы, теории и их смена в процессе познания,
теоретические обобщения систем различного типа.
Биология - совокупность наук о живой природе. Предметом изучения биологии являются основные стороны жизни как формы существования высокоорганизованной материи; строение, функции живых организмов и их природных сообществ, распространение, происхождение, развитие живых существ, их связи
друг с другом и с внешней средой.
Вариационная кривая - это изображение вариационного ряда в виде кривой, ординаты которой пропорциональны частотам вариационного ряда.
Вариационный ряд - это упорядоченное изображение реально существующего распределения особей в группе по величине признака. Вариационный
ряд - это двойной ряд чисел, состоящий из обозначения классов и соответствующих частот.
Выборка - небольшая часть генеральной совокупности.
Генеральная совокупность - весь массив объектов одной категории.
Доверительные границы - крайние значения, в пределах которых может
находиться искомая величина генерального параметра. А =А± А.
Достоверность разности - это наиболее значимая биологическая величина, позволяющая сравнивать разные группы, показатели, воздействия.
Интегрирующие (суммирующие) приборы - приборы дают интегральное
значение измеряемой величины, определяемое по счетному механизму (интеграт о р ы импульсов).
Классификация - это система соподчиненных понятий в любой области
знания и человеческой деятельности, система, используемая как средство для установления связей и точной ориентировки во всем многообразии сложившихся
понятий и соответствующих им групп (классов) объектов.
Компарирующие приборы - приборы, с помощью которых измеряемая величина сопоставляется с мерой или образцом (например, весы).
Ленточные (столбиковые) диаграммы - диаграммы отражающие данные
графически в виде прямоугольников одинаковой ширины, но различных по высоте. Высота при этом пропорциональна значениям величины. В ряде случаев столбики располагаются не вертикально, а горизонтально в зависимости от особенностей исследуемых показателей и их динамики.
Метод - это способ, путь исследования или теория, представляющие собой
совокупность приемов научного исследования, включая анализ, теоретическое
объяснение материала, выводы и операции по практическому или теоретическому
освоению действительности, в целом подчиненные решению конкретно-научных
задач.
Методология - это учение о структуре, логической организации, средствах
и методах деятельности.
Надежность - это вероятность того, что генеральный параметр действи81
тельно окажется внутри доверительных границ. В биологических исследованиях
имеются четыре порога вероятности безошибочных прогнозов: 0,90; 0,95; 0,99;
0,999.
Наука - особая форма деятельности людей, которая объединяет ученых,
технику и учреждения и служит для познания объективных законов природы, общества и человеческого сознания с целью предвидения событий и практического
преобразования действительности.
Нормальное распределение - распределение, в центре которого имеются
такие значения признака, которые встречаются наиболее часто и образуют в вариационном ряду модальный класс. Нормальным называют распределение, которое следует закону, выражающемуся формулой Муавра, Гаусса, Лапласа.
Ошибки репрезентативности - ошибки, возникающие только вследствие
того, что целое характеризуется на основе исследования одной его части.
Пассивный эксперимент - эксперимент, отличающийся от активного возможностью воздействовать только лишь на некоторые входы системы. Можно
только определять состояние входов. За входами можно следить, но не управлять.
План эксперимента - это набор воздействий на вход системы, т.е. набор
точек в факторном пространстве, в которых проводится регистрация выходов.
Показывающие приборы - приборы, показывающие значение измеряемой
величины в момент измерения визуально но указателю (термометр, барометр,
вольтметр).
Репрезентативность - это основное свойство выборочных групп характеризовать соответствующие генеральные совокупности с определенной точностью
и достаточной надежностью.
Секторные диаграммы - диаграммы, представляющие собой круг, разделенный на секторы. Площадь последних находится в прямой зависимости от величины отображаемых параметров. Секторы снабжаются пояснительными надписями и для большей наглядности заштриховываются различным образом или
окрашиваются в разный цвет.
Теория - целостная система знаний, комплекс взглядов, представлений,
идей, направленый на истолкование и объяснение какого-либо явления; в более
узком и специальном смысле - это высшая, самая развитая форма организации
научного знания, дающая целостное представление о закономерных, существенных связях в определенной области реального мира.
Эксперимент (или активный эксперимент) - такое научное исследование, когда наблюдаемая система полностью определена исследователем и контролируется им.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Алексеев И. С. Наука / И. С. Алексеев // БСЭ. - 3-е изд. - М. : Сов. энцикл., 1974. - Т. 17. - С. 956-969.
2.
Владимиров Ю. А. Как иаиисать научную статью / Ю. А. Владимиров
[Электрон, ресурс]. - Режим доступа : http://travmatology.narod.ru/naust.html.
3.
Дрсйпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. М. : Финансы и статистика, 1986. - Кн. 1. - 366; Кн. 2. - 351 с.
4.
Калусв А. В. Что полезно знать ученому перед тем, как писать свой труд /
А. В. Калуев: Центр физиол.-биохим. проблем. - Изд. 3-е, перераб. и доп.- Киев, 2001
[Электрон, ресурс]. - Режим доступа : http://www.nature.ni/db/msg.html?mid=l 159261
&uri=index.html.
5.
Кедров Б. М. Классификация наук / Б. М. Кедров // БСЭ. - 3-е изд. М . : Сов. энцикл., 1974. - С. 969-978.
6.
Кокс Д. Прикладная статистика. Принципы и примеры / Д. Кокс,
Э. С н е л л . - М . : Мир, 1 9 8 4 . - 200 с.
7.
Лакин Г. Ф. Биометрия / Г. Ф. Лакин. - М.: Высш. шк., 1983. - 352 с.
8.
Максимов В. Н. Многофакторный эксперимент в биологии / В. Н. Максимов. - М . : Изд-во МГУ, 1980. - 279 с.
9.
Назаров И. В. Проблемы диалектико-материалистической методологии
в науках о Земле / Назаров И. В. - Томск : Изд-во ТГУ, 1975. - 278 с.
10. Никитина Е. П. Планирование и анализ эксперимента (модели третьего
порядка) / Е. П. Никитина. - М . : Изд-во МГУ, 1976. - 118 с.
11. Планирование оптимальных экспериментов / под ред. М.Б.Малютов. М . : Изд-во МГУ, 1975. - 215 с.
12. Планирование эксперимента в биологии и сельском хозяйстве : учеб.
пособие для слушателей ФПК / под ред. В.Н. Максимова. - М. : Изд-во МГУ,
1 9 9 1 . - 2 2 1 с.
13. Рачков П. А. Науковедение. Проблемы, структуры, элементы / Г1. А. Рачков.
- М.: Изд-во МГУ, 1974. - 241 с.
14. Рокицкий П. Ф. Биологическая статистика / П. Ф. Рокицкий. - Минск :
Вышэйшая шк. - 1973. - 320 с.
15. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер. - М. : Мир,
1980. - 319 с.
16. Сержантов В. Ф. Философские проблемы биологии человека / В. Ф. Сержантов. - Л.: Наука, 1974. - 109 с.
17. Сидякин В. Г. Основы научных исследований. Биология / В. Г. Сидякин, Д. И. Сотников, А. М. Сташков. - Киев : Вища шк., 1987. - 200 с.
18. Спиркин А. Г. Метод / А. Г. Спиркин // БСЭ. - 3-е изд. - М. : Сов. энцикл., 1974. - Т. 16. - С. 472-474.
19. Спиркин А. Г. Методология / А. Г. Спиркин, Э. Г. Юдин // БСЭ. 3-е
изд. - М . : Сов. энцикл., 1974. - Т. 16. - С. 478-485.
20. Таблицы планов эксперимента (для факторных и полиномиальных моделей) / В. 3. Бро/дский, Л. И. Бродский, Т. И. Голикова, Е. П. Никитина, Л. А. Панченко.
83
- М . : Мир, 1982.-753 с.
21. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями /
A. Хальд. - М. :-Изд. Иностр. лит., 1956. - 664 с.
22. Швырев В. С. Теоретическое и эмпирическое в научном познании /
B. С. Швырев. - М. : Наука, 1978. - 382 с.
23. Шеннон К. Имитационное моделирование систем искусства и науки /
К. Шеннон. - М . : Мир, 1978. - 418 с.
24. Эллиотт С. М. Основные правила опубликования научно-технических
статей в западных технических журналах / С. М. Эллиотт, Б. В. Литвинов [Электрон. ресурс]. - Режим доступа : http://www.vniitf.ru/rig/books/cilia/cilia.html.
25. Якушкин Б. В. Классификация / Б. В. Якушкин // БСЭ. - 3-е изд. - М. :
Сов. энцикл., 1973. - Т. 12. - С. 269.
СОДЕРЖАНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ
3
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
1. Основы научной методологии в биологических и экологических
исследованиях
2. Задачи и методы изучения биологических объектов
3. Постановка и планирование эксперимента
4. Организация научных исследований студентов
5. Математическое планирование эксперимента
6. Математическая обработка результатов эксперимента
7. Оформление результатов исследования
8. Подготовка устного и стендового доклада
9. Работа с научной литературой
4
4
11
15
18
24
31
44
51
55
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛЕКЦИОННЫМ ЗАНЯТИЯМ
59
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ ЗАНЯТИЯМ
Р а б о т а 1. Знакомство с химической посудой и оборудованием
Р а б о т а 2. Приготовление растворов заданной концентрации
Р а б о т а 3. Определение устойчивости растительных тканей к абиотическим
стрессам с использованием коидуктометрического метода
Р а б о т а 4. Определение состояния липидного комплекса мембран по
интенсивности псрскисного окисления липидов
Р а б о т а 5.Определение титрованных кислот
Р а б о т а 6. Определение сухих веществ рефрактометрическим методом
Р а б о т а 7. Определение содержания воды в растительном объекте
Р а б о т а 8. Определение температурного порога коагуляции цитоплазмы
63
63
66
69
70
71
73
74
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ ПОДГОТОВКЕ
СТУДЕНТОВ
'
76
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО ПРЕДМЕТУ
80
ГЛОССАРИЙ
81
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
83
68