Аналитический метод идентификации. Экспериментально-аналитические методы исследований Определения характеристик квазиоднородного

Метод эксперимента

Структурно-аналитический метод

Известно, что естествознание обязано своим развитием применению эксперимента. От простого наблюдения эксперимент отличается тем, что исследователь, изучая какое-либо явление, может произвольно изменять условия, при которых оно совершается, и, наблюдая результаты такого вмешательства, делать выводы о закономерностях изучаемого явления. Например, экспериментатор может исследовать скорость реакции в ответ на подаваемые им сигналы разной интенсивности. Или, положим, изучать действия испытуемого, которому нужно найти выход из лабиринтов разного уровня сложности. При этом экспериментатор наблюдает и фиксирует, какие приемы, средства и формы поведения применяет испытуемый, выбираясь из предложенных лабиринтов. Дальнейший анализ полученных результатов, при котором экспериментатор прослеживает структурное строение применявшихся испытуемым приемов, получил название метода структурного анализа.

В приведенных примерах речь шла о прямых непосредственных экспериментах, в которых исследователь, активно изменяя условия деятельности испытуемых, наблюдал за их поведением. Обычно такие исследования ведутся в так называемых лабораторных условиях. Отсюда эксперимент и получил название лабораторного. Часто в них применяется специальная аппаратура, эксперимент четко спланирован, а испытуемый включен в эксперимент добровольно и знает, что подвергается исследованию.

Вся психофизика, психофизиология, а также многие исследования общей психологии (память, внимание, мышление) проводятся в лабораторных условиях. Эти эксперименты не вызывают сомнения, когда их целью является исследование внешне наблюдаемых реакций или форм поведения. Но можно ли экспериментально изучать сами психические явления: восприятия, переживания, воображение, мышление? Ведь они недоступны прямому наблюдению, а для проведения эксперимента необходимо изменять условия протекания этих процессов. Действительно, напрямую это невозможно, но возможно косвенно, если мы заручимся согласием испытуемого на такой эксперимент и с его помощью, опираясь на его самонаблюдение (субъективный метод), будем изменять условия протекания психических процессов в его сознании.

Экспериментально-генетический метод

Наряду со структурно-аналитическим методом в психологии широко используется экспериментально-генетический метод, имеющий особенно большое значение для детской (генетической) психологии. С его помощью экспериментатор может исследовать происхождение и развитие у ребенка тех или иных психических процессов, изучать, какие этапы в него включены, какие факторы его определяют. Ответ на эти вопросы можно получить, прослеживая и сравнивая, как выполняются одни и те же задачи на последовательных ступенях развития ребенка. Этот подход получил в психологии название генетических (или поперечных) срезов. Другой модификацией экспериментально-генетического метода является лонгитюдное исследование, т.е. длительное и систематическое изучение одних и тех же испытуемых, позволяющее определить возрастную и индивидуальную изменчивость фаз жизненного цикла человека.

Лонгитюдное исследование нередко ведется в условиях естественного эксперимента, который был предложен в 1910 г. А.Ф. Лазурским. Смысл его в том, чтобы исключить напряжение, которое испытывает человек, знающий, что над ним экспериментируют, и перенести исследование в обычные, естественные условия (урок, собеседование, игра, домашние занятия и т.п.).

Примером естественного эксперимента может служить исследование продуктивности запоминания в зависимости от установки на длительность сохранения материала в памяти. На уроке в двух классах учеников знакомят с материалом, который нужно изучить. Первому классу сообщают, что их будут опрашивать на следующий день, а второму - что опрос будет через неделю. На самом деле оба класса опрашивали через две недели. В ходе этого естественного эксперимента были выявлены преимущества установки на длительное сохранение материала в памяти.

В возрастной и педагогической психологии нередко применяется сочетание структурно-аналитического и экспериментально-генетического методов. Например, чтобы выявить, как формируется та или иная психическая деятельность, испытуемого ставят в различные экспериментальные условия, предлагая решать определенные задачи. В одних случаях от него требуется самостоятельное решение, в других ему предоставляются разного рода подсказки. Экспериментатор, наблюдая за деятельностью испытуемых, определяет те условия, при использовании которых испытуемый может оптимально овладеть данной деятельностью. При этом, применяя приемы экспериментально-генетического метода, оказывается возможным экспериментально сформировать сложные психические процессы и глубже исследовать их структуру. Такой подход получил в педагогической психологии название формирующего эксперимента.

Экспериментально-генетические методы широко использовались в трудах Ж. Пиаже, Л.С. Выготского, П.П. Блонского, С.Л. Рубинштейна, А.В. Запорожца, П.Я. Гальперина, А.Н. Леонтьева. Классическим примером использования генетического метода является исследование Л.С. Выготским эгоцентрической речи ребенка, то есть речи, обращенной к самому себе, регулирующей и контролирующей практическую деятельность ребенка. Л.С. Выготский показал, что генетически эгоцентрическая речь восходит к внешней (коммуникативной) речи. Ребенок вслух обращается к самому себе так, как к нему обращался кто-либо из родителей или воспитывающих взрослых. Однако с каждым годом эгоцентрическая речь ребенка становится все более сокращенной и потому непонятной окружающим, а к началу школьного возраста прекращается совсем. Швейцарский психолог Ж. Пиаже считал, что к этому возрасту эгоцентрическая речь попросту отмирает, однако Л.С. Выготский показал, что она не исчезает, а переходит во внутренний план, становится внутренней речью, которая играет важную роль в самоуправлении своим поведением. Внутреннее проговаривание, «речь про себя», сохраняет структуру внешней речи, но лишена фонации, т.е. произнесения звуков. Она составляет основу нашего мышления, когда мы проговариваем про себя условия или процесс решения задачи.

Физические процессы можно исследовать аналитическими или экспериментальными методами.

Аналитические зависимости позволяют изучать процессы в общем виде на основе функционального анализа уравнений и являются математической моделью класса процессов.

Математическая модель может быть представлена в виде функции, уравнения, в виде системы уравнений, дифференциальных или интегральных уравнений. Такие модели обычно содержат большое количество информации. Характерной особенностью математических моделей является то, что они могут быть преобразованы с помощью математического аппарата.

Так, например, функции можно исследовать на экстремум; дифференциальные или интегральные уравнения можно решить. При этом исследователь получает новую информацию о функциональных связях и свойствах моделей.

Использование математических моделей является одним из основных методов современного научного исследования. Однако, ему свойственны существенные недостатки. Для того, чтобы из всего класса найти частное решение, присущее лишь данному процессу, необходимо задать условия однозначности. Установление краевых условий требует проведения достоверного опыта и тщательного анализа экспериментальных данных. Неправильное принятие краевых условий приводит к тому, что подвергается теоретическому анализу не тот процесс, который планируется, а видоизмененный.

Кроме указанного недостатка аналитических методов, во многих случаях отыскать аналитические выражения с учетом условий однозначности, наиболее реально отображающими физическую сущность изучаемого процесса, или вообще невозможно или чрезвычайно затруднительно.

Иногда, исследуя сложный физический процесс при хорошо обоснованных краевых условиях, упрощают исходные дифференциальные уравнения из-за невозможности или чрезмерной громоздкости их уравнения, что искажает его физическую сущность. Таким образом, очень часто реализовать аналитические зависимости сложно.

Экспериментальные методы позволяют глубоко изучить процессы в пределах точности техники эксперимента и сконцентрировать внимание на тех параметрах процесса, которые представляют наибольший интерес. Однако результаты конкретного эксперимента не могут быть распространены на другой процесс, даже близкий по физической сущности, потому что результаты любого эксперимента отображают индивидуальные особенности лишь исследуемого

процесса. Из опыта еще невозможно окончательно установить, какие из параметров оказывают решающее влияние на ход процесса и как будет протекать процесс, если изменять различные параметры одновременно. При экспериментальном методе каждый конкретный процесс должен быть исследован самостоятельно.

В конечном счете, экспериментальные методы позволяют установить частные зависимости между отдельными переменными в строго определенных интервалах их изменения.

Анализ переменных характеристик за пределами этих интервалов может привести к искажению зависимости, грубым ошибкам.

Таким образом, и аналитические, и экспериментальные методы имеют свои преимущества и недостатки, которые часто затрудняют эффективное решение практических задач. Поэтому чрезвычайно плодотворным является сочетание положительных сторон аналитических и экспериментальных методов исследования.

Явления, процессы изучаются не изолированно друг от друга, а комплексно. Различные объекты с их специфическими переменными величинами объединяются в комплексы, характеризуемые едиными законами. Это позволяет распространить анализ одного явления на другие и целый класс аналогичных явлений. При таком принципе исследований уменьшается число переменных величин, они заменяются обобщенными критериями. В результате, упрощается искомое математическое выражение. На этом принципе основаны методы сочетания аналитических способов исследования с экспериментальными методами аналогии, подобия, размерностей, являющихся разновидностью методов моделирования.

Суть метода аналогии рассмотрим на примере. Тепловой поток зависит от температурного перепада (закон Фурье)

Здесь – коэффициент теплопроводности.

Массоперенос или перенос вещества (газа, пара, влаги) определяется перепадом концентрации вещества С (закон Фика):

где коэффициент массопереноса.

Перенос электричества по проводнику с погонным сопротивлением обуславливается периодом напряжения (закон Ома):

где – коэффициент электропроводности.

Все эти рассматриваемые явления характеризуются различными физическими процессами, но имеют идентичные математические выражения, т.е. их можно исследовать методом аналогий.

В зависимости от того, что принимается за оригинал и модель, могут быть различные виды моделирования методом аналогий. Так, если тепловой поток изучают на модели с движением жидкости , то моделирование называют гидравлическим; если тепловой поток исследуют на электрической модели, моделирование называют электрическим. Моделирование может быть механическим, акустическим и др.

Идентичность математических выражений процессов оригинала и модели не означает, что эти процессы абсолютно аналогичны. Для того, чтобы на модели максимально моделировать изучаемый процесс оригинала, необходимо соблюдать критерий аналогий. Так, сравнивать и , коэффициенты теплопроводности и электропроводности , температуру t и напряжение u нет смысла. Для устранения этой несопоставимости оба уравнения необходимо представить в безразмерных величинах: каждую переменную величину П представить в виде произведения постоянной размерности П П на переменную без-

размерную П б:

Имея в виду (26), выражения для и запишем в виде:

После простых преобразований имеем

Оба выражения записаны в безразмерном виде и их можно сравнивать.

Уравнения будут идентичны, если

Это равенство называют критерием аналогий. С его помощью устанавливают параметры модели по исходному уравнению объекта.

Количество критериев аналогии на единицу меньше числа членов изучаемого исходного выражения. Поскольку число неизвестных больше числа уравнений, то некоторыми параметрами модели задаются. Обычно это время наблюдения или протекания процесса на модели. Оно должно быть удобным для наблюдения оператору.

В настоящее время широко распространено электрическое моделирование. Рассмотрим его пример.

Необходимо изучить закономерности колебания массы m , подвешенной параллельно упругой пружиной и демпфером к плоскости. Для этой системы дифференциальное уравнение имеет вид

где – коэффициент демпфирования;

– механическое перемещение;

– коэффициент, характеризующий упругость пружины (деформация пружины при действии единицы силы);

– сила, прилагаемая к системе.

Чтобы определить параметры уравнение (27) можно исследовать методом электрических аналогий. Для электрической модели цепи уравнение имеет вид

где – емкость конденсатора;

– магнитный поток;

– время процесса в электросети;

– резистор, индуктивность;

– ток электросети.

После соответствующих преобразований (см. выше пример) безразмерные уравнения запишем так

Выбор критериев (29) представляет определенные трудности. Чтобы упростить построение модели, пользуются системой масштабных уравнений.

Поскольку механический (оригинал) и электрический (модель) процессы аналогичны, то переменные величины этих систем изменяются во времени закономерно в определенном соотношении – масштабе.

Масштабный коэффициент той или иной переменной величины представляет собой отношение переменных величин модели и оригинала

где – масштабы переменных величин.

С учетом масштабных переменных уравнения для модели и оригинала следующие:

Эти уравнения тождественны, если

Масштабные системы (30) идентичны критериям аналогов (29), но в более простой форме.

С помощью системы масштабных уравнений (30) вычисляют параметры модели, а на основе предельных отклонений переменных величин оригинала и модели – масштабные коэффициенты.

Задаваясь средними значениями параметров оригинала, по (30) вычисляют средние значения параметров модели и проектируют электрическую цепь. Далее оригинал исследуют на модели. Варьируя , на модели изучают параметры оригинала.

С помощью электрического моделирования можно изучать, анализировать различные физические процессы, которые описываются математическими зависимостями. Это моделирование универсально, простое в эксплуатации, не требует громоздкого оборудования.

При электрическом моделировании применяют аналоговые машины (АВМ). Под АВМ понимают определенное сочетание различных электрических элементов, в которых протекают процессы, описывающиеся математическими зависимостями, аналогичными для изучаемого объекта (оригинала). При этом должны соблюдаться масштабные коэффициенты независимых и переменных

величин аналога и оригинала.

АВМ применяют для исследования определенного класса задач. Решение задач производится так, что можно одновременно получить значение искомых величин в различных зонах (точках) системы. С помощью АВМ можно решать задачи в различном масштабном времени, в том числе и ускоренном, что в ряде случаев представляет большой научный интерес. Простота решения задач, быстрая обработка информации, возможность решения сложных задач обуславливают широкое применение АВМ. Различают АВМ общего и специального назначения. АВМ общего назначения решают дифференциальные уравнения высоких порядков (более 50) и предназначены для различных целей: расчеты сетевых графиков, напряжений в основаниях и т.д.

При решении задач с уравнениями до 10-го порядка используют машины малой мощности МН-7; МН-10; ЭМУ-6 и др.; до 20-го порядка – средней мощности МН-14; ЭМУ-10 и др.

Для простых задач применяют обычно метод сплошных сред с использованием электропроводящей бумаги (плоская задача) или электролитических ванн (объемная задача). Модель изготовляют из токопроводной бумаги одинаковой электропроводимости. Геометрию объекта моделируют в определенном масштабе. К концам фигуры присоединяют электроды, моделирующие краевые условия. При моделировании процессов с токопроводными жидкостями (электролитами) ванны заполняют слабыми растворами солей, кислот, щелочей и др. Неоднородное поле моделируют с применением электролита разной концентрации. Метод сплошных сред предназначен для решения задач теплопроводности, распределения напряжений и др. Он прост, но ограничен решением краевых задач Лапласа.

В методе электрических сеток дифференциальные уравнения преобразуют в систему линейных, решаемых способом конечных разностей. С помощью сеточных моделей на электроинтеграторах можно исследовать стационарные и нестационарные задачи.

Широко распространенным методом моделирования является электрогидродинамическая аналогия. Она основана на электрическом моделировании движения жидкости, пара или газа и широко применяется для исследования водного режима оснований зданий, сооружений, плотин и т.д.

Часто также пользуются методом гидравлического моделирования на гидроинтеграторах. Гидроинтеграторы – это приборы, в которых вода передвигается по системе соединенных между собой трубок и узлов. Изучаемые постоянные и переменные величины моделируются напорами, уровнями и расходами воды в сосудах.

Интегратор состоит из множества узлов т (рис. 7).

В каждом таком узле баланс воды равен

где – площадь сечения сосуда;

– уровни воды в сосудах;

– гидравлическое сопротивление (разность напора для пропуска единичного расхода);

– расход воды.

При постоянном уровне воды в сосуде или постоянстве площади этого сосуда имеет место

Если задано в начальный момент времени Т = 0, определение функции имеет место интегрирование уравнения (31), т. е. регистрацию напоров и уровней воды на гидроинтеграторе. Для частного случая (32) интегрирование сводится к решению алгебраических выражений на гидроинтеграторе.

Если имеется несколько узлов N , то решение системы с N уравнений переноса тепла, влаги, вещества на интеграторе сводится к наблюдению уровней воды в сосудах.

Параметры уравнений можно сравнительно просто изменять, меняя на интеграторе число узлов, сечения сосудов, гидравлические сопротивления, расходы воды. Очень легко задавать различные начальные и граничные условия,

изменяя начальные уровни воды в сосудах.

Метод гидравлического моделирования позволяет решать различные задачи: стационарные и нестационарные; одно-, двух и трехмерные; с постоянными и переменными коэффициентами; для однородного и неоднородного поля; т.е. является универсальным. Он широко применяется при решении различных задач в области строительства: расчете температур и напряжений в различных конструкциях зданий и сооружений; анализе процесса увлажнения и влагонакопления в основаниях зданий, дорог и т. д.; анализе процессов деформирования и разрушения конструкций; оценке температурного поля при пропаривании железобетонных изделий; определении физико-тепловых характеристик материалов и конструкций; расчете теплового режима зданий, дорог и других сооружений при климатических воздействиях для изучения фильтрации воды в гидротехнических сооружениях; расчете промерзания грунтов полотна и оснований сооружений и в других случаях.

Данный метод характеризуется доступностью программирования, простотой решения сложных задач, хорошей наглядностью протекаемых процессов, достаточно высокой точностью расчетов, возможностью остановить и повторить процесс на модели. Однако, оборудование для этого метода громоздко, выпускается пока в ограниченном количестве.

Теория подобия – это учение о подобии явлений. Она наиболее эффективна в том случае, когда на основе решения дифференциальных уравнений зависимости между переменными отыскать невозможно. Тогда необходимо провести предварительный эксперимент и, воспользовавшись его данными, составить с применением метода подобия уравнение (или систему уравнений), решение которого можно распространить за пределы границ эксперимента. Этот метод теоретического исследования явлений и процессов возможен лишь на основе комбинирования с экспериментальными данными.

Суть теории подобия рассмотрим на простом примере. Пусть имеется ряд прямоугольников. Это класс плоских фигур, поскольку они объединены общими свойствами – имеют по четыре стороны и четыре прямых угла. Из этого класса можно выделить только единственную фигуру, которая имеет конкретное значение сторон l 1 и l 2 . Численные значения l 1 и l 2 определяют условия однозначности. Если стороны l 1 и l 2 умножать на величину К е, которой можно придать любое значение, то получим серию подобных плоских фигур, объединяемых в определенную группу:

Величины К е называют критериями подобия .

Такой способ приведения подобия применим не только для плоских, объединенных фигур, но и для различных физических величин: времени , давлений , вязкостей , температуропроводности и т. д.

Критерии подобия создают внутри данного класса явлений группы путем преобразования условий однозначности в подобные системы. Все явления, входящие в одну группу, подобны и отличаются только масштабами. Таким образом, любое дифференциальное уравнение характерно для класса неподобных явлений. Это же уравнение с граничными условиями и критериями подобия характерно лишь для группы подобных явлений. Если граничные условия представлены без критерия подобия, то дифференциальное уравнение можно применить для анализа лишь частного случая.

Теория подобия базируется на трех теоремах.

Теорема 1 (М.В. Кирпичева и А.А. Гухмана.). Два физические явления подобны, если они описываются одной и той же системой дифференциальных уравнений и имеют подобные (граничные) условия однозначности, и их определяющие критерии подобия – численно равны.

Теорема 2. Если физические процессы подобны, то критерии подобия этих процессов равны между собой.

Теорема 3. Уравнения, описывающие физические процессы, могут быть выражены дифференциальной связью между критериями подобия.

В группе подобных между собой явлений, отличающихся только масштабом, можно распространять результаты единичного эксперимента.

При использовании теории подобия удобно оперировать критериями подобия, которые обозначаются двумя латинскими буквами фамилий ученых.

Рассмотрим некоторые критерии подобия.

Изучая потоки жидкостей, применяют критерий Рейнольдса

где – динамическая вязкость;

– скорость движения;

l – расстояние, толщина, диаметр трубопровода.

Критерий Re является показателем отношения сил инерции к силам трения.

Критерий Эйлера

Здесь – период давления при движении жидкости в трубопроводе вследствие трения;

– плотность.

В тепломассопереносе применяют различные критерии.

Критерий Фурье

где а – критерий температуро- или влагопроводности;

– время;

l – характерный размер тела (длина, радиус).

Этот критерий характеризует скорость выравнивания тепла в данном теле.

Критерий Лыкова

Здесь а , а 1 – коэффициенты тепло- и массопереноса.

Данный критерий характеризует интенсивность изменения массопереноса (влаги, пара) относительно теплопереноса. Он изменяется в широких пределах (от 0 до 1000).

Критерий Кирпичева

– поток тепла.

Этот критерий характеризует отношение потока тепла, подводимого к поверхности тела, к потоку тепла, отводимого внутрь тела.

Все приведенные, а также другие критерии имеют безразмерный вид. Они независимы друг от друга, поэтому их сочетание дает новые критерии.

При исследовании явлений и процессов удобно использовать критерии подобия. Экспериментальные данные обрабатывают в виде обобщенных безразмерных переменных и составляют уравнения в критериальной форме, т.е. в дифференциальные уравнения вместо переменных и т.д. ставят критерии подобия. Далее приступают к решению теоретического уравнения в критериальном виде. Полученное аналитическое решение позволяет распространить результаты единичного опыта на группу подобных явлений и анализировать переменные величины за пределами эксперимента.

Критерии подобия применяются для решения дифференциальных уравнений со многими переменными. В этом случае уравнения и граничные условия целесообразно представлять в критериальном безразмерном виде, хотя это иногда и нелегко. Решение уравнений в безразмерном виде менее трудоемко, поскольку число переменных уменьшается, аналитическое выражение упрощается, а объем расчетов существенно снижается. Все это упрощает составление графиков и номограмм. Поэтому умение составлять дифференциальные уравнения в критериальном виде, решать их и анализировать представляет большой интерес для научного работника.

В ряде случаев встречаются процессы, которые не могут быть непосредственно описаны дифференциальными уравнениями. Зависимость между переменными величинами в таких процессах, в конечном счете, можно установить лишь экспериментально. Чтобы ограничить эксперимент и отыскать связь между основными характеристиками процесса, эффективно применять метод анализа размерностей, который сочетает теоретические исследования с экспериментами и позволяет составить функциональные зависимости в критериальном виде.

Пусть известна в общем виде функция F для какого-либо сложного процесса

Значения имеют определенную размерность единиц измерения. Метод размерностей предусматривает выбор из числа к трех основных независимых друг от друга единиц измерения. Остальные к – 3 величины,входящие вфункциональную зависимость (34), должны иметь размерности, выраженные через три основные. При этом основные величины выбирают так, чтобы остальные к – 3 были представлены в функции F как безразмерные, в критериях подобия.

При этом функции (34) принимает вид

Три единицы означают, что первые три числа являются отношением к соответственно равным значениям .

Выражение (40) анализируют по размерностям величин. В результате устанавливают численные значения показателей степени и определяют критерии подобия. Например, при обтекании опоры моста водой со скоростью V . При этом п 5 – критерий Фруда Fr .

В результате исследуемая функция принимает вид

Эта формула позволит исследовать процесс обтекания опоры моста в различных вариантах размеров скоростей при условии равенства критериев подобия. Ее можно также использовать для анализа процесса методом теории подобия на моделях.

Залог успеха эксперимента лежит в качестве его планирования. К эффективным экспериментальным планам относятся «смоделированный план с предварительным и заключительным тестированием, план с заключительным тестированием и контрольной группой, план с предварительным и заключительным тестированием и контрольной группой и план Соломона с четырьмя группами. Эти планы, в отличие от квазиэкспериментальных планов, обеспечивают бо льшую уверенность в результатах, так как устраняют возможность возникновения некоторых угроз для внутренней валидности (т.е. угроз предварительного измерения, взаимодействия, фона, естествен­ного развития, инструментальной погрешности, отбора и выбывания)».

Эксперимент состоит из четырех основных этапов независимо от предмета изучения и от того, кем он осуществляется. Так, при проведении эксперимента следует: определить, что именно необходимо узнать; предпринять соответствующие действия (провести эксперимент, манипули­руя одной или несколькими переменными); наблюдать эффект и последствия этих действий на другие переменные; определить, в какой мере наблюдаемый эффект может быть обусловлен пред­принятыми действиями.

Чтобы быть уверенным, что наблюдаемые результаты получены именно вследствие экспериментальной манипуляции, эксперимент должен быть валиден. Необходимо исключать факторы, которые могут повлиять на результаты. Иначе будет неизвестно, чему при­писывать различия в отношении или поведении респондентов, наблюдаемые до и после экспери­ментального манипулирования: самому процессу манипулирования, изменению из­мерительных инструментов, методики записи, способов сбора данных или непосле­довательному проведению интервью.

Кроме плана эксперимента и внутренней валидности, исследователю необходимо определить оп­тимальные условия для проведения запланированного эксперимента. Их классифицируют по уровню реальности экспериментальной обстановки и окружения. Так выделяют лабораторные и полевые эксперименты.

Лабораторные эксперименты: достоинства и недостатки

Лабораторные эксперименты обычно проводятся, когда нужно оценить уровни установленных цен, альтернативные формулировки товара, творческие разработки рекламы, дизайн упаковки. Эксперименты позволяют тестировать различные продукты, рекламные подходы. В ходе лабораторных экспериментов фиксируют психофизиологические реакции, наблюдают за направлением взгляда или за кожно-гальванической реакцией.

При проведении лабораторных экспериментов исследователи имеют достаточные воз­можности для контроля его хода. Они могут планировать физические условия осуществления экспериментов и манипулировать строго заданными переменными. Но искусственность обстановки проведения лабораторных экспериментов обычно создает среду, отличающуюся от реальных условий. Соответственно в лабораторных у словиях реакция респондентов может отличаться от реакции в естественных условиях.

Как следствие, хорошо разрабо­танные лабораторные эксперименты обычно обладают высокой степенью внутренней валидности, относительно низкой степенью внешней валидности и относительно низким уровнем обобщаемости.

Полевые эксперименты: достоинства и недостатки

В отличие от лабораторных, полевые эксперименты характеризуются высоким уровнем реализма и высоким уровнем обобщаемости. Однако при их проведении возможно возникновение угроз для внутренней валидности. Также необходимо отметить, что проведение полевых экспериментов (очень часто в местах реальных продаж) занимает много времени и дорого стоит.

На сегодня управляемый полевой эксперимент является лучшим инструментом в маркетинговых исследованиях. Он позволяет как выявить связи между причиной и следствием, так и достаточно точно спроектировать результаты эксперимента на реальный целевой рынок.

Примерами проведения полевых экспериментов служат пробные рынки и электронные пробные рынки.

К экспериментам на пробных рынках прибегают при оценке внедрения нового товара, а также альтернатив стратегии и рекламных кампаний перед проведением общенациональной кампании. Таким образом можно оценить альтернативные варианты действия без масштабных финансовых инвести­ций.

Для эксперимента на пробном рынке обычно проводится целенаправленный отбор географических областей с целью получить репрезентативные, сопоставимые географические единицы (города, поселки). После того как потенциальные рынки выбраны, они распределяются по экспериментальным условиям. При этом рекомендуется, чтобы «на каждое экспериментальное условие приходилось, по крайней мере, два рынка. Кроме того, если желательно обобщать результаты на всю страну, каждая из экспериментальных и контрольных групп должна включать четыре рынка, по одному из каждого географического региона страны».

Типичный эксперимент на пробном рынке может проводиться в пределах от месяца до года и более. В арсенале исследователей имеются пробные рынки на местах продаж и смоделированные пробные рынки. Пробный рынок на местах продаж обычно имеет довольно высокий уровень внешней валидности и средний уровень внутренней валидности. Смоделированный пробный рынок имеет сильные и слабые стороны, которые присущи лабораторным экспериментам. Это относительно высокий уровень внутренней валидности и относительно низкий уровень внешней валидности. В сравнении с пробными рынками на местах продаж, смоделированные пробные рынки дают бо льшую возможность контроля за посторонними переменными, результаты поступают быстрее и стоимость их получения ниже.

Электронный пробный рынок – это «рынок, на котором маркетинговая исследовательская компания обеспечивает себе возможность контролировать рекламу, передаваемую дома у каждого из участников, и отслеживать покупки, совершенные членами каждой семьи». Исследования, проведенные на электронном пробном рынке, позволяют соотнести тип и количество уви­денной рекламы с покупательским поведением. Цель исследования на электронном пробном рынке – повысить степень контроля ситуации эксперимента, не принося при этом в жертву обобщаемость или внешнюю валидность.

Во время эксперимента на электронном пробном рынке, проводимого в пределах ограниченного количества рынков, контролируется телевизионный сигнал, посылаемый в квартиры участников, и регистрируется покупательское поведение лиц, проживающих в этих квартирах. Технологии исследований электронных пробных рынков позволяют менять рекламные ролики для показа каждой отдельной семье, сравнивая реакцию участвующей в тесте группы с контрольной группой. Обычно исследования на пробном электронном рынке продолжаются от шести до двенадцати месяцев.

Более подробную информацию на эту тему можно найти в книге А. Назайкина