Многофакторный эксперимент

О многофакторном эксперименте следует поговорить отдельно. Не будет преувеличением то утверждение, что разработка методологии много­факторного эксперимента имела революционное значение в развитии методологии эксперимента и научного познания вообще.

Однофакторный, или классический, эксперимент базировался на том допущении, что исследователь имеет возможность варьировать факторы, участвующие в исследовательской ситуации, по одному. Из этого следует, что экспериментатор способен выделить изучаемую зависимость в чистом виде, может чётко вычленять воздействующие на зависимую переменную факторы (может, скажем, как-то упорядочить их во времени и пространстве, «включать» и «выключать» их по своему усмотрению и т.п.). Однако на самом деле исследовательские ситуации часто оказываются гораздо более сложными.

Выход к более утончённой методологии, имеющей дело с комплекс­ным, принципиально неразделимым действием факторов, был осуществ­лён прежде всего под влиянием работ английского учёного Рональда Фи­шера (1890-1962), посвящённых агробиологическим экспериментам 1925г. В сложных системах факторы, воздействующие на изучаемый объект, действуют не изолированно и не независимо друг от друга, как это предполагала концепция классического эксперимента, а довольно сложным, взаимосвязанным способом. Они зачастую сцеплены между со­бой таким образом, что попытка варьировать одну независимую перемен­ную автоматически приводит к некоему замысловатому изменению и дру­гих факторов. Это означает, что исследователю, приходится иметь дело

с особой комплексной организацией этих факторов. Кроме того, исследо­вателя может интересовать действие не изолированных факторов, кото­рое в реальности не встречается, а именно влияние различных возможных комбинаций факторов. Такая постановка вопроса характерна, например, для селекционных исследований. Какой же стратегии следует придержи­ваться экспериментатору в этом случае?

Идея многофакторного эксперимента (иногда используют упрощён­ное название факторный эксперимент) состоит в следующем. Исследова­тель может варьировать независимые переменные как комплекс, т.е. од­новременно сразу несколько; после серии экспериментов полученные результаты должны быть подвергнуты специальному статистическому анализу, где каждый участвующий фактор будет оценён по результатам всех опытов данной серии. Используя соответствующие схемы и обраба­тывая данные по особым статистическим методикам, позволяющим изу­чать эффективность совместного полифакторного воздействия (методики дисперсионного анализа), исследователь получает картину, отражающую вклад каждого фактора в изменяющихся условиях. В итоге эксперимента­тор имеет возможность изучать самые сложные комбинации факторов. Причём это осуществляется достаточно экономичным способом, т.к. ин­формативность экспериментов зависит в данном случае не от их количест­ва в серии, а от концептуальной организации исследований.

Многофакторный эксперимент — мощное средство современной на­уки. К его достоинствам относятся: эффективность использования време­ни и средств (ведь проведение ряда экспериментов с отдельными пофак-торными модификациями требует значительных затрат), что выражается прежде всего в сокращении числа опытов, необходимых для решения ис­следовательской задачи; значительная информативность эксперимента (т.к. получаемый результат показывает удельный вес каждого фактора в их совокупном действии); высокая степень достоверности данных (в то вре­мя как при попытке использовать методологию классического эксперимен­та результаты могут оказаться неудовлетворительными из-за воздействий неподконтрольных факторов).

Многофакторный эксперимент не просто работает с большим по срав­нению с классическим количеством факторов, многофакторный эксперимент представляет собой качественно иной, более эффективный уровень методологического мышления.