0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как проводится исследование

Книги по остальным астрологическим темам, не вошедшие в другие разделы

Как проводить исследования

Книга
Название: Как проводить исследования
Автор: Ли Леман
Формат: mht — формат открывать в Internet Explorer
Размер файла: 633 Кб

Отрывок из книги:
Автор этой работы поставила перед собой следующие задачи: ввести в практику жизнеспособные концепции проведения и интерпретации астрологических исследований, проиллюстрировать некоторые особенности теории вероятности и её применения к количественным исследованиям и обсудить принципы планирования эксперимента.
Эта статья задумана как пособие для астрологов-исследователей. По существу, это введение в использование научного метода в астрологии с объяснением некоторых особенностей, возникающих при использовании этого метода, и изложением некоторых соображений относительно тех случаев, когда метод не применим.
Лучшей стартовой точкой является определение: исследование — это изучение ясно обозначенной проблемы, с использованием определенной методологии и чёткой системы доказательств и опровержений. Исследования бывают по меньшей мере трёх типов: описательные, исторические и количественные. Именно к количественным исследованиям более всего применим научный метод.
Для начала определим, что понимается под научным методом. Чтобы сделать это, необходимо вернуться к Фрэнсису Бэкону и Блезу Паскалю. Во времена периода, названного впоследствии Просвещением, принципы, провозглашённые ими, были канонизированы. Итак, главные признаки научного процесса таковы:
(1) учёный — это беспристрастный наблюдатель;
(2) учёный создаёт новые данные в процессе изучения, выделяя некоторые особенности, представляющие интерес в свете поставленной перед ним задачи, в качестве “единственных изменяемых переменных”;
(3) любой эксперимент, который вы считаете значимым, должен допускать повторение другими исследователями;
(4) выводы получаются путем обобщения частных результатов для частных случаев на все случаи подобного вида.
В большинстве научных исследований сначала выдвигается гипотеза, достаточно детализированная для того, чтобы можно было предложить модель для её проверки. Планируется эксперимент и в ходе его проведения собираются данные. Потом эти данные анализируются, и этот анализ показывает, можно ли считать выдвинутую гипотезу значимой. Иногда в ходе анализа рождаются совершенно неожиданные для исследователя результаты.
Место научных методов в астрологии — всё ещё предмет споров. Этому есть несколько причин. Во-первых, у большинства астрологов-практиков нет хорошей научной подготовки. Как у всех людей со стандартным уровнем образования, их отношение к научным методам, в целом, основано на их представлении о месте науки в обществе.
Вторая причина заключается в том, что часть астрологов считает результаты статистических работ, выполненные до сих пор, существенно расходящимися с потребностями практической астрологии. Эти астрологи утверждают, что сектора Гоклена подходят им хуже, чем обычные астрологические дома. Получается, что в глобальном контексте результаты Гоклена в определенной мере “доказывают” или подтверждают астрологию, но их практическая пригодность довольно ограничена.
Третья причина касается недуга, поразившего западную мысль и философию в XX столетии — это беспокойство о науке и о её месте в общей картине мира.
В связи с последними открытиями в квантовой и релятивистской физике, все больше ученых стало сомневаться, что Вселенная в своей основе объективна. Одновременно с ростом академических областей истории и философии науки, всё в большей степени становятся спорными некоторые методы и процессы науки, в результате чего наука выглядит находящейся так же далеко от своих пределов, как и в конце девятнадцатого века. Так что трудно предполагать, что из её недр придут ответы на все интересующие нас вопросы.
В то время, как вокруг роли науки в нашем знании не утихает борьба, всё-таки имеется ряд её ценных применений. Так, идея использования научных (что в большинстве случаев означает статистических) методов — это способ, который может дать ряд интересных результатов.
ШАГ 1: ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
Одна из самых больших ошибок, допускаемых при реализации исследовательских проектов, состоит в том, что намереваясь что-то изучать (скажем, музыкальный талант), исследователи стараются собрать как можно больше данных, а потом не знают, что с ними делать! Самый важный вопрос, который необходимо решить в самом начале — это вопрос о выборе модели и типе проводимых исследований. Эта пред-экспериментальная стадия технически называется планированием эксперимента. При правильно спланированном эксперименте у вас может быть очень мощный импульс для получения положительных результатов. (Хотя я не выражаю сомнения в том, что вы хотели бы получить положительный результат в ходе эксперимента.) Если вы не спланируете эксперимент должным образом, чрезвычайно велики шансы того, что вы или не получите результатов, или эти результаты будут ошибочными. Это, в свою очередь, означает, что вам придётся повторить процесс сбора данных, а ведь именно стадия сбора данных наиболее трудоемка. Следствием этого может быть то, что вас могут обвинить в подгонке данных, т.е. модификации эксперимента для получения результатов, согласующихся с вашей теорией.
Первый шаг астрологического или любого другого исследования — это постановка вопроса. Причём вопрос должен быть сформулирован в такой форме, чтобы на него можно было ответить достаточно однозначно. Например, вопрос: “Есть ли разница между людьми с музыкальными талантами и людьми без таких талантов с астрологической точки зрения?” — слишком общий. Корректнее было бы сформулировать вопрос, например, так: “Есть ли различия в суточном положении Венеры у людей с музыкальными способностями и без оных?” На этот вопрос уже можно вполне однозначно ответить экспериментальным путем.
Сначала, если у вас вообще нет идей об астрологической динамике музыкальных способностей (в нашем примере), то можно рекомендовать произвести так называемое поисковое исследование. В поисковое исследование можно включить небольшую группу людей (скажем, человек пятьдесят) с музыкальными способностями, а потом проверить эту группу любыми методами, которые вам понравятся: суточные распределения, средние точки, астероиды, уранианские планеты, гелиоцентрика, гармоники и т.д. Вы можете выбрать один или несколько факторов, которые покажутся вам интересными. После того, как у вас появятся некоторые идеи о роли этих возможных факторов, вы можете уже набрать большую группу, учитывая во время сбора данных всё, что сможет повлиять на ваши результаты впоследствии на стадии анализа данных. Какого рода могут быть эти факторы? Если вы изучаете средние точки, то вам необходимо будет более тщательно учитывать моменты рождения для средних точек типа Асц/МС, чем для точки Марс/Плутон.
Таким образом, первый шаг в астрологическом исследовании — это построение модели, которая, по вашему мнению, может описывать реальность. Есть два вида моделей: физическая и символическая. Физические модели бывают двух типов: портретные модели — это картины реальности (как фотографии или ксерокопии), которые внешне выглядят как то, что изучается вами, и аналоговые модели, которые выглядят иначе, но работают так же, как изучаемые. Пример аналоговой модели — аэродинамическая труба. Отметим, что аналоговые модели не обязательно должны иметь все компоненты рассматриваемого объекта (в аэродинамической трубе нет птиц и осадков!). От них требуется только, чтобы они описывали изучаемый процесс.
Помимо физических моделей существуют также и символические, которые подразделяются на два типа: описательные и математические. Описательная модель — это словесное описание исторического развития системы. Математическая модель характеризует систему в виде уравнений, рядов или других математических объектов. Выражение “средняя точка Меркурия и Марса равна Сатурну” можно рассматривать, или как словесное или как математическое утверждение, поскольку в астрологии мы можем перевести большинство утверждений в систему 360-градусных координат. В этом случае среднюю точку нужно будет просто выразить в виде оператора в нашей системе, подобно тому, как сложение является оператором в арифметике.
После того, как вопрос поставлен и модель сформирована, планирование завершается и начинается сбор данных. Сначала следует определить критерии для сбора данных, как в экспериментальной, так и в контрольной группах, если необходимо, а также определить способы проведения “измерений” в рамках вашей модели и выбрать статистические критерии, которые будут использоваться.

Читать еще:  Гипервентиляция легких что это такое симптомы и лечение

Как проводить исследование пользователей

Как правильно проводить исследование пользователей? Какие виды исследований существуют и какие инсайты для своего продукта можно найти?

Попробуйте себе только представить, что вы ошибаетесь. А теперь, попробуйте представить, что вы крупно ошибаетесь. Представили? Скажу правду, так бывает.

Для кого вы делаете продукты? Наверное для пользователя? Если так, то давайте покиваем в экран. Но, как бы это парадоксально не звучало, тестировать продукты тоже нужно на нем (на пользователе). Очевидно? Да не всегда. Одна из самых опасных ловушек поджидает каждого из нас прямо за углом. Мы думаем, что знаем, знаем “что им нужно”, вкладываемся силами, временем, ресурсами, а на выходе получаем провальные идеи, гипотезу, продукты. Не надо так делать, давайте проведем исследование.

Зачем проводить исследование

На самом деле для двух основных целей: получить идеи для развития продукта и узнать на сколько они востребованы у пользователя.

Самые ценные данные, это те, что позволяют вам сделать выводы и на их основе качественно что-то изменить в своем продукте. Качественно, в смысле сделать то, что принесет профит пользователю и бизнесу.

Проводить исследование нужно, если вы не хотите провалиться со своим продуктом. Без исследований, вы будете, как тот еж в тумане. Вроде что-то думаю, а что полетит или нет, не знаю.

Два вида исследований

Исследования делятся на два вида: качественные и количественные. Каждый из них отвечает на свои вопросы.

Качественные исследования, позволяют вам вытаскивать “боли” и превращать их в гипотезы. Вы общаетесь с пользователями, интересуетесь ситуациями, в которых они использую ваш продукт, спрашиваете о том, как они это делают и набираете идей.

Количественные исследования, это следующий шаг. Вы набрали идей, а теперь нужно понять скольким людям они важны. Вот эта доработка, связанная с поиском товаров в каталоге, скольким пользователям улучшит жизнь?

Если изобразить процесс на схеме, то получится что-то вроде этого:

Работает так: вы проводите качественное исследование, набираете инсайтов от пользователей, задаетесь вопросом “А что, если этот функционал правда так важен и как это проверить?”. Проводите количественное исследование и понимаете масштаб важности. Только после этого в вашем бэклоге должна появится задача.

Как проводить исследование

Для качественных исследований и поиска идей обычно используют:

Вопросы все открытые (не подразумевают ответы да/нет):

  • Что вам не нравится?
  • Почему?
  • Как вы это делаете?
  • Зачем?

Задача: вытащить “боли” пользователя.

Для количественных исследований чаще всего используют:

– Беспокоит ли вас это?

– Как часто вы сталкиваетесь с этим? (варианты ответов)

– Оцените по 10 бальной шкале на сколько это вас беспокоит?

Задача: максимально у бОльшего кол-ва пользователей спросить “болит” или нет.

Пример: на кошках

Вы делаете мобильное приложение, которое позволяет следить за здоровьем вашего питомца. На кота надевается специальный ошейник, который меряет его пульс и по нему определяет состояние зверя. Все данные передаются в приложение и вы через телефон можете спокойно наблюдать за показателями.

Бизнес: в зависимости от показателя любимца рекомендуется посетить врача или же изменить питание. Реклама кормов и вет.клиник.

Задача: увеличить вовлеченность пользователей приложения.

Если вы ударялись мизинцем о ножку шкафа и хотите знать, когда появятся новые материалы в блоге, то подписывайтесь на мой telegram канал! Так вы узнаете о свежих статьях из блога. Продолжаем читать…

Проводить исследование нужно на реальных пользователях. Вы спрашиваете их о том, как они пользуются приложением, возникают ли у них трудности и что бы они хотели еще добавить в функционал. По итогам, у вас есть несколько гипотез, выбрали одну, связанную с пуш уведомлениями, которые бы получал пользователь, к примеру, когда нужно обратиться в вет.клинику.

Для тестирования вы запустили эксперимент с пушами на часть аудитории приложения (а/б тест) и выяснили, что 70% пользователей активно кликают на пуши и отводят своих питомцев ко врачу. Гипотеза подтвердилась, обновление выпустили на всех, увеличили вовлеченность.

Нюансы

Вот и все казалось бы, инсайты вытащили, превратили в гипотезы, спросили у большого количества пользователей и победа! Хех, если бы так все было просто.

Вот такие они эти пользователи: спросишь их про то, что им важно, стараешься ради них, а они тебе еще и врут.

Нормальные пользователи и требовать от них чего-то большего, нет смысла, всему виной психология. То, что важно сейчас, когда вы спрашиваете, может быть не важно уже завтра. Ваша основная задача, это не только провести количественный опрос, который покажет скольким людям эта фича важна, но и проверить эту фичу на пользователях. Правда ли ей будут пользоваться?

Подобные ситуации встречаются часто потому, что “пощупать” функционал до того как он разработан пользователи не могут. То есть, их представление о “нужности” облачное. Один думает, что это будет работать так, другой по-другому. Разница в воображении у людей добавляет тебе, как проектировщику интерфейсов, “легкую неопределенность”. Ты думаешь, вот так сделаю, ведь понятно будет, а потом, раз, и не понятно.

Читать еще:  Диагностика аденомы простаты у мужчин

Плюс, сила контекста. Когда пользователь представляет себе новый функционал, он представляет себе и контекст, в котором будет его использовать. Но сказать наверняка никто не может, как будет вести себя в будущем в конкретной ситуации, поэтому снова мы можем пролететь с ожиданиями. А что же тогда делать?

Как можно раньше давать пользователю “щупать”. Чем раньше он сможет протестировать функционал тем лучше. В данном случае отлично подойдут прототипы, неполные версии того, что пользователь может “потрогать” уже сейчас. Да, не с таким идеальным дизайном, да не так удобно, как хотелось бы, но уже что-то материальное и осязаемое, которое отвечает основной потребности.

Прототипы позволяют вам наблюдать за тем, как реальные пользователи взаимодействуют с функционалом, какие есть блокеры и какие ожидания от интерфейса необходимо оправдать. Они могут быть сделаны из бумаги (low fidelity), а могут состоять из полноценного функционала, вплоть до закрытых версий приложения (тестовые сборки), лендинг пейджев и прочего.

Я писал про прототипы более развернуто тут, можно почитать и выбрать для себя подходящий вариант. Ключевая мысль в том, что вы не пилите функционал, пока он не пройдет реальный тест у пользователей. Тем самым экономите кучу ресурсов и страхуете себя от провала.

Пилюля правды

Хочется добавить, что в исследованиях все очень сильно зависит от самого вопроса и от того, кто его задает. Когда вы напрямую спрашиваете у своего товарища, как ему эта идея, то скорее всего он скажет, что вполне себе неплохая или же смягчит ответ, чтобы вас не обидеть.

В блоге уже выходил материал на тему того, как правильно спрашивать пользователя о продуктовых фичах. Прочитайте его, если еще этого не сделали, прокачайте свой скил вопросов и проводить исследование будет гораздо проще. Вся суть в том, что правда подтверждается действиями и только, наблюдая за действиями пользователей, мы можем проверить гипотезу. А не просто спросив его об этом в лоб.

Еще пример: но с прототипом

Мы провели несколько интервью с пользователями и вытащили, что многие упомянали функцию поиска в нашем каталоге одежды на сайте. Родилась гипотеза: “А правда ли пользователям нужен поиск?”.

Если мы просто проведем опрос на сайте и спросим “Нужен или нет поиск” с двумя вариантами ответов, то получим, что 50% сказали “Да”. Значит надо разрабатывать. Разработаем, выпустим поиск на всю аудиторию, снимем данные и увидим, что по факту пользуются поиском 2%. Вот тебе и потраченный ресурс.

Что делать? Можно запустить интерактивный прототип с поиском и максимально приближенным к реальности дизайном. Прогнать его на реальных пользователях, снять метрики и увидеть, сколько на самом деле людей будут им пользоваться.

Опять же, запустите a/b тест на часть аудитории. Выведите иконку поиска в меню и показыайте ее, к примеру, 2 недели 30% вашей аудитории, а по клику на нее, поставьте обычный попап со строкой ввода. Пользователь введет запрос, нажмет “ввод”, попап обновиться и вы скажите ему, что сейчас разрабатываете поиск и его (пользователя) участие сильно помогает вам сделать качественный поиск.

Инструменты для проверки гипотез:

  • Google Tag Manger.
  • Функционал для a/b тестов.
  • Различные всплывающие окна, попапы.
  • Отдельные посадочные страницы и многое другое.

Больше инструментов для проверки гипотез ищите в том же материале, который рекомендовал ранее.

Старайтесь наблюдать за пользователем в контексте его задач, именно так вы получите реальные данные.

Инсайт

Как правило, все исследования направлены на решения каких-то проблем. Ты программируешь себя, что найдешь какие-то проблемы и придумаешь, как решить их. Конечно, все зависит от целей продукта, но полезно концентрироваться не только на проблемах, чтобы не упустить инсайты. Попробуйте посмотреть в целом на пользователя, его привычки, предпочтение и поведение, понаблюдайте, возможно, что-то вас натолкнет на супер идею.

Проводить исследование мало того что полезно, так еще и очень интересно. Вы общаетесь с пользователями, накидываете идеи, создаете различные прототипы и смотрите, как реальные люди ими пользуются. Вносите корректировки и создаете то, что правда приносит пользу. Нет ничего круче, чем видеть, как твоим продуктом пользуются много людей и им он нравится. Проводите исследования, чтобы делать классные продукты и помните, много исследований не бывает!

Еще один сильный ролик от Nike. Про женщин, которые не бояться выражать свои эмоции.

Книги по остальным астрологическим темам, не вошедшие в другие разделы

Как проводить исследования

Книга
Название: Как проводить исследования
Автор: Ли Леман
Формат: mht — формат открывать в Internet Explorer
Размер файла: 633 Кб

Отрывок из книги:
Автор этой работы поставила перед собой следующие задачи: ввести в практику жизнеспособные концепции проведения и интерпретации астрологических исследований, проиллюстрировать некоторые особенности теории вероятности и её применения к количественным исследованиям и обсудить принципы планирования эксперимента.
Эта статья задумана как пособие для астрологов-исследователей. По существу, это введение в использование научного метода в астрологии с объяснением некоторых особенностей, возникающих при использовании этого метода, и изложением некоторых соображений относительно тех случаев, когда метод не применим.
Лучшей стартовой точкой является определение: исследование — это изучение ясно обозначенной проблемы, с использованием определенной методологии и чёткой системы доказательств и опровержений. Исследования бывают по меньшей мере трёх типов: описательные, исторические и количественные. Именно к количественным исследованиям более всего применим научный метод.
Для начала определим, что понимается под научным методом. Чтобы сделать это, необходимо вернуться к Фрэнсису Бэкону и Блезу Паскалю. Во времена периода, названного впоследствии Просвещением, принципы, провозглашённые ими, были канонизированы. Итак, главные признаки научного процесса таковы:
(1) учёный — это беспристрастный наблюдатель;
(2) учёный создаёт новые данные в процессе изучения, выделяя некоторые особенности, представляющие интерес в свете поставленной перед ним задачи, в качестве “единственных изменяемых переменных”;
(3) любой эксперимент, который вы считаете значимым, должен допускать повторение другими исследователями;
(4) выводы получаются путем обобщения частных результатов для частных случаев на все случаи подобного вида.
В большинстве научных исследований сначала выдвигается гипотеза, достаточно детализированная для того, чтобы можно было предложить модель для её проверки. Планируется эксперимент и в ходе его проведения собираются данные. Потом эти данные анализируются, и этот анализ показывает, можно ли считать выдвинутую гипотезу значимой. Иногда в ходе анализа рождаются совершенно неожиданные для исследователя результаты.
Место научных методов в астрологии — всё ещё предмет споров. Этому есть несколько причин. Во-первых, у большинства астрологов-практиков нет хорошей научной подготовки. Как у всех людей со стандартным уровнем образования, их отношение к научным методам, в целом, основано на их представлении о месте науки в обществе.
Вторая причина заключается в том, что часть астрологов считает результаты статистических работ, выполненные до сих пор, существенно расходящимися с потребностями практической астрологии. Эти астрологи утверждают, что сектора Гоклена подходят им хуже, чем обычные астрологические дома. Получается, что в глобальном контексте результаты Гоклена в определенной мере “доказывают” или подтверждают астрологию, но их практическая пригодность довольно ограничена.
Третья причина касается недуга, поразившего западную мысль и философию в XX столетии — это беспокойство о науке и о её месте в общей картине мира.
В связи с последними открытиями в квантовой и релятивистской физике, все больше ученых стало сомневаться, что Вселенная в своей основе объективна. Одновременно с ростом академических областей истории и философии науки, всё в большей степени становятся спорными некоторые методы и процессы науки, в результате чего наука выглядит находящейся так же далеко от своих пределов, как и в конце девятнадцатого века. Так что трудно предполагать, что из её недр придут ответы на все интересующие нас вопросы.
В то время, как вокруг роли науки в нашем знании не утихает борьба, всё-таки имеется ряд её ценных применений. Так, идея использования научных (что в большинстве случаев означает статистических) методов — это способ, который может дать ряд интересных результатов.
ШАГ 1: ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
Одна из самых больших ошибок, допускаемых при реализации исследовательских проектов, состоит в том, что намереваясь что-то изучать (скажем, музыкальный талант), исследователи стараются собрать как можно больше данных, а потом не знают, что с ними делать! Самый важный вопрос, который необходимо решить в самом начале — это вопрос о выборе модели и типе проводимых исследований. Эта пред-экспериментальная стадия технически называется планированием эксперимента. При правильно спланированном эксперименте у вас может быть очень мощный импульс для получения положительных результатов. (Хотя я не выражаю сомнения в том, что вы хотели бы получить положительный результат в ходе эксперимента.) Если вы не спланируете эксперимент должным образом, чрезвычайно велики шансы того, что вы или не получите результатов, или эти результаты будут ошибочными. Это, в свою очередь, означает, что вам придётся повторить процесс сбора данных, а ведь именно стадия сбора данных наиболее трудоемка. Следствием этого может быть то, что вас могут обвинить в подгонке данных, т.е. модификации эксперимента для получения результатов, согласующихся с вашей теорией.
Первый шаг астрологического или любого другого исследования — это постановка вопроса. Причём вопрос должен быть сформулирован в такой форме, чтобы на него можно было ответить достаточно однозначно. Например, вопрос: “Есть ли разница между людьми с музыкальными талантами и людьми без таких талантов с астрологической точки зрения?” — слишком общий. Корректнее было бы сформулировать вопрос, например, так: “Есть ли различия в суточном положении Венеры у людей с музыкальными способностями и без оных?” На этот вопрос уже можно вполне однозначно ответить экспериментальным путем.
Сначала, если у вас вообще нет идей об астрологической динамике музыкальных способностей (в нашем примере), то можно рекомендовать произвести так называемое поисковое исследование. В поисковое исследование можно включить небольшую группу людей (скажем, человек пятьдесят) с музыкальными способностями, а потом проверить эту группу любыми методами, которые вам понравятся: суточные распределения, средние точки, астероиды, уранианские планеты, гелиоцентрика, гармоники и т.д. Вы можете выбрать один или несколько факторов, которые покажутся вам интересными. После того, как у вас появятся некоторые идеи о роли этих возможных факторов, вы можете уже набрать большую группу, учитывая во время сбора данных всё, что сможет повлиять на ваши результаты впоследствии на стадии анализа данных. Какого рода могут быть эти факторы? Если вы изучаете средние точки, то вам необходимо будет более тщательно учитывать моменты рождения для средних точек типа Асц/МС, чем для точки Марс/Плутон.
Таким образом, первый шаг в астрологическом исследовании — это построение модели, которая, по вашему мнению, может описывать реальность. Есть два вида моделей: физическая и символическая. Физические модели бывают двух типов: портретные модели — это картины реальности (как фотографии или ксерокопии), которые внешне выглядят как то, что изучается вами, и аналоговые модели, которые выглядят иначе, но работают так же, как изучаемые. Пример аналоговой модели — аэродинамическая труба. Отметим, что аналоговые модели не обязательно должны иметь все компоненты рассматриваемого объекта (в аэродинамической трубе нет птиц и осадков!). От них требуется только, чтобы они описывали изучаемый процесс.
Помимо физических моделей существуют также и символические, которые подразделяются на два типа: описательные и математические. Описательная модель — это словесное описание исторического развития системы. Математическая модель характеризует систему в виде уравнений, рядов или других математических объектов. Выражение “средняя точка Меркурия и Марса равна Сатурну” можно рассматривать, или как словесное или как математическое утверждение, поскольку в астрологии мы можем перевести большинство утверждений в систему 360-градусных координат. В этом случае среднюю точку нужно будет просто выразить в виде оператора в нашей системе, подобно тому, как сложение является оператором в арифметике.
После того, как вопрос поставлен и модель сформирована, планирование завершается и начинается сбор данных. Сначала следует определить критерии для сбора данных, как в экспериментальной, так и в контрольной группах, если необходимо, а также определить способы проведения “измерений” в рамках вашей модели и выбрать статистические критерии, которые будут использоваться.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector