Курсовая работа состоит не только из обзора литературы (хотя такие тоже бывают – реферативные курсовые, но они оцениваются гораздо ниже), но и их оригинальных результатов какой-то научной работы. Это может быть эксперимент, сбор данных для статистики, какой-то анализ, и т.д. Все это формируется в зависимости от цели исследования.
В ходе исследования необходимо познакомиться с методами, которые используются в работе. Если это лабораторный опыт, то надо записать ход работы, по которому проводился эксперимент. Если это сбор статистики, то надо указать, каким образом были получены данные, и как проводился их анализ. Какие материалы были использованы в ходе работы, какое оборудование.
«Материалы и методы» - это самая сухая неинтересная глава, которая необходима во всех научных статьях, чтобы другие люди могли оценивать правильность вашего эксперимента и могли его повторить.
Дальше мы получаем какие-то результаты, и в зависимости от задач (которые ставим сами!) должны провести анализ этих данных. Например, указать частоту встречаемости, корреляцию между какими-то данными, достоверность, сходимость…
Эти статистические вещи мы разбирать не будем. Есть много сайтов, книг (советую «Статистика и котики»), и научный руководитель, которые объяснят, что от вас требуется в данной работе.
Чувствительность и специфичность
Отдельно укажу, что такое чувствительность и специфичность метода, т.к. в этом возникает наибольшая путаница.
Чувствительность – это когда метод правильно отражает количество искомых единиц.
Например, больных пациентов, как больных. Или наличие искомого ДНК в пробе, как его присутствие в данном субстрате. Это % того, с какой вероятностью мы найдем то что ищем с помощью данного метода. Вычисляется:
Чувствительность = Число определенных данным тестом искомых / Общее количество искомых
Например, чувствительность тест полосок на беременность = чисто «положительных» тестов / подтвержденное количество беременностей.
Специфичность – это когда метод правильно отражает отсутствие искомых единиц в пробе. Здоровых людей, определяет здоровыми. Пробу без ДНК, как чистый субстрат, и т.д.
Специфичность = Число отрицательных результатов, полученных тестом / Общее количество отрицательных результатов
Например, специфичность тест полосок на беременность = число «отрицательных» тестов / отсутствие беременности.
Оформление
Все данные необходимо представить как можно более наглядно и просто. Столбцы с чистыми цифрами никому не интересны, даже если это очень важные цифры. Лучше всего перевести такие цифры в визуальные шкалы или графики (в том же Excel). Где-то объяснение лучше заменить схемой (можно рисовать в PowerPoint и сохранять, как картинку), где-то простым рисунком (фигуры в Paint).
Все графики, таблицы, схемы, рисунки обязательно подписываются.
Обсуждение результатов
Иногда эти главы соединяют в «Результаты и обсуждения». Здесь важно как-то подчеркнуть, сходятся ли полученные данные с данными научного мира и противоречат им. И можно указать какие-то размышления по таким результатам, почему они сошлись или нет.
Вывод
Это самая сложная глава для анализа. И оказавшись перед большим количеством данных (как и при очень малом), можно сильно растеряться. Что с ними делать? Спросите у научного руководителя, что он посоветует сделать. У старшекурсников, одногруппников – что делали они со своими данными. Пробуйте что-то посчитать. Если вы начнете, то обязательно получите какой-нибудь график, потом другой…
Я не могу в статье написать что-то более конкретное, потому что темы у всех слишком разные и требуют своего анализа под конкретный случай.
Но если появятся вопросы – пишите в комментариях, вместе разберемся. И ставьте лайки.