Моделите използват количествен анализ. Обща характеристика на качествените и количествените методи. видове данни и начини за анализирането им. Основни понятия на модела субект-връзка

Понятията за количествени и качествени методи в психологията

Определяйки методите като начини за познание, S.L. Рубинщайн отбеляза, че методологията трябва да бъде съзнателна и да не се превръща във форма, механично наложена върху конкретното съдържание на науката. Обмислете въпроса колко познавателни са пътищата в психологията и как изследователите разбират и дефинират количествените и качествените методи.

Като основни психологически методи S.L. Рубинщайн в "Основи на общата психология" назовава наблюдение, експеримент, методи за изследване на продуктите от дейността. Този списък не включва количествени методи.

През 70-те години на ХХ век се появява втората класификация на методите на психологическото изследване, създадена от Б.Г. Ананиев.

Той разграничава следните групи методи:

1. Организационни;
2. емпиричен;
3. Методи за обработка на данни;
4. Методи за тълкуване.

Количествените и качествените методи бяха класифицирани като методи за обработка на данни. Той определя количествените методи като математически и статистически методи за обработка на психологическа информация, а качествените методи са описание на онези случаи, които най-пълно отразяват видовете и вариантите на психичните явления и са изключение от общите правила.

Класификация B.G. Ананиев беше критикуван от представителя на ярославската школа В.Н. Дружинин, предлагайки своя собствена класификация.

По аналогия с други науки той разграничава три класа методи в психологията:

1. емпиричен;
2. Теоретичен;
3. Тълкувателна.

Качествените и количествените методи също не са посочени отделно в класификацията, а се предполага, че те са поставени в раздела за емпирични методи, който се различава от класификацията на B.G. Ананиев. Значително допълнена класификацията на Б.Г. Ананьева, представител на Ленинградската школа на психолозите В.В. Никандров. Той класифицира количествените и качествените методи като неемпирични методи в съответствие с критерия за "поетапен психологически процес". Авторът разбира неемпиричните методи като „изследователски методи на психологическа работа извън контакта на изследователя и индивида.

В допълнение към останалите разлики в класификациите на S.L. Рубинщайн и Б.Г. Ананиев, има терминологични разминавания в разбирането на количествените и качествените методи.

Точно определение на тези методи не е дадено в трудовете на V.V. Никандров. Той дефинира качествените методи функционално, от гледна точка на резултата, и ги нарича:

1. класификация;
2. типология;
3. систематизиране;
4. периодизация;
5. Психологическа казуистика.

Той заменя количествения метод с дефиницията за количествена обработка, която е насочена главно към формално, външно изследване на обекта. Като синоними на V.V. Никандров използва такива изрази като количествени методи, количествена обработка, количествено изследване. Авторът се позовава на основните количествени методи методи на първична и вторична обработка.

По този начин проблемът с терминологичната неточност е доста актуален и придобива нов смисъл, когато изследователите се стремят да припишат количествени методи на новите научни раздели "Психометрия" и "Математическа психология".

Причини за терминологични несъответствия

Има редица причини, поради които в психологията няма стриктна дефиниция на количествени и качествени методи:

• Количествените методи в рамките на домашната традиция не са получили еднозначно строго определение и класификация и това говори за методологичен плурализъм;
• Количествените и качествените методи в традицията на Ленинградската школа се разглеждат като неемпиричен етап на изследване. Московската школа тълкува тези методи като емпирични и ги издига до статута на методологически подход;
• В терминологичното объркване на понятията количествени, формални, количествени, математико-статистически, съществува конвенционализъм, който се е развил в психологическото общество по отношение на дефинирането на тези количествени и качествени методи;
• Заимстване от американската традиция за разделяне на всички методи на количествени и качествени методи. Количествените методи, по-точно изследванията, включват изразяване и измерване на резултатите в количествено отношение. Качествените методи се разглеждат като "хуманитарни" изследвания;
• Определянето на недвусмислено място и съотношението на количествените и качествените методи най-вероятно води до факта, че количествените методи са подчинени на качествените методи;
• Съвременната теория на метода се отдалечава от класификацията на методите само на една основа и строго определение на процедурата на метода. Методолозите разграничават три направления в теорията:
  1. Усъвършенстване на традиционния емпиричен модел;
  2. Критика на емпиричния количествен модел;
  3. Анализ и тестване на алтернативни изследователски модели.
• Различните посоки в развитието на теорията на метода разкриват тенденция изследователите да гравитират към качествените методи.

Количествени методи

Целта на практическата психология не е да установява модели, а да разбира и описва проблемите, така че тя използва както качествени, така и количествени методи.

Количествените методи са техники за обработка на цифрова информация, тъй като те са математически по природа. Количествени методи като категоризирано наблюдение, тестване, анализ на документи и дори експеримент предоставят информация за диагностициране на проблем. Ефективността на работата се определя на последния етап. Основната част от работата - разговори, обучения, игри, дискусии - се извършва с помощта на качествени методи. от количествени методитестването е най-популярно.

Количествените методи се използват широко в научните изследвания и в социалните науки, например при тестване на статистически хипотези. Използват се количествени методи за обработка на резултатите от масовите изследвания обществено мнение. За да създават тестове, психолозите използват апарата на математическата статистика.

Методите за количествен анализ се разделят на две групи:

1. Методи за статистическо описание. По правило те са насочени към получаване на количествени характеристики;
2. Методи за статистически изводи. Те позволяват правилно да се разпространят получените резултати върху цялото явление, да се направи заключение от общ характер.

С помощта на количествени методи се идентифицират устойчиви тенденции и се изграждат техните обяснения.

Недостатъците на метода за количествен контрол са свързани с неговите ограничения. Тези методи за оценка на знанията в областта на преподаването на психология могат да се използват само за междинен контрол, проверка на знанията по терминология, експериментални изследвания в учебниците или теоретични концепции.

Качествени методи

Повишен интерес и популярност, качествените методи придобиват едва напоследък, което е свързано с изискванията на практиката. В приложната психология обхватът на качествените методи е много широк:

• Социалната психология извършва хуманитарна експертиза социални програми- пенсионна реформа, реформа в образованието, здравеопазване - чрез качествени методи;
• Политическа психология. Тук са необходими качествени методи за изграждане на адекватна и ефективна предизборна кампания, за формиране на положителен образ на политици, партии, цялата система контролирани от правителството. Тук важни ще бъдат не само количествените показатели на рейтинга на доверие, но и причините за този рейтинг, начините за промяната му и др.
• С помощта на качествени методи психологията на средствата масова комуникацияИзследва степента на доверие към един или друг печатни медии, конкретни журналисти, програми.

Следователно решаваща роля в развитието на качествените методи в психологията изигра необходимостта от диалог между психологическата наука и различни области на практическата дейност.

Качествените методи са насочени към анализ на информация, която е представена предимно в словесна форма, така че има нужда от компресиране на тази вербална информация, т.е. го получите в по-компактна форма. В този случай кодирането действа като основна техника за компресиране.

Кодирането включва подбор на семантични сегменти от текста, тяхната категоризация и реорганизация.

Примери за компресиране на информация са схеми, таблици, диаграми. По този начин кодирането и визуалното представяне на информацията са основните методи за качествен анализ.

За да извършим количествен анализ на диаграмите, ние изброяваме показателите на модела:

Брой блокове на диаграмата - н;

Ниво на разлагане на диаграмата − Л;

Баланс на графиката - AT;

Броят на стрелките, свързани с блока, е - НО.

Този набор от фактори се прилага за всяка диаграма на модела. По-долу ще бъдат изброени препоръки за желаните стойности на факторите на диаграмата.

Необходимо е да се стремим броят на блоковете на диаграмите на по-ниските нива да бъде по-малък от броя на блоковете на родителските диаграми, т.е. с увеличаване на нивото на разлагане, коефициентът би намалял . По този начин намаляването на този коефициент показва, че когато моделът се разлага, функциите трябва да бъдат опростени, следователно броят на блоковете трябва да намалее.

Графиките трябва да са балансирани. Това означава, че в рамките на една диаграма ситуацията, показана на фиг. 14: Работа 1 има значително повече входящи и контролни стрелки, отколкото изходящи. Трябва да се отбележи, че тази препоръка може да не бъде приложена в моделите, описващи производствени процеси. Например, когато се описва процедура на сглобяване, блокът може да включва много стрелки, описващи компонентите на продукта, и една стрелка може да излезе - готовият продукт.

Ориз. 14. Пример за небалансирана диаграма

Нека представим коефициента на баланс на диаграмата:

.

Необходимо е да се стремим към K b,беше минимумът за диаграмата.

В допълнение към анализа на графичните елементи на диаграмата е необходимо да се вземат предвид имената на блоковете. За да се оценят имената, се съставя речник на елементарни (тривиални) функции на симулираната система. Всъщност функциите на по-ниско ниво на декомпозиция на диаграми трябва да попаднат в този речник. Например, за модел на база данни, функциите „намиране на запис“, „добавяне на запис към базата данни“ може да са елементарни, докато функцията „регистрация на потребител“ изисква допълнително описание.

След формирането на речника и съставянето на пакет от системни диаграми е необходимо да се разгледа по-ниското ниво на модела. Ако показва съвпадение между имената на блоковете от диаграми и думите от речника, това означава, че е постигнато достатъчно ниво на разлагане. Коефициентът, който количествено отразява този критерий, може да бъде записан като L*Cе произведението на нивото на модела по броя на съвпаденията на имена на блокове с думи от речника. Колкото по-ниско е нивото на модела (повече L),толкова по-ценно е съвпадението.

Методика на DFD

Методологията на DFD се основава на изграждането на модел на анализираната АИС – проектирана или реално съществуваща. Основният инструмент за симулация функционални изискванияПроектираната система са диаграми на потока от данни (DFD). В съответствие с тази методология системният модел се дефинира като йерархия от диаграми на потока от данни. С тяхна помощ изискванията се разделят на функционални компоненти (процеси) и се представят като мрежа, свързана с потоци от данни. основната целтакива инструменти трябва да демонстрират как всеки процес трансформира своите входове в изходи и да идентифицират връзките между тези процеси.

Компонентите на модела са:

диаграми;

речници на данни;

Спецификации на процеса.

DFD диаграми

Диаграмите на потока от данни (DFD - Data Flow Diagrams) се използват за описание на работния процес и обработката на информация. DFD представлява моделна система като мрежа от взаимосвързани дейности, които могат да се използват за по-визуално показване на текущите операции на работния процес в корпоративни системиобработка на информация.

DFD описва:

Функции за обработка на информация (работи, дейности);

Документи (стрелки, стрелки), обекти, служители или отдели, които участват в обработката на информация;

Маси за съхранение на документи (data store, data store).

BPwin използва нотация на Gein-Sarson за начертаване на диаграми на потока от данни (Таблица 4).

Нотация на Gein-Sarson

Таблица 4

В диаграмите функционалните изисквания са представени от процеси и хранилища, свързани с поток от данни.

външен субект- материален обект или индивидуален, т.е. субект извън системния контекст, който е източник или приемник на системни данни (например клиент, персонал, доставчици, клиенти, склад и др.). Името й трябва да съдържа съществително име. Предполага се, че обектите, представени от такива възли, не трябва да участват в никаква обработка.

Система и подсистемапри изграждане на сложен модел на IS, той може да бъде представен в общ изгледвърху контекстната диаграма като една система като цяло или може да се разложи на няколко подсистеми. Номерът на подсистемата служи за нейната идентификация. В полето за име името на системата се въвежда под формата на изречение с подлога и съответните определения и допълнения.

процесиса предназначени да произвеждат изходни потоци от входни потоци в съответствие с действието, указано от името на процеса. Това име трябва да съдържа неопределен глагол, последван от обект (например изчисляване, проверка, създаване, получаване). Номерът на процеса служи за идентифицирането му, както и за препратка към него в рамките на диаграмата. Този номер може да се използва заедно с номера на диаграмата, за да се осигури уникален индекс на процеса в целия модел.

Потоци от данни– механизми, използвани за моделиране на преноса на информация от една част на системата към друга. Потоците в диаграмите са представени с именувани стрелки, чиято ориентация показва посоката на информационния поток. Понякога информацията може да се движи в една посока, да бъде обработена и върната обратно към своя източник. Такава ситуация може да се моделира или от два различни потока, или от един - двупосочен.

Етапът на абстракция при изучаването на определени физически явления или технически обекти се състои в подчертаване на техните най-значими свойства и характеристики, представяне на тези свойства и характеристики в такава опростена форма, която е необходима за последващи теоретични и експериментални изследвания. Такова опростено представяне на реален обект или явление се нарича модел.

Когато се използват модели, някои данни и свойства, присъщи на реалния обект, умишлено се изоставят, за да се получи лесно решение на проблема, ако тези опростявания само незначително влияят на резултатите.

В зависимост от целта на изследването за същ техническо средствомогат да се използват различни модели: физически, математически, симулационни.

Модел на сложна система може да бъде представен като блокова структура, тоест като връзка от връзки, всяка от които изпълнява определена техническа функция ( функционална диаграма ). Като пример, разгледайте обобщения модел на преносна система, показан на Фигура 1.2.

Фигура 1.2 - Обобщен модел на системата за предаване на информация

Тук предавател се разбира като устройство, което преобразува съобщението от източник А в сигнали S, които най-добре отговарят на характеристиките на даден канал. Операциите, извършвани от предавателя, могат да включват генериране на първичен сигнал, модулация, кодиране, компресиране на данни и т.н. Приемникът обработва сигналите X(t) = S(t) + x(t) на изхода на канала (като отчита влиянието на адитивната и мултипликативната интерференция x), за да възпроизведе най-добре (възстанови) предаденото съобщение A на приемащ край. Канал (в тесен смисъл) е среда, използвана за предаване на сигнали от предавател към приемник.

Друг пример за модел на сложна система е фазово синхронизираната верига (PLL), използвана за стабилизиране на междинната честота (IF) в радиоприемниците (Фигура 1.3).

Фигура 1.3 - Модел на PLL система

Системата е предназначена да стабилизира инвертора f pch \u003d f c - f gчрез подходяща промяна на честотата на регулируемия осцилатор (локален осцилатор) f gпри промяна на честотата на сигнала f c. Честота f gна свой ред ще се промени с помощта на управляван елемент пропорционално на изходното напрежение на фазовия дискриминатор, в зависимост от фазовата разлика на изходната честота fи референтна честота на осцилатора f 0 .

Тези модели позволяват да се получи качествено описание на процесите, да се подчертаят характеристиките на функционирането и работата на системата като цяло и да се формулират целите на изследването. Но за технически специалист тези данни по правило не са достатъчни. Необходимо е да се установи точно (за предпочитане в числа и графики) колко добре работи дадена система или устройство, да се идентифицират количествени показатели за оценка на ефективността, да се сравнят предложените технически решения със съществуващите аналози, за да се вземе информирано решение.

За теоретични изследванияЗа да се получат не само качествени, но и количествени показатели и характеристики, е необходимо да се извърши математическо описание на системата, тоест да се състави нейният математически модел.

Математическите модели могат да бъдат представени с различни математически средства: графики, матрици, диференциални или диференциални уравнения, предавателни функции, графично свързване на елементарни динамични връзки или елементи, вероятностни характеристики и др.

Така първият основен въпрос, който възниква при количествения анализ и изчисление електронни устройствае компилация с необходимата степен на приближение на математически модел, който описва промените в състоянието на системата във времето.

Графично представяне на системата под формата на връзка на различни връзки, където на всяка връзка е присвоена математическа операция (диференциално уравнение, трансферна функция, комплексен коефициент на трансфер), се нарича блокова схема . В този случай основната роля играе не физическата структура на връзката, а естеството на връзката между входните и изходните променливи. По този начин, различни системимогат да бъдат динамично еквивалентни и след замяната на функционалната диаграма със структурна е възможно да се прилагат общи методи за анализ на системи, независимо от обхвата, физическата реализация и принципа на работа на изследваната система.

Към математическия модел се налагат противоречиви изисквания: от една страна, той трябва да отразява възможно най-пълно свойствата на оригинала, а от друга страна, той трябва да бъде възможно най-прост, за да не усложнява изследването. Строго погледнато, всяка техническа система (или устройство) е нелинейна и нестационарна, съдържаща както групирани, така и разпределени параметри. Очевидно точното математическо описание на такива системи представлява големи трудности и не е свързано с практическа необходимост. Успехът на системния анализ зависи от това колко правилно е избрана степента на идеализация или опростяване при избора на техния математически модел.

Например всяко активно съпротивление ( Р) може да зависи от температурата, има реактивни свойства при високи честоти. При високи токове и работни температури характеристиките му стават значително нелинейни. В същото време, при нормална температура, при ниски честоти, в режим на малък сигнал, тези свойства могат да бъдат пренебрегнати и съпротивлението може да се счита за неинерционен линеен елемент.

По този начин, в редица случаи, с ограничен диапазон от промени на параметрите, е възможно значително да се опрости моделът, да се пренебрегне нелинейността на характеристиките и нестационарността на стойностите на параметрите на изследваното устройство, което ще позволи , например, за да го анализираме с помощта на добре развит математически апарат за линейни системи с постоянни параметри.

Като пример Фигура 1.4 показва блокова диаграма (графично представяне на математически модел) на PLL система. При лека нестабилност на честотата на входния сигнал може да се пренебрегне нелинейността на характеристиките на фазовия дискриминатор и управлявания елемент. В такъв случай математически моделифункционалните елементи, посочени на фигура 1.3, могат да бъдат представени като линейни връзки, описани от съответните трансферни функции.

Фигура 1.4 - Структурна диаграма (графично представяне на математическия модел) на PLL системата

Дизайн електронни схемис помощта на програми за анализ и оптимизация на компютър, както беше отбелязано по-горе, той има редица предимства пред традиционния метод за проектиране "ръчно" с последваща фина настройка на оформлението. Първо, с помощта на програми за компютърен анализ е много по-лесно да се наблюдава ефектът от вариращите параметри на веригата, отколкото с помощта на експериментални изследвания. Второ, възможно е да се анализират критичните режими на работа на веригата без физическото разрушаване на нейните компоненти. Трето, програмите за анализ позволяват да се оцени работата на веригата с най-лошата комбинация от параметри, което е трудно и не винаги е възможно да се извърши експериментално. Четвърто, програмите позволяват извършването на такива измервания върху модел на електронна схема, които са трудни за експериментално извършване в лаборатория.

Използването на компютър не изключва експериментални изследвания (и дори включва последващо тестване на макет), но дава на дизайнера мощен инструмент, който може значително да намали времето, изразходвано за проектиране, и да намали разходите за разработка. Компютърът дава особено значителен ефект при проектирането на сложни устройства (например интегрални схеми), когато е необходимо да се вземат предвид голям брой фактори, влияещи върху работата на веригата, а експерименталната модификация е твърде скъпа и трудоемка.

Въпреки очевидните предимства, използването на компютри доведе до големи трудности: необходимо е да се разработят математически модели на компоненти на електронни вериги и да се създаде библиотека от техните параметри, да се подобрят математическите методи за анализ на различните режими на работа на различни устройства и системи, разработване на високопроизводителни изчислителни системи и т.н. Освен това много задачи се оказаха извън контрола на компютрите. За повечето устройства тяхната структура и електрическа схема до голяма степен зависят от областта на приложение и първоначалните проектни данни, което създава големи трудности при синтеза електрически схемис помощта на компютър. В този случай първоначалната версия на веригата се компилира от инженера "ръчно" с последващо моделиране и оптимизация на компютър. Най-големите постижения в изграждането на програми за структурен синтез и синтез на електрически схеми са в областта на проектирането на съгласувателни схеми, аналогови и цифрови филтри и устройства, базирани на програмируеми логически матрици (PLM).

При разработване на математически модел сложна системае разделен на подсистеми и за редица подсистеми математическите модели могат да бъдат унифицирани и концентрирани в съответните библиотеки. По този начин, когато се изучават електронни устройства с помощта на програми за компютърна симулация, схематична или блокова диаграма е графично представяне на компонентите, всеки от които е свързан с избран математически модел.

Модели на типични независими източници, транзистори, пасивни компоненти, интегрални схеми, логически елементи се използват за изследване на електрически схеми.

За да се изследват системи, дефинирани от блокови диаграми, е важно да се посочи връзката между входните и изходните променливи. В този случай изходът на всеки структурен компонент е представен като зависим източник. По правило тази връзка се дава или от полиномна функция, или от рационално-фракционна трансферна функция, използваща оператора на Лаплас. Като се вземат предвид избраните функционални коефициенти, е възможно да се получат модели на такива структурни компоненти като суматор, изваждащ, умножител, интегратор, диференциатор, филтър, усилвател и др.

Съвременните програми за компютърна симулация съдържат десетки видове библиотеки различни модели, а всяка библиотека съдържа десетки и стотици модели съвременни транзистори и микросхеми, произведени от водещи производители. Тези библиотеки често съставляват по-голямата част от тома софтуер. В същото време в процеса на моделиране има възможност за бърза корекция на параметрите на съществуващи модели или създаване на нови.

Количествен (математико-статистически) анализ- набор от процедури, методи за описание и трансформиране на изследователски данни, базирани на използването на математически и статичен апарат.

Количествен анализпредполага способността да се третират резултатите като числа - прилагане на методи за изчисление.

Вземане на решение за количествен анализ, можем веднага да се обърнем към помощта на параметричната статистика или първо да извършим първичен и вториченобработка на данни.

На етапа на първична обработкаса решени две основни задачи: въвеждамполучените данни във визуална, удобна форма за предварителен качествен анализ под формата на подредени серии, таблици и хистограмии приготви седанни за прилагане на конкретни методи вторична обработка.

поръчване(подреждане на числата в низходящ или възходящ ред) ви позволява да подчертаете максималната и минималната количествена стойност на резултатите, да оцените кои резултати са най-често срещани и т.н. Набор от показатели на различни психодиагностични методи, получени за група, е представен под формата на таблица, в чиито редове са разположени данните от изследването на един субект, а в колоните - разпределението на стойностите на един показател над пробата. стълбовидна диаграмае честотното разпределение на резултатите в диапазон от стойности.

На сцената вторична обработка изчисляват се характеристиките на предмета на изследване. Анализ на резултатите вторична обработкани позволява да предпочетем набора от количествени характеристики, които ще бъдат най-информативни. Предназначение на сцената вторична обработка се състои не само в получаване на информация, но също при подготовката на данни за евентуална оценка на достоверността на информацията.В последния случай се обръщаме за помощ параметрична статистика.

Видове методи за математико-статически анализ:

Методите на дескриптивната статистика са насочени към описание на характеристиките на изследваното явление: разпространение, комуникационни характеристики и др.

Методите за статичен извод служат за установяване на статистическата значимост на данните, получени по време на експерименти.

Методите за трансформация на данни са насочени към трансформиране на данни с цел оптимизиране на тяхното представяне и анализ.

Към количествените методи за анализ и интерпретация (трансформация) на даннивключват следното:

Първична обработка на "сурови" оценкиЗа да се създаде възможност за използване на непараметрична статистика, се използват два метода: класификация(разделяне на обекти в класове по някакъв критерий) и систематизация(подреждане на обекти в класове, класове помежду си и набори от класове с други набори от класове).

За да извършим количествен анализ на диаграмите, ние изброяваме показателите на модела:

брой блокове на диаграмата - Н;

ниво на разлагане на диаграмата - Л;

баланс на графиката - AT;

броя на стрелките, свързани с блока - НО.

Този набор от фактори се прилага за всяка диаграма на модела. По-долу ще бъдат изброени препоръки за желаните стойности на факторите на диаграмата. Необходимо е да се стремим да гарантираме, че броят на блоковете на диаграмите на по-ниските нива ще бъде по-малък от броя на блоковете на родителските диаграми, т.е. с увеличаване на нивото на разлагане коефициентът N/L ще намалее. По този начин намаляването на този коефициент показва, че когато моделът се разлага, функциите трябва да бъдат опростени, следователно броят на блоковете трябва да намалее. Графиките трябва да са балансирани. Това означава, че в рамките на една диаграма ситуацията, показана на фиг. 10: Задача 1 има значително повече входящи и контролни стрелки, отколкото изходящи. Трябва да се отбележи, че тази препоръка може да не се прилага в модели, описващи производствени процеси. Например, когато се описва процедура на сглобяване, блокът може да включва много стрелки, описващи компонентите на продукта, и една стрелка може да излезе - готовият продукт. Нека въведем коефициента на баланс на диаграмата Необходимо е да се стремим към това Kbбеше минимумът за диаграмата. В допълнение към анализа на графичните елементи на диаграмата е необходимо да се вземат предвид имената на блоковете. За да се оценят имената, се съставя речник на елементарни (тривиални) функции на симулираната система. Всъщност функциите на по-ниско ниво на декомпозиция на диаграми трябва да попаднат в този речник. Например, за модел на база данни, функциите „намиране на запис“, „добавяне на запис към базата данни“ може да са елементарни, докато функцията „регистрация на потребител“ изисква допълнително описание. След формирането на речника и съставянето на пакет от системни диаграми е необходимо да се разгледа по-ниското ниво на модела. Ако показва съвпадение между имената на блоковете от диаграми и думите от речника, това означава, че е постигнато достатъчно ниво на разлагане. Коефициентът, който количествено отразява този критерий, може да бъде записан като L*C-произведението на нивото на модела по броя на съвпаденията на имена на блокове с думи от речника. Колкото по-ниско е нивото на модела (по-високо L), толкова по-ценни са съвпаденията.

22. Моделиране на данни. ansi-sparc архитектура

В общия случай базите данни имат свойството на независимост от приложните програми и като правило са представени от три нива на архитектура: външно, концептуално и физическо; Достъпът до базата данни се осъществява чрез СУБД.

Архитектурата, която обмисляме, е почти напълно съвместима с архитектурата, предложена от изследователската група ANSI/SPARC (Проучвателна група за системи за управление на данни). Задачата на групата беше да определи дали някои области на технологията на базата данни се нуждаят от стандартизация (и ако да, кои) и да разработи набор от препоръчителни действия във всяка от тези области. В процеса на работа по поставените задачи групата стигна до извода, че единственият подходящ обект за стандартизация са интерфейсите и в съответствие с това определи общата архитектура или основата на RDB и също така посочи важната роля на на такива интерфейси. Окончателният доклад (1978) предоставя подробно описание на архитектурата и някои от 42-те посочени интерфейса.

Архитектурата разделя SDB на три нива. Възприемането на данните на всяко от нивата е описано с диаграма. Ориз. Три нива на ANSI/SPARC архитектура

Външният слой е представяне на отделен потребител. Отделният потребител се интересува само от определена част от цялата база данни. В допълнение, възприятието на потребителя за тази част със сигурност ще бъде по-абстрактно в сравнение с избрания начин за съхранение на данни. Подезикът на данните, предоставен на потребителя, се дефинира от гледна точка на външни записи (например извличане на набор от записи). служител може да се дефинира като поле от 6 знака с номер на служител, като поле от пет десетични цифри за съхраняване на данни за неговата заплата и т.н.). Концептуалното представяне е представяне на цялата информация от базата данни в малко по-абстрактна форма (както в случая на външно представяне) в сравнение с описанието на физическия начин, по който се съхраняват данните. Концептуалното представяне се определя от концептуалната схема. За да се постигне независимост на данните, той не включва никаква индикация за структури за съхранение или методи за достъп, подреждане на съхранените данни, индексиране и т.н. Дефинициите на концептуалния език трябва да се отнасят само до съдържанието на информацията. Ако концептуалната схема предоставя независимост на данните в този смисъл, тогава външните схеми, дефинирани върху концептуалната схема, със сигурност ще предоставят независимост на данните. Концептуалният изглед е изглед на цялото съдържание на база данни, а концептуалната схема е дефиницията на такъв изглед. Дефинициите в концептуалната схема могат също така да характеризират голямо разнообразие от допълнителни аспекти на обработката на информация, като например ограничения за сигурност или изисквания за цялост на данните. Вътрешното ниво е изглед от ниско ниво на цялата база данни. Вътрешен запис е съхранен запис. Вътрешното представяне също е отделено от физическия слой, тъй като не взема предвид физически записи (обикновено наричани блокове или страници). Вътрешното представяне е описано с помощта на вътрешна схема, която дефинира не само типовете съхранени записи, но и съществуващите индекси, как са представени съхранените полета, физическото подреждане на записите и т.н.

В допълнение към самите елементи на трите нива, разглежданата архитектура включва и определени преобразувания: Концептуално-вътрешното преобразуване установява съответствие между концептуалното представяне и съхранената база данни, т.е. описва как концептуалните записи и полета са представени вътрешно. Когато структурата на съхранената база данни се промени, това картографиране също се променя, като се вземе предвид фактът, че концептуалната схема остава непроменена. С други думи, за да се осигури независимост на данните, резултатите от всякакви промени в схемата за съхранение не трябва да бъдат откриваеми на концептуално ниво. Това картографиране служи като основа за физическа независимост на данните, ако потребителите и потребителските програми са имунизирани срещу промени във физическата структура на съхранената база данни. Външно-концептуалното картографиране дефинира картографиране между някакво външно представяне и концептуално представяне. Това картографиране служи като основа за логическа независимост на данните, т.е. потребителите и потребителските програми са имунизирани срещу промени в логическата структура на базата данни (т.е. промените се подразбират на концептуално ниво). (Например, няколко концептуални полета могат да бъдат комбинирани в едно външно (виртуално)). Преобразуването външно към външно позволява една дефиниция на външно представяне да бъде изразена чрез друго, без да се изисква изрична дефиниция на картографирането на всяко външно представяне на концептуалното ниво.