Листья березы. Эксперимент.
Внимательно прочитайте текст задания. Найдите ошибки, допущенные при постановке эксперимента и интерпретации результатов. Перечислите их и объясните, почему Вы считаете, что это ошибки. Для каждой ошибки объясните, как нужно было действовать Кате, чтобы получить достоверный ответ на поставленный вопрос.
Девочка Катя решила определить, насколько сильно загрязняет воздух автозаправочная станция, недавно построенная недалеко от школы. Катя прочитала, что один из самых простых, но информативных методов - это оценка уровня флуктуирующей асимметрии листьев, то есть, определение уровня загрязнения по тому, насколько несимметричными развиваются листья различных растений. Катя решила использовать листья берёзы, потому что они выглядят достаточно симметричными. Однако у автозаправки нашёлся только пень от спиленной берёзы, который дал обильную поросль. С неё Катя в мае собрала 50 листьев. В начале сентября Катя обсудила свою работу с учителем биологии, и они вместе решили, что нужно взять контрольные образцы из незагрязнённого местообитания для сравнения. В качестве контроля Катя взяла берёзу в городском сквере, также собрав 50 листьев с её ветвей. В обоих случаях Катя засушивала листья в книге, а затем проводила измерения линейкой. У каждого листа она отмечала точку, расположенную посередине между кончиком и основанием листовой пластинки. От этой точки Катя измеряла кратчайшие расстояния до правого и левого краёв, обозначив их соответственно П и Л. В качестве показателя асимметрии Катя посчитала модуль разности |П–Л| и определила среднее значение этого модуля для каждой из двух групп (собранных у заправки и в сквере). Оказалось, что в сквере среднее значение показателя |П–Л| было больше, чем около заправки. Катя сделала вывод, что автозаправка не сильно загрязняет воздух.
При постановке эксперимента были допущены следующие ошибки:
1. Побеги пнёвой поросли могут сильно отличаться от побегов взрослого дерева, в том числе по размерам и форме листьев. Необходимо было сравнивать или поросль с порослью, или листья, собранные с ветвей, с такими же.
2. Асимметрия может быть результатом не влияния внешних факторов (например, загрязнения), а свойств конкретного индивидуального дерева – к примеру, следствием мутации. Поэтому оценивать асимметрию листа у одной особи некорректно, нужно взять несколько деревьев.
3. Сложно считать, что дерево в городском сквере растёт в благоприятных условиях. Оно может быть подвержено и вытаптыванию, и стрессу от регулярного сбора листьев, и влиянию загрязнённого городского воздуха. Невозможно однозначно установить, какие внешние факторы влияют на симметрию листьев в этом местообитании. То есть нельзя исключить, что место для сбора контрольных образцов выбрано неудачно: деревья в городском сквере могут быть подвержены повреждающим факторам не меньше и даже больше, чем у автозаправки.
4. Листья на березах были собраны в разное время: в мае, когда формирование листовых пластинок еще не завершено, и в сентябре, когда их рост окончен. Не до конца сформированные листья могут обладать другими показателями асимметрии по сравнению со зрелыми листьями. Необходимо собирать листья после прекращения их роста, одновременно со всех деревьев.
5. Так как листья пневой поросли в принципе крупнее, то и модуль их разницы будет больше. Нужно было не просто посчитать разность, но ещё и внести поправку на размер листа – например, разделить на (П+Л).
6. Следует убедиться в том, что погрешность измерения линейкой меньше, чем оценённая разность. Иными словами, измерения линейкой могут быть недостаточно аккуратными. Цена деления линейки составляет 1 мм. Погрешность измерения равна половине цены деления, т.е. 0,5 мм в данном случае. Иногда это преодолевают, сделав несколько измерений одного и того же листа и взяв среднее значение, или используют для измерений более точные приборы.
7. Некорректны выводы, основанные на результатах вида «в среднем больше» или «в среднем меньше». Необходимо доказать, что разница достоверна. Для этого используют различные статистические критерии.
За каждую из версий 1-7 могло быть начислено по 2 б. в случае понятного и грамотного объяснения (всего не более 12 б.). Без объяснения - 1 б. за версию. Например, указано, что нельзя было сравнивать листья, собранные в мае и сентябре, но не объяснено, почему. В случае ошибки при объяснении версии оценка снижалась на 1 б. Например, в качестве аргументации недопустимости сравнения майских и сентябрьских листьев в одной из работ было написано, что листья к сентябрю уменьшаются в размерах.
Еще три разумных соображения оценивали по 1б. каждое:
- заправка находится рядом с автомобильными дорогами, а потому в данной постановке эксперимента невозможно вычленить вклад именно заправки (1 б.).
- Катя не определяла березу до вида, поэтому вполне можно предположить, что березы у заправки и в парке принадлежали к разным видам, которые могли давать разную реакцию на загрязнение, и потому их сравнение было некорректным (1 б.).
- Катин эксперимент не был слепым, то есть она знала, в каких условиях росли собранные листья и потому могла неосознанно завышать/занижать результаты измерений в нужную сторону. Это известная проблема, и потому, например, в медицинских исследованиях часто используется т.н. «двойной слепой метод», когда и добровольцы-испытуемые, и непосредственные исполнители не знают деталей эксперимента. Это позволяет исключить фактор субъективности (1 б.). Это исчерпывающий список правильных ответов, которые приведены в работах всех участников. Все остальные варианты ответов не засчитывались и не будут засчитаны в случае апелляции.
Общее замечание: в каждом случае важно было объяснять свое решение именно в терминах эксперимента: например, ответы вида «на деревья могли влиять и другие факторы окружающей среды, не только заправка» вполне верны сами по себе, однако они никак не соотнесены с ответом на вопрос и ничего не говорят о том, как следовало грамотно провести эксперимент, и потому не могли быть зачтены.
Безусловно, Катин эксперимент можно было совершенствовать, однако такие соображения не засчитывались, поскольку в вопросе речь шла именно об ошибках. Более того, в вопросе использована реально существующая методика, на самом деле применяемая в школьных работах. Понятно, что школьная работа должна быть грамотно выполнена, однако к ней нельзя предъявлять такие же требования, как к лаборатории мониторинга загрязнений окружающей среды. Поэтому не засчитывались и не будут удовлетворены в случае апелляции соображения о том, что помимо березы следовало взять другие виды: деревья, травы, лишайники и проч.; что следовало взять большее число листьев и измерять их по большему и/или иному числу параметров; что следовало провести исследования на нескольких заправках, скверах и чистых лесах или провести химический анализ воздуха и т.д.
Наиболее часто встречающиеся примеры несущественных и/или неверных версий (они не засчитывались и не будут засчитаны): - автозаправка построена недавно: понятно, что собирать листья через несколько дней после постройки заправки ни один разумный экспериментатор не станет; - листья пневой поросли находились ниже, чем листья на дереве: выхлопы подвержены эффективной конвекции в приземном слое воздуха; - пневая поросль моложе взрослой березы; - листья при засушивании меняют форму: на самом деле листья очень хорошо сохраняются, и для поставленных в эксперименте задач данный способ вполне приемлем.