Абстрагируй задачу, отсекая те неизвестные, которые на итоговый показатель влияния не имеют. Это первый принцип. Не пытайся проверить все и сразу - это прямая дорога в путаницу. Изучай постепенно, шагами. Например, у тебя большая по структуре задача, содержащая множество переменных, которые необходимо оценить. Разбей эту задачу на более мелкие, в каждой из которых переменных будет немного. Лучше даже разбить их по принципу причинно-следственной связи. Таким образом, поочредно их решая, ты будешь для каждой последующей задачи уже иметь решенную предыдущую, в которой ты уверен.Сообщение от ciklopper
Второй принцип - там где у переменной есть случайность выпадения ее значения, минимизируй разброс, приближая его границы к среднему. Так ты нивелируешь искажение результата из-за случайности переменной.
Для начала создай модель теста. До того, как его будешь проводить, ты должен знать что и как взаимодействует и уже иметь ожидаемый результат. С учетом первых двух принципов - модель должна быть максимально разгружена. Если нет уверенности в однозначности модели - создай несколько ее гипотез, и разыщи наблюдение, которое можно будет использовать для проверки их значимости. В любом случае, к моменту начала проведения теста соответствия наблюдения расчетному у тебя должна быть только одна модель. Исходя из нее, формируй тест - а не наоборот. Модель подсказывает тебе, каким образом провести тест так, чтобы получить нужный результат и не запутатся; какие показатели ты должен взять и другое.
- - - Updated - - -
И еще. Ты не должен искать отклонение. Ты должен фиксировать его наличие или отсутствие.
Ответить с цитированием