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Sintropia-DS Il
metodo sperimentale, quando applicato alla vita, mostra limiti degni di nota.
Ad esempio, può studiare solo relazioni di causa ed effetto e richiede dati
quantitativi. Si basa infatti sul confronto di gruppi inizialmente simili e
per calcolare le differenze tra gruppi richiede dati quantitativi. Ciò ha
limitato lo studio scientifico della vita, riducendola ad un complesso
meccanismo, dove un sistema non è altro che la somma delle sue parti, e il
tutto viene scomposto in singoli componenti. Si è diffusa la convinzione che
la scienza coincida con il metodo sperimentale e questa convinzione ha
impedito alla scienza di trattare tutto ciò che è qualitativo e soggettivo. Nel
1843, John Stuart Mill descrisse la metodologia
delle variazioni concomitanti. La metodologia delle variazioni concomitanti
fornisce un'alternativa al metodo sperimentale: "Qualunque fenomeno varia in qualsiasi modo
ogni qualvolta che un altro fenomeno varia in un modo particolare, è o una
causa o un effetto di quel fenomeno, o è collegato ad esso attraverso qualche
fattore causale." Quando
si utilizza la metodologia delle variazioni concomitanti, la prima cosa da
fare è definire l’unità statistica. Le unità statistiche consentono lo studio
delle concomitanze tra variabili e la scelta dell'unità statistica è
strettamente legata allo scopo della ricerca. Le unità possono essere
persone, animali, piante, manufatti, organizzazioni. Con
la metodologia delle differenze le unità sono in una corrispondenza uno-a-uno
con i dati, mentre con la metodologia delle variazioni concomitanti esiste
una corrispondenza uno-a-molti, poiché è possibile raccogliere dati
illimitati per ogni unità. Il
software Sintropia-DS è stato sviluppato per rendere disponibile la
metodologia delle variazioni concomitanti. Una descrizione completa di
Sintropia-DS è disponibile nelle sezioni di aiuto del software o nel numero
dedicato del Syntropy Journal del 2005. La
prima versione di Sintropia-DS risale al 1982, è stata distribuita con il
nome DataStat ed è stata ampiamente utilizzata nel Dipartimento
di Statistica dell'Università di Roma. Sintropia-DS unisce database e analisi
statistiche (questa è la ragione dell'estensione DS: database e statistiche). Per
installare Sintropia-DS è necessario scaricare
il file zip, copiare dal file zip, nel disco "C:" la cartella
"Sintropia.DS" e trovare l'applicazione Sintropia nella cartella
Sintropia.DS. Questa
versione del software risale al 2005 ed era pensata per Windows-XP. Versioni
più recenti del sistema operativo Widows potrebbero
richiedere l'autorizzazione all'uso del programma. Alcune
caratteristiche di Sintropia-DS sono: 1)
Codifica dei dati online. Le analisi statistiche richiedono dati tradotti in
forma numerica. La codifica online rende l'immissione dei dati semplice, più
efficiente e consente di verificare costantemente la qualità dei dati,
riducendo in questo modo gli errori. 2)
Unità delle strutture. I data base commerciali sono organizzati in più
archivi legati tra loro. Questa architettura entra in conflitto con i
requisiti delle unità statistiche. I record di Sintropia-DS sono uniti in un
unico archivio, una struttura, che consente di eseguire facilmente le analisi
statistiche delle variazioni concomitanti. 3)
Facile progettazione dei moduli. È possibile utilizzare moduli di qualsiasi
complessità. Modificare un modulo Sintropia-DS è facile. Lo stesso file
utilizzato per Word può essere utilizzato (con poche modifiche) per la
struttura del database Sintropia-DS e il modulo di inserimento dati. L'ampia
diagnostica garantisce che il prodotto finale sia adatto per le analisi
statistiche. Altre
caratteristiche: 1)
L'integrazione di database e analisi statistiche ottimizza l'inserimento dei
dati per le analisi statistiche. La griglia che traduce i dati nella forma
dicotomica adatta per le analisi dei dati viene prodotta automaticamente,
riducendo in tal modo gli errori. I controlli automatici durante l'immissione
dei dati aumentano drasticamente la qualità dei dati e riducono i tempi di
immissione dei dati. 2)
Solo le analisi statistiche coerenti con la metodologia delle variazioni
concomitanti sono presenti nel software. Gli utenti senza background
statistico possono così produrre analisi statistiche robuste e corrette. 3)
L'integrazione di dati qualitativi e quantitativi consente di studiare la
complessità dei fenomeni naturali. 4)
E’ possibile produrre analisi istantanee, indipendenti dalla dimensione
dell'archivio, consentendo una visualizzazione immediata dei risultati più
complessi. |
Sintropia-DS When
applied to life the experimental method shows noteworthy limitations. First
of all it can study only cause and effect relations. It also needs
quantitative data, since it is based on the comparison of groups, and this is
done using mean values and variances, i.e. techniques which work only when
data can be added. These requirements have limited the study of living
systems to a reductionist approach, which holds that a complex system is
nothing more than the sum of its parts, and that an account of it can be
abridged to its individual constituents. It is widespread the belief that
science coincides with the experimental method and this belief has left out
all what is qualitative and subjective. In
1843, John Stuart Mill described the methodology of concomitant variations,
which provides an alternative to the experimental method, with the wording: “Whatever
phenomenon varies in any manner whenever another phenomenon varies in some particular
manner, is either a cause or an effect of that phenomenon, or is connected
with it through some fact of causation.” When
using the methodology of concomitant variations, the first thing we have to
do is to define which is the “statistical unit.” Statistical units allow the
study of concomitances among variables and the choice of the statistical unit
is strictly related to the aim of the research. Units can be persons,
animals, plants, manufactured items, organizations. With
the methodology of differences units are in a one-to-one correspondence with
the data values, whereas with the methodology of concomitant variations there
is a one-to-many correspondence, since unlimited data values can be collected
for each unit. The
Sintropia-DS software was developed in order to
make the methodology of concomitant variations available. A complete
description of Sintropia-DS is available in the
help sections of the software, or in the dedicated 2005 issue of the Syntropy Journal. The
first version of Sintropia-DS dates back to 1982,
it was distributed with the name DataStat, and
extensively used in the Department of Statistics of the University of Rome. Sintropia-DS merges database and statistical analyses
(this is the reason of the extension DS: database and statistics). In
order to install Sintropia-DS in your computer: download the zip file, copy in the root disk
“C:” the folder “Sintropia.DS”, from the zip file, and find the Sintropia application in the folder Sintropia.DS. This
version of the software dates back to 2005 and was intended for Windows-XP.
More recent versions of the Widows operating system might require that you
allow the use of the program. Some
characteristics of Sintropia-DS are: 1)
Online coding of data. Statistical analyses require data which has been
translated in a numeric form. Online coding makes data-entry easy, more
efficient, and allows to check constantly the quality of data, reducing in
this way errors. 2)
Unity of structures. Commercial data-bases are organized in sub-archives
which are related together. This architecture conflicts with the statistical
unit requirement. Sintropia-DS records are united
in one archive, one structure, which allows to perform easily the analyses of
concomitant variations. 3)
Easy editing of forms. It is possible to use forms of any level of
complexity. Editing a Sintropia-DS form is easy.
The same file used to print the form with a word processor can be used (with
minor changes) to edit the structure of the Sintropia-DS
database and data entry form. Extensive diagnostics guarantees that the final
form is suitable for statistical analyses. Other
characteristics: 1)
Integration of database and statistical analyses optimizes data-entry for
statistical analyses. The grid which translates data into the dichotomous
form is produce automatically, reducing in this way errors and fatigue.
Automatic checks during data-entry drastically increase the quality of data,
and reduce data-entry time. 2)
Only few statistical techniques, coherent with the methodology of concomitant
variations, are provided. Users with no background in statistics, can produce
robust and correct statistical analyses. 3)
The integration of qualitative and quantitative data allows for the
complexity of natural phenomena. 4)
Instantaneous analyses, independent from the dimension of the archive, allow
immediate visualization of the most complex results. |