Содержание
- 2. 1.Что понимается под «количественными методами психолого-педагогического исследования»? Какие количественные методы применяются в психолого-педагогическом исследовании?
- 3. Количественные методы педагогического исследования - это способы установления количественных показателей проявления изучаемых явлений, количественных зависимостей между
- 4. Количественные методы педагогического исследования Методы математической обработки данных исследования Методы статистической обработки данных исследования
- 5. 2. Какие методы математической обработки данных применяются в педагогическом исследовании?
- 6. Методы математической обработки результатов исследования Регистрация Шкалирование Ранжирование
- 7. Шкалирование - введение цифровых показателей в оценку отдельных сторон психолого-педагогических явлений.
- 8. Шкала проявления отношения к труду у детей
- 9. Регистрация – метод выявления наличия определенных качеств у испытуемых и подсчета тех, у кого данное качество
- 10. Регистрация отношения к труду у детей
- 11. Ранжирование – метод расположения собранных данных в определенной последовательности (обычно в порядке убывания или нарастания каких-либо
- 12. Ранжирование отношения к труду у детей
- 13. 3. Какие методы статистической обработки данных используются в психолого-педагогическом исследовании?
- 14. Методы статистической обработки результатов исследования - это математические приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью которых
- 15. Методы статистической обработки результатов исследования Первичные Вторичсные
- 16. Первичные - методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты производимых измерений.
- 17. Вторичные - методы, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.
- 18. 4. Какие методы первичной статистической обработки данных используются в психолого-педагогическом исследовании?
- 19. Первичные методы статистической обработки результатов исследования Определение выборочной средней величины Определение выборочной дисперсии Определение выборочной моды
- 20. Параметры распределения - это его числовые характеристики, указывающие, где «в среднем» располагаются значения признака, насколько эти
- 21. Параметры распределения Меры центральной тенденции Меры изменчивости
- 22. Меры центральной тенденции - это число, характеризующее выборку по уровню выраженности измеренного признака (Е.В. Сидоренко).
- 23. Меры изменчивости применяются для численного выражения величины межиндивидуальной вариации признака.
- 24. Методы определения мер центральной тенденции выборочное среднее значение мода медиана
- 25. Выборочное среднее значение - средняя оценка изучаемой в эксперименте стороны в развитии личности. Эта оценка характеризует
- 26. Выборочное среднее значение - = - выборочная средняя величина по выборке n- количество испытуемых в выборке
- 27. Выборочное среднее значение - = - частные значения показателей у отдельных испытуемых - знак суммирования величин
- 28. х1 = 5, х2 = 4, х3 = 5, х4 = 6, х5 = 7, х6
- 29. Медиана - значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам.
- 30. Пример расчета медианы: Для выборки 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 9 медианой будет
- 31. Мода - количественное значение исследуемого признака, часто встречающееся в выборке. Пример расчета моды: Последовательность значений признаков
- 32. Дисперсия – отклонение частных значений от средней величины в данной выборке.
- 33. Вычисление дисперсии 2 = хк - )2 ) хк - 2 вычислить разности между частными и
- 34. 1) 5, 4, 5, 6, 7, 3, 6, 2, 8, 4. 2) 5, 4, 5, 6,
- 35. 4. Какие методы вторичной статистической обработки данных используются в психолого-педагогическом исследовании?
- 36. Вторичные методы статистической обработки Параметрические Непараметрические
- 37. Параметрические критерии t – критерий Стъюдента критерий Фишера
- 38. t – критерий Стъюдента - сравнение выборочных средних величин, принадлежащих к двум совокупностям данных, определение наличия
- 39. t = t – критерий Стъюдента 1 – среднее значение переменной по одной выборке данных 2
- 40. t = t – критерий Стъюдента m1 и m2 – интегрированные показатели отклонений частных значений из
- 41. t = t – критерий Стъюдента m12 = m22 = n1 – число частных значений переменной
- 42. t = Пример расчета t – критерия Стъюдента Выборки экспериментальных данных: 2, 4, 5, 3, 2,
- 43. Пример расчета t – критерия Стъюдента Выборки экспериментальных данных: 2, 4, 5, 3, 2, 1, 3,
- 44. Критерий Фишера F (n1 – 1, n2 – 1) = , n1 - количество значения признака
- 45. Пример расчета критерия Фишера Выборки экспериментальных данных: 4, 6, 5, 7, 3, 4, 5, 6. 2,
- 46. Пример расчета критерия Фишера Выборки экспериментальных данных: 4, 6, 5, 7, 3, 4, 5, 6. 2,
- 47. Непараметрические методы: χ2- критерий («хи-квадрат критерий») χ2 = Pk – частоты результатов наблюдений до эксперимента Vk
- 48. Пример расчета χ2- критерия χ2 = Pk принимает следующие значения: 30%, 30%, 40%, Vk – такие
- 49. χ2 = 21,5 >13,82 при вероятности допустимой ошибки меньше чем 0,001. Следовательно, гипотеза о значимых изменениях,
- 50. Метод корреляций - метод вторичной статистической обработки, посредством которого выясняется связь или прямая зависимость между двумя
- 51. Коэффициент линейной корреляции rxy = rx - коэффициент линейной корреляции - средние выборочные значения сравниваемых величин
- 52. Коэффициент линейной корреляции n - общее число величин в сравниваемых рядах показателей rxy = x2, y2
- 53. 2, 4, 4, 5, 3, 6, 8 и 2, 5, 4, 6, 2, 5, 7. Средние
- 54. Коэффициент ранговой корреляции – установление связи между качественно различными признаками. Rs - коэффициент ранговой корреляции по
- 55. Коэффициент ранговой корреляции: - если абсолютная величина коэффициента корреляции Rs 0 имеется слабая связь; если 0,3
- 56. Пример расчета коэффициента ранговой корреляции
- 57. 5, 6, 7, 8, 2, 4, 8, 7, 2, 9 3,2; 4,0; 4,1; 4,2; 2,5; 5,0;
- 58. 5, 6, 7, 8, 2, 4, 8, 7, 2, 9 3,2; 4,0; 4,1; 4,2; 2,5; 5,0;
- 60. Скачать презентацию