Математико-статистическое методы в педагогических исследованиях

Содержание

Слайд 2

Классификация шкал измерений

Классификация шкал измерений

Слайд 3

1. Номинальная шкала (шкала наименований) Примеры: 1) Учащиеся класса делятся на

1. Номинальная шкала (шкала наименований)
Примеры:
1) Учащиеся класса делятся на две категории и

обозначаются: девочки - 01, мальчики - 02.
2) Группы нарушителей дисциплины и их обозначение (кодирование): на уроке - 1, на улице – 2, дома - 3.
3) В процессе проверки соответствия подготовки выпускников школ требованиям ГОС появляется группа аттестованных и не аттестованных учеников.
4) Подсчет «отличников», «хорошистов», «двоечников» и сравнение этих групп по количеству учащихся
Слайд 4

2. Шкала порядка (порядковая, ранговая, ординальная) предназначена для измерения (обозначения) степени

2. Шкала порядка
(порядковая, ранговая, ординальная) 
предназначена для измерения (обозначения) степени различия

какого-либо признака или свойства у разных объектов.
Пример: пятибалльная система оценки ЗУН учащихся.
Недопустимо вычисление среднего балла!
Имеется несколько разновидностей порядкового шкалирования (измерения):
·        ранжирование (в ряд),
·        группировка (ранжирование по группам),
·        парное сравнение,
·        метод рейтинга,
·        метод полярных профилей.
Слайд 5

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) присвоение чисел объектам, когда определено расстояние

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) 
присвоение чисел объектам, когда определено расстояние между

объектами и предусмотрена общая для всех объектов постоянная единица измерения.
Иначе говоря, произвольно выбирается нулевая точка шкалы. Далее
в интервальной шкале вводится единица и масштаб измерения.
Примеры: температурные шкалы; шкалы стандартизированного тестирования интеллекта.
Слайд 6

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) Интервальная шкала – количественная. Пример: тестовая

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) 
Интервальная шкала – количественная.
Пример: тестовая технология

контроля качества подготовки учеников
Разрешены все арифметические действия над числами, кроме операции деления.
ТО ЕСТЬ , в интервальной шкале нельзя определить во сколько раз один объект больше или меньше другого.
Например, если ученик ответил правильно на 10 заданий, то это не означает, что он знает вдвое больше ученика, ответившего на 5 заданий теста.
Слайд 7

4. Шкала отношений Отличие от интервальной: нулевая точка не произвольна, а

4. Шкала отношений 
Отличие от интервальной: нулевая точка не произвольна, а указывает

на полное отсутствие измеряемого свойства.
Сюда относятся и все количественные данные, получаемые пересчетом объектов какого-либо множества (число учащихся, уроков и т. п.).
Измеряются почти все физические величины, но неприменимы в социальным измерениям
Слайд 8

Среднее арифметическое ряда чисел - частное от деления суммы этих чисел

Среднее арифметическое
ряда чисел - частное от деления суммы этих чисел на

число слагаемых
Задача:
Сколько минут тратят на домашнее задание по алгебре ученики 9 класса в среднем, если время каждого из них 23, 30, 25, 20, 34, 25, 30, 34, 35,14 минут?
23+30+25+20+34+25+30+34+35+14 = 27
10
Слайд 9

Какое число является модой данного ряда? 26 34 34 32 25

Какое число является модой данного ряда?

26

34

34

32

25

32

25

25

18

37

20

23

25

Мода данного ряда:25

Модой ряда чисел
-

называется число, наиболее часто встречающееся в данном ряду. Мода отражает наиболее типичный признак.
Слайд 10

МОДА вариационный дискретный ряд вариационный интервальный ряд определяется по наибольшей частоте признака определяется по специальной методике

МОДА

вариационный
дискретный
ряд

вариационный
интервальный
ряд

определяется
по наибольшей
частоте
признака

определяется по
специальной


методике
Слайд 11

МОДА в интервальном ряду Определяется модальный интервал – по наибольшей частоте Рассчитывается значение моды по формуле

МОДА в интервальном ряду

Определяется модальный интервал – по наибольшей частоте
Рассчитывается значение

моды по формуле
Слайд 12

Расчет моды в интервальном ряду -начало модального интервала -длина модального интервала

Расчет моды в интервальном ряду

-начало модального интервала

-длина модального интервала


-частота

модального интервала

-частота интервала, предшествующего модальному

-частота интервала, следующего за модальным

Слайд 13

Пример: определить наиболее часто встречающийся возраст клиентов, пользующихся услугами туристических фирм

Пример: определить наиболее часто встречающийся возраст клиентов, пользующихся услугами туристических фирм


Данные о возрасте и численности клиентов туристических фирм

Слайд 14

Мо = 45+5* 2395-2065 (2395-2065)+(2395-2180) Чаще всего в туристические фирмы обращаются

Мо = 45+5* 2395-2065 (2395-2065)+(2395-2180)

Чаще всего в туристические фирмы обращаются клиенты,

возраст которых составляет около 48 лет

= 48,03

Слайд 15

Размах ряда чисел - разность между наибольшим и наименьшим из этих

Размах ряда чисел
- разность между наибольшим и наименьшим из этих

чисел.
Пример:
дан упорядоченный ряд чисел
34, 35, 36, 36, 36, 36, 37, 37, 38, 39, 39
39 – 34 = 4 - размах ряда
Слайд 16

Медиана (Ме) значение признака, находящегося в середине ряда распределения. Медиана делит

Медиана (Ме)

значение признака, находящегося в середине ряда распределения.
Медиана делит вариационный

ряд на две равные части: одна часть имеет значения варьирующего признака меньшие, чем медиана, другая - большие.
Слайд 17

МЕДИАНА вариационный дискретный ряд вариационный интервальный ряд серединное значение признака определяется по специальной методике

МЕДИАНА

вариационный
дискретный
ряд

вариационный
интервальный
ряд

серединное
значение
признака

определяется по
специальной
методике

Слайд 18

Медианой упорядоченного ряда чисел с нечётным числом членов называется среднее в

Медианой упорядоченного ряда чисел
с нечётным числом членов называется среднее в

ряду число;
с чётным числом членов среднее арифметическое чисел, записанных посередине
1) 64, 72, 72, 75, 78, 82, 85, 91, 93
2) 64, 72, 72, 75, 78, 82, 85, 88, 91, 93
78+82 = 80
2
Слайд 19

МЕДИАНА в интервальном ряду Определяется медианный интервал – по накопленным (кумулятивным)

МЕДИАНА в интервальном ряду

Определяется медианный интервал – по накопленным (кумулятивным) частотам
Рассчитывается

значение медианы по формуле
Слайд 20

Расчет медианы в интервальном ряду - начало медианного интервала - длина

Расчет медианы в интервальном ряду


- начало медианного интервала


- длина

модального интервала


- кумулятивная частота интервала, предшествующего
медианному


- частота медианного интервала (не накопленная)

Слайд 21

Пример: определить значение медианы по интервальному ряду распределения, характеризующему стаж работников Данные о стаже работников

Пример: определить значение медианы по интервальному ряду распределения, характеризующему стаж работников

Данные

о стаже работников
Слайд 22

Данные о стаже работников Половина накопленных частот 15,5 (31/2=15,5) 2. Медианным

Данные о стаже работников

Половина накопленных частот 15,5 (31/2=15,5)
2. Медианным является

интервал от 5 до 7 лет,
(так как 15,5 больше чем 7 и 15, но меньше 22)
Слайд 23

Ме=5+2* 15,5-15 = 5,1 года 7 по данному ряду распределения половина

Ме=5+2* 15,5-15 = 5,1 года
7

по данному ряду распределения половина работников
имеет

стаж менее 5,1 года,
половина более 5,1 года
Слайд 24

СПОСОБЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ ДВУМЯ ЗАВИСИМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ

СПОСОБЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ ДВУМЯ ЗАВИСИМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ

Слайд 25

В случае, когда мы имеем дело с результатами, полученными в начале

В случае, когда мы имеем дело с результатами, полученными
в начале

и в конце
на разных этапах проведения эксперимента
в одной и той же группе эти результаты считаются
зависимыми (связанными, сопряженными)
Слайд 26

Интервальная шкала или шкала отношений Определение достоверности различий между двумя зависимыми

Интервальная шкала или шкала отношений

Определение достоверности различий между двумя зависимыми результатами

на основе
t – критерия Стьюдента
Слайд 27

Пример 1. В начале года и в конце с одними и

Пример 1.
В начале года и в конце с одними и

теми же 8 учащимися проведена одна и та же контрольная работа.
Были получены следующие баллы (верно/неверно):
X (начало учебного года): 2,4, 6, 7, 5, 8,3, 7
Y (конец учебного года): 6, 8,10,11,9,12, 6,10
Составим таблицу:

Таблица 1
Таблица расчетов для определения

Слайд 28

1. Подсчитать среднюю разность, сумму разностей, сумму квадратов разностей: 2. Рассчитать

 

1. Подсчитать среднюю разность, сумму разностей, сумму квадратов разностей:

2. Рассчитать

стандартное отклонение разностей (Sd) по следующей формуле:

3. Определить tp по формуле:

4. По таблице при числе степеней свободы f=n-1 (f= 8-
-1=7) найти граничное значение (tгр), которое равно 2,37.

=0,16

=23,44

Слайд 29

Граничные значения t-критерия Стьюдента для 5% и 1% уровня значимости в

Граничные значения t-критерия Стьюдента для 5% и 1% уровня
значимости в зависимости

от числа степеней свободы (ƒ)
Слайд 30

Сравним рассчитанное значение tр=23,44 с табличным tгр=2,37, т.е. tp ≥tгр. Следовательно,

Сравним рассчитанное значение tр=23,44 с табличным tгр=2,37, т.е. tp ≥tгр.
Следовательно,

различия между полученными результатами статистически достоверны при P<0,05.
Из этого следует, что в результате проведения работы в течение учебного года произошел значительный прирост в показателях обученности.
Отметим, что необходимо проверить нормальность распределения разностей.
Слайд 31

Шкала порядка Определение достоверности различий между двумя зависимыми результатами на основе Z-критерия знаков

Шкала порядка

Определение достоверности различий между двумя зависимыми результатами на основе
Z-критерия

знаков
Слайд 32

Пример 2. В начале года и в конце с одними и

Пример 2.
В начале года и в конце с одними и

теми же 15 учащимися проведена одна и та же контрольная работа.
Были выставлены оценки «3», «4», «5»
Результаты измерений
представлены в табл. 3

Таблица 3

Слайд 33

Число результатов со знаком «+» 9 учащихся, «-» 2 уч., «0»

Число результатов со знаком «+» 9 учащихся, «-» 2 уч., «0»

4 учащихся .
Тогда Zф = 9.
Из 15 учащихся четыре оказались нулевыми, значит n= 15-4=11.

Из таблицы 4 находим значение Zгр для 11 при 5%- ном уровне значимости, оно равно 10.

Слайд 34

Следовательно Zф=9 Так можно утверждать, что различия между полученными результатами статистически

Следовательно Zф=9 < Zгр = 10
Так можно утверждать, что различия

между полученными результатами статистически недостоверны (z=9 при Р> 0,05) и предложенная методика не оказала существенного влияния на развитие обученнности учащихся.
Слайд 35

Шкала порядка Определение достоверности различий между двумя зависимыми результатами на основе Т-критерия Вилкоксона (Уилкоксона)

Шкала порядка

Определение достоверности различий между двумя зависимыми результатами на основе
Т-критерия

Вилкоксона (Уилкоксона)
Слайд 36

Т-критерий Вилкоксона является более мощным, чем Z-критерий знаков, так как в

Т-критерий Вилкоксона является более мощным, чем Z-критерий знаков, так как в

этом случае учитывается не только знак, но и величина разностей между связанными результатами.
Слайд 37

Пример 3. В начале года и в конце с одними и

Пример 3.
В начале года и в конце с одними и

теми же 5 учащимися проведена одна и та же контрольная работа.
Оценивалась работа по сумме баллов.
Оценить новую методику обучения.

Таблица 5

Слайд 38

Произведем ранжирование (упорядочивание) полученных разностей (di) и запишем эти данные в

Произведем ранжирование (упорядочивание) полученных разностей (di) и запишем эти данные в

следующей таблице без учета разностей со знаком «0». Так как нулевых разностей два, то для ранжирования результатов останутся только 13 разностей
Слайд 39

Если имеются одинаковые абсолютные значения разностей (di), то не имеет значения,

Если имеются одинаковые абсолютные значения разностей (di), то не имеет значения,

какую разность записать раньше.

Как видно из полученных результатов меньшая сумма рангов Тф=22.

Слайд 40

Таблица 6 Критические значения парного Т-критерия Уилкоксона (одно­сторонний критерий) По таблице

Таблица 6

Критические значения парного Т-критерия Уилкоксона (одно­сторонний критерий)

По таблице 6 найти

граничное значение Тгр для n= 13.

По таблице для 13 парных наблюдений Гф = 21.
Так как Tф=22 > Гф = 21 можно утверждать, что различия между полученными результатами статистически недостоверны Tф=22 при Р>0,05 и нет оснований говорить о достаточной эффективности новой методики.