, которое находится по формуле:

; (7)

где U – число степеней свободы; N₁ и N₂ – число замеров в первом и во втором рядах. В нашем примере U = 7 + 7 –2 = 12.

Таблица 6.6

Данные и промежуточные результаты вычисления значимости статистических

различий средних значений

№ п/п	Экспериментальная группа			Контрольная группа
	Значение эффек-тивности деятельности			Значение эффек-тивности деятельности
1 2 3 4 5 6 7	5 6 7 10 6 8 7	2 1 0 –3 1 –1 0	4 1 0 9 1 1 0	6 3 4 5 5 3 2	–2 1 0 –1 –1 1 2	4 1 0 1 1 1 4

---

 Для таблицы t – критерия находим, что значение t табл. = 3,055 для однопроцентного уровня (p < 0,01) при 12 степенях свободы. Таким образом, величина t табл. < t расч. Таким образом, можно сделать статистически обоснованный вывод о том, что эффективность деятельности в экспериментальной группе выше, чем в контрольной, при уровне значимости 0,01 (риск ошибки составляет одна из ста теоретически возможных).Однако педагогу-исследователю следует помнить, что существование статистической значимости разности средних значений является важным, но не единственным аргументом в пользу наличия или отсутствия связи (зависимости) между явлениями или переменными. Поэтому необходимо привлекать и другие аргументы количественного или содержательного обоснования возможной связи.Многомерные методы анализа данных. Анализ взаимосвязи между большим количеством переменных осуществляется путем использования многомерных методов статистической обработки. Цель применения подобных методов – сделать наглядными скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Примерами таких многомерных статистических методов являются:

• 
  –       факторный анализ;
  
• 
  –       кластерный анализ;
  
• 
  –       дисперсионный анализ;
  
• 
  –       регрессионный анализ;
  
• 
  –       латентно-структурный анализ;
  
• 
  –       многомерное шкалирование и другие.
  

Факторный анализ заключается в выявлении и интерпретации факторов. Фактор – обобщенная переменная, которая позволяет свернуть часть информации, т. е. представить ее в удобообозримом виде. Например, факторная теория личности выделяет ряд обобщенных характеристик поведения, которые в данном случае называются чертами личности.Кластерный анализ позволяет выделить ведущий признак и иерархию взаимосвязей признаков. Дисперсионный анализ – статистический метод, используемый для изучения одной или нескольких одновременно действующих и независимых переменных на изменчивость наблюдаемого признака. Его особенность состоит в том, что наблюдаемый признак может быть только количественным, в тоже время объясняющие признаки могут быть как количественными, так и качественными. Регрессионный анализ позволяет выявить количественную (численную) зависимость среднего значения изменений результативного признака (объясняемой) от изменений одного или нескольких признаков (объясняющих переменных). Как правило данный вид анализа применяется тогда, когда требуется выяснить насколько изменяется средняя величина одного признака при изменении на единицу другого признака.

---

Латентно-структурный анализ представляет совокупность аналитико-статистических процедур выявления скрытых переменных (признаков), а также внутренней структуры связей между ними. Он дает возможность исследовать проявления сложных взаимосвязей непосредственно ненаблюдаемых характеристик социально-психологических и педагогических явлений. Латентный анализ может являться основой для моделирования указанных взаимосвязей.Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства или различия между некоторыми объектами, описываемыми большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном пространстве. 3. Статистическая обработка результатов психолого-педагогических исследованийВ любом исследовании всегда важно обеспечить массовость и предста­вительность (репрезентативность) объектов изучения. Для решения этого вопроса обычно прибегают к математическим методам расчета минимальной величины подлежащих исследованию объектов (групп респондентов), чтобы на этом основании можно было сделать объ­ективные выводы.По степени полноты охвата первичных единиц статистика делит исс­ледования на сплошные, когда изучаются все единицы изучаемого явления, и выборочные, если изучению подвергается только часть интересующей со­вокупности, взятая по какому-либо признаку. Исследователю не всегда представляется возможность изучить всю совокупность явлений, хотя к этому постоянно следует стремиться (не хватает времени, средств, необ­ходимых условий и т. д.); с другой стороны, часто сплошное исследование просто не требуется, так как выводы будут достаточно точными после изучения определенной части первичных единиц.Теоретической основой выборочного способа исследования является теория вероятностей и закон больших чисел. Чтобы исследование распола­гало достаточным количеством фактов, наблюдений, используют таблицу достаточно больших чисел. От исследователя в данном случае требуется установление величины вероятности и величины допускаемой ошибки. Пусть, например, допускаемая ошибка в выводах, которые должны быть сделаны в результате наблюдений, по сравнению с теоретическими предпо­ложениями, не должна превышать 0,05 как в положительную, так и в отри­цательную стороны (иначе говоря, мы можем ошибиться не более чем в 5 случаев из 100). Тогда по таблице достаточно больших чисел (см. табл. 6.7) находим, что правильное заключение может быть высказано в 9 случа­ев из 10 тогда, когда число наблюдений будет не менее 270, в 99 случа­ев из 100 при наличии не менее 663 наблюдений и т. д. Значит, с увели­чением точности и вероятности, с которой мы предполагаем сделать выво­ды, число требуемых наблюдений возрастает. Однако в психолого-педагогическом исследовании оно не должно быть чрезмерно большим. 300–500 наблюдений часто является вполне достаточным для основательных выводов.

---

Данный способ определения величины выборки является наиболее простым. Математическая статистика располагает и более сложными мето­дами вычисления требуемых выборочных совокупностей, которые подробно освещены в специальной литературе.Однако соблюдение требований массовости еще не обеспечивает на­дежности выводов. Они будут достоверны тогда, когда выбранные для наб­людения (бесед, эксперимента и т. д.) единицы являются достаточно представительными для изучаемого класса явлений.Таблица 6.7

---

Краткая таблица достаточно больших чисел

В еличина вероятности     Допустимая ошибка	0,85	0,90	0,95	0,99	0,995	0,999
10,05	207	270	384	663	787	1082
10,04	323	422	600	1036	1231	1691
10,03	575	751	1067	1843	2188	3007
10,02	1295	1691	2400	4146	4924	6767
10,01	5180	6764	9603	16587	19699	27069

Репрезентативность единиц наблюдения обеспечивается прежде всего их случайным выбором с помощью таблиц случайных чисел. Положим, требу­ется определить 20 учебных групп для проведения массового эксперимента из имеющихся 200. Для этого составляется список всех групп, который нумеруется. Затем из таблицы случайных чисел выписывается 20 номеров, начиная с какого-либо числа, через определенный интервал. Эти 20 случайных чисел по соблюдению номеров определяют те группы, которые нужны исследователю. Случайный выбор объектов из общей (гене­ральной) совокупности дает основание утверждать, что полученные при исследовании выборочной совокупности единиц результаты не будут резко отличаться от тех, которые имелись бы в случае исследования всей сово­купности единиц.В практике психолого-педагогических исследований применяются не только простые случайные отборы, но и более сложные методы отбора: расслоенный случайный отбор, многоступенчатый отбор и др.Математические и статистические методы исследования являются так­же средствами получения нового фактического материала. С этой целью используются приемы шаблонирования, повышающие информативную емкость анкетного вопроса и шкалирования, дающего возможность более точно оце­нивать

---

Смотрите также файлы

• Возникновение и схлопывание финансовых пузырей.docx

• Образования.pdf

• Упражнение 6 Сгибание и разгибание рук в упоре лежа на полу.docx

• Основные симптомы и синдромы при стенокардии и инфаркте миокарда. Острый коронарный синдром. Синдром нарушения ритма сердца.docx

• Негосударственное образовательное.docx