Всё для Учёбы — студенческий файлообменник
1 монета
ppt

Студенческий документ № 027852 из ИССО

Статистические методы обработки результатов исследования

Доцент кафедры педагогики

Сергеева Елена Викторовна

Диагностический эксперимент

Включает в себя:

1) планирование диагностики : выделение диагностических критериев, показателей и методик, обоснование последовательности проведения диагностических методик;

2)описание диагностических процедур: время, место, обстоятельства, выборка и способы ее отбора, корректировка последовательности и процедуры диагностирования в зависимости от получаемых данных;

3)обработку данных: полученные "сырые" данные, их классификация, статистическая обработка, табличное и/или графическое представление, интерпретация, выводы.

Планирование диагностики

(например, по компонентам)

Отбор диагностических методик

? Одна методика может диагностировать несколько показателей и показатели могут перепроверяться разными методиками.

? Диагностические методики берутся в готовом виде с указанием на источник (автора методики), корректируются или разрабатываются свои.

? В случае корректировки или разработки собственной методики (теста) должно быть представлено обоснование вносимых корректив, а также доказательства сохранения ее валидности, надежности, репрезентативности и достоверности.

Отбор диагностических методик

? Валидность -это устойчивость результатов теста к систематическим искажениям со стороны посторонних свойств. Высокая валидность свидетельствует о соответствии методики измеряемому свойству. Для определения степени валидностим необходимо сравнить результаты теста с некоторым критерием, который является источником заведомо более валидной информации об измеряемом свойстве.

? Надежность - это устойчивость показателей измерения относительно случайных, "шумовых" факторов или относительно объекта измерения.

Отбор диагностических методик

? Репрезентативность (представительность) данных - это устойчивость распределения при переходе от выборки стандартизации к выборке популяции. Признаком такой устойчивости является нормальное распределение данных.

? Достоверность - это устойчивость результатов по отношению к фальсификации, т.е. сознательным или бессознательным мотивационным искажениям результатов со стороны испытуемого. К таким искажениям относится склонность давать социально одобряемые ответы.

Сбор материалов диагностического

эксперимента

1. Создать перечень заимствованных диагностических методик с указанием их авторов и источников, где они описаны. В тексте диссертации достаточно указать цели и специфику применения таких методик.

2.Описать модифицированные и авторские методики. По модифицированным методикам указать источник, откуда получена взятая за основу методика.

Сбор материалов диагностического

эксперимента

3. По каждой проведенной методике должны быть:

собраны все материалы (например, опросник и заполненные анкеты, протоколы наблюдений или тестовые материалы или указание на место их хранения);

проведена их обработка (сводные таблицы, классификация данных, их статистическая обработка)

Обработка материалов диагностического эксперимента

? Подготовка данных к первичному анализу

? Математические расчеты

? Содержательный анализ данных (интерпретация результатов расчетов) и получение выводов

? Графическое представление обработанных результатов

Подготовка данных к обработке

? все данные формулируются и записываются в необходимой краткой форме;

? проводится группировка данных в соответствии с интересующими экспериментатора признаками и той моделью, которая разрабатывалась при составлении плана-программы (линейный, параллельный или перекрестный эксперимент);

? устанавливаются характеристики (признаки, параметры каждой группы данных и производится подсчет абсолютного числа факторов, характеризующих группу (число учащихся, уроков, отметок, ответов и т.д.);

? проектируется и заполняется электронная база данных (с помощью MS Excel, MS Access, IBM SPSS Statistics и др.)

Математическая и статистическая обработка

Математическая и статистическая обработка

Три раздела статистики:

? описательная статистика

? индуктивная статистика

? измерение корреляции

Математическая и статистическая обработка

Описательная статистика -

описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков данные того или иного распределения, вычислять среднее для данного распределения, его размах и дисперсию.

Математическая и статистическая обработка

Индуктивная статистика -

проверяет, можно ли распространить результаты, закономерности, полученные на данной выборке, на всю популяцию, из которой взята эта выборка.

Необходима после получения эмпирических данных, на этапе обобщения и конструирования выводов.

Математическая и статистическая обработка

? Измерение корреляции -

применяется с целью изучения степени связи между собой двух переменных с тем, чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если известна другая.

Три вида статистических данных

? Количественные данные (например, результаты тестирования) - можно распределить по шкале с равными интервалами. Бывают дискретными (как правило) и непрерывными.

? Порядковые данные - данные в возрастающей последовательности (1-й, ..., 7-й, ..., 100-й, ...; А, Б, В, ...).

? Качественные данные (номинальные) - свойства, признаки элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости (число учащихся 5, 6 класса).

! Только количественные данные подлежат анализу посредством параметрических методов (например, как средняя арифметическая) при условиях: их число должно быть достаточным, а их распределение - нормальным. Во всех остальных случаях всегда рекомендуется использовать непараметрические методы.

Математическая и статистическая обработка в педагогических исследованиях

? Математические методы: регистрация, ранжирование, шкалирование.

? Статистические методы: среднее арифметическое; медиана; мода; степень рассеивания - дисперсия, стандартное отклонение или среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации и др.

Основные статистические понятия

? Совокупность всех объектов данного вида, над которыми проводятся наблюдения с целью получения значений определенной случайной величины, называется генеральной совокупностью

? Выборочной совокупностью (выборкой) называется совокупность объектов, отобранных случайным образом из генеральной совокупности.

Основные статистические понятия

Выборка должна быть репрезентативной (если она не сплошная)

1. Осуществление выборки случайным образом: любой объект выбирается случайно из генеральной совокупности, и все объекты имеют одинаковую вероятность попасть в выборку.

2. Стратифицированный отбор. В выборку попадают представители из всех выделенных групп (стратов) исследуемых, в зависимости от доли каждой из групп (страт) в генеральной совокупности.

3. Серийным называется отбор, при котором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а "сериями", которые подвергаются сплошному обследованию.

------

? Сформулируйте статистическую задачу, для решения которой необходимо использовать стратифицированный отбор.

Основные статистические понятия

Статистическая достоверность (статистическая значимость) результатов исследования. Это требование связано с определением адекватного объема выборки.

Общие рекомендации:

? наибольший объем выборки необходим для разработки диагностической методики (200 - 1000/2500 человек);

? при сравнении двух выборок их общая численность должна быть не менее 50 человек, примерно поровну в каждой.

? Осторожнее с выводами! Нельзя распространить, выводы, полученные на основании исследования выборочной совокупности учеников средней школы, на студентов, и наоборот

Основные статистические понятия

Частота показывает сколько респондентов выбрали данный ответ или получили данный результат. Абсолютная выражается в числах, относительная - в процентах.

Распределение показывает группировку данных по группам относительно какого-либо признака

Шкалирование

? Номинальная шкала используется для качественных данных.

Например, распределение учащихся по двум или более признакам (классам, по половому признаку, по месту жительства, по видам спорта).

Шкалирование

Шкала порядка (порядковая, ранговая, ординальная) предназначена для измерения (обозначения) степени различия какого-либо признака или свойства у разных объектов.

Шкала порядка

Ранжирование. Изучаемые объекты располагаются в ряд (упорядочиваются) по степени выраженности какого-либо качества.

Шкала порядка

Группировка всей совокупности объектов наблюдения в несколько рангов, достаточно ясно отличающихся друг от друга по степени измеряемого признака. Пример: учащиеся класса согласно пятибалльной системе оценки ЗУН делятся на отличников, хорошистов и т. д.

Шкала порядка

Парное сравнение. Учащиеся сопоставляются друг с другом (каждый с каждым) по какому-либо качеству.

Если они одинаковы, то каждый получает по баллу. Если у одного этого качества больше, чем у другого, первый получает два балла, второй - 0 (как при спортивных играх по круговой системе).

Суммируя полученные каждым баллы, получаем количественное выражение уровня развития данного качества у каждого учащегося (его ранг).

Шкала порядка

Рейтинг - усреднение оценочных суждений группой компетентных экспертов.

Шкала порядка

Метод полярных профилей - применение для оценки условной шкалы, крайними точными которой являются противоположные значения признака

Полностью согласен 5 4 3 2 1 Полностью не согласен

Шкалирование

? Интервальная шкала (интервальное намерение, метрическая) -присвоение чисел объектам, когда определено расстояние между объектами и предусмотрена общая для всех объектов постоянная единица измерения. Иначе говоря, в интервальной шкале вводится единица и масштаб измерения. Нулевая точка шкалы выбирается произвольно

Шкалирование

? Шкала отношений, или шкала пропорций, дает возможность устанавливать отношения значений измеряемого признака благодаря тому, что значению шкалы "О" соответствует величина, для которой измеряемый признак отсутствует.

Шкалирование

Описательная статистика

графическое представление

Описательная статистика

средние показатели результатов

Средняя арифметическая - наиболее часто используемый показатель центральной тенденции, вычисляется при делении суммы всех значений на число этих данных.

Среднее арифметическое дает возможность:

? охарактеризовать исследуемую совокупность одним числом;

? сравнить отдельные величины со средним арифметическим;

? определить тенденцию развития какого-либо явления;

? сравнить разные совокупности;

? вычислить другие статистические показатели

Применяется, если распределение параметров расположено симметрично по отношению к середине

Среднее арифметическое

!Среднее значение скрывает "разброс", различное распределение его значений около среднего ("функция распределения").

Среднее значение посещаемости в обоих классах получается одинаковое - 19.

Однако видно, что в контрольном классе этот показатель подчинен воздействию каких-то специфических факторов.

Для оценки степени разброса (отклонения) какого-то показателя от его среднего значения, наряду с максимальным и минимальным значениями, используются понятия дисперсии и среднего квадратичного отклонения.

Описательная статистика

средние показатели результатов

Мода - это наиболее часто встречающееся значение признака

Описательная статистика

средние показатели результатов

Медиана - это средний член упорядоченной частоты, по обеим сторонам которого остается равное количество членов

Медиана подходит для определения средней успеваемости класса

Описательная статистика

средние показатели результатов

Некоторые совокупности результатов педагогических измерений просто не имеют центральной тенденции (многомодальные совокупностей оценок)

Оценки в классе 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4

Среднее - 3

Медиана - 3 (нет учащегося с такой оценкой!)

Необходимо словесное описание:

"50% в группе имеют оценки "2", а остальные - хорошие".

Достоверность результатов

? Вероятность (Р) Вероятность любого события лежит в пределах

0 ?Р? 100%

? Достоверность (надежностью, значимостью) Р среднего результата серии измерений - вероятность того, что среднее значение измеряемого параметра при повторном эксперименте попадает в доверительный интервал.

? Для расчета необходим коэффициент Стьюдента

Показать полностью…
2 Мб, 20 декабря 2013 в 7:37 - Россия, Москва, ИССО, 2013 г., ppt
Рекомендуемые документы в приложении