Математические и статистические методы обработки научных данных

1. Математические и статистические методы обработки научных данных

2.

Эксперимент определяется в науке как
специально организованное
воспроизведение и изменение явлений в
условиях, благоприятных для выявления
влияющих на результаты факторов и условий.

3. Признаки эксперимента:

• Точное фиксирование исходного уровня и
условий протекания процесса;
• Внесение запланированных изменений
(независимых переменных);
• Воспроизводимость процесса и условий;
• Точное фиксирование результатов;
• Интерпретация результатов.

4. Отличие педагогического эксперимента от естественнонаучного:

• Результат воздействия на учащегося всегда носит
вероятностный характер, из этого следует, что любые
закономерности носят статистический характер и их
выявление требует проведения измерений на больших
группах учащихся;
• Отсутствует возможность обучить одного и того же человека
сначала по одной, затем по другой методике и сравнить
результаты; поэтому требуется обоснование возможности
сопоставления показателей разных групп учащихся;
• в педагогических экспериментах отсутствует возможность
проведения прямого измерения – в связи с этим возникает
задача обоснования тех или иных параметров, а также
критериев результативности новой методики;
• в педагогических экспериментах недопустим отрицательный
результат.

5. На этапе планирования педагогического эксперимента требуют решения следующие вопросы:

• какая гипотеза проверяется в исследовании?
• Что может служить критерием
результативности применения
экспериментальной методики?
• Какие параметры отражают результативность
и как организовать их измерение?
• Какой метод статистической обработки
результатов измерений является
оптимальным?

6.

Выбор показателя определяется той задачей,
которую ставит перед собой исследователь,
однако ко всем им предъявляется общее
требование – они должны быть измеримыми.
Измерение – соотнесение показателя с
некоторой шкалой допустимых значений по
установленному правилу.

7. Условия проведения измерения:

• Показатель должен обладать мерой, т.е.
характеризоваться некоторой количественной
или качественной величиной;
• Должна быть установлена шкала измерений,
указывающая набор возможных значений
показателя;
• Должна быть обоснованно установлена
процедура измерения, т.е. порядок
соотнесения показателя со шкалой.

8.

Все множество объектов или субъектов,
подлежащих обследованию, называется
генеральной совокупностью. Выборочная
совокупность (выборка) – часть генеральной
совокупности обследуемых объектов,
обладающая теми же статистическими
характеристиками, что и вся совокупность.
В подавляющем большинстве исследований
объемы групп испытуемых (генеральная
совокупность) составляют от 30 до 100 человек.
В таких случаях нет смысла строить выборки –
изучается вся генеральная совокупность.

9.

Номинативная шкала (шкала
наименований) – шкала, при использовании
которой признаки различаются по названию,
наименованию.

10.

Шкала порядка обеспечивает расположение
значений признака в монотонной
последовательности, но без указания степени
различия показателей, приписанных к
различным классам.
От качественных или количественных
градаций признака часто бывает необходимо
перейти к числам, характеризующим порядок
следования градаций – они называются
рангами.

11. Присвоение градациям рангов производится по следующим правилам:

• Наименьшее значение ранга равно 1,
наибольшее – количеству ранжируемых
значений N;
• Если количество ранжируемых значений
совпадает с числом градаций, то низшему
уровню приписывается ранг 1, следующему
– 2 и т.д., самый высокий уровень получит
ранг N;

12. Присвоение градациям рангов производится по следующим правилам:

• Если среди ранжируемых значений насколько
попадают в одну градацию, то всем им
приписывается одинаковый ранг, который
вычисляется по формуле: