Презентация на тему "СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ"

Содержание

• 
  Слайд 1

  СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

  Разработчик: к.п.н., доцент ОмГПУГилязова И.Б.

• 
  Слайд 2

  Статистика в пед. исследованиях

  В.С. Аванесов, Б.П. Битинас, Дж. Гласс, Жд. Стенли, Л.Б. Ительсон, А.Д. Наследов, Р.С. Немов, Е.В. Сидоренко, Г.В. Суходольский и др. «Так как результат психолого-педагогических исследований имеет вероятностный характер, необходимо доказывать статистическую достоверность, значимость полученных результатов».

• 
  Слайд 3

  Методы статистической обработки –

  Математические приёмы, формулы, способы количественных расчётов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе исследования можно обобщать, систематизировать, выявляя в них скрытые закономерности.

• 
  Слайд 4

  КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ СТАТ. ОБРАБОТКИ

  Элементарные математические статистики (характеризуют выборочное распределение данных – выборочное среднее, мода, медиана, выборочная дисперсия и др.). Позволяющие судить о динамике изменения (дисперсионный, регрессионный анализ). Позволяющие судить о связях между переменными величинами (методы сравнения выборочных данных, методы корреляционного, факторного анализа).

• 
  Слайд 5

  Первичные методы

  – с помощью которых можно получить показатели непосредственно отражающие результаты производимых измерений: Определение выборочной средней величины Определение выборочной дисперсии Определение выборочной моды Определение выборочной медианы

• 
  Слайд 6

  Вторичные методы

  - на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности: Корреляционный анализ Регрессионный анализ Методы сравнения первичных статистик двух и более выборок.

• 
  Слайд 7

  Выборочное среднее значение (среднее арифметическое)

  Характеризует степень развития показателя в целом у группы испытуемых. Пр. 5, 4, 5, 6, 7 ,3, 6, 2, 9, 4. среднее=5 (сумма частных значений делённая на число показателей)

• 
  Слайд 8

  Медиана

  Середина в выборке (справа и слева одинаковое число признаков) Пр. 2,3,4,4,5,6,7,8,9 медиана = 5 0,1,1,2,3,4,5,5,6,7 медиана =3,5 СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ И МЕДИАНА ДОЛЖНЫ СОВПАДАТЬ ИЛИ МАЛО ОТЛИЧАТЬСЯ, ТОГДА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СЧИТАЮТ НОРМАЛЬНЫМ!

• 
  Слайд 9

  Мода и интервал

  часто встречающееся значение в выборке Пр. 1,2,5,2,4,2,6,7,2 мода = 2 Группа упорядоченных по величине значений признаков, заменяемая в процессе расчётов средним значением Пр.0,1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,5,5,6,6,6,7,7,8,8,8,9,9, 9, 10, 10, 11, 11,11. 30 значений разобъём на 6 подрупп по 5 признаков, рассчитаем среднее значение для каждой. 1,2; 3,4; 5,2; 6,8; 8,6;10,6 – интервальный ряд

• 
  Слайд 10

  Дисперсия

  - характеризует насколько частные значения отклоняются от средней величины в выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения, т.е. разброс данных. Пр. 1) 5,4,5,6,7,3,6,2,8,4. среднее = 5. Дисперсия = 3 2)5,4,5,6,5,4,5,5,5,6. среднее = 5, Дисперсия = 0,4

• 
  Слайд 11

  Стандартное отклонение (среднее квадратичное отклонение)

  - квадратный корень из дисперсии, служит для вычисления разброса частных данных относительно средней.

• 
  Слайд 12

  Персентль

  Процентный ранговый показатель РR, в порядковых измерениях. PR=2R-1/2N ×100, где R – относительное ранговое место испытуемого, N – количество членов группы. Пр. Для З.А по данным таблицы (след. слайд).PR= 2 ×1,5 – 1)/16 × 100 = 12,50

• 
  Слайд 13
  
• 
  Слайд 14

  Вторичные методы применяются только для нормальной выборки!

  Если выборочное распределение признаков нормально, то к нему можно применять методы вторичных статистических расчётов, которые основаны на нормальном распределении данных. Иначе могут быть ошибки!!!

• 
  Слайд 15

  Вторичные методы стат. обработки

  Служат для подтверждения или опровержения статистических гипотез (предположений относительно сходства или различия функциональных или числовых характеристик случайных явлений). Нулевая гипотеза (Н о) – противоположная (альтернативная) гипотеза (Н 1)

• 
  Слайд 16

  Гипотезы исследования

  Направленные Пр. Но: Х1 не превышает Х2, тогда Н1: Х1 превышает Х2 Ненаправленные Пр. Но: Х1 не отличается Х2, тогда Н1: Х1 отличается Х2

• 
  Слайд 17

  Статистический критерий

  - некоторая случайная величина, представляющая собой какой-либо функционал от значений сравниваемых функциональных или числовых характеристик. Параметрические – включают в формулу расчёта параметры распределения, т. е средние и дисперсии (Стьюдента, Фишера и др.) Непараметрические - основаны на оперировании частотами или рангами(Пирсона, Вилкоксона и др.)

• 
  Слайд 18

  Допустимые уровни значимости

  0,1 0,05 0,01

• 
  Слайд 19

  Сопоставление основных моделей ПЭ и статистических методов

• 
  Слайд 20

  Классификация задач ПЭ и стат. методы

• 
  Слайд 21
  
• 
  Слайд 22
  
• 
  Слайд 23
  
• 
  Слайд 24
  
• 
  Слайд 25
  
• 
  Слайд 26

  Литература

  Мартынова С.С. Введение в измерение педагогических явлений: учебно-практическое пособие для студентов педагогических учебных заведений. – Омск: ОмГПУ, 2009. – 84 с. Мартынова С.С. Использование статистических методов в педагогическом исследовании: учебно-практическое пособие для студентов педагогических учебных заведений. – Омск: ОмГПУ, 2005. – 125 с. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – С.Пб: Речь, 2002. – 345 с. Шелонцев В.А, Шелонцева Л.Н., Ольхович И.П. Анализ результатов педагогического эксперимента: учебное издание. Омск – ООО « Гуманитарный центр Альфа и Омега». – 2008. – 32 с.