Кореляції р

п	Ранг Хі	Ранг у,	А.
1	1	5	Лі -4	di 16
2	2	3	-1	1
3	3	2	1	1
4	4	4	0	0
5	5	6	-1	]
6 *7	6	1	5	25
/ о	7	10	-3	9
о с\	8	9	-1	1
У 1 л	9	7	2	4
10	10	8	2	4
			2>,=о

р = і _ ._МІ._ »і _ 0,37 * 0,63 Обчислимо 10(100-1)

Результати обчислення дають підстави говорити про наявність достатньо вираженого зв'язку між змінними, що розглядаються.

Приклад 2. Під час дослідження групи з 11 учнів було з'ясовано, що при впорядкуванні їх за якістю виконання завдань з фізики і математики рангові місця виявилися такими:

10,7, 8, 3,2. 11,4, 5, 6,9, 1

9, 6, 10,3. 1. 11,4, 5, 7, 8,2.

Необхідно з'ясувати, чи є зв'язок між успішністю виконання цих завдань.

В даному Випадку p = 0,995 > Рт.б»доі = 0,746 при рівні значущості 0,01. Отже, отриманий коефіцієнт кореляції є вірогідним і між якістю виконання завдань з фізики й математики в середньому є позитивний зв'язок.

В педагогічних дослідженнях досить часто застосовується непараметричний метод ^ («хі-квадрат»). Для його застосування не має потреби обчислювати середню або стандартне відхилення. Його перевага полягає в тому, що для його застосування необхідно знати лише залежність розподілу частот результатів від двох змінних; це дає можливість з'ясувати, чи пов'язані вони між собою чи, навпаки, незалежні. Таким чином, цей статистичний метод використовується для обробки якісних даних. Крім того, з його допомогою можна перевірити, чи існує достовірна різниця між числом учнів, які справляються або ні із завданнями якогось інтелектуального тесту, і числом цих самих учнів, які одержують при навчанні високі або низькі оцінки; чи існує достовірний зв'язок між якістю математичних знань учнів і їхнім успіхом або неуспіхом у користуванні комп'ютером. У всіх подібних випадках цей тест дає можливість визначити число піддослідних, які задовольняють одному й тому самому критерію для кожної із змінних.

Метод х³ полягає в тому, що оцінюють, наскільки схожі між собою розподіли емпіричних і теоретичних частот (тобто частот, які були б одержані, коли б усі різниці були суто випадковими). Якщо різниця між Ними невелика, то можна вважати, що відхилення емпіричних частот від теоретичних зумовлені випадковістю. Якщо ж, навпаки, ці розподіли будуть достатньо різними, можна буде вважати, то різниці між ними значущі та існує зв'язок між дією незалежної змінної і розподілом емпіричних частот.

Ще одним непараметричним методом, який дає можливість легко перевірити, чи вплинула незалежна змінна на виконання завдання піддослідними, є критерій знаків (біноміальний критерій). При цьому методі спочатку підраховують число піддослідних, в яких результати змінилися, а потім порівнюють його з тим числом, якого можна було чекати на основі чистої випадковості.

При підрахунках результати, які свідчать про підвищення ефективності, беруть із знаком плюс, а про зниження - зі знаком мінус; випадки відсутності різниці не враховують.

Розрахунок здійснюється за формулою

(Х±0,5)- ¹ л

z=

I

.' - л

де X - сума «плюсів» або сума «мінусів»; п - число зсувів у ту чи іншу сторону при чистій випадковості (один шанс з двох), 0,5 - поправковий

коефіцієнт, який додають до X, якщо ² _{t а}бо віднімають, якщо ² .

Існують і інші непараметричні критерії, які дають можливість перевіряти гіпотези з мінімальною кількістю розрахунків.

Критерій рангів дає можливість перевіряти, чи є порядок слідування якихось подій або результатів випадковим, чи він пов'язаний із дією якогось фактора, не врахованого дослідником. За допомогою цього критерію можна, наприклад, визначити чи випадковим є порядок чергування хлопців і дівчат у черзі на роботу з певною комп'ютерною програмою.

При роботі з цим критерієм спочатку виділяють такі послідовності, в яких підряд слідують значення менші за медіану, і такі, в яких підряд слідують значення більші за медіану. Далі за таблицею розподілу перевіряють, чи зумовлені ці різні послідовності лише випадковістю.

При роботі з порядковими даними (такі дані найчастіше одержують при ранжуванні кількісних даних) використовують також такі непараметричні тести, як тест U (Манна-Уітні) і тест Т Вілкоксона. Тест U дає можливість перевірити, чи існує достовірна різниця між двома незалежними вибірками після того, як згруповані дані цих вибірок класифікуються і ранжуються і обчислюється сума рангів для кожної вибірки. Що ж стосується критерія Т, то він використовується для залежних вибірок і ґрунтується як на ранжуванні, так і на знакові різниць між кожною парою даних.

Статистична перевірка педагогічної гіпотези. Для знаходження відповіді на запитання: «Чи справді оновлена методика, у якій середній вибірковий результат, природно, виший?» є кращою, звертаються до висування і перевірки статистичних гіпотез. Педагогічна гіпотеза (наукове припущення про переваги того чи іншого методу, прийому чи технології навчання тощо) у процесі статистичного аналізу переводиться на мову статистичної науки і заново формулюється у вигляді щонайменше двох статистичних гіпотез. Пгрша (основна) називається нульовою гіпотезою (Но), в якій дослідник ніби декларує, що нова методика, новий метод, прийом чи технологія (пропоновані ним, його колегами чи опонентами) не має якихось переваг і тому з самого початку дослідник психологічно готовий зайняти чесну наукову позицію: різниця між новою і старою методикою (методом, прийомом чи технологією) оголошується рівною нулю. Згідно нульової гіпотези різниця між розподілами недостовірна; передбачається, що різниця недостатньо значна, і тому розподіли відносяться до однієї й тієї самої популяції, а незалежна змінна ніяк не впливає. В другій, альтернативній гіпотезі (Ні) робиться припущення про переваги нової методики (методу, прийому, технології тощо). Іноді висовується кілька альтернативних гіпотез з відповідними позначеннями. Альтернативні гіпотези приймаються тоді і лише тоді, коли відкидається нульова гіпотеза. Це буває у випадках, коли різниці, скажімо, в середніх арифметичних експериментальної і контрольної груп настільки значущі (статистично вірогідні), що ризик помилки відкинути нульову гіпотезу і прийняти альтернативну не перевищує одного з трьох прийнятих рівнів значущості

статистичного висновку:

перший рівень - 5 % (в наукових текстах пишуть іноді р = 5 % або а < 0,05, якщо подано в частках), де допускається ризик помилки у висновку у п'яти випадках із ста теоретично можливих таких самих експериментів при строго випадковому відборі досліджуваних для кожного експерименту;

другий рівень - 1 %, тобто відповідно допускається ризик помилитися лише в одному випадку із ста (а < 0,01, при тих самих вимогах);

третій рівень - 0,001 %, тобто допускається ризик помилитися лише в одному випадку з тисячі (a S 0,001). Останній рівень значущості ставить дуже високі вимоги до обґрунтування вірогідності результатів експерименту

і тому рідко використовується.

Основний принцип методу перевірки гіпотез полягає в тому, що висувається нульова гіпотеза Н₀, з тим щоб спробувати спростувати її і тим самим підтвердити альтернативну гіпотезу Hj. Справді, якщо результати статистичного теста, який використовується для аналізу різниці між середніми, виявляться такими, що дадуть можливість відкинути Н₀, то це означатиме, що правильною є Ні, тобто робоча гіпотеза підтверджується.

При порівнянні середніх арифметичних експериментальної і контрольної груп важливо визначити, яка середня не лише більша, а й наскільки більша. Чим менша різниця між ними, тим більш прийнятною виявиться нульова гіпотеза про відсутність статистично значущих

(достовірних) відмінностей.

Для судження про те, яка ймовірність помилитися, приймаючи або відкидаючи нульову гіпотезу, застосовують статистичні методи, які відповідають особливостям вибірки.

Так, для кількісних даних (тобто, даних, одержаних при вимірюваннях) при розподілах, близьких до нормальних, використовують параметричні методи, які грунтуються на таких показниках, як середня і стандартне відхилення. Зокрема, для визначення достовірності різниці середніх для двох вибірок застосовують метод Стьюдента, а для того, щоб судити про відмінності між трьома чи більшим числом вибірок, - тест F, або дисперсійний аналіз. Якщо ж ми маємо справу з некількісними даними, або вибірки занадто малі для впевненості в тому, що популяції, з яких вони взяті, підкоряються нормальному розподілу, тоді використовують непараметричні методи - критерій х² (хі-квадрат) для кількісних даних і критерії знаків, рангів, Манна-Уітні, Вілкоксона тощо для порядкових даних.

Крім того, вибір статистичного методу залежить від того, чи є ті вибірки, середні яких порівнюються, незалежними (тобто, наприклад, взятими з двох різних груп піддослідних) або залежними (тобто такими, що відображають результати однієї і тієї самої групи піддослідних до і після впливу або після двох різних впливів).

Розглянемо на конкретному прикладі, як за допомогою t-критерію Стьюдента можна спростувати або підтвердити нульову гіпотезу. Припустимо, необхідно визначити, чи залежить ефективність викладацької діяльності вчителя і учіння учнів молодших класів від методів застосування в навчальному процесі структурно-логічних схем упорядкування навчального матеріалу. В ролі нульової гіпотези висувається припущення, що такої залежності не існує, а в ролі альтернативної - залежність існує. З цією метою порівнюють результати ефективності пізнавальної діяльності в двох групах, одна з яких у цьому випадку виступає як експериментальна, а друга - контрольна. Щоб визначити, чи є різниця між середніми значеннями показників ефективності у першій і другій групах істотною (значущою), необхідно обчислити статистичну достовірність цієї різниці. Дані і проміжні результати обчислення значущості статистичних різниць середніх значень у цих групах приведені в таблиці 21.

Для визначення статистичної достовірності різниці між середніми значеннями показників ефективності в першій і другій групах обчислимо t-критерій Стюдента за формулою:

х²-х^г

де Х| і х₂ - середні арифметичні значення змінних у групах І і 2; mi і ітіг - величини середніх помилок, які обчислюються за формулою:

а

т = — N

де о - середня квадратична, яка обчислюється за формулою:

Визначимо помилки для першого ряду (експериментальна група) і другого ряду (контрольна група):

_{т, = — = = 0,62 т, = —= = 0,53}

N, 1 . N, 7

Знаходимо значення t-критерію за формулою

Ю,^г62 + 0,53^г

Обчисливши величину t-критерію, за спеціальною таблицею визначають рівень статистичної значущості відмінностей між середніми показниками ефективності діяльності в експериментальній і контрольній групах. Чим вище значення t-критерію, тим вище значущість відмінностей.

Для цього t розраховане порівнюють з t табличним. Табличне значення обирається з урахуванням обраного рівня достовірності (р = 0,05 або р = 0,01), а також у залежності від числа ступенів свободи, яке знаходять за формулою

U = п, + п₂ - 2,

де U - число ступенів свободи; Пі і п₂ - число замірів у першому і другому рядах. У нашому прикладі U = 7 + 7- 2= 12.

Для таблиці t-критерію знаходимо, що значення Ua6* = 3,055 для одновідсоткового рівня (р < 0,01) при 12 ступенях свободи. Таким чином, можна зробити статистично обгрунтований висновок про те, що ефективність

діяльності в експериментальній групі виша, ніж у контрольній, при рівні значущості 0,01 (ризик помилки становить одну із ста теоретично можливих).

Але педагогу-досліднику слід пам'ятати, що існування статистичної значущості різниці середніх значень може бути важливим, але не єдиним аргументом на користь наявності або відсутності зв'язку (залежності) між явищами або змінними. Тому необхідно використовувати й інші аргументи кількісного або змістовного обгрунтування можливого зв'язку.

Визначення вірогідності одержуваних результатів. Вірогідність одержуваних результатів доводиться обчисленням спеціальних коефіцієнтів вірогідності (значущості). Необхідність цього зумовлена тим, що, наприклад, одна й та сама величина, яка характеризує щільність зв'язку між двома рядами педагогічних явищ, може бути визнана і достатньою і недостатнюю в залежності від кількості порівнюваних явищ, кількості ознак, за якими порівнюються ці явища, кількості досліджуваних, залучених до дослідження, тощо.

Найчастіше для визначення рівня вірогідності обчислюється коефіцієнт Стьюдента t. Способи його визначення при кореляційному, альтернативному і дисперсійному аналізі різні. Так, для визначення рівня значущості результатів альтернативного аналізу застосовується коефіцієнт Стьюдента, який обчислюється за формулюю:

/=(*,-*),:- *ь

де ф - стала величина, яка відповідає певним значення р (визначаються за статистичною таблицею), П] і п₂ - кількість досліджуваних (або ознак).

Пояснимо це на прикладі. Припустимо, що в результаті спеціально організованого навчання 52 % учнів експериментального класу почали більш успішно визначати поняття. А при звичайному навчанні в контрольному класі аналогічні поліпшення в означенні понять сталися в 39 % учнів. Чи можна вважати, що вищий відсоток школярів експериментального класу є вірогідним доказом переваг організованого дослідником навчання? Очевидно, якщо порівнювати результати лише двох класів, то ні про яку вірогідність говорити не можна, оскільки ця різниця може бути наслідком випадкових причин. Лише обчислення коефіцієнта вірогідності дасть можливість визначити, при якій кількості піддослідних експериментальних і контрольних класів подібні відмінності виявляться вірогідними (значущими).

Припустимо, що в експериментальному класі було 40 учнів, а в контрольному класі - 38 учнів. Скориставшись формулою для t і відповідними таблицями, встановимо, що коефіцієнт Стьюдента t = 0,74. Це означає, що відмінності між результатами експериментальних і контрольних класів неістотні, оскільки ймовірність помилки при даній кількості піддослідних становить 26 %. В педагогічних же дослідженнях прийнято вважати відмінності істотними, якщо помилка становить не більше 5 %, тобто якщо P(t) =0.95.

Візьмемо ті самі дані про результати засвоєння понять (52 % і 39 %), але припустимо, що в експериментальних класах було 150 учнів, а в контрольних 145. Виконавши ті самі обчислення, мй дістанемо коефіцієнт Стьюдента рівним 0,97, тобто величина помилки дорівнює лише 3. Це означає, що відмінності в результатах експериментальних і контрольних класів можна вважати значущими.

Багатомірні методи аналізу. Аналіз взаємозв'язку між великою кількістю змінних здійснюється шляхом використання багатомірних методів статистичної обробки. Мета застосування подібних методів - виявити приховані закономірності, виділити найбільш істотні взаємозв'язки між змінними. Прикладами таких багатомірних статистичних методів є:

• факторний аналіз;

• кластерний аналіз; " "

• дисперсійний аналіз (тест F Снедекора);

• регресійний аналіз;

• латентно-структурний аналіз;

• багатомірне шкалювання тощо. '

Факторний аналіз - математико-статистичний метод обробки кореляційних матриць (таблиць), який застосовується з метою визначення тих «факторів» (детермінант), які лежать в основі кореляцій між змінними,

що співставляються.

Фактор - узагальнена змінна, яка дає можливість згорнути частину інформації, тобто подати її в зручному для огляду вигляді. Факторний аналіз дає можливість виділити з безлічі ознак одну-дві (і якщо треба, більше) головних компонент (факторів), які пояснюють зміну результатів досліджуваних по всіх запропонованих тестах. Наприклад, факторна теорія особистості виділяє ряд узагальнених Характеристик поведінки, які в даному випадку називаються рисами особистості.

Основною галуззю застосування факторного аналізу є сфера інтелекту (розумових здібностей). Методом факторного аналізу вивчається також будова ряду спеціальних здібностей: музикальних, математичних, рухових тощо. Факторний аналіз особливо продуктивний на початкових етапах наукових досліджень, коли необхідно виділити якісь попередні закономірності в досліджуваній галузі. Факторний аналіз дає можливість наступний експеримент зробити більш досконалим у порівнянні з експериментом на змінних, обраних довільно або випадково.

Кластерний аналіз - математична процедура багатомірного аналізу, яка дає можливість на основі багатьох показників, що характеризують ряд об'єктів (наприклад, піддослідних), групувати ЇХ у класи (кластери) таким чином, аби об'єкти, які входять до одного класу, були більш однорідними, схожими в порівнянні з об'єктами, шо входять до інших класів. Застосовується в психолого-педагогічних дослідженнях. Дає можливість виділити повторну ознаку і ієрархію взаємозв'язків ознак.

Дисперсійний аналіз - статистичний метод (тест F Снедекора), який дає можливість аналізувати вплив різних факторів (ознак) на досліджувану (залежну) змінну. Суть дисперсійного аналізу полягає в розкладанні (дисперсії) вимірюваної ознаки на незалежні складові, кожна з яких характеризує вплив того чи іншого фактора або їх взаємодії. Наступне порівняння таких складових дає можливість оцінити значущість кожного фактора, який вивчається, а також їх комбінації.

Особливістю методу дисперсійного аналізу є те, що спостережувана ознака може бути лише кількісною, в той час як пояснюючі ознаки можуть бути як кількісними, так і якісними. Суть цього методу полягає в тому, щоб визначити, чи є розкид середніх для різних вибірок відносно спільної середньої для всієї сукупності даних достовірно відмінним від розкиду даних відносно середньої в межах кожної вибірки. Якщо всі вибірки належать до однієї і тієї самої популяції, то розкид між ними повинен бути не більшим, ніж розкид даних всередині них самих.

Дисперсійний аналіз дає можливість організувати комплексний багатофакторний педагогічний експеримент і оцінити статистичну значущість впливу досліджуваних факторів і їх комбінацій на показник, який вивчається. Основна ідея методу полягає в порівнянні дисперсій, тобто квадратів середніх квадратичних відхилень, які відповідають впливові різних факторів. Тому дисперсійний аналіз зводиться до того, щоб порівняти дисперсію розподілів між вибірками з дисперсіями у межах кожної вибірки. Якщо відмінність між вибірками недостовірна, то результат повинен бути близьким до 1.

Таким чином, дисперсійний аналіз показує, чи належать вибірки до однієї популяції, але за його допомогою не можна виділити ті вибірки, які відрізняються від інших. Для того щоб виділити ті пари вибірок, різниця між якими достовірна, слід після дисперсійного аналізу застосовувати метод Шеффе. Але цей досить цінний метод вимагає досить великих обчислень і в педагогічних дослідженнях практично не застосовується.

Застосування дисперсійного аналізу при вмілому плануванні експерименту дає змогу одержати значні кількості інформації при великій економії експериментального часу.

Регресійний аналіз дає можливість виявити кількісну (числову) залежність середнього значення змін результативної ознаки (пояснюваної) від змін однієї або кількох ознак (пояснювальні змінні). Як правило, даний вид аналізу застосовується тоді, кола треба з'ясувати, наскільки змінюється середня величина однієї ознаки при зміні на одиницю другої ознаки.

Латентно-структурний аналіз є сукупністю аналітико-статистичних процедур виявлення прихованих змінних (ознак), а також внутрішньої структури зв'язків між ними. Він дає можливість дослідити прояви складних взаємозв'язків безпосередньо неспостережуваних характеристик соціально-педагогічних і педагогічних феноменів. Латентний аналіз може стати основою для моделювання вказаних взаємозв'язків.

Шкалування - процедура побудови системи кількісних оцінок педагогічних властивостей чи параметрів педагогічних процесів з урахуванням педагогометричних вимог. У педагогіці шкалування є одним із найважливіших засобів математичного аналізу досліджуваного явища і водночас способом впорядкування емпіричних даних, що одержують при використанні різних методів дослідження (спостереження, експеримент, анкетне опитування, тестування та ін.). Шкалування - це особливий прийом трансформації якісних характеристик явища в певну кількісну змінну. Його сутність полягає у створенні за певними правилами самої шкали. Шкалування передбачає два етапи: на першому етапі відбувається збір даних, утворення емпіричного ряду досліджуваних об'єктів та встановлення типу відношень між ними; на другому етапі здійснюють аналіз даних і обирають метод шкалування. Застосування комп'ютерної техніки уможливило створення більш ефективних процедур кількісної обробки суб'єктивних оцінок, зокрема багатомірне шкалування, яке дає змогу враховувати одночасно не один параметр одиничного стимулу, а цілу множину параметрів багатьох стимулів. Нині "багатомірне шкалування є провідним методом багатьох експериментальних і прикладних досліджень у соціально-педагогічних галузях.