
- •Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Критерий знаков.
- •Содержание
- •Глава 1. Дескриптивная статистика данных исследования 4
- •Глава 2. Основные типы измерений в педагогике и психологии 18
- •Глава 3. Критерий знаков. 24
- •Введение
- •Глава 1. Дескриптивная статистика данных исследования
- •1.1. Случайные величины. Функция распределения. Плотность распределения.
- •1.2. Числовые характеристики случайных величин
- •1.3. Основные законы распределения
- •1.4. Выборка. Вариационный ряд. Основные выборочные характеристики
- •1.5. Дескриптивный анализ показателей исследования
- •Глава 2. Основные типы измерений в педагогике и психологии
- •2.1. Понятия измерения и шкалы измерения
- •2.2. Виды шкал измерения
- •Глава 3. Критерий знаков.
- •3.1. Основные сведения
- •3.2. Пример использования знакового критерия.
- •3.3. Проверка достоверности различий с использованием критерия знаков
- •Заключение
- •Приложение Ход работы:
- •1). Исходная выборка по росту и весу:
- •Список использованной литературы
1.5. Дескриптивный анализ показателей исследования
Участниками исследования выступают 10 студентов факультета Х, образовательного учреждения У, города Z в возрасте от 19 до 21 года, пять девушек и пять юношей. Исследовательская ситуация была организована для проверки гипотезы о влиянии ситуации оценивания знаний (в форме зачета) на ситуативную и личностную тревожность до и после зачета.
Дескриптивная характеристика выборки исследования представлена на рисунке 2.
Рисунок 2. Дескриптивная характеристика выборки исследования по параметру «возраст», «пол».
В качестве метода исследования выступает Шкала личностной и ситуативной тревожности Ч. Д. Спилбергера - Ю. Л. Ханина.
Исходные данные выборки исследования по методике Спилбергера-Ханина представлены в таблице 1.
Таблица 1.
Данные исследования тревожности в группе исследования до и после зачета
№ |
A |
G |
Первое тестирование |
Второе тестирование |
||
СТ |
ЛТ |
СТ |
ЛТ |
|||
1 |
19 |
0 |
35 |
32 |
39 |
30 |
2 |
20 |
0 |
24 |
20 |
35 |
22 |
3 |
20 |
0 |
56 |
32 |
31 |
33 |
4 |
21 |
0 |
46 |
31 |
37 |
31 |
5 |
20 |
0 |
22 |
22 |
30 |
22 |
6 |
19 |
1 |
31 |
32 |
35 |
34 |
7 |
20 |
1 |
51 |
34 |
25 |
37 |
8 |
19 |
1 |
33 |
25 |
40 |
24 |
9 |
20 |
1 |
59 |
42 |
26 |
40 |
10 |
21 |
1 |
46 |
30 |
41 |
29 |
Где:
А – возраст
G – пол
СТ – ситуативная тревожность
ЛТ – личностная тревожность
Построим таблицу центра группирования значений случайных величин для всех четырех показателей (ЛТ и СТ в первом тестировании и ЛТ и СТ во втором тестировании). Для этой цели мы воспользуемся программой Excel и статистическими функциями: СРЗНАЧ(), МОДА(), МЕДИАНА(), (таблица 2).
Таблица 2.
Характеристика центра группирования значений случайной величины
Показатель |
Первое тестирование |
Второе тестирование |
||
СТ |
ЛТ |
СТ |
ЛТ |
|
Матем. ожидание |
40,3 |
30 |
33,9 |
30,2 |
Мода |
46 |
32 |
35 |
22 |
Медиана |
40,5 |
31,5 |
35 |
30,5 |
Построим таблицу центра группирования значений случайных величин для всех четырех показателей (ЛТ и СТ в первом тестировании и ЛТ и СТ во втором тестировании). Для этой цели мы воспользуемся программой Excel и статистическими функциями: ДИСП(), СТАНДОТКЛОН(), ЭКСЦЕСС(), (таблица 3).
Таблица 3.
Характеристика центра группирования значений случайной величины
Показатель |
Первое тестирование |
Второе тестирование |
||
СТ |
ЛТ |
СТ |
ЛТ |
|
Дисперсия |
171,566667 |
40,2222222 |
32,3222222 |
37,7333333 |
Станд.откл. |
13,098346 |
6,3420992 |
5,6852636 |
6,1427464 |
Эксцесс |
-1,4318786 |
0,48520889 |
-1,1703562 |
-0,9432609 |
Коэфф. вариац. |
0,32502099 |
0,21140331 |
0,16770689 |
0,2034022 |
Построим графики распределения значений для данных исследования (рисунок 4 и рисунок 5).
|
|
СТ – первое тестирование |
ЛТ - первое тестирование |
Рисунок 4. Нормальное распределение для первого тестирования личностной и ситуативной тревожности
|
|
СТ – второе тестирование |
ЛТ - второе тестирование |
Рисунок 5. Нормальное распределение для второго тестирования личностной и ситуативной тревожности
Как представлено на рисунках выше, показатели выборки исследования не соответствуют нормальному распределению на высоком уровне статистической значимости.