Раздел 1. Первичный анализ

Первичный анализ в spss в нашем случае нацелен на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения. В ходе применения первичных методов статистической обработки получатся показатели, непосредственно связанные с производимыми в исследовании измерениями. Для достижения данной цели нам понадобится анализ гистограмм. Хотелось бы отметить, что здесь мы будем обращать внимание на наличие результатов измерений, выделяющихся из общей выборки, называемые выбросами. А так же анализ основных показателей: 5 базовых показателей ряда.

1.1. Анализ гистограмм

По первой гистограмме, изображенной на рисунке 1, мы можем сказать, что большинство школ района были основаны в период 1960-1980 годов. В меньшей степени присутствуют образовательные учреждения, основанные в довоенный период и учреждения совсем молодые, основанные уже ближе к двухтысячным годам. Сразу нужно отметить для себя выделяющиеся из общего результата учебные заведения. Это школы, год основания которых до 1940: №111, №138, №514. И школы, построенные в 1998-2000 годах: № 149 и № 692.

Рисунок 1

По количеству почётных работников идет равное распределение. Из гистограммы, приведенной на рисунке 2, видно, что в среднем от 2 до 5 встречается в 14 школах, от 6 до 10 в 21, и более 10 по 6 школам соответственно. Здесь мы так же отмечаем для себя выделяющуюся из общего числа школу: №89.

Рисунок 2

По времени начала занятий (рис.3) преобладают привычные для нас 9 часов утра, хотя и тут мы найдём исключение из правил. Ещё остались такие школы, которые работают с 8.30.

Рисунок 3

По количеству учащихся в школах я бы сделал вывод, что их можно разделить на 3 группы: с вместимостью до 500, от 500 до 800 и более 800 мест для учащихся соответственно (рис.4). Отмечаем для себя школу №126, как заведение с самым большим числом учащихся.

Рисунок 4

Теперь посмотрим, как распределилась зависимость среднего балла за ЕГЭ по русскому языку по школам. В соответствии с рисунком 5 большинство образовательных учреждений всё-таки сдали уверенно, набрав в среднем более 60 баллов. Ну, и как всегда есть школы, которые на фоне других смотрятся выше среднего, набрав более 70 баллов. Однако на фоне всего этого выделяется школа с самым слабым показателем сдачи: №55.

В продолжение ЕГЭ рассмотрим распределение среднего балла по математике (рис.6). Данный экзамен более сложный, поэтому и результаты тут получились хуже, чем в русском. Можно наблюдать опять же, что есть школы, которые очень плохо показали себя, но так же достаточно много тех, кто неплохо справился с данной задачей. Особое внимание стоит обратить на школы, балл которых менее 40, так как с такой оценкой почти нереально поступить в приличное учебное заведение. Это школы: № 692, №88, №176.

Рисунок 5

Рисунок 6

Проанализировав рисунок 7, я пришел к следующему выводу: по участию школ в международных проектах можно сказать, что половина школ в них не участвует. Вторая половина школ минимум один раз участвовала в таких проектах.

Рисунок 7

Касательно штата педагогов мы видим, что разброс достаточно большой (рис.8). Я так понимаю это больше все-таки зависит от того, сколько детей учится в данной школе. Но всё-таки самое часто встречающееся -это около 60 педагогов.

Рисунок 8

Исходя из рисунка 9, можно сделать вывод, что в большинстве школ золотых медалистов не было.

Рисунок 9

Так же большинство из представленных в районе учебных заведений относятся именно к школам. Есть лишь немного лицеев и всего пару гимназий.

Рисунок 10

По результатам анализа гистограмм и выбросов можно сказать, что наличие какой-то определённой связи между результатами измерений, выделяющихся из общей выборки наблюдается в школе № 692. Это самая молодая школа Калининского района и в ней самые худшие результаты за ЕГЭ по математике.

Так же я обнаружил, что 2 школы с постройкой ранее 1940 года под номерами 514 и 138 почти не имеют почётных работников. Это, на мой взгляд, связанно именно с тем, что, к сожалению те награжденные, что были в школе, скорее всего, ушли уже на пенсию, а новые слишком молоды и ещё не заслужили.