
- •Курсовая работа по дисциплине: «Статистика»
- •Экономической статистики»
- •Содержание
- •1.2. Анализ основных показателей……………………………………….11
- •Раздел 5. Динамика……………………………………………............................. 28
- •Введение
- •Раздел 1. Первичный анализ
- •1.1. Анализ гистограмм
- •1.2. Анализ основных показателей
- •Раздел 2. Задачи на нормальное распределение
- •Раздел 3. Различные виды анализа
- •3.1. Кластерный анализ
- •3.2. Корреляционный анализ
- •3.3. Дисперсионный анализ
- •3.4. Регрессионный анализ
- •Раздел 4. Проверка гипотез
- •4.1.Ненаправленная гипотеза о зависимости золотой медали и даты основания школы
- •4.2.Ненаправленная гипотеза о зависимости среднего балла за егэ по математике от вида образовательного учреждения
- •4.3.Ненаправленная гипотеза о зависимости участия в международных проектах от вида образовательного учреждения
- •Раздел 5. Динамика
- •5.1 Анализ района
- •5.2. Анализ школы
- •Заключение
- •Список источников
- •Приложение 2 Первичный анализ
- •Приложение 3 Кластерный анализ
- •Приложение 4 Корреляционный анализ
4.3.Ненаправленная гипотеза о зависимости участия в международных проектах от вида образовательного учреждения
Одной из основных задач школ, является обучение иностранному языку, точным наукам, творческим специальностям и различным другим направлениям развития школьников как инструменту общения в диалоге культур со странами Европы и мира.
Эта задача решается как в ходе учебного процесса, так и в рамках программы по участию международных образовательных проектах. Поэтому я считаю, что этот фактор становится немало важным при выборе школы.
Сейчас я попробую проверить данную зависимость. Для этого сформируем гипотезы:
H0 - Участие в международных проектах не зависит от вида образовательного учреждения
H1 - Участие в международных проектах зависит от вида образовательного учреждения
Проверяем с помощью SPSS (таблица 5). В таблице первая строка - результаты расчета критерия Хи-квадрат (2.58) и вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу (0,865). Это говорит нам о том, что гипотеза H0 верна.
Таблица 5 – Результаты участия в международных проектах
|
Value |
df |
Asymp. Sig. (2-sided) |
Pearson Chi-Square |
2,528a |
6 |
,865 |
Likelihood Ratio |
3,492 |
6 |
,745 |
N of Valid Cases |
42 |
|
|
Теперь построю график, который подтверждает нашу гипотезу (рис.19). Как мы видим, международные проекты осуществляются как в школах, так и в лицеях и гимназиях.
Однако в большей степени это реализовано в лицеях, либо в обычных школах.
Рисунок 19
Раздел 5. Динамика
Одной из важнейших задач для меня является изучение изменений анализируемых показателей во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов).
Ряд динамики (или временной ряд) – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).
5.1 Анализ района
Для начала я бы хотел оценить, как вообще Калининский район смотрится на фоне других районов по сдаче ЕГЭ.
Рассчитаем наиболее удобный в данном случае показатель динами по результатам ЕГЭ за прошедшие 5 лет по каждому району: абсолютный цепной прирост.
Абсолютный цепной прирост – это разность между двумя уровнями динамического ряда, которая показывает, на сколько данный уровень ряда больше или меньше предыдущего периода (10):
(10)
Как мы видим из таблицы 6, динамика роста наблюдается во всех районах Санкт-Петербурга.
Таблица 6 –Абсолютный цепной прирост
Район |
Адмиралтейский |
Василеостровский |
Выборгский |
Калининский |
Кировский |
Колпинский |
Красногвардейский |
Красносельский |
Кронштадтский |
Курортный |
Московский |
Невский |
Петроградский |
Петродворцовый |
Приморский |
Пушкинский |
Фрунзенский |
Центральный |
2009 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
2010 |
2,9 |
1,1 |
2,2 |
0,2 |
1,9 |
0,8 |
-1,2 |
2,9 |
0,6 |
1,3 |
3,5 |
2,3 |
1,5 |
2,4 |
2,2 |
4,7 |
2,6 |
1,3 |
2011 |
2,3 |
3,8 |
4,2 |
5,1 |
4,4 |
2,4 |
3,9 |
3,7 |
2,9 |
5 |
4,3 |
3,2 |
3,3 |
4,5 |
4,1 |
3,7 |
2,4 |
4 |
2012 |
1,9 |
-0,2 |
-0,2 |
0,4 |
-0,3 |
1 |
2,7 |
-0,5 |
1,4 |
-0,8 |
-0,6 |
0,6 |
3,1 |
-0,8 |
0,7 |
0,4 |
1,5 |
0,3 |
2013 |
2,3 |
2,5 |
1,9 |
2,2 |
2,2 |
2,5 |
2,4 |
2,1 |
2,3 |
1 |
2,3 |
3 |
2,7 |
3,8 |
2,4 |
1,1 |
2,5 |
3,1 |
Калининский район в 2009 начинал как один из лидеров по статистике сдачи ЕГЭ деля это место с центральным районом. В 2010 остальные районы сильно подтянулись, а вот Калининский почти не изменился, поэтому динамика его роста на фоне других почти не заметна. В 2011 опять произошёл резкий скачёк и Калининский район опять вырвался в перёд. Это подтверждается самым большим цепным показателем.
В 2012 году в большинстве районов, в том числе и Калининском произошёл спад. Я это связываю с теми нововведениями, которые были введены в этом году: изменились форматы заданий, добавились новые задания, была увеличена сложность. И многие школы при подготовке видимо просто это не учли.
В 2013 году все районы опять же все районы показали рост в том числе и исследуемый.
Можно сделать небольшой вывод о том, что Калининский район как начинал в лидерах, так и по сей день в них остаётся. Статистика показывает, что даже, несмотря на спад 2011, район отличается стабильностью: не было ни одного года с момента начала сдачи ЕГЭ, когда бы не наблюдалось прогресса. Однако так же стоит обратить внимание, что есть районы, которые были готовы к 2011 году и уделили этому внимание и показатели прироста у них выше.
Д
ля
подтверждения я рассчитаю ещё средний
абсолютный прирост (11), показывающий на
сколько в среднем за каждый год наших
наблюдений рос результат ЕГЭ (таблица
7):
(11)
Таблица 7 - Средний абсолютный прирост
Район |
Адмиралтейский |
Василеостровский |
Выборгский |
Калининский |
Кировский |
Колпинский |
Красногвардейский |
Красносельский |
Кронштадтский |
Курортный |
Московский |
Невский |
Петроградский |
Петродворцовый |
Приморский |
Пушкинский |
Фрунзенский |
Центральный |
|
2,35 |
1,8 |
2,03 |
1,98 |
2,05 |
1,68 |
1,95 |
2,05 |
1,8 |
1,63 |
2,38 |
2,28 |
2,65 |
2,48 |
2,35 |
2,48 |
2,25 |
2,18 |