Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Тверской государственный университет»

Кафедра математики с методикой начального обучения

Основы статистических вычислений в среде Excel

Методическая разработка для студентов I-II курсов

Института педагогического образования

Тверь, 2015

Составитель: кандидат физико-математических наук, доцент А.А. Серов.

Второе издание, исправленное и дополненное.

Предлагаемое руководство соответствует содержанию учебной работы по следующим дисциплинам бакалавриата:

«Математика» для студентов 1 курса очной и заочной форм обучения Института педагогического образования специальности «Дошкольная педагогика и психология»;

« Основы математической обработки информации» для студентов 1-2 курсов очной и заочной форм обучения Института педагогического образования специальностей «Педагогика и методика начального образования», «Музыкальное образование»;

« Математика и информатика» для студентов 1 курса заочной формы обучения Института педагогического образования специальности «Логопедия».

Данные методические рекомендации целесообразно использовать при изучении следующих дисциплин магистратуры ИПО:

« Научные исследования в профессиональной деятельности специалиста психолого-педагогической направленности» специальности « Психолого-педагогическое образование»;

"Математические методы в психолого-педагогических исследованиях" специальности «Педагогическое образование» по программе "Управление качеством образования ".

Методы обработки статистических данных в Excel, содержащиеся в работе могут найти широкое применение для анализа экспериментальных данных в дипломных и курсовых работах, в магистерских диссертациях.

Печатается по решению кафедры математики с методикой начального обучения ИПО (Протокол № 1 от 07.09.2015 г.).

Содержание

§1. Установка надстройки Пакет анализа…………………………..…….5

§2. Установка настройки Создать диаграмму…………………………...8

§3. Применение процедуры Описательная статистика………………..10

§4. Применение процедуры Корреляция………………………………..14

§5. Регрессионный анализ в Excel……………………………………….17

§6. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции Пирсона……………………………………………………...24

§7. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух независимых нормальных величин ( F-критерий). Процедура Двухвыборочный F-тест для дисперсии……………………………………………………………..27

§8. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий (средних значений) двух независимых нормальных величин с равными неизвестными дисперсиями. Процедура Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями…………………….…………………….…30

§9. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий (средних значений) двух независимых нормальных величин с различными неизвестными дисперсиями. Процедура Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями……..………………………………………...34

§10. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий (средних значений) двух коррелированных нормальных величин с неизвестными дисперсиями. Процедура Парный двухвыборочный t-тест для средних……………………………………………………….…37

§11.Однофакторный дисперсионный анализ……………….…..……...43

Табличный процессор Excel, являясь составной частью интегрального программного комплекса Microsoft Office, работающего на платформе Windows, предоставляет достаточно широкие возможности для обработки экспериментальных статистических данных. При этом применяются как численные, так и графические методы статистического анализа данных. Выполняя обработку данных на рабочих листах этого табличного процессора, можно видеть все его этапы, что делает анализ данных достаточно наглядным и понятным.

Основные достоинства табличного процессора Excel для обработки экспериментальных статистических данных:

- относительная простота освоения,

- наличие справки Microsoft Excel (клавиша F1),

- большое число встроенных статистических функций,

- наличие надстройки Пакет анализа, содержащей специальные статистические процедуры обработки данных с удобным и простым интерфейсом,

- наличие настройки Создать диаграмму, позволяющей выполнять - графический анализ числовых данных и полученных результатов обработки,

- достаточно хорошая совместимость с пакетами прикладных программ: SPSS, Deductor, Gretl и др.

Данные методические рекомендации предполагают, что студент знаком с основами теории вероятностей и математической статистики в пределах учебной программы. При необходимости можно обратиться к соответствующей литературе. Примеры, приведенные в данной работе, соответствуют профессиональному профилю подготовки бакалавров и имеют психолого-педагогическую направленность.