- •Учреждение Образования
- •Перечень условных обозначений
- •Введение
- •Общая характеристика работы
- •Глава 1. Анализ научно-методической литературы
- •1.1 Этиология, патогенез, клинические проявления умственной отсталости
- •Этиология и патогенез
- •1.2 Особенности развития физических качеств и мелкой моторики у детей с умственной отсталостью
- •1.3 Механизм лечебного воздействия средств афк в развитии мелкой моторики у детей с умственной отсталостью
- •Глава 2. Методы и организация исследования
- •2.1 Методы исследования
- •2.1.1 Анализ научно-методической литературы
- •2.1.2 Анализ медицинских карт
- •2.1.3 Педагогический эксперимент
- •2.1.4 Контрольно-педагогические испытания (тестирование)
- •2.1.5 Методы математической статистики
- •2.2 Организация исследования
- •2.3 Специальные средства развития мелкой моторики
- •2.3.1 Занятия адаптивной физической культурой
- •2.3.2 Специальные подвижные игры
- •2.3.3 Специальные развивающие игры
- •2.3.4 Пальчиковая гимнастика
- •Глава 3. Результаты исследования и их обсуждения
- •3.1 Сравнительная характеристика развития мелкой моторики у обследуемых детей
- •3.2 Влияние разработанной коррекционно-развивающей программы на развитие мелкой моторики у детей экспериментальной группы
- •3.3 Сравнительный анализ изменений мелкой моторики у детей контрольной группы, занимавшихся по стандартной методике
- •3.4 Сравнительный анализ эффективности коррекционно-развивающей программы и базовой программы дома-интерната на развитие мелкой моторики у детей с нарушением интеллекта
- •3.5 Графическая характеристика эффективности разработанной коррекционно-развивающей программы на развитие мелкой моторики
- •3.6 Коррекционно-развивающая программа
- •Заключение
- •Список литературных источников
- •Приложение
2.1.5 Методы математической статистики
Результаты исследования обрабатывались с помощью методов математической статистики, широко применяемых в педагогике, физиологии, биологии и медицине для проверки и обоснования выдвинутых гипотез.
Среднее арифметическое (xср.) определяется как сумма всех значений измеренного признака, деленная на количество суммированных значений:
n n
xср. = 1/n*∑ xi, где x = 1/n*∑ xi =x1+x2+x3+…хn, (1)
i=1 i=1
где n – количество испытуемых.
2. Среднеквадратическое отклонение (стандартное отклонение), характеризует рассеивание, разбросанность рассматриваемой совокупности:
σ = √σ2 == √ ∑(xi-x)2/n-1 , (2)
где σ – среднеквадратическое отклонение
n – количество испытуемых.
3. Стандартная ошибка среднего арифметического (Sx), характеризует разброс средних арифметических значений выборок относительно среднего генерального совокупностей. Чем ниже Sx, тем выше точность:
Sx = σ/√n, (3)
где Sx – стандартная ошибка среднего арифметического;
σ – среднеквадратическое отклонение;
n – количество испытуемых.
4. Проверка статистической достоверности осуществляется с помощью выдвижения статистической гипотезы. Так выдвигаются две гипотезы, противоречащих друг другу. Одна из низ называется нулевая гипотеза – Н0, другая альтернативная (конкурирующая) – Н1, противоречащая первой. Для проверки выдвинутых гипотез применяют статистические критерии (К). Значение критерия, вычисленное по данным выборки, называют наблюдаемым значением (tнабл.). Найденное значение критерия сравнивается с критическим (граничащим) значением критерия, взятым из таблиц (tкрит.). Результаты сравнивают и делают вывод в пользу одной из гипотез. Совокупность значений критерия, при которых отвергают нулевую гипотезу, называют критической областью. Совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу принимают, называют областью принятия гипотезы.
Область принятия гипотезы |
Критическая область |
К |
Н0 Ккрит. Н1 |
Рисунок 2.1 – Область значений критерия
Таким образом, если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области, нулевую гипотезу отвергают и принимают конкурирующую; если еж оно принадлежит области принятия гипотезы – нулевую гипотезу принимают и отвергают конкурирующую.
Не маловажен здесь и уровень значимости (Р) – вероятность попадания критерия в критическую область, если принимается нулевая гипотеза. Она служит для определения по таблице критических значений критерия, образующих критическую область. Уровень значимости выбирается исследователем. Часто Р = 0,05, это значит, что вероятность ошибочно принять гипотезу Н1 при справедливости гипотезы Н0 равна 5%.
В нашем случае сравнение характеристик будет по критерию Стьюдента для малых независимых выборок:
tнабл.= d √n /σ , (4)
d=∑di/n, di =xi-y I,
где di – разность между результатами первого и второго исследования
для каждого испытуемого;
xi – результат первого исследования;
yi – результат второго исследования;
σ – среднеквадратическое отклонение;
n – количество выборки
tкрит. = 2,37 при уровне значимости (Р) = 0,05
Таким образом,
Н0 – tнабл. ≥ tкрит
Н1 – tнабл. < tкрит.
5. Для оценки прироста результатов в процентном соотношении использовалась формула:
∆ (%) = полученный результат – исходный результат * 100% (5)