Диссертация (1168940), страница 34
Текст из файла (страница 34)
Если прямое измерение какого-либо критерия применить припроведении педагогического эксперимента не имеется возможным, тоисследователь может прибегнуть к косвенному измерению, при котором емунеобходимо основываться на прямые измерения других величин, связанных сглавной функциональной зависимостью. Данный вопрос очень сложен дляСм.: Маликов М.Ф. Основы метрологии / М.Ф.
Маликов // М.: Учпедгиз. 1959. /Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология / А.М. Новиков, Д.А. Новиков // М.: СИНТЕГ.2007.– С.4361189педагогики и поэтому отдельно на нем останавливаться не стоит. Необходимоотметить лишь то, что в основном он может применяться в методе наблюдениягде исследователь узнает об изучаемом объекте через других лиц.Исследователю необходимо стремится чтобы результаты измерениясмогли быть подвержены математической обработке.
Математика наукаточная, поэтому все расчеты необходимо поводить при условии соблюденияполной корректности. Так же должны быть обеспечены объективность ивалидность результатов, проведена их интерпретация, а именно объясненызафиксированные изменения, их причины, характер, значения обнаруженныхизменений как для дальнейшей стратегии и тактики обучения и воспитания,так и для обновления образовательного и воспитательного процесса в целом.Для устранения статистической неграмотности, которая повсеместноприсутствует в гуманитарных науках (педагогике, психологии, политологии ит.д.) необходимо более подробно рассмотреть применение в подсчетерезультатов методов математической статистики.Чтобы рассматривать методы математической статистики в нужномнаправлении необходимо рассмотреть основные ошибки, которые делаютэкспериментаторы при их применении.
Главная это постоянное применение«среднего балла» при использовании ранговых шкал оценок. О том, что дляпедагогики это ошибка во многих своих работах указывает А.М. Новиков. Онуказывает, что для порядковых шкал операция суммы не может бытькорректно определена1. А если сумма не может быть определена, то как можноговорить о «среднем бале»? Ведь «средний бал» получается суммированием«баллов» и затем деление «суммы» на объем.
Кроме А.М. Новикова наподобные ошибки указывали Д.А. Новиков, В.В. Новочадов, А.И. Орлов2, нок сожалению данные замечания не принесли своего плода и они укоренилисьСм.: Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях. – М.: МЗПресс, 2004.2См.: Новиков Д.А., Новочадов В.В. Статистические методы в медико-биологическомэксперименте (типовые случаи). – Волгоград: ВолГМУ, 2005. / Орлов А.И. Эконометрика.– М.: Экзамен, 2004.1190в педагогических исследованиях и фактически перешли в традицию.
Поэтомудля избегания данных ошибок и для апробации полученных данныхнеобходимо учитывать задачи ставящиеся перед экспериментом и правильновыбирать методы измерения.Спектр задач анализа данных полученных в результате экспериментаочень широк, выделим следующие общие группы этих задач:1. Наглядность отображения полученных данных можно придать припомощи шкал и графиков. Так например, шкал существует несколько видов,согласно классификации С. Стивенса, которую он привел в свое работе в 1946году,1 их может быть четыре: наименований (значению в соответствии с егосвойством приписываетсянаименование), порядковая (порезультатупозволяет определить место в совокупности, зачастую указывая просто больменьше), интервальная (имеет постоянную единицу измерения, показываяразницу в результате) и отношений (использует математические методы ипозволяет достигнуть максимально точного результата).
Для педагогикишкала отношений является весьма сложной. Но например, ее применение наначальном этапе позволяет наглядно увидеть масштабы предстоящей опытноэкспериментальной работы. Так, если в начале эксперимента, используяописательную статистику2, разделить показатели на несколько аналогичныхгрупп:-показатели разброса - показывают уровень различия данных поотношению к своему среднему значению. К ним относятся: выборочнаядисперсия, разность между минимальным и максимальным элементами(размах, интервал выборки) и др.-показатели положения - определяют положение результатовэкспериментальных данных на числовой оси.
К примеру: максимальный иСм.: On the theory of scales of measurement // Science. №103. 1946. С.677—680 /Кондаков И.М. Психология. Иллюстрированный словарь. /И.М. Кондаков // 2-е изд. доп. иперераб. СПб., 2007, С.557-558.2См.: Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовыеслучаи). М.: МЗ-Пресс, 2004. – С.38.1191минимальный элементы выборки, медиана, мода и др.;-показателиасимметрии-описываютположениемедианыотносительно среднего (величина разности их значений) и др.2.
Сравнение сходства и различия выборок экспериментальной иконтрольных групп. При данном изучении необходимо выявить являются лиразличияврезультатахитоговыхсостоянийэкспериментальнойиконтрольной групп после эксперимента достоверными. Чтобы решить даннуюзадачу выдвигаются статистические гипотезы: нулевая или достоверная.-нулевая гипотеза говорит об отсутствии различий;-достоверная гипотеза (альтернативная) говорит о значимостиполученных различий результатов.Если возникают трудности с выбором гипотез, а именно, какую гипотезуследует принять: нулевую или достоверную, применяют критерии статистики.Дляихприменениянеобходимовычислитьопределенноечисло-эмпирическое значение критерия, при этом опираться на итоги исследованийэкспериментальной и контрольной группы по известным статистическимформулам.Бывают параметрические и непараметрические критерии (формулы): 1Параметрические критерии - это статистические критерии, которыевключают в формулу расчета параметры распределения, к ним можно отнестикритерий Стьюдента, критерий Фишера и др.Непараметрические критерии - критерии, основанные на оперированиичастотами или рангами.
К ним относятся Q-критерий Розенбаума, критерийзнаков, U-критерий Вилкоксона и др.Данные формулы помогают произвести расчеты эмпирическогозначения критерия для выборок. Полученное число сравнивается скритическим значением критерия - известным эталонным числом.См.: Бондарь А.А., Коробков С.С. Основы математической обработки информации(Электронный ресурс) учебное пособие / А.А.
Бондарь, С.С. Коробков // Урал. гос. пед. унт. - Электрон. учебник. Ект.: (б.и.). 2018. - 1 электрон, опт. диск (CD-ROM).1192В большинстве случаев критические значения приводятся длянескольких уровней значимости. Уровень значимости – это вероятностьошибки, которая заключается в отказе от нулевой гипотезы, когда она верна,то есть вероятность того, что различия посчитаны существенными, а они посути случайны.1Также необходимо отметить, что данные расчеты можно провести припомощи программного продукта «Педагогическая статистика» и приотсутствии необходимых статистических или математических знанийвоспользоваться его функционалом.3. Найти факт присутствия или отсутствия зависимости междупоказателями, а также необходимо исследовать эти зависимости, для ихколичественного описания.воспользоватьсяДля решения этой задачи необходимодисперсионным,корреляционнымирегрессионныманализом2.Корреляционный анализ.
Корреляция (Correlation) – зависимость двухили более переменных. Корреляция является множественной, когдапеременных более двух3.Данный анализ проводится с целью определения присутствия илиотсутствия данной взаимосвязи, то есть зависимости между изучаемымипеременными (фактами, явлениями, процессами). Если данные зависимостиопределяются между двумя переменными величинами, при котором каждомузначению х одной переменной соответствует единственное значение у = ф(х)другой переменной.
Такая зависимость называется функциональной.Необходимо помнить, что корреляционный анализ при любом значениипоказывает только наличие или отсутствие взаимосвязи, но не раскрываеткаузальность (причинную связь) между ними. Так например, высокиеСм.: Новиков Д.А., Новочадов В.В.
Статистические методы в медико-биологическомэксперименте (типовые случаи). Волгоград: Издательство ВолГМУ, 2005. – 84 с.2См.: Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. – М.:ИНФРА-М, 1998.3См.: Новиков А.М., Новиков Д.А.
Методология. – М.: СИНТЕГ. 2007 г.– 668 с.1193результаты по каким-то учебным дисциплинам ни в коем случае не указываютна то что благодаря именно отличным оценкам будет повышен уровеньпрофессиональных знаний.Дисперсионный анализ направлен на поиск зависимости междупеременными, путем исследования значимости различия между среднимизначениями. Он работает по примерно такой схеме: когда необходимо найтизависимость между значениями зависимой и независимой переменной нужно взять все объекты, которые имеют одинаковое значение однойнезависимой переменной (например, стаж работы), то при подтверждениигипотезы (например, с ростом стажа должно возрастать мастерство) зависимаяпеременная (мастерство) для любой такой группы будет различаться слабо и,наоборот, будут сильные различия в значениях при не подтверждениигипотезы.Регрессионный анализ, в отличие от уже описанных корреляционногои дисперсионного, предназначен для выявления влияния одной илинескольких независимых переменных на зависимую переменную, а также длятого, чтобы найти тесноту связей между переменными и их зависимость.Кроме того данный анализ и правильное построении модели формулыпозволит сделать прогноз зависимых переменных.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
