Стратегія повторного дослідження

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 10Следующая ⇒

Ця стратегія - одна із найбільш ефективних для виконання курсових робіт. Адже, головне тут - навчитися основам наукової роботи, а науковий результат стоїть на другому місці. Реалізація стратегії повторного дослідження має такі етапи:

1. Всебічно вивчаються попередні дослідження з обраної проблеми, що були зроблені іншими авторами.

2. Планується і проводиться експеримент, де з максимальною точністю відтворються умови і методичне забезпечення, які використовувалися іншими дослідниками.

3. Аналізуються і пояснюються розбіжності в одержаних даних.

Розбіжності в результатах можуть пояснюватися різними причинами. Найважливіша з них - це зміна соціокультурної ситуації, в якій проводився експеримент. Так, наприклад, слід чекати відмінностей у цінностях та ідеалах сучасних старшокласників і старшокласників 70-80-х років. Але можуть бути й інші причини. Якщо ви ретельніше підійдете до організації та проведення дослідження, то відмінності можна віднести на рахунок чистоти експерименту.

Для порівняння результатів дослідження застосовується, в основному, якісний аналіз, але в окремих випадках доцільно застосовувати і методи математичної статистики. Детальніше вони описуються при характеристиці інших стратегій.

Стратегія зіставлення

Один із шляхів наукового пізнання - це зіставлення й аналіз уже відомих результатів із щойно одержаними. Зіставлення дає можливість відшукати механізми виникнення того чи іншого явища, віднайти його місце в структурі інших психічних явищ, встановити причини та умови його розвитку, намітити шляхи його формування.

Ось деякі прийоми реалізації цієї стратегії:

1. Зіставлення характеристик одного й того ж явища для різних вікових періодів. Декілька зрізів дають можливість показати розвиток того чи іншого психологічного показника, показати латентні періоди та періоди кризи.

2. Зіставлення результатів однакових за віком груп, але відмінних за іншим критерієм (заміжніх та незаміжніх жінок 30-річного віку; високостатусних і низькостатусних працівників). Якщо виявиться значимий зв'язок між показниками, які досліджуються (наприклад, навичками спілкування), і такими соціально значимими факторами, як шлюб чи соціальний статус, то це відкриє перспективи подальших прикладних досліджень. Наприклад, коли в даному випадку застосувати тренінг спілкування, то можливо це приведе до зміцнення шлюбу або підвищення соціального статусу.

3. Зіставлення результатів, що одержані різними методами. Наприклад, можна дослідити особливості акцентуацій характеру підлітків, використовуючи опитувальники Шмишека чи А. Личко, а також метод експертних оцінок. Зіставляючи дані, одержані за допомогою опитувальників, з даними експертів, можна зробити висновок про надійність або валідність опитувальників для даної вікової групи.

Для стратегії зіставлення необхідне застосування математико-статистичних методів. У дослідженнях, що виконані в рамках цієї стратегії, часто застосовуютькореляційний аналіз. Суть його полягає в тому, щоб виявити, чи існує зв'язок між двома рядами даних. Найчастіше застосовується ранговий кореляційний аналіз за методом Спірмена та лінійна кореляція за Пірсоном. Це найпростіші методи, які дозволяють будувати математичну модель взаємозв’язку різних психічних явищ. Розглянемо деякі задачі, які вимагають застосування цих методів.

Приклад 1.

В результаті дослідження у 5 класі однієї із шкіл, ви одержали показники швидкості читання кожного учня. Вас цікавить, чи існує зв'язок між швидкістю читання і успішністю учнів. На око цього зв'язку не видно. Для того, щоб встановити, чи він існує, обчислюється коефіцієнт кореляції. У даному випадку доцільніше використати коефіцієнт рангової кореляції Спірмена. Його рекомендують застосовувати у випадках, коли вибірка невелика.

Процедура обчислення:

• Дані групуються в таблиці, які в курсовій роботі слід приводити у додатках.

• Знаходиться рангове місце кожного показника ряду х (Rх) « ряду у (Rу).

• Знаходиться різниця рангівd.

• Різниця ранивd підноситься до квадрату (d²).

• Знаходиться åd² У даному випадку åd² =54.

• Обчислюється коефіцієнт рангової кореляції за формулою Спірмена

Таблиця 1

№	Показники швидкості читання	Показники успішності	Ранг х	Ранг у	Різниця рангів d	d²
	х	У	Rх	Rу	d = Rх-Rу
1	90	3,5	4	7,5	-3,5	12,25
2	70	3,8	8	6	2	4
3	50	3,5	11	7,5	3,5	12,25
4	85	4,0	5	4	1	1
5	80	4,5	6	2,5	3,5	12,25
6	75	3,3	7	9	-2	4
7	60	3,2	10	10	0	0
8	62	3,0	9	11	-2	4
9	100	4,5	2	2,5	-0,5	0,25
10	98	3,9	3	5	-2	4
11	110	5,0	1	І	0	0

У даному випадку р = 0,75 Це означає, що існує тісний зв'язок між швидкістю читання і успішністю, що дає нам підстави для висновку, що, можливо, коли ми підвищимо швидкість читання за допомогою спеціально розроблених вправ, то це буде сприяти підвищенню успішності в цілому. Як для навчальної роботи, якою є курсова робота, такий висновок годиться, але для справжньої наукової роботи - цей висновок - лише проміжне положення, яке потребує доведення, наприклад, з допомогою формуючого експерименту.

Коефіцієнт кореляції знаходиться в межах від -1 до +1. Чим більше коефіцієнт кореляції наближається до +1 чи -1, тим істотніший зв'язок. І навпаки, чим більше значення коефіцієнта кореляції наближається до 0, тим слабший зв'язок, або його взагалі не існує. Слід також пам'ятати, що коли коефіцієнт кореляції має позитивне значення, то зв'язок є прямим. Наприклад, чим вища швидкість читання, тим краща успішність. Якщо коефіцієнт кореляції має від'ємний знак, то зв'язок обернений. Наприклад, чим більший вік людини, тим менший обсяг механічної пам’яті.

У дипломній роботі також необхідно показати статистичну достовірність виявленого вами зв'язку, адже він може бути і випадковим. Для цього користуються спеціальними таблицями. Приведемо одну з них у скороченому вигляді. Вона дає підтвердження достовірності отриманих даних із ймовірністю похибки 5% і 1%, що цілком достатньо для психологічних досліджень.

Таблиця 2 Критичні значення р (для рівнів значимості 0,05 та 0,01)

№	0,05	0,01	№	0,05	0,01
5	0,900	1,000	16	0,425	0,601
6	0,829	0,943	18	0,399	0,564
7	0,714	0,893	20	0,377	0,534
8	0,643	0,833	22	0,З59	0,508
9	0,600	0,783	24	0,343	0,485
10	0,564	0,746	26	0,329	0,465
12	0,506	0,712	28	0,317	0,448
14	0,456	0,645	30	0,306	0,432

Приклад 2

З метою визначення зв'язку між швидкістю читання та кількістю помилок, які допускають учні в процесі читання. Після проведення дослідження ви одержали два ряди даних. Обчислимо коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона для того, щоб встановити характер зв'язку між ними.

Процедура обчислення.

• Дані групуються у таблиці (див. таблицю 3).

• Знаходиться сума показників першого ряду (åх) і другого ряду (åу).

• Знаходиться добуток показників першого і другого ряду для кожного учня (ху) та сума добутків (åху).

• Підноситься до квадрату кожен показник першого (åх²) та другого ряду (åу²). Знаходиться сума квадратів показників першого (х²) та другого ряду (у²).

• Обчислюється коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона за формулою.

Таблиця З

№ Показники швидкості читання Кількість помилок Ху X² У²

Х У

1 90 1 90 8100 1

2 70 9 630 4900 81

3 50 10 500 2500 100

4 85 4 340 7225 16

5 80 3 240 6400 9

6 75 4 300 5625 16

7 60 8 480 3600 64

8 62 9 558 3844 81

9 100 1 100 10000 1

10 98 2 196 9604 4

11 110 4 440 12100 16

å х=880 å у=55 å ху = 3874 å х² = 73898 å у² = 389

Для оцінки значимостіr xу користуються таблицею критичних значень r xу. Якщо одержаний показникr xу > r табл. на одному з рівнів значимості, то він є статистичне достовірним. У нашому випадку r xу = -0,83, що більше (по модулю) за табличний показник - r табл. 0,01 = 0,74 Отже, зв'язок між показниками є значимим при (р<0,01). Зверніть увагу, що коефіцієнт є від'ємним, що дає підстави для такого висновку: існує тісний обернений зв’язок між швидкістю читання та кількістю помилок, які при цьому допускаються учнями - учні, що читають швидше допускають менше помилок, і навпаки, учні, які читають повільно, допускають більше помилок.

Таблиця 4

Критичні значення r _x_у (для рівнів значимості 0,05 та 0,01)

№ 0,05 0,01 № 0,05 0,01 № 0,05 0,01

10 0,63 0,77 21 0,43 0,55 32 0,35 0,45

11 0,60 0,74 22 0,42 0,54 33 0,34 0,44

12 0,58 0,71 23 0,41 0,53 34 0,34 0,44

13 0,55 0,68 24 0,40 0,52 35 0,33 0,43

14 0,53 0,66 25 0,40 0,51 36 0,33 0,42

15 0,51 0,64 26 0,39 0,50 37 0,32 0,42

16 0,50 0,62 27 0,38 0,49 38 0,32 0,41

17 0,48 0,61 28 0,37 0,48 39 0,31 0,41

18 0,47 0,59 29 0,37 0,47 40 0,31 0,40

19 0,46 0,58 30 0,36 0,46 41 0,31 0,40

20 0,44 0,56 31 0,36 0,46 42 0,30 0,39

Формуюча стратегія

В основі цієї стратегії лежить формуючий експеримент, суть якого полягає в тому, що ті чи інші психічні якості не лише досліджуються, але й формуються в процесі цього дослідження. Справді, логічним виглядає, коли ми не просто досліджуємо пам’ять, а й розвиваємо її, не просто виявляємо акцентуації характеру, а й формуємо характер у потрібних напрямках. Такий підхід дуже складний, він потребує глибокого знання механізмів явища, яке досліджується, належної методичної підготовки. Застосовуючи цю стратегію, слід ставити перед собою реальні цілі, оскільки дуже непросто формувати психічні явища, особливо в рамках курсової роботи. Коли формуюча стратегія застосовується щодо окремих вузьких характеристик психічного, вона цілком виправдана.

Формуюча стратегія складається з ряду етапів:

1. Побудова теоретичної моделі досліджуваного явища і планування експерименту. На цьому етапі всесторонньо досліджується явище, його зв'язок із іншими психічними процесами. Обґрунтовується, як саме зміна тих чи інших складових цього явища чи умов, в яких воно існує, може вплинути на його розвиток.

2. Констатуючий зріз. Вивчення наявних характеристик предмету дослідження за допомогою певної методики.

3. Формуючий експеримент. Зміни в навчально-виховному процесі (наприклад, в методах викладання чи застосування спеціальних методів таких, як психотренінг), які мають привести до розвитку досліджуваного явища в потрібному напрямку.

4. Контрольний зріз. Повторне дослідження з метою виявлення змін, які відбулися під впливом формуючого експерименту тією ж методикою.

5. Зіставлення з результатами контрольної групи. При дослідженні якогось досить складного психічного феномену на його формування потрібен деякий час. І, коли контрольний зріз покаже відмінності у порівнянні з констатуючим, то неясно чи ці відмінності викликані формуючим експериментом, чи є просто результатом вікового розвитку, впливу інших соціально-психологічних факторів. Тому поряд з експериментальною групою вибирається контрольна група, в якій одночасно з дослідженням в експериментальній, проводяться і констатуючий і контрольний зрізи. Отже результати сформованості певних якостей порівнюються не лише з попередніми в експериментальній групі, але й з результатами контрольної групи. Для порівняння цих результатів в окремих випадках можливе застосування кореляційних методів, але в більшості випадків слід застосовувати методи порівняння середніх величин та методи перевірки гіпотез. Серед перших найчастіше використовують критерій Стьюдента, серед других - коефіцієнт Манна-Уітні та критерій знаків.

Коли необхідно зробити статистично обгрунтовані висновки про те, що після формування певні показники, наприклад, швидкість читання, покращилися, то для цього не досить порівняти середні арифметичні. Наприклад, до формуючого експерименту середня швидкість читання учнів 5 класу була х=80 слів на хвилину, а після формування - х=100. Ніби все ясно, діти стали читати швидше і формуючий експеримент удався, можна наполягати на його широкому впровадженні. Або в ході дослідження виявилося, що середня швидкість читання зменшилася з х=80 до х=79, тобто дослідницькі зусилля не просто пропали марно - вони призвели до негативного результату. Чи так це? Застосування статистичних критеріїв дозволяє перевірити безсумнівні на перший погляд гіпотези. Вони називаються методами перевірки гіпотез. Розглянемо три з них:

· критерій знаків;

· U-критерій Манна-Уітні;

· t-критерій Стьюдента

У формуючому експерименті критерій знаків застосовується для обгрунтування статистичної достовірності зроблених висновків. Але слід пам'ятати, що цей критерій застосовується лише длязалежних вибірок, коли результати кількох вимірювань зв'язані, залежать одне від одного.

Класичним випадком залежної вибірки є ваш формуючий експеримент, адже його показники (швидкість читання) двічі вимірюються в одних і тих же учнів, і показники, які ми одержуємо після формуючого експерименту залежать від того, як кожен з цих учнів читав до експерименту.

Проаналізуємо наші приклади з використанням критерію знаків і покажемо, що простого порівняння середніх арифметичних ще не досить для обгрунтування висновків.

Приклад. До експерименту середня швидкість читання учнів становила 80 слів за хвилину (X = 80), а після експерименту - 100 (X = 100). Ми застосуємо критерій знаків, де враховуються показники кожного учня.

Якщо до і після експерименту показники залишилися однаковими, то у графі «Знак зміни результату» ставиться знак =. Якщо швидкість читання після формуючого експерименту зросла, то ставиться знак «+», якщо зменшилася -знак «-».

Таблиця 5

Учні 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Х

Швидкість читання до формую-чого експерименту 90 70 50 85 80 75 60 62 100 98 110 88

Швидкість читання після формуючого експерименту 90 160 95 80 75 70 125 110 95 90 110 100

Знак зміни результату = + + - - - + + - - =

Тепер висновок про те, що наш експеримент вдалий не виглядає таким однозначним. Справді, коли подивитися на таблицю, то видно, що швидкість читання зросла лише в чотирьох учнів, у п’яти - знизилася, а в двох -залишилася на тому ж рівні.

Отже, виходячи з одержаних даних, можна сформулювати дві гіпотези:

1. Н_о - відмінності між результатами до і після експерименту є випадковими, а розроблену методику не можна вважати ефективною.

2. Н₁ - відмінності між результатами до і після експерименту не є випадковими і свідчать про ефективність розробленої методики.

Для перевірки висунутих гіпотез звернемося до даних таблиці.

• Знайдемо обсяг нової вибірки, в яку входитимуть лише учні, в котрих відбулися зміни в швидкості читання n = 11-2=9

• Тепер знаходимо суму тих знаків, які частіше зустрічаються. Позначимо її як Кmах. У нашому випадку знак (+) зустрічається чотири рази, знак (-) -п’ять разів. Отже, Кmах=5.

• По таблиці 5 знаходимо граничне значення критерію знаків для вибірки n=9. приКmах = 5.

• Якщо Кmах> Ктабл, то гіпотеза Н_оне підтвердилась і приймається гіпотеза Н₁, якщо Кmах< Ктабл, то гіпотеза Н_о підтвердилась, а Н₁ - ні.

У нашому випадкуКтабл = 8,а отже,Кmах < Ктабл (5 < 8),тому приймаєтьсягіпотеза Но - відмінності між результатами до і після експерименту є випадковими, а розроблену методику не можна вважати ефективною.

Таблиця 6

Граничні значення критерію знаків (95% рівень достовірності) р = 0,05

№ К № К № К

6 6 16 13 26 19

7 7 17 13 27 20

8 8 18 14 28 20

9 8 19 15 29 21

10 9 20 15 30 21

11 10 21 16 31 22

12 10 22 17 32 23

13 11 23 17 33 23

14 12 24 18 34 24

15 12 25 18 35 24

Наведений приклад показує, як можна неефективні формуючі засоби помилково прийняти за ефективні.

Цим можна було б і обмежитися, але, можливо, швидкість читання зросла не завдяки цілеспрямованим зусиллям дослідника, а з інших причин. Наприклад, при вимірюванні швидкості читання відразу ж після літніх канікул вона, виявилась дещо нижчою, ніж звичайно. А через тиждень-два діти повністю включилися в навчання і швидкість читання зросла не лише в класі, який ви досліджували, а й в інших класах. Для того, щоб виключити вплив подібних випадковостей на чистоту формуючого експерименту, бажано матиконтрольну групу. У цьому випадку і констатуючий, і контрольний зрізи проводяться одночасно в експериментальній і контрольній групах.

Наприклад, констатуючий експеримент показав, що в експериментальній і контрольній групах середня швидкість читання приблизно однакова: X = 80, х = 82. А після формуючого експерименту виявилося, що швидкість читання в експериментальній групі значно зросла (х = 100), а в контрольній групі залишилася приблизно на тому ж рівні (х = 85). Але на основі простого порівняння середніх величин робити висновки не доцільно. Необхідно перевірити їх статистичну достовірність. У даному випадку не можливо використати критерій знаків, оскільки порівнюються незалежні вибірки, коли результати однієї ніяк не впливають і не зв'язані з результатами, які одержуємо на іншій вибірці. Мало того, ці вибірки можуть відрізнятися і за обсягом (наприклад, в експериментальній групі 11 учнів, а в контрольній - 15).

У такому випадку використовують U-критерій Манна-Уітні або t-критерій Стьюдента. У статистиці є досить строгі обгрунтування того, де слід використовувати U-критерій, а де t-критерій, але в даній брошурі вони не можуть бути повністю розкритими. Слід пам’ятати, що:

· U-критерій Манна-Уітні доцільно застосовувати, коли статистичний розподіл даних не відповідає критерію нормального розподілу, а це досить часто буває при курсових дослідженнях, коли вибірка нечисленна - 5-20 осіб.

· t-критерій Стьюдента більш точний при нормальному розподілі, однією з умов якого є більша чисельність вибірки (n>20).

Приклад. Продемонструємо як з допомогою U-критерію Манна-Уітні можна обгрунтувати вибір контрольної групи для формуючого експерименту.Нехай середнє арифметичне показників швидкості читання у групі, яку ми обрали для експерименту, дорівнює 80 слів за хвилину ( X.експ =80). А у групі, яку ми хочемо обрати як контрольну, - 82 (X.контр=82). При цьому кількість дітей в експериментальній групі - 11 ( n.експ=11, а в контрольній - 15 (n.контр =15).

Якщо виходити з середніх показників, то можна припустити, що в обох групах швидкість читання приблизно однакова. Для того, щоб перевірити це припущення,висунемо дві гіпотези:

1. Н_о - відмінності між Х.експ та Х.контр випадкові (або їх взагалі не існує). Отже, наші групи подібні, і можна взяти вибрану групу як контрольну.

2. Н₁ - відмінності між Х.експ та Х.контр достовірні, значимі. Вони можуть бути викликані великим розмахом значень індивідуальних показників. Процедура перевірки висунутих гіпотез така:

· Дані обох груп слід об'єднати в таблиці, розташувавши їх в порядку зменшення показників. Дані експериментальної групи позначаються літерою Е, а дані контрольної групи - К.

· Кожному значенню отриманого ряду присвоюється ранг (порядковий номер). Якщо в ряду є декілька однакових числових значень, то їм присвоюється середнє значення тих рангів, які б були присвоєні кожному з них в тому випадку, коли б значення відрізнялися.

· Знаходимо суму рангів (R) окремо для експериментальної і контрольної груп.

Таблиця 7.

№ Група Швидкість читання Ранг № Група Швидкість читання Ранг

1. Е 50 1 14. К 83 14

2. К 53 2 15. К 83 14

3. Е 60 3 16. Е 85 16

4. Е 62 4 17. К 86 17

5. К 65 5 18. К 90 18,5

6. К 68 6 19. Е 90 18,5

7. Е 70 7,5 20. К 92 20

8. К 70 7,5 21. К 94 21

9. К 75 9,5 22. Е 98 22

10. Е 75 9,5 23. Е 100 23

11. К 78 11 24. К 104 24

12. Е 80 12 25. К 106 25

13. К 83 14 26. Е 110 26

R.експ= 1+3+4+7,5+9,5+12+16+18,5+22+23+26 = 142,5

R.контр =2+5+6+7,5+9,5+11+14+14+14+17+18,5+20+21+24+25 =208,5

• Обчислюємо значення U-критерію за формулою:

U=11х15+[(11х(11+1)):2]-142,5=88,5

• За таблицею 8 знайдемо граничні значення U-критерію для n.експ =11 і n.контр =15. Їх два Umin= 44 і Umax = 121.

Якщо U > Umin або U < Umax , то приймається гіпотеза Н_о.

Якщо U < Umin абоU > Umax, то приймається гіпотеза Н₁.

У нашому випадку 44 < 88,5 < 121, тому приймається гіпотеза Н_о.Отже, відмінності між нашими групами незначні, тому вибрану групу можна взяти як контрольну.

Таблиця 8. Граничні значення U-критерію (95% рівень значимості) р = 0,05

N 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

10 23 77 26 84 29 91 33 97 36 104 39 111 42 118 45 125 48 132 52 138 55 145

11 26 84 30 91 33 99 37 106 40 114 44 121 47 129 51 134 55 143 58 151 62 158

12 29 91 33 99 37 107 41 115 45 123 49 131 53 139 57 147 61 155 65 163 69 171

13 33 97 37 106 41 115 45 124 50 132 54 141 59 149 63 158 67 167 72 175 76 184

14 І 36 104 40 114 45 123 50 132 55 141 59 151 64 160 67 171 74 178 78 188 83 197

15 39 111 44 121 49 131 54 141 59 151 64 161 70 170 75 180 80 190 85 200 90 210

16 42 118 47 129 53 139 59 149 64 160 70 170 75 181 81 191 86 202 92 212 98 222

17 45 125 51 136 57 147 63 158 67 171 75 180 81 191 87 202 93 213 99 224 105 235

18 48 132 55 143 61 155 67 167 74 178 80 190 86 202 93 213 99 225 106 236 112 248

19 52 138 58 151 65 163 72 175 78 188 85 200 92 212 99 224 106 236 113 248 119 261

20 55 145 62 і58 69 171 76 184 83 197 90 210 98 222 105 235 112 248 119 261 127 273

Після проведення формуючого експерименту також виникає потреба порівняти середні показники швидкості читання в експериментальній та контрольній групах. Можна знову скористатися U-критерієм Манна-Уітні. Але можливо чисельність вибірки у вас буде значно більшою. Тоді краще скористатися t-критерієм Стьюдента як для обгрунтування вибору контрольної групи, так і для перевірки відмінностей між середніми показниками після формуючого експерименту.

Приклад. Застосування t-критерію Стьюдента.

Після формуючого експерименту швидкість читання в експериментальній групі зросла до 100 слів за хвилину (Х.експ=100), а в контрольнім до 85 (Х.контр=85).

Якщо виходити з середніх показників, то можна припустити, що швидкість читання в експериментальній групі зросла не випадково, а завдяки формуючому експерименту. Для того щоб перевірити це припущення, висунемо дві гіпотези:

1. Н_о - відмінності між Х.експ та Х.контр випадкові. Отже, формуючий експеримент не вдався.

2. Н₁ - відмінності між Х.експ та Х.контр достовірні, значимі. Отже швидкість читання в експериментальній групі зросла завдяки формуючому експерименту.

Процедура перевірки висунутих гіпотез така:

· Дані щодо швидкості читання кожного учня в експериментальній і контрольній групах заносимо в таблицю (див. табл. 9).

· Знаходимо середнє арифметичне швидкості читання для експериментальної і контрольної груп.

· Знаходимо відхилення кожного показника від середнього арифметичного

(Х -х_і) і квадрат відхилення (Х-х_і)² для обох груп.

· Знаходимо суму квадратів відхилень для експериментальної і контрольної груп å(Х-х_і) ².

· Знаходимо дисперсію для експериментальної і контрольної груп за формулою:

У нашому випадку для експериментальної групи s = 205, для контрольної -s = 203,29

Таблиця 9

Експериментальна група

Контрольна група

Учні №

п/п
Швидкість читання (Хексп-Хі) (Хексп-Хі)² Учні № п/п Швидкість читання (Хконтр-Хі) (Хексп-Хі)²

1.
115 -15 225 1. 58 27 729

2.
130 -30 900 2. 66 19 361

3.
95 5 25 3. 67 18 324

4.
85 15 225 4. 10 100

5.
80 20 400 5 . 80 5 25

6.
95
5 25 6. 86 -1 1

7.
100
0 0 7 . 88 -3 9

8.
105
-5 25 8. 85 0 0

9.
95 5 25 9. 84 1 1

10.
90 10 100 10. 89 -4 16

11.
110 -10 100 11. 90 -5 25

12. 95 -10 100

13. 98 -13 169

14. 104 -19 361

15. 110 -25 625

Хексп = 100

å(Хексп-Хі)²=2050

Хконтр=85

å(Хконтр-Хі)² =28486

· Знаходимо середнє квадратичне відхилення (стандартне відхилення), яке позначається літерою s і обчислюється як корінь квадратний із дисперсії. У нашому випадку для експериментальної групи s = 14,32, для контрольної - s = 14,26.

· Знаходимо величини середніх помилокза формулою: т = s:Öп.

Для експериментальної групит =4,31, для контрольної - т = 3,68

· Знаходимо значення t-критерію Стьюдента за формулою:

У нашому випадку t = 2,65

· Знаходимо число ступенів свободи, яке залежить від кількості досліджуваних в обох вибірках. v = п₁+п₂- 2 У нашому випадку v == 11+15 -2=24

· За таблицею 10 визначаємо рівень достовірності. Виходить, що порівняння середніх величин, яке ми здійснили, - коректне на рівні значимості 5% (р<0,05). Отже, формуючий експеримент є вдалим.

Таблиця 10.

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 678 9 10 Следующая ⇒

Последнее изменение этой страницы: 2018-05-29; просмотров: 207.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...