Обробка та інтерпретація результатів дослідження

Реферат на тему:

Обробка та інтерпретація результатів дослідження

1. Групування та графічна обробка даних Зведення дослідних даних полягає у систематизації та встановленні якісних і кількісних залежностей між факторами, що досліджувались.

Групування передбачає розподіл дослідних даних на основі певних показників на групи із однотипних або близьких за значенням елементів.

Дослідні дані групують за однією (просте групування) або кількома (комбіноване групування) ознаками.

Одержані у процесі дослідження кількісні дані подають переважно трьома способами:

перераховують у тексті роботи;

подають у вигляді таблиць;

подають у вигляді графічних зображень.

Таблиця — форма систематизованого раціонального наочного викладу цифрового матеріалу, який характеризує досліджуване явище, процес.

Елементи таблиці:

номер (складається з номера розділу документа та порядкового номера);

заголовок (розкриває головний зміст явища, процесу тощо);

текстова частина, елементами якої є:

підмет (об'єкт який характеризується, вказується по вертикалі - боковик таблиці);

присудок (показники, які розкривають об'єкт, вказуються по горизонталі - головка таблиці);

цифровий матеріал;

підсумки (часткові або загальні);

пояснення, примітки (використовуються досить рідко).

Види таблиць:

Проста таблиця — містить перелік даних, зібраних про окремі явища чи характеристики досліджуваної сукупності, тобто підмет та присудок не мають групування.

Групова таблиця — окремі дані згруповано за певною ознакою (групування підмета або присудка за однією ознакою).

Комбінована таблиця — містить дані про сукупність, згруповані більше ніж за однією ознакою.

Складена таблиця об'єднує декілька простих або групових таблиць.

Результати розподілу даних досліджень зручно стисло та наочно подати за допомогою графічних методів.

Графік — цифровий малюнок, який дозволяє представити суть явища, сприяє його аналізу та популяризації результатів.

Розподіл частот, як правило, зображають за допомогою полігона або гістограми. Полігон частот переважно використовується для графічного зображення дискретних рядів, гістограма — інтервальних.

Побудова графіка включає етапи: вибір шкали і побудову координатної сітки, відкладання числових значень на координатній сітці, послідовне з'єднання точок плавною лінією.

Будують графіки в прямокутній системі координат. Кожен ряд розподілу містить два елементи: на осі «Х» відкладають значення або порядок ознаки, на осі «У» — частоту.

Для зображення динаміки явищ, процесів, а також для порівняння ознак використовують діаграми. Діаграми можуть бути лінійні, стовпчикові (вертикальні, горизонтальні), стрічкові та секторні. Окрім площинних часто використовують об'ємні діаграми.

Наведемо приклад діаграми.

1 — Працевлаштування за професією.

2 — Продовження навчання за професією.

3 — Здобуття нової освіти.

4 — Ще не визначилися.

Наведемо приклад більш складного виду — об'ємної діаграми.

Рисунок 2. Об'ємна діаграма.

2. Статистичні методи обробки даних Для обробки результатів дослідження найчастіше використовують статистичні методи.

Методи обробки та аналізу результатів дослідження — це способи перетворення емпіричних даних, одержаних в ході дослідження, з метою їх змістовного аналізу, перевірки гіпотез та інтерпретації.

Дану групу методів можна розподілити на методи статистичного аналізу інформації (розрахунок розподілу ознак, середніх величин, кореляційний, регресивний, факторний, дисперсійний аналіз), а також методи моделювання та прогнозування.

Для найбільш узагальненого описання статистичних даних використовують середні показники.

Середнє арифметичне обчислюють за формулою:

де і - кількість окремих елементів сукупності;

х — частота проявлення окремої сукупності;

N — кількість членів сукупності (об'єм сукупності).

Середнє арифметичне дозволяє:

охарактеризувати сукупність, що вивчається, одним числом;

порівняти окремі величини з середнім арифметичним;

визначити тенденцію розвитку будь-якого явища;

порівняти різні сукупності;

обчислити інші статистичні показники.

Для глибшого професійного аналізу використовують інші методи математичної обробки результатів, які докладно описані в спеціальній літературі.

3. Критерій Стьюдента Як приклад, розглянемо математичну обробку результатів тестування школярів у процесі контролюючого експерименту з використанням критерію Стьюдента (t), який розраховують за формулами:

де, МеМк — середні арифметичні для експериментальної та контрольної груп;

S Me-Mк — стандартна похибка різниці середніх арифметичних.

де SSe, SSк — сума квадратів відхилень від середньої арифметичної для експериментальної та контрольної груп.

Приклад розрахунку критерію Стьюдента наведено нижче.

Використовуючи математичні методи обробки даних, необхідно сформулювати статистичні гіпотези:

І. Н0 — головна, нульова гіпотеза, у якій висувається припущення, що експериментально організована робота немає переваг над традиційною.

2. Н1 — альтернативна гіпотеза № 1 — припущення про перевагу експериментально організованої роботи та підтвердження гіпотези дослідження.

3. Н2 — альтернативна гіпотеза № 2 — припущення про вагому перевагу традиційної системи роботи над експериментальною.

Прийняття однієї з статистичних гіпотез та формулювання остаточного висновку здійснюють шляхом порівняння обчисленого значення критерію Стьюдента з його критичним значенням (tкр).

Нульову гіпотезу відкидають за умови:

/t/ > t кр.

Гіпотезу Н1 приймають, якщо t > t кр, Гіпотезу Н2 — у решті випадків (рисунок 3.1).

Рисунок 1. Визначення статистичної гіпотези Це відбувається, якщо ризик допустити помилку неперевищує одного із рівнів значущості.

У педагогічних дослідженнях використовують рівні значущості:

1. 1.Рівень 5% (р=5%- 05).

2. 2.Рівень 1% (р=1%- 01).

Для визначення t kp. необхідно:

1.Розрахувати число ступенів свободи (df) за формулою:

2.Обрати рівень значущості статистичного висновку (p>

3.Здійснити пошук t kp. за спеціальною таблицею (додаток С).

Рекомендована література.

1. 1.Випускні і дипломні роботи студентів (за спеціальностями «Трудове навчання», «Професійне навчання»): Метод. посібник / Ю. О. Туранов, Р. М. Горбатюк, Б.О. Мурій та ін.: За ред Ю. О. Туранова. — Тернопіль: Вид-во ТДПУ, 2001. — 96 с.

2. 2.Гончаренко С. У. Педагогічні дослідження: Метод. поради молодим науковцям. — К., 1995. — 45 с.

3. 3.Дипломна робота у вищих педагогічних закладах освіти (Положення про організацію і виконання) зі спеціальності «Педагогіка і методика середньої освіти. Трудове навчання» напряму підготовки «Педагогічна освіта» / В. К. Сидоренко, Є.В. Кулик. — К., 2001. — 44 с.

4. 4.Кыверялг А. А. Методы исследований в профессиональной педагогике. — Таллин: Валгус, 1980. — 334 с.

5. 5.Методика застосування комп’ютерної техніки при викладанні предметів шкільного курсу: Навчальна програма для студентів пед. спеціальностей ВНЗ III-IV рівнів акредитації / С. Й. Феник, І.І. Бабин. — Тернопіль: ТДПУ, 2002. — 10 с.

6. 6.Методичні рекомендації до написання наукової праці / Укл. В.В. Васильєв. — Дніпропетровськ: ДДУ, 2000. — 26 с.

7. 7.Науково-дослідна роботи в закладах освіти: Метод. посібник / Укл. Ю. О. Туранов, В.І. Уруський. — Тернопіль: Астон, 2001. — 138 с.

8. 8.Основы научных исследований: Учеб. для техн. вузов / В. И. Крутов, И. М. Грушко, В. В. Попов и др.- Под ред. В. И. Крутова, В. В. Попова. — М.: Высш. шк., 1989. — 400 с.

9. 9.Положення про порядок підготовки магістрів у Тернопільському державному педагогічному університеті імені Володимира Гнатюка. — Тернопіль: ТДПУ, 2000. — 26 с.

10. 10.Сидоренко В. К., Дмитренко П. В. Основи наукових досліджень: Навч. посібник для вищих пед. закладів освіти. — К. РННЦ «ДІНІТ», 2000. — 259 с.