Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Розподіл семестрових оцінок з біології учнів 6-А і 6-Б класів



Семестрова оцінка Частота оцінок в 6-А кл., f/E Частота оцінок в 6-Б кл., f/К
  ∑f/E = 32 ∑f/E = 32

 

Таблиця 2.12

Робоча таблиця обчислення х2-критерія

 

Кількість інтервалів, n Інтервали оцінок Частота f/E Частота f/К f/E – f/К (f/E – f/К)2 (f/E – f/К)2 f/К
0-6 0,25
-2 0,50
-1 0,11
0,16
10-12 0,20
    1 = 32 1 = 32     χ2 ≈ 1,22

 

У нашому прикладі χ2 emp = 1,22. Знаходимо χ2 krit за даними табл.2.13. При чому n – це кількість інтервалів. Для нашого випадку n = 5, χ2 krit = 9,49. Якщо χ2 emp ≤ χ2 krit, то досліджувані вибірки подібні, якщо χ2 emp > χ2 krit, то групи суттєво різняться. Як показали результати дослідження, успішність учнів 6-А і 6-Б класу з біології достатньо схожа і групи подібні за цією ознакою.

Таблиця 2.13

Таблиця χ2 – критерію

n – 1 Достовірність
95% 99%
3,84 6,63
5,99 9,21
7,81 11,3
9,49 13,3
11,1 15,1
12,6 16,8
14,1 18,5
15,5 20,1
16,9 21,7
18,3 23,2
19,7 24,7
21,0 26,2
22,4 27,7
23,7 29,1
2,50 30,6
n – кількість інтервалів

 

Методи встановлення зв’язку

Оскільки в педагогічному процесі більшість явищ взаємообумовлені і взаємопов’язані, то дослідникам часто доводиться встановлювати наявність або відсутність такого зв’язку між досліджуваними параметрами, використовуючи коефіцієнти кореляції. Метод кореляції допомагає з високою ймовірністю стверджувати наявність зв'язку між параметрами. Зокрема, так можна встановити залежність успішності учнів з навчального предмету від розвитку їхньої пізнавальної активності чи спостережливості або від рівня розвитку загальнонавчальних умінь. Для інтервальних шкал застосовують лінійну кореляцію (за К. Пірсоном), а для порядкових і невеликих вибірок – порядкову, або рангову, кореляцію (за Спірменом).

Лінійна кореляція (за К.Пірсоном)

Обчислюється коефіцієнт лінійної кореляції (ρ) за формулою:

 

{Формула 2.10}


де (хi ) – відхилення кожного окремого значення х від середнього арифметичного ( );

(yi ) - відхилення кожного окремого значення y від середнього арифметичного ( ).

Ця ж формула у вигляді більш зручному для підрахунку.

 

{Формула 2.11}

 

Отриманий емпіричний коефіцієнт лінійної кореляції (remp)слід порівняти з його табличним значенням (rkrit) за табл. 2.14, у якій наведені 95% і 1% ймовірності; де n – кількість пар, що порівнюються.

Таблиця 2.14

Таблиця достовірності коефіцієнта лінійної кореляції

n – 2 Достовірність
95% 99%
0,95 0,99
0,88 0,96
0,81 0,92
0,75 0,87
0,70 0,83
0,67 0,80
0,63 0,77
0,60 0,74
0,48 0,61
0,42 0,53
0,38 0,49
0,32 0,42
0,27 0,35
0,25 0,33
0,22 0,28
0,19 0,25
0,14 0,18

 

n – об’єм вибірки (кількість пар, що порівнюються).

Якщо ׀remp׀ ≥ rkrit, то існує достовірний зв’язок між двома досліджуваними явищами. При чому чим більша різниця між remp і rkrit, тим сильнішим цей зв’язок є. Якщо remp має від’ємне значення, то зв’язок між явищами, що досліджуються є оберненим, якщо remp має додатне значення – зв’язок прямий.

У випадку, коли ׀remp׀ < rkrit, говорять, що лінійний зв’язок між двома досліджуваними параметрами відсутній.

 

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.