Методика определения моды
Мода (Мо), как уже говорилось ранее, это такое значение в множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто. Например, в ряду из цифр: 2, 6, 8, 9, 9, 9, 10 модой является 9, потому что она встречается чаще любого другого значения. Обратите внимание, что мода представляет собой наиболее частое значение (в данном примере 9), а не частоту этого значения (в примере равную 3). Мода, как мера центральной тенденции, имеет определенные особенности, которые необходимо учитывать при ее вычислении (определении).
1. В случае когда все значения в группе встречаются одинаково часто, принято считать, что группа не имеет моды. Например, 6 легкоатлетов пробежали дистанцию 100 м и показали результаты: 12, 12, 13, 13, 11, 11, 10, 10 с. В данном случае моду обнаружить невозможно.
2. Когда два соседних значения имеют одинаковую частоту и они больше частоты любого другого значения, мода есть среднее этих двух значений. Например, 10 гимнастов за упражнения на коне получают следующие оценки: 6,9; 7,0; 7,5; 8.0: 8.0: 8.0: 9.0: 9.0: 9.0: 8,5. В этом случае мода будет равна 8,5.
3. Если два несмежных значения в группе имеют равные частоты и они больше частот любого значения, то существуют две моды. Например, в группе значений: 9, 10. 10. 10. 13, 15, 16. 16. 16. 17 модами являются 10 и 16. В этом случае можно говорить, что данные бимодальны. Значение моды можно определить фактически при любом способе измерений, сделанных на основе всех шкал измерения. Однако наибольшее применение она находит в измерениях по шкале наименований, так как другие меры центральной тенденции к таким измерениям неприменимы.
Методика определения медианы
Медиана (Md) — это такое значение, которое делит упорядоченное множество пополам так, что одна половина значений оказывается больше медианы, а другая — меньше. Определение медианы возможно лишь в том случае, когда измерения выполнены не ниже шкалы порядка. Способы вычисления медианы могут быть следующие.
1. Если данные содержат нечетное число различных значений и они представляют упорядоченный ряд, то медианой является среднее значение ряда. Например, в ряду 5, 8, Ц, 25, 30 медиана равна 12.
2. Если данные содержат четное число различных значений, упорядоченных в ряд, например 3, 8, 16, 17, то медианой являет-
В случае когда измерения сделаны по шкале интервалов и отношений, основной мерой центральной тенденции является средняя арифметическая величина, а мода и медиана могут использоваться для вспомогательных целей. Среднее арифметическое значение является наиболее точной средней величиной, так как рассчитывается на основе количественных результатов измерений. С методикой вычисления этого значения вы уже знакомы, поэтому мы на этом больше не будем останавливаться.
В заключение раздела необходимо отметить, что математико-статистическая обработка результатов педагогического эксперимента — один из трудоемких и ответственных моментов в подготовке дипломной работы. Она требует умелого и правильного выбора статистических критериев и методов анализа в соответствии с полученными результатами и задачами проведенных исследований. Значительную помощь при обработке результатов могут оказать современные компьютеры. Следует также иметь в виду, что сама математико-статистическая обработка еще не может полностью раскрыть сущность того или иного педагогического явления. Например, с помощью количественных методов с определенной точностью можно выявить преимущество какого-либо метода обучения и тренировки или обнаружить общую тенденцию, определенные связи и зависимости, доказать, что проверяемое научное предположение оправдалось, и т. п. Однако эти методы не могут дать ответ на вопрос о том, почему одна методика обучения лучше другой, и т. д. Поэтому наряду с математико-статистической обработкой полученных результатов нужно проводить и качественный анализ этих данных.
Контрольные вопросы
1. Какие виды измерительных шкал используются для определения результатов исследований?
2. Что из себя представляет шкала наименований?
3. К каким результатам исследований можно применить шкалу порядка?
4. Чему должны соответствовать результаты исследований, чтобы применить интервальную шкалу?
5. Чем отличается интервальная шкала от шкалы отношений?
6. Какие критерии наиболее часто используются для вычисления достоверности различий, если измерения осуществлены на основе шкалы наименований?
7. Чем отличаются несвязанные и связанные результаты исследований?
8. Какой критерий используется для вычисления достоверности различий между результатами, полученными на основе интервальной шкалы и шкалы отношений?
9. Что вы понимаете под термином «корреляция»?
10. Какие средние величины вы знаете, чем они отличаются друг от друга?
11. В чем состоят различия параметрических и непараметрических критериев?
Литература
1.Гласе Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии: Пер. с англ. — М., 1976.
2. Грабарь М.И., Краснянская К. А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях: Непараметрические методы. — М., 1977.
3. Лакин Г. Ф. Биометрия: Учеб. пособие для биологических специальностей вузов. — М., 1990.
4. Масальгин Н.А. Математико-статистические методы в спорте. — М, 1974.
5. Начинская С. В. Основы спортивной статистики: Учеб. пособие / Сост. Н.М.Витренко, А.Ф.Бочаров. — Киев, 1987.
6. Основы математической статистики: Учеб. пособие для ин-тов физ. культуры / Под общ. ред. В.С.Иванова. — М., 1990.
7. Смирнов Ю.И., Полевщиков М.М. Спортивная метрология: Учеб. для студ. пед. вузов. — М., 2000.
ГЛАВА 5
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:
©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.
|