авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Смоленский государственный университет» ...»

-- [ Страница 5 ] --

Вып. 25: Профессиональная этика / Под ред. В.И. Бакштановского и Н.Н.Карнаухова. Тюмень: НИИПЭ, 2004. С. 148-159.

54. Гуртовая Н.Г. Роль и место математической статистики в педагоги ческих исследованиях [Текст]: дисс. … канд. пед. наук 13.01.02 / Н.Г. Гуртовая. – Н. Новгород, 2004. 200 с.

55. Гречков В. Дискриминантный анализ [Текст] / В. Гречков // Лабора тория рекламы, маркетинга и Public relations. 2006. №5. С. 12-15.

56. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования [Электронный ресурс]: учебн. пособие / И.Ф. Девятко. Екатеринбург. Издательство Уральско го университета, 1998. Режим доступа: http://socioline.ru/pages/if-devyatko metody-sotsiologicheskogo 57. Деларю В.В. Конкретные социологические исследования в медицине [Текст]: монография / В.В. Деларю. – Волгоградский государственный медицин ский университет, 2005. 97 с.

58. Джуринский А.Н. История зарубежной педагогики [Текст]: учебн.

пособие для вузов / А.Н. Джуринский. М.: Издательская группа "ФОРУМ" "ИНФРА-М", 1998. 97 с.

59. Докторов Б.З. Мне наиболее интересны методы познания и сам ис следователь…[Текст] / Б.З. Докторов // Телескоп. 2006. №3. С. 2-13.

60. Должностная инструкция учителя [Текст] // Справочник руководите ля образовательного учреждения. 2010. № 4. С. 28-36.

61. Дорофеева А.В. Высшая математика. Гуманитарные специальности [Текст]: учебн. пособие / А.В. Дорофеева. – М.: Дрофа, 2009. 175 с.

62. Дружинин В.Н. Структура и логика психологического исследования [Текст]: монография / В.С. Дружинин. М.: Институт психологии РАН, 1994.

186 с.

63. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология [Текст]: учебн. посо бие / В.Н Дружинин. — М.: ИНФРА-М, 1997. 256 с.

64. Дьяченко М.И., Кандыбович Л.А. Психологические проблемы готов ности к деятельности [Текст] / М.И. Дьяченко, Л.А. Кандыбович. – Минск: Изд во БГУ, 1976. 175 с.

65. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистиче ского анализа [Текст] / Елисеева И.И., Рукавишников В.О. – М.: Финансы и ста тистика, 1982. 192 с.

66. Ждан А.Н. История психологии: от античности к современности [Текст]. Учебник для студентов психологических факультетов университетов / А.Н. Ждан. М.: «Российское педагогическое агентство», 1997. 442 с.

67. Загвязинский В.И., Атаханов Р. Методология и методы психолого педагогического исследования [Текст]. Учебн. пособие для студ. высш. пед.

учеб. заведений / Загвязинский В.И., Атаханов Р. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. 208 с.

68. Загвязинский В.И. Поташник М.П. Как учителю подготовить и про вести эксперимент [Текст]. Методическое пособие / Загвязинский В.Н. Поташ ник М.П. – М.: Педагогическое сообщество России, 2005. 144 с.

69. Ивченко Г.И., Медведев И.Ю. Введение в математическую статисти ку [Текст]. Учебн. пособие / Ивченков Г.И. Медведев М.П.. М.: Высшая школа, 2010. 600 с.

Иллюстрированный самоучитель по SPSS [Электронный ресурс].

70.

Режим доступа: http://www.spssbase.com/Glava5/Index11.html 71. История России от древнейших времен до начала XX в. [Текст] Учебник истории для ВУЗов / под ред. И.Я. Фроянова. М.: Просвещение, – 211 с.

72. Ительсон Л.Б. Математические методы в педагогике и педагогиче ской психологии [Текст]: монография / Л.Б. Ительсон. М.: Издательство «Зна ние», 1968. 36 с.

73. Ительсон Л.Б. Математические и кибернетические методы в педаго гике [Текст]: монография / Л.Б. Ительсон. М.: Издательство «Просвещение», 1964. 246 с.

74. Казакова Е.И. Диалоги на лестнице успеха: кн. для учителей [Текст] / Е.И. Казакова, А.П. Тряпицина. – СПб.: Прес-Аташе, 1997. 160 с.

75. Красильников В.В., Тоискин В.С. Антропологический аспект проек тирования информационного пространства единого педагогического комплекса [Текст]: монография / В.В. Красильников, В.С. Тоскин. – Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2008. 164 с.

76. Колин К.К. Информационный подход как фундаментальный метод научного познания [Текст] / К.К. Колин // Межотраслевая информационная служба ВИМИ, 1998. Вып. 1 (102). С. 3-17.

77. Карпов Е.В. Информационный подход к исследованию человека [Текст] / Е.В. Карпов // Человек в современных философских концепциях / Мате риалы II международной научной конференции. – Волгоград, 2000. С. 172-176.

78. Качалко В.В. Методы психолого-педагогических исследований с применением математической статистики [Текст] / В.В. Качалко. – Мозырь:

МГПИ им Н.К. Крупской, 2002. 107 с.

79. Калнинш Л.М. Информационно-педагогическое сопровождение лич ностно-профессионального саморазвития учителя [Текст] / Л.М. Калниш // Педа гогическое образование и наука. М., – 2008. №5 С. 99- 80. Киселева О.М. Применение методов математического моделирова ния в обучении [Текст]: дисс. … канд. пед. наук 13.00.01 / О.М. Киселева. – Смо ленск, 2007. 180 с.

81. Киштович А. В. Методологические аспекты применения статистиче ского анализа в исследовании качества жизни [Текст] / А.В. Киштович, Т.И. Ионова // Медицинские новости. М., 2002. № 4. С. 32-37.

82. Клейн Ф. Лекции о развитии математики в ХIХ столетии [Текст]: мо нография / Ф. Клейн. Л.: Объединенное научно-техническое издательство НКТП СССР, 1937. 432 с.

83. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика [Текст]. Для инженеров и научных работников /А.И. Кобзарь. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008.

816 с.

84. Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики [Текст] / Л.И. Ко жухарь – М.: Финансы и статистика, 1999. 144 с.

85. Колесникова И.А. Основы технологической культуры педагога [Текст]: научно-методическое пособие для системы повышения квалификации работников образования / И.А. Колесникова. – СПб.: «ДРОФА САНКТ ПЕТЕРБУРГ», 2003. – 285 с.

86. Колесникова И.А. Педагогическая праксиология [Текст]: учебн. по собие для студ. высш. пед. уч. заведений / И.А. Колесникова, Е.П. Титова. М.:

Издательский центр «Академия», 2005. 256 с.

87. Колмогоров А.Н. Математика в ее историческом развитии [Текст] / Под ред. В.А. Успенского. – М.: Наука. Гл.ред. физ.-мат. лит, 1991. 224 с.

88. Кондратьев В.В. Методология системного исследования [Текст].

Учебн. пособие / В.В. Кондратьев. – Казань: РИЦ «Школа», 2007. 236 с.

89. Конжаспирова Г.М., Коджаспиров А.Ю. Словарь по педагогике [Текст] / Г.М. Конжаспирова, А.Ю. Конжаспиров. – Москва: ИКЦ «МарТ»: Рос тов н/Д Издательский центр «МарТ», 2005. 448 с.

90. Кунгурова И.М. Педагогическая поддержка профессионально творческого саморазвития студентов в педагогическом вузе [Текст]: автореф.

дисс.... канд. пед. наук 13.00.08 / И.М. Кунгурова. – Новокузнецк, 2009. 25 с.

91. Концепция Федеральной целевой программы развития образования на 20112015 годы [Электронный ресурс]. Утверждена Распоряжение Прави тельства РФ от 7 февраля 2011 г. № 163-р 42 с. Режим доступа:

http://www.fcpro.ru/program 92. Копова А.С. Информационный подход в вопросах науковедения [Электронный ресурс] / А.С. Копова // Электронный журнал Педагогическая наука и образование в России и за рубежом: региональные, глобальные и инфор мационные аспекты, 2002. №1. Режим доступа: http://trofusha.at.ua/publ/6-1-0 93. Краевский В.В. Методология педагогики [Текст]: пособие для педа гогов-исследователей / В.В. Краевский. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2001.

244 с.

94. Кремер Н.Ш. Теория вероятности и математическая статистика [Текст]: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. 573 с.

95. Куренной В. Философско-педагогическая концепция Гербарта в ис торическом и проблемном контексте [Текст] / Гербарт И.Ф. Психология. Преди словие В. Куренного. М.: Дом интеллектуальной книги, 2007. – С. 9- Крылова Н.Б. Культурология образования [Текст] М.: Народное 96.

образование, 2000. 272 с.

97. Крылова Н.Б. Очерки понимающей педагогики [Текст] / Н.Б. Крыло ва, Е.А. Александрова. М.: Народное образование, 2003. 441 с.

98. Кузнецова А.Г. Развитие методологии системного подхода в отечест венной педагогике [Текст]: монография / А.Г. Кузнецова. – Хабаровск: Изд-во ХК ИППК ПК, 2001. 152 с.

99. Кушнер Ю.З. Методология и методы педагогического исследования [Текст]. Учебно-методическое пособие / Ю.З. Кушнер. – Могилев: МГУ им.

А.А. Кулешова, 2001. 66 с.

100. Ленин В. И. Полное собрание сочинений [Электронный ресурс].

Т. 29. 530 с. Режим доступа: http://publ.lib.ru/ARCHIVES/L/LENIN _Vladimir_ Il%27ich/_Lenin_V.I._PSS5_.html# 101. Лестева Е.В. Педагогическое сопровождение исследовательской дея тельности учащихся в процессе преподавания гуманитарных дисциплин [Текст]:

дисс. … канд. пед. наук 13.00.01 / Е.В. Лестева. – Смоленск, 2009. 202 с.

102. Луи де Бройль По тропам науки [Текст] /Луи де Бройль. М.: Изда тельство иностранной литературы, 1962. 326 с.

103. Лялин В.С., Зверева И.Г., Никифорова Н.Г. Статистика. Теория и практика в Excel [Текст] / В.С. Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова. М.: Фи нансы и статистика – ИНФРА-М, 2010. 448 с.

104. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel [Текст]. Учебн.

пособие / Н.В. Макаров, В.Я. Трофимец. – М.: Финансы и статистика, 2002.

368 с.

105. Математика и опыт [Текст] / Под ред. А.Г. Барабашева. – М.: Изд-во МГУ, 2003. 624 с.

106. Математические методы в психологии [Текст]. Юнита 1. Описатель ная статистика // Разраб. В.В. Дударевым, И.В.Сысоевым. М.: Современный гуманитарный университет, 2001. 92 с.

107. Математические методы в психологии [Текст] Юнита 3. Теория ста тистического вывода. Разраб. В.В. Дударевым, И.В. Сысоевым. М.: Современ ный гуманитарный университет, 2001. 102 с.

108. Математические методы в педагогической теории и практике [Текст]:

Учебное пособие для вузов / Под ред. д.п.н., проф. Губы В.П., д.п.н., проф. Сень киной Г.Е. – М.: «Принт-Экспресс», 2011. 270 с.

109. Математические методы в юридической науке [Текст] // Современ ные методы исследования в правоведении / Под ред. Н.И. Матузова и А.В. Маль ко. – Саратов: СЮИ МВД России, 2007.

110. Математический энциклопедический словарь [Текст] / Под ред. Про хорова Ю.В. – М.: Большая Российская энциклопедия, 1995. 847 с.

111. Мельников П.П. Современные информационные технологии [Элек тронный ресурс]. Методическое пособие для студентов / П.П. Мельников, Режим доступа: http://www.fa-kit.ru/main_dsp.php?top_id= 112. Михеев В.И. Моделирование и методы измерений в педагогике [Текст]. Научн.-метод. пособие для педагогов-исследователей / В.И. Михеев. – М.: Высш. Школа, 1987. 200 с.

113. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследо вания. Анализ и интерпретация данных [Текст]. Учебн. пособие / А.Д. Наследов.

– СПб.: Речь. 2006. 392 с.

114. Новокшонова М.Ю. Информационная культура как компонент имиджа современного педагога [Текст]: дисс. … канд. пед. наук 13.00.01 / М.Ю. Новокшонова. М., 2006. 184 с.

115. Новиков А.М. Педагогические диссертации: количество растет, каче ство падает [Электронный ресурс] / А.М. Новиков. Режим доступа: http:// www.anovikov.ru/ artikle/dis.htm 116. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология научного исследования [Текст] / А.М. Новиков. – М.: Либроком, 2010. 280 с.

117. Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследова ниях (типовые случаи) [Текст] / Д.А. Новиков. М.: МЗ-Пресс, 2004. 67 с.

118. Никандров Н.Д. Программированное обучение и идеи кибернетики [Текст] / Н.Д. Никандров. М., 1970. 206 с.

119. Общее образование в Российской Федерации [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики Режим доступа:

http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/population/education 120. Олиференко Л.Я. Социально-педагогическая поддержка детей груп пы риска [Текст]. Учебн. пособие для студ высш. пед. уч заведений / Л.Я. Оли ференко. М.: Издательский центр «Академия», 2002. – 256 с.

121. Орлов А.И. О развитии прикладной статистики [Текст] / А.И. Орлов // Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). М.: Знание, 1981. С. 314.

122. Орлов А.И. Прикладная статистика [Текст]. Учебник / А.И. Орлов.

М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.

123. Орлов А.И. Прикладная статистика XXI в. [Текст] / А.И. Орлов // «Экономика XXI века». 2000. № 9. С. 3-27.

124. Ожегов С. И., Шведова Н. Ю. Толковый словарь русского языка:

80000 слов и фразеологических выражений [Электронный ресурс] / Российская академия наук. Институт русского языка им. В. В. Виноградова. — М.: Азбуков ник, 1999. 944 с. Режим доступа: http://www.ozhegov.org/ 125. Пайсон Б.Д. Образовательная область «математика» с позиции сис темно-деятельностного подхода [Текст] / Б.Д. Пайсон // Педагогика. 2011.

№2. С. 47-53.

126. Парахонский А.П. Возможности применения системно информационного подхода к междисциплинарным исследованиям [Текст] /А.П. Парахонский // Успехи современного естествознания. 2006. №8.

С. 77-78.

127. Педагогика: Большая современная энциклопедия [Текст] / Сост.

Е.С. Рапацевич. – Мн.: «Соврем. слово», 2005. 720 с.

128. Педагогика [Текст]. Учебное пособие для студентов педагогических учебных заведений / В.А. Сластенин, И.Ф. Исаев и др. – М.: Школа-Пресс, 1998.

512 с.

129. Педагогическая поддержка ребенка в образовании [Текст]: учебн. по собие для студ. высш. уч. завед. / Под ред. В.А. Сластенина, И.А. Колесниковой.

– М.: Издательский центр «Академия», 2006. 288 с.

130. Педагогическая энциклопедия [Текст] / Гл. ред. – А.И. Каиров и Ф.Н. Петров. М.: «Советская энциклопедия», 1964.

131. Педагогический энциклопедический словарь [Текст] / Гл. ред.

Б.М. Бим-Бад – М.: Большая Российская энциклопедия, 2003. 528 с.

132. Педагогический словарь: учебн. пособие для студ. высш. уч. завед.

[Текст] / под ред. В.Н. Загвязинского, А.Ф. Закировой. – М.: Изд. цент «Акаде мия», 2008. – 352 с.

133. Писарев В.Е., Писарева Т.Е. Теория педагогики [Текст] – Воронеж:

Издательство «Кварта», 2009. 612 с.

134. Письмо Рособрнадзора № 02-55-77 ин/ак от 17.04.2006 [Электронный ресурс] / Официальный сайт ФГУ «Росаккредагентство». Режим доступа:

http://www.nica.ru/documents/detail.php?ID= 135. Подласый И.П. Педагогика [Электронный ресурс]. В 2-х т. Т. 1. М.:

Издательство ВЛАДОС, 1999. – 574 с. Режим доступа: http: //www.univer5.ru/ pedagogika/pedagogika-tom1-podlasyiy-i.p/ 136. Портфолио как форма аттестации. Содержание портфолио [Элек тронный ресурс] Инновационная образовательная сеть Эврика. Режим доступа:

http://www.eurekanet.ru/ewww/info/13128.html 137. Психологическая энциклопедия [Электронный ресурс] / Под ред.

Р. Корсини, А. Ауэрбаха. СПб.: «Питер», 2006. Режим доступа:

http://vikent.ru/enc/770/ 138. Приказ Минобрнауки РФ от 24.03.2010 г. № 209 «О порядке аттеста ции педагогических работников государственных и муниципальных образова тельных учреждений» [Электронный ресурс] // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти № 19. 10.05.2010. Режим досту па: http://www.rg.ru/2010/05/14/attestacia-dok.html 139. Прохоров Ю. В. Малые выборки [Электронный ресурс]. Большая со ветская энциклопедия / Под. ред. Ю.В. Прохорова. Режим доступа:

http://slovari.yandex.ru/книги/БСЭ/Малые выборки 140. Рогов Е.И. Настольная книга практического психолога [Текст].

Учебн. пособие: в 2-х кн. Кн. 1: Система работы психолога с детьми разного воз раста / Е.И. Рогов. – М.: Издательство ВЛАДОС, 1999. – 384 с.

141. Российская педагогическая энциклопедия [Текст] / Под ред.

А.П. Горкина. М.: Научное издательство "Большая Российская энциклопедия", 1993. 1354 с.

142. Рузавин Г.И. Философия науки [Текст]: учебн. пособие для студентов высших учебных заведений / Г.И. Рузавин. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 400 с.

143. Русаков А. Педагогика поддержки и педагогика общей заботы. Лабо ратория Олега Газмана [Электронный ресурс] / А. Русаков. «Школа для всех»

Режим доступа: http://altruism.ru/sengine.cgi/5/7/8/22/4/ 144. Салахутдинова Е.С. Педагогическая поддержка младших школьни ков в процессе обучения чтению [Текст]: дисс. … канд пед. наук 13.00.01 / Е.С. Салахутдинова. Ростов на Дону, 2011. – 299 с.

145. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст] / Е.В. Сидоренко. – СПб.: ООО «Речь», 2003. 350 с.

146. Сенькина Г.Е., Емельченков Е.П., Киселева О.М. Методы математи ческого моделирования в обучении [Текст]: монография / Г.Е. Сенькина, Е.П. Емельченков, О.М. Киселева. Смол. гос. ун-т. Смоленск, 2007. 112 с.

147. Сенькина Г.Е., Тимофеева Н.М. Краткий карманный словарь справочник по общей методике обучения математике [Текст] / Под ред.

Г.Е. Сенькиной. Смоленск: СГПУ, 2005. 108 с.

148. Сильченкова С.В. Использование информационных технологий при проведении занятий по математической статистике [Текст] / С.В. Сильченкова // Современные образовательные технологии: материалы III международной заоч ной научно-методической конференции. – Пермь: Изд-во «ОТ и ДО». 2011.

С. 243-248.

149. Сильченкова С.В. Использование статистических методов в педаго гическом исследовании: традиции и инновации [Текст] / С.В. Сильченкова // Опыт и проблемы социально-экономических преобразований в условиях транс формации общества. Материалы VII Межрегиональной научно-практической конференции. Смоленск: Изд-во СмолГУ, 2010. С. 8894.

150. Сильченкова С.В. Математизация педагогики: философский ас пект[Текст] / С.В. Сильченкова // Математика. Физика. Методика преподавания:

материалы научной практ. конф. / сост. А.А. Иванов, Л.М. Троицкая. – Смоленск, ВА ВПВО ВС РФ, 2010. С. 136-141.

151. Сильченкова С.В. Особенности выборочного наблюдения в педаго гическом исследовании [Текст] / С.В. Сильченкова // Научные труды междуна родной научно-практической конференции ученых MAДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ. Том 5. Педагогика и методика. МоскваЛуганск. Издательство МАДИ (ГТУ), РГАУМСХА, ЛНАУ, 2010. С. 15-22.

152. Сильченкова С.В. Проверка статистической гипотезы в педагогиче ском исследовании с использованием информационных технологий [Электрон ный ресурс] / С.В. Сильченкова // Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.

Offline Letters): электронный научный журнал. Август 2011. CПб., 2011 г.

Режим доступа: http://www.emissia.org/offline/2011/1625.htm 153. Сильченкова С.В. Рабочая программа по курсу «Использование ста тистических методов в педагогических исследованиях с применением информа ционных технологий» [Электронный ресурс] / С.В. Сильченкова // Всероссий ский конкурс научно-исследовательских работ студентов и аспирантов в области информатики и информационных технологий. Том 1. Белгород. С. 268274.

Режим доступа: http://meta-analysis.bsu.edu.ru/file.php/1/Tom1_2011.pdf 154. Сильченкова С.В. Роль и место статистических методов в педагоги ческом исследовании [Текст] / С.В. Сильченкова // Международная научно практическая конференция «Проблемы математического образования: история и современность». Материалы конференции. – Орел: ФГБОУ ВПО «Орловский го сударственный университет», 2011. С. 192-195.

155. Сильченкова С.В., Сенькина Г.Е. Обучение исследователей опреде лению размера выборки в педагогическом эксперименте: содержание, формы обучения [Текст] / С.В. Сильченкова, Г.Е. Сенькина // Известия Смоленского го сударственного университета. 2012. №1. С. 325-333.

156. Сильченкова С.В. Педагогические явления и их измерение [Текст] / С.В. Сильченкова // Сибирский педагогический журнал. 2012. №1. С. 296 301.

157. Сильченкова С.В. Формы и направления педагогического сопровож дения [Электронный ресурс] / С.В. Сильченкова // Современные научные иссле дования и инновации. – Октябрь 2013. № 10 – Режим доступа:

http://web.snauka.ru/issues/2013/10/ 158. Степанов Е.Н., Лузина Л.М. Педагогу о современных подходах и концепциях воспитания [Текст] / Е.Н. Степанов, Л.М. Лузина. – М.: ТЦ Сфера, 2003. – 224 с.

159. Скаткин М.Н. Методология и методика педагогических исследова ний (В помощь начинающему исследователю) [Текст] / М.Н. Скаткин. – М.: Пе дагогика, 1986. 152 с.

160. Слободчиков В.И., Исаев Е.И. Основы педагогической антропологии Психология человека: введение в психологию субъективности [Текст]: учебн.

пособие для вузов / В.И. Слободчиков, Е.И. Исаев. – М.: Школа-Пресс, 1995.

384 с.

161. Статистический метод [Электронный ресурс] / Толковый словарь русского языка. Режим доступа: http://tolkslovar.ru/s15544.html.

162. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психоло гов [Текст] / Г.В. Суходольский. – СПб: Изд-во С.-Петербургского университета, 1998. 464 с.

163. Суходольский Г.В. Математическая психология [Текст] / Г.В. Сухо дольский. – СПб: Изд-во С.-Петербургского университета, 1997. 324 с.

164. Танас Е.И. Социально-педагогическое сопровождение ресоциализа ции детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей в условиях соци ально-реабилитационного центра [Текст]: дисс.... канд пед. наук 13.00.02 / Е.И. Танас. М., 2010. – 193 с.

165. Теория и методика интенсивного обучения [Текст]: в 4-х т., Т.3 / Под ред. А.А. Золотарева. М.: МГТУ, 1994. С. 137-169.

166. Тихомиров В.А. Становление концепции системного подхода в науч ных исследованиях [Электронный ресурс] / В.А. Тихомиров. Режим доступа:

http://www.npo-rit.ru/research/fundamental/articles/systems_approach.html 167. Толковый словарь русского языка [Электронный ресурс]: в 4-х т. / Под ред. Д. Н. Ушакова. Режим доступа: http://www.dict.t-mm.ru/ushakov/ 168. Уемов А.И. Л. Фон Берталанфи и параметрическая общая теория сис тем [Текст] / А.И. Уемов // Системный подход в современной науке. – М.: Про гресс-традиция, 2004. 560 с.

169. Учитель и ученик: возможность диалога и понимания [Текст]. Том 1 / Сост. Е.А. Генике, Е.А.Трифонова // Под общ. ред. Л.И.Семиной. М.: Изд-во «Бонфи», 2002. 239 с.

170. Учитель-методист – наставник стажера [Текст]: кн. для учителя / С.Г. Вершловский, Т.И. Гриб, В.Ю. Кричевский // Под ред. С.Г. Вершловского. – М.: Просвещение, 1998. – 144 с.

171. Федорова С.Н. Этнокультурное развитие детей. Психолого педагогическое сопровождение: учебн. пособие / С.Н. Федорова. – М.: ФОРУМ, 2011. – 176 с.

172. Фельдштейн Д.И. О состоянии и путях повышения качества диссер тационных исследований по педагогике и психологии [Текст] / Д.И. Фельд штейн. М.: Издательство: МПСИ, 2008. 24 с.

173. Фельдштейн Д.И. Психолого-педагогические диссертации: исследо вания в системе организации современных научных знаний [Текст] / Д.И. Фельдштейн // Педагогика. 2011. № 5. С. 3-21.

174. Философия науки и техники [Текст]: учебн. пособие / В.С. Степин В.Г. Горохов, М.А. Розов. М.: Контакт-Альфа, 1995. 384 с.

175. Фишер Р.А. Статистические методы для исследователей [Текст] / Р.А. Фишер. М.: Госстатиздат, 1958. 267 с.

176. Хуторская Л.Н. Информационная педагогика [Текст] / Л.Н. Хутор ская // Педагогика. Основы общей педагогики. Дидактика. Учебное пособие / И.И. Прокопьев, Н.В. Михалкович. – Мн.: ТетраСистемс, 2002. С. 49-59.

177. Хуторская Л.Н. Избранные педагогические труды [Электронный ре сурс] / Л.Н. Хуторская // Под ред. А.В.Хуторского. М.: Центр дистанционного образования "Эйдос", 2005. Режим доступа: http://www.eidos.ru/shop/ebooks/ 220117/ 178. Эконометрика [Текст]: учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. М.: Фи нансы и статистика, 2004. 344 с.

179. Юзвишин И.И. Информациология [Текст] / И.И. Юзвинишин. М.:

Наука, 1997. 221 с.

180. Юшкевич А.П. Математика и ее история [Текст] /А.П. Юшкевич. – М.: «Янус», 1996. 413 с.

181. Юсупова Х.Г. Социально-педагогическое сопровождение ресоциали зации подростков в условиях социального приюта [Текст]: дисс. … канд пед. на ук 13.00.02 / Х.Г. Юсупова М., 2009. – 184 с.

182. Яйлаханов С.В. Информационная образовательная среда как объект педагогического исследования [Текст] / С.В. Яйлаханов // Информатизация обра зования 2005: матер. междунар. научно-практ. конф. Елец: ЕГУ, 2005.

С. 393396.

183. Ludwig von Bertalanffy The Theory of Open Systems in Physics and Bi ology// Science, 1950. 111 р.

184. S.S.Stevens. Ratio scales and category scales for a dozen perceptual con tinua" / with E.H. Galanter, J. of Experimental Psychology. 1957 № 54 Р. 35.

Приложение ТЕЗАУРУС Статистические методы в педагогическом исследовании А Альтернативная гипотеза гипотеза относительно интересующего нас эффекта, которая противоречит нулевой гипотезе и верна, если нулевая гипотеза ложная.

Асимметричность (коэффициент асимметрии или скоса, s) характеризует смещение распределения относительно среднего значения. При положительном значении коэффициента распределение скошено вправо, т.е. его более длинная часть лежит правее центра и обратно. Для нормального распределения коэффи циент асимметрии равен 0. В педагогических исследованиях определяется для данных, измеренных в шкале отношений.

Б Блок, группа единиц исследования некоторое число однородных экспе риментальных единиц с подобными характеристиками, называется также "стра той".

В Валидность – обоснованность и значимость эксперимента.

Вероятность измеряет шанс появления события и лежит между нулем и единицей.

Выборочная совокупность или выборка часть генеральной совокупности, отобранная для изучения свойств явления, обеспечивающая репрезентативность.

Выборочное среднее характеризует среднее значение экспериментального показателя в выборке наблюдений.

Г Генеральная совокупность вся подлежащая изучению совокупность объ ектов или наблюдений (например, совокупность учеников, работ студентов, оце нок и др.).

Гипотетическая генеральная совокупность совокупность принадлеж ность к которой можно установить только в результате целенаправленных про цедур или специальных исследований (например, совокупность курящих студен тов).

Гипотеза в педагогическом исследовании – это научно обоснованное до пущение, предположение исследователя о сущности педагогического явления, процесса или педагогической системы, о путях и способах получения нового знания, требующее экспериментальной проверки и научного доказательства.

Гистограмма – столбчатая диаграмма, которая показывает (относитель ное) распределение частоты переменной График нормального распределения – диаграмма, предназначенная для ви зуальной оценки нормальности распределения данных, когда среднее значение является типичным для изучаемой совокупности.

Группировка – это метод исследования сущности явлений, путем разбие ния совокупности исследуемых объектов на группы по определенным призна кам.

Д Данные наблюдений наблюдения над одной переменной или более.

Дискриминантный анализ предназначен для включения в исследование многих переменных с целью определения тех из них, которые наилучшим обра зом разделяют совокупности между собой. Например, педагог-исследователь, изучающий выбор, который сделают выпускники средней школы после ее окон чаний, для получения более точных прогнозов проведет регистрацию большего количества параметров обучающихся, например, мотивацию, финансовые воз можности, успеваемость и т.д. Таким образом, можно построить модель, позво ляющую лучше всего предсказать, куда поступит выпускник после окончания школы. Еще одной областью применения дискриминантного анализа является проведение классификации явлений.

Дисперсия (2) характеризует меру рассеяния случайной величины относи тельно математического ожидания (выборочного среднего значения). В педаго гических исследованиях используется только с данными, измеренными в шкале отношений (см. «тип данных педагогического исследования»).

Дисперсионный анализ (ANOVA) общий термин для методов, которые сравнивают средние значения групп наблюдений путем расщепления общей дис персии переменной на ее компоненты, причем каждая относится к отдельному фактору. В педагогических исследованиях используется только с данными, из меренными в шкале отношений (см. «тип данных педагогического исследова ния»). Исходным материалом для него служат данные исследования трех и более выборок, которые могут быть как равными, так и неравными по численности, как связными, так и несвязными. В настоящее время развивается неметрический дисперсионный анализ, который может использоваться в науках гуманитарного цикла. Этот вид анализа позволяет определять зависимости порядкового (ранжи рованного) вида данных, сравнивая медианы различных выборок.

Дихотомическая переменная качественная переменная с двумя катего риями, называется также "бинарной переменной", например, компетенции сфор мированы и компетенции не сформированы.

Доверительные границы верхняя и нижняя величины доверительного ин тервала (см. «доверительный интервал»).

Доверительный интервал диапазон значений, внутри которого обычно с 95% доверием (для педагогических исследований) лежит истинный параметр по пуляции. Строго говоря, после повторного отбора в этом интервале лежат 95% оценок этого параметра.

И Исследование научно-педагогическое – это процесс формирования новых педагогических знаний, вид познавательной деятельности, направленной на от крытие объективных закономерностей обучения, воспитания и развития.

З Зависимая переменная переменная (обычно обозначаемая У), которая предсказана независимой переменной в регрессионном анализе.

К Квантиль это значение вариационного ряда, которое соответствует за данному значению вероятности появления признака.

Квартили значения, которые делят упорядоченные наблюдения на 4 рав ные части.

Кластерный анализ осуществляет разбиение объектов на заданное число удаленных друг от друга классов, а также строит дерево классификаций объектов посредством иерархического объединения их в группы (кластеры). В кластерном анализе объединение объектов в группы производится, исходя из их сходства или различия, которое оценивается степенью близости объектов, выражаемой некоторой метрикой в признаковом пространстве. Данный метод применяется для исследования структуры совокупности объектов и связей между ними в раз личных теоретических и практических психолого-педагогических проблемах (например, для составления расписания занятий), для принятия решений, когда нужно выбрать наилучший вариант (например, для прохождения абитуриента по конкурсу на то или иное направление), для обработки разнородной информации в педагогических исследованиях.

Контент-анализ – метод анализа и оценки информации (например, в до кументах) путем выделения в формализованном виде смысловых единиц инфор мации в выборочной совокупности и замера частоты упоминания этих единиц.

Коэффициент вариации стандартное отклонение, деленное на среднее значение (часто выражено в процентах). Показывает однородность совокупности и типичность среднего значения (если коэффициент вариации менее 33%, то среднее значение типично и совокупность однородна).

Корреляционный (ковариационный) анализ используется для выявления зависимостей одной переменной от другой (других), он применим тогда, когда факторы представлены в количественных и в качественных категориях.

Коэффициенты регрессии параметры, которые описывают уравнение регрессии.

Критерий проверки гипотез процесс использования выборки с целью оценки, сколько аргументов имеется против нулевой гипотезы, также называется "критерий значимости".

М Математическая статистика – раздел математики, посвященный мате матическим методам систематизации, обработки и использования статистиче ских данных для научных и практических выводов. При этом статистическим данными называются сведения о числе объектов в какой-либо более или менее обширной совокупности, обладающих теми или иными признаками.

Математическая статистика — раздел математики, разрабатывающий методы регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений.

Математические методы в педагогическом исследовании совокупность математических способов, подходов, алгоритмов, методик, которые предназна чены для решения проблемной педагогической ситуации (задачи), используя ап парат и методологию математической науки и получения практически значимого результата, а также для обработки результатов педагогических исследований.

Медиана (Me) то значение в упорядоченном ряду, которое делит его по полам. Если в ряду четное количество измерений, то медиана будет рассчиты ваться как среднее арифметическое из двух серединных значений.

Методы прикладной статистики – это методы анализа достаточно боль шого количества данных.

Метод экспериментально-общенаучный – в психолого-педагогических ис следованиях заключается в активной теоретико-практической деятельности экс периментатора, определенным образом преобразующего ситуацию для плано мерного изучения объекта.

Методы исследования в педагогике – приемы, процедуры и операции экс периментального и теоретического познания и изучения явлений действительно сти.

Множественный регрессионный анализ является развитием парного рег рессионного анализа применительно к случаям, когда зависимая переменная ги потетически связана с более чем одной независимой переменной. Одним из ус ловий построения множественной регрессионной модели является независи мость факторов.

Мода (Mo) – значение в ряду измерений, которое встречается чаще других.

Если таких значений несколько, используют первое из них.

Моделирование это метод исследования, в основе которого лежит по строение моделей изучаемого явления.

Модель копия интересующего исследователя объекта или явления в ка ком-либо аспекте. Модель всегда является упрощением (редукцией) исследуемо го явления. Она предназначена для выделения самого главного (с точки зрения целей исследования) в изучаемом объекте.

Н Независимая выборка – выборка, в которой каждое наблюдение представ лено только однажды и не соотносится с наблюдениями в других выборках.

Независимая (объясняющая) переменная переменная (обычно обозначае мая как Х), которая применяется для прогноза зависимой переменной в регрес сионном анализе, также называется факторной переменной или ковариатой.

Непараметрический критерий критерий проверки гипотез, который не делает предположений о распределении анализируемых данных. Иногда называ ется критерием, свободным от распределения, или ранговым методом.

Нормальное (гауссово) распределение непрерывное распределение веро ятности, имеющее форму колокола и симметричное;

его параметры – среднее значение и дисперсия.

Нулевая гипотеза (Ho) утверждение, которое обычно не предполагает обнаружения влияния вмешательства (например, педагога, метода обучения) в исследуемой совокупности.

О Описательная статистика совокупность эмпирических методов, ис пользуемых для визуализации и интерпретации данных, как правило, не тре бующих предположений о вероятностной природе данных.

П Параметрический критерий критерий проверки гипотез, который делает определенные вероятностные предположения о данных.

Переменная любая величина, которая изменяется (например, оценка, уровень мотивации, уровень готовности к какой-либо деятельности).

Р Размах разность между наибольшими и наименьшими значениями в ис следуемой совокупности. Например, размах между наибольшим баллом ЕГЭ и наименьшим балом ЕГЭ.

Регрессионный анализ используется в педагогике для: выявления факта изменчивости изучаемого явления при определенных, но не всегда четко фиксированных условиях, например, изменяется ли количество выполненных тестовых заданий в классе в различное время дня;

выявления тенденции как периодического изменения признака, например, изменяется ли количество выполненных заданий в большую сторону;

выявления закономерности, выраженной в виде корреляционного уравнения (регрессии), модели педагогического явления, например, от каких из некоторых выделенных исследователем факторов зависит количество выполненных тестовых заданий в классе.

В данном контексте модель – это совокупность переменных и связей меж ду ними в форме уравнений, описывающих зависимость между наблюдаемыми переменными. Простейшей линейной моделью зависимости между двумя пере менными является: y = + x, где y – зависимая переменная – переменная величина в модели парной рег рессии, которую считают зависящей от другой переменной (например, количест во выполненных заданий), x – определяющая переменная – переменная величина в модели парной регрессии, от которой зависит зависимая переменная (например, время), коэффициент перед определяющей переменной, свободный (случайный) член, который описывает воздействие случай ных факторов.

Получение точного соотношения между какими-либо двумя педагогиче скими показателями ожидать не следует, за исключением тех случаев, когда оно существует по определению.

С Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность, с целью обнаружения типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Случайная выборка наиболее простой способ формирования выборочной совокупности.

Случайный выбор – это процесс отбора наблюдений из генеральной сово купности таким образом, чтобы каждое наблюдение имело равную и независи мую вероятность быть выбранным. Кроме того, результат одного выбора не за висит от результата другого выбора.

Среднее арифметическое мера положения, полученная путем деления суммы значений переменной на число наблюдений, также часто называется средним. Применяется только с данными, измеренными в шкале отношений.

Статистически значимый результат результат проверки гипотезы стати стическим критерием при определенном уровне (в педагогике 5%), если есть су щественные аргументы, чтобы отбросить нулевую гипотезу при этом уровне (т.е.

когда р 0,05).

Статистическая гипотеза – предположение на определенном уровне ста тистической значимости о свойствах генеральной совокупности по оценкам вы борки.

Статистическая гипотеза в педагогическом исследовании предполо жение о наличии педагогического явления, определяемого или измеряемого ко личественно (например, успеваемости, посещаемости, мотивации к обучению) в группе испытуемых (воспитанников, педагогов).

Статистический метод в широком смысле это метод, опирающийся на рассмотрение массовых данных о тех или иных совокупностях объектов Т Точечный график диаграмма, в которой каждое наблюдение за перемен ной представлено одной точкой на горизонтальной (или вертикальной) линии.

Техника исследования – совокупность преимущественно организационных и методических приёмов и способов сбора, обработки и анализа данных.

Тип данных педагогического исследования – вид, в котором исследователь представил измеряемые им педагогические явления. Используются 4 типа дан ных: количественные, порядковые (ранжированные), дихотомические, наимено вания.

У Уровень значимости вероятность, выбранная в начале исследования, ко торая приведет к отбрасыванию нулевой гипотезы, если значение р лежит ниже ее. В педагогических исследованиях уровень значимости принимают равным 0,05.

Ф Факторный анализ — это статистический метод проверки гипотез о влия нии различных факторов на изучаемую случайную величину. Разработана и об щепринята модель, при которой влияние фактора представлено в линейном виде.

Существует несколько видов факторного анализа. В зависимости от характера исследуемых факторов выделяется 3 типа факторного анализа: дисперсионный, регрессионный и ковариационный, или корреляционный. Последний часто ис пользуется в педагогических исследованиях.

Ш Шкала – инструмент для измерения непрерывных свойств объекта, пред ставляет собой числовую систему, в которой отношения между различными свойствами объектов выражены свойствами числового ряда.

Шкалирование – это операция упорядочивания исходных эмпирических данных путем перевода их в шкальные оценки. Шкала дает возможность упоря дочить наблюдаемые явления, при этом каждое из них получает количественную оценку.

Э Эксцесс характеризует остроконечность (положительное значение) или по логость (отрицательное значение) распределения, по сравнению с нормальной кривой. Теоретически, эксцесс нормального распределения должен быть равен 0.

Однако на практике для генеральных совокупностей больших объемов его ма лыми значениями можно пренебречь.

Экспериментальное исследование – исследование, при котором исследова тель вмешивается в течение событий, чтобы влиять на исход.

Эмпирическое распределение наблюдаемое (фактическое) распределение переменной.

Приложение Рабочая программа по курсу «Статистические методы в педагогическом исследовании:

информационный подход»

Всего часов – Лекционных – Практических – Форма отчетности: зачет Программу разработал ст. преподаватель СмолГУ С.В. Сильченкова Смоленск, 1. Внешние требования к курсу Изучение курса «Статистические методы в педагогическом исследовании:

информационный подход» актуально для педагогов, поскольку в сферу их дея тельности входит постоянный мониторинг успеваемости, обученности, посещае мости учащихся, анализ психологических особенностей личности и ситуаций.

Подтвердить значимость и достоверность полученных в результате исследования данных можно с использованием статистических методов. Поскольку вычисли тельные процедуры статистических показателей и критериев достаточно трудо емки, имеет смысл использовать информационное сопровождение данных расче тов.

Данный курс предназначен для обучения педагогов использованию стати стических методов в педагогических исследованиях.. Программа предусматрива ет краткосрочное обучение педагогов с использованием универсальных и специ альных программ, позволяющих обрабатывать статистические данные. Предла гается использование двух универсальных программ, доступных широкому кру гу пользователей: электронные таблицы Excel и Statistica, а также специальной программы «Педагогическая статистика».

2. Особенности построения курса Основание для ведения курса: распоряжение руководителей учебных заве дений.

Адресат курса: учителя школ, аспиранты, студенты педагогических специ альностей и направлений подготовки.

Главная цель курса для слушателей: развитие профессиональной компе тентности по использованию в педагогических исследованиях статистических методов.

Курс обучения рассчитан на 20 аудиторных часов и 10 часов самостоятель ной работы. Формами учебной работы являются лекции и практические занятия с использованием персонального компьютера. Итоговый контроль знаний реко мендуется проводить на последнем занятии в форме самоконтроля по вопросам в конце данной программы.

Для успешного изучения курса слушателю необходимы элементарные умения использования приложения MS Excel.

Педагогу, который проводит обучение следует учитывать индивидуальные особенности слушателей, темп их работы.

Данная программа может использоваться на курсах повышения квалифи кации педагогических работников, индивидуального педагогического сопровож дения педагогов.

3. Цели и задачи курса В результате обучения слушатели будут:

Иметь представление о роли и месте статистических методов в педагоги ческом исследовании и правилах их использования;

об использовании приклад ных компьютерных программ для анализа статистических данных.

Знать классификацию статистических методов, особенности применения статистических методов в педагогическом исследовании;

алгоритмы определе ния объема выборки, алгоритмы исследования зависимостей в педагогике (кор реляционного и регрессионного анализа) с применением информационных тех нологий;

правила проверки гипотез в педагогическом исследовании с примене нием статистических программ.

Уметь проводить выборочное педагогическое исследование;

проводить анализ данных методами описательной статистики, методами проверки гипотез, исследовать зависимости, использовать данные методы для формирования соб ственного портфолио.

Для того, чтобы программа экспресс-курса была эффективной, разработана модель целей обучения педагогов использованию статистических методов в пе дагогических исследованиях. Данную модель представим в виде ориентирован ного графа, элементами которого являются:

знание;

умения, процесс получение знания, развития умений.

2 3 7 8 9 1. Статистические методы исследования: виды, назначение, условия использова ния.

2. Особенности применения в педагогике методов и показателей описательной ста тистики.

3. Назначение и правила применения метода проверки гипотез.

4. Назначение и особенности применения в педагогике методов исследования зави симостей.

5. Назначение метода последовательного анализа.

6. Виды и назначение компьютерных программ обработки статистических данных в педагогическом исследовании.

7. Вычисление показателей описательной статистики в Excel и в программе «Педа гогическая статистика».

8. Проверка гипотез с использованием программы «Педагогическая статистика».

9. Применение корреляционного анализа в педагогическом исследовании в Excel.

10. Применение регрессионного анализа в педагогическом исследовании в Excel, в программе Statistica.

11. Использование различных статистических методов для анализа структуры и ди намики педагогических явлений.

4.Структура и содержание учебного материала Обозначенные цели реализуются в ходе изучения содержания курса, сгруп пированного в три самостоятельных и взаимосвязанных блока. В основу струк турирования учебного материала положен логико-смысловой принцип.

Содержание курса Блок 1 Блок 2 Блок Методические подходы к ис- Методы анализа данных Практическое апробирование пользованию статистических в педагогическом иссле- алгоритмов использования методов в педагогических ис- довании статистических методов следованиях Цели: 2, 3, 4, 5 Цели: 7, 8, 9, Цели: 1, Структура курса «Статистические методы в педагогическом исследовании:

информационный подход»

№ Название темы Количество аудиторных часов темы Теоретическое Практическое обучение обучение 1 Статистические методы исследования: виды, назна- чение, условия использования 2 Педагогические выборки 1 3 Гипотезы педагогического исследования и привила 2 их проверки 4 Описание и анализ данных педагогического иссле- 1 дования с использованием информационного со провождения (Excel, Педагогическая статистика) 5 Исследование зависимостей педагогических явле- 1 ний с использованием информационного сопровож дения (Excel, Statistica) 6 Анализ структуры и динамики педагогических яв- 1 лений Итого: 8 Содержание курса «Статистические методы в педагогическом исследовании: информационный подход»

Название темы Ссылки на Содержание темы цели курса Тема 1. Статистиче- 1 Педагогическое исследование. Педагогический ские методы исследо- эксперимент. Измерение педагогических явлений.

вания: виды, назначе- Статистические методы в педагогическом исследо ние, условия исполь- вании: понятие, виды. Правила и условия исполь зования зования статистических методов в педагогических исследованиях Тема 2. Педагогиче- 1 Понятие выборочного исследования. Виды выбо ские выборки рок в педагогическом исследовании. Валидность и репрезентативность выборки. Определение необ ходимого объема выборки в педагогическом ис следовании.

Тема 3. Гипотезы пе- 2, 3, 4, 5, 6 Понятие гипотезы педагогического исследования.

дагогического иссле- Статистическая формулировка гипотезы. Критерии дования и привила их проверки гипотез.

проверки Тема 4. Описание и 2, 7, 8, 11 Показатели описательной статистики и их интер анализ данных педа- претация. Расчет показателей описательной стати гогического исследо- стики в электронных таблицах и в программе «Пе вания с использова- дагогическая статистика» на примере данных ре нием информацион- зультатов тестирования учеников.

ного сопровождения (Excel, Педагогиче ская статистика) Тема 5. Исследование 4, 8, 9, 11 Понятие связи и зависимости в педагогике. Мето зависимостей педаго- ды выявления зависимостей педагогических пере гических явлений с менных. Корреляционный анализ и его виды. Ал использованием ин- горитм корреляционного анализа. Вычисление ко формационного со- эффициентов корреляции между педагогическими провождения (Excel, переменными различных типов. Понятие фактор Statistica) ного анализа и его виды. Алгоритм корреляцион ного и регрессионного анализа данных и интерпре тация его результатов. Проведение корреляционно регресионного анализа успеваемости (количества верно решенных заданий) по дисциплине в элек тронных таблицах и в программе Statistica.

Тема 6. Анализ струк- 4, 10, 11 Понятие структуры и динамики. Ряды динамики.

туры и динамики пе- Абсолютные и относительные показатели структу дагогических явлений ры и динамики.

По окончании аудиторных занятий слушателям предлагается выполнение самостоятельной работы, которая актуальна для их профессиональной деятель ности. Видами самостоятельной работы являются:

расчет относительных показателей успеваемости учащихся;

анализ динамики относительных показателей успеваемости учащихся с применением метода проверки гипотез;

описание данных тестового контроля группы учащихся, вычисление ди намики данных, сравнение с аналогичными данными другой группы учащихся;

факторный анализ успеваемости учащихся (тестового контроля) с ис пользованием приложения Excel;

факторный анализ посещаемости учащихся с использованием приложе ния Excel.

5.Виды и формы учебной деятельности Курс «Статистические методы в педагогическом исследовании: информа ционный подход»  часть информационно-педагогического сопровождения учи телей и будущих учителей в области использования статистических методов.


Поэтому тематика лекций отражает научные подходы к пониманию сущности статистических методов и особенностей их использования в педагогических ис следованиях.

Лекционные занятия предполагают следующие виды самостоятельной учебной деятельности слушателей:

участие в дискуссии;

рефлексия;

анализ результатов выполненных исследований по рассматриваемым про блемам (по индивидуальному выбору);

работа с рекомендованной и самостоятельно подобранной литературой, не обходимой для решения профессиональных задач;

конструирование профессиональных задач;

разработка конкретных форм решения профессиональных задач.

Сопровождение самостоятельной работы слушателей по курсу организова но в следующих формах:

согласование индивидуальных планов (виды и темы заданий, сроки пред ставления результатов) самостоятельной работы;

индивидуальные консультации;

промежуточный контроль хода выполнения заданий;

оценка результатов выполнения заданий.

6.Учебно-методическое обеспечение учебной деятельностью Сильченкова С.В. Электронный опорный конспект курса «Статистические методы в педагогическом исследовании: информационный подход».

Сильченкова С.В. Тезаурус «Статистические методы в педагогическом ис следовании».

Сильченкова С.В. Учебно-методическое пособие «Статистические методы в педагогическом исследовании: информационный подход».

Основная литература:

1. Гласс Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж. Гласс, Дж.

Стенли. – М.: Прогресс. 1976. 495с.

2. Грабарь М.И., Краснянская К.А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях: Непараметрические методы. М.: Педагогика.

1977. 136 с.

3. Математические методы в педагогической теории и практике (измерения, вы числения, методы математического моделирования и статистики): Учебное пособие для вузов / Под ред. д.п.н., проф. Губы В. П., д.п.н., проф. Сеньки ной Г. Е. – М.: «Принт-Экспресс». 2011. 270 с.

4. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования.

Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. 2-е изд., испр. и доп. – Спб.: Речь. 2006. 392 с.

5. Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи). М.: МЗ-Пресс. 2004. 67 с.

Дополнительная литература:

6. Айвазян С.А., Степанов В.С. Инструменты статистического анализа данных "Мир ПК", 1997. № 8. С. 3241. Режим доступа: http://old.osp.ru/text/ print/302/157830.html 7. Баева Т.Е. Применение статистических методов в педагогическом исследова нии : учеб.-метод. пособие для студентов и аспирантов ин-та физ. культуры / Т.Е. Баева, С.Н. Бекасова, В.А. Чистяков. СПб. : НИИХ. 2001. 81 с.

8. Ашмарин И.П., Васильев Н.Н., Амбросов В.А. Быстрые методы статистиче ской обработки и планирование эксперимента. Изд-во Ленинградского уни верситета. 1971.

9. Грабарь М.И., Краснянская К.А. Некоторые положения выборочного метода в связи с организацией изучения знаний учащихся. Методические рекоменда ции. М.: Издательство «Педагогика». 1973. 48 с.

10. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. /А.И. Орлов. М.: Издательст во «Экзамен». 2004. 656 с.

7.Вопросы для самоконтроля знаний по курсу 1. Определите место статистических методов в педагогическом исследовании.

2. Изобразите классификацию статистических методов.

3. Каковы особенности измерения педагогических явлений?

4. Каково назначение метода описательной статистики и особенность его при менения в педагогических исследованиях?

5. Перечислите показатели описательной статистики и их назначение.

6. Перечислите виды показателей динамики.

7. На каких методах основывается диахронный анализ?

8. Каково назначение метода проверки гипотез?

9. Каково назначение различных методов факторного анализа?

10. Перечислите известные Вам компьютерные программы обработки статисти ческих данных?

11. В каких программах можно вычислять показатели описательной статистики?

12. Каким образом установить пакет анализа данных в Excel?

13. Каково содержание алгоритма проверки гипотез?

14. Каково содержание алгоритма корреляционного анализа в Exсel?

15. Каково содержание алгоритма регрессионного анализа в Exсel?

Приложение КОНСПЕКТ ЗАНЯТИЯ Курс: «Статистические методы в педагогическом исследовании: информа ционный подход»

Тип занятия: занятие комплексного применения знаний.

Тема: Описание и анализ данных педагогического исследования с исполь зованием информационных технологий (ПК, программа Педагогическая стати стика).

Продолжительность: 90 минут.

Группа: учителя школ, студенты педагогических специальностей (далее учащиеся).

Технологии: технология анализа данных педагогического исследования с использованием программы «Педагогическая статистика».

Вид занятия: лабораторная работа.

Цель занятия: сформировать у учащихся компетенцию проверки гипотез педагогического исследования с использованием программного обеспечения.

Задачи:

Образовательные: систематизировать теоретические знания по теме «Про верка гипотез педагогического исследования с применением информационных технологий», показать практическое освоение и применение изучаемого мате риала.

Развивающие: развить творческий потенциал учащихся, их умение нестандартно решать профессиональные задачи в условиях, максимально приближенным к реальным;

развить умения логично и аргументировано излагать свои мысли в области измерения и анализа данных педагогического исследования;

повысить познавательную деятельности слушателей;

развить системность и критичность мышления;

совершенствовать навыки работы с программным обеспечением ПК;

формировать научное мировоззрение.

Воспитательные: поддержать интерес к избранной профессии, чувство ответственности за качество выполняемой работы, необходимость самостоятельного совершенствования знаний в области использования статистических методов.

План занятия 1. Организационный момент (1 мин.).

2. Мотивация учебной деятельности через осознание учащимися практи ческой значимости применяемых знаний и умений (3 мин.).

Используемый метод: проблемное изложение.

3. Сообщение темы, постановка целей занятия (3 мин.).

Используемый метод: проблемное изложение.

4. Сообщение и разъяснение плана занятия (57 мин.).

5. Актуализация опорных знаний (7 мин.).

Используемый метод: коммуникативно-диагностическая игра «Логическая цепочка».

6. Знакомство с интерфейсом программы «Педагогическая статистика» ( мин.).

Используемый метод: исследовательский.

7. Осмысление содержания и последовательности применения возможно стей программы «Педагогическая статистика» при анализе данных педагогиче ского исследования (7 мин.).

Используемый метод: анализ конкретной ситуации.

8. Самостоятельное выполнение слушателями заданий на ПК под контро лем преподавателя (40 мин.).

Используемый метод: имитационный тренинг.

9. Обобщение и систематизация результатов выполненных заданий ( мин.).

Используемый метод: анализ конкретной ситуации.

10. Подведение итогов занятия (5 мин.).

Используемый метод: рефлексия, анализ работы каждого учащегося.

Ход занятия 1. Организационный момент.

Деятельность преподавателя: проверяет готовность компьютерной ауди тории к работе и присутствие учащихся.

Деятельность учащихся: концентрируют внимание, настраиваются на обу чение.

2. Мотивация учебной деятельности через осознание учащимися практи ческой значимости применяемых знаний и умений.

Деятельность преподавателя: проводит логическую взаимосвязь между изученным лекционным материалом и темой данного занятия, направляет уча щихся к самостоятельной формулировке темы и целей занятия.

Деятельность учащихся: осмысление информации.

3. Сообщение темы, постановка целей занятия.

Деятельность преподавателя: просит слушателей предложить варианты формулировки темы.

Деятельность учащихся: формулируют тему и цели занятия.

Деятельность преподавателя: обобщает сказанное слушателями (тему и цели занятия).

4. Сообщение и разъяснение плана занятия.

Деятельность преподавателя: сообщает план занятия, разъясняет выбор программного обеспечения.

Учебно-методическое обоснование выбора программы «Педагогическая статистика»:

свободный доступ;

является единственной специализированной программой для педагогов исследователей;

дружественный интерфейс, наличие справки, простота в освоении;

при проверке гипотез педагогического исследования выводит конкрет ный результат в виде сообщения на русском языке (не только значения критерия проверки гипотез).

Дидактические особенности программы «Педагогическая статистика»:

доступность программы для малоквалифицированного в области инфор мационных технологий пользователя;

время использования программы на занятии составляет около 50 мин (55%), что не противоречит нормам работы на ПК без перерыва;

на занятии про исходит смена различных видов деятельности;

программа позволит сэкономить время при обработке данных педагоги ческого исследования, по сравнению с другими программами (Statistica, SPSS), т.к. нет необходимости детального повторения аналогичной темы в курсе мате матики (математической статистики);

программа предоставляет возможность анализировать данные педагоги ческого исследования при написании дипломной работы, магистерской, канди датской или докторской диссертации по педагогике или психологии, в профес сиональной деятельности;

на занятии реализуются межпредметные связи дисциплин: Математика и информатика, Общие основы педагогики, Введение в профессиональную дея тельность, Психолого-педагогический практикум, Математическая статистика.


Деятельность учащихся: осмысление информации.

5. Актуализация опорных знаний.

Деятельность преподавателя: предлагает поиграть в коммуникативно диагностическую игру «Логическая цепочка». Правила игры: преподаватель вы бирает слушателя и задает ему вопрос на повторение материала лекции, затем этот человек выбирает другого слушателя и задает ему другой вопрос и т.д. Во просы должны быть логически взаимосвязаны, они могут быть любых видов (от крытые, закрытые, сложные, простые и т.д.). На данном занятии педагог может начать с вопроса: что такое гипотеза. После завершения игры проводит проме жуточные итоги.

Деятельность учащихся: конструктивно-творческая. Продолжают Логиче скую цепочку.

6. Знакомство с интерфейсом программы «Педагогическая статистика».

Деятельность преподавателя: разъясняет назначение пунктов меню про граммы, кнопок на панели инструментов, вкладок с режимами ввода данных.

Деятельность учащихся: аудиальное и визуальное восприятие;

знакомятся со справкой программы, сопоставляют сведения из справки с режимами работы программы.

7. Осмысление назначения, возможностей и последовательности при менения программы «Педагогическая статистика» при анализе данных педагоги ческого исследования.

Деятельность преподавателя: раздает по 2 задания, в которых предлагает ся сравнить измеренные данные педагогических явлений в разных группах (кон трольной, экспериментальной до и после эксперимента), либо проанализировать динамику педагогического явления в разных группах.

Деятельность учащихся: анализ практических заданий, формулирование педагогической и статистической гипотезы, определение путей решения (про верки гипотезы) с использованием информационных технологий (программы «Педагогическая статистика»).

8. Самостоятельное выполнение учащимися заданий на ПК при сопро вождении преподавателя.

Деятельность преподавателя: консультационно-наблюдательная.

Деятельность учащихся: конструктивная (решают педагогическую ситуа цию с использованием программного обеспечения).

9. Обобщение и систематизация результатов выполненных заданий.

Деятельность преподавателя: просит учащихся озвучить решение педаго гических ситуаций, оценить возможности и удобство использования программы «Педагогическая статистика».

Деятельность учащихся: делают вывод по педагогическим ситуациям, го ворят об эффективности использования программы «Педагогическая статистика»

при анализе данных педагогического исследования.

10. Подведение итогов занятия.

Деятельность преподавателя: обращается к целям занятия (их можно ото бразить на интерактивной доске) и просит слушателей оценить достижение каж дой из целей, рассказать, что вызвало трудности, наметить пути дальнейшего их устранения.

Деятельность учащихся: проводят самооценку достижения целей занятия, делятся впечатлениями о новом программном продукте.

Задания по анализу данных педагогических явлений с использованием программы «Педагогическая статистика»

Задание 1. Имеются данные портфолио учителя об успеваемости в классе по четвертям по предмету «Русский язык»:

Успеваемость, I четверть, II четверть, III четверть, IV четверть, балл кол-во оценок кол-во оценок кол-во оценок кол-во оценок 5 6 7 5 4 12 9 10 3 8 9 11 2 0 2 1 Всего учащихся: 26 27 27 Используя программу «Педагогическая статистика» оценить значимость изменений успеваемости учеников по предмету в каждой паре четвертей. Сфор мулировать педагогическую и статистическую гипотезы. Сделать вывод.

Задание 2. Имеются данные педагогического исследования об уровне мо тивации учеников к изучению истории до использования учителем экскурсион ной методики и после ее использования:

Уровень моти- Количество учеников вации до применения презентаций после применений презентаций высокий 12 средний 26 низкий 18 Всего: 56 Используя программу «Педагогическая статистика» оцените влияние экс курсионной методики на уровень мотивации учеников к изучению истории.

Сформулировать педагогическую и статистическую гипотезы. Сделайте вывод.

Приложение Анкета Использование статистических методов в педагогических исследованиях I. Оцените свою готовность использования статистических методов по трем компонентам (отметьте знаком +):

1.1 мотивационный компонент (я хочу использовать) относительные и средние показатели, классификация и группировка данных, выборочный метод, изучение сходства или различии педагогических выборок, исследование зависимостей педагогических явлений анализ структуры и динамики педагогических явлений, программы обработки статистической информации (какие) другое (укажите) _ 1.3. содержательный компонент (я знаю правила, особенности, правила использования стати стических методов) относительные и средние показатели, классификация и группировка данных, выборочный метод, изучение сходства или различии педагогических выборок, исследование зависимостей педагогических явлений анализ структуры и динамики педагогических явлений, программы обработки статистической информации (какие) другое (укажите) 1.4. операционный компонент (я применяю) относительные и средние показатели, классификация и группировка данных, выборочный метод, изучение сходства или различии педагогических выборок, исследование зависимостей педагогических явлений анализ структуры и динамики педагогических явлений, программы обработки статистической информации (какие) другое (укажите) II. В чем Вы видите практическую полезность использования в педагогических исследованиях статистических методов (отметьте знаком +) а. наглядность результатов исследования (статистические таблицы и графики) б. достоверность результатов исследования в. возможность прогнозирования г. обобщение информации д. выявление зависимостей и связей е. другое _ III. Перечислите, какие методы из п. 1.1. на Ваш взгляд достаточно использовать учителю в пе дагогическом исследовании Приложение Назначение и возможности статистических критериев, используемых в педагогических исследованиях Статистиче- Назначение критерия Особенности применения Про ский крите- граммы рий для вы числения А 1 2 Крамера- Применяется для проверки равен- n1, n230.Перед применением Педаго Уэлча ства средних значений в двух вы- критерия выполнить проверку гическая борках. Н0: средние в двух вы- нормальности;

менее мощный, статисти борках равны чем t- Стьюдента ка 2 -Пирсона Для проверки гипотезы о законе n30, теоретическая частота Педаго распределения. Н0: Полученное разрядов f5, если частота гическая эмпирическое распределении не меньше 5, то рекомендуется статисти отличается от теоретического объединять частичные интер- ка, Statis валы с соседними. Выбранные tica, SPSS разряды должны охватывать весь диапазон признаков Q - Кохрена Для сравнения трех и более выбо- n25, выборки должны быть Statistica рок Н0: выборки совпадают по зависимы и одинакового объ некому признаку ема U- Вилкок- Для оценки различия между дву- 3n1,n260, Педаго сона- мя выборками по уровню какого- плохо применим в условиях, гическая Манна- либо признака. H0: уровень при- когда число отличающихся статисти Уитни знака в группе 2 не ниже уровня друг от друга значений в ка, SPSS, признака в группе 1 выборках мало Statistica Q- Для оценки различия какого-либо n1,n211. Количество вариан- SPSS Розембаума признака в двух выборках. Н0: тов признака в порядковой Уровень признака в выборке 1 не шкале должно быть не менее превышает уровень признака в 4. Если выборки небольшие, то выборке 2 количество значений в них должно быть примерно одина ково H- Для оценки различий между тре- ni3. При большом количестве SPSS, Крускала- мя и более выборками по уровню выборок пользоваться табли- Statistica Уоллиса какого-либо признака.Н0: Между цей критических значений критерия выборками существуют лишь случайные различия по уровню какого-либо признака L-Пейджа Для сопоставления показателей, 2n12.Условий от 3 до 6 SPSS измеренных в 3-х и более услови ях на одной выборке. Н0: увели чение индивидуальных показате лей при переходе от условия к условию случайно Продолжение таблицы А 1 2 S-Джонкира Для выявления тенденций изме- Количество выборок от 3 до 6.

нения признака при переходе от В каждой выборке должно выборки к выборке.Н0: Тенден- быть одинаковое количество ция возрастания значений при- значений. 2ni знака при переходе от выборке к выборке является случайной - Колмо- Для сопоставления двух распре- ni50. Разряды должны быть SPSS, горова- делений: эмпирического с теоре- упорядочены по какому-либо Statistica Смирнова тическим или эмпирического с признаку др. эмпирическим. Н0: Различия между двумя распределениями недостоверны t-Стьюдента Применяются для проверки ра- Выборки должны быть незави- Excel, венства средних значений в двух симы (в противном случае ис- Statistica, выборках. Н0: средние в двух вы- пользуется t-тест для зависи- SPSS борках равны мых выборок) и распределены по нормальному закону, т.к.

критерий относится к пара метрическим 2r - Для сопоставления показателей, n2, количество замеров от 3 и SPSS Фридмана измеренных в 3-х и более услови- более. При больших количест ях на одной выборке. Н0: Между вах n или условий рассчитан показателями, измеренными в ная статистика сопоставляется разных условиях, существуют по таблицам случайные различия G-Знаков Для сравнения состояния некото- Количество наблюдений в SPSS, рого свойства у членов двух зави- обоих замерах от 5 до 300 Statistica симых выборок. Н0: в состоянии изучаемого свойства нет значи мых различий при первичном и вторичном измерениях T- Для сопоставления показателей, 5n50 SPSS, Вилкоксона измеренных на одной выборке, в Statistica двух условиях. Н0: Интенсив ность сдвигов в типичном на правлении не превосходит интен сивности сдвигов в нетипичном (т.

е. изменения несущественны) Биноми- Для сопоставления частоты 5 n50 (иногда до 300), одна SPSS нальный встречаемости какого-либо эф- выборка. Вероятность встре критерий m фекта с теоретической (предпола- чаемости эффекта P0, гаемой). Н0: Частота встречаемо сти в выборке эффекта не превы шает теоретической F-критерий Для проверки различий двух вы- Сделать проверку на нормаль- Excel, Фишера борок на основе дисперсий. Н0: ность, n100. При n100 рас- Педаго Различие выборок не является считывается F – критерий гическая статистически значимым Фишера статисти ка, Statis tica Приложение Методика факторного (корреляционно-регрессионного) анализа в педагогическом исследовании с использованием электронных таблиц Excel Корреляционно-регрессионный анализ рассмотрим на примере оценки за висимости количества выполненных заданий в итоговой контрольной работе (тесте) от ряда факторов: количества ответов у доски, количества пропущенных часов по дисциплине, отношения в семье, дополнительной нагрузки на ученика в виде внеурочных занятий и кружков (см. приведенную ниже таблицу).

Исходные данные для факторного анализа успеваемости (фрагмент) Отношение в се- Количество выпол Количество №в Пропуски, Количество ненных заданий посещаемых мье (0неуд, 1 – журнале ч ответов кружков удовлетв.) (05) 1 20 3 0 1 2 12 5 1 0 3 2 5 1 2 4 5 9 1 2 5 0 4 1 1 … … … … … … 25 6 7 1 2 Данную зависимость можно оценить при помощи множественного корре ляционно-регрессионного анализа. Множественный регрессионный анализ явля ется развитием парного регрессионного анализа применительно к случаям, когда зависимая переменная гипотетически связана с более чем одной независимой пе ременной. Одним из условий построения множественной регрессионной модели является независимость факторов.

В линейном случае, а именно такой случай в основном и рассматривается при применении множественной регрессии, модель множественной регрессии это линейная модель зависимости между переменными, содержащая более двух переменных: y = + 1 x1 + 2 x2 +... + n xn + u, где y зависимая переменная, х1, х2,… хn – факторные переменные.

Свойства оценок коэффициентов регрессии в значительной мере зависят от правильности спецификации модели. Результаты неправильной спецификации переменных в уравнении могут быть в обобщенном виде выражены следующим образом:

если имеет место ситуация отсутствующей переменной, то оценки коэф фициентов регрессии, вообще говоря, хотя и не всегда, оказываются смещенны ми. Рассчитанные по прежним формулам стандартные ошибки коэффициентов и соответствующие t-тесты в целом становятся некорректными;

если включена лишняя переменная в уравнение, то оценки коэффициен тов регрессии будут несмещенными, однако, вообще говоря (хотя и не все гда), — неэффективными. Рассчитанные стандартные ошибки будут в целом приемлемы, но из-за неэффективности регрессионных оценок они будут излишне большими.

Параметры множественной регрессии 1, 2,..., n показывают степень влия ния на зависимую переменную психолого-педагогических факторов, обозначен ных соответствующими объясняющими (факторными) переменными. Факторных признаков не рекомендуется выделять слишком много, в первом варианте рег рессионного анализа их должно быть от 3 до 6. В нашем случае независимых пе ременных (факторных признаков) четыре.

Чтобы с первого взгляда понять характер взаимосвязи между зависимой переменной и факторными следует построить диаграммы рассеяния (точечные) по парам переменных (количество выполненных заданий и количество пропус ков и др. признаков), которые позволят исследователю визуально понять грани цы разброса значений. Несмотря на простоту такого представления, именно эти графики станут подсказкой, при выборе функциональной зависимости для рег рессии.

Диаграмма рассеяния (зависимость количества выполненных заданий от пропуска занятий) Из данной диаграммы следует, что чем меньше пропусков занятий, тем лучше успеваемость на итоговой контрольной работе, коэффициент регрессии отрицателен (обратная зависимость).

Затем оценивается теснота связи с помощью коэффициентов корреляции. В Excel нужно использовать функцию Данные – Анализ данных – Корреляция.

В нашем случае теснота связи довольно высокая между успеваемостью (количеством выполненных заданий) и пропусками (-0,8, обратная связь), коли чеством ответов (0,65), отношением в семье (0,74). Между успеваемостью и ко личеством посещаемых кружков связи практически нет.

Результаты корреляционного анализа успеваемости Количество Пропуски, Количество Отношение Количество выполненных Признаки ч ответов в семье кружков заданий Пропуски, ч Количество ответов -0,54429 Отношение в семье -0,46810 0,49761 Количество кружков -0,59715 0,55051 0,36748 Количество выпол ненных заданий -0,79967 0,65050 0,74756 0,49899 Если в педагогической выборке какое-то значение является слишком нети пичным («выбросом») из всех остальных (например, очень большое количество пропусков, когда ребенок долго болел), то именно этот выброс сведёт значение коэффициента к нулю. Хотя взаимосвязь вполне может быть, и очень тесная – поэтому всегда при анализе данных рекомендуется строить графическое пред ставление выборки, чтобы заранее увидеть точку, находящуюся далеко от основ ного массива данных, и тогда стоит проверить выборку ещё раз или удалить «выброс».

На основе диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции можно пе рейти к следующему этапу – анализу функциональной связи между выделенны ми признаками.

Ключевым показателем качества регрессионного анализа в версии Excel является коэффициент детерминации (величина достоверности аппроксимации, R2). Он показывает, какую часть разброса значений (дисперсии) вам удалось объяснить с помощью данной функции. Именно поэтому Excel подбирает функ цию, которая позволяет провести линию максимально близко ко всем точкам на блюдений. Модели, имеющие коэффициент детерминации менее 0,5 в случае с парной линейной регрессией, имеют мало прогностической полезности (являют ся недостоверными).

Рассмотрим регрессионный анализ успеваемости в Excel. Для этого в раз деле Данные – Анализ данных – Регрессия, в качестве входного интервала Y мы выбираем переменную, которую хотим объяснить (количество выполненных за даний). Следует установить уровень значимости 95% (то есть полученные значе ния в 95% случаев уложатся в определённый статистический диапазон). В каче стве объясняющих переменных выбираем: количество пропусков, отношение в семье, количество ответов (не учитываем количество посещаемых кружков, так как коэффициент корреляции очень низкий). Выходной интервал можно выбрать на том же листе. Выведем остатки, они позволяют наглядно показать ошибку прогноза полученной модели. В результате получим несколько таблиц:

Результаты регрессионного анализа успеваемости Регрессионная статистика Множественный R 0, R-квадрат 0, Нормированный R-квадрат 0, Стандартная ошибка 0, Наблюдения Дисперсионный анализ df SS MS F Значимость F Регрессия 3 30,140 10,047 35,046 0, Остаток 21 6,020 0, Итого 24 36, t- Ниж- Верх- Ниж- Верх Коэффи- Стандарт- стати- P- ние ние ние ние циенты ная ошибка стика значение 95% 95% 95,0% 95,0% Y пересече ние 2,471 0,510 4,843 8,697E-05 1,410 3,532 1,410 3, Пропуски ч -0,052 0,011 -4,652 1,368E-04 -0,075 -0,029 -0,075 -0, К-во отве тов 0,083 0,059 1,405 1,745E-01 -0,040 0,206 -0,040 0, Отнош. в семье 1,407 0,350 4,022 6,172E-04 0,679 2,134 0,679 2, Проанализируем полученные данные таблицы 21. Множественный R – это модифицированный показатель коэффициента детерминации, он используется для моделей с несколькими факторами и выражает степень зависимости пере менных (результативного признака от факторных). В нашем случае данный ко эффициент довольно высокий (0,91) это означает, что успеваемость действи тельно зависит от выбранных факторов. В простом линейном регрессионном анализе множественный R равен коэффициенту корреляции, так как фактор всего один.

Величина R2, называемая также мерой определенности, характеризует ка чество полученной регрессионной прямой. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Мера определенности всегда находится в пределах интервала от 0 до 1.

Чем ближе коэффициент детерминации R к 1, тем ближе выборка к линии регрессии y = a + bx. В нашем примере мера определенности равна 0,83, что гово € рит о достаточно хорошей подгонке выборки к регрессионной прямой, хотя кос венно свидетельствует и о некотором количестве неучтённых факторов. Если ко эффициент R2 менее 0,5, то нужно еще логически подбирать факторные призна ки, от которых зависит результатирующий признак.

Величина в строке «Стандартная ошибка» описывает размер типичного от клонения наблюдаемого значения от линии регрессии в единицах зависимой пе ременной. Стандартную ошибку можно представить как усредненную меру от клонений от линии регрессии, чем она меньше максимального значения зависи мой переменной, тем точнее уравнение регрессии.

В столбце df приводятся данные о количестве степеней свободы. Общее количество степеней свободы указано в строке «Итого» и равно 25 измерениям.

Из них одна степень свободы связана с изменениями линии регрессии или коли чеством факторных переменных, она указана в строке «Регрессия» (в нашем примере она равна 3, так как у нас имеются 3 факторных признака).

В столбце SS приводятся значения суммы квадратов (дисперсий). Общая сумма квадратов в ячейке содержит сумму квадратов отклонений уровня успеваемости от среднего. Общая сумма квадратов (итого SS) складывается из двух частей: одна определяется изменениями линии регрессии (объясненная), указана в ячейке на пересечении со строкой «Регрессия», является суммой квадратичных отклонений от среднего, в нашем примере равна 30,140;

а другая остаточная (необъясненная) часть связана с хаотичными изменениями и указана в ячейке на пересечении со строкой «Остаток» (6,02). Она должна принимать минимальное значение в уравнении регрессии.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.