Параметричні методи порівняння результатів дослідження

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 12 из 24Следующая ⇒

Використовуються для значень, отриманих у результаті вимірювання інтервальними шкалами. Ґрунтуються на порівнянні різних параметрів досліджуваних вибірок (середніх значень, дисперсій тощо).

Вибір формули обчислення t-критерію, що служить для порівняння двох вибірок, залежить від того чи подібні ці дві групи за F-критерієм. Отже, починати порівнювати дві вибірки слід з обчислення F_emp за формулою:

(Формула 3.5)

де σ₁ – дисперсія першої сукупності,

σ₂ – дисперсія другої сукупності,

причому σ₁ > σ₂

Дисперсія – показник, що характеризує розсіяння значень елементів сукупності (вибірки) навколо її середнього арифметичного значення. Дисперсію обчислюють за формулою:

(Формула 3.6)

де x _i – значення окремих елементів сукупності;

– середнє арифметичне сукупності;

N – обсяг вибірки (кількість членів сукупності).

Корінь з дисперсії називають середньоквадратичним, або стандартним відхиленням

(Формула 3.7),

Наприклад, з’ясуємо, чи подібні два класи учнів (7-А і 7-Б) за рівнем знань з математики за F-критерієм (на основі виконання тесту). Для цього спочатку обчислимо дисперсію (σ₁²) для першого класу (7-А) і дані занесемо до табл. 2.7, потім обчислимо дисперсію (σ₂²) для 7-Б класу (табл. 2.8) і знайдемо F_emp.

Таблиця 3.6

Обчислення дисперсії для 7-А кл.

Кількість правильно виконаних тестових завдань із математики, хі	Частота оцінок, f	хі –	(хі – )2	f· (хі – )2
		-2,81	7,70	15,4
		-1,81	3,28	13,12
		-0,81	0,66	4,62
		0,19	0,04	0,32
		1,19	1,42	8,52
		2,19	4,80	14,4
		3,19	10,18	10,18
N = 31	= 7,81	Σ = 98,24
σ12 = 3,17

Таблиця 3.7

Обчислення дисперсії для 7-Б кл.

Кількість правильно виконаних завдань із математики, хі	Частота оцінок, f	хі –	(хі – )2	f· (хі – )2
		-2,69	7,24	7,24
		-1,69	2,86	11,44
		-0,69	0,48	2,40
		0,31	0,10	0,90
		1,31	1,72	12,04
		2,31	5,34	10,68
		3,31	11,00	11,00
N = 29	= 7,69	Σ = 55,7
σ22 = 1,92

Потім знаходимо у F-таблиці (табл. 3.8) значення F_krit. У таблиці шукаємо значення сукупності з більшою (σ₁²) та з меншою дисперсією (σ₂²). Якщо F_emp > F_krit, то вибірки суттєво різняться, якщо F_emp ≤ F_krit, то вибірки схожі за даною ознакою.

У нашому прикладі F_emp < F_krit (1,65 < 1,70), отже, 7-А і 7-Б класи істотно не відрізняються за результатами своїми знаннями з математики. Вірогідність того, що ці класи подібні, складає 95%.

Таблиця 3.8

Таблиця для визначення достовірності F-критерію (достовірність 95%)

N₁ – кількість членів І сукупності.

N₂ – кількість членів ІІ сукупності.

Якщо F_emp > F_krit, то для більш точної перевірки і встановлення достовірності різниці класів використовується t-критерій, що обчислюється за формулою:

(Формула 3.8)

де – середнє арифметичне першої сукупності;

– середнє арифметичне другої сукупності;

N₁ – обсяг першої вибірки (кількість членів першої сукупності);

N₂ – обсяг другої вибірки (кількість членів другої сукупності);

σ₁² – дисперсія першої сукупності;

σ₂² – дисперсія другої сукупності.

t_emp порівнюють з t_krit, поданим у таблиці 3.9.

Таблиця 3.9

Таблиця для визначення достовірності t – критерію

N₁ – кількість членів І сукупності.

N₂ – кількість членів ІІ сукупності.

Якщо t_emp > t_krit, то сукупності різняться за досліджуваною ознакою, вони не однакові (з 95% ймовірністю), якщо t_emp ≤ t_krit, то відмінностей немає, досліджувані групи подібні за певною ознакою і можуть бути використані для подальшого експерименту у ролі контрольних та експериментальних груп.

Познавательные статьи:



Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Рынок недвижимости. Сущность недвижимости

Решение задач с использованием генеалогического метода

История происхождения и развития детской игры