|
Поэтому надо быть предельно осторожным в интерпре-тации полученных результатов. Когда автор одной диссер-тации, проведя эксперимент по одному разделу курса фи- зики, допустим, в X классе, утверждает, что за счет этого повысилась эффективность формирования у учащихся на-учного мировоззрения, или, в другом случае, после изуче- ния всего трех тем специального предмета у учащихся ПТУ было сформировано умение самостоятельно определять стратегические цели своей трудовой деятельности — такие утверждения вызывают, по меньшей мере, недоумение. И уж совсем нелепым выглядит утверждение, которое встре- тил автор в одной диссертации о том, что после проведения эксперимента уровень общей культуры студентов повы- сился на 17% (?!). О применении статистических методов обработки результатов исследования. В большинстве педагогиче- ских исследований, как правило, применение методов ма-тематической статистики бывает вызвано необходимостью установления достоверности различий между результата- ми обучения, каких-то воспитательных воздействий в контрольных и экспериментальных группах, классах и т.п. До последнего времени для применения статистических кри-териев исследователю необходимо было подробно изучить пособия по математической статистике, использовать сложные формулы, подставлять в них полученные массивы данных и выполнять длительные трудные вычисления. В последние годы появились специфические компьютерные программы, которые значительно, в десятки раз сократили объем этой работы. Достаточно ввести в компьютер мас- сивы чисел, и он сам автоматически выдаст результат. По-этому мы здесь приведем лишь следующий «рецепт» с уче- том данной выше информации о шкалах измерений: 1. Если использована шкала отношений или интервалов, если применяются точно и объективно измеряемые оценки, то для проверки статистической достоверности дифференци-ации (разности) двух средних показателей (среднее значение по одной и по другой группе) применяются t-критерий Стьюдента или F-критерий Фишера. При этом необходимо убе-диться в том, что распределение близко к нормальному (распределению Гаусса). В этом можно убедиться, сопоставив значения среднего, моды и медианы. Если среднее, мода и медиана[*] приблизительно совпадают, то распределение мож-но считать нормальным и можно применять t- или F-критерии. — 159 —
|