Проверяемый текст
Сысоев, Владимир Валерьевич; Формирование у студентов непрофильных педагогических специальностей потребности в физическом самосовершенствовании (Диссертация 2003)
[стр. 155]

по экспертным оценкам каждого студента; по округлённым средним оценкам студентов в выборке; по экспертным оценкам во всей выборке.
Таким же образом программа рассчитывала соотношение округлённых средних оценок в выборке (т.е.
процент студентов, получивших в среднем округлённо «пять» от общего числа студентов в выборке, округленно «четыре» и т.д.) и записывала его в ячейки под таблицей с выборкой.

Теперь поясним ход статистического анализа результатов эксперимента.

Проведенный анализ экспертных оценок по показателю, например, 2 (качество специальных знаний, их глубина, системность) в начале и в конце опытно-экспериментальной работы позволяет сделать следующие выводы: 1.
Средняя оценка экспериментальной выборки увеличилась с 3,12 до 3,73 баллов, в то время как средняя оценка контрольной выборки снизилась с 3,54 до 3,28 баллов.
Следовательно, средняя успеваемость студентов экспе* риментальной выборки в конце опытно-экспериментальной работы выросла по сравнению с успеваемостью студентов контрольной группы.
2.
Дисперсия, т.е.
отклонение от средней оценки в экспериментальной выборке, снизилась с 0,49 до 0,29, а в контрольной повысилась с 0,35 до 0,42.
Это говорит о том, что в конце опытно-экспериментальной работы обе выборки стали более однородны, чем в начале.
С одной стороны, это можно объяснить тем, что эксперты, имея больше информации о студентах, чем вначале, выставляли оценки более объективно, и их мнения по каждому студенту совпадали чаще, чем в начале опытно-экспериментальной работы.
С другой стороны, сами выборки стали более однородны, уменьшился разброс средних оценок, доминировать стали студенты со средней оценкой от 3,5 до 4,5 баллов.
Тот же вывод можно сделать, оценив уменьшение коэффициента вариации в конце опытно-экспериментальной работы в экспериментальной и контрольной выборках с 11,8 % до 10,7 % и с 12 % до 11,6 % соответственно.
Все это, в свою очередь, закономерно привело к тому, что точность
опреде155
[стр. 138]

Коэффициент вариации представляет отношение среднего квадратичного отклонения к среднему арифметическому и показывает насколько велико рассеивание оценок по сравнению со средним значением.
По каждому студенту и по всей выборке коэффициент вариации рассчитывался соответственно по формулам [195,С.25]: v = ^ m % И vM U Û= ^ ю о % .
Уровень значимости среднего значения экспертных оценок рассчитывался соответственно по формулам [195,С.48 49]: P = -ß = !0 0 % и Р.иб = т ^ — 100%.
\ П Х V Ш Х а и б Для оценки симметричности и нормальности распределения частных значении изучаемого признака программа M icrosoft Excel определяла медиану и моду.
Медиана —значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака пополам.
Мода количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке.
Для симметричных распределений признаков, в том числе для нормального распределения, значение среднего, медианы и моды либо совпадают, либо незначительно отличаются друг от друга [195,С.23].
В приложении 5 медиана обозначается Me, а мода Mo.
Программа определяла следующие значения медианы и моды: по экспертным оценкам каждого студента; по округлённым средним оценкам студентов в выборке; по экспертным оценкам во всей выборке.
Таким же образом программа рассчитывала соотношение округлённых средних оценок в выборке (т.е.
процент студентов, получивших в среднем округлённо «пять» от общего числа студентов в выборке, округленно «четыре» и т.д.) и записывала его в ячейки под таблицей с выборкой.

138

[стр.,139]

Теперь поясним ход статистического анализа результатов эксперимента, проведенного с помощью программы Microsoft Excel на примере, приведенном в приложении5.
Результаты программной обработки экспертных оценок показателя 2 (качество теоретических знаний, их глубина, системность) представлены наглядной таблицей.
Проведенный анализ экспертных оценок по данному показателю в начале и в конце опытно-экспериментальной работы позволяет сделать следующие выводы: 1.
Средняя оценка экспериментальной выборки увеличилась с 3,12 до 3,73 баллов, в то время как средняя оценка контрольной выборки снизилась с 3,54 до 3,28 баллов.
Следовательно, средняя успеваемость студентов экспериментальной выборки в конце опытно-экспериментальной работы выросла по сравнению с успеваемостью студентов контрольной группы.
2.
Дисперсия, т.е.
отклонение от средней оценки в экспериментальной выборке снизилась с 0,49 до 0,29,а в контрольной повысилась с 0,35 до 0,42.
Это говорит о том, что в конце опытно-экспериментальной работы обе выборки стали более однородны, чем в начале.
С одной стороны, это можно объяснить тем, что эксперты, имея больше информации о студентах, чем в начале, выставляли оценки более объективно и их мнения по каждому студенту совпадали чаще, чем в начале опытно-экспериментальной работы.
С другой стороны, сами выборки стали более однородны, уменьшился разброс средних оценок, доминировать стали студенты со средней оценкой от 3,5 до 4,5 баллов.
Тот же вывод можно сделать, оценив уменьшение коэффициента вариации в конце опытно-экспериментальной работы в экспериментальной и контрольной выборках с 11,8% до 10,7% и с 12% до 11,6% соответственно.
Все это, в свою очередь, закономерно привело к тому, что точность
определении средних оценок выборок в конце эксперимента увеличилась (уровень значимостиР<0,05).
3.
Медианы и округленные моды средних оценок в обеих выборках практически совпадают со средними оценками выборок, что позволяет сделать 139

[Back]