11 марта 2016г.
Аннотация.
Рассматривается использование электронной таблицы Gnumeric при изучении дисциплины «Основы математической обработки информации» (направление подготовки − Педагогическое образование, профиль«Математическое образование»).
Для педагога важно уметь грамотно планировать и проводить психолого-педагогические эксперименты, обрабатывать их результаты. Неотъемлемой частью педагогических исследований стали статистические методы, так как без них при решении целого ряда исследовательских задач невозможно дать объективную интерпретацию результатов измерений. В педагогике и психологии статистические методы прочно утвердились тогда, когда эти науки стали активно использовать эксперимент в качестве метода научного исследования. Педагогические измерения сопровождаются некоторой ошибкой, которую вызывают несовершенство диагностического инструментария, различные обстоятельства, связанные с условиями проведения измерений. Поэтому результат педагогического исследования имеет вероятностный характер, следовательно, необходимо доказывать статическую достоверность (значимость) полученных результатов [2].
Знания, умения и навыки необходимые будущему учителю для решения исследовательских задач в области образования формируются, в частности, при изучении дисциплины «Основы математической обработки информации».
Практические занятия по дисциплине «Основы математической обработки информации» проводятся в компьютерном классе. Цель практикума состоит в освоении компьютерных методов решения задач обработки данных психолого-педагогического эксперимента.
Для решения задач обработки экспериментальных данных методами математической статистики мы используем свободно распространяемые программы OpenOffice Calc, Gnumeric.
Рассмотрим некоторые возможности использования электронной таблицы Gnumeric в статистической обработке исследовательских данных. Инструменты статистической обработки данных находятся в пункте главного меню "Статистика". Для получения основных статистических характеристик выборки используется команда "Статистика/Описательные статистики/Описательные статистики".
Например, для данных, представленных на Рисунке 1, определим основные статистические характеристики. Выделяем диапазон ячеек B3:C22 и используем соответственно команды "Статистика/Описательные статистики/Описательные статистики". Результат представлен на Рисунке 2.
Для решения задач корреляционного анализа используются соответственно команды "Статистика/Описательные статистики/Корреляция".
Рассмотрим задачу
[1, С. 209]. 20 школьникам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий
теста в секундах. Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между
временем решения этих задач? Переменная Х обозначает среднее время решения наглядно-образных, а переменная Y − среднее время решения
вербальных заданий тестов. Исходные данные представлены на Рисунке
1.
Для применение коэффициента корреляции Пирсона распределения переменных Х и Y должны быть близки к нормальному. Выясним являются
ли распределения переменных Х и Y из условия задачи нормальными.
Выделяем диапазон
ячеек B3:C22. Используем соответственно команды "Статистика/Тесты с одной выборкой/ Критерии нормальности. В диалоговом окне будут четыре критерия, выбираем,
например, "Критерий Лиллифора (Колмогорова-Смирнова)", далее "ОК".
Критерий Колмогорова-Смирнова позволяет оценить вероятность того, данная выборка принадлежит генеральной
совокупности с нормальным распределением. Если эта вероятность p ≤ 0,05, то данное эмпирическое распределение существенно отличается от нормального, а если p > 0,05,
то делают вывод
о приблизительном соответствии данного
эмпирического распределения нормальному. Из Рисунка
3 видно, что распределения переменных Х и Y являются нормальными.
Вычислим эмпирическую величину коэффициента корреляции. Выделяем диапазон ячеек
B3:C22. Используем соответственно команды
"Статистика/Описательные статистики/Корреляция". Эмпирическая величина коэффициента корреляции равна 0,669 (Рисунок 4).
При нахождении
критических значений
для вычисленного коэффициента линейной
корреляции Пирсона число степеней свободы рассчитывается как k=n-2.
В рассматриваемой задаче n=20, тогда критические значения равны 0,44 при p ≤ 0,05 и 0,56 при p ≤ 0,01 [1, С. 324].
Ответ. Величина расчетного
коэффициента корреляции
попала в зону значимости (0,669 > 0,56). Значит, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна.
Программа Gnumeric, как все электронные таблицы, имеют большое
число встроенных функций.
Для вызова селектора
встроенных функций используется либо главное меню "Вставка/Функция", либо кнопка f(x) в панели инструментов. После этого
появляется диалог выбора
функции, в которой есть категория "Статистические функции". Все функции имеют название и описание на английском языке. Для решения задач регрессионного и дисперсионного анализов используются соответственно команды "Статистика/Зависимые наблюдения/ Регрессия" и "Статистика/Тесты с множеством выборок/Дисперсионный анализ/Однофакторный...". Примеры решения таких задач имеются
в пособии [3].
Список литературы
1. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник. - 3-е изд., испр. - М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта,
2004. - 336 с.
2. Загвязинский В.И., Атаханов
Р.А. Методология и методы
психолого-педагогического исследования : учеб. пос. для студ. высш. пед. учеб. зав. - 2-е изд., стереотип. - М. : Академия, 2007. - 208 с.
3. Хахаев И.А. Gnumeric:
Электронная таблица для всех. - М. : ALT Linux, 2011. 192 с.