Реферат: Корреляция и непараметрические критерии различия в педагогических исследованиях

Вычислить средние арифметические величины для уровня физической работоспособности и результата гонки:

Найти отклонения показателей рядов "А" и "Б" от своих средних арифметических величин (dА и dБ). Например: для уровня ФР170 в 24,8 кГм/мин/кГ отклонения от среднего значения будут равны: 24,8 - 20,0 = + 4,8; для спортивного результата в 63 мин.: 63 - 73 = - 10 и т.д.

Вычислить квадраты найденных отклонений (dА2 и dБ2). Получим: + 4,82 = 23,04; - 102 = 100.

Найти суммы квадратов отклонений:

Определить произведения отклонений (dА и dБ). Получим: (+ 4,8) * ( - 10) = - 48.

Найти сумму произведений отклонений: SdА dБ = 174,9 » 175.

Подставить найденное значение в формулу:

Определить достоверность высчитанного коэффициента корреляции.

Установлено, что если парных факторов меньше 100, то оценку достоверности целесообразно производить по таблице критических значений коэффициента корреляции.

Критические значения коэффициента корреляции r

Число коррелируемых пар, п	Уровень значимости, Р		Число коррелируемых пар, п	Уровень значимости, Р
	0,05	0,01		0,05	0,01
3	0,977	0,99988	19	456	575
4	950	990	20	444	561
5	878	959	21	433	549
6	811	917	22	423	537
7	754	874	25	396	505
8	707	834	30	361	463
9	666	798	35	332	435
10	632	765	40	310	407
11	602	735	45	292	384
12	576	708	50	277	364
13	553	684	60	253	353
14	532	661	70	234	308
15	514	641	80	219	288
16	497	623	90	206	272
17	482	606	100	196	258
18	468	590

Коэффициент корреляции признается статистически значимым с вероятностью ошибки <0,05, если r > r 05, и с вероятностью ошибки <0,01, если r > r01.

Табличные значения даны для двух уровней значимости: Р = 0,05 и Р = 0,01. Полученный коэффициент корреляции может считаться достоверным лишь в том случае, если его числовое значение превышает табличное значение хотя бы при уровне значимости Р = 0,05 для данного числа парных факторов. В приведенном примере для 10 парных факторов табличные значения составляют: Р05 + = 0,623, Р01 = 0,765. Высчитанный коэффициент равен 0,837, т.е. он больше табличного значения при Р = 0,01.

Если парных факторов больше 100, оценку достоверности коэффициента целесообразно рассчитывать по формуле средней ошибки коэффициента корреляции (mr):

Принято считать, что достоверным коэффициент корреляции может быть признан только тогда, когда он превышает свою ошибку в 3 и более раза. В некоторых случаях формула может быть использована для оценки достоверности и при небольшом числе парных факторов, В данном примере:

Полученный коэффициент корреляции превышает свою ошибку более чем в 8 раз.

Сделать методический вывод. Выявлена отрицательная корреляция: наиболее высоким показателям физической работоспособности соответствуют наименьшие показатели времени прохождения дистанции. Значит, чем более высоким уровнем физической работоспособности обладает спортсмен, тем лучше время (при прочих равных условиях) он может показать на дистанции.

Если на одном и том же материале высчитаны коэффициенты корреляции ρ и r, то необходимо провести сопоставление их значений по методу моментов Пирсона. Делается это следующим образом: определяется разница между абсолютными значениями двух коэффициентов без учета их знака.

0,837 - 0,807 = 0,030.

По В.Ю. Урбаху (1964) считается, что полученная разница не должна превышать 3%. В приведенном примере она составляет 0,025%, а поэтому находится в пределах нормы.

Коэффициент регрессии позволяет установить количественную меру изменения следственного фактора при изменении причинного фактора на одну единицу. В отличие от показателей корреляции - величин относительных, измеряющих тесноту связи между признаками в долях единицы, показатели регрессии - величины абсолютные: они характеризуют зависимость между переменными факторами по их абсолютным значениям (Г.Ф. Лакин" 1973).

Применительно к приведенному примеру вопрос в задаче на вычисление может быть сформулирован следующим образом: насколько в среднем улучшится спортивный результат в лыжной гонке при увеличении уровня физической работоспособности спортсменов на 1 кГм/мин/кг?

Чтобы получить ответ на поставленный вопрос, необходимо:

высчитать коэффициент корреляции r; оказалось, что он равен 0,837;

определить средние квадратические отклонения для каждого сравниваемого ряда; например, для ФР170 sA оказалась равной 2,75, а для результатов в лыжной гонке sБ - 6,14;

полученные значения подставить в формулу коэффициента регрессии RАБ:

 

 кГм/мин/кг/мин;

сделать методический вывод: с увеличением уровня физической работоспособности на 1 кГм/мин/кг спортивный результат улучшался в среднем на 0,286 мин.

Коэффициенты регрессии особенно широко используются при изучении параметров физического развития детей, например для определения средней меры увеличения веса ребенка при увеличении его роста на 1 см.

В связи с тем, что расхождения между генеральными совокупностями определяются с помощью некоторых статистических параметров (средней арифметической величины, среднего квадратического отклонения и т.п.), полученных на выборочных совокупностях, t критерий Стьюдента относится к так называемым параметрическим критериям (помимо этого критерия существуют и другие параметрические критерии).

Применять их целесообразно в тех случаях, когда собранные исследователем данные, во-первых, имеют количественную меру (т.е. выражены в каких-либо единицах измерения, например в метрах, секундах, баллах), во-вторых, образуют вариационный ряд, обладающий свойством нормального распределения, при котором колебание всех вариант в обе стороны от их средней арифметической величины примерно одинаковое, симметричное.

Непараметрические критерии различия

В педагогических исследованиях нередко возникает потребность рассчитать достоверность различий между небольшими совокупностями показателей, которые или имеют порядковый, а не количественный характер выражения (например, места, занятые спортсменами на соревновании), или не подчиняются закону нормального распределения (т.е. в вариационном ряду средняя арифметическая величина резко смещена в сторону больших или меньших вариант).

В таких случаях прибегают к использованию непараметрических критериев различия.

При выборе параметрических или непараметрических критериев следует иметь в виду, что наибольшей статистической мощностью (большей чувствительностью, лучшей разрешающей способностью) отличаются параметрические критерии (Г.Ф. Лакин, 1973). Поэтому в тех случаях, когда имеется вариационный ряд количественных показателей без явных признаков асимметричности, следует начинать обработку с помощью параметрических критериев. Если она даст результаты, далекие от граничных значений критерия, можно ими удовлетвориться; если же результаты окажутся на пределе значений достоверности, следует проверить, имеется ли достоверность различия, с помощью непараметрических критериев (не случайно их называют еще "вспомогательными критериями"). Подобное дублирование обработки никогда не окажется лишним, ибо затраты времени, кстати не столь уж значительные, окупятся большей достоверностью выводов.

Свое название непараметрические критерии получили потому, что не нуждаются в вычислении параметров, характеризующих те или иные выборки (среднего арифметического, среднего квадратического и т.п.). В связи с тем, что непараметрические критерии приложимы не только к вариантам с числовым выражением, но и к вариантам порядкового характера, их называют еще порядковыми критериями.

Непараметрические критерии в отличие от параметрических имеют простую конструкцию, не требуют большой вычислительной работы, могут оценивать вариационные; ряды порядкового характера любой формы распределения. Кроме того, они позволяют оценивать сравнительно небольшие выборки (кстати, даже таблицы значения критерия составлены на число вариант менее 30), что опять-таки чрезвычайно важно для педагогических исследований.

Существует несколько непараметрических критериев, в зависимости от конструкции и статистической мощности. Каждый из них специфичен в решении тех или иных задач исследования. Наиболее распространенными в педагогических и биологических исследованиях являются критерий Уайта и критерий Вилкоксона.

Критерий Уайта. Условное обозначение этого критерия - Т. Он способен выявить различия между двумя совокупностями по их ведущим тенденциям, однако не оценивая степени колебания вариант. Поэтому две выборки с равно выраженными тенденциями, но с разными пределами колебаний будут квалифицированы критерием Уайта как одинаковые.

Критерий Уайта применим при сравнении одинаковых и разных по объему выборок.

Очередность числовых операций показана на примере исследования, задача которого определение эффективности методов разучивания двигательного действия по частям и в целом.

Полученные значения (в данном примере баллы, при разучивании по частям - Vr - 8,0; 8,6; 8,5; 9,0; 9,6; 9,5; при разучивании в целом - VЦ - 8,1; 8,0; 8,2; 8,3; 8,7; 8,6; 9,4) в обеих выборках расположить в общий ряд в соответствии с их рангами в возрастающем порядке.

Чтобы облегчить последующие цифровые операции,, целесообразно построить ступенчатые ряды показателей и их рангов (R): в верхнем ступенчатом ряду расположить полученные в исследовании показатели в возрастающем порядке, а в нижнем - их ранги:

vЧ vЦ	8,08,5 8,69,09,5 9,6 -МЧ = 8,87 8,0 8,1 8,2 8,38,6 8,79,4 -МЦ = 8,47
RЧ RЦ	1,56 7 51012 13 - ТЧ = 50 1,5 3 4 5 7,5 911- ТЦ = 41

Как видно, ступенчатый ряд показателей начинается с наименьшего показателя для обеих выборок, а затем перечисляются все остальные, причем на верхней "ступеньке" для одной выборки, а на нижней - для другой. Если в двух выборках встречаются равные показатели, то безразлично, какой из них будет стоять первым, а какой - вторым (из верхней половины ряда или из нижней), так как в этом случае ранг вычисляется путем деления суммы рангов, имеющих одинаковые значения показателей, на число таких одинаковых показателей. В данном примере показатели 8,0 и 8,0 занимают первое и второе места в общем, ступенчатом ряду и имеют одинаковый средний ранг 1.5

Создается впечатление, что оценки Vr предпочтительнее, да и средняя арифметическая величина Мr выше, чем Мц. На самом ли деле оценки Vr выше, а следовательно, и метод разучивания по частям в данных условиях эффективнее, чем метод разучивания в целом, покажут следующие расчеты.

Вычислить суммы рангов Тr и Tц для рядов Rr и Rц. В данном примере: Тr = 50, Tц = 41.

Проверить правильность вычисления суммы рангов рядов, для чего вычислить ее двумя способами:

а) Тч + Tц = 50 + 41 = 91;

б)

Подобная простая проверка чрезвычайно важна, так как от точности ранжирования зависит вывод о достоверности различия выборок.

Суммы рангов каждого ряда отличаются друг от друга на 9 единиц. Требуется определить, может ли эта разница считаться настолько значимой, чтобы говорить о большей эффективности одного из методов разучивания.

Для этого меньшую (обязательно меньшую!) сумму рангов (в данном случае 41) следует сравнить с табличным коэффициентом Т по таблице "Значения критерия Уайта". Если Т окажется больше меньшей суммы рангов, но не равной ей (Т >41), то имеющаяся разность между двумя выборками считается достоверной.

Страницы: 1, 2, 3