Учебно-методическое пособие Санкт Петербург 2001 Издано по оригинальной версии: Куликов Л. В. Методология и методы

Вид материала

4.2. Математико-статистическая обработка
Оценка достоверности отличий
5. Подготовка и защита Дипломной работы
5.1. Построение текста дипломной работы
5.2. Построение выступления на защите дипломной работы

Подобный материал:

1 2 3 4

Следовательно, значение 210 может считаться выпадающим и должно быть исключено из дальнейшей обработки.

После исключения выпадающих значений первичные статистики вычисляются снова.

4.2. Математико-статистическая обработка

Анализ первичных статистик

средняя арифметическая обозначается буквами М или Х. Чтобы ее подсчитать, надо суммировать все значения признака и полученную величину разделить на число значений. Если в ряду есть числа со знаком "минус", то суммирование производят с учетом знаков.

среднее квадратичное отклонение - мера разнообразия входящих в группу объектов, оно обозначается греческой буквой σ (сигма) и называется также основным, или стандартным, отклонением. оно показывает, насколько, в среднем, отклоняется каждая варианта (конкретное значение оцениваемого параметра) от средней арифметической. Чем сильнее разбросаны варианты относительно средней, тем большим оказывается и среднее квадратичное отклонение. Разброс значений характеризует и размах — разность между наибольшим и наименьшим значением в ряду. Однако σ полнее характеризует разброс значений относительно средней арифметической.

Для того, чтобы сравнивать по уровню изменчивости признаки любой размерности (выраженные в разных единицах измерения) применяют коэффициент вариации - частное от деления σ на среднюю арифметическую, умноженное на 100%. Обозначается СV:

СV=	σ	100%
	М

Репрезентативность - степень соответствия выборочных показателей характеристикам генеральной совокупности. По части никогда не удается полностью охарактеризовать целое, всегда остается вероятность того, что оценка генеральной совокупности на основе выборочных данных недостаточно точна, имеет некоторую большую или меньшую ошибку. Такие ошибки, представляющие собой ошибки обобщения, связанные с перенесением результатов, полученных при изучении выборки, на всю генеральную совокупность, называются ошибками репрезентативности.

Статистические ошибки репрезентативности показывают, в каких пределах могут отклоняться от параметров генеральной совокупности частные показатели, полученные на основе конкретных выборок. Очевидно, величина ошибки тем больше, чем больше варьирование признака и чем меньше выборка. Это и отражено в формулах для вычисления статистических ошибок, характеризующих варьирование выборочных показателей вокруг их генеральных параметров.

В число первичных статистик входит статистическая ошибка средней арифметической. Формула для ее вычисления такова:

m_М=±	σ
	√n

где m_М- ошибка средней, σ - сигма, n - число значений признака. Это основные первичные статистики, которые позволяют оценить характер распределения данных в экспериментальном массиве.

Оценка достоверности отличий

Одной из наиболее часто встречающихся задач при обработке данных является оценка достоверности отличий между двумя или более рядами значений. В математической статистике существует несколько способов для этого. При использовании большинства мощных критериев требуются дополнительные вычисления, обычно весьма развернутые.

Компьютерный вариант обработки данных стал в настоящее время наиболее распространенным. Во многих прикладных статистических программах есть процедуры оценки различий между параметрами одной или разных выборок. При полностью компьютеризованной обработке материала нетрудно в нужный момент использовать соответствующую процедуру и оценить интересующие различия. Однако большинство исследователей не имеют свободного и неограниченного доступа к работе с компьютером — либо недостаточен парк ЭВМ, либо пользователь ЭВМ не подготовлен и может проводить обработку только с помощью квалифицированного персонала. И в том, и в другом случае типичный сеанс работы с компьютером заканчивается тем, что исследователь получает принтерные распечатки, содержащие подсчитанные первичные статистики, результаты корреляционного анализа, иногда и факторного (компонентного).

Основной анализ осуществляется позже. Исходя из этих рассуждений, будем считать, что перед автором часто встает задача оценки достоверности различий с использованием ранее вычисленных статистик. При сравнении средних значений признака говорят о достоверности (недостоверности) отличия средних арифметических, а при сравнении изменчивости показателей - о достоверности (недостоверности) отклонений σ (или дисперсии, т.е. σ²) и коэффициентов вариации.

Достоверность различий средних арифметических можно оценить по достаточно эффективному параметрическому критерию Стьюдента. Он вычисляется по формуле:

t=	М₁-М₂
	√(m₁+m₂)

где М₁ и М₂ —значения сравниваемых средних арифметических, m₁ и m₂ — соответствующие величины статистических ошибок средних арифметических. Знак вычисленной разности средних арифметических можно не учитывать, поскольку имеет значение только абсолютная величина критерия t. Значения критерия t для трех уровней значимости (р) приведены в приложении 2.

Число степеней свободы определяется по формуле:

d = (n₁ + n₂) - 2

где n₁ и n₂ – число испытуемых в сравниваемых выборках. С уменьшением выборок (n<10) критерий Стьюдента становится чувствительным к форме распределения исследуемого признака в генеральной совокупности. Поэтому в сомнительных случаях рекомендуется использовать непараметрические методы (критерий χ², а лучше – Крамера) или сравнивать полученные значения с критическими (приведенными в таблице) для более высокого уровня значимости.

Решение о достоверности различий принимается в том случае, если вычисленная величина t превышает табличное значение для данного числа степеней свободы. В тексте публикации или отчета указывают наиболее высокий уровень значимости из трех: 0.05, 0.01, 0.001. Если превышены 0.05 и 0.01, то пишут (обычно в скобках) р=0.01 или р<0.01. Это означает, что оцениваемые различия случайны с вероятностью не более 1 из 100 шансов. Если превышены табличные значения для всех трех уровней, то указывают р=0.001 или р<0.001, что означает случайность выявленных различий между средними не более 1 из 1000 шансов.

Пример: М₁ =113.3, m₁ =2.4, n₁ =13; М₂ =103.3, m₂ =2.6, n₂=16;

t=2.83; d=27; 2.83> табличного 2.77 для уровня значимости р=0.01. Следовательно, на уровне 0.01 различия между средними достоверны.

Приведенная формула проста. Используя ее, можно при помощи бытового калькулятора с памятью вычислить критерии без промежуточных записей.

Следует помнить, что при любом численном значении критерия достоверности различия между средними этот показатель оценивает не степень выявленного различия (она оценивается по самой разности между средними), а лишь статистическую достоверность его, т.е. право распространять вывод о наличии разницы на все явление (весь процесс) в целом. Низкий вычисленный критерий различия не может служить доказательством отсутствия различия между двумя признаками (явлениями), ибо его значимость (степень вероятности) зависит не только от величины средних, но и от численности сравниваемых выборок. Он говорит не об отсутствии различия, а о том, что при данной величине выборок оно статистически недостоверно: слишком велик шанс, что разница случайна, слишком мала вероятность ее достоверности.

Степень, т.е. величину выявленного различия, желательно оценивать, опираясь на содержательные критерии. Вместе с тем, при изучении психологических закономерностей весьма характерно наличие множества показателей, которые, по существу, являются условными баллами, и валидность оценивания с их помощью следует доказывать особо. Чтобы избежать большей произвольности, в этих случаях также приходится опираться на статистические параметры.

Пожалуй, наиболее распространено для этого использование σ. Разницу между двумя средними арифметическими в 1σ и более можно считать достаточно выраженной. Если σ подсчитана для n>35, то достаточно выраженным можно считать различие в 0.5 сигмы. Однако для ответственных выводов о том, насколько велика разница между значениями, лучше использовать строгие критерии.

5. Подготовка и защита Дипломной работы

особенно важно, чтобы дипломная работа была написана в жанре научной статьи. встречаются случаи, когда выпускники избирают жанр научно-публицистического эссе. Это ошибка, снижающая достоинства работы. Дипломная работа является квалификационной. Основная задача аттестационной комиссии — оценить профессиональный уровень выпускника. Для положительной оценки должны быть продемонстрированы доказательства квалификации выпускника. Одна лишь оригинальность суждений, новизна тезисов (без развернутых доказательств) не может свидетельствовать о достаточно высоком уровне квалификации. Выпускник должен показать знание литературы в соответствующей области, умение анализировать состояние вопроса, формулировать цели и задачи, планировать и осуществлять сбор материала, обрабатывать его, интерпретировать, делать выводы.

5.1. Построение текста дипломной работы

Оглавление содержит названия глав и параграфов, а также соответствующие номера страниц.

Введение должно кратко характеризовать современное состояние проблемы, которой посвящена работа, а также цель работы. Во введении следует сформулировать, в чем заключаются новизна и актуальность описываемой работы, и обосновать по существу необходимость ее проведения.

Аналитический обзор должен содержать полное и систематизированное изложение состояния вопроса, которому посвящена данная работа. Предметом анализа должны быть новые идеи и проблемы, возможные подходы к решению этих проблем, результаты предыдущих исследований по данному вопросу, (иногда - и по смежным), возможные пути решения задачи. Завершить обзор желательно обоснованием выбранного направления работы. Оно должно показывать преимущества выбранного направления. Обоснование направления работы не следует подменять обоснованием целесообразности или необходимости самой работы. Обычно обзор является первой главой.

Описание методик, содержания и результатов работы. В этих разделах работы должно быть подробно и последовательно изложено содержание выполненного исследования, описаны все промежуточные и окончательные результаты, в том числе - отрицательные.

Вглаве, посвященной эксперименту, должна указываться цель и описываться программа экспериментов, излагаться их сущность, оцениваться точность и достоверность полученных данных, сопоставляться с теоретическими данными, отсутствие такого сопоставления следует объяснить.

Ряд трудностей вызывает у выпускников описание экспериментальной части исследования. В этом разделе должны быть представлены следующие сведения:

Полный перечень использованных методик, их описание, обоснование выбора методик. известные (распространенные) методики описывать не надо. Необходимо привести ссылки на источники информации или поместить в приложении описание методик.
Описание выборки: количество испытуемых, социо-демографические параметры: пол, возрастные параметры — среднее, возраст самого младшего и самого старшего испытуемого.
Описание условий и процедуры эксперимента.
Сводные таблицы данных. Полные копии протоколов эксперимента не требуются, но исходные данные должны быть представлены. Если таблицы громоздкие, их лучше дать в приложении. Там же можно поместить и несколько наиболее интересных или типичных протоколов, выдержки из них, рисунки испытуемых и т.д.
Список всех признаков, которые были включены в математико-статистическую обработку.
Первичные статистики. Можно привести только основные, поместив их в нижних строчках сводной таблицы данных.
Описание математико-статистического анализа, сведения об уровнях значимости, достоверности сходства и различий.
По факторному анализу обычно приводятся итоговые решения, но если промежуточные решения дают интересные факты для обсуждения, то помещают и их.

Эти разделы завершаются авторской интерпретацией полученных результатов и описанием их возможного применения.

Обычно описание методик, содержания и результатов работы составляет две или три главы текста.

Выводы по всей работе лучше представить как самостоятельный раздел, малую по объему главу.

Количество выводов может быть разным, но лучше воспринимается 5-7. При большем числе желательно разбивать их на группы по некоторому логическому основанию.
Выводы должны содержать оценку соответствия результатов поставленным задачам, оценку продвижения в решении проблемы.
Решение каждой из задач должно быть определенным образом отражено в выводах.

Отсутствие выводов значительно снижает уровень работы.

Ошибочно полагать, что раздел «Выводы» может быть заменен разделом «Заключение».

Выводы — в краткой, тезисной форме выражают содержательные итоги исследования. они отражают новое, полученное самим автором. Частой ошибкой является то, что автор включает в выводы общепринятые положения, уже не нуждающиеся в доказательствах. Выводы должны быть конкретными. Подробное описание сферы действия обнаруженных закономерностей, указание на категорию людей (возраст, пол, уровень здоровья, психическое состояние), к которым применимы выявленные характеристики, не уменьшит их значимости, но сделает их более точными и интересными для специалистов. Опасайтесь неоправданно широких формулировок!

В выводах целесообразно отметить, в рамках какого подхода получены результаты. Кроме того, вполне возможно, что сделанные выводы должны быть отнесены только к той категории испытуемых, которая выступила объектом исследования.

Давать полное описание того, как были получены выводы, не требуется. излишни упоминания конкретных методик, с помощью которых вы получили доказательства. Не следует приводить имена испытуемых, коэффициенты корреляции и другие детали. Выводы — это обобщения, охватывающие только наиболее существенные результаты работы. Читатель, интересующийся частными аспектами, обоснованностью, достоверностью результатов, может обратиться к тексту работы.

Постарайтесь написать выводы таким языком, который понятен не только исследователям, но и специалистам - практикам из смежных областей (педагогам, врачам, социальным работникам).

Заключение — это краткий обзор исследования, общая оценка эффективности выбранного подхода. Здесь автор может вновь обратиться к актуальности проблемы в целом или ее отдельных аспектов, подчеркнуть перспективность использованного подхода, высказать предположение о возможных путях, поделиться мнением о необходимости апробировать иной исследовательский подход, о целесообразности применения различных методик, о полезности обращения к тем или иным контингентам испытуемых и т.п. Обсуждение этих тем не может заменить выводы.

В разделе "Заключение" намечают цели и пути дальнейшей работы или доказывают ее нецелесообразность. желательно указать практическую, научную, социальную ценность результатов работы.

В конце Заключения следует указывать, чем завершена работа:

получением новых данных об объектах, процессах, явлениях, закономерностях;
разработкой новых методов и принципов исследования;
получением качественных и количественных характеристик явлений;
составлением инструкций, рекомендаций, методик, разработкой норм, программ и т.д.;
внедрением в практику вновь созданных или усовершенствованных разработок и др.

Если в работе получены отрицательные результаты, это указывается в заключении.

Обычно Заключение является последней частью основного текста работы. За ним следует список литературы, включающий все источники (публикации), на которые есть хотя бы одна ссылка в тексте (и упоминание, и цитирование).

Приложения содержат вспомогательный материал, который загромождал бы основной текст.

К вспомогательному материалу относятся:

таблицы вспомогательных цифровых данных;
протоколы опытов;
описания аппаратуры и приборов, примененных при проведении экспериментов;
инструкции, методики и т.п.;
иллюстрации вспомогательного характера и т.п.

Приложения необходимо располагать в порядке появления ссылок в тексте основных разделов. Если приложений больше 10, их следует объединять по видам.

5.2. Построение выступления на защите дипломной работы

Обязательными моментами выступления являются следующие:

Цель и задачи исследования (не более 5 задач).
Методы и методики (в большинстве случаев их достаточно лишь назвать).
Выборка: количество, состав по полу и возрасту, уровень образования, профессиональная принадлежность (если эта характеристика значима).
Если были взяты экспериментальная и контрольная группы, то охарактеризовать их сходство и различие по существенным моментам.
Процедура исследования (в общих чертах).
Процедура обработки данных. Это необходимо, если использовалась оригинальная или мало известная методика. Часто достаточно лишь перечислить, какие показатели подсчитывались.
Основные результаты. Лучше этот раздел структурировать в соответствии с последовательностью задач исследования, а не с использованными способами обработки данных.
Выводы. Это важнейшая часть выступления, она требует тщательного продумывания.

Время для выступления — 10 минут. Желательно заранее проговорить вслух выступление и отметить затраченное время, чтобы скорректировать объем доклада.

Blog

Учебно-методическое пособие Санкт Петербург 2001 Издано по оригинальной версии: Куликов Л. В. Методология и методы

М