Tập huấn nghiên cứu khoa học sư phạm ứng dụng - Phân tích dữ liệu

Các nhóm không có chênh lệch có ý nghĩa giữa giá trị trung bình kết quả kiểm tra ngôn ngữ và kiểm tra trước tác động, nhưng chênh lệch giá trị trung bình giữa các kết quả kiểm tra sau tác động là có ý nghĩa, nghiêng về nhóm thực nghiệm.

 

ppt60 trang | Chia sẻ: vuductuan12 | Lượt xem: 2861 | Lượt tải: 4download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Tập huấn nghiên cứu khoa học sư phạm ứng dụng - Phân tích dữ liệu, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn hãy click vào nút TẢi VỀ
* B4. Phân tích dữ liệu * Những nội dung chính Sử dụng thống kê trong NCKHƯD Vai trò của thống kê trong NCKHSPƯD PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1. Mô tả dữ liệu 2. So sánh dữ liệu 3. Liên hệ dữ liệu Thống kê và thiết kế nghiên cứu B4. Phân tích dữ liệu * Vai trò của thống kê trong NCKHSPƯD - Thống kê được coi là “ngôn ngữ thứ hai” để đảm bảo tính khách quan của nghiên cứu. - Thống kê cho phép những người nghiên cứu đưa ra các kết luận có giá trị. => Trong NCKHSPƯD, vai trò của thống kê thể hiện qua: mô tả, so sánh và liên hệ dữ liệu * 1. Mô tả dữ liệu 	Mốt (Mode), Trung vị (Median), Giá trị trung bình 	(Mean) và Độ lệch chuẩn (SD). 2. So sánh dữ liệu 	Phép kiểm chứng T-test, Phép kiểm chứng Khi 	bình phương 2 (chi square) và Mức độ ảnh 	hưởng (ES). 3. Liên hệ dữ liệu 	Hệ số tương quan Pearson (r). Phân tích dữ liệu * 1. Mô tả dữ liệu 	- Là bước thứ nhất để xử lý dữ liệu đã thu thập. 	- Đây là các dữ liệu thô cần chuyển thành thông tin có thể sử dụng được trước khi công bố các kết quả nghiên cứu. * 1. Mô tả dữ liệu: 	Hai câu hỏi cần trả lời về kết quả nghiên cứu được đánh giá bằng điểm số là: (1) Điểm số tốt đến mức độ nào? (2) Điểm số phân bố rộng hay hẹp? Về mặt thống kê, hai câu hỏi này nhằm tìm ra: Độ tập trung Độ phân tán * 1. Mô tả dữ liệu: * * Mốt (Mode): là giá trị có tần suất xuất hiện nhiều nhất trong một tập hợp điểm số. * Trung vị (Median): là điểm nằm ở vị trí giữa trong tập hợp điểm số xếp theo thứ tự. * Giá trị trung bình (Mean): là giá trị trung bình cộng của các điểm số. * Độ lệch chuẩn (SD): là tham số thống kê cho biết mức độ phân tán của các điểm số xung quanh giá trị trung bình.(10+20/2–25+15/2); 1. Mô tả dữ liệu Cách tính giá trị trong phần mềm Excel Ghi chú: xem phần hướng dẫn cách sử dụng các công thức tính toán trong phần mềm Excel tại Phụ lục 1 Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có: Kết quả của nhóm thực nghiệm (N1) Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có: Kết quả của nhóm đối chứng (N2) 2. So sánh dữ liệu Dữ liệu liên tục là dữ liệu có giá trị nằm trong một khoảng. Ví dụ, điểm một bài kiểm tra của học sinh có thể có giá trị nằm trong khoảng thấp nhất (0 điểm) và cao nhất (100 điểm). Dữ liệu rời rạc có giá trị thuộc các hạng mục riêng biệt, ví dụ: số học sinh thuộc các “miền” đỗ/trượt; số HS giỏi/ khá/ trung bình/ yếu. 2. So sánh dữ liệu 	Để so sánh các dữ liệu thu được cần trả lời các câu hỏi: Điểm số trung bình của bài kiểm của các nhóm có khác nhau không? Sự khác nhau đó có ý nghĩa hay không? Mức độ ảnh hưởng (ES) của tác động lớn tới mức nào? 3. 	Số học sinh “trượt” / “đỗ” của các nhóm có khác nhau không ? Sự khác nhau đó có phải xảy ra do yếu tố ngẫu nhiên không? * 2. So sánh dữ liệu * Kết quả này được kiểm chứng bằng : Phép kiểm chứng t-test (đối với dữ liệu liên tục) - trả lời câu hỏi 1. Độ chênh lệch giá trị trung bình chuẩn (SMD) – trả lời cho câu hỏi 2 Phép kiểm chứng Khi bình phương 2 (đối với dữ liệu rời rạc) - trả lời câu hỏi 3. * 2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp * 2. So sánh dữ liệu 	- Phép kiểm chứng t-test độc lập giúp chúng ta xác định xem chênh lệch giữa giá trị trung bình của hai nhóm khác nhau có khả năng xảy ra ngẫu nhiên hay không. 	- Trong phép kiểm chứng t-test độc lập, chúng ta tính giá trị p, trong đó: p là xác suất xảy ra ngẫu nhiên. a. Phép kiểm chứng t-test độc lập * 2. So sánh dữ liệu a. Phép kiểm chứng t-test độc lập * Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm 2. So sánh dữ liệu a. Phép kiểm chứng t-test độc lập * 2. So sánh dữ liệu a. Phép kiểm chứng t-test độc lập Ví dụ: 3 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm Phép kiểm chứng t-test cho biết ý nghĩa sự chênh lệch của giá trị trung bình các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứng Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập * 2. So sánh dữ liệu  a. Phép kiểm chứng t-test độc lập Ví dụ về phân tích p = 0,56 (p> 0,05) cho thấy chênh lệch giá trị trung bình giữa kết quả kiểm tra ngôn ngữ của nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng là KHÔNG có ý nghĩa! p = 0,95 (p> 0,05) cho thấy chênh lệch giá trị trung bình giữa kết quả kiểm tra trước tác động của nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng là KHÔNG có ý nghĩa! Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập * 2. So sánh dữ liệu  a. Phép kiểm chứng t-test độc lập Ví dụ về phân tích p = 0,05 cho thấy chênh lệch giá trị trung bình giữa kết quả kiểm tra sau tác động của nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứng là có ý nghĩa! Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập * 2. So sánh dữ liệu  a. Phép kiểm chứng t-test độc lập Ví dụ về kết luận Các nhóm không có chênh lệch có ý nghĩa giữa giá trị trung bình kết quả kiểm tra ngôn ngữ và kiểm tra trước tác động, nhưng chênh lệch giá trị trung bình giữa các kết quả kiểm tra sau tác động là có ý nghĩa, nghiêng về nhóm thực nghiệm. Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập * Lưu ý khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập: =ttest (array 1, array 2, tail, type) 90% khi làm, giá trị là 3 = 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau) = 3: Biến không đều Array 1 là dãy điểm số 1, array 2 là dãy điểm số 2 * 2. So sánh dữ liệu  b. Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc (theo cặp) Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc so sánh giá trị trung bình giữa hai bài kiểm tra khác nhau của cùng một nhóm. Trong trường hợp này, so sánh kết quả bài kiểm tra trước tác động và sau tác động của nhóm thực nghiệm. Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn * 2. So sánh dữ liệu  b. Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc (theo cặp) Giá trị trung bình kết quả kiểm tra sau tác động tăng so với kết quả kiểm tra trước tác động (27,6 – 24,9 = 2,7 điểm). p = 0,01 0,05 cho thấy chênh lệch KHÔNG có ý nghĩa (nhiều khả năng xảy ra ngẫu nhiên). Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động * 2. So sánh dữ liệu  b. Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc (theo cặp) Kết quả kiểm tra sau tác động của nhóm thực nghiệm cao hơn kết quả kiểm tra trước tác động là có ý nghĩa, nhưng không thể nhận định như vậy với nhóm đối chứng. Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Ví dụ: Kết luận * Lưu ý khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc: =ttest (array 1, array 2, tail, type) = 1 Array 1 là dãy điểm số 1, array 2 là dãy điểm số 2 * Lưu ý khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test: =ttest (array 1, array 2, tail, type) 90% khi làm, giá trị là 3 = 1: T-test theo cặp/phụ thuộc = 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau) = 3: Biến không đều T-test độc lập Array 1 là dãy điểm số 1, array 2 là dãy điểm số 2, * 	Mặc dù đã xác định được chênh lệch điểm TB là có ý nghĩa, chúng ta vẫn cần biết mức độ ảnh hưởng của tác động lớn như thế nào 	 Ví dụ: 	Sử dụng phương pháp X được khẳng định là nâng cao kết quả học tập của học sinh lên một bậc. => Việc nâng lên một bậc này chính là mức độ ảnh hưởng mà phương pháp X mang lại. 2. So sánh dữ liệu  c. Mức độ ảnh hưởng * 	Trong NCKHSPƯD, độ lớn của chênh lệch giá trị TB (SMD) cho biết chênh lệch điểm trung bình do tác động mang lại có tính thực tiễn hoặc có ý nghĩa hay không (ảnh hưởng của tác động lớn hay nhỏ) 2. So sánh dữ liệu c. Mức độ ảnh hưởng (ES) * 2. So sánh dữ liệu  Để giải thích giá trị của mức độ ảnh hưởng, chúng ta sử dụng Bảng tiêu chí của Cohen: c. Mức độ ảnh hưởng (ES) * 2. So sánh dữ liệu  c. Mức độ ảnh hưởng (ES) Ví dụ Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Kiểm tra ngôn ngữ Kiểm tra trước tác động Kiểm tra sau tác động Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn SMD KT sau tác động = 27,6 – 25,2 3,83 = 0,63 SMD Kết luận: Mức độ ảnh hưởng trung bình * 2. So sánh dữ liệu 	Đối với các dữ liệu rời rạc Chúng ta sử dụng phép kiểm chứng Khi bình phương để đánh giá liệu chênh lệch này có khả năng xảy ra ngẫu nhiên hay không. 	Ví dụ : d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) * 2. So sánh dữ liệu 	Phép kiểm chứng Khi bình phương xem xét sự khác biệt kết quả thuộc các “miền” khác nhau có ý nghĩa hay không d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Sự khác biệt về KQ đỗ/trượt của hai nhóm có ý nghĩa hay không? Miền Nhóm * 2. So sánh dữ liệu d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Chúng ta có thể tính giá trị Khi bình phương và giá trị p (xác suất xảy ra ngẫu nhiên) bằng công cụ tính Khi bình phương theo địa chỉ:  Giá trị Khi bình phương Mức độ tự do Giá trị p * 2. So sánh dữ liệu  d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) 1. Nhập các dữ liệu và ấn nút “Calculate” (Tính) Giá trị Khi bình phương Mức độ tự do Giá trị p 2. Các kết quả sẽ xuất hiện! * 2. So sánh dữ liệu  d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Giải thích Khi bình phương Mức độ tự do Giá trị p p = 9 x 10-8 = 0,00000009 Chênh lệch về KQ đỗ/trượt là có ý nghĩa => Các dữ liệu không xảy ra ngẫu nhiên. KQ thu được là do tác động * Phép kiểm chứng "khi bình phương" Có thể dùng phép kiểm chứng “khi bình phương” đối với các bảng có từ hai cột và 2 hàng trở lên Miền 1 Miền 2+3 Miền 4 Tổng cộng Nhóm Sao Nhóm khác Nhóm đối chứng Tổng cộng * Phép kiểm chứng "khi bình phương" Nhóm Sao + Nhóm Khác  Nhóm thực nghiệm Miền 1 + Miền 2  Đỗ Miền 1 Miền 2+3 Miền 4 Tổng cộng Nhóm Sao Nhóm khác Nhóm đối chứng Tổng cộng Nhóm đối chứng Tổng cộng Tổng cộng Nhóm thực nghiệm Đỗ Trượt Bảng gốc được gộp thành một bảng 2x2 vì một số ô có tần suất HS làm tốt bài KT trước tác động rất có khả năng làm tốt bài KT sau tác động! * Thống kê và thiết kế nghiên cứu 	Thiết kế nghiên cứu và thống kê có liên quan mật thiết với nhau. Thiết kế nghiên cứu hàm chứa các kỹ thuật thống kê sẽ sử dụng trong nghiên cứu. * Thống kê và Thiết kế nghiên cứu Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây. * 1. Sử dụng bảng Excel dưới đây để tính các số liệu thống kê theo yêu cầu và so sánh kết quả với câu trả lời trong các slide trình chiếu. Bài tập * 2. Nếu phân tích dữ liệu tính được mức độ ảnh hưởng ES = +1,35, bạn sẽ báo cáo kết quả nghiên cứu thế nào? 3. Nếu hệ số tương quan (r) giữa điểm bài kiểm tra quốc gia và bài kiểm tra sau tác động là r = 0,75, bạn sẽ giải thích sự tương quan này như thế nào? Bài tập * Mô tả dữ liệu Giá trị trung bình (mean) = Trung vị (median) = Mode = Độ lệch chuẩn (SD) = Bài tập * Bài tập b. So sánh dữ liệu liên tục Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập giữa: * Bài tập b. So sánh dữ liệu liên tục Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc giữa: * Bài tập b. So sánh dữ liệu liên tục Tính mức độ ảnh hưởng (ES) của: * Bài tập c. So sánh dữ liệu rời rạc Sử dụng công cụ tính các giá trị của phép kiểm chứng Khi bình phương tại địa chỉ sau:  * Bài tập d. Liên hệ dữ liệu Tính hệ số tương quan Pearson (r) * Bài tập Câu hỏi: 1. Kết quả KT ngôn ngữ có ảnh hưởng đến kết quả KT trước và sau tác động không? 2. Kết quả KT trước tác động có ảnh hưởng đến kết quả KT sau tác động không? Đề tài của nhóm:….. Bài tập 4 	Các nhóm xác định các phép kiểm chứng phù hợp với đề tài đã chọn Áp dụng vào thực tiễn của VN Trong điều kiện không có phương tiện CNTT, có thể tính chênh lệch giá trị trung bình của hai nhóm (TB N1 – TB N2 ≥ 0) Ví dụ đề tài nghiên cứu tại trường tiểu học Nậm Loỏng (Xem tài liệu word phần thứ hai) Kết quả TB của nhóm thực nghiệm cao hơn nhóm đối chứng là 1,34 điểm (6,8 – 5,46 = 1,34), có thể kết luận tác động có kết quả, chấp nhận giả thuyết đặt ra là đúng Có thể sử dụng cách tính phần trăm (%)Ví dụ về đề tài nghiên cứu của Singapo (Xem tài liệu phần thứ hai)Bảng tổng hợp kết quả tự nhận thức về hành vi thực hiện nhiệm vụ Chênh lệch % của KQ sau tác động lớn hơn kết quả trước tác động. Như vậy có thể kết luận tác động đã có kết quả và chấp nhận giả thuyết đưa ra là đúng 

File đính kèm:

  • pptNCKHSPUD(4).ppt