B4. Phan tich du lieu

1
1
B4. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu
Sử dụng các phương pháp thống kế để phân tích các dữ liệu thô thu được ở bước 3.
3
3
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
4
4
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
5
5
1. Mô tả dữ liệu
Tính Mốt (Mode), Trung vị (Median), Giá trị trung bình (Mean) và Độ lệch chuẩn (SD).
2. So sánh dữ liệu
Sử dụng Phép kiểm chứng T-test, Phép kiểm chứng Khi bình phương 2 và tính Mức độ ảnh hưởng (ES).
3. Liên hệ dữ liệu
Tìm Hệ số tương quan Pearson (r).
Phân tích dữ liệu
6
6
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.
7
7
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
8
8
1. Mô tả dữ liệu:
9
9
* 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.
1. Mô tả dữ liệu
10
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
11
12
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm thực nghiệm (N1)
13
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm đối chứng (N2)
14
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.
15
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?


16
16
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.
17
17
2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp
18
18
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
19
19
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
20
20
Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
21
21
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
22
22
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
23
23
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
24
24
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
25
25
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
26
26
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
27
27
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 này có ý nghĩa (không xảy ra ngẫu nhiên)
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 phụ thuộc
28
28
2. So sánh dữ liệu

b. Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc (theo cặp)
Phân tích tương tự với nhóm đối chứng, giá trị trung bình kết quả kiểm tra sau tác động tăng so với kết quả kiểm tra trước tác động (25,2 – 24,8 = 0,4 điểm).

p = 0,4 > 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
29
29
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
30
30
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
31
31
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,
32
32
Mặc dù đã xác định được chênh lệch điểm TB giữa nhóm đối chứng và nhóm thực nghiệm 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
33
33
Trong NCKHSPƯD, ES cho biết quy mô ảnh hưởng của tác động là lớn hay nhỏ
2. So sánh dữ liệu

c. Mức độ ảnh hưởng (ES)
34
34
2. So sánh dữ liệu

Để xem xét mức độ ảnh hưởng, chúng ta sử dụng Bảng tiêu chí của Cohen:
c. Mức độ ảnh hưởng (ES)
35
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
36
36
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)
37
3. Liên hệ dữ liệu
Khi cùng một nhóm được đo với 2 bài kiểm tra hoặc làm một bài kiểm tra 2 lần, cần xác định:
Mức độ tương quan kết quả của 2 bài kiểm tra như thế nào?
Kết quả của một bài kiểm tra (ví dụ bài kiểm tra sau tác động) có tương quan với kết quả của bài kiểm tra khác không (ví dụ bài kiểm tra trước tác động)?
Để xem xét mối liên hệ giữa 2 dữ liệu của cùng một nhóm chúng ta sử dụng hệ số tương quan Pearson (r).
38
38
1. Kết quả kiểm tra ngôn ngữ có tương quan với kết quả kiểm tra trước và sau tác động không?
2. Kết quả kiểm tra trước tác động có tương quan với kết quả kiểm tra sau tác động hay không?
Ví dụ:
Hệ số tương quan Pearson (r)
39
39
Tính hệ số tương quan Pearson (r)
Hệ số tương quan
40
40
Để kết luận về mức độ tương quan (giá trị r), chúng ta sử dụng Bảng Hopkins:
Hệ số tương quan
41
41
Hệ số tương quan
Giải thích
Trong nhóm thực nghiệm, kết quả KT ngôn ngữ có tương quan ở mức độ trung bình với kết quả KT trước và kiểm tra sau tác động
Kết quả KT trước tác động có tương quan gần như hoàn toàn với kết quả kiểm tra sau tác động
=> HS làm tốt bài KT trước tác động rất có khả năng làm tốt bài KT sau tác động!
42
42
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.
43
43
Thống kê và Thiết kế nghiên cứu
Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây, vì sao?