BÀI GIÀNG ĐỀ TÀI NCKHSPUD
Chia sẻ bởi Nguyễn Thị Tín |
Ngày 09/10/2018 |
153
Chia sẻ tài liệu: BÀI GIÀNG ĐỀ TÀI NCKHSPUD thuộc Âm nhạc 1
Nội dung tài liệu:
1
1
B4. Phân tích dữ liệu
2
2
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
3
3
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
4
4
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
5
5
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.
6
6
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
7
7
1. Mô tả dữ liệu:
8
8
* 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
9
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
10
11
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm thực nghiệm (N1)
12
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm đối chứng (N2)
13
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.
14
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?
15
15
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.
16
16
2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp
17
17
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
18
18
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
19
19
Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
20
20
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
21
21
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
22
22
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
23
23
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
24
24
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
( Khi cùng một nhóm là 1)
Array 1 là dãy điểm số 1, array 2 là dãy điểm số 2
25
25
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
26
26
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
27
27
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
28
28
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
29
29
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
30
30
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,
31
31
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
32
32
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)
33
33
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)
34
34
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
35
35
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)
36
36
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
37
37
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:
http://people.ku.edu/~preacher/chisq/chisq.htm
Giá trị Khi bình phương
Mức độ tự do
Giá trị p
38
38
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!
39
39
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 < 0,001
=> 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
40
40
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
41
41
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 <5
42
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).
43
43
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)
44
44
Tính hệ số tương quan Pearson (r)
Hệ số tương quan
45
45
Để kết luận về mức độ tương quan (giá trị r), chúng ta sử dụng Bảng Hopkins:
Hệ số tương quan
Hệ số tương quan càng cao cho thấy giải phap tác động đều lên các đối tượng.
46
46
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!
47
47
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.
48
48
Thống kê và Thiết kế nghiên cứu
Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây, vì sao?
49
49
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
50
50
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
51
51
Mô tả dữ liệu
Giá trị trung bình (mean) =
Trung vị (median) =
Mode =
Độ lệch chuẩn (SD) =
Bài tập
52
52
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập giữa:
53
53
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc giữa:
54
54
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính mức độ ảnh hưởng (ES) của:
55
55
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:
http://www.psych.ku.edu/preacher/chisq/chisq.htm
56
56
Bài tập
d. Liên hệ dữ liệu
Tính hệ số tương quan Pearson (r)
57
57
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?
58
Đề tài của nhóm:…..
59
Bài tập 4
Các nhóm xác định các phép kiểm chứng phù hợp với đề tài đã chọn
60
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
61
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
1
B4. Phân tích dữ liệu
2
2
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
3
3
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
4
4
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
5
5
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.
6
6
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
7
7
1. Mô tả dữ liệu:
8
8
* 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
9
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
10
11
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm thực nghiệm (N1)
12
Áp dụng cách tính trên vào ví dụ cụ thể ta có:
Kết quả của nhóm đối chứng (N2)
13
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.
14
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?
15
15
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.
16
16
2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp
17
17
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
18
18
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
19
19
Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm
2. So sánh dữ liệu
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
20
20
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
21
21
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
22
22
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
23
23
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
24
24
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
( Khi cùng một nhóm là 1)
Array 1 là dãy điểm số 1, array 2 là dãy điểm số 2
25
25
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
26
26
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
27
27
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
28
28
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
29
29
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
30
30
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,
31
31
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
32
32
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)
33
33
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)
34
34
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
35
35
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)
36
36
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
37
37
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:
http://people.ku.edu/~preacher/chisq/chisq.htm
Giá trị Khi bình phương
Mức độ tự do
Giá trị p
38
38
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!
39
39
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 < 0,001
=> 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
40
40
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
41
41
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 <5
42
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).
43
43
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)
44
44
Tính hệ số tương quan Pearson (r)
Hệ số tương quan
45
45
Để kết luận về mức độ tương quan (giá trị r), chúng ta sử dụng Bảng Hopkins:
Hệ số tương quan
Hệ số tương quan càng cao cho thấy giải phap tác động đều lên các đối tượng.
46
46
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!
47
47
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.
48
48
Thống kê và Thiết kế nghiên cứu
Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây, vì sao?
49
49
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
50
50
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
51
51
Mô tả dữ liệu
Giá trị trung bình (mean) =
Trung vị (median) =
Mode =
Độ lệch chuẩn (SD) =
Bài tập
52
52
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập giữa:
53
53
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc giữa:
54
54
Bài tập
b. So sánh dữ liệu liên tục
Tính mức độ ảnh hưởng (ES) của:
55
55
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:
http://www.psych.ku.edu/preacher/chisq/chisq.htm
56
56
Bài tập
d. Liên hệ dữ liệu
Tính hệ số tương quan Pearson (r)
57
57
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?
58
Đề tài của nhóm:…..
59
Bài tập 4
Các nhóm xác định các phép kiểm chứng phù hợp với đề tài đã chọn
60
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
61
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
* Một số tài liệu cũ có thể bị lỗi font khi hiển thị do dùng bộ mã không phải Unikey ...
Người chia sẻ: Nguyễn Thị Tín
Dung lượng: 1,50MB|
Lượt tài: 0
Loại file: ppt
Nguồn : Chưa rõ
(Tài liệu chưa được thẩm định)