Как работать над диссертацией

Необходимо сделать еще одно предупреждение об использовании дихотомической шкалы (т.е. шкалы, имеющей всего 2 значения: да-нет, 0 и т.д.), а также любых дискретных шкал с ограниченным числом градаций (трихотомических и т.д.). Их можно успешно использовать для установления различий в результатах каких-либо педагогических воздействий в диагностических, констатирующих, «срезовых» целях. Но если Вы исследуете динамику развития какого-то педагогического процесса, например, процесса становления у учащихся того или иного навыка, то такие шкалы в этом случае принципиально не годятся, так как они существенно искажают динамику процесса. К примеру, на так называемых кривых обучения – графиках, показывающих изменение того или иного параметра в зависимости от времени обучения, появляются своеобразные ступени, «этапы», которых нет в действительности, при использовании шкалы отношений, выраженной в мерах физических величин (время и т.п.) [12]. По крайней мере, для изучения динамики развития каких-то педагогических процессов во времени необходимо использовать дискретные шкалы измерения с достаточно большим числом градаций.

О применении статистических методов обработки результатов исследования. В большинстве педагогических исследований, как правило, применение методов математической статистики бывает вызвано необходимостью установления достоверности различий между результатами обучения, каких-то воспитательных воздействий в контрольных и экспериментальных группах, классах и т.п. Причем нередко аспиранты, соискатели заимствуют друг у друга используемые статистические критерии достоверности различий, не ориентируясь, какой критерий можно и нужно использовать в том или ином случае В оправдание этому следует сказать, что в большинстве пособий по математической статистике соответствующие разделы написаны настолько нечетко и сложно, что разобраться в них непрофессиональному статистику довольно-таки трудно. Поэтому мы здесь приведем следующий «рецепт» с учетом данной выше информации о шкалах измерений:

1. Если использована шкала отношений или интервалов, если применяются точно и объективно измеряемые оценки, то для проверки статистической достоверности дифференциации (разности) двух средних показателей (среднее значение по одной и по другой группе) применяются t-критерий Стьюдента или F-критерий Фишера. При этом необходимо убедиться в том, что распределение близко к нормальному (распределению Гаусса). В этом можно убедиться, сопоставив значения среднего, моды и медианы. Если среднее, мода и медиана приблизительно совпадают, то распределение можно считать нормальным и можно применять t или F критерии.

2. Если при использовании шкалы отношений данные выборок распределены не по нормальному, а какому-либо иному закону распределения, или в тех случаях, когда нет уверенности в распределении данных по нормальному закону, применяется менее чувствительный Χметод χ² хи-квадрат метод).

3. Если была использована шкала порядка, то, строго говоря, могут быть использованы только непараметрические критерии: критерий знаков, критерий Уилкоксона-Мана-Уитни, Колмогорова-Смирнова и другие. Но по сравнению с F, t критериями, методом χ² эти критерии очень малочувствительны, для установления достоверности различий по ним необходимы большие объемы выборок.

Соответствующие формулы и таблицы для оценки достоверности различий достаточно просты. Они приводятся во всех пособиях по математической статистике. Там же, также достаточно просто сформулированы правила, формулы вычисления среднего, моды и медианы распределения, дисперсии, о нем говорилось выше. Более того, сейчас широко распространены компьютерные программы – «статистика» и др., которые выполняют эти вычисления автоматически – в них надо лишь подбавить имеющиеся экспериментальные данные. Обычно в педагогических исследованиях принимается достаточным 95% уровень достоверности различий.

О векторных («комплексных») оценках. Нередко встречаются случаи, когда какое-либо изучаемое явление, процесс характеризуется несколькими независимыми величинами – параметрами, показателями. В таких случаях часто возникает вопрос о возможности однозначной оценки этого явления, процесса или изучаемых их свойств одной величиной – «комплексной» оценкой или, в математическом смысле, некоторым вектором, составными компонентами которого будут входить все отдельные параметры. Так, во многих спортивных состязаниях победитель выявляется по сумме очков, баллов, набранных на отдельных этапах состязания или в отдельных играх. Или же другой пример из образовательной практики – когда категория учебного заведения для установления заработной платы его руководителей по Единой тарифной сетке устанавливается по сумме баллов, которые выставляются отдельно: по числу учащихся, числу учителей, наличию спортивных сооружений, мастерских и т.д.