1 / 29

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

B4. Phân tích dữ liệu. (1) Điểm số tốt đến mức độ nào? (2) Điểm số phân bố rộng hay hẹp?. (1) Độ tập trung (2) Độ phân tán. 1. Mô tả dữ liệu. Xem xét sự khác biệt giá trị trung bình của hai nhóm khác nhau có ý nghĩa hay không ?. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU.

gage
Télécharger la présentation

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. B4. Phân tích dữ liệu (1) Điểm số tốt đến mức độ nào? (2) Điểm số phân bố rộng hay hẹp? (1) Độ tập trung (2) Độ phân tán 1. Mô tả dữ liệu Xem xét sự khác biệt giá trị trung bình của hai nhóm khác nhau có ý nghĩa hay không ? PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Xem xét sự khác biệt giá trị trung bình của cùng một nhóm có ý nghĩa hay không ? 2. So sánh dữ liệu Đánh giá mức độ ảnh hưởng (ES) của tác động được thực hiện trong nghiên cứu ? 3. Liên hệ dữ liệu Xem xét sự khác biệt kết quả thuộc các “miền” khác nhau có ý nghĩa hay không ? Mức độ tương quan giữa hai tập hợp điểm số như thế nào? Kết quả kiểm tra sau tác động có phụ thuộc vào kết quả kiểm tra trước tác động không?

  2. B4. Phân tích dữ liệu 1. Mô tả dữ liệu * Mốt (Mode): là giá trị có tần suất xuất hiện nhiều nhất trong một tập hợp điểm số. =Mode(number1, number 2, …) 1. Độ tập trung * Trung vị (Median): là điểm nằm ở vị trí giữa trong tập hợp điểm số xếp theo thứ tự. =Median(number1, number2, …) * Giá trị trung bình (Mean): là giá trị trung bình cộng của các điểm số. =Average(number1, number 2, …) * 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. 2. Độ phân tán =Stdev(number1, number 2, …)

  3. Điểm xuất hiện nhiều nhất Điểm vị trí giữa Điểm trung bình cộng Độ lệch chuẩn =Mode(H4:H18) =Median(H4:H18) =Average(H4:H18) =Stdev(H4:H18) =Mode(Q4:Q18) =Median(Q4:Q18) =Average(Q4:Q18) =Stdev(Q4:Q18)

  4. B14=Mode(B3:B12) B15=Median(B3:B12) B16=Average(B3:B12) B17=Stdev(B3:B12) F14=Mode(F3:F12) F15=Median(F3:F12) F16=Average(F3:F12) F17=Stdev(F3:F12) C14=Mode(C3:C12) C15=Median(C3:C12) C16=Average(C3:C12) C17=Stdev(C3:C12) G14=Mode(G3:G12) G15=Median(G3:G12) G16=Average(G3:G12) G17=Stdev(G3:G12)

  5. B4. Phân tích dữ liệu 2. So sánh dữ liệu Xem xét sự khác biệt giá trị trung bình của hai nhóm khác nhau có ý nghĩa hay không ? Phép kiểm chứng t-test độc lập Xem xét sự khác biệt giá trị trung bình của cùng một nhóm có ý nghĩa hay không ? Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc (theo cặp) Đánh giá mức độ ảnh hưởng (ES) của tác động được thực hiện trong nghiên cứu ? Độ chênh lệch giá trị trung bình chuẩn (SMD) Xem xét sự khác biệt kết quả thuộc các “miền” khác nhau có ý nghĩa hay không ? Phép kiểm chứng Khi bình phương

  6. 2. So sánh dữ liệu a. Phép kiểm chứng t-test độc lập + 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. p =ttest (array 1, array 2, tail, type)

  7. Khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test độc lập: Array 1 là dãy điểm số 1 Array 2 là dãy điểm số 2 =ttest (array 1, array 2, tail, type) = 1: Giả thuyết có định hướng = 2: Giả thuyết không có định hướng = 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau) = 3: Biến không đều 90% khi làm, giá trị là 3

  8. a. Phép kiểm chứng t-test độc lập Phép kiểm chứng t-test độc lập cho biết ý nghĩa sự chênh lệch của giá trị trung bình các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứngcó xảy ra ngẫu nhiên hay không ? Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm P=0,012 <0,05 => Có ý nghĩa => Nghĩa là các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứngkhôngxảy ra ngẫu nhiên =TTEST(H4:H18,Q4:Q18,2,3)

  9. Phép kiểm chứng t-test độc lập cho biết ý nghĩa sự chênh lệch của giá trị trung bình các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứngcó xảy ra ngẫu nhiên hay không ? P=0,4568594> 0,05 => Không ý nghĩa => Nghĩa là các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứngcóxảy ra ngẫu nhiên P=0,0138827 < 0,05 => có ý nghĩa => Nghĩa là các kết quả kiểm tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứngkhôngxảy ra ngẫu nhiên =TTEST(B3:B12,F3:F12,1,3) =TTEST(C3:C12,G3:G12,1,3)

  10. 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 có ý nghĩa hay không. p=ttest (array 1, array 2, tail, type)

  11. Lưu ý khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test phụ thuộc: Array 1 là dãy điểm số 1, Array 2 là dãy điểm số 2 =ttest (array 1, array 2, tail, type) = 1: Giả thuyết có định hướng = 2: Giả thuyết không có định hướng =1 : T-test phụ thuộc 11

  12. Phép kiểm chứng t-test phụ thuộc cho biết ý nghĩa sự chênh lệch của giá trị trung bình các kết quả kiểm tra của nhóm thực nghiệm, nhóm đối chứngcó xảy ra ngẫu nhiênhay không ? P=0,0519441> 0,05 => Không ý nghĩa => Nghĩa là sự chênh lệch của giá trị trung bình cộng các bài kiểm tra của nhóm đối chứngcóxảy ra ngẫu nhiên P=0,0002003 < 0,05 => có ý nghĩa => Nghĩa là sự chênh lệch của giá trị trung bình cộng các bài kiểm tra của nhóm thực nghiệm khôngxảy ra ngẫu nhiên. =TTEST(F3:F12,G3:G12,1,1) =TTEST(B3:B12,C3:C12,1,1)

  13. = 1: Giả thuyết có định hướng = 2: Giả thuyết không có định hướng Lưu ý khi sử dụng công thức tính giá trị p của phép kiểm chứng t-test: Array 1 là dãy điểm số 1 Array 2 là dãy điểm số 2 =ttest (array 1, array 2, tail, type) = 1: T-test theo cặp/phụ thuộc = 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau) = 3: Biến không đều T-test độc lập 90% khi làm, giá trị là 3

  14. 2. So sánh dữ liệu c. Mức độ ảnh hưởng (ES) 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 hoặccó ý nghĩahay không (ảnh hưởng của tác động lớn hay nhỏ) Giá trị TB Nhóm thực nghiệm– Giá trị TB nhóm đối chứng SMD = Độ lệch chuẩn Nhóm đối chứng

  15. c. Mức độ ảnh hưởng (ES) Giá trị TB Nhóm thực nghiệm– Giá trị TB nhóm đối chứng SMD = Độ lệch chuẩn Nhóm đối chứng

  16. 23.87 – 18.33 SMD KT sau tác động = = 0.801 6.90 Kết luận: Mức độ ảnh hưởng lớn

  17. c. Mức độ ảnh hưởng (ES) 6.30 – 4.70 SMD KT sau tác động = = 1.0706394 1.49 Kết luận: Mức độ ảnh hưởngrất lớn

  18. 2. So sánh dữ liệu d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Đối với cácdữ liệu rời rạcChúng 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 :

  19. 2. So sánh dữ liệu d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Phép kiểm chứng Khi bình phương xem xét sự khác biệt kết quả thuộc các “miền” khác nhau có ý nghĩa hay không ? Miền Nhóm Sự khác biệt về KQ đỗ/trượt của hai nhóm có ý nghĩa hay không?

  20. 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 theođịa chỉ: http://people.ku.edu/~preacher/chisq/chisq.htm Giá trị Khi bình phương Mức độ tự do Giá trị p

  21. 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!

  22. 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

  23. 3. Liên hệ dữ liệu Để xem xét mối liên hệ giữa 2 dữ liệu của cùng một nhóm chúng ta sử dụng hệ số tương quan Pearson (r). 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? Hoặc + Kết quả kiểm tra sau tác động có phụ thuộc vào kết quả trước tác động hay không ?

  24. Hệ số tương quan r = correl(array1,array2)

  25. Trong nhóm đối chứng, kết quả KT trước tác động và kết quả KT sau tác động có r=0.9409 => KL tương quan của 2 bài KT này gần như hoàn toàn. Trong nhóm thực nghiệm, kết quả KT trước tác động và kết quả KT sau tác động có r = 0.883769 => KL tương quan của 2 bài KT này rất lớn. => KL cả 2 nhóm như sau : HS có kết quả cao trong bài KT trước tác động cũng sẽ đạt kết quả cao trong bài KT sau tác động. =Correl(B3:B12,C3:C12) =Correl(F3:F12,G3:G12)

  26. 2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp

  27. 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.

  28. Thống kê và Thiết kế nghiên cứu Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây, vì sao?

  29. Bài tập Làm bài thực hành tính toán – Tổng hợp.

More Related