Методические рекомендации к выполнению письменных работ студентами
Скачать 0.92 Mb.
|
Громова О.Е. Формирование начального детского лексикона // Логопед – 2004. - № 1. - С. 41-47 Описание автореферата диссертации Русецкая М.Н. Стратегия преодоления дислексии учащихся с нарушениями речи в системе общего образования: Автореферат дис. .док. пед. наук / М.Н.Русецкая. М., 2009. - 45 с. Библиографическое описание электронного документа Электронный ресурс локального доступа Цветков В.Я. Компьютерная графика [Электронный ресурс]: рабочая программа / В. Я. Цветков. - Электрон. дан. и прогр.- М.: МИИГАиК, 2002. Электронный ресурс удаленного доступа (Интернет) Никольская О.С. Специальный федеральный государственный стандарт начального образования детей с расстройствами аутистического спектра (основные положения) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://almanah.ikprao.ru/ Ссылки на главы, пункты, подпункты, иллюстрации, таблицы, формулы, уравнения, перечисления, приложения следует указывать их порядковым номером, например: «... в разд. 4», «... по п. 3.3.4», «... в подпункте 2.3.4.1, перечисление 3», «... по формуле (3)», «... в уравнении (2)», «... на рисунке 8», «... в приложении А». Подстрочные примечания приводятся внизу страницы под строками основного текста данной страницы. Подстрочное примечание применяется, когда в тексте приводится цитата в кавычках. Такое примечание используется в тексте работы, когда ссылки нужны по ходу чтения, а внутри текста их разместить невозможно или нежелательно, чтобы не усложнять чтения и не затруднять поиски при наведении справки. В тех случаях, когда приводятся ссылки в конце каждой страницы в виде подстрочных ссылок, для связи их с текстом используются знаки сносок в виде звездочки или цифры. Если ссылок более четырех, то использовать звездочки нецелесообразно. Знак сноски следует располагать в том месте текста, где по смыслу заканчивается мысль автора. Например: в тексте: «… телесный недостаток, - пишет Л.С.Выготский, - вызывает совершенно особую социальную установку, чем у нормального человека»*. в подстрочном примечании (ссылке): *Выготский Л.С. К психологии и педагогике детской дефективности / Проблемы дефектологии – М.: Просвещение, 1995. – С.19. При повторных ссылках полное описание источника дается только при первой сноске. В последующих сносках вместо заглавия приводят условное обозначение, например: «Указ. соч.». Если несколько ссылок на один и тот же источник приводится на одной странице книги или статьи, то в сносках проставляют слова «Там же» и номер страницы, на которую делается ссылка. Первичная подстрочная ссылка включает в себя все обязательные элементы описания книги. Даже если часть элементов (фамилия автора, например) содержится в основном тексте, их рекомендуется повторять в ссылке. При этом знак сноски ставится после цитаты, если поясняющий текст предшествует цитате или включен в ее середину. Например: в тексте: Юнг К.-Г предложил понимание изначальных образов как наиболее древних и наиболее всеобщих формах представления человечества. «Они в равной мере представляют собой как чувство, – так и мысль; они даже имеют нечто подобное собственной, самостоятельной жизни, вроде жизни частичных душ…»1 в сноске: 1 Юнг К.-Г Психология бессознательного. М.,2001. - C. 103 2.10 Приложения Приложения следует оформлять как продолжение работы на ее последующих страницах, располагая приложения в порядке появления на них ссылок в тексте работы. Приложения обозначают прописными буквами русского алфавита, начиная с «А», за исключением Ё, З, Й, О, Ч, Ь, Ъ, Ы. После слова «Приложение» следует буква, обозначающая его последовательности. Если приложение одно, то его рекомендуется обозначать «Приложение А». Каждое приложение следует начинать с новой страницы с указанием наверху посередине страницы слова «Приложение» и его обозначения, затем по центру следует располагать тематический заголовок, который записывается симметрично относительно текста с прописной буквы отдельной строкой. В тексте должны быть даны ссылки на все приложения. В приложения в основном выносят следующие материалы:
3. СТАТИСТИКА И ОБРАБОТКА ДАННЫХ В ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 3.1 Вводные понятия Слово «статистика» часто ассоциируется со словом «математика», и это пугает молодых исследователей, связывающих это понятие со сложными формулами, требующими высокого уровня абстрагирования. Однако, как говорит Мак-Коннелл, статистика — это, прежде всего, способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики. В нашей повседневной жизни мы, сами о том не догадываясь, постоянно занимаемся статистикой. Хотим ли мы спланировать бюджет, предусмотреть вероятность хорошей и плохой погоды или вообще оценить, как повлияет то или иное событие на наше личное или совместное будущее, - нам постоянно приходится отбирать, классифицировать и упорядочивать информацию, связывать ее с другими данными так, чтобы можно было сделать выводы, позволяющие принять верное решение. Все эти виды деятельности мало отличаются от тех операций, которые лежат в основе научного исследования и состоят в синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином эксперименте, в их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, в их сопоставлении с целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, в предсказании определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Без статистики выводы в большинстве случаев были бы чисто интуитивными и не могли бы составлять основу для интерпретации данных, полученных в других исследованиях. Рассмотрим в общих чертах три главных раздела статистики: 1. Описательная статистика, как следует из названия, позволяет описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков данные того или иного распределения, вычислять среднее для данного распределения и его размах и дисперсию. 2. Задача индуктивной статистики — проверка того, можно ли распространить результаты, полученные на данной выборке, на всю популяцию, из которой взята эта выборка. Иными словами, правила этого раздела статистики позволяют выяснить, до какой степени можно путем индукции обобщить на большее число объектов ту или иную закономерность, обнаруженную при изучении их ограниченной группы в ходе какого-либо наблюдения или эксперимента. Таким образом, при помощи индуктивной статистики делают какие-то выводы и обобщения, исходя из данных, полученных при изучении выборки. 3. Наконец, измерение корреляции позволяет узнать, насколько связаны между собой две переменные, для того, чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если мы знаем другую. Существуют две разновидности статистических методов или тестов, позволяющих делать обобщение или вычислять степень корреляции. Первая разновидность — это наиболее широко применяемые параметрические методы, в которых используются такие параметры, как среднее значение или дисперсия данных. Вторая разновидность — это непараметрические методы, оказывающие неоценимую услугу в том случае, когда исследователь имеет дело с очень малыми выборками или с качественными данными; эти методы очень просты с точки зрения, как расчетов, так и применения. Важные понятия. Популяция в статистике не обязательно означает какую-либо группу людей или естественное сообщество; этот термин относится ко всем существам или предметам, образующим общую изучаемую совокупность, будь то атомы или студенты, посещающие то или иное кафе. Выборка — это небольшое количество элементов, отобранных с помощью научных методов так, чтобы она была репрезентативной, т.е. отражала популяцию в целом. Данные в статистике — это основные элементы, подлежащие анализу. Данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие определенным членам популяции, место в той или иной последовательности — в общем любая информация, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки. Не следует смешивать «данные» с теми «значениями», которые эти данные могут принимать. Для того чтобы всегда различать их, рекомендуем запомнить следующую фразу: «Данные часто принимают одни и те же значения» (так, если мы возьмем, например, шесть данных — 8, 13, 10, 8, 10 и 5, то они принимают лишь четыре разных значения — 5, 8, 10 и 13). Построение распределения — это разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории с целью получить обобщенную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать. Существуют три типа данных: 1.Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, температуре, времени, результатах тестирования и т. п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами. 2.Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке (1-й, ..., 7-й, ..., 100-й, ...; А, Б, В. ...). 3.Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости (число курильщиков и не курильщиков, утомленных и отдохнувших, сильных и слабых и т.п.). Из всех этих типов данных только количественные данные можно анализировать с помощью методов, в основе которых лежат параметры (такие, например, как средняя арифметическая). Но даже к количественным данным такие методы можно применить лишь в том случае, если число этих данных достаточно, чтобы проявилось нормальное распределение. Итак, для использования параметрических методов в принципе необходимы три условия: данные должны быть количественными, их число должно быть достаточным, а их распределение — нормальным. Во всех остальных случаях всегда рекомендуется использовать непараметрические методы. 3.2 Описательная статистика Описательная статистика позволяет обобщать первичные результаты, полученные при наблюдении или в эксперименте. Процедуры здесь сводятся к группировке данных по их значениям, построению распределения их частот, выявлению центральных тенденций распределения (например, средней арифметической) и, наконец, к оценке разброса данных по отношению к найденной центральной тенденции. Для группировки данных необходимо прежде всего расположить данные каждой выборки в возрастающем порядке. Уже при первом взгляде не полученные ряды можно заметить, что многие данные принимают одни и те же значения, причем одни значения встречаются чаще, а другие — реже. Поэтому было бы полезно вначале графически представить распределение различных значений с учетом их частот, например, при помощи столбиковых диаграмм. Однако подобную группировку используют в основном лишь для качественных данных, четко разделяющихся на обособленные категории. Что касается количественных данных, то они всегда располагаются на непрерывной шкале и, как правило, весьма многочисленны. Поэтому такие данные предпочитают группировать по классам, чтобы яснее видна была основная тенденция распределения. Данные с одинаковыми или близкими значениями объединяют в классы и определяют частоту для каждого класса. Способ разбиения на классы зависит от того, что именно экспериментатор хочет выявить при разделении измерительной шкалы на равные интервалы. При большом количестве данных число классов по возможности должно быть где-то в пределах от 10 до 20, с интервалами до 10 и более. Данные, разбитые на классы по непрерывной шкале, нельзя представить графически так, как это сказано выше. Поэтому предпочитают использовать так называемые гистограммы способ графического представления в виде примыкающих друг к другу прямоугольников. Наконец, для еще более наглядного представления общей конфигурации распределения можно строить полигоны распределения частот. Для этого отрезками прямых соединяют центры верхних сторон всех прямоугольников гистограммы, а затем с обеих сторон «замыкают» площадь под кривой, доводя концы полигонов до горизонтальной оси (частота = 0) в точках, соответствующих самым крайним значениям распределения. Кривая нормального распределения - имеет колоколообразную форму и строго симметрична. Если количество данных ограничено (как в выборках, используемых для научных исследований), то в лучшем случае получают лишь некоторое приближение к кривой нормального распределения. Для того чтобы выразить оценку центральной тенденции количественно, используют три вида показателей моду, медиану и среднюю. Мода (Мо) — это самый простой из всех трех показателей. Она соответствует либо наиболее частому значению, либо среднему значению класса с наибольшей частотой. Мода используется редко и главным образом для того, чтобы дать общее представление о распределении. В некоторых случаях у распределения могут быть две моды; тогда говорят о бимодальном распределении. Такая картина указывает на то, что в данной совокупности имеются две относительно самостоятельные группы. Медиана (Me) соответствует центральному значению в последовательном ряду всех полученных значений. В случае если число данных n, четное, медиана равна средней арифметической между значениями, находящимися в ряду на n/2-м и n/2+1-м местах. Средняя арифметическая (М) (далее просто «средняя») — это наиболее часто используемый показатель центральной тенденции. Ее применяют, в частности, в расчетах, необходимых для описания распределения и для его дальнейшего анализа. Ее вычисляют, разделив сумму всех значений данных на число этих данных. Если отметить все эти три параметра на кривых, то будет видно, что при нормальном распределении они более или менее совпадают, а при асимметричном распределении — нет. Оценка разброса. Характер распределения результатов после воздействия изучаемого фактора в группе дает существенную информацию о том, как испытуемые выполняли задание. Если средняя в обоих случаях почти одинакова, но во втором распределении результаты больше разбросаны, чем в первом, то в таких случаях говорят, что у второго распределения больше диапазон, или размах вариаций, т. е. разница между максимальным и минимальным значениями. Однако для количественной оценки разброса результатов относительно средней в том или ином распределении существуют более точные методы, чем измерение диапазона. Чаще всего для оценки разброса определяют отклонение каждого из полученных значений от средней (М-М), обозначаемое буквой d, а затем вычисляют среднюю арифметическую всех этих отклонений. Чем она больше, тем больше разброс данных и тем более разнородна выборка. Напротив, если эта средняя невелика» то данные больше сконцентрированы относительно их среднего значения и выборка более однородна. Итак, первый показатель, используемый для оценки разброса, — это среднее отклонение. Его вычисляют следующим образом: Собрав все данные, и расположив их в ряд, находят среднюю арифметическую для выборки. Затем вычисляют отклонения каждого значения от средней и суммируют их. Однако при таком сложении отрицательные и положительные отклонения будут уничтожать друг друга, иногда даже полностью, так что результат может оказаться равным нулю. Поэтому нужно находить сумму абсолютных значений индивидуальных отклонений и уже эту сумму делить на их общее число. где (сигма) означает сумму; |d| — абсолютное значение каждого индивидуального отклонения от среднего арифметического; n — число данных. Однако абсолютными значениями довольно трудно оперировать в алгебраических формулах, используемых в более сложном статистическом анализе. Поэтому статистики решили пойти по «обходному пути», позволяющему отказаться от значений с отрицательным знаком, а именно возводить все значения в квадрат, а затем делить сумму квадратов на число данных В результате такого расчета получают так называемую вариансу. Следует отметить, что в отечественной литературе вариансу часто называют дисперсией. Наконец, чтобы получить показатель, сопоставимый по величине со средним отклонением, статистики решили извлекать из вариансы квадратный корень. При этом получается так называемое стандартное отклонение: Следует отметить, что для более точной оценки стандартного отклонения для малых выборок (с числом элементов менее 30), в знаменателе выражения под корнем надо использовать не n, а n-1: *Стандартное отклонение для популяции обозначается маленькой греческой буквой сигма (σ), а для выборки — буквой s. Это касается и вариансы, т.е. квадрата стандартного отклонения: для популяции она обозначается σ2, а для выборки — s2 Рассмотрим те свойства стандартного отклонения, которые проявляются при изучении популяции с нормальным распределением. Статистики показали, что при нормальном распределении «большая часть» результатов, располагающаяся в пределах одного стандартного отклонения по обе стороны от средней, в процентном отношении всегда одинакова и не зависит от величины стандартного отклонения. Она соответствует 68% популяции (т.е. 34% ее элементов располагается слева и 34% — справа от средней). Точно так же рассчитали, что 94,45% элементов популяции при нормальном распределении не выходит за пределы двух стандартных отклонений от средней: и что в пределах трех стандартных отклонений умещается почти вся популяция — 99,73%. Поскольку стандартное отклонение всегда соответствует одному и тому же проценту результатов, укладывающихся в его пределах вокруг средней, можно утверждать, что при любой форме кривой нормального распределения та доля ее площади, которая ограничена (с обеих сторон) стандартным отклонением, всегда одинакова и соответствует одной и той же доле всей популяции. Итак, ознакомившись с описательной статистикой, мы узнали, как можно представить графически и оценить количественно степень разброса данных в том или ином распределении. 3.3 Индуктивная статистика |
Похожие:
 | Методические рекомендации по выполнению курсовой работы: Курсовая... Примерная тематика и методические рекомендации для подготовки курсовых работ и рефератов | | Методические рекомендации к выполнению домашних письменных работ Методические указания предназначены для организации семинарских занятий по курсу «Психология делового общения» для факультетов технических... |
| Методические рекомендации к выполнению домашних письменных работ Методические указания предназначены для организации семинарских занятий по курсу «Психология делового общения» для факультетов технических... |  | Методические рекомендации по оформлению письменных работ и подготовке... Методические указания предназначены в помощь студентам для системного овладения ими навыками самостоятельной научной работы и содержат... |
| Методические рекомендации по оформлению письменных работ и подготовке... Методические указания предназначены в помощь студентам для системного овладения ими навыками самостоятельной научной работы и содержат... | | Методические рекомендации по написанию письменных работ Краснодар-2013 Начальная профессиональная подготовка и введение в специальность: Методические рекомендации по написанию письменных работ –Краснодар,... |
| Методические указания по выполнению курсов ых работ по дисциплине «теория управления» Методические указания предназначены для выполнения курсовой работы студентами направления подготовки бакалавриат 081100. 62 «г осударственное... | | Методические указания по написанию, оформлению и защите письменных работ Методические рекомендации предназначены для студентов специальностей «Право и организация социального обеспечения», «Таможенное дело»,... |
| Методические рекомендации по подготовке и оформлению письменных работ... Методические рекомендации предназначены в помощь студентам специальности 080105 «Финансы и кредит» инаправления бакалавриата 080100... | | Методические рекомендации для студентов при выполнении прочих письменных работ Во время учебного процесса студенты выполняют ряд письменных работ. Это курсовая работа, реферат, эссе, домашнее задание, контрольная... |
| Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по курсу «Теоретические... Методические рекомендации по выполнению курсовой работы разработаны в соответствии со стандартами и учебными планами по направлению... | | Методические рекомендации по выполнению письменных работ [Текст]... Для тех, кто пишет реферат, контрольную, курсовую или дипломную работу, диссертацию |
| Электронный учебно-методический комплекс специальность: 190701. 65... Контрольная работа №1. Методические рекомендации по выполнению контрольных работ студентами заочного отделения | | Методические рекомендации по проведению научно-практических исследований... Методические рекомендации по выполнению самостоятельных работ на индивидуальные темы |
| Методические рекомендации по выполнению контрольных работ по дисциплине... Методические рекомендации по выполнению контрольных работ по дисциплине «Психология и педагогика» для студентов всех специальностей... | | Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по дисциплине... Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по дисциплине «Основы предпринимательской деятельности» для студентов естественнонаучного... |
