Основы обработки полученных экспериментальных данных

1. Основы обработки полученных экспериментальных данных

Создатель: Гульнара Гизатулина
Дополняла: Полина Вербенко

2.

• Эксперимент – основной общенаучный
эмпирический метод исследования, научно
поставленный опыт с точно учитываемыми
условиями.
• Эксперимент обобщает ряд сопряженных
понятий: опыт, целенаправленное
наблюдение, воспроизведение объекта
познания, организация особых условий
осуществления, проверка предсказаний.
• Основная цель эксперимента: выявление
свойств исследуемых объектов, проверка
справедливости гипотез.

3.

Результат
Случайный характер
Неопределенность
результата
измерения

4.

Неопределенность
результата измерения
Неопределенность
результата измерения
Неопределенность
результата измерения
Неопределенность
результата измерения

5. Создание базы данных

6.

• База данных – набор данных,
распределенных по строкам и столбцам для
удобного поиска, систематизации и
редактирования
• Вся информация в базе данных содержится
в записях и полях.
• Записи и поля БД соответствуют строкам и
столбцам стандартной таблицы Microsoft
Excel.

7.

• Запись – строка в базе данных (БД),
включающая информацию об одном
объекте.
• Поле – столбец в БД, содержащий
однотипные данные обо всех объектах.

8. Шаг 1

• Вводим названия полей БД (заголовки
столбцов).

9. Шаг 2

• Вводим данные в поля БД. Следим за
форматом ячеек. Если числа – то числа во
всем столбце.

10.

11.

• Заносить в базу все данные о респонденте,
полученные в процессе анкетирования,
тестирования, эксперимента - начиная с
возраста и пола, заканчивая результатами
тестирования или каких-либо измерений.

12. Лайфхак

13.

14. Используем функции, которые может нам предложить ecxel

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

23.

24.

25.

26.

27.

28.

29. Шаг 3

• Присвоим БД имя. Выделяем диапазон с
данными – от первой ячейки до последней.
Правая кнопка мыши – имя диапазона.
Даем любое имя. В примере – БД1.
Проверяем, чтобы диапазон был
правильным.

30.

31.

32.

33.

Или называем листы. Например:

34.

Основная работа – внесение информации в
БД – выполнена.
• В программе можно
посчитать среднее,
суму, медиану и др.
Сохраните базу для
дальнейшего
переноса данных в
программу
статистики.

35.

36.

37.

38.

39.

• Переменная (variable)—это параметр
измерения, который можно
контролировать или которым можно
манипулировать в исследовании.

40.

41.

42.

43.

44.

45.

включить текстовые значения для этих переменых

46.

СТАТИСТИКА НЕ ВОСПРИНИМАЕТ ВАШИ СЛОВА ВСЕРЬЁЗ!

47.

48. М, среднее

• Средней величиной называется
статистический показатель, который дает
обобщенную характеристику варьирующего
признака однородных единиц
совокупности.

49.

• Как найти среднее значение

50.

51.

52. Ме, медиана

• Медиана — это значение признака,
которое лежит в основе ранжированного
ряда и делит этот ряд на две равные по
численности части.

53.

54.

55.

• Если у вас четное количество чисел,
вычеркните по одному числу с каждой
стороны, пока у вас не останется два числа
посередине. Сложите их и разделите на
два. Это и есть значение медианы. Если вам
дан ряд чисел 1, 2, 5, 3, 7, 10, то два
средних числа — это 5 и 3.
• Сложим 5 и 3, получим 8, разделим на два,
получим 4. Это и есть медиана.

56. Мо, мода

• Мода — это наиболее часто встречающийся
вариант ряда.

57.

58.

59.

Минимум
Максимум

60.

Минимум
Максимум
Размах выборки = 15-1 = 14

61.

• Среднеквадрати́ ческое отклоне́ние — в
теории вероятностей и статистике наиболее
распространённый показатель рассеивания
значений случайной величины
относительно её математического
ожидания.

62.

63.

• Нормальное распределение – это такое
распределение непрерывного признака,
которое симметрично относительно
среднего значения.

64.

65.

66.

• Критерий Колмогорова-Смирнова –
непараметрический критерий согласия, в
классическом понимании предназначен
для проверки простых гипотез о
принадлежности анализируемой выборки
некоторому известному закону
распределения
• Критерий согласия Колмогорова-Смирнова
был доработан с целью применения для
проверки совокупностей на нормальность
распределения американским статистиком,
Хьюбертом Лиллиефорсом

67.

распределение

68.

69.

70.

график наблюдаемого и ожидаемого распределения

71.

72.

73.

74.

75.

76.

77.

78.

79.

80.

81.

82.

диаграммы

83.

84.

85.

86.

87.

88.

89.

• Критерий Вилкоксона (W) – критерий
применяется для сопоставления
показателей, измеренных в двух разных
условиях на одной и той же выборке
испытуемых.

90.

Критерий Манна-Утни (U) – критерий
предназначен для оценки различий между
двумя выборками по уровню какого-либо
признака, количественно измеренного.

91.

• Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена (Rs) – это непараметрический
метод, который используется с целью
статистического изучения связи между
явлениями. В этом случае определяется
фактическая степень параллелизма между
двумя количественными рядами изучаемых
признаков и дается оценка тесноты
установленной связи с помощью
количественно выраженного
коэффициента.