Transcript B4_Phantichdulieu

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
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 ?
Xem xét sự khác biệt giá trị
trung bình của cùng một nhóm
có ý nghĩa hay không ?
Đánh giá mức độ ảnh hưởng
(ES) của tác động được thực
hiện trong nghiên cứu ?
3. Liên hệ dữ liệu
Mức độ tương quan giữa
hai tập hợp điểm số như
thế nào?
Xem xét sự khác biệt kết quả
thuộc các “miền” khác nhau có ý
nghĩa hay không ?
Kết quả kiểm tra sau tác động
có phụ thuộc vào kết quả kiểm
tra trước tác động không?
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, …)
2. Độ phân tán
* 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.
=Stdev(number1, number 2, …)
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)
B14=Mode(B3:B12)
F14=Mode(F3:F12)
B15=Median(B3:B12)
F15=Median(F3:F12)
B16=Average(B3:B12)
F16=Average(F3:F12)
B17=Stdev(B3:B12)
F17=Stdev(F3:F12)
C14=Mode(C3:C12)
G14=Mode(G3:G12)
C15=Median(C3:C12)
G15=Median(G3:G12)
C16=Average(C3:C12)
G16=Average(G3:G12)
C17=Stdev(C3:C12)
G17=Stdev(G3:G12)
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 ?
Xem xét sự khác biệt giá trị
trung bình của cùng một nhóm
có ý nghĩa hay không ?
Phép kiểm chứng
t-test độc lập
Phép kiểm chứng
(theo cặp)
t-test phụ thuộc
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
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)
Giá trị p
Giá trị trung bình của 2 nhóm
≤ 0,05
Chênh lệch CÓ ý nghĩa
> 0,05
Chênh lệch KHÔNG có ý nghĩa
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
90% khi làm, giá trị là 3
= 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau)
= 3: Biến không đều
a. Phép kiểm chứng t-test độc lập
Phép kiểm chứng t-test độc lập cho biết ý nghĩa sự
Ví dụ: 2 tập hợp điểm kiểm tra của 2 nhóm
chênh lệch của giá trị trung bình các kết quả kiểm
tra giữa nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứng có
xảy ra ngẫu nhiên hay không ?
=TTEST(H4:H18,Q4:Q18,2,3)
P=0,012 <0,05
=> Có ý nghĩa
=> Nghĩa là các kết quả
kiểm tra giữa nhóm thực
nghiệm với nhóm đối
chứng không xảy ra ngẫu
nhiên
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 chứng có
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 chứng
có xảy 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 chứng
không xảy ra ngẫu nhiên
=TTEST(B3:B12,F3:F12,1,3)
=TTEST(C3:C12,G3:G12,1,3)
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)
Giá trị p
Giá trị trung bình của 2 nhóm
≤ 0,05
Chênh lệch CÓ ý nghĩa
> 0,05
Chênh lệch KHÔNG có ý nghĩa
10
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
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 chứng có xảy ra ngẫu nhiên hay 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 chứng có xảy 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 không xảy ra
ngẫu nhiên.
=TTEST(F3:F12,G3:G12,1,1)
=TTEST(B3:B12,C3:C12,1,1)
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: Giả thuyết có định hướng
= 2: Giả thuyết không có định hướng
= 1: T-test theo cặp/phụ thuộc
= 2: Biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau)
90% khi làm, giá trị là 3
= 3: Biến không đều
T-test độc lập
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 hoặc có ý nghĩa hay
không (ảnh hưởng của tác động lớn hay nhỏ)
SMD
=
Giá trị TB Nhóm thực nghiệm – Giá trị TB nhóm đối chứng
Độ lệch chuẩn Nhóm đối chứng
c. Mức độ ảnh hưởng (ES)
SMD
=
Giá trị TB Nhóm thực nghiệm – Giá trị TB nhóm đối chứng
Độ lệch chuẩn Nhóm đối chứng
Giá trị SMD
> 1,00
0,80 – 1,00
0,50 – 0,79
0,20 – 0,49
< 0,20
Mức độ ảnh hưởng
Rất lớn
Lớn
Trung bình
Nhỏ
Rất nhỏ
SMD KT sau tác động =
23.87 – 18.33
= 0.801
6.90
Kết luận: Mức độ ảnh hưởng lớn
c. Mức độ ảnh hưởng (ES)
SMD KT sau tác động =
6.30 – 4.70
= 1.0706394
1.49
Kết luận: Mức độ ảnh hưởng rất lớn
2. So sánh dữ liệu
d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test)
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 :
Nhóm thực nghiệm
Đỗ
108
Trượt
42
Nhóm đối chứng
17
38
18
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 ?
Đỗ
Trượt
Nhóm thực nghiệm
108
42
Nhóm đối chứng
17
38
Nhóm
Miền
Sự khác biệt về KQ đỗ/trượt của hai nhóm có ý nghĩa
hay không?
19
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
20
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!
21
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
Đỗ
Trượt
Tổng
Nhóm thực
nghiệm
108
42
150
Nhóm đối
chứng
17
38
55
Tổng
125
38
205
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
22
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 ?
Hệ số tương quan
r = correl(array1,array2)
Giá trị r
< 0,1
0,1 – 0,3
0,3 – 0,5
0,5 – 0,7
0,7 – 0,9
0,9 - 1
Mức độ tương quan
Rất nhỏ
Nhỏ
Trung bình
Lớn
Rất lớn
Gần như hoàn toàn
24
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)
25
2. So sánh dữ liệu: Bảng tổng hợp
Công cụ thống kê
Mục đích
a
Phép kiểm chứng
t-test độc lập
b
Phép kiểm chứng
t-test phụ thuộc
(theo cặp)
Độ chênh lệch giá
trị trung bình
chuẩn (SMD)
Phép kiểm chứng
Khi bình phương
Xem xét sự khác biệt giá trị trung
bình của hai nhóm khác nhau có
ý nghĩa hay không
Xem xét sự khác biệt giá trị trung
bình của cùng một nhóm có ý
nghĩa hay không
c
d
Đánh giá mức độ ảnh hưởng
(ES) của tác động được thực
hiện trong nghiên cứu
Xem xét sự khác biệt kết quả
thuộc các “miền” khác nhau có ý
nghĩa hay không
26
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.
27
Thống kê và Thiết kế nghiên cứu
KT trước tác
động
Nhóm
thực
nghiệm:
G1
Nhóm đối
chứng:
G2
O1
O2
Phép kiểm
chứng t-test độc
lập, Mức độ ảnh
hưởng
Tác
động
X
---
KT sau tác
động
O3
Phép kiểm
chứng t-test
phụ thuộc,
Mức độ ảnh
hưởng, Hệ số
tương quan
O4
Phép kiểm
chứng t-test
phụ thuộc, Hệ
số tương
quan
Phép kiểm
chứng t-test
độc lập, Mức
độ ảnh hưởng
Không thể sử dụng hệ số tương quan (r) ở đây, vì sao?
Bài tập
Làm bài thực hành tính toán – Tổng hợp.
29