Статистичний інструментарій в педагогічних дослідженнях
DOI:
https://doi.org/10.28925/2311-2409.2024.428Ключові слова:
задачі математичної статистики, е-ресурси длятистична гіпотеза, статистична статистичного аналізу, критерії узгодження, методи математичної статистики, стаАнотація
У зв’язку з активним розвитком науково-технічного прогресу відбувається вплив математичної
науки на всі наукові галузі, зокрема і на педагогіку. Важливим аспектом є підвищення якості педагогічних досліджень при організації експерименту, експертизі отриманих наукових результатів
та підтвердженні вірогідності цих результатів методами математичної статистики. Складнощі, пов’язані з коректним застосуванням статистичних методів в педагогічних дослідженнях, пояснюються тим, що в таких дослідженнях вивчаються якісні ознаки феноменів та явищ,
які вимагають узгодження мети й змісту дослідницьких завдань з арсеналом математичних
та статистичних процедур. Cтатистика прагне математичними методами надати відповідні докази твердженням експертів у різних галузях з метою знаходження консенсусу в прийнятті
правильних дій на основі статистичної інформації.
У статті теоретично висвітлено математичні та статистичні методи в педагогічних дослідженнях при організації експерименту, експертизі отриманих наукових результатів та підтвердженні вірогідності цих результатів методами математичної статистики; означено основні
дефініції дослідження, а саме: математична статистика, задачі математичної статистики,
методи математичної статистики, статистична грамотність, статистична гіпотеза, критерії узгодження, е-ресурси для статистичного аналізу.
Відібрано основні математичні методи, які застосовуються в педагогічних дослідженнях, наведено алгоритм перевірки статичних гіпотез в педагогічних дослідженнях, виокремлено статистичні критерії узгодження для перевірки гіпотези про вид розподілу випадкової величини (Пірсона, Фішера, Стьюдента) та розглянуто сучасні е-ресурси для обчислень критеріїв узгодження
(JASP, PSPP, DataMelt та Sisense та інші) та деякі онлайн-калькулятори
Завантаження
Посилання
Герич М. С., Синявська О. О. Математична статистика: навч. посібник. Ужгород, ДВНЗ «УжНУ»,
, 146 с.
Грисенко М. В., Рижов А. Ю. Математична статистика для економістів міжнародників. Київ :
ВПЦ «Київ. ун-т», 261 с.
Мієр Т. І., Бондаренко Г. Л. Дослідницькі основи інноваційної складової професійної підготовки
вчителя початкової школи з використанням європейського та вітчизняного досвіду. Освіта і суспільство VI: Міжнародний збірник наукових праць. С. 262–271. URL: https://elibrary.kubg.edu.ua/id/
eprint/36169
Остапенко Я. О. Використання PSPP під час статистичного аналізу. Східна Європа: економіка, бізнес та управлінн. № 13, c. 254–265. URL: http://www.easterneurope-ebm.in.ua/journal/13_2018/46.pdf
Паламар С. П., Кондратюк С. Г. Системний підхід до формування навичок проведення науково-педагогічного дослідження. Молодий вчений. № 10.2 (50.2). 2017. С. 65–69. URL: https://elibrary.
kubg.edu.ua/id/eprint/21902/1/S_Palamar__S_Kondratiuk_SAFS_2017_PI.pdf
Brydges, C & Gaeta, L. (2019). An Introduction to Calculating Bayes Factors in JASP for Speech,
Language, and Hearing Research. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 62(12): 4523–
doi:10.1044/2019_JSLHR-H-19-0183. PMID 31830850. S2CID 209342577
Callingham, R., Carmichael, C., & Watson, J. (2016). Explaining Student Achievement: The influence
of teachers’ pedagogical contentknowledge in statistics. International Journal of Science and Mathematics
Education, 2016, 14, 1339–1357. DOI:10.1007/s10763-015-9653-2
Chick, H., Pierce, R., & Wander, R. (2014). Sufficiently Assessing Teachers’ Statistical Literacy. ICOTS9
(2014) Invited Paper – Refereed.
https://iase-web.org/icots/9/proceedings/pdfs/ICOTS9_7C3_WANDER.pdf?1405041694
Gal, I. (2002) Adults’ Statistical Literacy: Meanings, components, responsibilities. Int. Stat. Rev. 2002,
, 1–25.
Gonda, D., Pavlovičová, G., Ďuris, V., & Tirpáková, A. (2022). Implementation of Pedagogical Research
into Statistical Courses to Develop Students’ Statistical Literacy. Mathematics 2022, 10(11), 1793; https://
doi.org/10.3390/math10111793
Jonathon Love, Ravi Selker, Maarten Marsman, et al (2019) JASP: Graphical Statistical Software
for Common Statistical Designs. Journal of Statistical Software, January 2019, 88(2), 1–13 DOI:10.18637/
jss.v088.i02
Pierce, R., Chick, H., Watson, J., Les, M., & Dalton, M. (2014). A Statistical Literacy Hierarchy for
Interpreting Educational System Data. Aust. J. Educ. 2014, 58, 195–217.
Wagenmakers, E., Love ,J., Marsman, M., Jamil, T., Ly, A., Verhagen, J., et al (2018). Bayesian inference
for psychology. Part II: Example applications with JASP». Psychonomic Bulletin & Review. 25(1): 58–76.
doi:10.3758/s13423-017-1323-7. PMC 5862926. PMID 28685272
Watson, J. (1997) Assessing Statistical Literacy through the Use of Media Surveys. In The Msessment
Chullenge in Statistics Education; Gal, I., Garfield, J., Eds.; International Statistical Institutel IOS Press:
Amsterdam, The Netherlands, 1997; pp. 107–121.
REFERENCES
Herych, M. S., Syniavska, O. O. (2021) Matematychna statystyka [Mathematical Statistics]. 146 p.
[in Ukrainian].
Hrysenko, M. V., & Ryzhov, A. Yu. (2011). Matematychna statystyka dlia ekonomistiv mizhnarodnykiv
[Mathematical Statistics for International Economists]. 261 p. [in Ukrainian].
Miyer, T. I., & Bondarenko, H. L. (2021). Doslidnytski osnovy innovatsiinoi skladovoi profesiinoi
pidhotovky vchytelia pochatkovoi shkoly z vykorystanniam yevropeiskoho ta vitchyznianoho dosvidu
[Research Basis of the Innovative Component of Professional Training of Primary School Teachers Using
European and Domestic Experience]. Osvita i suspilstvo, VI, pp. 262–271 ISSN 978–83–66567–26–9
[in Ukrainian].
Ostapenko, Ya. O. (2018). Vykorystannia PSPP pid chas statystychnoho analizu [Use of the PSPP
in Statistical Analysis]. Skhidna Yevropa: ekonomika, biznes ta upravlinnia, 13, pp. 254–265 [in Ukrainian].
http://www.easterneurope-ebm.in.ua/journal/13_2018/46.pdf
Palamar, S. P., & Kondratiuk, S. H. (2017). Systemnyi pidkhid do formuvannia navychok provedennia
naukovo-pedahohichnoho doslidzhennia [A systematic approach to the formation of skills in scientific and
pedagogical research]. Molodyi vchenyi (10.2), pp. 65–69. ISSN 2304-5809 [in Ukrainian].
Brydges, C., & Gaeta, L. (2019). An Introduction to Calculating Bayes Factors in JASP for Speech,
Language, and Hearing Research. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 62(12): 4523–4533
[in English].
doi:10.1044/2019_JSLHR-H-19-0183. PMID 31830850. S2CID 209342577
Callingham, R., Carmichael, C., & Watson, J. (2016). Explaining Student Achievement: The influence
of teachers’ pedagogical contentknowledge in statistics. International Journal of Science and Mathematics
Education, 2016, 14, 1339–1357. DOI:10.1007/s10763-015-9653-2 [in English].
Chick, H., Pierce, R., & Wander, R. (2014). Sufficiently assessing teachers’ statistical literacy. ICOTS9
(2014) Invited Paper — Refereed [in English].
https://iaseweb.org/icots/9/proceedings/pdfs/ICOTS9_7C3_WANDER.pdf?1405041694
Gal, I. (2002). Adults’ Statistical Literacy: Meanings, components, responsibilities. Int. Stat. Rev. 2002,
, 1–25 [in English].
Gonda, D., Pavlovičová, G, Ďuris, V, & Tirpáková, A. (2022). Implementation of Pedagogical
Research into Statistical Courses to Develop Students’ Statistical Literacy. Mathematics 2022, 10 (11), 1793
[in English].
https://doi.org/10.3390/math10111793
Jonathon Love, Ravi Selker, Maarten Marsman, et al (2019). JASP: Graphical Statistical Software
for Common Statistical Designs. Journal of Statistical Software, January 2019, 88(2), DOI:10.18637/jss.
v088.i02 [in English]
Pierce, R., Chick, H., Watson, J., Les M., & Dalton, M. (2014). A Statistical Literacy Hierarchy
for Interpreting Educational System Data. Aust. J. Educ. 2014, 58, 195–217 [in English].
Wagenmakers, E., Love, J., Marsman, M., Jamil, T., Ly, A., Verhagen, J., et al (2018). Bayesian inference
for psychology. Part II: Example applications with JASP». Psychonomic Bulletin & Review, 25 (1): 58–76
[in English].
doi:10.3758/s13423-017-1323-7 PMC 5862926. PMID 28685272
Watson, J. (1997). Assessing Statistical Literacy through the Use of Media Surveys. In The Msessment
Chullenge in Statistics Education; Gal, I., Garfield, J., Eds.; International Statistical Institutel IOS Press:
Amsterdam, The Netherlands, 1997; pp. 107–121 [in English].
