МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Abstract

ON NECESSITY OF CONFORMITY OF STATISTICAL AND EXPERIMENTAL METHODS TO MODERN REQUIREMENTS

L.I. Orekhov, Dr. Hab., professor

The Kazakh academy of sports and tourism, Almaty

E.L. Karavaeva, Ph. D.

The national scientific-practical centre of physical culture, Almaty

Key words: estimation, parameter, dispersion, standard deviation, sample, unbiasedness, solvency, efficiency.

It is difficult to overestimate the value of statistical and experimental methods in the research of actual problems of pedagogics, psychology and physical culture. It's absolutely clear that the efficiency of the decision of the research problems having scientific and practical value, substantially depends on the correct planning of experimental researches and professional interpretation of the received data.

The ignoring by the experts modern understanding of statistical and experimental methods is negatively reflected in the efficiency of scientific research of problems of pedagogics, psychology and physical culture, training and retraining of the pedagogical and scientific staff, and also on the increase of their qualification.

О НЕОБХОДИМОСТИ СООТВЕТСТВИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ МЕТОДОВ СОВРЕМЕННЫМ ТРЕБОВАНИЯМ

Доктор педагогических наук, профессор Л.И. Орехов
Казахская академия спорта и туризма, Алматы

Кандидат педагогических наук Е.Л. Караваева
Национальный научно-практический центр физической культуры, Алматы

Ключевые слова: оценка, параметр, дисперсия, стандартное отклонение, выборка, несмещенность, состоятельность, эффективность.

Трудно переоценить значение статистических и экспериментальных методов в исследовании актуальных проблем педагогики, психологии и физической культуры. Совершенно очевидно, что эффективность решения исследовательских задач, имеющих научное и практическое значение, в значительной степени зависит от правильного планирования экспериментальных исследований и профессиональной интерпретации полученных данных.

Не менее важны адекватная статистическая обработка материалов исследования, представление их в виде таблиц и графиков, понятных каждому специалисту, тщательный анализ всех факторов, влияющих на валидность (обоснованность) выводов по результатам эксперимента. О значении правильного понимания статистических методов В.М. Зациорский [7] писал еще в 1989 г., отмечая их некорректное использование при обработке результатов исследования и примитивное понимание экспериментальных методов в виде только классического однофакторного эксперимента (тогда как в ведущих зарубежных университетах давно применяют многофакторные эксперименты с последующим дисперсионным анализом) и методов множественных сравнений. Однако, к великому сожалению, авторы научных публикаций представляют результаты исследований по своему усмотрению, используя различные обозначения статистических показателей. Средние арифметические обозначают M и x, стандартные отклонения s или S в двух значениях - положительном и отрицательном (±s, ±S), указывают ошибки средних ±m или ±Sx. Не всегда указывают объем выборочной совокупности (n). Такое разнообразие представлений результатов исследования затрудняет их понимание и сравнение с другими данными, выполненными по аналогичной проблеме.

Причина такого разнообразия - различные рекомендации по статистическим методам, изложенные в учебных пособиях. Н.А. Масальгин [9] среднее обозначает x, стандартное отклонение - S, Б.А. Ашмарин [2] рекомендует другие обозначения: средние - М, стандартные отклонения в двух значениях - ±s. В учебнике "Спортивная метрология" [16] среднее обозначают x, а стандартное отклонение - s без знаков ±.

Серьезная недоработка авторов учебника "Спортивная метрология" заключается в том, что, описывая метод однофакторного дисперсионного анализа, они игнорировали описание метода множественных сравнений, который обязательно должен следовать после описания дисперсионного анализа. Дело в том, что дисперсионный анализ устанавливает только факт наличия различий между средними, а конкретно между какими средними есть различия и между какими их нет следует определять методом множественных сравнений или построением доверительных интервалов [5, с. 343-350; 6, с. 51-54; 13, с. 105-108].

Возникает вопрос: что считать правильным и как следует представлять материалы исследований в таблицах с использованием статистических показателей?

Таблица 1. Обозначения статистических параметров генеральных совокупностей и оценок этих параметров в выборочных совокупностях

Таблица 2. Смещенность или несмещенность различных оценок параметров совокупностей (по Дж. Гласе, Дж. Стэнли [5])

Таблица 3. Результаты оценки личностной тревожности студенток по шкале Дж. Тейлор и их физической подготовленности

Таблица 4. Корреляционная взаимосвязь личностной тревожности студенток по шкале Дж. Тейлор, успеваемости и результатов бега на 1000 м (n=100)

Примечание. Критические значения коэффициента корреляции р_{0,05=0,196 при р0,01=0,258.}

Ответы на эти вопросы следует искать в работах авторитетных математиков - специалистов по прикладным статистическим методам. Такой работой является учебник известных американских математиков Дж. Гласс и Дж. Стэнли [5], которые сами разрабатывают статистические и экспериментальные методы и считаются ведущими специалистами по прикладной статистике. В советский период была издана работа В. Налимова "Теория эксперимента" [10], в которой с современных позиций изложены статистические и экспериментальные методы.

Авторы настоящей статьи изложили понимание статистических и экспериментальных методов, включая управление, контроль, измерение и тестирование в педагогике, психологии и физической культуре, с современных позиций, руководствуясь идеями ведущих американских исследователей [13]. В учебном пособии К.Х. Закирьянова и Л.И. Орехова [6] статистические и экспериментальные методы изложены, как это принято в ведущих университетах Европы и Америки.

В отношении обозначения статистических показателей следует четко различать обозначения статистических параметров генеральных совокупностей, представляемых греческими буквами, и их оценки, полученные по результатам выборочных исследований, которые представляют латинскими буквами [5, 6, 12, 13] (табл. 1).

При выборе статистических оценок для представления в таблицах или в тексте научной работы математики рекомендуют руководствоваться требованиями несмещенности, состоятельности и эффективности , которые были обоснованы Р. Фишером [18] и изложены в ряде учебных пособий [5, 13, 14], однако конкретные указания по их применению были сделаны недостаточно убедительно и в научных работах их стали игнорировать. Дж. Гласс и Дж. Стэнли подробно обосновали необходимость соблюдения этих требований и конкретно определили, какие статистические оценки следует использовать в научных работах [5, с. 227-232] ( табл. 2).

Во-первых, следует понимать, что исследователь обычно изучает выборочную совокупность, а не всю генеральную совокупность. Поэтому, представляя оценки выборки, он должен использовать те, которые соответствуют требованиям несмещенности, состоятельности и эффективности. Несмещенность оценивания означает, что среднее выборочного распределения оценки равно величине оцениваемого параметра.

Так как исследователь изучает не генеральную совокупность, а выборку, то возникает вопрос об эффективности оценок, т.е. с какой точностью эти оценки выборочной совокупности отражают генеральную совокупность. Из табл. 2 видно, что для любой совокупности (нормальной и асимметричной) среднее (x) и дисперсия (S²_x) являются несмещенными оценками генеральных параметров. Стандартное отклонение (S_x) и коэффициент корреляции (r_xy) - отрицательно смещенные, однако они являются состоятельными, так как при увеличении объема выборки (n) приближаются к значениям генеральных параметров.

Эффективность относится к точности оценки параметра и определяется дисперсией ошибки выборочного распределения статистики.

Математики считают, что в наибольшей степени требованиям несмещенности, состоятельности и эффективности соответствуют оценки средних арифметических (x), дисперсии (S²_x), стандартных отклонений (S_x) и коэффициентов корреляции Пирсона (r_xy). В научных работах лучше всего отражать средние (x), как меру центральной тенденции и стандартные отклонения (S_xy) как показатели вариативности, а при оценке взаимосвязи коэффициент корреляции (r_xy). Всегда нужно указывать объем выборки (n), а для коэффициента корреляции - уровень значимости (P<0,05, 0,01 или 0,001).

Что касается знаков ± перед стандартным отклонением, то следует руководствоваться определением математиков. "Стандартное отклонение , обозначаемое S, определяется как положительное значение квадратного корня из дисперсии" [5, с. 80]. При этом стандартное отклонение (его называют еще квадратичным отклонением) имеет те же единицы измерения, что и средние (табл. 3 и 4).

В отношении экспериментальных исследований следует отметить, что в американских диссертационных работах давно используют многофакторные эксперименты или однофакторные, двухфакторные с несколькими уровнями с последующим дисперсионным анализом и методом множественных сравнений [17]. Такие эксперименты позволяют в более короткий срок с меньшими затратами материальных средств найти оптимальное решение в выборе тренировочных режимов или методов обучения. Описания таких методов имеются в учебных пособиях [6, 11 - 13]. Примеры проведения двухфакторных экспериментов имеются в работах казахстанских исследователей [1, 3, 4, 8, 12, 15].

Игнорирование специалистами современного понимания статистических и экспериментальных методов отрицательно отражается на эффективности научных исследований проблем педагогики, психологии и физической культуры, подготовке и переподготовке педагогических и научных кадров, а также на повышении их квалификации.

Литература

1. Асмолова Л.А. Управление физическим воспитанием студентов на основе современных информационных технологий: Автореф. канд. дис. Алматы, 2002. - 29 с.

2. Ашмарин Б.А. Теория и методика педагогических исследований в физическом воспитании. - М.: ФиС, 1978. - 224 с.

3. Бозтаев Ж. Использование средств физической культуры в формировании здорового образа жизни студентов: Автореф. канд. дис. Алматы, 1999. - 22 с.

4. Бронский Е.В. Повышение оздоровительной эффективности физкультурного воспитания школьников 10-11 лет: Автореф. канд. дис. Алматы, 1999. - 24 с.

5. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Прогресс, 1976. - 496 с.

6. Закирьянов К.Х., Орехов Л.И. Статистические и экспериментальные методы в педагогике, психологии и физической культуре: Учеб. пос. - Алматы: КазАСТ, ННПЦФК. - 2002. - 112 с.

7. Зациорский В.М. Осторожно: статистика! //Теория и практика физ. культуры. 1989, №2, с. 52-55.

8. Лебедева В.И. Совершенствование подготовки студентов факультета физической культуры и оздоровительной работы со взрослым населением: Автореф. канд. дис. Алматы, 1997. - 23 с.

9. Масальгин Н.А. Математико-статистические методы в спорте. - М.: ФиС, 1974. -152 с.

10. Налимов В.В. Теория эксперимента. - М.: Наука, 1971. - 208 с.

11. Орехов Л.И. Эксперимент как метод исследования в физическом воспитании и спорте: Учеб. пос. - Алматы: КазГИФК, 1996. - 68 с.

12. Орехов Л.И. Пути совершенствования физической подготовки спортсменов в горных условиях (на материале лыжного спорта): Автореф. докт. дис. Минск, 1994. - 41 с.

13. Орехов Л.И., Караваева Е.Л., Асмолова Л.А. Управление, контроль, измерение, статистические и экспериментальные методы в педагогике, психологии и физической культуре: Учеб. пос. - Алматы: КазАСТ, ННПЦФК, ВКТУ, 2004. - 169 с.

14. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. - 2-е изд., испр.: Учеб. пос. - Минск: Вышэйшая школа, 1967. - 328 с.

15. Сорокин В.А. Взаимосвязь физической и технической подготовки в совершенствовании спортивного мастерства лыжников-прыгунов: Автореф. канд. дис. Алматы, 1995. - 24 с.

16. Спортивная метрология: Учеб. для ин-тов ФК /Под ред. В.М. Зациорского. - М.: ФиС, 1982. - 256 с.

17. Шамсутдинова О.З. Анализ американских диссертаций по физической культуре и спорту за 1987 г. //Теория и практика физ. культуры, 1989, № 6, с. 57-60.

18. Fischer R. Statistical Methods and Scientific Inference. Olive a. Bayd, 1959. -178 pp.

  На главную    В библиотеку    Обсудить в форуме 

При любом использовании данного материала ссылка на журнал обязательна!