More Related Content
Viewers also liked (8)
Similar to практика02 97 (6)
More from cezium (20)
практика02 97
- 1. Практическое занятие №2 Работа с матрицей результатов тестирования.
- 2. Составление матрицы результатов тестирования
- 8. График №2
- 10. Мода Для данного примера мода равна 9 График №3
- 11. График бимодального распределения График №4
- 12. Среднее выборочное – среднее арифметическое Для совокупности индивидуальных баллов х 1 , х 2 , …, х N группы N испытуемых среднее значение будет равно:
- 13. Интерпретация мер центральной тенденции Хороший нормативно-ориентированный тест обеспечивает нормальное распределение индивидуальных баллов учеников, когда среднее значение баллов совпадает с модой и находится в центре распределения, около 68% концентрируются вокруг среднего по нормальному закону, а остальные сходят на нет к краям распределения.
- 14. График нормального распределения 16% 16% 0,5 68% График №5
- 15. Нормальная кривая – это чисто математическое понятие, она в сглаженном, идеальном виде описывает реальный полигон частот. На практике никогда не была и не будет получена совокупность данных, распределенному нормальному закону. Мы просто стараемся получить кривую близкую к нормальному распределению, так как тест, работающий по такому закону наиболее четко отвечает поставленным целям.
- 16. График №7
- 17. График №8
- 19. Размах Размах – измеряет на шкале расстояние, в пределах которого изменяются все значения показателя в распределении.
- 20. Дисперсия Подсчет дисперсии основан на вычислении отклонений каждого значения показателя от среднего арифметического в распределении: ( i=1,2,…,N) . Знак отклонения указывает место результата ученика по отношению к среднему арифметическому по тесту. Для ученика с индивидуальным баллом выше среднего значение разности будет положительно, а для тех, у кого результат ниже среднего арифметического, отклонение меньше нуля.
- 21. Мера изменчивости, называемая дисперсией обозначается и вычисляется по формуле: Иногда используют другие формулы для вычисления дисперсии, но они получены из этой путем математических преобразований.
- 22. Стандартное отклонение Стандартное отклонение равно корню квадратному из дисперсии:
- 23. Низкая дисперсия индивидуальных баллов говорит о слабой дифференциации испытуемых по уровню подготовленности в группе, что противоречит основной цели нормативно-ориентированных тестов. Излишне высокая дисперсия приводит к искажению вида распределения.
- 24. Зачастую в оценке характера распределения руководствуются простым соотношением. Для этого величину среднего выборочного сравнивают с утроенным стандартным отклонением. Если ,то дисперсия оптимально высока и можно принять гипотезу о нормальности распределения.
- 25. Меры симметрии и островершинности кривых распределений
- 26. Асимметрия Положительная асимметрия распределения характерна для излишне легких тестов, эффект отрицательной асимметрии встречается в излишне трудных тестах. В хорошо сбалансированном по трудности тесте асимметрия нулевая. Нулевая Положительная Отрицательная
- 27. Наиболее удачная формула для подсчета асимметрии имеет вид: где x i – индивидуальный балл ученика, - среднее значение баллов по тестируемой группе, - куб стандартного отклонения, N – число учеников.
- 28. Эксцесс С помощью эксцесса можно получить представление о том, является ли гистограмма островершинной или плоской. Островершинная кривая имеет явно выраженный положительный эксцесс, средневершинная имеет нулевой эксцесс, характерный для нормальной кривой, плосковершинная имеет эксцесс меньше нуля. нулевой Отрицательный положительный
- 29. Обычно эксцесс вычисляется по формуле: где все обозначения остались прежними. Необходимо помнить, что понятие “эксцесс” применимо лишь к унимодальным распределениям.