Однофакторное дисперсионное исследование

Статистический анализ — это. Понятие, методы, цели и задачи статистического анализа

Достаточно часто возникают явления, которые можно проанализировать исключительно при помощи статистических методов. В этой связи для каждого субъекта, стремящегося глубоко изучить проблему, проникнуть в суть темы, важно иметь представление о них. В статье разберемся, что такое статистический анализ данных, каковы его особенности, а также какие методы применяют при его проведении.

статистический анализ что это

Особенности терминологии

Статистику рассматривают в качестве специфичной науки, системы госорганов, а также как набор цифр. Между тем далеко не все цифры можно считать статистикой. Разберемся в этом вопросе.

Для начала следует вспомнить, что слово «статистика» имеет латинские корни и происходит от понятия status. В буквальном переводе термин означает «определенное положение предметов, вещей». Следовательно, статистическими признаются только такие данные, с помощью которых фиксируются относительно устойчивые явления. Анализ, собственно, и выявляет эту устойчивость. Его используют, к примеру, при изучении социально-экономических, политических явлений.

Назначение

Применение статистического анализа позволяет отображать количественные показатели в неразрывной связи с качественными. В результате исследователь может увидеть взаимодействие фактов, установить закономерности, выявить типичные признаки ситуаций, сценарии развития, обосновать прогноз.

Статистический анализ – это один из ключевых инструментов СМИ. Чаще всего его используют в деловых изданиях, таких как, например, «Ведомости», «Коммерсант», «Эксперт-профи» и пр. В них всегда публикуются «аналитические рассуждения» о валютном курсе, котировке акций, учетных ставках, инвестициях, рынке, экономике в целом.

Разумеется, чтобы результаты анализа были достоверными, постоянно проводится сбор данных.

Источники информации

Сбор данных может осуществляться по-разному. Главное, чтобы способы не нарушали закон и не ущемляли интересы других лиц. Если говорить о СМИ, то для них ключевыми источниками информации выступают государственные статистические органы. Эти структуры должны:

Собирать отчетные сведения в соответствии с утвержденными программами.
Группировать информацию по тем или иным критериям, наиболее значимым для исследуемого явления, формировать сводки.
Проводить собственный статистический анализ.

В задачи уполномоченных госорганов входит также предоставление полученных ими данных в отчетах, тематических подборках или пресс-релизах. В последнее время статистика публикуется на официальных сайтах госструктур.

Кроме указанных органов, информацию можно получить в Едином госреестре предприятий, учреждений, объединений и организаций. Цель его создания состоит в формировании единой информационной базы.

Для проведения анализа можно использовать информацию, полученную от межправительственных организаций. Существуют специальные базы данных экономической статистики стран.

сбор данных

Часто информация поступает от частных лиц, общественных организаций. Эти субъекты обычно ведут свою статистику. Так, к примеру, Союз охраны птиц в России регулярно устраивает так называемые соловьиные вечера. В конце мая через СМИ организация приглашает всех желающих поучаствовать в подсчете соловьев на территории Москвы. Полученные сведения обрабатываются группой экспертов. После этого сведения переносятся в специальную карту.

Многие журналисты обращаются за информацией к представителям других авторитетных СМИ, пользующихся у аудитории популярностью. Распространенным способом получения данных является опрос. При этом опрашиваемыми могут стать как рядовые граждане, так и эксперты в какой-либо области.

Специфика выбора методики

Перечень показателей, необходимых для проведения анализа, зависит от специфики исследуемого явления. К примеру, если изучается уровень благосостояния населения, приоритетными считаются данные о качестве жизни граждан, прожиточном минимуме на данной территории, размере МРОТ, пенсии, стипендии, потребительской корзины. При исследовании демографической ситуации важны показатели смертности и рождаемости, число мигрантов. Если изучается сфера промышленного производства, важные сведения для статистического анализа – это количество предприятий, их виды, объем продукции, уровень производительности труда и т. д.

Средние показатели

Как правило, при описании тех или иных явлений используются средние арифметические величины. Для их получения числа складывают друг с другом, а полученный результат делят на их количество.

Средние величины используются в качестве обобщающих показателей. Однако они не позволяют описать конкретные моменты. К примеру, в ходе анализа установлено, что средняя зарплата по России составляет 30 тыс. р. Этот показатель не говорит о том, что все работающие граждане страны получают именно эту сумму. Более того, у кого-то зарплата может быть и выше, а у кого-то – ниже этой цифры.

Относительные показатели

Их находят в результате сравнительного анализа. В статистике, кроме средних, используются абсолютные величины. При их сопоставлении как раз и определяются относительные показатели.

многомерный статистический анализ

Например, установлено, что в один госорган приходит 5 тысяч писем ежемесячно, а в другой – 1 000. Выходит, что первая структура получает в 5 раз больше обращений. При сравнении средних показателей относительная величина может быть выражена в процентах. К примеру, средний заработок фармацевта составляет 70 % от ср. з/п инженера.

Итоговые сводки

Они представляют собой систематизацию признаков исследуемого события для выявления динамики его развития. К примеру, установлено, что в 1997 г. речной транспорт всех ведомств и управлений перевез 52,4 млн тонн груза, а в 2007 г. – 101,2 млн т. Чтобы понять изменения характера транспортировок за период с 1997 по 2007 г., можно сгруппировать итоговые показатели по видам объектов, а затем сравнить группы друг с другом. В итоге можно получить более полные сведения о развитии грузооборота.

Индексы

Их достаточно широко применяют при исследовании динамики событий. Индекс в статистическом анализе – это средний показатель, отражающий изменение явления под воздействием другого события, абсолютные показатели которого признаны неизменными.

К примеру, в демографии в качестве специфического индекса может выступать величина естественной убыли (прироста) населения. Ее определяют при сравнении уровня рождаемости и смертности.

Графики

Они используются для отображения динамики развития события. Для этого применяют фигуры, точки, линии, имеющие условные значения. Графики, с помощью которых выражаются количественные соотношения, именуются диаграммами или динамическими кривыми. Благодаря им можно наглядно увидеть динамику развития какого-то явления.

График, показывающий увеличение количества лиц, страдающих остеохондрозом, представляет собой кривую, уходящую вверх. Соответственно, по ней можно наглядно увидеть тенденцию заболеваемости. Люди, даже не прочитав текстовый материал, могут сформулировать выводы о сложившейся динамике и спрогнозировать развитие ситуации в дальнейшем.

применение статистического анализа

Статистические таблицы

Они очень часто используются для отражения данных. С помощью статистических таблиц можно сопоставлять информацию по изменяющимся со временем показателям, различающимся в зависимости от страны и пр. Они представляют собой наглядную статистику, которой зачастую не нужны комментарии.

Методы

В основе статистического анализа лежат приемы и способы сбора, обработки и обобщения сведений. В зависимости от природы методы могут быть количественными и категориальными.

При помощи первых получают метрические данные, которые по своей структуре являются непрерывными. Их можно измерить при помощи интервальной шкалы. Она представляет собой систему чисел, равные промежутки между которыми отражают периодичность значений изучаемых показателей. Также используется шкала отношений. В ней, кроме расстояния, определяется также порядок значений.

цель статистического анализа

Неметрические (категориальные) данные представляют собой качественные сведения, количество уникальных категорий и значений которых ограничено. Они могут быть представлены в виде номинальных или порядковых показателей. Первые используют для нумерации объектов. Для вторых предусматривается естественный порядок.

Одномерные методы

Они применяются в том случае, если для оценки всех элементов выборки используется единый измеритель или если последних несколько для каждого компонента, но переменные исследуются обособленно друг от друга.

Одномерные методы различаются в зависимости от типа данных: метрические или неметрические. Первые измеряют по относительной или интервальной шкале, вторые – по номинальной или порядковой. Кроме этого, деление методов осуществляется на классы в зависимости от количества исследуемых выборок. При этом необходимо учитывать, что это число определяют по тому, как осуществляется работа с информацией для конкретного анализа, а не по способу сбора данных.

основы статистического анализа

Однофакторное дисперсионное исследование

Цель статистического анализа может состоять в изучении воздействия одного либо нескольких факторов на конкретный признак объекта. Однофакторный дисперсионный метод применяется тогда, когда у исследователя есть 3 и больше независимые выборки. При этом они должны быть получены из генеральной совокупности посредством изменения независимого фактора, для которого отсутствуют количественные измерения по каким-то причинам. Предполагается, что имеются различные и одинаковые выборочные дисперсии. В этой связи следует определить, оказал ли данный фактор значительное влияние на разброс или он стал следствием случайностей, возникших вследствие небольших объемов выборок.

Вариационный ряд

Он представляет собой упорядоченное распределение единиц генеральной совокупности, как правило, по возрастающим (в редких случаях по убывающим) показателям признака и подсчет их числа с тем или другим значением признака.

Вариация является различием в показателе какого-либо признака у различных единиц конкретной совокупности, возникающим в один и тот же момент либо период. К примеру, сотрудники компании отличаются друг от друга по возрасту, росту, доходам, весу и пр. Возникает вариация вследствие того, что индивидуальные показатели признака формируются под комплексным влиянием разных факторов. В каждом конкретном случае они сочетаются по-разному.

Вариационный ряд бывает:

Ранжированным. Он представлен в виде перечня отдельных единиц генеральной совокупности, расположенных в порядке убывания либо возрастания исследуемого признака.
Дискретным. Он представлен в форме таблицы, включающей в себя конкретные показатели изменяющегося признака х и количества единиц совокупности с заданной величиной f признака частот.
Интервальным. В этом случае показатель непрерывного признака задается с помощью интервалов. Они характеризуются частотой t.

Многомерный статистический анализ

Он проводится, если для оценки элементов выборки применяется 2 и более измерителя, и переменные изучаются одновременно. Такая форма статистического анализа отличается от одномерного способа в первую очередь тем, что при ее использовании внимание сосредотачивается на уровне взаимосвязи между явлениями, а не на средних показателях и распределениях (дисперсиях).

статистический анализ данных

Среди основных методов многомерного статистического исследования выделяют:

Кросс-табуляцию. С ее использованием одновременно характеризуют значение двух и более переменных.
Дисперсионный статистический анализ. Этот метод ориентирован на поиск зависимостей среди экспериментальных данных посредством изучения существенности различий в средних показателях.
Ковариационный анализ. Он тесно связан с дисперсионным методом. При ковариационном исследовании зависимая переменная корректируется в соответствии с информацией, связанной с ней. Это обеспечивает возможность устранения изменчивости, вносимой извне, и, соответственно, повысить эффективность исследования.

Похожее: Что понимают под эффективностью работы классного руководителя

Также существует дискриминантный анализ. Он применяется, если зависимая переменная является категориальной, а независимые (предикторы) – интервальными.

Источник

Статистический анализ — это. Понятие, методы, цели и задачи статистического анализа

Особенности терминологии

Вам будет интересно: Причастные и деепричастные обороты в английском языке

Назначение

Разумеется, чтобы результаты анализа были достоверными, постоянно проводится сбор данных.

Источники информации

Неужели - это. Значение слова "неужели" Вам будет интересно: Неужели — это. Значение слова "неужели"

Специфика выбора методики

Средние показатели

Относительные показатели

Вам будет интересно: Упражнения на неправильные глаголы с ответами

Итоговые сводки

Индексы

Графики

Статистические таблицы

Методы

Одномерные методы

Однофакторное дисперсионное исследование

Вариационный ряд

Вам будет интересно: Что такое лексика? Определения и свойства языка

Вариационный ряд бывает:

Многомерный статистический анализ

Похожее: Результат анализов одним кликом

Среди основных методов многомерного статистического исследования выделяют:

Источник

Статистический анализ

Заключительный и наиболее ответственный этап исследования — статистический анализ, представляющий собой процесс изучения, сопоставления, сравнения полученных данных (в т.ч. и с другими данными), их обобщения, истолкования и формулирования научных и практических выводов.

Анализ – это научный метод исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон, свойств и составных частей.

Анализ – это единство познания и оценки. В процессе познания аналитик получает фактические данные о состоянии преступности и мер борьбы с ней. Оценка предполагает соотнесение показателей друг с другом в целях выработки управленческого решения.

Исходя из основных функций статистики, можно назвать четыре основные задачи статистического анализа, которые кратко можно сформулировать так: описать, сопоставить и выявить закономерности, дать прогноз и сделать выводы.

Итак, задачи анализа:

1) дать цифровую характеристику состояния, уровня, структуры, динамики преступности и деятельности правоохранительных органов (описательная функция);

2) выявить статистические связи, зависимости, соотношения, закономерности в состоянии, структуре и динамике преступности и деятельности правоохранительных органов ( в т.ч. в связи с другими социальными явлениями) (объяснительная функция);

3) определить тенденции развития преступности, составить статистический криминологический прогноз (прогностическая функция);

4) выявить "тревожные моменты" в характеристике преступности, положительные стороны и недостатки в работе, чтобы на основе этих данных своевременно принять решение (организаторская, управленческая функция).

Для того чтобы выводы и рекомендации, сделанные в результате статистического анализа, имели объективный, научно достоверный характер, необходимо соблюдать следующие требования:

Источник

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение;
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
Абсолютные и относительные статистические величины;
Вариационные ряды;
Выборка;
Корреляционный и регрессионный анализ;
Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

Выбирается группировочный признак;
Определяется порядок формирования групп;
Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Похожее: Ооо дц луганская диагностическая лаборатория узнать результаты анализов

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
Определить неизвестные причинные связи;
Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

Определить форму связи;
Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Источник

Статистический анализ результатов исследования

Для обработки результатов исследования мы сочли целесообразным использовать корреляционный анализ, так как данный критерий отражает изучаемую нами зависимость.

Корреляционный анализ мы рассчитывали по формуле Пирсона:

Расчет по формуле Пирсона проводили в MS EXCELL. Результаты исследования представлены в таблице 3.2.1. в приложение В. Исходя из полученных результатов мы получили коэффициент корреляции r=0,79, что свидетельствует о наличии значимой корреляционной связи между уровнем интеллекта и уровнем школьной успеваемости учащихся школы, то есть чем выше уровень интеллекта, тем выше уровень школьной успеваемости, что видно наглядно на приведённом ниже рисунке 3.2.2.

Рис. 3.2.2. Корреляционная связь между уровнем интеллекта и уровнем школьной успеваемости учащихся.

Таким образом, гипотеза нашего исследования подтвердилась на математическом уровне.

Проведенное исследование позволило сделать нам следующие выводы:

Результаты исследования уровня интеллекта показывают, что в данной группе высокий уровень развития интеллекта показали 9,5%, средний уровень развития интеллекта показали 23,7%, а низкий уровень развития интеллекта показали 66,8% испытуемых.

У юношей преобладает средний уровень школьной успеваемости – 33,4%. Высокий уровень школьной успеваемости, у обследуемых юношей, показали 9,5%. Низкий уровень школьной успеваемости, у обследуемых юношей никто не показал. У обследуемых девушек преобладает средний уровень школьной успеваемости – 33,4%. Высокий уровень школьной успеваемости, у обследуемых девушек, показали 23,7%. Низкий уровень школьной успеваемости из девушек никто не показал.

Для обработки результатов исследования мы сочли целесообразным использовать корреляционный анализ. Исходя из полученных результатов мы получили коэффициент корреляции r=0,79, что свидетельствует о наличии значимой корреляционной связи между уровнем интеллекта и уровнем школьной успеваемости учащихся, то есть чем выше уровень интеллекта, тем выше уровень школьной успеваемости.

При сопоставлении результатов проведенного исследования можно увидеть, что наиболее высокие показатели в учебе имеют учащиеся со средним уровнем интеллектуального развития что дает нам почву для дальнейшего размышления.

Таким образом, цель проведенной работы достигнута, гипотеза нашего исследования подтверждается, о чем свидетельствует проведенный нами корреляционный анализ данных.

На основании проведенного нами исследования и полученных в его ходе результатов мы можем дать необходимые рекомендации по улучшению интеллектуального развития и школьной успеваемости.

При сопоставлении результатов проведенного исследования, можно увидеть, что наиболее высокие показатели в учебе имеют учащиеся со средним уровнем интеллектуального развития, что дает нам почву для дальнейшего размышления. Можно предположить, что у учащихся с высоким уровнем интеллектуального развития отсутствует интерес к обучению, о чем свидетельствуют низкие оценки. Целесообразным было бы посоветовать, школьному психологу провести с такими учащимися коррекционную работу, направленную на поднятие интереса к обучению.

Помимо коррекционной работы необходимо еще проводить различного рода тренинги и программы по повышению интеллектуального развития, это может бить гимнастика для ума включающая в себя различного рода задания. Интеллект можно тренировать при помощи различных заданий, например задачи с фигурами, при помощи которых тренируются визуальные способности и пространственное воображение или тестами на распознавание оптических моделей также это могут быть комбинационные тесты, тесты на речевой интеллект, где проверяется способность обрабатывать информацию, тесты на вычислительный интеллект и т.д. Применение того или иного теста, задания зависят от того, какой именно вид интеллекта будет развивать школьный психолог.

Так как на уровень интеллекта влияет много факторов в частности социальная среда, генная предрасположенность, стрессы, питание психологу еще необходимо учитывать и эти характеристики, для того чтобы найти правильный подход к каждому учащемуся и суметь оказать ему необходимую помощь. Выявить умственный потенциал повысить успеваемость в обучении.

Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: Учебник для вузов. 2-е изд.─ Спб.: Питер, 2007. ─ 320 с.: ил ─ (Серия «Учебник нового века»).

Дружинин В.Н. Психология общих способностей. 3-е изд. – СПб.: Питер, 2008.- 368 с.: ил.

Бурлачук Л.Ф. Словарь справочник по психодиагностике. 3-е изд. – СПб.: Питер, 2007. – 688 с.: ил. – (Серия « Мастера психологии»).

Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии. – СПб.: Питер,2007. – 713 с.: ил. – (Серия « Мастерапсихологии»).

Холодная М.А Существует ли интеллект как психическая реальность? // Вопросы психологии. 1990. № 5. С.125

Стернберг Р.Д. Триархическая теория интеллекта // Иностранная психология. 1996. № 6. С. 54-61

Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. Москва – Томск, 1996.

Маёерс Д. Социальная психология. СПб: Питер, 1997. С.140-141.

Кепалайте А. Знак эмоциональности и особенности интеллекта // Психологический журнал. 1982. Т. 3. № 2. С. 120-126

М. Дональдсон Мыслительная деятельность детей. М.: Прогресс, 1988 С. 105

Айзенк Г.Ю. Интеллект: новый взгляд // Вопросы психологии. 1995. № 1. С. 111-131.

Бурлачук Л.Ф., Блейхер В.М. Психологическая диагностика интеллекта и личности. Киев, 1978.

Богоявленская Д.Б. Метод исследования уровней интеллектуальной активности // Вопросы психологии, 1971. № 1. С. 144-146.

Немов Р.С. Психолгия : учеб. для студ. Высш. Пед. Учеб. заведений : в 3 кн. / Р.С. немов. – 4-е изд. – М.: Гуманитар. Изд. Центр ВЛАДОС, 2005. – Кн. 3. Психодиагностика. Введение в научное психологическое исследование с элементами математической статистики. – 631 с.

Немов Р.С. Психология : учеб. для студ. высш. пед. учеб. заведений : в 3 кн. / Р.С. Немов. – 5-е изд. – М.: Гуманитар. Изд. Центр ВЛАДОС, 2005. – Кн. 1. Общие основы психологии. – 687 с.

Рогов Е.И. Настольная книга практического психолога. В 2 кн. Кн.1.: Система работы психолога с детьми разного возраста : учеб. пособие / Е.И. Рогов. – М.: Изд-во ВЛАДОС-ПРЕСС, 2006. – 383с.: ил.

Корнилова Т.В. Введение в психологический эксперимент: Учебник. – 2-е изд. – М.: Изд-во МГУ; Изд-во ЧеРо, 2001. – 256 с.

Современный психологический словарь / под ред. Б.Г. Мещерякова, В.П. Зинченко. – СПб.: ПРАЙМ-ЕВРОЗНАК, 2006. – 490,[6] с. – (Научный бестселлер).

Шаповаленко И.В. Возрастная психология ( Психология развития и возрастная психология ) : учебник для студентов вузов / И.В. Шаповаленко. – М.: Гардарики, 2007. – 349

Источник