Home - Rasfoiesc.com
Educatie Sanatate Inginerie Business Familie Hobby Legal
Doar rabdarea si perseverenta in invatare aduce rezultate bune. stiinta, numere naturale, teoreme, multimi, calcule, ecuatii, sisteme


Biologie Chimie Didactica Fizica Geografie Informatica
Istorie Literatura Matematica Psihologie

Fizica


Index » educatie » Fizica
Problema rezolvata (inferenta)


Problema rezolvata (inferenta)




Problema rezolvata (inferenta)

Pentru a studia influenta tipului de instructiune asupra eficientei rezolvarii unei sarcini, un cercetator a realizat urmatorul experiment. Le-a cerut unor elevi sa rezolve un set de 10 probleme de fizica, spunandu-le ca acestea fac parte din nota lor finala la aceasta materie. Unui alt grup de subiecti li s-a dat sa rezolve aceleasi 10 probleme si li s-a spus ca li se cere acest lucru pentru a verifica dificultatea problemelor. In final, cercetatorul a comparat numarul de probleme corect rezolvate de catre elevii din cele doua grupuri. Rezultatele obtinute sunt prezentate in continuare:

Gr. 1 - testarea elevilor




Gr. 2 - testarea problemelor

Cerinte:

  1. prezentati designul experimental
  2. realizati prelucrarile descriptive
  3. testati semnificativitatea rezultatelor obtinute cu ajutorul testelor de inferenta statistica
  4. explicati rezultatele obtinute

Rezolvare:

  1. Prezentarea designului experimental

Pentru a putea sa precizam designul experimental este nevoie in primul rand sa identificam variabilele si sa prezentam ipoteza. In situatia data avem doua grupuri de cate 16 subiecti fiecare, in total avand 32 de subiecti.

Factorul care variaza de la un grup la altul (ce manipuleaza experimentatorul) este tipul instructiunilor date subiectior: in primul caz rezolvarea problemelor este prezentata ca fiind o testare a elevilor, iar in al doilea caz rezolvarea problemelor este prezentata ca fiind o testare a problemelor. Prin urmare, variabila independenta este tipul instructiunii si are doua modalitati.

Ceea ce se masoara in cazul celor doua grupuri este performanta elevilor. Prin urmare, variabila dependenta este numarul de probleme corect rezolvate.

VI (A) = tipul instructiunilor

a1 = testarea elevilor

a2 = testarea problemelor

VD = numarul de probleme corect rezolvate

Avand o singura variabila independenta, vorbim despre un design unifactorial. Deoarece in cazul fiecarei modalitati a VI avem subiecti diferiti (grupuri diferite) vorbim despre un design intersubiecti. Prin urmare, designul este unifactorial intersubiecti.

Ipoteza: Tipul de instructiune influenteaza performanta subiectilor; subiectii care sunt supusi unei sarcini care este prezentata ca avand mai multe implicatii asupra subiectilor vor rezolva un numar mai mare de probleme decat subiectii carora li se spune ca sunt testate problemele.

  1. Prelucarile descriptive

Pentru a realiza prelucrarile descriptive este necesar sa construim baza de date. Aceasta se construieste tinand cont de faptul ca pe o linie nu putem avea decat un subiect si pe o coloana nu putem avea decat o variabila. Avand doua variabile (VI=tipul de instructiune si VD=numarul de probleme corect rezolvate), pe o coloana vom avea VI, codificand (etichetand) cu 1 si 2 cele doua modalitati: 1= testarea elevilor, 2= testarea problemelor; pe a doua coloana introducem numarul de probleme corect rezolvate de catre fiecare elev. Astfel, pe fiecare linie avem un subiect reprezentat prin modalitatea careia ii corespunde (1= testarea elevilor, 2= testarea problemelor) si rezultatul la proba de memorie sub forma de punctaj care poate lua valori intre 0 si 10.

Pentru a realiza prelucrarile descriptive pentru fiecare grup in parte trebuie sa precizam programului sa ne prezinte rezultatele separat (cu "split file"). In urma prelucrarilor descriptive obtinem pentru fiecare grup in parte:

indicii tendintei centrale (media, mediana si modul)

indicii de imprastiere/ dispersie (abaterea standard)

reprezentarea grafica (histograma)

  1. Prezentarea si explicarea rezultatelor

In urma realizarii prelucrarilor descriptive obtinem urmatoarele rezultate:

testarea elevilor

testarea problemelor




m1= 7

med1= 7

mod1= 7

m2= 5,19

med2= 5

mod2= 5

sd1= 1,63

sd2= 1,91

Constatam ca numarul de probleme rezolvate corect este cu atat mai mare cu cat modul de prezentare al instructiunilor implica consecinte mai importante asupra subiectilor. Astfel, in situatia in care rezolvarea de probleme este vazuta ca o testare a acestora care va conta la nota finala, elevii rezolva mai multe probleme comparativ cu situatia in care sarcina de rezolvare a problemelor este vazuta ca o testare a dificultatii acestora. Acest lucru reiese din inspectarea indicilor tendintei centrale.

Abaterile standard au valori relativ apropiate, ceea ce inseamna ca imprastierea rezultatelor fata de valoarea centrala este similara in cazul celor doua grupuri de rezultate.

Figura 1. Distributia rezultatelor pentru primul grup

Figura 2. Distributia rezultatelor pentru al doilea grup

Distributiile sunt relativ simetrice pentru cele doua grupuri. Acest lucru reiese si din inspectia indicilor tendintei centrale, in cazul primului grup, media, mediana si modul avand valori egale, iar in cazul celui de-al doilea grup vaori foarte apropiate.

In concluzie, putem spune ca se constata diferente in ceea ce priveste numarul de probleme rezolvate corect in functie de tipul instructiunii.

Testarea probabilitatii H0

Pentru a putea generaliza rezultatele obtinute in cazul celor doua grupuri la intreaga populatie trebuie sa testam are este probabilitatea ipotezei nule. Pentru a alege testul de inferenta adecvat trebuie sa tinem cont de tipul de design si de conditiile necesare pentru a folosi testele parametrice. In cazul de fata VD este masurata pe o scala continua, distributiile rezultatelor sunt simetrice si abaterile standard au valori apropiate. Prin urmare, putem folosi un test de inferenta parametric. Deoarece avem doua esantioane independente, vom folosi ca si test de inferenta testul t pentru esantioane independente.

Inainte de a trece la testarea probabilitatii ipotezei nule cu ajutorul testului t pentru esantioane independente ne amintim ca trebuie sa desfacem impartirea pe grupuri pe are am facut-o cu "split file".

In urma calcularii testului t obtinem: t(30)= 2,88 la p= 0,007. Deoarece pragul de probabilitate al ipotezei nule pentru t calculat p este mai mic decat pragul 0,01 avem o probabilitatea de a gresi respingand H0 de 1%. Prin urmare, ne asumam probabilitatea de 1% de a gresi si respingem H0, acceptand ipoteza specifica (HS), care ne spune ca numarul de probleme rezolvate corect va fi cu atat mai mare cu cat consecintele asupra elevilor sunt mai importante.

Bibliografie:

Anitei, M. (2007). Psihologie experiementala, Iasi: Editura Polirom

Clocotici, V. & Stan, A. (2000). Statistica aplicata in psihologie, Iasi: Polirom

Howitt, D.; Cramer, D. (2006). Introducere in SPSS pentru psihologie. Versiunile 10, 11, 12 si 13, Iasi: Editura Polirom

Radu, I. & colab. (1993). Metodologie psihologica si analiza datelor, Cluj-Napoca: Editura Sincron,

Sava, F. (2004). Analiza datelor in cercetarea psihologica, Cluj-Napoca: Editura ASCR

Virga, D. (2004). Psihologia experimentala de la teorie la practica, Timisoara: Editura Mirton

http://statisticasociala.tripod.com/



loading...




Politica de confidentialitate


Copyright © 2019 - Toate drepturile rezervate

Fizica


Astronomie


Caracteristicile canalelor de comunicatie
STUDIUL EXPERIMENTAL AL CINEMATICII PUNCTULUI MATERIAL
STUDIUL EFECTULUI PELICULAR INTR-UN CONDUCTOR CILINDRIC CIRCULAR
RADIATIA ELECTROMAGNETICA
CUM AM INVATAT CRIOGENIE
Sisteme cuantice unidimensinale
Explicarea electrizarii prin influenta telescopului
STUDIUL INTERFERENTEI PE LAME SUBTIRI INELELE LUI NEWTON
Evenimentul fizic. Simultaneitatea si ordinea cronologioca in mecanica clasica nerelativista
Functia generala de stare a gazului perfect



loading...