Soh K C (2006) AR(4)
1
Nghiên cứu khoa học ứng dụng
Phần 4
Phân tích dữ liệu
TS. Soh Kay Cheng
Ph D, M Ed, Dip Ed Guidance
[email protected]
TS. Chris Tan
[email protected]
www.learningexpert.net/chris
Soh K C (2006) AR(4)
2
Tổng quan
•
Sử dụng các số liệu thống kê trong NCKH
•
1. Mô tả

Mode, trung vị (Median), trung bình cộng
(Mean), và độ lệch chuẩn (SD)
•
2. So sánh

Phép kiểm chứng t-test, chi-square test (phép
kiểm chứng "khi bình phương") và quy mô của ảnh
hưởng (ES)
•
3. Mối quan hệ

Hệ số tương quan Pearson (r)

5
1. Mô tả
Kết quả tốt như thế nào?
Các điểm số phân bổ rộng hay hẹp?
Soh K C (2006) AR(4)
6
Sử dụng toán thống kê trong nghiên cứu khoa học
ứng dụng
1. Mô tả dữ liệu
Khi một nhóm học sinh làm bài kiểm tra
hoặc trả lời cùng một thang mức độ, sẽ có
rất nhiều kết quả. Đây là các dữ liệu thô
cần chuyển thành thông tin hữu ích trước
khi phổ biến các kết quả của đề tài tới các
đối tượng quan tâm.
Soh K C (2006) AR(4)
7
Sử dụng toán thống kê trong nghiên cứu khoa học
ứng dụng
1. Mô tả dữ liệu
Đầu tiên, cần đặt ra hai câu hỏi căn bản để mô tả
hoạt động của học sinh:
(1) Hoạt động đó tốt như thế nào?
(2) Các điểm số có khả năng lan toả ở mức độ nào?
Về mặt chuyên môn, hai câu hỏi này nhằm giải quyết các
vấn đề sau:
(1) sự tập trung tại điểm trung tâm và
(2) sự phân tán
Soh K C (2006) AR(4)
8

10
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn
Mode là giá trị có tần suất xuất
hiện nhiều nhất trong dãy các
điểm số.
Trung vị (Median) là điểm nằm ở
vị trí giữa trong dãy điểm số xếp
theo thứ tự.
Giá trị trung bình (Mean) là điểm
trung bình cộng của các điểm số.
Độ lệch chuẩn (Standard
Deviation) cho biết quy mô phân
bố các điểm số.
Trung vị
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Soh K C (2006) AR(4)
11
Sử dụng số liệu thống kê trong nghiên cứu
khoa học ứng dụng
2. So sánh dữ liệu

Một giáo viên làm nghiên cứu quan tâm đến
việc tìm hiểu xem nhóm thực nghiệm và
nhóm đối chứng có biểu hiện hoặc phản ứng
khác nhau không ?

Trong thiết kế nhóm đơn, điểm TB bài kiểm
tra đầu vào và đầu ra có đạt tiến bộ hay
không ?

một cách riêng biệt
2 t-test theo cặp Khác biệt giữa kết quả kiểm
tra đầu vào và đầu ra của
nhóm đơn
3 Quy mô ảnh
hưởng
(ES)
Xem bảng chú giải dưới đây
2. So sánh
Soh K C (2006) AR(4)
15
Phép kiểm chứng t-test độc lập
Chúng ta thường tính giá trị p của phép kiểm
chứng t-test, trong đó
p là khả năng xảy ra ngẫu nhiên, với hệ số p
được tính p < 0.05
Cho phép chúng ta xác định mức khác biệt
giữa điểm TB của hai nhóm không liên quan
xuất hiện một cách ngẫu nhiên
Soh K C (2006) AR(4)
16
Phép kiểm chứng t-test độc lập
Khi Giá trị trung bình của 2 nhóm
p <= 0.05 Có khác biệt rõ rệt
p > 0.05 Không khác biệt rõ rệt
Soh K C (2006) AR(4)
17
Phép kiểm chứng t-test độc lập
Ví dụ: 3 bảng điểm số kiểm tra của 2 nhóm
Các phép kiểm chứng t-test so sánh điểm trung

19
Phép kiểm chứng t-test độc lập
Ví dụ: Phân tích
p <= 0.05 có nghĩa là có sự khác biệt lớn giữa
điểm TB các bài kiểm tra đầu ra của nhóm thực
nghiệm và nhóm đối chứng!
nhóm thực nghiệm
nhóm đối chứng
Kiểm tra ngôn
ngữ
Kiểm tra ngôn
ngữ
Đầu vào Đầu vàoĐầu ra Đầu ra
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Soh K C (2006) AR(4)
20
Phép kiểm chứng t-test độc lập
Ví dụ: Kết luận
Không có sự khác biệt lớn về giá trị TB kiểm
tra đầu vào giữa 2 nhóm, nhưng kết quả kiểm
tra đầu ra lại có sự khác biệt rõ rệt, nghiêng về
nhóm thực nghiệm.
nhóm thực nghiệm nhóm đối chứng
Kiểm tra
ngôn ngữ
Kiểm tra
ngôn ngữ
Đầu vào Đầu vàoĐầu ra
Đầu ra

Kiểm tra
ngôn ngữ
Kiểm tra
ngôn ngữ
Đầu vào
Đầu vào
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Soh K C (2006) AR(4)
23
Phép kiểm chứng t-test theo cặp
Phân tích tương tự với nhóm đối chứng, điểm
TB có tăng lên (25.2 – 24.8 = 0.4 điểm)
p = 0.4 > 0.05 cho thấy sự khác biệt KHÔNG lớn
(nhiều khả năng xảy ra ngẫu nhiên)
Đầu ra Đầu ra
nhóm thực nghiệm nhóm đối chứng
Kiểm tra
ngôn ngữ
Kiểm tra
ngôn ngữ
Đầu vào
Đầu vào
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Soh K C (2006) AR(4)
24
Phép kiểm chứng t-test theo cặp
Có thể nói nhóm thực nghiệm đạt kết quả kiểm tra
đầu ra cao vượt trội so với kiểm tra đầu vào, nhưng