rus - unesco iite

modul_3_2.qxd 1/11/07 1:52 PM Page 276
Модуль 3. Работа с электронными таблицами
3.8. Статистическая обработка результатов
наблюдений и измерений
3.8.1. Задачи статистической обработки
данных в образовании
Для того чтобы спрогнозировать ситуацию в будущем, необходимо тщательно
проанализировать множество фактов за прошедший период. Этим
занимается статистика – экономическая, медицинская и т.д.
Статистика играет большую роль и в сфере образования. Важными показателями
здесь являются количество учащихся, обеспеченность педагогическими
кадрами, учебной литературой, техническими средствами обучения
и т.д.
Для обработки статистических данных обычно используется аппарат
математической статистики, позволяющий выявить зависимость между
различными данными, проверить характер этой зависимости, то есть с некоторой
степенью вероятности подобрать описывающую ее функцию, построить
прогноз.
Например, если говорить о сфере образования, то может быть полезно
знать, какие факторы и в какой мере определяют образованность населения.
Для того чтобы производить количественную обработку, необходимо
эти показатели определить более формально, то есть заменить на некие количественные
характеристики, например, в отдельных случаях это может
быть доля людей с высшим (средним специальным) образованием в общем
количестве населения или в определенной возрастной группе.
3.8.2. Использование MS Excel для статистической
обработки данных
3.8.2.1. Вычисление коэффициента корреляции
Раздел математической статистики, который исследует зависимости между
величинами, называется корреляционным анализом. Корреляционный
анализ изучает усредненный закон поведения данных в зависимости от значений
их величины, а также меру такой зависимости.
Оценку зависимости величин следует начать с выдвижения гипотезы о
характере зависимости между этими величинами. Чаще всего допускают
наличие линейной зависимости. В этом случае мера зависимости называется
коэффициентом корреляции. Коэффициент корреляции изменяется в диапазоне
от –1 до +1. Если он близок к 1, то имеет место сильная прямая зависимость,
если к 0, то слабая. Если коэффициент положителен, то возрас-
276