Основы обработки полученных экспериментальных данных

Содержание

1. Основы обработки полученных экспериментальных данных
2. Эксперимент – основной общенаучный эмпирический метод исследования,
3. Результат Неопределенность результата измеренияСлучайный характерϵ
4. СтатистикаНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измерения
5. Создание базы данных
6. База данных – набор данных, распределенных по
7. Запись – строка в базе данных (БД),
8. Шаг 1Вводим названия полей БД (заголовки столбцов).
9. Шаг 2Вводим данные в поля БД. Следим
10. Слайд 10
11. Заносить в базу все данные о респонденте,
12. Лайфхак
13. Слайд 13
14. Используем функции, которые может нам предложить ecxel
15. Слайд 15
16. Слайд 16
17. Слайд 17
18. Слайд 18
19. Слайд 19
20. Слайд 20
21. Слайд 21
22. Слайд 22
23. Слайд 23
24. Слайд 24
25. Слайд 25
26. Слайд 26
27. Слайд 27
28. Слайд 28
29. Шаг 3Присвоим БД имя. Выделяем диапазон с
30. Слайд 30
31. Слайд 31
32. Слайд 32
33. Или называем листы. Например:
34. В программе можнопосчитать среднее, суму, медиану и
35. Слайд 35
36. Слайд 36
37. Слайд 37
38. Слайд 38
39. Переменная (variable)—это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно манипулировать в исследовании.
40. Слайд 40
41. Слайд 41
42. Слайд 42
43. Слайд 43
44. Слайд 44
45. включить текстовые значения для этих переменых
46. СТАТИСТИКА НЕ ВОСПРИНИМАЕТ ВАШИ СЛОВА ВСЕРЬЁЗ!
47. Слайд 47
48. М, среднееСредней величиной называется статистический показатель, который дает обобщенную характеристику варьирующего признака однородных единиц совокупности.
49. Как найти среднее значение Как найти среднее значение
50. Слайд 50
51. Слайд 51
52. Ме, медианаМедиана — это значение признака, которое
53. Слайд 53
54. Слайд 54
55. Если у вас четное количество чисел, вычеркните
56. Мо, модаМода — это наиболее часто встречающийся вариант ряда.
57. Слайд 57
58. Слайд 58
59. МинимумМаксимум
60. МинимумМаксимумРазмах выборки = 15-1 = 14
61. Среднеквадрати́ческое отклоне́ние — в теории вероятностей и
62. Слайд 62
63. Нормальное распределение – это такое распределение непрерывного признака, которое симметрично относительно среднего значения.
64. Слайд 64
65. Слайд 65
66. Критерий Колмогорова-Смирнова – непараметрический критерий согласия, в
67. распределение
68. Слайд 68
69. Слайд 69
70. график наблюдаемого и ожидаемого распределения
71. Слайд 71
72. Слайд 72
73. Слайд 73
74. >0,05>
75. Слайд 75
76. Слайд 76
77. Слайд 77
78. Слайд 78
79. Слайд 79
80. Слайд 80
81. Слайд 81
82. диаграммы
83. Слайд 83
84. Слайд 84
85. Слайд 85
86. Слайд 86
87. Слайд 87
88. Слайд 88
89. Критерий Вилкоксона (W) – критерий применяется для
90. Критерий Манна-Утни (U) – критерий предназначен для
91. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Rs) – это непараметрический
92. Слайд 92
93. Внимание!Спасибо за внимание!
94. Скачать презентанцию

Эксперимент – основной общенаучный эмпирический метод исследования, научно поставленный опыт с точно учитываемыми условиями. Эксперимент обобщает ряд сопряженных понятий: опыт, целенаправленное наблюдение, воспроизведение объекта познания, организация особых условий осуществления, проверка предсказаний.

Главная
Разное
Основы обработки полученных экспериментальных данных

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Основы обработки полученных экспериментальных данных
Создатель: Гульнара Гизатулина
Дополняла: Полина Вербенко

Слайд 2Эксперимент – основной общенаучный эмпирический метод исследования, научно поставленный опыт

с точно учитываемыми условиями.
Эксперимент обобщает ряд сопряженных понятий: опыт,

целенаправленное наблюдение, воспроизведение объекта познания, организация особых условий осуществления, проверка предсказаний.
Основная цель эксперимента: выявление свойств исследуемых объектов, проверка справедливости гипотез.

Эксперимент – основной общенаучный эмпирический метод исследования, научно поставленный опыт с точно учитываемыми условиями. Эксперимент обобщает ряд

Слайд 3Результат
Неопределенность результата измерения
Случайный характер
ϵ

Слайд 4Статистика
Неопределенность результата измерения
Неопределенность результата измерения
Неопределенность результата измерения
Неопределенность результата измерения

СтатистикаНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измеренияНеопределенность результата измерения

Слайд 5Создание базы данных

Слайд 6База данных – набор данных, распределенных по строкам и столбцам

для удобного поиска, систематизации и редактирования
Вся информация в базе данных

содержится в записях и полях.
Записи и поля БД соответствуют строкам и столбцам стандартной таблицы Microsoft Excel.

База данных – набор данных, распределенных по строкам и столбцам для удобного поиска, систематизации и редактированияВся информация

Слайд 7Запись – строка в базе данных (БД), включающая информацию об

одном объекте.
Поле – столбец в БД, содержащий однотипные данные обо

всех объектах.

Запись – строка в базе данных (БД), включающая информацию об одном объекте.Поле – столбец в БД, содержащий

Слайд 8Шаг 1
Вводим названия полей БД (заголовки столбцов).

Слайд 9Шаг 2
Вводим данные в поля БД. Следим за форматом ячеек.

Если числа – то числа во всем столбце.

Шаг 2Вводим данные в поля БД. Следим за форматом ячеек. Если числа – то числа во всем

Слайд 10

Слайд 11Заносить в базу все данные о респонденте, полученные в процессе

анкетирования, тестирования, эксперимента - начиная с возраста и пола, заканчивая

результатами тестирования или каких-либо измерений.

Заносить в базу все данные о респонденте, полученные в процессе анкетирования, тестирования, эксперимента - начиная с возраста

Слайд 12Лайфхак

Слайд 13

Слайд 14Используем функции, которые может нам предложить ecxel

Слайд 15

Слайд 16

Слайд 17

Слайд 18

Слайд 19

Слайд 20

Слайд 21

Слайд 22

Слайд 23

Слайд 24

Слайд 25

Слайд 26

Слайд 27

Слайд 28

Слайд 29Шаг 3
Присвоим БД имя. Выделяем диапазон с данными – от

первой ячейки до последней. Правая кнопка мыши – имя диапазона.

Даем любое имя. В примере – БД1. Проверяем, чтобы диапазон был правильным.

Шаг 3Присвоим БД имя. Выделяем диапазон с данными – от первой ячейки до последней. Правая кнопка мыши

Слайд 30

Слайд 31

Слайд 32

Слайд 33Или называем листы. Например:

Слайд 34В программе можно
посчитать среднее,
суму, медиану и др.

Основная работа

– внесение информации в БД – выполнена.
Сохраните базу для
дальнейшего переноса

данных в программу статистики.

В программе можнопосчитать среднее, суму, медиану и др. Основная работа – внесение информации в БД – выполнена.Сохраните

Слайд 35

Слайд 36

Слайд 37

Слайд 38

Слайд 39Переменная (variable)—это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно

манипулировать в исследовании.

Слайд 40

Слайд 41

Слайд 42

Слайд 43

Слайд 44

Слайд 45включить текстовые значения для этих переменых

Слайд 46СТАТИСТИКА НЕ ВОСПРИНИМАЕТ ВАШИ СЛОВА ВСЕРЬЁЗ!

Слайд 47

Слайд 48М, среднее
Средней величиной называется статистический показатель, который дает обобщенную характеристику

варьирующего признака однородных единиц совокупности.

М, среднееСредней величиной называется статистический показатель, который дает обобщенную характеристику варьирующего признака однородных единиц совокупности.

Слайд 49Как найти среднее значение

Как найти среднее значение

Слайд 50

Слайд 51

Слайд 52Ме, медиана
Медиана — это значение признака, которое лежит в основе

ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по

численности части.

Ме, медианаМедиана — это значение признака, которое лежит в основе ранжированного ряда и делит этот ряд на

Слайд 53

Слайд 54

Слайд 55Если у вас четное количество чисел, вычеркните по одному числу

с каждой стороны, пока у вас не останется два числа

посередине. Сложите их и разделите на два. Это и есть значение медианы. Если вам дан ряд чисел 1, 2, 5, 3, 7, 10, то два средних числа — это 5 и 3.
Сложим 5 и 3, получим 8, разделим на два, получим 4. Это и есть медиана.

Если у вас четное количество чисел, вычеркните по одному числу с каждой стороны, пока у вас не

Слайд 56Мо, мода
Мода — это наиболее часто встречающийся вариант ряда.

Слайд 57

Слайд 58

Слайд 59Минимум
Максимум

Слайд 60Минимум
Максимум
Размах выборки = 15-1 = 14

Слайд 61Среднеквадрати́ческое отклоне́ние — в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый

показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.

Среднеквадрати́ческое отклоне́ние — в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её

Слайд 62

Слайд 63Нормальное распределение – это такое распределение непрерывного признака, которое симметрично

относительно среднего значения.

Слайд 64

Слайд 65

Слайд 66Критерий Колмогорова-Смирнова – непараметрический критерий согласия, в классическом понимании предназначен

для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки некоторому известному

закону распределения
Критерий согласия Колмогорова-Смирнова был доработан с целью применения для проверки совокупностей на нормальность распределения американским статистиком, Хьюбертом Лиллиефорсом

Критерий Колмогорова-Смирнова – непараметрический критерий согласия, в классическом понимании предназначен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой

Слайд 67распределение

Слайд 68

Слайд 69

Слайд 70график наблюдаемого и ожидаемого распределения

Слайд 71

Слайд 72

Слайд 73

Слайд 74>0,05>

Слайд 75

Слайд 76

Слайд 77

Слайд 78

Слайд 79

Слайд 80

Слайд 81

Слайд 82диаграммы

Слайд 83

Слайд 84

Слайд 85

Слайд 86

Слайд 87

Слайд 88

Слайд 89Критерий Вилкоксона (W) – критерий применяется для сопоставления показателей, измеренных

в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых.

Критерий Вилкоксона (W) – критерий применяется для сопоставления показателей, измеренных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых.

Слайд 90Критерий Манна-Утни (U) – критерий предназначен для оценки различий между

двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного.

Критерий Манна-Утни (U) – критерий предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно

Слайд 91Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Rs) – это непараметрический метод, который используется

с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае

определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Rs) – это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями.

Слайд 92

Слайд 93Внимание!
Спасибо за внимание!

Скачать презентацию

Разделы презентаций