Статистические методы в медико-биологическом эксперименте.

Книга по статистическим методам: Новиков Д.А., Новочадов В.В. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи). Волгоград: Издательство ВолГМУ, 2005. – 84 с.

Ее полнотекстовую версию (в формате pdf) можно скачать здесь.

Аннотация:

Книга доктора технических наук, профессора Д.А. Новикова и доктора медицинских наук, профессора В.В. Новочадова содержит «рецепты» применения статистических методов в типовых случаях анализа экспериментальных данных в медико-биологических исследованиях.

Работа рассчитана, в первую очередь, на студентов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, а также аспирантов и соискателей.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

В 2004 году в издательстве МЗ-Пресс вышла книга Д.А.Новикова «Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи)», которая содержит «рецепты» применения статистических методов в типовых случаях анализа экспериментальных данных в педагогических исследованиях. (скачать краткое содержание).

Книгу можно заказать в интернет-магазинах, или на сайте издательства МЗ-Пресс.

В книге приводится алгоритм выбора статистического критерия, методики определения достоверности совпадений и различий характеристик исследуемых объектов. Изложение сопровождается примерами анализа результатов педагогических экспериментов. Работа рассчитана на педагогов-исследователей, в первую очередь, на аспирантов и соискателей.

Рассматриваемые инструменты анализа данных имеют программную реализацию в виде свободно распространяемой компьютерной программы Статистика в педагогике" (объем 3 Мб). Более полное представление о современных статистических методах можно получить на сайте Высокие статистические технологии.

СОДЕРЖАНИЕ КНИГИ

Предисловие
1. 1.Введение
2. Структура педагогического эксперимента
3. Элементы теории измерений
   3.1. Шкалы измерений
   3.2. Допустимые преобразования
   3.3. Применение шкал измерений в педагогических исследованиях
   3.4. Агрегированные оценки
   3.5. Комплексные оценки
4. Анализ использования статистических методов в диссертационных исследованиях по педагогике
5. Типовые задачи анализа данных в педагогических исследованиях
6. Методы обработки данных и примеры
   6.1. Описательная статистика
   6.2. Общие подходы к определению достоверности совпадений и различий
   6.3. Методика определения достоверности совпадений и различий для экспериментальных данных, измеренных в шкале отношений
   6.4. Методика определения достоверности совпадений и различий для экспериментальных данных, измеренных в порядковой шкале
   6.5. Алгоритм выбора статистического критерия
7. Заключение
   Литература

ВВЕДЕНИЕ

Целью любого педагогического эксперимента является эмпирическое подтверждение или опровержение гипотезы исследования и/или справедливости теоретических результатов, то есть обоснование того, что предлагаемое педагогическое воздействие (например, новые содержание, формы, методы, средства обучения и т.д.) более эффективно (или, возможно, наоборот – менее эффективно). Для этого, как минимум, необходимо показать, что, будучи примененным к тому же объекту (например – к группе учащихся), оно дает другие результаты, чем применение традиционных педагогических воздействий.

Для этого выделяется экспериментальная группа, которая сравнивается с контрольной группой. Различие эффектов педагогических воздействий будет обосновано, если две эти группы, первоначально совпадающие по своим характеристикам, различаются после реализации педагогических воздействий. Следовательно, требуется провести два сравнения и показать, что при первом сравнении (до начала педагогического эксперимента) характеристики экспериментальной и контрольной группы совпадают, а при втором (после окончания эксперимента) – различаются.

Так как объектом педагогического эксперимента, как правило, являются люди (учащиеся, учителя, сотрудники и руководители органов управления образованием и т.д.), а каждый человек индивидуален, то говорить о совпадении или различии характеристик экспериментальной и контрольной групп можно лишь в чисто формальном, статистическом смысле. Для того, чтобы выяснить, являются ли совпадения или различия случайными, используются статистические методы, которые позволяют на основании данных, полученных в результате эксперимента, принять обоснованное решение о совпадениях или различиях.

Общий алгоритм использования статистических критериев прост: до начала и после окончания экс-перимента на основании информации о результатах наблюдений (характеристиках членов эксперимен-тальной и контрольной группы) вычисляется эмпирическое значение критерия (алгоритм выбора статистического критерия и формулы для вычислений приведены ниже). Это число сравнивается с известным (табличным) числом – критическим значением критерия (критические значения для всех рекомендуемых нами критериев приведены ниже). Если эмпирическое значение критерия оказывается меньше или равно критическому, то можно утверждать, что "характеристики экспериментальной и контрольной групп совпадают с уровнем значимости 0,05 по статистическому критерию … (далее следует на-звание использованного критерия: Крамера-Уэлча, Вилкоксона-Манна-Уитни, хи-квадрат, Фишера)". В противном случае (если эмпирическое значение критерия оказывается строго больше критического) можно утверждать, что "достоверность различий характеристик экспериментальной и контрольной групп по статистическому критерию … равна 95%".

Следовательно, если характеристики экспериментальной и контрольной групп до начала эксперимента совпадают с уровнем значимости 0,05, и, одновременно с этим, достоверность различий характеристик экспериментальной и контрольной групп после эксперимента равна 95%, то можно сделать вывод, что "применение предлагаемого педагогического воздействия (например, новой методики обучения) приводит к статистически значимым (на уровне 95% по критерию …) отличиям результатов".

Литература

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. – 472 с.
2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
3. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. М.: ЮНИТИ, 2001. – 270 с.
4. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985. – 220 с.
5. Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М.: МГУ, 1975.
6. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. – 416 с.
7. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять организациями. М.: Синтег, 2004. – 404 с.
8. Грабарь М.И., Краснянская К.А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях: Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977. – 136 с.
9. Гласс Д., Стенли Д. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. – 495 с.
10. Ительсон Л.Б. Математические и кибернетические методы в педагогике. М.: Просвещение, 1964. – 268 с.
11. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. – 648 с.
12. Кыверялг А.А. Методы исследований в профессиональной педагогике. Таллин: Валгус, 1980. – 334 с.
13. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. – 184 с.
14. Новиков А.М. Докторская диссертация? М.: Эгвес, 2003. – 120 с.
15. Новиков А.М. Как работать над диссертацией. М.: Эгвес, 2003. – 104 с.
16. Новиков А.М. Методология образования. М.: Эгвес, 2002. – 320 с.
17. Новиков А.М. Научно-экспериментальная работа в образо-вательном учреждении. М.: АПО РАО, 1998. – 134 с.
18. Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: ИПУ РАН, 1998 – 96 с.
19. Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием региональных образовательных систем. М.: ИПУ РАН, 2001. – 83 с.
20. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002.–176 с.
21. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических мо-делях. М.: Наука, 1986. – 294 с.
22. Орлов А.И. Эконометрика. М.: Экзамен, 2003. – 576 с.
23. Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии. М.: Наука, 1983.
24. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.:Наука, 1982.–386с.
25. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. – 248 с.
26. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Речь, 2000. – 350 с.
27. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1969.
28. Справочник по прикладной статистике. М.: Финансы и статистика. Том 1, 1989. – 510 с., Том 2, 1990. – 526 с.
29. Суппес П., Зинес Д. Основы теории измерений / Психологические измерения. М.: Мир, 1967. С. 9 – 110.
30. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972. – 428 с.
31. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998. – 376 с.
32. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 1998. – 528 с.
33. Тюрин Ю.Н., Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А., Шмерлинг Д.С. Анализ нечисловой информации. М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981. – 80 с.