Шаг 1. На одной из анкет рядом с каждым ответом в каждом вопросе напишите количество таких ответов (сведения из всех заполненных анкет)

 

Пример:

Анкета

………….

 

1. Ваш пол?

М (17чел) Ж (13чел)

 

2. На каком курсе Вы учитесь?

1 курс (11) 2 курс (13) 3 курс (9)

 

…

 

 

Шаг 2. Предварительно выберите один или несколько признаков, о которых вы спрашивали у респондентов, от которых, по вашему мнению, могли зависеть ответы в вашей анкете.

Если этот признак(-и) очевиден, рассортируйте анкеты на стопки по этому признаку.

Если неочевиден – приступаете к Шагу 3.

 

Пример:

Вы выбрали определяющим признаком – Пол (возраст, группу, факультет, интересы и т.п.). Сортируете анкеты на соответствующие категории: стопка «М»-стопка «Ж» и т.п.

Шаг 3. Создайте новый документ в Excel. Рассортируйте ваши вопросы по идентичным шкалам.

 

Т.е.: шкалы с Двумя альтернативными ответами: Да-Нет, Согласен-Не согласен, Нравится-Не нравится – объединяем как «Положительный ответ (+)» и «Отрицательный ответ (-)».

Шкалы с Тремя альтернативными ответами: Да-Нет-Не знаю, Согласен-Нет-Все равно и т.п.

Шкала 1-2-3-4-5 – отдельно.

Шкалы со специальными ответами – отдельно.

Пример:

 

Такую операцию (сводка – сведение данных в стат. таблицу) провести для всех вопросов анкеты.

Анализ результатов.

Если была составлена простая сводка, то необходимо отметить наиболее негативные и позитивные стороны организации учебного процесса и внести предложения по улучшению учебного процесса.

В комбинационной таблице необходимо исследовать тесноту связи между результатами опроса и уровнем успеваемости студентов. Для этого вычисляют коэффициент взаимной сопряженности Пирсона - Чупрова.

 

 

1. Анализ данных состоит в определении факторов влияния из ряда личностных характеристик опрашиваемых – на полученные результаты наблюдения. Ваша задача – выбрать по 2 фактора (или сочетания фактор-вопрос) для расчета коэффициентов. В результате Вы сможете сравнить силу влияния первого и второго факторов на результаты наблюдения.

 

2. Уясните, какие признаки в Вашей исследовательской задаче будут сказуемыми (признаками В), а какие подлежащими (признаками А) Имеется в виду следующее. Например, вы исследуете мнение о качестве образования в зависимости от пола или курса студента. Тогда сказуемым (признаком В) в этом случае могут быть группы студентов по полу или же курсу. Затем выбираем вопросы, которые так или иначе характеризуют качество образования и берём в рассмотрение какую-то одну закрытую шкалу ответов на них. Удобно, но не обязательно, брать одну из групп вопросов составленного графа наблюдения. Далее мысленно разделим все анкеты на пачки по одному какому-то выбранному признаку. Например, мы взяли ряд вопросов с альтернативной шкалой (Да, Нет) ответов на них. Признаком А (или подлежащим) может быть группа вопросов, на которые студенты ответили утвердительно. Ответы на вопросы анкеты с отличной от выбранной выше шкалы можно разделить на ДА, НЕТ по смыслу или же не включать их в рассмотрение. Другой пример, если вы исследуете возможность совмещения учёбы и работы в зависимости от курса отвечающего студента. То сказуемым выступать может группы студентов определённого курса. Выбранный набор вопросов из графа целей может содержать ответы: “Удается”, “Иногда удается”, “Не удается”. Соответственно, группой признаков подлежащего являются группы вопросов, разделенные по этим результатам ответов. Коэффициенты n_ij –количество ответов на вопросы той или иной из альтернатив выбранной шкалы признака среди всех анкет, участвующих в опросе.

 

3. Коэффициент ассоциации К. Пирсона. (Kпир) в плане исчисления – относительно простой показатель сопряжённости величин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределённых по двум группам. Его расчёт производится на основе таблицы, именуемой таблицей четырёх полей.

Таблица четырёх полей

 

Признаки Группы			Сумма
	а	b	а + b
	с	d	с + d
Сумма	а + с	b + d	-

Этими полями являются клетки а, b, с, d. Расчёт осуществляется на основе сопряжения по строкам а и b, с и d, а также по графам а и с, b и d. Формула для расчета:

Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными. Коэффициент ассоциации измеряется от -1 до +1 и интерпретируется так: чем ближе коэффициент к 1, тем теснее связь, положительная или отрицательная. Считается, что если Кпир достигает 0,3, то это свидетельствует о существенной связи между признаками.

Примеры:

	мужской пол	женский пол
покупка модной одежды	Женат	Не женат	Замужем	Не замужем
Много
Мало
Итого

 

Желание совершить туристическую поездку за границу	До 45 лет	После 45 лет
Да
нет
итого	100%	100%