8/15/2019 Problema Rezolvata

1/4

Problemă rezolvată

Pentru a studia influenţa tipului de instrucţiune asupra eficienţei rezolvării unei sarcini, uncercetător a realizat următorul experiment. Le-a cerut unor elevi să rezolve un set de 10

 probleme de fizică, spunându-le că acestea fac parte din nota lor finală la această materie.

Unui alt grup de subiecţi li s-a dat să rezolve aceleaşi 10 probleme şi li s-a spus că li se cereacest lucru pentru a verifica dificultatea problemelor. În final, cercetătorul a comparatnumărul de probleme corect rezolvate de către elevii din cele două grupuri. Rezultateleobţinute sunt prezentate în continuare:

Gr. 1 – testarea elevilor 7, 5, 6, 9, 7, 6, 7, 10, 4, 9, 7, 8, 5, 8, 6, 8Gr. 2 – testarea problemelor 9, 2, 5, 3, 8, 6, 5, 4, 4, 5, 7, 6, 7, 3, 4, 5

Cerinţe:a.   prezentaţi designul experimental

 b.  realizaţi prelucrările descriptive

c.  testaţi semnificativitatea rezultatelor obţinute cu ajutorul testelor de inferenţă statisticăd.  explicaţi rezultatele obţinute

Rezolvare:

1.  Prezentarea designului experimental

Pentru a putea să precizăm designul experimental este nevoie în primul rând săidentificăm variabilele şi să prezentăm ipoteza. În situaţia dată avem două grupuri de câte 16subiecţi fiecare, în total având 32 de subiecţi.

Factorul care variază de la un grup la altul (ce manipulează experimentatorul) estetipul instrucţiunilor date subiecţior: în primul caz rezolvarea problemelor este prezentată cafiind o testare a elevilor, iar în al doilea caz rezolvarea problemelor este prezentată ca fiind otestare a problemelor. Prin urmare, variabila independentă este tipul instrucţiunii şi are douămodalităţi.

Ceea ce se măsoară în cazul celor două grupuri este performanţa elevilor. Prin urmare,variabila dependentă este numărul de probleme corect rezolvate.

VI (A) = tipul instrucţiunilora1 = testarea elevilora2 = testarea problemelor

VD = numărul de probleme corect rezolvate

Având o singură variabilă independentă, vorbim despre un design unifactorial.Deoarece în cazul fiecărei modalităţi a VI avem subiecţi diferiţi (grupuri diferite) vorbimdespre un design intersubiecţi. Prin urmare, designul este unifactorial intersubiecţi.

Ipoteza: Tipul de instrucţiune influenţează performanţa subiecţilor; subiecţii care sunt supuşiunei sarcini care este prezentată ca având mai multe implicaţii asupra subiecţilor vor rezolvaun număr mai mare de probleme decât subiecţii cărora li se spune că sunt testate problemele.

2.  Prelucările descriptive

Pentru a realiza prelucrările descriptive este necesar să construim baza de date.Aceasta se construieşte ţinând cont de faptul că pe o linie nu putem avea decât un subiect şi pe

8/15/2019 Problema Rezolvata

2/4

o coloană nu putem avea decât o variabilă. Având două variabile (VI=tipul de instrucţiune şiVD=numărul de probleme corect rezolvate), pe o coloană vom avea VI, codificând(etichetând) cu 1 şi 2 cele două modalităţi: 1= testarea elevilor, 2= testarea problemelor; pe adoua coloană introducem numărul de probleme corect rezolvate de către fiecare elev. Astfel,

 pe fiecare linie avem un subiect reprezentat prin modalitatea căreia îi corespunde (1= testarea

elevilor, 2= testarea problemelor) şi rezultatul la proba de memorie sub formă de punctaj care poate lua valori între 0 şi 10.

Pentru a realiza prelucrările descriptive pentru fiecare grup în parte trebuie să precizăm programului să ne prezinte rezultatele separat (cu „split file”). În urma prelucrărilordescriptive obţinem pentru fiecare grup în parte:

  indicii tendinţei centrale (media, mediana şi modul)  indicii de împrăştiere/ dispersie (abaterea standard)  reprezentarea grafică (histograma)

3.  Prezentarea şi explicarea rezultatelor

În urma realizării prelucrărilor descriptive obţinem următoarele rezultate:

testarea elevilor testarea problemelorm1= 7med1= 7mod1= 7

m2= 5,19med2= 5mod2= 5

sd1= 1,63 sd2= 1,91

Constatăm că numărul de probleme rezolvate corect este cu atât mai mare cu câtmodul de prezentare al instrucţiunilor implică consecinţe mai importante asupra subiecţilor.Astfel, în situaţia în care rezolvarea de probleme este văzută ca o testare a acestora care vaconta la nota finală, elevii rezolvă mai multe probleme comparativ cu situaţia în care sarcinade rezolvare a problemelor este văzută ca o testare a dificultăţii acestora. Acest lucru reiesedin inspectarea indicilor tendinţei centrale.

8/15/2019 Problema Rezolvata

3/4

  Abaterile standard au valori relativ apropiate, ceea ce înseamnă că împrăştierearezultatelor faţă de valoarea centrală este similară în cazul celor două grupuri de rezultate.

NRPROBL

10,09,08,07,06,05,04,0

NRPROBL

INSTRUCT: 1 testarea elevilor 

       F     r     e

     q     u     e     n     c     y

5

4

3

2

1

0

Std. Dev = 1,63

Mean = 7,0

N = 16,00

 Figura 1. Distribuţia rezultatelor pentru primul grup 

NRPROBL

9,08,07,06,05,04,03,02,0

NRPROBL

INSTRUCT: 2 testarea problemelor 

       F     r     e     q     u     e     n     c     y

5

4

3

2

1

0

Std. Dev = 1,91

Mean = 5,2

N = 16,00

 Figura 2. Distribuţia rezultatelor pentru al doilea grup 

Distribuţiile sunt relativ simetrice pentru cele două grupuri. Acest lucru reiese şi dininspecţia indicilor tendinţei centrale, în cazul primului grup, media, mediana şi modul avândvalori egale, iar în cazul celui de-al doilea grup vaori foarte apropiate.

În concluzie, putem spune că se constată diferenţe în ceea ce priveşte numărul de probleme rezolvate corect în funcţie de tipul instrucţiunii.

8/15/2019 Problema Rezolvata

4/4

Testarea probabilităţii H0 

Pentru a putea generaliza rezultatele obţinute în cazul celor două grupuri la întreaga populaţietrebuie să testăm are este probabilitatea ipotezei nule. Pentru a alege testul de inferenţăadecvat trebuie să ţinem cont de tipul de design şi de condiţiile necesare pentru a folosi testele

 parametrice. În cazul de faţă VD este măsurată pe o scală continuă, distribuţiile rezultatelorsunt simetrice şi abaterile standard au valori apropiate. Prin urmare, putem folosi un test deinferenţă parametric. Deoarece avem două eşantioane independente, vom folosi ca şi test deinferenţă testul t pentru eşantioane independente.

Înainte de a trece la testarea probabilităţii ipotezei nule cu ajutorul testului t pentrueşantioane independente ne amintim că trebuie să desfacem împărţirea pe grupuri peare am facut-o cu „split file”.

În urma calculării testului t obţinem: t(30)= 2,88 la p= 0,007. Deoarece pragul de probabilitateal ipotezei nule pentru t calculat p este mai mic decât pragul 0,01 avem o probabilitatea de a

greşi respingând H0  de 1%. Prin urmare, ne asumăm probabilitatea de 1% de a greşi şirespingem H0, acceptând ipoteza specifică (HS), care ne spune că numărul de problemerezolvate corect va fi cu atât mai mare cu cât consecinţele asupra elevilor sunt mai importante.

Bibliografie:

Aniţei, M. (2007). Psihologie experiementală, Iaşi: Editura Polirom

Clocotici, V. & Stan, A. (2000). Statistică aplicată în psihologie, Iaşi: Polirom

Howitt, D.; Cramer, D. (2006). Introducere în SPSS pentru psihologie. Versiunile 10, 11, 12

şi 13, Iaşi: Editura Polirom

Radu, I. & colab. (1993). Metodologie psihologică şi analiza datelor , Cluj-Napoca: Editura

Sincron,

Sava, F. (2004). Analiza datelor în cercetarea psihologică, Cluj-Napoca: Editura ASCR

Vîrgă, D. (2004).  Psihologia experimentală de la teorie la practică, Timişoara: Editura

Mirton

http://statisticasociala.tripod.com/