- Học sinh nhóm thực nghiệm có khả năng đỗ cao hơn Học sinh nhómđối chứng có khảnăng trượt cao hơn
d. Phép kiểm chứng Khi bình phương (Chi-square test) Bảng gốcđược gộp thành một bảng 2x2, vì một
sốô cógiá trị< 5 Lớp Sao + Lớp khácÎNhóm thực nghiệm Miền 1 + Miền 2-3 ÎĐỗ Lớp Sao Lớp khác Nhómđối chứng Tổng Nhómđối chứng Nhóm thực nghiệm Tổng Tổng Miền 1 Miền 2-3 Miền 4 Tổng Đỗ Trượt
Chức năng thứ ba của thống kê trong nghiên cứu tác động là liên hệ dữ liệu. Khi
nhóm duy nhất thực hiện hai bài kiểm tra hoặc làm một bài kiểm tra hai lần, chúng ta cần biết tương quan giữa điểm số của hai bài kiểm tra. Một ví dụ trong thực tế là tìm tương quan giữa chiều cao và cân nặng của một nhóm tham gia nghiên cứu. Hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng để đo mức độ tương quan. Mặc dù chúng ta đều biết không phải lúc nào một người cao hơn cũng nặng hơn, nhưng có thể tính hệ số tương quan r đểđo mức độ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến (chiều cao và cân nặng).
Khi một nhóm duy nhất được đo bằng hai bài kiểm tra hoặc làm một bài kiểm tra hai lần, chúng ta cần đặt một trong các câu hỏi sau:
• Mức độ tương quan của hai tập hợp điểm như thế nào?
• Kết quả bài kiểm tra sau tác động có phụ thuộc vào kết quả bài kiểm tra trước tác động không?
Chẳng hạn, chúng ta cần biết trong mỗi nhóm:
• Kết quả kiểm tra ngôn ngữ có ảnh hưởng tới kết quả kiểm tra trước và sau tác động không?
• Kết quả kiểm tra trước tác động có ảnh hưởng đến kết quả kiểm tra sau tác động không?
Có thể dùng công thức sẵn có trong Excel để tính Hệ số tương quan Pearson (r). Ví dụ, công thức tính hệ số tương quan Pearson (r) dùng đểđo tương quan giữa bài kiểm
3. Liên hệdữ liệu
Khi một nhóm duy nhất: • Làm 2 bài kiểm tra, hoặc • Làm 1 bài kiểm tra 2 lần
Câu hỏiđặt ra là:
1. Mứcđộtương quan của hai tập hợp
điểm nhưthếnào?, hoặc
2. Kết quảkiểm tra sau tácđộng có phụ
thuộc vào kết quảkiểm tra trước tác
động không?
41
1. Kết quảbài kiểm tra ngôn ngữcóảnh hưởngđến bài kiểm tra trước và sau tácđộng không?
2. Bài kiểm tra trước tácđộng cóảnh hưởngđến bài kiểm tra sau tácđộng hay không?
Ví dụ:
Nhóm thực nghiệm Nhóm đối chứng Giá trị r Ảnh hưởng Giá trị r Ảnh hưởng KT ngôn ngữ - KT trước tác động 0,39 Trung bình 0,31 Trung bình KT ngôn ngữ - KT sau tác động 0,36 Trung bình 0,25 Nhỏ KT trước – KT sau tác động 0,92 Gần như hoàn toàn 0,93 Gần như hoàn toàn Để giải thích giá trị r, chúng ta sẽ
tra bảng Hopkin. Bảng này mô tả các ảnh hưởng từ rất nhỏ đến gần như hoàn toàn.
Trong trường hợp này, điều thú vị là với nhóm thực nghiệm, bài kiểm tra ngôn ngữ có ảnh hưởng trung bình đến kết quả kiểm tra trước tác động (r = 0,39) và kiểm tra sau tác động (r = 0,36). Đối với nhóm đối chứng, bài kiểm tra ngôn ngữ có ảnh hưởng trung bình đến bài kiểm tra trước tác
động (r = 0,31) và có ảnh hưởng nhỏđến bài kiểm tra sau tác động (r = 0,25).
Với cả hai nhóm, giá trịđộ tương quan r giữa kết quả kiểm tra trước và sau tác động lần lượt là 0,92 và 0,93. Giá trị này cho chúng ta thấy, đối với cả hai nhóm, kết quả kiểm tra trước tác động có độ tương quan gần như hoàn toàn với kết quả kiểm tra sau tác động. Điều này có nghĩa là trong cả hai nhóm, những em học sinh làm tốt bài kiểm tra trước tác động cũng sẽđạt kết quả cao trong bài kiểm tra sau tác động.
Một phương pháp khác để hiểu mức độ tương quan của dữ liệu là sử dụng biểu đồ phân tán. Hai biểu đồ phân tán dưới đây cho biết tương quan của các dữ liệu trong nhóm thực nghiệm. Mỗi điểm trên biểu đồ biểu thịđiểm hai bài kiểm tra của một học sinh. Sau khi vẽ ra tất cả các điểm, chúng ta vẽ một đường thẳng xu hướng để kiểm tra độ tương quan.
43
Gần nhưhoàn toàn 0,9 - 1 Rất lớn 0,7 – 0,9 Lớn 0,5 – 0,7 Trung bình 0,3 – 0,5 Nhỏ 0,1 – 0,3 Rất nhỏ < 0,1 Ảnh hưởng Giá trịr