Chức năng thứ ba của thống kê trong NCKHSPƯD là liên hệ dữ liệu.
Để xem xét mối liên hệ giữa hai dữ liệu cùng một nhóm, ta sử sụng Hệ số tương quan Pearson (r).
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. Hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng để đo mức độ tương quan.
Ví dụ: Tìm tương quan giữa chiều cao và cân nặng của một nhóm người tham gia nghiên cứu. 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) để đo 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?
Ví dụ: Người nghiên cứu sử dụng đo lường Sự tương quan giữa khả năng học Ngôn ngữ và Văn học của học sinh.
Đề tài nghiên cứu Mối quan hệ giữa khả năng học Ngôn ngữ và học Văn.
Vấn đề nghiên cứu Học sinh học giỏi Ngôn ngữ có giỏi Văn không?
Giả thuyết Ho: Không, học sinh học giỏi Ngôn ngữ KHÔNG học giỏi Văn. Ha: Có, Học sinh học giỏi Ngôn ngữ sẽ học giỏi Văn.
Thiết kế Chỉ kiểm tra sau tác động đối với nhóm duy nhất 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?
Để tính sự tương quan giữa 2 hàng dữ liệu, chúng ta sẽ tính hệ số tương quan (r) theo công thức trong phần mềm Excel:
r =correl(array 1,array 2)
Áp dụng công thức trên vào ví dụ kết quả các hệ số tương quan (r) như sau:
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 nhỏ đến bài kiểm tra sau tác động (r = 0,25).
Với cả hai nhóm, giá trị độ 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 học sinh làm tốt bài kiểm tra trước tác động cũng sẽ đạt 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 thị điểm 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.
Chúng ta hiểu rằng độ giá trị r = 0,39 biểu thị ảnh hưởng ở mức trung bình, các điểm trong biểu đồ phân tán về cả hai phía của đường thẳng xu hướng nhiều hơn so với biểu đồ có giá trị r = 0,92. Với hệ số tương quan giữa bài kiểm tra trước và sau tác động r = 0,92, chúng ta kết luận tương quan của hai bài kiểm tra này là gần như hoàn toàn. Hầu hết các điểm trên biểu đồ phân bố tập trung xung quanh đường thẳng xu hướng cho thấy những học sinh có kết quả cao trong bài kiểm tra trước tác động cũng sẽ đạt kết quả cao trong bài kiểm tra sau tác động. Tương quan giữa kết quả kiểm tra ngôn ngữ và kết quả kiểm tra trước tác động chắc chắn hơn.
Các bước kiểm tra hệ số tương quan
1. Tính hệ số tương quan Pearson ( r ) bằng công thức trong phần mềm Excel :
r =correl(array 1,array 2)
2. Giải nghĩa giá trị r theo bảng tham chiếu Hopkins:
Giá trị r Mức độ tương quan
< 0,1 Không đáng kể
0,1 – 0,3 Nhỏ
0,3 – 0,5 Trung bình
0,5 – 0,7 Lớn
0,9 – 1 Gần hoàn hảo
3. Kết luận mức độ tương quan.
Lưu ý:
1. Trong thực tế, ta chỉ quan tâm tới tương quan từ mức TRUNG BÌNH và lớn hơn. 2. Hệ số tương quan chỉ cho ta thấy 2 hàng dữ liệu có sự tương quan. Nhưng nó không
cho chúng ta biết được dữ liệu nào là nguyên nhân và dữ liệu nào là kết quả.
Trong ví dụ trên, mặc dù chúng ta biết điểm Ngôn ngữ và Văn học có sự tương quan rất cao nhưng không thể biết được liệu năng lực Ngôn ngữ có ảnh hưởng đến Văn học hoặc ngược lại.
Thiết kế nghiên cứu và thống kê
Thiết kế nghiên cứu và thống kê có mối quan hệ mật thiết với nhau. Nói cách khác, các kỹ thuật thống kê sử dụng trong nghiên cứu được thể hiện trong thiết kế nghiên cứu. Chúng ta hãy tóm tắt lại các kỹ thuật thống kê vừa tìm hiểu trong mối liên hệ với các thiết kế nghiên cứu.
Đối với nhóm thực nghiệm (N1), O1 và O3 là các bài kiểm tra trước và sau tác động của
cùng một nhóm. Trong trường hợp này, chúng ta sử dụng phép kiểm chứng t-test theo cặp để xem xét liệu giá trị chênh lệch O3 – O1có ý nghĩa hay không. Chúng ta cũng có thể tính Mức độ ảnh hưởng để biết ảnh hưởng của tác động X và tìm hệ số tương quan để biết tương quan giữa bài kiểm tra trước và sau tác động. Có thể thực hiện tương tự như vậy với hai tập hợp điểm (O2 và O4) đối với nhóm đối chứng (N2).
Trong hàng dưới, chúng ta sử dụng phép kiểm chứng t-test độc lập để xem xét sự tương đương giữa hai nhóm trước khi có tác động bằng cách kiểm tra giá trị chênh lệch O1 - O2. Chúng ta cũng có thể tính mức độ ảnh hưởng, nhưng không tính được hệ số tương quan (r). Thực hiện tương tự với các bài kiểm tra sau tác động (O3 và O4).
B5. BÁO CÁO NCKHSPƯD
Viết báo cáo là BƯỚC THỨ BẢY của quá trình nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày dưới dạng một báo cáo quy định quốc tế.