3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
2.3.6. Phương pháp xử lí số liệu
2. 3.6. 1. Xử lí thô
- Kiểm tra các phiếu trả lời của học sinh về chỉ số IQ, EQ, AQ. Những phiếu nào không đáp ứng được yêu cầu nghiêm ngặt của test thì loại bỏ và yêu cầu học sinh đó làm lại
- Đối chiếu với tiêu chuẩn đánh giá các loại test được sử dụng để chấm điểm các phiếu trả lời của từng đối tượng.
2.3.6.2. Xử lí số liệu bằng phương pháp thống kê xác suất ứng dụng trong Sinh học
- Lập bảng thống kê số liệu theo các chỉ số nghiên cứu.
- Tính toán các thông số theo thuật toán thống kê xác suất để phân tích, đánh giá kết quả nghiên cứu.
- Xử lí số liệu trên máy tính bằng phần mềm Microsoft Excel. - Sử dụng các công thức toán học:
+ Giá trị trung bình: X n X i =1 i
(i = 1, 2,…n) Trong đó: X – Giá trị trung bình của mỗi công thức
Xi – Giá trị từng mẫu n – Số mẫu quan sát + Độ lệch chuẩn: SD = n X X i =1 i n
+ Sai số trung bình: m = SD
n
- Sự sai khác giữa hai giá trị trung bình của hai mẫu nghiên cứu khác nhau được kiểm định bằng phép thử “t – test” theo phương pháp Student – Fisher. t = XA XB 2 2 m m B A
Trong đó: XA – Giá trị trung bình nhóm A X
B – Giá trị trung bình nhóm B
mA – Sai số trung bình của nhóm mẫu A mB – Sai số trung bình của nhóm mẫu B Sau khi tính toán được giá trị t ta tính được xác suất p:
+ Nếu t > 1,96 thì p < 0,05 → Sự sai khác giữa hai giá trị trung bình có ý nghĩa thống kê.
+ t 1,96 thì p > 0,05 → Sự sai khác giữa hai giá trị trung bình không có ý nghĩa thống kê.
- Hệ số tương quan Pearson (r) được tính bằng chương trình tools - data
Analysis - regression theo công thức: r =
n X - X Y - Y i =1 i i 2 2 n X - X n Y - Y i =1 i i =1 i
Trong đó: r – Hệ số tương quan giữa hai đại lượng X, Y Xi – Từng giá trị đại lượng X
Yi – Từng giá trị đại lượng Y n – Số mẫu.
+ r = 1 → X và Y có quan hệ tuyến tính + 0 < r < 0,3 → X và Y có quan hệ yếu
+ 0,3 < r < 0,5 → X và Y có quan hệ trung bình + 0,5 < r < 0,7 → X và Y có quan hệ tương đối chặt + 0,7 < r < 0,9 → X và Y có quan hệ chặt
Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN