* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
So sánh giá trị trung bình: Giả thuyết H0 và đối thuyết H1 đặt ra là :
“Khơng có sự khác nhau giữa kết quả học tập của các lớp TN và các lớp ĐC
và ngược lại”. Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định X theo giả thuyết H0, kết quả
kiểm định thể hiện ở bảng 3.4.
Bảng 3.4. Kết quả so sánh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0 trong thực nghiệm
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean (XTN và XĐC) 6,68248 5,09854
Known Variance (Phương sai) 0,39 1,43
Observations (Số quan sát) 274 274
Hypothesized Mean Difference (H0) 0
P(Z<=z) one-tail (Xác suất 1 chiều của z) 0 z Critical one-tail (Trị số z tiêu chuẩn theo XS 0,05 một
chiều)
1,644853 P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính tốn) 0
z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1,95996 Trong bảng 3.4, XTN > XĐC và phương sai của TN nhỏ hơn so với ĐC.
Trị số tuyệt đối của U = 19,34> 1,96, với xác xuất 1 chiều là 0.0. Giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận đối thuyết H1 , tức là sự khác biệt giá trị trung bình của 2 mẫu
có ý nghĩa thống kê.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Bảng 3.5. Kết quả so sánh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0 sau thực nghiệm
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean (XTN và XĐC) 5,7482 3,8175
Known Variance (Phương sai) 0,39 1,43
Observations (Số quan sát) 274 274
Hypothesized Mean Difference (H0) 0
Z (Trị số z = U) 23,689
P(Z<=z) one-tail (Xác suất 1 chiều của z) 0 z Critical one-tail (Trị số z tiêu chuẩn theo XS 0,05 một
chiều)
1,6449 P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính tốn) 0
z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1,96 Trong bảng 3.5, XTN > XĐC và phương sai của TN nhỏ hơn so với ĐC. Trị số
tuyệt đối của U = 23,689 > 1,96, với xác xuất 1 chiều là 0.0. Giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận đối thuyết H1. Tức là sự khác biệt giá trị trung bình của 2 mẫu có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%.
3.4.1.4. Phân tích phương sai (Analysis of Variance = ANOVA)
Phân tích phương sai để khẳng định cho kết luận trên : Giả thuyết HA đặt ra là: “Trong thực nghiệm, dạy học bằng phương pháp mới và các phương pháp truyền thống tác động như nhau đến mức độ hiểu bài của HS ở
các lớp TN và ĐC” và đối thuyết HB”. Sử du ̣ng hàm “Anova:Single Factor” để
phân tích phương sai của mẫu ở khối TN so với ĐC
Quy trình thực hiện trên máy tính như sau:
- Gọi hàm Anova Single Factor tương tự như hàm “z-Test: Two Sample for Mean”. Sau đó nhấn OK.
- Khai báo các mục giá tri ̣ của mẫu:
o Input Range: Khai báo vùng dữ liệu là bảng điểm của hai lớp TN và ĐC. Khai báo cả nhãn (Labels), vùng dữ liệu lần lượt của hai lớp TN và ĐC lần lượt là từ A3:A277 và từ B3:B277.
o Grouped By: Chọn Columns
o Chọn Labels in first row và Alpha = 0,05
- Xuất kết quả: Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ô bất kỳ), chọn Q37 → nhấn OK. Trong giây lát, kết quả củ bảng tổng hợp và bảng phân tích được thể hiện như hình 3.6.