Anova: Single Factor SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
ĐC 90 631 7.01 2.35
TN 88 575 6.53 2.41
ANOVA
Source of
Variation SS Df MS F P-value F crit
Between Groups 10.12 1 10.12 4.25 0.04 3.89
Within Groups 418.89 176 2.38
Total 429.01 177
Trong bảng 3.4 , phần tổng hợp (Summary) cho thấy số bài trắc nghiệm
(Count), trị số trung bình (Average), phương sai (Variance). Bảng phân tích
phương sai (ANOVA) cho biết ở bài kiểm tra số 03 có trị số FA = 4,25 > F crit (tiêu chuẩn) = 3,89,nên giả thuyết HA bị bác bỏ, tức là hai PPDH khác nhau đã ảnh hưởng đến chất lượng học tập của HS .
Phân tích kết quả bài kiểm tra số 02 sau TN
Bảng 3.5. Tần suất điểm các bài kiểm tra lần 1 trong TN Phương Phương Án xi ni 3 4 5 6 7 8 9 10 X S2 TN 90 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.04 0.17 0.26 7.31 2.13 ĐC 88 0.00 0.00 0.00 0.05 0.10 0.19 0.22 0.28 6.13 2.25
Bảng 3.5 cho biết điểm trung bình của lớp TN cao hơn lớp ĐC và phương sai lớp TN nhỏ hơn lớp ĐC. Từ số liệu bảng 3.2 chúng tôi lập đồ thị tần suất điểm các bài kiểm tra thứ nhất trong TN như hình 3.2
Hình 3.3. Đồ thị tần suất điểm các bài kiểm tra lần 1 trong TN Trong hình 3.3 chúng ta thấy giá trị mod điểm số các lớp TN là 8 trong khi giá trị mod điểm số các lớp ĐC là 7. Như vậy ở lớp TN kết quả các bài kiểm tra có chất lượng cao hơn ở lớp ĐC.
Kiểm định giả thuyết thống kê theo phương pháp U
Kết quả bài kiểm tra cho thấy điểm trung bình cộng X các bài kiểm tra của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC. Vấn đề đặt ra là sự khác nhau đó có ý nghĩa khơng? Có phải thực sự do cách dạy mới (do chúng tôi đề xuất) tốt hơn cách dạy cũ hay sự khác nhau chỉ do ngẫu nhiên? Nếu áp dụng rộng rãi phương pháp mới thì nói chung kết quả có tốt hơn phương pháp cũ không? Để giải quyết vấn đề trên, chúng tôi nêu ra giả thuyết thống kê H0.
Giả thuyết H0 đặt ra là : “Khơng có sự khác nhau giữa kết quả học tập của các lớp TN và các lớp ĐC”. Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định giả thuyết H0, kết quả kiểm định thể hiện ở bảng 3.4.