О том что применять статистические методы в исследованиях нужно, уже не сомневаются ни педагоги, ни психологи. Ранее это осознание пришло к биологам и другим "естественникам" (о физике и химии мы здесь даже не говорим, это априори понятно).
Но вот что по-настоящему удивляет, так это то, что авторы работ, раскрывающие особенности тех или иных статистических критериев "не опускаются" до уровня читателей. Возмущению нет предела! Попалась недавно в руки работа Новикова А.М. "Как работать над диссертацией: Пособие для начинающего педагога исследователя. – 3-е изд. – М.: Издательство "Эгвес", 1999. – 104 с", где читаем:
"......нередко аспиранты, соискатели заимствуют друг у друга используемые статистические критерии достоверности различий, не ориентируясь, какой критерий можно и нужно использовать в том или ином случае. В оправдание этому следует сказать, что в большинстве пособий по математической статистике соответствующие разделы написаны настолько нечетко и сложно, что разобраться в них непрофессиональному статистику довольно-таки трудно. Поэтому мы здесь приведем следующий «рецепт»....".
Совершенно согласен с автором, что есть ряд работ наших современников, которые ориентированы явно на специалистов, НО...
Очевидно и то, что нежелание разобраться в сложных хитросплетениях применения статистических критериев заставляет исследователей искать простые пути, которые часто состоят в том, что используются старые-проверенные временем методы коллег (по-аналогии). К тому же, на полках магазинов легко найти книги по статистике дающие легкие рецепты достижения цели, эдакие простые алгоритмы. Собственно, автор рассматриваемой книги далее этим путем и идет:
"1. Если использована шкала отношений или интервалов, если применяются точно и объективно измеряемые оценки, то для проверки статистической достоверности дифференциации (разности) двух средних показателей (среднее значение по одной и по другой группе) применяются t-критерий Стьюдента или F-критерий Фишера. При этом необходимо убедиться в том, что распределение близко к нормальному (распределению Гаусса). В этом можно убедиться, сопоставив значения среднего, моды и медианы. Если среднее, мода и медиана приблизительно совпадают, то распределение можно считать нормальным и можно применять t или F критерии.
2. Если при использовании шкалы отношений данные выборок распределены не по нормальному, а какому-либо иному закону распределения, или в тех случаях, когда нет уверенности в распределении данных по нормальному закону, применяется менее чувствительный метод (хи-квадрат метод).
3. Если была использована шкала порядка, то, строго говоря, могут быть использованы только непараметрические критерии: критерий знаков, критерий Уилкоксона—Мана—Унтни, Колмогорова—Смирнова и другие. Но по сравнению с F, t - критериями, методом эти критерии очень малочувствительны, для установления достоверности различий по ним необходимы большие объемы выборок.
Соответствующие формулы и таблицы для оценки достоверности различий достаточно просты. Они приводятся во всех пособиях по математической статистике. Там же, также достаточно просто сформулированы правила, формулы вычисления среднего, моды и медианы распределения, дисперсии, о нем говорилось выше."
И совершенно шедевральное: "Более того, сейчас широко распространены компьютерные программы — «статистика» и др., которые выполняют эти вычисления автоматически — в них надо лишь подбавить имеющиеся экспериментальные данные".
Ну вот видите, как все просто! Достаточно внести цифры в программу - и всё.
Действительно, ВСЁ!
