Neformalūs lyginamųjų išvadų faktai ir darbalapiai

Šioje pamokoje mokiniai galės piešti neformalios lyginamosios išvados apie dvi populiacijas. Jie neoficialiai įvertins dviejų vizualinio sutapimo laipsnį skaitiniai duomenys skirstiniai su panašiais kintamumais, matuojant skirtumą tarp centrų, išreiškiant jį kintamumo mato kartotiniu. Be to, jie praplės savo žinias apie skaitinių duomenų centro ir kintamumo matų naudojimą.

Norėdami gauti daugiau informacijos apie neoficialias lyginamąsias išvadas, žr. toliau pateiktą faktų failą arba galite atsisiųsti mūsų 33 puslapių neformalių lyginamųjų išvadų darbalapių paketą, kad galėtumėte naudoti klasėje ar namų aplinkoje.

Pagrindiniai faktai ir informacija

STATISTINIO TYRIMO PROCESAS

• Statistinės išvados yra „įrodymų“ stiprumo įvertinimo procesas, ar stebėjimų rinkinys atitinka tam tikrą hipotezės mechanizmą, kuris galėjo sukurti tuos stebėjimus.

NEFORMALUS IŠVEDINĖS samprotavimas

• Pasak Makar ir Rubin (2009), neoficialus išvadinis samprotavimas yra duomenimis pagrįstas nuspėjamasis samprotavimas, kurį sudaro šie komponentai:
  • Teiginių teikimas ar teiginių, viršijančių pateiktus duomenis, vertinimas (apibendrinimai)
  • Aiškus duomenų naudojimas kaip apibendrinimų įrodymas
  • Daryti teiginius, kurie išreiškia netikrumą
• „Pastebėjau...“ apibūdina tai, kas vyksta turimuose duomenyse (pavyzdžiuose).
• „Įdomu...“ skatina mintis apie tai, kas gali nutikti vėl populiacijoje.
• Lygindami du duomenų rinkinius, studentai turėtų turėti galimybę ieškoti „įtikinamų“ įrodymų, patvirtinančių jų teiginius.

CENTRINĖS TENDENCIJOS PRIEMONĖS

• Centrinės tendencijos matas yra suvestinė statistika, kuri parodo centrinį tašką arba tipinę tam tikro duomenų rinkinio reikšmę.
• Statistikoje trys pagrindiniai centrinės tendencijos matai yra vidurkis, mediana ir režimas.
• The reiškia iš esmės yra duomenų rinkinio vidurkis.
• The mediana yra vidurinė duomenų rinkinio reikšmė.
• Pavyzdys: Raskite šios duomenų rinkinio medianą { 5 9 1 3 8 4 }.
• Pirmiausia sutvarkykite duomenų rinkinį didėjančia tvarka.
  • {1 3 4 5 8 9}
• Gaukite didžiausią duomenų rinkinio vertę. Jei duomenų rinkinyje yra lyginis elementų skaičius, mediana randama imant dviejų vidurinių skaičių vidurkį (vidurkį).
• Todėl mediana yra 4,5.
• The režimu yra dažniausias arba dažniausiai pasitaikantis skaičius duomenų rinkinyje.
• Pavyzdys: Raskite šio duomenų rinkinio režimą { 5 9 1 1 8 4 }.
• Suskaičiuokite, kiek kartų kiekvienas skaičius pasirodo duomenų rinkinyje. Dažniausiai pasitaikantis skaičius veiks kaip režimas.
  • 5 = 1
  • 9 = 1
  • 1 = 2
  • 8 = 1
  • 4 = 1
• Dažniausiai pasikartojantis skaičius duomenų rinkinyje yra 1. Todėl režimas yra 1.
• Jei duomenų rinkinyje nėra pasikartojančių skaičių, režimo nėra.

KINTAMUMO PRIEMONĖS

• Kintamumas , taip pat žinomas kaip sklaida arba sklaida, nurodo, kaip išsklaidytas duomenų rinkinys. Jame pateikiamas būdas apibūdinti, kiek skiriasi duomenų rinkiniai, ir leidžia naudoti statistiką duomenims palyginti su kitais duomenų rinkiniais.
• Yra keturi būdai apibūdinti kintamumą:
  • diapazonas
  • Interkvartilinis diapazonas
  • Dispersija
  • Standartinis nuokrypis
• The diapazonas yra skirtumas tarp didžiausios ir mažiausios duomenų rinkinio reikšmių.
• Pavyzdys: Raskite šio duomenų rinkinio diapazoną { 5 9 1 3 8 4 }.
• Atsižvelgiant į duomenų rinkinį, didžiausia reikšmė yra 9, o mažiausia – 1. Norėdami apskaičiuoti diapazoną, gauname skirtumą tarp didžiausios ir mažiausios reikšmės.
• Skirtumas tarp 9 ir 1 yra 8. Todėl diapazonas yra 8.
• The tarpkvartilinis diapazonas yra matas, nurodantis, kur tam tikrame duomenų rinkinyje yra „vidurinis penkiasdešimt“. Tai matas, nurodantis, kur galima rasti didžiąją dalį verčių.
• Pavyzdys: Raskite šio duomenų rinkinio IQR { 2, 6, 9, 12, 18, 19, 27, 15, 7, 5, 1 }.
  • Išdėstykite skaičius didėjančia tvarka
  • Raskite medianą
  • Padėkite skliaustus aplink skaičius virš ir po mediana
  • Raskite Q1 ir Q3
  • Atimkite Q1 iš Q3
• Skirtumas tarp 18 ir 5 yra 13. Todėl IQR yra 13.
• Duomenų rinkinio dispersija leidžia apytiksliai suprasti, kaip pasklidę jūsų duomenys. Tai skirtumų kvadratu vidurkis nuo vidurkio.
• Nedidelis nuokrypis rodo, kad jūsų duomenų rinkinys yra glaudžiai sugrupuotas, o didelis nuokrypis reiškia, kad reikšmės yra labiau išsklaidytos.
• Jūs ir jūsų draugai išmatavote savo šunų ūgį (mm). Raskite vidurkį ir dispersiją.
• The standartinis nuokrypis nurodo, kaip tiksliai jūsų duomenys yra suskirstyti į vidurkį. Tai kvadratinė šaknis nuo dispersijos.
• Naudodami standartinį nuokrypį turime „įprastą“ būdą nustatyti, kas yra normalu, o kas ypač didelis ar ypač mažas.
• Todėl, remiantis pavyzdžiu, rotveileriai yra aukšti šunys, o taksai yra šiek tiek žemo ūgio, tiesa?

PALYGINANT DU GYVENTOJAS

• Dviejų duomenų rinkinių palyginimas yra nauja studentų koncepcija, nes jie formuoja supratimą apie duomenų pateikimą ir interpretavimą bei darbą su pagrindinėmis tendencijomis. Jie žino, kad:
• Norint suprasti duomenis, reikia atsižvelgti į kintamumo rodiklius, taip pat į vidurkį arba medianą
• Kintamumas yra atsakingas už dviejų duomenų rinkinių sutapimą, o kintamumo padidėjimas gali padidinti sutapimą
• Mediana yra suporuota su tarpkvartiliniu diapazonu, o vidurkis yra suporuotas su vidutiniu absoliučiu nuokrypiu
• Kolegijos futbolo komandos yra sugrupuotos su panašiomis komandomis į skyrius, atsižvelgiant į daugelį veiksnių. Kalbant apie stojančiųjų skaičių ir pajamas, futbolo taurės poskyrio (SBS) mokyklos paprastai yra didesnės nei kitų skyrių mokyklos. Priešingai, III skyriaus mokyklose paprastai yra mažesnis mokinių skaičius ir riboti finansiniai ištekliai.
• Paprastai manoma, kad vidutiniškai SBS mokyklų puolimą ginantis vidurio puolėjas yra sunkesnis nei III diviziono mokyklų.
• 2012 m. sezoną Mount Union universiteto futbolo komanda Yellow Rangers laimėjo III diviziono nacionalinį čempionatą, o Alabamos universiteto Green Archers futbolo komanda laimėjo SBS nacionalinį čempionatą. Toliau pateikiami abiejų komandų to sezono puolimą besiginančio vidurio puolėjo svoriai. Taip pat rodomas abiejų komandų kombinuotas taškinis brėžinys.
• Štai keletas išvadų, kurias galima padaryti iš duomenų ir taško diagramos, pavyzdžių:
  • Remiantis vizualiniu taškinio sklypo patikrinimu, Alabamos grupės vidurkis atrodo didesnis nei Mount Union grupės vidurkis. Tačiau bendras kiekvieno skirstinio pasiskirstymas atrodo identiškas, todėl galime manyti, kad kintamumas taip pat yra panašus.
  • Alabamos vidurkis yra 300 svarų, o MAD - 15,68 svaro. Mount Union vidurkis yra 280,88 svaro, o MAD - 17,99 svaro.
  • Vidutiniškai atrodo, kad Alabamoje besiginančio vidurio puolėjo svoris yra maždaug 20 svarų sunkesnis nei Mount Union besiginančio vidurio puolėjo. Taip pat pastebime, kad kiekvienos komandos vidutinių svorių skirtumas yra didesnis nei 1 MAD bet kuriai komandai. Tai gali būti aiškinama taip, kad „Mount Union“ vidurio puolėjo svoris yra ne didesnis kaip 1 MAD virš 280,88 svaro, o vidutinis Alabamoje besiginančio vidurio puolėjo svoris jau viršija šį skaičių.
  • Jei darysime prielaidą, kad žaidėjai iš Alabamos atstovauja atsitiktinei žaidėjų atrankai iš savo diviziono (SBS), o Mount Union žaidėjai atstovauja atsitiktinei atrankai iš III diviziono, tada tikėtina, kad vidutiniškai įžeidžiantys saugai iš SBS mokyklų yra sunkesni nei atakuojantys besiginantys vidurio puolėjai iš III diviziono mokyklų

Neformalūs lyginamųjų išvadų darbalapiai

Tai fantastinis paketas, kuriame yra viskas, ką reikia žinoti apie neoficialią lyginamąją išvadą 33 išsamiuose puslapiuose. Šitie yra paruošti naudoti Neformalios lyginamosios išvados darbalapiai, kurie puikiai tinka mokyti studentus daryti neoficialias lyginamąsias išvadas apie dvi populiacijas. Jie neoficialiai įvertins dviejų skaitinių duomenų pasiskirstymo su panašiais kintamumais vizualinio sutapimo laipsnį, išmatuodami skirtumą tarp centrų, išreikšdami jį kaip kintamumo matavimo kartotinį. Be to, jie praplės savo žinias apie skaitinių duomenų centro ir kintamumo matų naudojimą.

Visas įtrauktų darbalapių sąrašas

• Pamokos planas
• Neformali lyginamoji išvada
• Pagrindinis samprotavimas
• Centrinės tendencijos priemonės
• Kintamumo matai
• Trūksta pažymio
• Užsiregistruoti už ką?
• PR problemos
• Sportinis pokalbis
• Sporto pokalbiai 2.0
• Dvi komiksų knygos
• Išbandyk save

Nuoroda/cituoti šį puslapį

Jei nurodote bet kurį šio puslapio turinį savo svetainėje, naudokite toliau pateiktą kodą, kad nurodytumėte šį puslapį kaip pirminį šaltinį.

Nuoroda bus rodoma kaip Neformalūs lyginamųjų išvadų faktai ir darbalapiai: https://kidskonnect.com – „KidsConnect“, 2020 m. rugpjūčio 1 d

Naudokite su bet kokia mokymo programa

Šie darbalapiai buvo specialiai sukurti naudoti su bet kokia tarptautine mokymo programa. Galite naudoti šiuos darbalapius tokius, kokie yra, arba redaguoti juos naudodami „Google“ skaidres, kad jie labiau atitiktų jūsų mokinio gebėjimų lygius ir mokymo programos standartus.

Dalykitės Su Savo Draugais: