Образец анализа контрольной работы по русскому языку: Анализ контрольной работы по русскому языку (образец) скачать

Анализ входной контрольной работы по русскому языку/образец/

Анализ входной контрольной работы по русскому языку

во 2- 4-ых классах / образец/

Время проведения: _______________.

Цели проведения:

1. Определить степень устойчивости знаний учащихся.

2. Выяснить причины потери знаний за летний период.

3. Наметить меры по устранению выявленных пробелов в процессе повторения материала прошлых лет.

4. Проследить преемственность в обучении учащихся в начальной школе и среднем звене.

Вид работы: диктант.

Анализ уровня знаний по русскому языку учащихся 2 классов позволил выявить положительный ответ и определить круг нерешенных проблем.

Писали контрольную работу –_____ человек. Написали диктант без ошибок -_____%; на «4» – __%; на «3» – ___ %; на «2» – ___%.

Анализ уровня знаний по классам.

Всего уча-

щихся

писали

Получили оценку

%

качества

% успеваемости

%

СОУ

«2»

Кол-во/%

«3»

Кол-во/%

«4»

Кол-во/%

«5»

Кол-во/%

ИТОГО:

Число учащихся, допустивших ошибки на изучаемые
орфограммы

всего

2 «А»

2«Б»

2 «В»

2 «Г»

пропуск, замена, искажение

проверяемая безударная гласная

непроверяемая безударная гласная

ЖИ-ШИ, ЧА-ЩА, ЧУ-ЩУ

перенос слов

написание предлогов

оформл. предлож.

раздельное написание слов в предложении

Анализ результатов диктанта показал, что ___% учащихся получили прочные необходимые базовые знания, умения и навыки. Средний балл учащихся 2-х классов на начало года составляет-________

Недостаточное внимание к звукобуквенному анализу и синтезу слов с опорой на наглядные схемы, на формирование у учащихся умения слушать и произносить слова, осуществлять самоконтроль в процессе письма привело к типичным ошибкам, таким как пропуск, замена, перестановка букв -_____%

.

Вывод: учащиеся 2-х классов усвоили обязательный минимум содержания обучения за 1 класс и готовы к продолжению обучения.

Анализ уровня знаний по русскому языку учащихся 3 классов позволил выявить положительный ответ и определить круг нерешенных проблем./заполняется аналогично/

Писали контрольную работу – _____ человека. Написали диктант без ошибок – __ %; на «4» – __ %; на «3» – ___ %; на «2» – ___%.

Анализ уровня знаний по классам.

Всего уча-

щихся

писали

Получили оценку

%

качества

% успеваемости

%

СОУ

«2»

Кол-во/%

«3»

Кол-во/%

«4»

Кол-во/%

«5»

Кол-во/%

ИТОГО:

Число учащихся, допустивших ошибки на изучаемые
орфограммы

всего

3 «А»

3 «Б»

3 «В»

3 «Г»

пропуск, замена, искажение

б/гл. проверяемая

б/гл. непроверяемая

написание «о» и «ё» после шипящих

Ь разделительный

Ь показатель мягкости

проверяемые согласные

написание приставок

написание предлогов

ЖИ-ШИ, ЧА-ЩА, ЧУ-ЩУ

перенос слов

напис. суффиксов

безуд. окончание в им.сущ.

безуд.окончание в им. прилаг.

личные глагольные окончания

восклицательный знак на конце предложения

оформл. предлож.

раздельное написание слов в предложении

Анализ результатов диктанта показал, что ____% учащихся получили прочные необходимые базовые знания, умения и навыки. Средний балл учащихся 3-х классов на начало года составляет-_____.

Следует отметить, что ____% учащихся допустили ошибки на орфограмму «Безударная гласная в корне слова, проверяемая ударением.

Вывод: учащиеся 3 классов усвоили обязательный минимум содержания обучения за 2 класс и готовы к продолжению обучения. К сожалению, у учащихся ____» класса в дальнейшем возникнут трудности в обучении русского языка.

Анализ уровня знаний по русскому языку учащихся 4-х классов позволил выявить положительный ответ и определить круг нерешенных проблем.

Писали контрольную работу –____человек. Написали диктант без ошибок – ___%; на «4» – __ %; на «3» – __ %; на «2» – __%.

Анализ уровня знаний по классам.

Всего уча-

щихся

писали

Получили оценку

%

качества

% успеваемости

%

СОУ

«2»

Кол-во/%

«3»

Кол-во/%

«4»

Кол-во/%

«5»

Кол-во/%

ИТОГО:

Число учащихся, допустивших ошибки на изучаемые
орфограммы

Всего %

4«А»

4«Б»

4 «В»

4 «Г»

пропуск, замена, искажение

б/гл. проверяемая

б/глнепроверяемая

Ь разделительный

Ь показатель мягкости

проверяемые согласные

удвоенные согласные

написание приставок

написание предлогов

ЖИ-ШИ, ЧА-ЩА, ЧУ-ЩУ

перенос слов

безуд. окончание в им.сущ.

безуд.окончание в им. прилаг.

личные глагольные окончания

напис. суффиксов

раздельное написание слов в предложении

оформл. предлож.

Анализ результатов диктанта показал, что ___% учащихся получили прочные необходимые базовые знания, умения и навыки. Средний балл учащихся 4-х классов на начало года составляет-_____.

Следует отметить, что ____% учащихся допустили ошибки на орфограмму «Безударная гласная в корне слова, проверяемая ударением».Причиной большого количества таких ошибок явилось плохое усвоение этой темы во 2-3-х классах. Недостаточное внимание к звукобуквенному анализу и синтезу слов с опорой на наглядные схемы, на формирование у учащихся умения слушать и произносить слова, осуществлять самоконтроль в процессе письма привело к типичным ошибкам, таким как пропуск, замена, перестановка букв -____%

Вывод: учащиеся 4-х классов прочно усвоили обязательный минимум содержания обучения за 3 класс и готовы к продолжению обучения.

Выводы: Проведение входной контрольной работы по русскому языку во 2–4 классах показало, что в основном дети справились с работой. Тревогу вызывают результаты ___ классов.

Учитель ____________ /

Шаблон анализа контрольных работ по русскому языку 5 класс

Рассмотрено на заседании МО

Руководитель МО ________

Входная контрольная работа

по русскому языку 2016-2017 уч.г.

Цели:

— выявить уровень сформированности общих учебных умений и способов деятельности, степень подготовленности учащихся 5-го класса ;

— выявить «пробелы» в освоении тем для организации повторения и коррекции знаний учащихся;

-определить уровень подготовленности к самостоятельной работе;

-проверить владение учащимися некоторыми видами УУД.

Структура работы:

Работа состоит из трёх частей, различающихся формой и уровнем сложности заданий.

Часть А- задания, требующие краткого ответа на поставленный вопрос.

Часть В- работа, проверяющая орфографическую зоркость учащихся.

Часть С- задание повышенной сложности.

Задания направлены на проверку УУД.

При составлении работы учитывалась:

— предметные результаты: проверить сформированность понятийного аппарата по проверяемым разделам содержания курса русского языка; знание основных правил , умение их применять; владение орфографическими умениями и навыками, необходимыми человеку в современном обществе;

— метапредметные результаты: проверить умение оценивать логическую правильность рассуждений, распознавать логически некорректные рассуждения; умение извлекать и анализировать информацию, представленную в таблицах; умение применять изученные понятия, результаты, владение навыками решения широкого спектра учебных задач.

— личностные результаты: проверить развитие интереса к русскому языку.

А также познавательные УУД: объясняют языковые явления, процессы, связи и отношения, выявляемые в ходе работы; определяют порядок действий при работе с текстом.

Инструкция для учителя

Время проведения — 45 мин

Максимальный балл – 30

Проверка и оценивание:

Часть А.

№ задания	Количество баллов	№ задания	Количество баллов
1	1	9	1
2	1	10	2
3	3	11	1
4	3	12	1
5	1	13	1
6	1
7	2
8	1

Часть В- 3 балла.

Часть С- 8 баллов.

Таким образом, каждый ученик получает за контрольную работу:

«5» — 30- 27 баллов

«4» — 26 – 23 баллов

«3» — 22 – 15баллов

«2» — 14 баллов и ниже

Анализ

входной контрольной работы по русскому языку в 5 классе.

В начале 2016-2017 уч. года проводилась входная контрольная работа, целью которой была диагностика усвоения тем по русскому языку за курс начальной школы.

Дата проведения «____» сентября 2016 года.

Всего в классе __ учащихся.

Писали работу __ учащихся.

Написали на «5» — __ – __%

Написали на «4» — ___уч. – __%

Написали на «3» — ___ уч. – __%

Часть А.

Контролируемый элемент	Учащихся	%
Задания с кратким ответом
Выполнили без ошибок
Допустили 1-2 ошибки

Допустили 3 -5 ошибок
Ошибки
Фонетика
Склонение имени существительного
Падеж имени существительного
Спряжение глагола
Правописание слов с ь

Часть В.

№	Задание	Справились полностью (чел)	Справились частично (чел)	Не справились (чел)
1	Безударная гласная в корне слова
2	Непроизносимая согласная в слове
3	Окончание глагола.

Часть С.

№	Контролируемый элемент	Справились полностью (чел)	Справились частично (чел)	Не справились (чел)
1	Умение составлять тескт на основе прочитанного.
2	Орфография и пунктуация

Анализ контрольной работы показал:

— учащиеся, получившие за контрольную работу отличную оценку, продемонстрировали владение всеми проверяемыми умениями на высоком уровне. Выполнение заданий составляет 93-99%;

— учащиеся, выполнившие контрольную работу на оценку «4», овладели практически всеми умениями, проверяемыми данной работой. Однако некоторые задания для этой группы учащихся оказались проблемными (выполнение ниже 65%):орфография, работа с текстом.

-учащиеся с удовлетворительным уровнем подготовки показали достаточный уровень (выполнение заданий выше 65%) знаний и умений при выполнении заданий, проверявших следующие элементы содержания: грамматические признаки имени существительного, орфоэпия.

Действия учителя, вытекающие из полученных результатов

По результатам анализа проведенной входной контрольной работы в 5 классе можно сделать следующие выводы, что 100% пятиклассников владеют базовыми знаниями и умениями по русскому языку. На уроках русского языка больше внимания уделять теории. Необходимо совершенствовать методику обучения орфографическому анализу текста,т.к. это является составной частью метапредметных умений.

Учитель русского языка ___________

Анализ контрольной работы по русскому языку в 3 классе

Анализ входной контрольной работы русскому языку в 3а классе

БОУ г. Омска «Лицей № 143» в 2018-2019 учебном году.

Дата выполнения:. 18.09.18

В классе – 26 учащихся

Работу выполняли – 23 человека

Отсутствовал по болезни – 3

Критерии оценивания диктанта и результат:

Критерий

Результат кол-во/ФИ

91-100% — «5»

6

70- 90% — «4»

9

41- 69% — «3»

6

0 – 40% — «2»

2

Успеваемость – 91% Качество – 65 %

Критерии оценивания задания к диктанту и результат:

Критерий

Результат кол-во/ФИ

91-100% — «5»

4

70- 90% — «4»

7

41- 69% — «3»

9

0 – 40% — «2»

3

Успеваемость – 87% Качество – 48%

Контрольная работа проводилась в виде письменной работы, включающей диктант и 3 задания по основным темам за год во 2 классе. На выполнение работы отводилось 45 минут.

уч-ся

%

А1

-Заглавная буква в именах собственных

-Правописание сочетаний жи-ши, чу-щу

-Правописание безударных гласных

— Правописание парных согласных

— Разделительный мягкий знак и мягкий знак

— Правописание предлогов

-Замена, пропуск букв, слов

21

20

12

20

19

21

14

91%

87%

52%

87%

83%

91%

60%

А2

Знаки препинания в конце предложения

22

96%

А3

Аккуратная запись текста без исправлений

15

65%

2

Нахождение и подчеркивание основы предложения

17

74%

3

Определение частей речи

16

70%

4

Нахождение в тексте слов с безударной гласной и парной согласной и подбор проверочных слов

7

30%

В результате выполненной работы выявлены затруднения в освоении тем:

• Правописание безударных гласных;

• Определение частей речи;

• Нахождение в тексте слов с безударной гласной и парной согласной и подбор проверочных слов

Предложения:

— В 3 классе включать задания на правописание безударных гласных.

— Обратить особое внимание на аккуратную запись текста без исправлений и пропуска букв и слов на уроках чистописания.

— Отрабатывать умение в определении частей речи; нахождению в тексте слов с безударной гласной и парной согласной и подбор проверочных слов.

Учитель Силаева Светлана Вячеславовна

Протокол проверки входной работы по русскому языку 3а класса

в 2018-2018 учебном году

п/п

ФИ

А1

А2

А3

2

3

4

Итого

%

2

1

1

2

2

2

10

1

2

1

1

2

2

2

10

100%

2

0

1

0,5

2

1

1

5,5

55%

3

0

1

0,5

1

1

0

3,5

35%

4

2

1

1

2

1

1

8

80%

5

2

1

1

1

1

2

8

80%

6

2

1

1

2

2

2

10

100%

7

2

1

1

1

2

1

8

80%

8

1

1

0,5

2

1,5

0.5

6,5

65%

9

1

1

1

2

1

0

6

60%

10

0

1

1

2

2

2

8

80%

11

12

0

1

0

1

1

0

3

30%

13

2

1

0

2

2

0

7

70%

14

2

1

1

2

1,5

1

8,5

85%

15

0

1

0,5

2

1

0

4,5

45%

16

1

1

1

1

2

1

7

70%

17

1

1

0,5

2

1,5

1

7

70%

18

1

0

0

2

0

0

3

30%

19

1

1

1

2

2

0

7

70%

20

1

1

1

1

1

0

5

50%

21

0

1

1

1

2

1

6

60%

22

1

1

1

2

2

2

9

90%

23

1

1

1

2

1

0

6

60%

24

25

0

1

1

2

2

0

6

60%

26

Итого

%

30%

96%

65%

74%

70%

30%

6,6

66%

Образец для отчёта «Анализ контрольных работ по русскому языку за 2 четверть»

Анализ контрольного диктанта по русскому языку в 6 «В» классе за 2 четверть

2018-2019 уч. года Учитель: Гербер Е. А

Контрольный диктант «Наступление дня».

Лучик солнца блеснул из-за леса, коснулся верхушек деревьев, отыскал в листве шарики зеленых яблочек. Дрожь света пробежала по саду, и заискрились алмазами росинки на придорожной траве.
Разгорелось солнце, и словно пламенем вспыхнули густые ветки деревьев.
Первая пчелка зазвенела в теплом воздухе притихшего утра. За ней метнулась другая, третья. Синяя стрекоза присела на улей, но пчелы равнодушны к беззаботной попрыгунье. У них нет времени. Они делают круги над пасекой, выбирают направление и улетают в леса, в луга.
Все больше оживляются ульи, и вот уже кружатся бесконечными клубами воздушной пряжи сборщики нектара. У края дороги растет подсолнух. Он привлекает к себе пчел, но больше всего любят они цветы липы. В ясную погоду семья этих трудолюбивых непосед собирает до пяти килограммов меда. (119 слов)

Грамматическое задание.

Морфологический разбор имён существительных:

1 вариант — (на) улей, (к) попрыгунье.

2 вариант —(над) пасекой, подсолнух

2 чел. 9%

2 чел. 9%

Ошибки, допущенные в диктанте:

Успеваемость: 90%

Качество: 55%

Грамматическое задание:

Произвели морфологический разбор существительных…………18 чел. 81%

допустили ошибки:…………………………………………………………………….8 чел. 36%

Успеваемость: 95%

Качество: 59%

Вся работа:

Успеваемость: 92%

Качество: 57%

Анализ контрольного диктанта по русскому языку за 2 четверть в 7Б классе 2018-2019 уч. г

Учитель: Гербер Е. А

Контрольный диктант «Журавлиная перекличка».

Мы продвигаемся медленно поперек лесной речонки. Мне немного жутко, так как я ничего, даже воды, не вижу, но я все же ничем не выдаю своего страха. Наконец мы выходим на упругий песчаный берег, неподалёку от небольшой полянки. Только теперь замечаю, что ночь несколько посветлела. От земли поднялся туман. На его седом фоне неясно вырисовываются ближайшие сосны. В их неподвижности среди никем не нарушаемой тишины чувствуется что-то суровое. Я не знаю, много ли проходит времени.

Внезапно мой слух поражается странными звуками, так что я невольно вздрагиваю от неожиданности. Что бы это могло быть? Я никак не могу определить, что это за звуки и откуда они несутся: справа, слева, сзади, спереди. Они торопятся, повторяя друг друга. Лес, откликаясь на них звонким и чистым звуком, медленно шумит.

«Это журавлиные стаи начали свою утреннюю перекличку», — шёпотом говорит мне мой спутник.

Стихло. Всё вновь погружается в ничем не возмутимую тишину.

Грамматическое задание.

Морфологический разбор наречия и деепричастия:

1-й вариант — неподалёку, повторяя  2-й вариант – внезапно, торопясь

3 чел. 18 %

3 чел. 18%

Ошибки, допущенные в диктанте:

Успеваемость: 82%

Качество: 53%

Грамматическое задание:

Произвели морфемный разбор наречия и деепричастия……………………………16 чел. 94%

допустили ошибки:…………………………………………………………………………………………..9 чел. 53%

Успеваемость: 82%

Качество: 47%

Вся работа:

Успеваемость: 82%

Качество: 50%

Анализ контрольного диктанта по русскому языку за 2 четверть в 7В классе 2018-2019 уч. г

Учитель: Гербер Е. А

4 чел. 17 %

4 чел. 17%

Ошибки, допущенные в диктанте:

Успеваемость: 83%

Качество: 43%

Грамматическое задание:

Произвели морфемный разбор наречия и деепричастия……………………………21 чел. 91%

допустили ошибки:…………………………………………………………………………………………..12 чел. 52%

Успеваемость: 83%

Качество: 48%

Вся работа:

Успеваемость: 83%

Качество: 46%

Анализ контрольного диктанта по русскому языку за 2 четверть в 7А классе 2018-2019 уч. г

Учитель: Гербер Е. А

5 чел. 23%

4 чел. 18%

Ошибки, допущенные в диктанте:

Успеваемость: 77%

Качество: 41%

Грамматическое задание:

Произвели морфемный разбор наречия и деепричастия……………………………18 чел. 82%

допустили ошибки:…………………………………………………………………………………………..10 чел. 45%

Успеваемость: 82%

Качество: 55%

Вся работа:

Успеваемость: 80%

Качество: 48%

Анализ контрольного диктанта по русскому языку за 2 четверть в 8Б классе 2018-2019 уч. год

Учитель: Гербер Е. А

Контрольный диктант «Каракумы»

Пустыня. Самолет приземлился на ровную, горячую, как сковорода, глиняную площадку. Заглянув в лицо пустыни, я долго не мог прийти в себя. Знакомая с детства по картинкам и книжкам пустыня теперь держала меня в своих совсем не ласковых объятиях. Захватывающая дух жара, взбитая ветром пыль, полинявшее небо, верблюд с равнодушной мордой. На минуту показалось, что нет на земле ни больших городов, ни лесов, ни облаков на небе. Только этот вот горячий ветер и барханы, барханы. Таковы впечатления первого дня. Но, пожив в Каракумах неделю, делаешь открытие. Пустыня не так уж безжизненна. Прохладная ночь пустыни полна звуков. Легкий топот – это стадо джейранов, спугнутое волком. А это шакалы не поладили возле павшего верблюда. В песке зашевелились. Это юркие ящерки прячутся. Как сверчок за печкой, стрекочет в ночи какой-то родственник кузнечика, пискнула птица…

Есть жизнь в пустыне! Приспособилась она и к песку, и к жаре, и к безводью.

Грамматическое задание.

1. Найти односоставные предложения, определить их вид.

2. Синтаксический разбор односоставного и двусоставного предложения.

(предложения найти самим)

4 чел. 18%

3 чел. 14%

Ошибки, допущенные в диктанте:

Успеваемость: 82%

Качество: 46%

Грамматическое задание:

1. Нашли односоставные предложения, определили их вид……….20 чел. 91%

допустили ошибки:…………………………………………………………………….11 чел. 50 %

2. Произвели синтаксический разбор предложений (односоставного и двусоставного)…………………………………………………….19 чел. 86%

допустили ошибки……………………………………………………………………8 чел. 36%

Успеваемость: 86%

Качество: 54%

Вся работа:

Успеваемость: 84%

Качество: 50%

Учебно-методический материал по русскому языку (8 класс): Анализ Итоговой контрольной работы по русскому языку 8 класс

МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЕРХНЕДОНСКОГО РАЙОНА МЕЩЕРЯКОВСКАЯ

СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА

Анализ результатов ИТОГОВОЙ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ

 по русскому языку в 8  классе 2018 год

Итоговая контрольная работа 8 класса по русскому языку состояла из Части 1 и выполнялась на основе прочитанного текста. Всего 12 заданий (1 – 12).

Ответами к заданиям 1–12 являлась цифра (число), слово (несколько слов), словосочетание или последовательность цифр (чисел). Ответ записывался в поле ответа на бланке работы.

При выполнении заданий можно пользоваться черновиком. Записи в черновике не учитывалися при оценивании работы.

Баллы, полученные обучающимися за выполненные задания, суммировались.

Контрольная работа была составлена в трёх вариантах. Варианты работ являлись параллельными, под одними и теми же порядковыми номерами во всех вариантах представлены задания одинаковой сложности, позволяющие проверить сформированность одних и тех же предметных умений у обучающихся.

Анализ успеваемости и качества

№ п\п	Предмет	Класс	К-во уч-ся	«5»		«4»		«3»		«2»		Успеваемость	Качество
					%	к-во	%	к-во	%	к-во	%		знаний.
1	русский язык	8	15	3	20	3	20	6	40	3	20	80,00%	40,00%

№	Ф. И. обучающегося	Количество правильных ответов (задания с кратким ответом)	%выполнения	Оценка
1	Анистратова Юлия	10	83,33%	4
2	Банчук Анжелика	8	66,66%	3
3	Бугакова Елена	12	100%	5
4	Звездина Надежда	8	66,66%	3
5	Зеленькова Маргарита	10	83,33%	4
6	Зеленькова Ольга	6	50%	3
7	Зозулина Юли	12	100%	5
8	Лоточинский Вячеслав	4	33,33%	2
9	Меркулов Максим	9	75%	4
10	Морозов Иван	5	41,66%	2
11	Орлова Карина	12	100%	5
12	Попова Ксения	7	58,33%	3
13	Путилина Жанна	8	66,66%	3
14	Тилляев Алексей	5	41,66%	2
15	ФёдоровДмитрий	8	66,66%	3

Таблица системы оценок

Количество набранных баллов	11-12 баллов	9-10 баллов	6-8 баллов	0-5 баллов
Оценка	«5»	«4»	«3»	«2»

Наилучшие результаты в выполнении работы показали: Бугакова Елена, Зозулина Юлия и Орлова Карина. Обучающиеся ответили правильно на все вопросы и получили по 100%. Наименьшие результаты показали: Лоточинский Вячеслав (33,33%), Морозов Иван (41,66%) и Тилляев Алексей (41,66%) их оценка составила «2» балла.

№ заданий	Тема	Кол. ошибок	Ф.И. обучающихся, допустивших ошибки
1	Текст как речевое произведение. Смысловая и композиционная целостность текста. Анализ текста.	0
2	Выразительные средства лексики и фразеологии. Анализ средств выразительности	6	Банчук А., Зеленькова О., Лоточинский В., Морозов И., Попова К., Тилляев А.
3	Правописание приставок. Слитное, дефисное, раздельное написание.	3	Звездина Н., Лоточинский В., Тилляев А.
4	Правописание суффиксов различных частей речи (кроме Н и НН). Правописание Н и НН в разных частях речи. Правописание личных окончаний глаголов и суффиксов причастий настоящего времени	2	Меркулов М., Морозов И.,
5	Лексика и фразеология. Синонимы. Фразеологические обороты. Группы слов по происхождению и употреблению.	6	Банчук А.,  Звездина Н., Зеленькова О., Лоточинский В., Попова К., Тилляев А.
6	Словосочетание. Виды подчинительной связи.	1	Морозов И.,
7	Предложение. Грамматическая (предикативная) основа предложения. Подлежащее и сказуемое как главные члены предложения.	0
8	Знаки препинания при обособленных членах предложения	9	Звездина Н., Зеленькова М., Зеленькова О., Лоточинский В., Меркулов М., Морозов И., Попова К., Путилина Ж., Тилляев А.
9	Пунктуационный анализ. Знаки препинания в предложениях со словами и конструкциями, грамматически не связанными с членами предложения.	5	Лоточинский В., Морозов И., Попова К., Путилина Ж., Фёдоров Д.
10	Синтаксический анализ сложного предложения.	10	Анистратова Ю., Банчук А., Зеленькова О., Лоточинский В., Меркулов М., Морозов И., Попова К., Путилина Ж., Тилляев А., Фёдоров Д.
11	Пунктуационный анализ. Знаки препинания в сложносочиненном и сложноподчиненном предложениях.	7	Звездина Н., Зеленькова М., Зеленькова О., Лоточинский В., Попова К., Тилляев А., Фёдоров Д.
12	Синтаксический анализ сложного предложения. Сложное предложение с разными видами связи между частями.	10	Анистратова Ю., Банчук А., Зеленькова О., Лоточинский В., Меркулов М., Морозов И., Попова К., Путилина Ж., Тилляев А., Фёдоров Д.

Допущенные ошибки:

Анализ показывает, что наибольшие трудности в выполнении заданий с кратким ответом вызвало у обучающихся: Зеленьковой О., Лоточинского В., Морозова И., Тилляева А., Поповой К.

Ряд заданий на нижеследующие темы вызвал трудности у большинства учащихся:

1. Выразительные средства лексики и фразеологии. Анализ средств выразительности

2.  Лексика и фразеология. Синонимы. Фразеологические обороты. Группы слов по происхождению и употреблению.

3.    Предложение. Грамматическая (предикативная) основа предложения. Подлежащее и сказуемое как главные члены предложения                           

4. Пунктуационный анализ. Знаки препинания в предложениях со словами и конструкциями, грамматически не связанными с членами предложения.

5. Синтаксический анализ сложного предложения.

6. Сложное предложение с разными видами связи между частями.

7. Знаки препинания при обособленных членах предложения

Высокий уровень восьмиклассники показали при выполнении задания 2 (Текст как речевое произведение. Смысловая и композиционная целостность текста. Анализ текста), задание 4 (Правописание суффиксов различных частей речи. Правописание Н и НН в разных частях речи. Правописание личных окончаний глаголов и суффиксов причастий настоящего времени), задания 6 (Словосочетание. Виды подчинительной связи.), задания 7 (Предложение. Грамматическая (предикативная) основа предложения. Подлежащее и сказуемое как главные члены предложения.), задания 12 (Пунктуационный анализ. Знаки препинания в сложносочиненном и сложноподчиненном предложениях).

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ:

Итоговую контрольную работу по   русскому языку 86,66% обучающихся  8  класса написали успешно. У них сформированы такие виды речевой деятельности, как слушание, чтение, письмо. Однако продолжает существовать разрыв между освоением теоретической базы и формированием практических умений и навыков. Для решения этой проблемы необходимо:

• работу по русскому языку в 9-м классе целенаправленно проводить на основе текстов и заданий, построенных по аналогии с заданиями текущей демоверсии ОГЭ, учить понимать задания КИМ;
•  практиковать регулярное повторение орфограмм и пунктограмм, изученных в 5-8 классах, учить ПОСТОЯННО работать с орфографическим словарём, что формирует навыки самоконтроля, самоанализа, самокоррекции в процессе самостоятельной работы учащихся;
• усилить обучение разным видам изложений и рассуждений, а также обучение приемам работы с разными видами текстов, продолжить работу над выделением микротем в текстах;

•  в процессе преподавания элективных курсов по русскому языку проводить практикум по анализу технологии экспертизы различных творческих заданий ОГЭ, что будет формировать у учащихся верное представление о требованиях к написанию изложения и сочинения.

• · Совершенствовать умения и навыки учащихся в области языкового анализа;
• · Формировать умения и навыки учащихся с точки зрения соблюдения основных лексических, морфологических, синтаксических норм русского литературного языка;
• · Совершенствовать на уроках русского языка приёмов информационной обработки текста;
• · Организовать систематическое повторение пройденных разделов языкознания.;
• · Усилить коммуникативную направленность преподавания русского языка в школе;
• · на уроках больше внимания уделять анализу текстов различных стилей и типов речи;
• · развивать монологическую речь учащихся как системообразующий фактор речевой культуры;
• · отрабатывать навыки рационального чтения учебных, научно-популярных, публицистических текстов, формировать на этой основе общеучебные умения работы с книгой;
• · использовать систему тестового контроля;
• · совершенствовать орфографические и пунктуационные навыки школьников;
• · максимально реализовывать межпредметные связи, т.к. впоследствии эти знания могут быть использованы учащимися при написании сочинения по прочитанному тексту;
• осуществлять взаимодействие между семьёй и школой с целью организации совместных действий для решения успешности обучения и повышения качества знаний, обучающихся;

Учитель русского языка и литературы                                Фомичёва С.С.

Одновыборочный T-тест

в SPSS Statistics — Процедура, вывод и интерпретация вывода с использованием соответствующего примера

Одновыборочный T-тест в SPSS Statistics — Процедура, вывод и интерпретация вывода с использованием соответствующего примера | Статистика Лаэрд

Введение

Одновыборочный t-критерий используется для определения того, принадлежит ли выборка к генеральной совокупности с определенным средним значением. Это среднее значение для генеральной совокупности не всегда известно, но иногда предполагается.Например, вы хотите показать, что новый метод обучения учеников, пытающихся выучить английскую грамматику, может улучшить их грамматические навыки до среднего уровня по стране. В вашей выборке будут учащиеся, получившие новый метод обучения, а среднее значение вашей совокупности будет средним баллом по стране. С другой стороны, вы полагаете, что врачи, работающие в отделениях неотложной и неотложной помощи (A & E), работают 100 часов в неделю, несмотря на опасность (например, усталость) работы в течение столь длительного времени. Вы выбираете 1000 врачей из отделений A&E и смотрите, не отличается ли их количество часов от 100 часов.

В этом «кратком руководстве» показано, как выполнить t-тест для одной выборки с помощью SPSS Statistics, а также как интерпретировать и сообщать результаты этого теста. Однако, прежде чем мы познакомим вас с этой процедурой, вам необходимо понять различные допущения, которым должны соответствовать ваши данные, чтобы t-тест с одной выборкой дал вам действительный результат. Мы обсудим эти предположения далее.

SPSS Statistics

Допущения

Когда вы выбираете анализ данных с помощью t-критерия с одной выборкой, часть процесса включает проверку, чтобы убедиться, что данные, которые вы хотите проанализировать, действительно могут быть проанализированы с помощью t-теста с одной выборкой.Вам необходимо сделать это, потому что использовать t-тест с одной выборкой можно только в том случае, если ваши данные «проходят» четыре допущения, которые требуются для того, чтобы t-тест с одной выборкой дал вам действительный результат. На практике проверка этих четырех предположений просто добавляет немного больше времени вашему анализу, требуя, чтобы вы нажимали еще несколько кнопок в SPSS Statistics при выполнении анализа, а также немного больше думали о своих данных, но это действительно так. не сложная задача.

Прежде чем мы познакомим вас с этими четырьмя предположениями, не удивляйтесь, если при анализе ваших собственных данных с помощью SPSS Statistics одно или несколько из этих предположений будут нарушены (т.э., не встречается). Это не редкость при работе с реальными данными, а не с примерами из учебников, которые часто показывают вам, как выполнить t-тест с одной выборкой, когда все идет хорошо! Однако не волнуйтесь. Даже если ваши данные не соответствуют определенным предположениям, часто есть решение, как это преодолеть. Во-первых, давайте посмотрим на эти четыре предположения:

• Допущение # 1: Ваша зависимая переменная должна измеряться в интервале или на уровне отношения (т.е.е., непрерывный ). Примеры переменных, которые соответствуют этому критерию, включают время проверки (измеряется в часах), интеллект (измеряется с помощью оценки IQ), успеваемость на экзамене (измеряется от 0 до 100), вес (измеряется в кг) и т. Д. Вы можете узнать больше об интервальных и относительных переменных в нашей статье: Типы переменных.
• Допущение № 2: Данные независимы, (т. Е. не коррелированы / связаны ), что означает, что нет никакой связи между наблюдениями.Это скорее проблема дизайна исследования, чем то, что вы можете проверить, но это важное предположение t-теста для одной выборки.
• Допущение № 3: Не должно быть значительных выбросов . Выбросы — это точки данных в ваших данных, которые не соответствуют обычному шаблону (например, в исследовании с оценкой IQ 100 студентов, где средний балл составлял 108 с небольшими вариациями между студентами, один студент имел оценку 156, что очень необычно, и может даже поставить ее в 1% лучших показателей IQ во всем мире).Проблема с выбросами состоит в том, что они могут отрицательно повлиять на t-тест для одной выборки, снижая точность ваших результатов. К счастью, при использовании SPSS Statistics для запуска t-теста с одной выборкой для ваших данных вы можете легко обнаружить возможные выбросы. В нашем расширенном руководстве по t-тесту для одной выборки мы: (a) покажем вам, как обнаруживать выбросы с помощью SPSS Statistics; и (б) обсудить некоторые варианты, которые у вас есть для работы с выбросами.
• Допущение № 4: Ваша зависимая переменная должна быть приблизительно нормально распределенной .Мы говорим о t-тесте для одной выборки, требующем только приблизительно нормальных данных, потому что он достаточно «устойчив» к нарушениям нормальности, а это означает, что предположение может быть немного нарушено и по-прежнему давать достоверные результаты. Вы можете проверить нормальность с помощью теста нормальности Шапиро-Уилка, который легко проверить с помощью SPSS Statistics. Помимо того, что мы покажем вам, как это сделать, в нашем расширенном руководстве по t-тесту для одного образца, мы также объясним, что вы можете сделать, если ваши данные не соответствуют этому предположению (т.е., если не получается больше чем чуть-чуть).

Вы можете проверить предположения №3 и №4 с помощью SPSS Statistics. Перед тем как это сделать, вы должны убедиться, что ваши данные соответствуют предположениям №1 и №2, хотя для этого вам не требуется SPSS Statistics. При переходе к предположениям №3 и №4 мы предлагаем проверять их в этом порядке, потому что он представляет собой порядок, в котором, если нарушение предположения невозможно исправить, вы больше не сможете использовать t-критерий с одной выборкой. .Просто помните, что если вы неправильно проведете статистические тесты на основе этих предположений, результаты, которые вы получите при выполнении одинарного t-теста, могут оказаться недействительными. Вот почему мы посвятили несколько разделов нашего расширенного руководства по t-тесту для одного образца, чтобы помочь вам понять это правильно. Вы можете узнать о нашем расширенном содержании на странице Характеристики: Обзор .

В разделе «Процедура» мы проиллюстрируем процедуру SPSS Statistics, необходимую для выполнения однократного t-теста при условии, что никакие предположения не были нарушены.Во-первых, мы приводим пример, который мы используем для объяснения процедуры t-теста с одной выборкой в ​​SPSS Statistics.

SPSS Statistics

Пример и настройка в SPSS Statistics

Исследователь планирует исследование с психологическим вмешательством, но перед тем, как продолжить, он хочет охарактеризовать уровни депрессии его участников. Он тестирует каждого участника по определенному индексу депрессии, где любой, кто набирает 4,0 балла, считается имеющим «нормальный» уровень депрессии.Более низкие баллы указывают на меньшую депрессию, а более высокие баллы — на большую депрессию. Для участия в исследовании он привлек 40 человек. Оценки депрессии записываются в переменной dep_score. Он хочет знать, является ли его выборка репрезентативной для нормальной популяции (т. Е. Отличается ли она статистически значимо от 4,0).

Для t-критерия с одной выборкой в ​​SPSS Statistics будут вводиться только данные одной переменной: зависимая переменная dep_score, которая представляет собой оценку депрессии.

SPSS Statistics

Процедура тестирования в SPSS Statistics

Пять шагов, приведенных ниже, показывают, как анализировать данные с помощью t-критерия с одной выборкой в ​​SPSS Statistics, когда не были нарушены четыре допущения из предыдущего раздела «Допущения». В конце этих пяти шагов мы покажем вам, как интерпретировать результаты этого теста. Если вам нужна помощь, чтобы убедиться, что ваши данные соответствуют предположениям № 3 и № 4, которые требуются при использовании t-теста с одной выборкой и могут быть протестированы с помощью SPSS Statistics, вы можете узнать больше в наших расширенных руководствах по нашим Особенности: Обзор стр.

1. Щелкните A анализ> Co m pare Means> One- S ample T Test … в главном меню:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

   
   Вам будет представлено диалоговое окно One-Sample T Test , как показано ниже:
   

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

2. Перенесите зависимую переменную dep_score в поле T est Variable (s):, выбрав ее (щелкнув по ней), а затем нажав кнопку.Введите значение генеральной совокупности, с которым сравниваете образец, в поле Test V alue: путем изменения текущего значения « 0 » на « 4 ». У вас появится следующий экран:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

3. Щелкните по кнопке. Вам будет представлено диалоговое окно One-Sample T Test: Options , как показано ниже:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

   
   Для этого примера оставьте 95% доверительные интервалы по умолчанию и исключите c анализ ses путем анализа в области –Missing Values–.

   Примечание 1. По умолчанию в SPSS Statistics используются 95% доверительные интервалы (обозначенные как процент интервала достоверности C в SPSS Statistics). Это равносильно объявлению статистической значимости на уровне p <0,05. Если вы хотите изменить это, вы можете ввести любое значение от 1 до 99. Например, ввод «99» в это поле приведет к 99% доверительному интервалу и приравнивается к объявлению статистической значимости при p <.01 уровень. В этом примере оставьте доверительные интервалы 95% по умолчанию.

   Примечание 2: Если вы тестируете более одной зависимой переменной и у вас есть какие-либо пропущенные значения в ваших данных, вам необходимо тщательно подумать о том, выбрать ли исключить c a анализ ses путем анализа или Exc l ude случаев по списку) в области «Недостающие ценности». Выбор неправильного варианта может означать, что SPSS Statistics удалит из анализа данные, которые вы хотели включить. Мы обсудим это дополнительно и какие варианты выбрать в нашем расширенном руководстве по t-критерию для одной выборки.

4. Щелкните по кнопке. Вы вернетесь в диалоговое окно One-Sample T Test .
5. Нажмите кнопку, чтобы сгенерировать вывод.

SPSS Statistics

Интерпретация результатов SPSS Statistics однократного t-критерия

SPSS Statistics генерирует две основные таблицы выходных данных для t-теста с одной выборкой, которые содержат всю информацию, необходимую для интерпретации результатов t-теста с одной выборкой.

Если ваши данные соответствуют предположению № 3 (т. Е. Не было значительных выбросов) и предположению № 4 (т. Е. Ваша зависимая переменная была приблизительно нормально распределена для каждой категории независимой переменной), которые мы объясняли ранее в разделе «Допущения», вы нужно будет только интерпретировать эти две основные таблицы. Однако, поскольку вы должны были проверить свои данные на предмет этих предположений, вам также потребуется интерпретировать выходные данные SPSS Statistics, которые были получены при их тестировании (т.е. вам нужно будет интерпретировать: (а) диаграммы, которые вы использовали для проверки наличия каких-либо значительных выбросов; и (b) результат, который SPSS Statistics производит для вашего теста нормальности Шапиро-Уилка для определения нормальности). Если вы не знаете, как это сделать, мы покажем вам наше расширенное руководство по t-тесту для одного образца. Помните, что если ваши данные не соответствуют ни одному из этих предположений, результат, который вы получите из процедуры t-теста с одной выборкой (то есть таблиц, которые мы обсуждаем ниже), больше не будет иметь значения, и вам нужно будет интерпретировать эти таблицы по-другому. .

Однако в этом «кратком руководстве» мы по очереди проведем вас по каждой из двух основных таблиц, предполагая, что ваши данные соответствуют всем соответствующим предположениям:

Описательная статистика

Вы можете выполнить первоначальную интерпретацию данных с помощью таблицы One-Sample Statistics , которая представляет соответствующую описательную статистику:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

Чаще описательная статистика представляется с использованием среднего и стандартного отклонения (« Std.Отклонение «столбец), а не стандартная ошибка среднего (столбец» Std. Error Mean «), хотя оба приемлемы. Вы можете сообщить результаты, используя стандартное отклонение, следующим образом:

Средний балл депрессии (3,72 ± 0,74) был ниже, чем 4,0 балла «нормальной» депрессии среди населения.

Средний балл депрессии ( M = 3,72, SD = 0,74) был ниже, чем 4,0 балла «нормальной» депрессии в популяции.

Однако, запустив t-тест для одной выборки, вы действительно заинтересованы в том, чтобы узнать, принадлежит ли ваша выборка (dep_score) «нормальной» генеральной совокупности (которая имеет среднее значение 4.0). Это обсуждается в следующем разделе.

Одновыборочный t-тест

Таблица с одной выборкой показывает результат t-критерия с одной выборкой. В верхней строке указано значение известной или предполагаемой совокупности, среднее значение которой вы сравниваете с данными выборки, как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

В этом примере вы можете увидеть «нормальную» оценку депрессии «4», которую вы ввели ранее.Теперь вам необходимо проконсультироваться с первыми тремя столбцами таблицы One-Sample Test , в которой представлена ​​информация о том, принадлежит ли выборка к генеральной совокупности со средним значением 4 (т. Е. Средние значения статистически значимо отличаются), как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

Двигаясь слева направо, вам будут представлены наблюдаемое значение t (столбец « t »), степени свободы (« df ») и статистическая значимость ( p — значение) (« Sig.(Двусторонний) «) одностороннего t-критерия. В этом примере p <0,05 (это p = 0,022). Таким образом, можно сделать вывод, что средние значения генеральной совокупности статистически значительно отличается.Если p > 0,05, разница между средним значением генеральной совокупности, оцененным по выборке, и средним значением сравниваемой совокупности не будет статистически значимой разницей.

Примечание. Если вы видите SPSS Statistics, укажите, что значение « Sig. (2-tailed) » равно ».000 «, это фактически означает, что p <.0005. Это не означает, что уровень значимости фактически равен нулю.

SPSS Statistics также сообщает, что t = -2,381 (столбец « t ») и что существует 39 степеней свободы (столбец « df »). Вам необходимо знать эти значения, чтобы сообщить о своих результатах, что вы можете сделать следующим образом:

Оценка депрессии была статистически значимо ниже, чем оценка нормальной депрессии в популяции, t (39) = -2.381, стр. = 0,022.

Оценка депрессии была статистически значимо ниже, чем оценка нормальной депрессии среди населения: t (39) = -2,381, p = 0,022.

Распределение последней части (т.е. т (39) = -2,381, p = 0,022) выглядит следующим образом:

	Часть	Значение
1	т	Указывает, что мы сравниваем с распределением т (тест т ).
2	(39)	Обозначает степени свободы, что составляет N — 1
3	-2,381	Указывает полученное значение статистики t (полученное значение t )
4	p = 0,022	Указывает вероятность получения наблюдаемого значения t , если нулевая гипотеза верна.
Таблица 4.1: Разбивка статистического утверждения t-критерия для одной выборки.

Вы также можете включить меры разницы между двумя средними значениями совокупности в свой письменный отчет. Эта информация включена в столбцы в крайнем правом углу таблицы One-Sample Test , как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

В этом разделе таблицы показано, что средняя разница в средних для генеральной совокупности равна -0.28 (столбец « средняя разница ») и 95% доверительный интервал (95% ДИ) разницы составляет от -0,51 до -0,04 (столбцы « нижний » — « верхний »). Для используемых мер будет достаточно указать значения с точностью до 2 знаков после запятой. Вы можете записать эти результаты как:

Оценка депрессии была статистически значимо ниже на 0,26 (95% ДИ, 0,04–0,51), чем нормальная оценка депрессии 4,0, t (39) = -2,381, p = 0,022.

Оценка депрессии была статистически значимо ниже (в среднем 0).26, 95% ДИ [0,04–0,51], чем нормальная оценка депрессии 4,0, t (39) = -2,381, p = 0,022.

SPSS Statistics

Отчетность SPSS Statistics для однократного t-теста

Вы можете сообщить о результатах без проверки предположений следующим образом:

Средняя оценка депрессии (3,73 ± 0,74) была ниже, чем нормальная оценка депрессии 4,0, статистически значимая разница 0,26 (95% ДИ, 0,04–0,51), t (39) = -2.381, стр. = 0,022.

Средний балл депрессии ( M = 3,73, SD = 0,74) был ниже, чем нормальный балл депрессии, равный 4,0, статистически значимая средняя разница 0,26, 95% ДИ [0,04–0,51], t (39) = -2,381, п. = 0,022.

Добавив информацию о проведенном статистическом тесте, включая предположения, вы получите:

Одновыборочный t-тест был проведен, чтобы определить, отличается ли балл депрессии у набранных субъектов от нормального, определяемый как балл депрессии 4.0. Баллы депрессии были нормально распределены, как оценивалось с помощью теста Шапиро-Уилка ( p > 0,05), и в данных не было никаких выбросов, как оценивалось с помощью квадратной диаграммы. Средняя оценка депрессии (3,73 ± 0,74) была ниже, чем нормальная оценка депрессии 4,0, статистически значимая разница 0,26 (95% ДИ, 0,04–0,51), t (39) = -2,381, p = 0,022 .

Одновыборочный t-тест был проведен, чтобы определить, отличается ли балл депрессии у набранных субъектов от нормального, определяемый как балл депрессии 4.0. Баллы депрессии были нормально распределены, как оценивалось с помощью теста Шапиро-Уилка ( p > 0,05), и в данных не было никаких выбросов, как оценивалось с помощью квадратной диаграммы. Средняя оценка депрессии ( M = 3,73, SD = 0,74) была ниже, чем нормальная оценка депрессии 4,0, статистически значимая средняя разница 0,26, 95% ДИ [0,04–0,51], t (39) = -2,381, п. = 0,022.

Проверка значимости нулевой гипотезы

Вы можете записать результат относительно вашей нулевой и альтернативной гипотез как:

Была статистически значимая разница между средними значениями ( p <.05). Следовательно, мы можем отклонить нулевую гипотезу и принять альтернативную гипотезу.

Между средними показателями была статистически значимая разница ( p <0,05). Следовательно, мы можем отклонить нулевую гипотезу и принять альтернативную гипотезу.

Практическая vs. статистическая значимость

Хотя статистически значимая разница была обнаружена между оценками депрессии у набранных субъектов ( и баллов нормальной депрессии), это не обязательно означает, что встречающаяся разница, 0.26 (95% ДИ от 0,04 до 0,51), достаточно, чтобы быть практически значимым. Действительно, исследователь может согласиться с тем, что, хотя разница статистически значима (и сообщит об этом), разница недостаточно велика, чтобы быть практически значимой (т. Е. Субъектов можно рассматривать как нормальные).

В нашем расширенном руководстве по t-тесту с одной выборкой мы покажем вам, как записать результаты ваших тестов предположений и процедуры t-теста с одной выборкой, если вам нужно сообщить об этом в диссертации / диссертации, задании или исследовательском отчете.Мы делаем это в стилях Гарварда и АПА. Вы можете узнать больше о нашем расширенном контенте в разделе «Характеристики: , обзор, ».

Главная О нас Связаться с нами Условия использования Конфиденциальность и файлы cookie © Lund Research Ltd., 2018.

Организация вашего анализа // Письменная лаборатория Purdue

Организация анализа

Резюме:

Этот ресурс описывает, как написать эссе с риторическим анализом преимущественно визуальных текстов с акцентом на демонстрацию понимания автором риторической ситуации и принципов дизайна.

Не существует одного идеального способа организовать эссе с риторическим анализом. Фактически, писателям всегда следует с осторожностью относиться к формулам плагинов, которые предлагают идеальный формат эссе.Помните, что организация сама по себе не враг, а только организация без учета конкретных требований вашей конкретной письменной задачи. Тем не менее, вот несколько общих советов по составлению общей формы вашего эссе.

Введение

Как любое эссе с риторическим анализом, эссе с анализом визуального документа должно быстро подготовить почву для того, что вы делаете. Постарайтесь осветить следующие проблемы в первых абзацах:

1. Обязательно сообщите читателю, что вы проводите риторический анализ.В противном случае они могут ожидать, что вы займете позицию или выступите с оценочным аргументом, который может и не появиться.
2. Четко укажите, что представляет собой рассматриваемый документ, и, возможно, дайте некоторую соответствующую справочную информацию о его истории или развитии. Вступление может быть хорошим местом для быстрого повествовательного резюме документа. Ключевое слово здесь — «быстро», потому что вы можете иметь дело с чем-то большим (например, целым эпизодом мультфильма вроде «Симпсонов»). Сохраните более подробные описания для анализа абзацев основного текста.
3. Если вы имеете дело с небольшим документом (например, фотографией или рекламой), и авторские права позволяют, введение или первая страница — хорошее место для интеграции его на вашу страницу.
4. Дайте общее представление о риторической ситуации вокруг документа: автор, аудитория, цель, контекст и т. Д.

Диссертация и основные направления

Многие авторы борются с тезисами или контролирующими идеями в отношении эссе риторического анализа.Может возникнуть соблазн подумать, что простое объявление текста как риторического анализа является достаточной целью. Однако, особенно в зависимости от объема вашего эссе, вашему читателю может потребоваться более прямое и ясное изложение ваших намерений. Ниже приведены несколько примеров.

1. Четко сузьте фокус того, что будет охватывать ваше эссе. Спросите себя, является ли один или два аспекта дизайна документа достаточно интересными и сложными, чтобы потребовать полного аналитического рассмотрения.

Сайт для Amazon.com предоставляет отличный пример согласованности и близости, чтобы помочь своим посетителям ориентироваться в потенциально большом и запутанном объеме информации.

2. Поскольку визуальные документы часто стремятся побудить людей к определенному действию (покупка продукта, посещение мероприятия, выражение настроения), эссе может анализировать риторические приемы, используемые для достижения этой цели. Изложение тезиса должно отражать эту цель.

Рекламный проспект для гребной команды Purdue использует смесь динамических изображений и дразнящих обещаний, чтобы вызвать интерес у потенциальных новых членов.

3. Риторический анализ также может легко привести к оригинальным аргументам. Проведение анализа может привести вас к спору; или наоборот, вы можете начать с аргументации и искать доказательства, подтверждающие его.

Тщательный анализ изображений женского тела в июльском номере журнала Cosmopolitan 2007 года обнаруживает противоречия между призывами статей к самооценке и нереалистичными требованиями красоты.

Это всего лишь предложения. Лучшей мерой того, на чем должны быть сосредоточены ваши усилия и изложение тезиса, должен быть сам документ и требования вашей письменной ситуации.Помните, что основной упор в вашем тезисе должен быть сделан на том, как документ создает смысл и достигает своих целей. В OWl есть дополнительная информация по написанию тезисов.

Порядок анализа (параграфы тела)

В зависимости от жанра и размера анализируемого документа существует несколько логических способов организации основных абзацев. Ниже приведены несколько возможных вариантов. Что бы вы ни выбрали, цель ваших основных абзацев — представить части документа, дать развернутый анализ того, как эта часть функционирует, и предложить, как эта часть связана с более крупной точкой (изложение вашего тезиса или цель).

Хронологический

Это наиболее простой подход, но он также может быть эффективным, если применяется по какой-то причине (в отличие от невозможности придумать другой способ). Например, если вы анализируете фоторепортаж в Интернете или в буклете, хронологическая обработка позволяет вам представить свои идеи в том же порядке, в котором зритель документа воспринимает эти изображения. Вполне вероятно, что изображения были расположены в таком порядке и сопоставлены по какой-то причине, поэтому эту строку анализа можно легко интегрировать в эссе.

Будьте осторожны при использовании хронологического порядка при работе с документом, который содержит повествование (например, телешоу или музыкальное видео). Сосредоточение внимания на хронологическом может легко привести вас к резюме сюжета, которое не является смыслом риторического анализа.

Пространственный

Пространственный порядок охватывает части документа в том порядке, в котором их может сканировать глаз. Это отличается от хронологического порядка, поскольку он продиктован страницами или экранами, где пространственный порядок касается порядка среди одной страницы или плоскости.Для этого нет четких рекомендаций, но вы можете использовать следующие общие рекомендации.

• Слева направо и сверху вниз по-прежнему являются обычной схемой чтения и сканирования для англоязычных стран.
• Глаз будет естественно искать центры. Это может быть технический центр страницы или центр самого большого элемента на странице.
• Линии часто используются для указания направлений и путей, по которым глаз должен следовать.
• Исследования показали, что на веб-страницах взгляд, как правило, задерживается в верхнем левом квадранте, а затем перемещается слева направо.Только после того, как они проведут значительное количество времени на верхней видимой части страницы, они будут прокручиваться вниз.

Убедительные апелляции

Классические риторические призывы — это логотипы, пафос и этос. Эти концепции примерно соответствуют логике, эмоциям и характеру попытки убедить документ. Вы можете найти больше информации об этих концепциях в других разделах OWL. Как только вы разберетесь с этими приемами, вы потенциально сможете заказать свое эссе, проанализировав использование в документе логотипов, этоса и пафоса в различных разделах.

Заключение

Заключение эссе с риторическим анализом не должно сильно отличаться от заключения любого другого эссе. Тем не менее, многие авторы не могут решить, что делать с выводом. Вы можете найти советы по написанию заключений в других разделах OWL. Вкратце, однако, вы должны переформулировать свои основные идеи и объяснить, почему они важны; переформулируйте свой тезис; и наметьте дальнейшие исследования или работы, которые, по вашему мнению, должны быть выполнены для дальнейшего развития.

.

Стратифицированная выборка: анализ

В этом уроке описывается, как оценить среднее значение или долю населения, учитывая данные обследования из стратифицированной случайной выборки. Хороший анализ должен дать два выхода:

Во-первых, мы шаг за шагом опишем, как провести хороший анализ. Затем проиллюстрируем анализ с проблемой образца.

Как анализировать данные обследования

Любой хороший анализ данных обследования по стратифицированной выборке включает те же семь шагов:

• Оцените параметр популяции.
• Вычислить дисперсию выборки в каждой страте.
• Вычислить стандартную ошибку.
• Укажите уровень достоверности.
• Найдите критическое значение (часто z-оценку или t-оценку).
• Вычислить погрешность.
• Определите доверительный интервал.

Давайте внимательнее рассмотрим каждый шаг — что мы делаем на каждом шаге и почему мы это делаем. Когда понимаешь, что происходит на самом деле, Вам будет легче правильно применять формулы и интерпретировать аналитические выводы.

Примечание: Формулы, представленные ниже, подходят только для стратифицированной случайной выборки.

Расчет среднего значения или доли совокупности

Первым шагом в анализе является разработка точечной оценки для среднего населения или доли. Используйте эту формулу, чтобы оценить среднее значение по совокупности:

Среднее значение выборки = x = Σ (N _h / N) * x _h

где N _h — количество наблюдений в страте х популяции, N — количество наблюдений в страте. популяция, а x _h — средний балл по выборке в страте h .

Пропорция — это частный случай среднего. Используйте эту формулу для оценки доли населения:

Пропорция образца = p = Σ (N _h / N) * p _h

где N _h — количество наблюдений в страте х популяции, N — количество наблюдений в страте. популяция, а p _h — доля выборки в страте h .

Обратите внимание, что каждое из приведенных выше уравнений включает Фракция отбора проб, N _h / N.Таким образом, для расчета выборочной оценки совокупности среднее значение или долю населения, нам необходимо знать долю выборки (т. е. мы необходимо знать относительную численность населения каждого страту).

Кроме того, поскольку разные выборки могут давать разные точечные оценки, вы можете быть уверены, что оценка из вашей выборки , а не , точно соответствует истинному значению параметра численности.Следовательно, вам нужен способ выразить неопределенность, присущую вашей оценке. Остальные шесть шагов анализа: направлен на количественную оценку неопределенности вашей оценки.

Вычислительная дисперсия внутри слоев

Дисперсия — это числовое значение, используемое для измерить вариативность наблюдений в группе.Если индивидуальные наблюдения сильно отличаются от среднего значения группы, разница большая; и наоборот.

Учитывая стратифицированную случайную выборку, нам необходимо вычислить дисперсию выборки в каждой страте (s ² _h ):

с ² _h = Σ (x _{i h} — x _h ) ² / (n _h — 1)

, где s ² _h — это выборочная оценка дисперсии генеральной совокупности в страте h , x _{i h} — значение элемента i th из страты h, x _h — выборочное среднее из пласта h , n _h — количество выборочных наблюдений из страты h .

С пропорцией дисперсия внутри каждой страты может быть оценена по выборке как:

с ² _h = [n _h / (n _h — 1)] * p _h * (1 — p _h )

, где s ² _h — это выборочная оценка дисперсии внутри слоя h , n _h — количество наблюдений из пласта h в выборке, и p _h — это примерная оценка доли страты h .

Почему мы заботимся о дисперсии внутри каждого слоя? Дисперсия слоя необходима для вычисления стандартной ошибки. И почему мы заботишься о стандартной ошибке? Читать дальше.

Стандартная ошибка вычислений

Стандартная ошибка, пожалуй, самая важная результат нашего анализа. Это позволяет нам вычислить погрешность и доверительный интервал.

Когда мы оцениваем среднее значение или долю по стратифицированной случайной выборке, стандартная ошибка (SE) оценки составляет:

SE = (1 / N) * sqrt {Σ [N _h ² * (1 — n _h / N _h ) * s _h ² / n _h ]}

, где n _h — количество выборочных наблюдений из страты h, N _h — количество элементов из страты h в популяции, N — количество элементов в популяции, и s ² _h — это выборочная оценка дисперсии генеральной совокупности в страте h.

Думайте о стандартной ошибке как о стандартном отклонении выборочной статистики. В выборке обследования обычно есть много различных подгрупп населения, которые мы можем выбрать для анализа. Каждый разный выборка может дать другую оценку значения параметра совокупности. Стандартная ошибка обеспечивает количественное мера изменчивости этих оценок.

Определение уровня достоверности

При выборке обследования различные выборки могут быть случайным образом отобраны из одной и той же совокупности; и каждый образец часто может давать различный доверительный интервал.Некоторые доверительные интервалы включают параметр истинной популяции; другие нет.

Уровень достоверности относится к проценту всех возможных выборок, дающих доверительные интервалы, включающие параметр истинной совокупности. Например, предположим, что все возможные выборки были выбраны из одной и той же совокупности, и для каждой выборки был вычислен доверительный интервал. Уровень достоверности 95% означает, что 95% доверительных интервалов будут включать параметр истинной совокупности.

В рамках анализа исследователи выбирают уровень достоверности. Вероятно, наиболее часто выбираемый уровень достоверности — 95%.

В поисках критического значения

Часто выражается как t-балл или z-score, критическое значение — это коэффициент, используемый для расчета погрешности. Чтобы найти критическое значение, выполните следующие действия:

• Вычислить альфа (α): α = 1 — (уровень достоверности / 100)
• Найдите критическую вероятность (p *): p * = 1 — α / 2
• Чтобы выразить критическое значение как z-оценку, найдите z-оценку, имеющую кумулятивная вероятность равной критической вероятности (p *).
• Чтобы выразить критическое значение в виде t-балла, выполните следующие действия:

Исследователи используют t-оценку, когда размер выборки невелик; z-счет, когда он большой (не менее 30). Вы можете использовать калькулятор нормального распределения, чтобы найти критический z-показатель, а t Калькулятор распределения, чтобы найти критическую статистику t.

Расчетная погрешность

Предел погрешности выражает максимальную ожидаемую разницу между истинным параметром совокупности и выборочной оценкой этого параметра.

Вот формула для вычисления допустимой погрешности (ME):

ME = SE * CV

, где SE — стандартная ошибка, а CV — критическое значение.

Определение доверительного интервала

Статистики используют доверительный интервал для выражения степени неопределенности, связанной с выборкой статистики. Доверительный интервал — это оценка интервала в сочетании с утверждением вероятности.

Вот как вычислить минимальное и максимальное значения для доверительного интервала.

Среднее	Пропорции
CI мин. = x — SE * CV CI макс = x + SE * CV	CI мин = p — SE * CV CI макс. = p + SE * CV

В приведенной выше таблице x — выборочная оценка среднего значения генеральной совокупности, p — выборочная оценка доли генеральной совокупности, SE — это стандартная ошибка, а CV — критическое значение (z-оценка или t-оценка).А также, доверительный интервал — это оценка интервала, которая находится в диапазоне от CI _min до CI _max .

Проверьте свое понимание

В этом разделе представлен образец задачи, который показывает, как анализировать опрос данные, когда метод выборки является пропорциональной стратифицированной выборкой. (В На следующем уроке мы повторно посетим эту задачу и посмотрим, насколько стратифицированы выборка сравнивается с другими методами выборки.)

Калькулятор объема выборки

Анализ данных, собранных с помощью стратифицированной выборки, может быть сложным и кропотливый. Калькулятор размера выборки Stat Trek может помочь. Калькулятор вычисляет стандартная ошибка, предел ошибки и доверительные интервалы. Оценивает требования к размеру выборки, оценивает параметры популяции и проверяет гипотезы. Калькулятор это бесплатно. Вы можете найти калькулятор размера выборки в Stat Trek’s главное меню на вкладке Stat Tools.Или вы можете нажать кнопку ниже.

Калькулятор размера выборки

Проблема 1

В конце каждого учебного года штат проводит тест по чтению для образец третьеклассников. В школьной системе учатся 20 000 третьеклассников-полу мальчиков. и наполовину девочки.

В этом году по пропорциональной стратифицированной выборке было отобрано 36 студентов для тестирование.Потому что население наполовину мальчики и наполовину девочки, один слой состоял из 18 мальчиков; другой, 18 девушек. Результаты тестов по каждой выборке ученики показаны ниже:

Мальчики	50, 55, 60, 62, 62, 65, 67, 67, 70, 70, 73, 73, 75, 78, 78, 80, 85, 90
Девочки	70, 70, 72, 72, 75, 75, 78, 78, 80, 80, 82, 82, 85, 85, 88, 88, 90, 90

Используя выборочные данные, оцените средний уровень успеваемости по чтению в численность населения.Найдите маржу ошибки и доверительный интервал. Предположим, что 95% уровень уверенности.

Решение: Чтобы решить эту проблему, мы следуем семиэтапному процессу, описанному выше.

• Оценить среднее значение для населения. Чтобы вычислить общий выборочное среднее, нам нужно вычислить выборочные средние для каждой страты. Слой среднее значение для мальчиков равно:

  x _{мальчики} = Σ (x _i ) / n

  x _{мальчики} = (50 + 55 + 60 +… + 80 + 85 + 90) / 18 = 70

  Среднее значение страты для девочек (x _{девочек} ) рассчитывается аналогично. Он равен 80. Следовательно, общее среднее значение по выборке:

  х = Σ ( N _h / N) * x _h

  x = (10,000 / 20,000) * 70 + (10,000 / 20,000) * 80

  х = 75

  Поэтому, основываясь на данных из выборочных слоев, мы оцениваем, что среднее значение Уровень успеваемости населения по чтению равен 75.
• Вычислить дисперсию выборки внутри страт. Нам нужно вычислить дисперсию выборки в каждой страте, чтобы мы могли вычислить стандартную ошибку на следующем шаге. Для мальчиков дисперсия выборки внутри страты равна:

  с ² _{мальчики} = Σ (x _i — x _h ) ² / (n _h — 1)

  с ² _{мальчики} = [(50-70) ² + (55-70) ² + (60-70) ² +… + (85 — 70) ² + (90 — 70) ² ] / 17 = 105,41

  Дисперсия внутри страты для девочек (s ² _{девочек} ) вычисляется аналогично. Это равно до 45,41.
• Вычислить стандартную ошибку. Стандартная ошибка измеряет изменчивость нашей выборочной оценки среднего значения генеральной совокупности. Мы будет использовать стандартную ошибку для вычисления погрешности и определения уровня достоверности.

  SE = (1 / N) * sqrt {Σ [N _h ² * (1 — n _h / N _h ) * s _h ² / n _h ]}

  SE = (1/20 000) * sqrt {[100 000 000 * (1 — 18/10 000) * 105,41 / 18] + [100 000 000 * (1–18 / 10 000) * 45,41 / 18]}

  SE = (1/20 000) * sqrt {99 820 000 * 105,41 / 18] + [99 820 000 * 45.41 / 18]} = 1,45

  Таким образом, стандартная ошибка выборочного распределения среднего составляет 1,45.
• Выберите уровень достоверности. В этом анализе для нас определяется уровень уверенности в проблеме. Мы работаем с 95% уровень уверенности.
• Найдите критическое значение. Критическое значение — это коэффициент, используемый для расчета погрешности.Чтобы найти критическое значение, мы предпринимаем следующие шаги.
  • Вычислить альфа (α):

    α = 1 — (уровень достоверности / 100)

    α = 1 — 95/100 = 0,05

  • Найдите критическую вероятность (p *):

    p * = 1 — α / 2 = 1 — 0,05 / 2 = 0,975

  • Поскольку размер выборки (n = 36) больше 30, мы можем выразить критическое значение как z-оценку.Критическим значением является z-оценка, имеющая кумулятивная вероятность равна 0,975. Из Калькулятор нормального распределения, мы находим, что критическое значение составляет 1,96.
• Вычислите погрешность (ME):

  ME = критическое значение * стандартная ошибка

  ME = 1,96 * 1,45 = 2.84

• Укажите доверительный интервал. Минимальное и максимальное значения доверительного интервала:

  CI _мин = x — SE * CV = 75 — 1,45 * 1,96 = 72,16

  CI _макс. = x + SE * CV = 75 + 1,45 * 1,96 = 77,84

Итак, вот результаты нашего анализа. Основываясь на данных выборки, мы оцениваем, что среднее значение для генеральной совокупности составляет 75. При уровне достоверности 95% погрешность этой оценки составляет 1.45; а 95% доверительный интервал — от 72,16 до 77,84.

.

методов исследования | Определения, типы, примеры

Методы исследования — это особые процедуры сбора и анализа данных. Разработка ваших исследовательских методов — неотъемлемая часть вашего исследовательского плана. Планируя свои методы, вы должны принять два ключевых решения.

Сначала решите, как собирать данные . Ваши методы зависят от того, какие данные вам нужны, чтобы ответить на ваш исследовательский вопрос:

• Качественные и количественные : Будут ли ваши данные иметь форму слов или чисел?
• Первичный vs.вторичный : Будете ли вы собирать исходные данные самостоятельно или будете использовать данные, которые уже были собраны кем-то другим?
• Описательное против экспериментального : Будете ли вы проводить измерения чего-либо, как оно есть, или вы будете проводить эксперимент?

Во-вторых, решите, как вы будете анализировать данные .

• Для количественных данных вы можете использовать методы статистического анализа, чтобы проверить взаимосвязь между переменными.
• Для качественных данных вы можете использовать такие методы, как тематический анализ, для интерпретации закономерностей и значений в данных.

Методы сбора данных

Данные — это информация, которую вы собираете для ответа на ваш исследовательский вопрос. Используемые методы сбора данных зависят от типа данных, которые вам нужны.

Качественные и количественные данные

Ваш выбор качественного или количественного сбора данных зависит от типа знаний, которые вы хотите развить.

Для вопросов об идеях, опыте и значениях или для изучения чего-то, что нельзя описать численно, собирайте качественные данные.

Если вы хотите развить более механистическое понимание темы или ваше исследование включает проверку гипотез, собирайте количественные данные.

Качественный	Гибкость — вы часто можете корректировать свои методы по мере развития новых знаний. Можно проводить с небольшими образцами.	Невозможно статистически проанализировать или обобщить на более широкие группы населения. Трудно стандартизировать исследования.
Количественный	Может использоваться для систематического описания больших коллекций вещей. Генерирует воспроизводимые знания.	Требуется статистическая подготовка для анализа данных. Требуются образцы большего размера.

Вы также можете использовать подход смешанных методов, когда вы используете как качественные, так и количественные методы исследования.

Первичные и вторичные данные

Первичные данные — это любая исходная информация, которую вы собираете для ответа на свой исследовательский вопрос (например, посредством опросов, наблюдений и экспериментов). Вторичные данные — это информация, которая уже была собрана другими исследователями (например, в ходе государственной переписи населения или предыдущих научных исследований).

Если вы изучаете новый исследовательский вопрос, вам, вероятно, потребуется собрать первичные данные. Но если вы хотите синтезировать существующие знания, проанализировать исторические тенденции или выявить закономерности в крупном масштабе, вторичные данные могут быть лучшим выбором.

Первичный	Можно собрать, чтобы ответить на ваш конкретный исследовательский вопрос. Вы можете контролировать методы отбора проб и измерений.	Дороже и трудоемко собирать. Требуется обучение методам сбора данных.
Вторичная	Доступ проще и быстрее. Вы можете собирать данные, охватывающие более длительные сроки и более широкие географические местоположения.	Нет контроля над созданием данных. Требуется дополнительная обработка, чтобы убедиться, что это работает для вашего анализа.

Описательные и экспериментальные данные

В описательном исследовании вы собираете данные о предмете исследования, не вмешиваясь. Достоверность вашего исследования будет зависеть от вашего метода отбора проб.

В экспериментальных исследованиях вы систематически вмешиваетесь в процесс и измеряете результат. Достоверность вашего исследования будет зависеть от вашего экспериментального плана.

Для проведения эксперимента вам необходимо иметь возможность изменять независимую переменную, точно измерять зависимую переменную и контролировать смешивающие переменные. Если это возможно с практической и этической точек зрения, этот метод — лучший выбор для ответа на вопросы о причине и следствии.

Описательный	Позволяет описать предмет исследования, не влияя на него. Доступный — вы можете собрать больше данных в большем масштабе.	Нет контроля за смешивающими переменными. Не могу установить причинно-следственные связи.
Экспериментальный	Больше контроля над мешающими переменными. Может устанавливать причинно-следственные связи.	Вы можете неожиданным образом повлиять на предмет исследования. Обычно для сбора данных требуется больше опыта и ресурсов.

Примеры методов сбора данных

Методы исследования для сбора данных

Метод исследования	Первичный или вторичный?	Качественный или количественный?	Когда использовать
Эксперимент	Первичная	Количественный	Для проверки причинно-следственных связей.
Исследование	Первичная	Количественный	Чтобы понять общие характеристики населения.
Интервью / фокус-группа	Первичная	Качественный	Для более глубокого понимания темы.
Наблюдение	Первичная	Либо	Чтобы понять, как что-то происходит в естественной обстановке.
Обзор литературы	Среднее	Либо	Чтобы поместить ваше исследование в существующий объем работ или оценить тенденции в рамках темы исследования.
Пример использования	Либо	Либо	Чтобы глубже понять конкретную группу или контекст, или когда у вас нет ресурсов для большого исследования.

Методы анализа данных

Ваши методы анализа данных будут зависеть от типа данных, которые вы собираете, и от того, как вы готовите их к анализу.

Данные часто можно анализировать как количественно, так и качественно. Например, ответы на опросы можно анализировать качественно, изучая значения ответов, или количественно, изучая частоту ответов.

Методы качественного анализа

Качественный анализ используется для понимания слов, идей и опыта. Вы можете использовать его для интерпретации собранных данных:

• На основе открытых вопросов опроса и интервью, обзоров литературы, тематических исследований и других источников, в которых используется текст, а не числа.
• Использование методов вероятностной выборки.

Качественный анализ имеет тенденцию быть довольно гибким и полагаться на суждение исследователя, поэтому вы должны тщательно обдумать свой выбор и предположения.

Методы количественного анализа

При количественном анализе используются числа и статистика, чтобы понять частоты, средние значения и корреляции (в описательных исследованиях) или причинно-следственные связи (в экспериментах).

Вы можете использовать количественный анализ для интерпретации собранных данных:

Поскольку данные собираются и анализируются статистически достоверным образом, результаты количественного анализа могут быть легко стандартизированы и переданы исследователям.

Примеры методов анализа данных

Методы исследования данных

Метод исследования	Качественный или количественный?	Когда использовать
Статистический анализ	Количественный	Для анализа данных, собранных статистически достоверным образом (например, в результате экспериментов, опросов и наблюдений).
Мета-анализ	Количественный	Для статистического анализа результатов большой коллекции исследований. Может применяться только к исследованиям, в которых данные собирались статистически достоверным образом.
Тематический анализ	Качественный	Для анализа данных, собранных из интервью, фокус-групп или текстовых источников. Для понимания общих тем в данных и способов их передачи.
Контент-анализ	Либо	Для анализа больших объемов текстовых или визуальных данных, собранных из опросов, обзоров литературы или других источников. Может быть количественным (т. Е. Частотностью слов) или качественным (т. Е. Значениями слов).

Часто задаваемые вопросы о методах исследования

Что такое выборка?

Выборка — это подмножество особей из большой популяции. Выборка означает выбор группы, из которой вы фактически будете собирать данные в своем исследовании. Например, если вы изучаете мнения студентов в своем университете, вы можете опросить выборку из 100 студентов.

В статистике выборка позволяет проверить гипотезу о характеристиках совокупности.

.