Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Омский государственный технический университет»

Кафедра «Государственное, муниципальное управление и таможенное дело»»

Специальность 080504 - «Государственное и муниципальное управление»;

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине СТАТИСТИКА

на тему: «СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ УЧРЕЖДЕНИИ»

Студент ХаллиулинаГузалия Нетфулловна группы ЗМУ-329

Руководитель работы

Кузина Н.А., старший преподаватель

Разработал студент

Халлиулина Г.Н.

Омск 2012

АННОТАЦИЯ

на курсовую работу

по дисциплине «Статистика»

студента Халлиулиной Гузалии Нетфулловны группы ЗМУ-429

Курсовая работа на тему «Статистические методы исследования показателей в общеобразовательном учреждении» состоит из введения, двух глав, заключения и приложений.

Данная курсовая работа содержит 62 страниц, 11 таблиц, 5 рисунков, в библиографическом списке - 24 источника, 2 приложения.

В курсовой работе представлены теоретические положения статистики как науки и методика применения статистических приемов и методик в общеобразовательном учреждении. Рассмотрены основные типовые задачи и возможности их применения школе. Как показывает практика все они достаточно широко уже сегодня применяются не только на федеральном и муниципальном уровне, но и локально в школе при проведении широкомасштабного мониторинга. Современные тенденции модернизации российского образования подталкивает общеобразовательные учреждения к внутреннему самомониторингу и аудиту, не только самостоятельному, но и общественному, поэтому сегодня как никогда школа должна решать вопрос повышения качества знаний, качества условий обучения и воспитания.

Ключевые слова: статистика, образование, мониторинг, диагностика, качество образования

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Статистические методы в исследовании основных показателей в общеобразовательном учреждении

1.1 Статистика и ее информационная база

1.2 Статистические показатели в общеобразовательном учреждении

1.3 Применение пакета программ EXCEL в статистическом анализе данных

2. Расчет и анализ статистических показателей, характеризующих основные направления деятельности общеобразовательного учреждения

2.1 Сводка и группировка статистических данных

2.2 Расчет относительных величин

2.3 Расчет средних величин

2.4 Показатели вариации

2.5 Корреляционно-регрессионный анализ

2.6 Анализ рядов динамики

2.7 Применение индексного метода

2.8 Расчет статистических показателей

Заключение

Библиографический список

статистический анализ excel

ВВЕДЕНИЕ

Образование является автономной системой, имеющей относительную самостоятельность, образование способно оказывать активное воздействие на функционирование и развитие общества.

Как отрасль социальной сферы образование - это процесс и результат, система учреждений и государственная политика в области получения гарантированного Конституцией образования. Образование всегда было и остается неотъемлемой и важной сферой человеческой деятельности. Являясь фактором социально-экономического прогресса, образование относится к приоритетным аспектам политики государства. Человек как субъект процесса, выступая производительной силой в общественном производстве, должен по своим качествам соответствовать уровню современного социально-экономического развития государства, в котором он трудится.
Роль образования на современном этапе развития России определяется задачами ее перехода к демократическому и правовому государству, к рыночной экономике.

Именно поэтому на современном этапе развития системы образования и дальнейшего пути ее модернизации уделяется большое внимание качественной и количественной оценке результатов, как конечных так и промежуточных с целью дальнейшей коррекции. Если качество - это совокупность свойств, то количество, определяющее размеры этого качества, отождествляется с мерой, числом. Качество раскрывается с помощью описания признаков, а задачей количественного анализа является измерение и счет выявленных признаков, а задачей количественного анализа является измерение и счет выявленных признаков, показателей, свойств.

Качественное и количественное в явлениях окружающего мира неразрывно связано, поэтому качественные и количественные характеристики педагогических явлений необходимо изучать в единстве.

А без использования статистических методов сегодня невозможно дать объективную оценку результатам измерений. Дело в том, что социально-педагогические измерения, выполненные с помощью различных тестов, опросников и других методов, всегда сопровождаются некоторой ошибкой, которую вызывают несовершенство диагностического инструментария, различные условия, связанные с условиями проведения измерений и многие другие факторы. [5,с. 4-7]

Статистические методы применяются при обработке материалов педагогических исследований для того, чтобы извлечь из тех количественных данных, которые получены в экспериментах, при опросе и наблюдениях, как можно больше полезной информации. В частности, в обработке данных, получаемых при испытаниях по педагогической диагностике, это будет информация об индивидуально-психологических особенностях испытуемых. Вообще педагогические исследования обычно строятся с опорой на количественные данные.

В зависимости от требований, которые предъявляют к статистике различные области науки и практики, создаются пособия по геологической, медицинской, биологической, психологической, педагогической, тестовой статистике.

Статистические данные позволяют не только оценить достоверность в представленной информации, но и в современных условиях позволяют проектировать тестовые технологии оценки уровня интеллектуальных возможностей и результатов обучения в достаточно корректной форме.[23]

Цель работы: теоретическое и практическое применение методов статистики в общеобразовательной школе.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие задачи:
* Изучить методы статистики с целью изучения возможности применения в школе;

*Рассмотреть практическое применение методов статистики в общеобразовательной школе.

Объект исследования: классические статистические методы.

Предмет: возможности применения методов или возможности их трансформации для статистической обработки исследовательских и аналитических материалов в общеобразовательном учреждении

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ИССЛЕДОВАНИИ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ

1.1 Статистика и ее информационная база

Слово “статистика” приходит от латинского слова status (состояние), которое употреблялось в значении “политическое состояние”. Отсюда итальянские слова stato - государство и statista - знаток государств, отсюда также и немецкое слово Staat и английское state. В научный оборот слово “статистика” ввёл профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719 - 1772), и понималось оно тогда как государствоведение. Прежде чем стать наукой в ее современном понимании статистика прошла многовековую историю развития.

История развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обобщения накопленного человечеством передового опыта учётно-статистических работ, обусловленных прежде всего потребностями управления жизни общества.

Развитие статистической науки, расширение сферы применения практических статистических исследований, ее активное участие в механизме управления экономикой привели к изменению содержания самого понятия “статистика”.

Сейчас термин “статистика” употребляется в трёх значениях:

Отрасль практической деятельности (“статистический учёт”) по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни; эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет государственная статистика - Государственный комитет по статистике Российской Федерации и система его учреждений, организованных по административно-территориальному признаку, а также ведомственная статистика (на предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах);

Совокупность цифровых сведений, статистические данные, предоставляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые являются результатом статистической работы;

Отрасль общественных наук, специальная научная дисциплина, изучаемая в высших и средних специальных учреждениях.

В основе всего исследования лежит собирание данных. От качества используемых данных, от их достоверности и точности зависит достоверность результатов анализа. Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, третьи согласны с мнением английского политика Б. Дизраэли (1804-1881): “Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика”. Однако ему же принадлежит следующее утверждение: “в жизни, как правило, преуспевает больше тот, кто располагает лучшей информацией” .

Цель статистики в экономике - это возможность правильно выбрать решения в условиях неопределенности сложившейся ситуации, умение спрогнозировать и предугадать социально-экономические явления, сделать правильные выводы и внести свой вклад в развитие экономической жизни.

Выявление взаимосвязей - одна из важнейших задач применения статистики в экономике.

Для сбора, обработки и анализа статистической информации в настоящее время в нашей стране функционирует единая централизованная система государственной статистики. Центральным органом этой системы является Федеральная служба государственной статистики. В субъектах Российской Федерации - республиках, краях, областях и районах - статистическая работа осуществляется территориальными органами государственной статистики, комитетами или отделами.

Непосредственная обработка поступающих из регионов статистических данных осуществляется в Главном межрегиональном центре обработки и распространения статистической информации, который обладает необходимыми для этих целей мощными вычислительными ресурсами.

На Федеральную службу государственной статистики возложено как методологическое, так и практическое руководство всеми работами по сбору, обработке и анализу статистических данных на государственном уровне. Для реализации этих задач в структуре Федеральной службы государственной статистики выделены следующие Управления:

организации статистического наблюдения и контроля;

национальных счетов;

статистики предприятий и других хозяйствующих субъектов;

сводных статистических работ, общественных и международных связей;

статистики цен и финансов;

статистики торговли и услуг;

статистики труда, образования, науки и культуры;

статистики уровня жизни и обследований домашних хозяйств;

статистики населения;

административное;

финансово-хозяйственного, информационного и производственно-технологического обеспечения.

Федеральная служба государственной статистики ежегодно разрабатывает и утверждает Федеральную программу статистических работ на календарный год, которая согласовывается на заседании Правительства Российской Федерации.

Работа по сбору статистической информации проводится не только Федеральной службой государственной статистики. В соответствии с Федеральной программой отдельные виды статистических работ осуществляются другими органами государственного управления - Банком России, Минфином России, Минздравом России, МВД России и др. Получаемые Федеральной службой государственной статистики статистические данные, прежде всего, предоставляются органам федеральной власти, а также публикуются для широкого использования в аналитических целях научными и практическими работниками, руководителями и специалистами предприятий и организаций всех форм собственности. Назовем основные статистические ежегодные издания:

· Российский статистический ежегодник;

· Россия в цифрах;

· Регионы России;

· Промышленность России;

· Строительство в России;

· Сельское хозяйство в России;

· Малое предпринимательство в России;

· Жилищное хозяйство в России;

· Финансы России;

· Цены в России;

· Транспорт в России;

· Женщины и мужчины России;

· Россия и страны мира.

К периодическим - ежемесячным и ежеквартальным статистическим изданиям - относятся:

· «Статистическое обозрение» (ежеквартальный журнал на русском языке);

· «Статистическое обозрение» (ежеквартальный журнал на английском языке);

· «Информация о социально-экономическом положении России» (ежемесячный краткий доклад);

· «Социально-экономическое положение России» (ежемесячный доклад);

· «Вопросы статистики» (ежемесячный научно-информационный журнал).

С важнейшими социально-экономическими показателями Российской Федерации можно познакомиться через сеть INTERNET на сайте Федеральной службы государственной статистики - http://www.gks.ru.

Для того чтобы выполнить статистическое исследование, необходима научно обоснованная информационная база. Она формируется в результате статистического наблюдения, которое является начальной стадией экономико-статистического исследования. Статистическим наблюдением называется планомерный научно обоснованный сбор данных или сведений о социально-экономических явлениях и процессах.

Информационная база статистики призвана обеспечить поддержку формирующегося рынка, дать всестороннюю и объективную информацию для разработки вариантов, обоснования и принятия управленческих решений. Для этих целей специальный статистический аппарат занимается систематическим сбором данных, их обработкой и представлением результатов в виде статистической информации государственным и другим органам, коммерческим пользователям.

Владея информацией, предприятия могут эффективнее решать постановленные задачи. И наоборот, основной причиной неизбежных банкротств в России являются некомпетентные действия руководства предприятий: этому способствует отсутствие в распоряжении руководителей информации о конъюнктуре рынка и многих других жизненно важных для данного предприятия явлениях и процессах. Статистическое наблюдение помогает предприятию реализовать маркетинговую стратегию, гибко реагировать на изменения рынка, сделать обоснованный выбор.

Результаты исследования будут ценны лишь в том случае, если они базируются на фактическом материале.

Не все данные, факты, собранные в процессе статистического наблюдения, могут быть использованы для дальнейшего исследования. Они должны отвечать определенным требованиям.

Важнейшим требованием является достоверность данных, получаемых в результате статистического наблюдения. Достоверность обеспечивается многими условиями. Это компетентность работника, участвующего в статистическом наблюдении, совершенство инструментария (бланков, инструкций), заинтересованность или готовность объекта и др. Достоверность включает как соответствие данных реальной действительности, так и техническую точность или обоснованность измерения.

Достоверность тесно связана с полнотой данных - полученные данные должны быть достаточно полными. Полнота обеспечивается, во-первых, охватом единиц исследуемой совокупности. Во-вторых, полноту следует понимать и как охват наиболее существенных сторон явления, так как каждое изучаемое явление или совокупность носит достаточно сложный характер и имеет самые различные признаки. В-третьих, при изучении явления во времени полнота предполагает получение данных за максимально длительные периоды.

На практике исследуемые социально-экономические явления чрезвычайно широки и многообразны, поэтому охватить все явления невозможно. Исследователь вынужден проводить сбор данных лишь по части совокупности. Выводы же делаются по всей совокупности.

Можно отметить еще одно важное требование - это сопоставимость данных, или единообразие. Каждое явление или совокупность, изучаемые во времени или в пространстве, должны быть сопоставимы. Для этого необходимо использовать единые стоимостные оценки, что особенно важно в условиях инфляции, единые территориальные границы, что также актуально для России на современном этапе, т.е. строго соблюдать единство в методологии.

В условиях рынка возрастает значение еще одного требования к собираемым в результате наблюдения данным - своевременности. Достоверная, полная, но запоздалая информация оказывается практически ненужной.

Определенные особенности на статистическое наблюдение налагает сложившаяся в стране в целом практика статистических исследований. Она позволяет выделить обособленные и необособленные системы организации статистического наблюдения. Обособленная система может быть также централизованной и децентрализованной.

Поскольку в РФ становление структуры государственных и ведомственных статистических органов еще не завершено, это ведет к недостаточно эффективному использованию информации в управлении, а нередко и к неиспользованию ее вообще. Все это накладывает отпечаток и на этапы статистического наблюдения.

1.2 Статистические показатели общеобразовательного учреждения.

Важнейшим статистическим показателем является численность учащихся в общеобразовательных учреждениях. Она определяется по состоянию на начало учебного года. В статистической отчетности данные о численности учащихся приводятся по классам, полу, возрасту, формам обучения, специальностям и направлениям подготовки и др. Рассматривается движение численности учащихся, в том числе отсев из образовательных учреждений по разным причинам.

Основным результатом деятельности учебных заведений является выпуск. В статистике его величина определяется как численность лиц, полностью завершивших курс обучения в учебном заведении и получивших соответствующую специальность. Эти показатели рассчитываются на конец учебного года и дифференцированы по полу, формам обучения, специальностям и направлениям подготовки и др. Не менее важно знать, как произошел выход лиц, завершивших обучение, на рынок труда. С этой целью разрабатываются показатели, характеризующие трудоустройство выпускников.

Для характеристики материальной базы образовательных учреждений -- комплекса зданий и оборудования, используемых для организации учебно-воспитательного процесса, -- разрабатываются показатели наличия и использования площадей, в частности о размерах площадей по функциональному назначению, учебной площади в расчете на одного учащегося, наличии технических средств обучения (в том числе компьютеров), библиотечного фонда, организации питания. В поле зрения статистики находится также техническое состояние зданий общеобразовательных школ и уровень их благоустройства.

Для анализа состояния сферы образования на различных уровнях в статистике используется целый ряд расчетных показателей. Это, например, сменность работы школ; площадь классных комнат дневных общеобразовательных школ в расчете на одного учащегося и др.

В основном эти показатели входят в статистический отчет ОШ-1.

Кадры учреждений начального и среднего (полного) образования представлены показателями численности учителей с разбивкой по уровню образования. В их составе выделяются лица, достигшие пенсионного возраста. Эти показатели мы можем увидеть в отчете РИК - 83.

Сбор статистической информации о деятельности учреждений образования базируется на использовании различных классификаторов.

Но изменения, происходящие в обществе на протяжении последних 15-20 лет, привели к определенным изменениям в образовательной политике государства. В частности, все образование сегодня строится в рамках Закона РФ «Об образовании» через совокупность разнообразных образовательных программ и образовательных стандартов, через систему образовательных учреждений разных типов и видов, через систему органов управления образованием. Для получения регулярной информации о состоянии образования, о деятельности образовательных учреждений государством введены оценочные процедуры лицензирования, аттестации, аккредитации и инспектирования, которые реализуются через органы управления образованием. Это внешняя оценка деятельности школы и качества образования, предоставляемого ею учащимся. Предметом оценивания является выполнение школой условий и содержания образовательного стандарта, а также образовательных результатов, достигаемых выпускниками. Данная информация представляет интерес не только для органов управления, но и для самих учреждений, так как позволяет своевременно корректировать образовательную деятельность и разрабатывать перспективные программы развития школы. Ориентация школы на достижение качественно новых образовательных результатов приводит к необходимости перейти от традиционного способа внутришкольного контроля к управлению качеством образования, где контроль является одной из функций. Информационной основой управления качеством образования является мониторинг качества образования, направленный на получение оперативной и достоверной информации о качестве достигаемых образовательных результатов на разных ступенях образовательного процесса, о качестве условий, в которых достигаются эти результаты, и о том, какова цена достижения этих качественно новых образовательных результатов.

Для эффективного управления, принятия обоснованных управленческих решений необходимо иметь информацию и о ходе образовательного процесса. От объективности, достоверности, оперативности и полноты информации зависят своевременность и правильность принятого решения. Получение такой информации возможно при проведении образовательного мониторинга, эффективным помощником которого являются статистические приемы и методы.

Мониторинг - комплекс процедур по наблюдению, текущему оцениванию преобразований управляемого объекта и направления этих преобразований на достижение заданных параметров развития объекта. [12]

Образовательный мониторинг - форма организации, сбора, хранения, обработки и распространения информации о деятельности образовательной системы, которая обеспечивает непрерывный анализ состояния системы и прогнозирование ее развития в соответствии с запланированными результатами.

Основной функцией образовательного мониторинга является определение механизмов текущего и перспективного регулирования состояния образовательной системы, в т.ч. саморегулирования.

Однако до настоящего времени нет комплексной статистической оценки состояния и тенденций развития сферы образования, адекватной условиям рыночной экономики. Отсутствует как достаточная статистическая база, так и система показателей, характеризующая объемы и структуру финансирования системы образования, рынки образовательных услуг, оценку качества образования, доступность образования, развитие непрерывного образования, единство образовательного пространства. Происходит пересечение и дублирование информационных потоков, потеря данных, приводящих к искажению информации, отмечается низкий уровень аналитичности собираемой информации. Таким образом, при всех противоречиях, сложившихся в системе статистических исследований, потребность в получении информации все усиливается, а вот многочисленные исследования показывают, что гигантский массив накопленных за десятилетие данных практически не используется.

Основные причины низкого уровня использования статистики видятся в следующем:

* отсутствие у пользователей информации о том, какие данные собирает система статистики системы образования и смежных областей;

* трудность в получении статистической информации;

* низкая информационная культура, отсутствие навыков работы с базами данных, в том числе с использованием современных компьютерных технологий;

* разрыв между содержательным запросом пользователей и набором данных собираемых в рамках системы статистики образования.2

Статистику в образовании необходимо рассматривать как инструмент менеджмента.

В отношениях с органами управления образованием, местной властью, социальными партнерами школа должна показать, что, выполняя свое

главное предназначение - давать знания молодежи, - школа выполняет и другие важные социальные функции. Она часть механизма социально-экономического развития своего района, города. Школа - партнер власти, бизнес-сектора. Школа - ресурс развития территории, она формирует кадровый потенциал, является ячейкой гражданского общества. И для этих целей также можно использовать статистику. Однако, как и любой сложный организм, школа нуждается еще и в саморазвитии, самосовершенствовании. Школа должна создавать внутри себя такие условия, чтобы каждый ее элемент сам был нацелен на достижение нового качества. И в этом также поможет внутришкольная статистика. Таким образом, можно выделить два ключевых направления использования данных статистики, ее инструментов в управлении школой: использование статистики для, условно говоря, межклассных сравнений (внутришкольная статистика); использование статистики для межшкольных сравнений (статистика для позиционирования школы во внешней среде).

Но как развивается школа? Чем отличается один класс от другого? Чем различаются соседние школы? Как измерить качество образования в них? Ответы на эти вопросы сами статистические показатели, как правило, не дают. Нужны индикаторы, как инструменты аналитической работы со статистикой, как инструмент анализа качественных сторон системы образования. Для того чтобы их создать из показателей, нужно только знать, что мы хотим измерить. Попробуем показать, как легко создать отдельные индикаторы, например качества образования, используя готовые показатели из формы № ОШ-1. Сразу оговоримся, что сделаем это только как иллюстрацию логики создания индикаторов, нисколько не претендуя на исчерпывающую информативность такой сложной категории, как качество образования. Итак, в этой форме у нас есть, например, такой показатель, как «численность получивших аттестат о среднем (полном) общем образовании, награжденные золотой медалью» (п. 2, строка 15). Имея эти данные, можно ли ответить на вопрос о том, хорошо ли учат в этой школе? По-видимому, нет. Надо с чем-то сравнить, например, с соседней школой. Но при этом может выясниться, что в нашей школе золотых медалистов, допустим, 7 человек, а в соседней - 9. Значит, мы хуже? Нет, это еще не индикатор потому, что в соседней школе выпускников было в полтора раза больше, и получается, что медалистов, там было больше только в 1,3 раза. Иными словами, у нас удельный вес медалистов в расчете на одного выпускника выше, чем у соседей. Вот вам первый, весьма простой индикатор.

Какие еще индикаторы мы можем построить, пользуясь одной единственной формой № ОШ-1?

Во-первых, мы можем рассчитать ученическую нагрузку на учителя. Это отношение численности обучающихся (п. 4, строка 18) к численности учителей (п. 6 , строка 01). Данный индикатор косвенно будет свидетельствовать о качестве процесса образования. Чем ниже ученическая нагрузка, тем больше времени учитель может уделять каждому ученику, что положительно влияет на качество обучения.

Во-вторых, о качестве процесса образования в школе в целом будет свидетельствовать такой индикатор, как обеспеченность образовательного учреждения учебной и методической литературой. В этом нам поможет показатель «число книг (включая школьные учебники), брошюр и журналов» (п. 8, строка 01), а также непосредственно «число школьных учебников» (п. 8, строка 02). Опять же, школы разные. И поэтому для оценки обеспеченности нам нужен не показатель общего количества учебников, а именно обеспеченность ими учащихся, то есть, индикатор, рассчитанный как количество учебников на одного обучающегося в школе. И ту, и другую величину для расчета можно взять из формы № ОШ-1.

В-третьих, важным фактором обеспечения качества образовательного процесса являются условия размещения учащихся в школе. В форме № ОШ- 1 для расчета этого индикатора мы можем использовать целый ряд показателей. В частности, такие как «общая площадь всех помещений» (п. 13 , строка 01); «количество классных комнат» (п. 13 , строка 02) и «их площадь» (п. 13 , строка 03); «техническое состояние общеобразовательного учреждения» (п. 13 , строка 19); количество рабочих мест с ЭВМ в кабинете основ информатики и вычислительной техники (п. 13 , строка 05) и прочее. Каждый из этих показателей, соотнесенный с соответствующим контингентом обучающихся, даст нам индикатор оснащения одного учащегося различными ресурсами образовательного учреждения. В итоге мы можем выстроить либо набор индикаторов, либо попытаться даже создать интегральный индикатор оснащенности образовательного учреждения. Для этого нужно лишь оговорить «вес» (значимость) каждого фактора. Для многих родителей сегодня одним из приоритетов является обучение своих детей иностранным языкам. Показатель средней успеваемости по школе в части знания иностранных языков - это важный показатель, но, поскольку все дети разные, то их успеваемость, не всегда зависит исключительно от стараний учителя. Что можно в этой связи продемонстрировать интересующимся родителям?

В форме № ОШ-1 есть показатели, которые могут позволить выигрышно показать ситуацию в школе. Речь идет о таблице в п. 16 «Сведения о преподавании иностранных языков». Любому родителю интересно знать, какова наполняемость групп, в которых преподается его ребенку в школе иностранный язык. Рассчитайте этот индикатор по своей школе, сравните его с соседней школой и покажите результаты расчета родителям своих учеников, спонсорам школы, социальным партнерам. Для такого расчета в форме № ОШ-1 есть все необходимое: число классов (групп) по каждому виду иностранного языка, количество обучающихся. Соотнесите полученные результаты с успеваемостью, а потом и с расходами родителей, если таковые имеются. В итоге можно создать весьма интересный индикатор качества и эффективности преподавания иностранного языка в своей школе, особенно если потом сравнить его с ситуацией в других образовательных учреждениях. Важны ли для родителей, условно говоря, бытовые условия пребывания ребенка в школе: организация питания, отопление школы, обустройство спортивного зала, возможность кружковой работы и прочее? Несомненно. В конечном счете, это тоже факторы обеспечения качества.

Все эти индикаторы можно использовать для проведения эффективного мониторинга качества образования. Но в современных условиях каждое образовательное учреждение идет по своему пути, разрабатывая комплексные программы мониторинга качества образования.

Какие же системы индикаторов могут быть разработаны для целей управления школой? Приведем основной перечень проблемных блоков, которые могут быть предметом анализа с помощью индикаторов:

- Контингент учащихся: половозрастная структура, качественный состав, образовательные установки и прочее.

- Ресурсы образовательного учреждения - кадровый потенциал, учебно-материальная база, финансовый баланс школы и др.

- Качество и эффективность образования: содержание образования, уровень знаний учащихся, эффективность образовательного процесса и др.

1.3 Применение пакета программы «EXCEL» в статистическом анализе данных

Программа обработки электронных таблиц MS Excel- мощная и достаточно простая в использовании программа, предназначенная для решения широкого круга планово-экономических, учетно-статистических, научно-технических и других задач, в которых числовая, текстовая или графическая информация с некоторой регулярной, повторяющейся структурой представлена в табличном виде.

Программа MS Excel предоставляет богатые возможности создания и изменения таблиц, которые могут содержать числа, тексты, даты, денежные единицы, графику, а также математические и иные формулы для выполнения вычислений.

Предусмотрены средства представления числовых данных в виде диаграммы, создания, сортировки и фильтрации списков, статического анализа данных и решения оптимизационных задач.

В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

В процессе анализа данных, как правило, присутствуют следующие основные этапы:

1. Ввод данных

2. Преобразование данных

3. Визуализация данных

4. Статистический анализ

5. Представление результатов

Возможность использования формул и функций является одним из важнейших свойств программы обработки электронных таблиц. Это, в частности, позволяет проводить статистический анализ числовых значений в таблице.

Инструменты анализа программы

1. Дисперсионный анализ

Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор конкретного инструмента определяется числом факторов и числом выборок в исследуемой совокупности данных. [5]

2. Корреляционный и ковариационный анализ

Ковариация выражает степень статистической зависимости между двумя множествами данных и определяется из следующего соотношения:

где:

X, Y - множества значений случайных величин размерности m;

M(X) - математическое ожидание случайной величины Х;

M(Y) - математическое ожидание случайной величины Y.

Как следует из формулы, положительная ковариация наблюдается в том случае, когда большим значениям случайной величины Х соответствуют большие значения случайной величины Y, т.е. между ними существует тесная прямая взаимосвязь. Соответственно отрицательная ковариация будет иметь место при соответствии малым значениям случайной величины Х больших значений случайной величины Y. При слабо выраженной зависимости значение показателя ковариации близко к 0.

Ковариация зависит от единиц измерения исследуемых величин, что ограничивает ее применение на практике. Более удобным для использования в анализе является производный от нее показатель - коэффициент корреляции R, вычисляемый по формуле:

Коэффициент корреляции обладает теми же свойствами, что и ковариация, однако является безразмерной величиной и принимает значения от -1 (характеризует линейную обратную взаимосвязь) до +1 (характеризует линейную прямую взаимосвязь). Для независимых случайных величин значение коэффициента корреляции близко к 0.

Определение количественных характеристик для оценки тесноты взаимосвязи между случайными величинами в ППП EXCEL может быть осуществлено двумя способами:

· с помощью статистических функций КОВАР и КОРРЕЛ ;

· с помощью специальных инструментов статистического анализа.

Если число исследуемых переменных больше 2, более удобным является использование инструментов анализа.

3. Корреляция

1. Выберите в главном меню тему "Сервис" пункт "Анализ данных". Результатом выполнения этих действий будет появление диалогового окна "Анализ данных", содержащего список инструментов анализа.

2. Выберите из списка "Инструменты анализа" пункт "Корреляция" и нажмите кнопку "ОК" (рис.1). Результатом будет появление окна диалога инструмента "Корреляция".

3. . Заполните поля диалогового окна, как показано на рис. 2 и нажмите кнопку "ОК".

Вид полученной ЭТ после выполнения элементарных операций форматирования приведен на рис. 3.

Рисунок 1 Список инструментов анализа (выбор пункта «Корреляция")



Рисунок 2. Заполнение окна диалога инструмента "Корреляция"

Рисунок 3 Результаты корреляционного анализа

Результаты корреляционного анализа представлены в ЭТ в виде квадратной матрицы, заполненной только наполовину, поскольку значение коэффициента корреляции между двумя случайными величинами не зависит от порядка их обработки. Нетрудно заметить, что эта матрица симметрична относительно главной диагонали, элементы которой равны 1, так как каждая переменная коррелирует сама с собой.

Полезность проведения последующего статистического анализа результатов имитационного эксперимента заключается также в том, что во многих случаях он позволяет выявить некорректности в исходных данных, либо даже ошибки в постановке задачи. Следует отметить, что близкие к нулевым значения коэффициента корреляции R указывают на отсутствие линейной связи между исследуемыми переменными, но не исключают возможности нелинейной зависимости. Кроме того, высокая корреляция не обязательно всегда означает наличие причинной связи, так как две исследуемые переменные могут зависеть от значений третьей. [12]

Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины применяются специальные статистические критерии: Колмогорова-Смирнова, . В целом ППП EXCEL позволяет быстро и эффективно осуществить расчет требуемого критерия и провести статистическую оценку гипотез.

Однако в простейшем случае для этих целей можно использовать такие характеристики распределения, как асимметрия и эксцесс. Для вычисления коэффициента асимметрии и эксцесса в EXCEL реализованы специальные статистические функции - СКОС () и ЭКСЦЕСС(). [8]

4. Описательная статистика

Инструмент "Описательная статистика" автоматически вычисляет наиболее широко используемые в практическом анализе характеристики распределений. При этом значения могут быть определены сразу для нескольких исследуемых переменных.

Определим параметры описательной статистики. Для этого необходимо выполнить следующие шаги.

1. Выберите в главном меню тему "Сервис" пункт "Анализ данных". Результатом выполнения этих действий будет появление диалогового окна "Анализ данных", содержащего список инструментов анализа.

2. Выберите из списка "Инструменты анализа" пункт "Описательная статистика" и нажмите кнопку "ОК". Результатом будет появление окна диалога инструмента "Описательная статистика".

3. Заполните поля диалогового окна, как показано на рис. 4 и нажмите кнопку "ОК".

Результатом выполнения указанных действий будет формирование отдельного листа, содержащего вычисленные характеристики описательной статистики для исследуемых переменных. Выполнив операции форматирования, можно привести полученную ЭТ к более наглядному виду (рис.5).



Рисунок 4 . Заполнение полей диалогового окна "Описательная статистика"

Рисунок 5. Описательная статистика для исследуемых переменных

Вторая строка ЭТ содержит значения стандартных ошибок для средних величин распределений. Другими словами среднее или ожидаемое значение случайной величины М (Е) определено с погрешностью . [5]

Медиана - это значение случайной величины, которое делит площадь, ограниченную кривой распределения, пополам (т.е. середина численного ряда или интервала). Как и математическое ожидание, медиана является одной из характеристик центра распределения случайной величины. В симметричных распределениях значение медианы должно быть равным или достаточно близким к математическому ожиданию.

Мода - наиболее вероятное значение случайной величины (наиболее часто встречающееся значение в интервале данных). Для симметричных распределений мода равна математическому ожиданию. Иногда мода может отсутствовать. В данном случае ППП EXCEL вернул сообщение об ошибке. Таким образом, вычисление моды не представляется возможным.

Эксцесс характеризует остроконечность (положительное значение) или пологость (отрицательное значение) распределения по сравнению с нормальной кривой. Теоретически, эксцесс нормального распределения должен быть равен 0. Однако на практике для генеральных совокупностей больших объемов его малыми значениями можно пренебречь. [22]

Асимметричность (коэффициент асимметрии или скоса - s) характеризует смещение распределения относительно математического ожидания. При положительном значении коэффициента распределение скошено вправо, т.е. его более длинная часть лежит правее центра (математического ожидания) и обратно. Для нормального распределения коэффициент асимметрии равен 0. На практике, его малыми значениями можно пренебречь.

Для вычисления коэффициента асимметрии используется статистическая функция СКОС (). Формула для проверки значимости показателя эксцесса задается аналогичным образом. Числителем этой формулы будет функция ЭКСЦЕСС (), а знаменателем соотношение, реализованное средствами ППП EXCEL.

Оставшиеся показатели описательной статистики представляют меньший интерес. Величина "Интервал" определяется как разность между максимальным и минимальным значением случайной величины (численного ряда). Параметры "Счет" и "Сумма" представляют собой число значений в заданном интервале и их сумму соответственно. [8]

Последняя характеристика "Уровень надежности" показывает величину доверительного интервала для математического ожидания согласно заданному уровню надежности или доверия. По умолчанию уровень надежности принят равным 95%.

5. Анализ данных

Дополнение "Анализ данных" содержит целый ряд других полезных инструментов, позволяющих быстро и эффективно осуществить требуемый вид обработки данных. Вместе с тем, большинство из них требует осмысленного применения и соответствующей подготовки пользователя в области математической статистики.

Это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

ь Экспоненциальное сглаживание

ь Анализ Фурье

ь Двухвыборочный F-тест для дисперсий

ь Гистограмма

ь Скользящее среднее

ь Проведение t-теста

ь Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями

ь Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями

ь Парный двухвыборочный t-тест для средних

ь Генерация случайных чисел

ь Ранг и персентиль

ь Регрессия

ь Выборка

ь Двухвыборочный z-тест для средних

6. Графический анализ данных

Огромные возможности для автоматического построения различных видов графических изображений статистических данных представляет программа обработки электронных таблиц Microsoft Excel.

Статистическая диаграмма- это особый способ наглядного представления и изложения с помощью геометрических знаков и других графических средств статистической информации с целью её обобщения и анализа. Основным и наиболее важным свойством статистических диаграмм является их наглядность. Непосредственная наглядность статистических диаграмм делает их более выразительными и наглядными. [22]

При анализе статистических данных диаграммы могут использоваться для решения таких задач:

· Отображать распределение единиц статистической совокупности по значениям или разновидностям исследуемого признака;

· Характеризовать развитие изучаемых явлений во времени, их общую тенденцию развития, сезонность колебаний, абсолютную и относительную скорость их развития и изменения;

· Сравнивать размеры различных явлений, их разных частей, а также тенденцию их развития и изменения во времени и пространстве;

· Выявлять структуру изучаемых явлений и её изменения, т.е. структурные сдвиги;

· Устанавливать взаимозависимость между явлениями или их признаками, а также степень тесноты существующей между ними связи;

· Отображать степень распространения изучаемых явлений по той или иной территории и интенсивности этого распространения.

2. РАСЧЕТ И АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ , ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ.

В своей работе пользовалась исходными данными отчета ОШ -1, РИК-83 и данные, представленные программой мониторинга бюджетного общеобразовательного учреждения города Омска «Средняя общеобразовательная школа №17».

Средняя общеобразовательная школа №17 расположена в Амурском жилмассиве и является на сегодняшний день самой большой школой в Амурском поселке. На 1 сентября 2012-2013 учебного года количество обучающихся составило 1001 человек, в 2012-2013 учебном году набрано 5 первых классов. Имея на сегодняшний день конкурентноспособное учреждение, перед администрацией, тем не менее всегда стоит очень остро вопрос повышения качества образования, улучшения условий обучения и воспитания, учебно-материальной базы и повышение качественного состава преподавателей не в плане элементарного обновления коллектива, а в плане повышения квалификации коллектива педагогических и иных сотрудников. Имея в руках достаточный материал, состоящий из представленных мониторинговых исследований тех или иных процессов, не всегда могли правильно его проанализировать и представить аналитический материал.

2.1 Сводка и группировка данных

В подавляющем большинстве случаев исследователь не в состоянии охватить в изучении всю совокупность. Приходится, хотя это и связано с некоторой утратой информации, взять для изучения лишь часть совокупности, ее и называют выборкой. Задача исследователя заключается в том, чтобы подобрать такую выборку, которая репрезентировала бы, представляла совокупность; другими словами, признаки элементов совокупности должны быть представлены в выборке. Составить такую выборку, в точности повторяющую все разнообразные сочетания признаков, которые имеются в элементах совокупности, вряд ли возможно. Поэтому некоторые потери в информации оказываются неизбежными. Важно, чтобы в выборке были сохранены существенные, с точки зрения данного исследования, признаки совокупности. Возможны случаи, и для их обнаружения есть статистические методы, когда задачи исследования требуют создания двух выборок одной совокупности; при этом нужно установить, не взяты ли выборки из разных совокупностей. Эти и другие подобные казусы нужно иметь в виду психологу при обработке результатов выборочных исследований.

Следует рассмотреть типы задач, с которыми чаще всего имеем дело в школе. Первый тип задач. Нужно дать сжатую и достаточно информативную характеристику психологических особенностей какой-то выборки, например, школьников определенного класса. Чтобы подойти к решению этой задачи, необходимо располагать результатами диагностических испытаний; эти испытания, разумеется, следует заранее спланировать так, чтобы они давали информацию о тех особенностях группы, которые в этом конкретном случае интересуют психолога. Это могут быть особенности умственного развития, психофизиологические особенности, данные об изменении работоспособности и т.д.

Получив все экспериментальные результаты и материалы наблюдений, следует подумать о том, как их подать пользователю в компактном виде, чтобы при этом свести к минимуму потерю информации. В перечне статистических методов, используемых при решении подобных задач, обычно находят свое место и параметрические и непараметрические методы, о возможностях применения тех и других, как было сказано выше, судят по полученному материалу. [23]

Таблица 1 - Данные об уровне успеваемости обучающихся средней школы №17 (на конец 2012-2013 учебного года)

Класс	На начало четверти	На конец	На 5	на 4 и 5	с одной 4	с одной 3	неуспев.	Качество обучен. (в %)
2"1"	28	26	5	12	3	3	0	65
2"2"	30	30	3	19	4	1	0	73
2"3"	27	27	2	17	1	5	0	70
2"4"	28	27	1	15	0	2	0	59
3"1"	27	27	6	16	5	2	1	81
3"2"	28	28	5	14	2	3	0	68
3"3"	29	29	0	12	0	0	0	41
3"4"	29	29	0	12	2	6	0	41
4"1"	26	26	1	15	1	2	0	62
4"2"	25	25	3	15	1	5	0	72
4"3"	22	21	2	8	1	4	0	48
4"4"	24	23	2	11	1	1	0	57
5"1"	24	24	4	10	1	4	0	58
5"2"	20	20	0	8	0	0	0	40
5"3"	25	25	1	14	2	2	0	60
5"4"	25	24	1	9	1	4	0	42
6"1"	28	28	2	11	0	7	0	46
6"2"	29	29	1	15	0	4	0	55
6"3"	30	30	0	10	1	0	0	33
7"1"	28	28	5	12	2	4	0	61
7"2"	26	26	1	5	1	2	0	23
7"3"	25	25	0	6	1	1	0	24
8"1"	25	24	2	6	1	2	0	33
8"2	25	25	0	8	0	3	0	32
8"3"	25	24	1	2	0	0	0	13
9"1"	21	21	3	7	0	1	0	48
9"2"	25	23	0	4	1	0	0	17
9"3"	25	26	0	4	0	1	0	15
9"4"	25	26	0	4	0	2	0	15
10"1"	26	26	0	5	1	0	0	19
10"2"	27	27	2	10	1	0	0	44
11"1"	25	25	1	3	5	0	0	16
11"2"	25	25	4	16	0	0	0	80
Итого	959	953	58	301	32	71	1
В %			6%	35%	3%	7%	0,31%

Данная сводка позволяет проанализировать многие аспекты деятельности общеобразовательного учреждения.

По данным табл.1 группировочным (факторным) признаком является капитал. Группировку производим по факторному признаку. Зададим количество групп - 4, а величину интервала определим по формуле

Обозначим границы групп:

1-я группа - 0-25;

2-я группа - 26-50;

3-я группа - 51-75;

4-я группа - 76-100.

После того, как определен группировочный признак - качество знаний, задано число групп - 4 и образованы сами группы, отберем показатели, которые характеризуют группы, и определим их величины по каждой группе.

Далее показатели, характеризующие классы, разносим по четырем указанным группам и подсчитываем групповые итоги. Результаты группировки заносим в таблицу и определяем общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю

Таблица 2 - Группировка классов по качеству знаний обучающихся

Качество обучения	Кол-во классов	Всего	Из них:
			1-4 классы	5-9 классы	10-11 классы
Менее 25 %	0	201	0	150(37,6%)	51(49,5%)
26%-50%	11	278	79 (24,8	172(43,1%)	27(26,2%)
51%-75 %	12	315	213(66,8%)	77(19,3%)	25(24,3%)
Выше 75 %	2	27	27(8,4%)	0	0
Итого	25	821	319	399	103

Структурная группировка классов на основе данных таблицы 2 будет иметь вид:

Таблица 3 Группировка классов по качеству знаний ( структурная)

Качество обучения	Кол-во классов (в % к итогу)	Всего	Из них:
			1-4 классы	5-9 классы	10-11 классы
Менее 25 %	0	25,2	0	37,6	49,5
26%-50%	44	33,8	24,8	43,1	26,2
51%-75 %	48	38,4	66,8	19,3	24,3
Выше 75 %	8	2,6	8,4	0	0
Итого	100	100	100	100	100

Из таблицы 3 видно, что в основном преобладают классы с качеством знаний, колеблющимся в интервале от 51 до 75 процентов - это 48 процентов всех классов.

При составлении таблиц необходимо придерживаться следующих правил:

1. Таблица должна быть по возможности небольшой но размеру, включать только те данные которые необходимы для изучения данного явления. Такую таблицу проще читать и анализировать.

2. Общий заголовок, заголовки подлежащего и сказуемого должны формулироваться четко и коротко.

3. Если число показателей сказуемого велико, их необходимо пронумеровать. При этом графы, в которых содержится перечень объектов или групп обозначаются большими буквами алфавита, а графы с показателями сказуемого - арабскими цифрами.

4. Если нет сведений о размере явления, то в соответствующей клетке делается отметка «нет сведений» или ставятся точки (…). В случае невозможности заполнения какой-либо клетки, ввиду отсутствия соответствующего явления, делается прочерк (-).

5. Показатели каждой графы должны приводится с одинаковой степенью точности, т.е. до 1; 0,1; 0.01 и т.д.

6. Если приведенные показатели имеют различные единицы измерения, им выделяют специальную графу.

7. Таблицы должны быть замкнутыми, т.е. с итоговыми результатами.

2.2 Расчет относительных величин

Рассмотрим определяемые для каждого класса показатели результата, методы их расчета, а также первичные данные для расчета показателей (абсолютных и относительных).

Абсолютные величины отражают количественное обозначение показателя, уровень развития явления и представляют собой некие первичные данные.

Абсолютные показатели не дают возможности видеть происходящие изменения и сравнивать результаты, например по полугодиям, поэтому возникает необходимость в относительных показателях.

Относительные величины - это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин.

Относительные показатели позволяют проводить сравнение и рассчитываются как отношение абсолютного показателя к общему значению, например, отношение количества учащихся, окончивших полугодие на “4” и “5”, к общему числу учащихся в классе. Относительные показатели измеряются в процентах или показывают долю в общем значении (табл. 2).