Вывод Описательная статистика В данной работе, было исследовано 2 показателя: 1) Способность выражать мысль, не используя сленг 2) Оценка по литературе Согласно полученным данным, выяснилось, что значения в выборке не равны. Видно, достаточно высокий показатель величины дисперсии, это говорит о большом разбросе значений в выборке относительно среднего. Среднее –Данные значения имеют положительные показатели. Данные второго показателя выше. Стандартная ошибка – значение стандартной ошибки высокое, это говорит о том, что значения более разбросаны вокруг среднего в наборе данных. Медиана- это уровень показателя, который делит набор данных на две равные половины. Значения в одной половине меньше, а в другой больше медианы. Первое значение-1, второе -4. Стандартное отклонение выборки-широкое рассеивание значений вокруг среднего Дисперсия выборки – Значения в выборке не одинаковые. Величина дисперсии высокая, поэтому разброс значений в выборке больше относительно среднего. Эксцесс- Значения отрицательные. Значит –это отрицательный эксцесс. Отрицательный эксцесс означает, что выбросы в данных менее интенсивны, чем для нормального распределения. Асимметричность- Положительные значения R асимметрии указывает, что размер первых значений> последнего (отрицательные наборки) Интервал- это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Нижней границей называется наименьшее значение признака в интервале- в данном случае - это второе значение (1). Верхней границей выступает наибольшее значение признака в интервале-первое значение (4). Минимум-первый показатель- 0, второй показатель-4 Максимум- в первом показателе- 4, во втором 5 Сумма- первый показатель – 44,второй показатель 130 Счет- 29 1) Данные, полученные при помощи диаграммы «Ящик с усами» позволяют подтвердить выводы корреляционного анализа –.чем выше Способность выражать мысль, не используя сленг, тем выше оценка по русскому и литературе .Для большей надежности, точности и качества модели необходим больший объем выборки. Корреляция. По результатам корреляционного анализа можно сделать следующие выводы: Шкала «Использование сленговых выражений» и «Знаете ли вы, что такое сленг» имеет r= 0,45, что говорит о прямой и средней силе связи между этими показателями, то есть чем выше уровень осведомленности о том, что такое сленг, тем больше сленговых выражений используется, или наоборот. Шкала «Использование сленговых выражений» и «Способность выражать мысль, не используя сленг» имеет обратную зависимость с средней силой (r= -0,36). Регрессия R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере –0,233 или 23,3%. означает, что расчетные параметры модели на 23,3 % объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. В нашем примере значение низкое. Коэффициент 4,332 показывает, каким будет Y, все переменные в рассматриваемой модели равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели. Коэффициент 0,1616 показывает весомость переменной Х на Y. То есть использование сленговых выражений не влияет на оценку. Однофакторный анализ Поскольку F больше F критического, это говорит нам о том, что у нас достаточно доказательств, чтобы отклонить нулевую гипотезу о том, что средние значение групп равны. Уровень значения шкалы «Знаете ли вы, что такое сленг» в среднем равен 1,2, при дисперсии равной 0,19. Шкала «Использование сленговых выражений» имеет среднее значение, равное 1.6 при дисперсии 0,73. Шкала «Частота использования» имеет среднее значение – 2.23 при дисперсии 1,08. Шкала «Способность выражать мысль, не используя сленг» имеет среднее значение– 1,5 при дисперсии 1.29. Шкала «Оценка по литературе» имеет среднее значение – 4,5 при дисперсии равной 0,25. коэф.корреляция рангов Спирмена 0,5 0,36 0,1 0,47 Критические значения t-критерия Стьюдента при различных уровнях значения критерия F Фишера для уровней статистической значимости 0,5 2,04 0,1 2,75 0,5 1,84 0,1 2,38 Второе значение больше, чем значение табличное. Признается статистическая значимость и надежность.