Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин

Чтение книги онлайн.

      – Тема2 в 7б была освоена лучше, чем в 7а, так как красный и черный эллипсы оказались разнесены вдоль направления вектора Тема2;

      – так как центры обоих эллипсов лежат в нижней полуплоскости, снесены от начала координат по направлению векторов Тема1 и Тема4, следовательно статистическому большинству Тема3 и Тема5 далась хуже, чем Тема1 и Тема4, поэтому Темы 3 и 5 необходимо изучить детальнее.

      Сказанное выше соотносится с исходными табличными данными, но на большом количестве факторов и аналитических данных графическое представление для обнаружения закономерностей оказывается гораздо удобнее.

      Глава 1. Первое знакомство

      Внимательный читатель наверняка понял из введения, что эта книга поможет в сфере анализа педагогических данных с помощью R: научит, как импортировать данные в R, систематизировать их наиболее эффективным способом, преобразовать данные, визуализировать и смоделировать возможную динамику. Аналогично тому, как начинающий математик учится ставить мысленные эксперименты, формулировать гипотезы, рассуждать по аналогии, формировать доказательную базу, вы узнаете, как представлять данные, строить графики и многое другое. Эти навыки позволяют состояться онлайн-учителю как исследователю, и в этой книге собраны проверенные оптимальные способы работы с R, освоив которые будет легко использовать язык графиков, чтобы экономить время. Кроме того, станет ясным, как достичь понимания в процессе визуализации и исследования данных. Наука о данных – это захватывающая дисциплина, которая позволяет превратить необработанные исходные разрозненные данные в систематизированные, породив понимание и новое знание. Таким образом, основная цель этой книги – помочь читателю изучить наиболее важные инструменты в R, позволяющие заниматься наукой о педагогических данных. После прочтения этой книги у вас появятся инструменты для решения широкого круга задач средствами R.

      §1. Основы статистической обработки информацией

      Наука о данных – это огромная сфера человеческой деятельности, общепринятый подход к освоению которой, прослеживающийся в каждом исследовательском проекте как правило следующий. Сначала данные импортируются в R. Обычно это означает, что берете данные, хранящиеся в файле, базе данных или интернете, и загружаете их в таблицу данных R. Если не можете импортировать свои данные в R, то дальнейший анализ данных в R не представляется возможным и стоит рассмотреть альтернативные варианты.

      После того, как импортировали свои данные в R, неплохо было бы привести их в порядок. Очистка ваших данных означает хранение их в согласованном виде, который соответствует семантике набора данных. Короче говоря, когда данные структурированы, каждый столбец является переменной, и каждый ряд – это наблюдение. Структурированные отфильтрованные данные важны еще и потому, что последовательная запись позволяет сосредоточиться на вопросах о непосредственно самих данных, а не на вопросах о получении данные в правильном формате для разных функций.

      После того, как у вас есть структурированные данные, общим первым шагом является их преобразование, СКАЧАТЬ