Теоретическая и практическая значимость исследования

Пример гипотезы для различных тем

Тема проекта: Планета в пластиковой упаковке

Гипотеза: мы предполагаем, что забота о природе, хотя бы на бытовом уровне, может уменьшить отрицательное влияние на всю планету.

Тема проекта: Все о лошадях

Гипотеза исследования: я считаю, что лошадь выполняет важную роль в жизни человека. Она способна оказать такое лечение, которое не под силу современным медицинским технологиям. Лошадь является достойным животным, заслуживающим человеческой любви, заботы и уважения.

Тема проекта: Интернет-зависимость — проблема современного общества.

Гипотеза: мы предполагаем, что Интернет-зависимость влияет на психическое состояние подроста и его взаимодействие с обществом.

Тема проекта: Занятия плаванием

Гипотеза: подростки мало осведомлены об огромной пользе занятий плаванием для организма.

Summary

Article Name
Как определить гипотезу в школьном проекте. Примеры гипотез.

Description
В любом иследовательском школьном проекте нужна гипотеза. Как определить гипотезу в школьной проекте. Примеры гипотез рассмотрим в статье.

Author

Publisher Name
Recenzent.ru

Publisher Logo

Шаг 3. Приводим к целевому действию

Следующий шаг — настроить ретаргетинг на тех, кто был на сайте, но пока не оставил заявку. Для этого ещё до старта установили пиксель ВКонтакте и настроили рекламу на собранную аудиторию.

На этом этапе уже не было необходимости тестировать гипотезы о поведении аудитории: все, кто зашёл на сайт, автоматически относятся к заинтересованной аудитории, ещё не готовой действовать.

Для перевода людей к активным действиям в объявлении сделали упор на срочность и ограниченность предложения.

Тестировали форматы объявлений:

• посты в ленте,
• тизеры,
• лид-формы.

Посты в ленте

Для ретаргетинга мы решили совместить рациональный подход в тексте и эмоциональный — в изображении к посту.

Ведь как мы выяснили на первой итерации, формат «пост в ленте» эффективен, если в нём есть юмор, а изображение не статично.

Для теста сформировали два варианта объявления с разными гиф-изображениями

В одном посте на изображении герой резко обращает внимание на пользователя, будто внезапно заметил. В другом посте персонаж анимации оглядывается по сторонам и скрывается.

По тестам первое объявление в показах и кликах проиграло второму. Персонаж, который скрывался с экрана, привлёк больше внимания.

Результат для поста с анимацией, где герой внезапно поворачивается на камеру.

Результат для поста с анимацией, где герой исчезает с экрана.

Как видим, и по кликабельности, и цене клика второе объявление превзошло первое в практически 4 раза. Стоимость клика была для нас допустимая, мы продолжили работу с этим форматом объявлений.

Важный момент: мы не были уверены, что для тёплой аудитории формат «пост в ленте» столь же эффективен, как и для холодной. Поэтому мы тестировали несколько объявлений с одинаковым подходом, но разными изображениями.

Если бы мы запустили для проверки только один пост, мы бы разочаровались в формате: 50 рублей за клик и всего 1 переход на сайт — слишком дорого. Параллельный запуск нескольких креативов позволил ориентироваться не на абстрактную приемлемую цену клика, а на реальные объявления и их статистику.

Тизеры

Тизеры в этом случае получили больше трафика, чем посты. Это очередное подтверждение, что тизеры отлично работают на аудиторию, которая знает о продукте и которую нужно подтолкнуть к нужному решению.

Сложность с тизерами в том, что прогрессирует баннерная слепота и объявления нужно умудриться сделать достаточно заметными среди всех прочих.

Первое, на что обращают взгляд в тизерах — изображение

По поверьям рекламщиков, люди в первую очередь обращают внимание на рекламу, где есть человек или животные, даже если видит их периферическим зрением. С другой стороны, этим подходом пользуются многие, а значит объявления с людьми и животными теряются среди других

Мы решили проверить, действительно ли это так и протестировали визуалы с животным, человеком и крупно написанным словом.

Примеры — *Пиксель 2, *Пиксель 3 и *Пиксель 4

Наибольший результат дало объявление с крупно написанным словом, что подтвердило нашу гипотезу: да, люди обращают внимание на людей и животных, но этот приём заезженный. Выделиться помогает объявление с нестандартным креативом.

Параллельно протестировали тизер, подчёркивающий ограниченность предложения. Это объявление показало максимальную эффективность среди всех тизеров ретаргетинговой кампании: было самым дешёвым по цене клика и получило наибольшее количество переходов.

*Пиксель 1

Лид-форма

Ещё одна гипотеза для ретаргетинга: пользователю неудобно заполнять форму на сайте. Решили упростить процесс регистрации и использовали лид-форму во ВКонтакте.

Этот формат не сработал: люди не оставляли заявки через лид-форму.

Пример составления гипотезы в зависимости от класса или курса

Приведем примеры составления гипотезы для различных классов и курсов, для примера будет использоваться тема, которую могут рассматривать обучающиеся любого возраста.

Влияние пластика на природу.

Гипотеза для учащихся начальной школы (1-4 классы) может быть следующей:

Пример гипотез для 1-4 классов:

Мы предполагаем, что пластик оказывает влияние на природу.

Гипотеза для 5-6 классов должна быть более сложной, например:

Пример гипотез для 5-6 классов:

Мы предполагаем, что пластик оказывает негативное влияние не только на природу, но и человека.

Гипотеза для 7-8 классов должна более точно отражать изучаемый вопрос и показывать значимость темы проекта, например:

Пример гипотез для 7-8 классов:

Мы предполагаем, что пластиковые отходы оказывают негативное влияние на природу и организм человека, что связано с долгим периодом его разложения, поэтому на сегодняшний день так важно утилизировать пластиковые отходы. Гипотеза в проектных работах, выполненная учащимися 9-11 классов, должна включать в себя не только предположения, которое необходимо доказать или опровергнуть в ходе выполнения проекта, но и более детальное описание исследуемого вопроса с вероятным решением проблемы

Предполагаемое решение проблемы может быть не во всех гипотезах, что связано с отсутствием проблемы в исследуемой теме

Гипотеза в проектных работах, выполненная учащимися 9-11 классов, должна включать в себя не только предположения, которое необходимо доказать или опровергнуть в ходе выполнения проекта, но и более детальное описание исследуемого вопроса с вероятным решением проблемы. Предполагаемое решение проблемы может быть не во всех гипотезах, что связано с отсутствием проблемы в исследуемой теме.

Пример гипотез для 9-11 классов и колледжей:

Мы предполагаем, что пластиковые отходы в связи с большим сроком разложения наносят непоправимый вред всем живым организмам, засоряют Мировой океан, почву, оказывают отрицательное влияние на здоровье человека, поэтому в настоящее время важной является проблема переработки пластиковых отходов и уменьшения уже имеющихся захоронений пластика, что позволит очистить от него территории, которые в дальнейшем могут быть использованы человеком. Гипотеза в проектных работах для вузов должна быть более объемной и сложной, может содержать в себе несколько предположений, которые в ходе работы над проектом должны быть доказаны или опровергнуты, при этом основная гипотеза помещается в начало, далее следуют уточняющие или дополняющие основную гипотезу предположения

Каждая такая гипотеза имеет отдельную нумерацию и должна быть обособлена в абзаце

Гипотеза в проектных работах для вузов должна быть более объемной и сложной, может содержать в себе несколько предположений, которые в ходе работы над проектом должны быть доказаны или опровергнуты, при этом основная гипотеза помещается в начало, далее следуют уточняющие или дополняющие основную гипотезу предположения. Каждая такая гипотеза имеет отдельную нумерацию и должна быть обособлена в абзаце.

Требования, предъявляемые к гипотезе:

• совместимость с существующими знаниями, фундаментальными научными положениями, ранее установленными фактами;
• понятность и логичность, отсутствие двоякого толкования;
• обоснованность (релевантность), то есть проверенная анализом состоятельность выдвинутой теории;
• она должна быть проверяемой (наблюдением, измерительными приборами, экспериментальными установками и другими достоверными доступными средствами).

Стандартная структура гипотезы состоит из двух частей: эмпирического основания (посылки) и основанного на нем предположения (заключения). Ее выдвижение является результатом объемной работы, которая включает изучение теоретических основ, сбор материала, его анализ, проведение экспериментов и наблюдений. Основные этапы подготовки:

1. накопление материала, предположений, догадок об исследуемом объекте или явлении;
2. формулирование следствий, вытекающих из предположительной теории, выдвижение предварительных ответов и решений поставленной проблемы;
3. опровержение предположений, оказавшихся несостоятельными, их замена на достоверные, соответствующие полученным фактическим данным;
4. проверка сделанных выводов на практике.

Обязательные разделы практической главы проектной работы

Как и все остальные разделы проекта вторая глава также должна быть построена по определённой структуре, при этом в зависимости от выбранного практического исследования разделы практической главы могут заменять друг друга.

Рассмотрим из чего должна состоять практическая часть проектной (исследовательской) работы:

1. Первым пунктом (2.1) в практической главе должна идти характеристика будущего исследования, то есть в ней необходимо описать основные аспекты будущего исследования, например:

• если в работе проводится анкетирование необходимо описать, как именно было проведено анкетирование, кто принимал в нём участие, где оно было проведено, как обрабатывались результаты и т.д.;
• если в ходе работы над проектом проводились опыты в пункте 2.1 необходимо указать инструментарий исследования (что было использовано для проведения опытов: ингредиенты, оборудование), перечислить опыты, которые были, если опыты проводились в течение какого-то периода необходимо указать даты проведения;
• если для проверки гипотезы требовалось проведение тестирования с использованием методик в первом пункте второй главы необходимо дать краткую характеристику методик, указать почему было решено использовать именно эти методики, указать базу исследования (где было проведено исследования, например, школа, колледж, тестирование проводилось на дому и т.д.), указать количество испытуемых, их пол, возраст;
• если практическая глава заключалась в проведении какого-либо мероприятия, в 1 пункте практической главы можно дать краткую характеристику мероприятия.

Вторым пунктом (2.2) практической главы является само исследование, то есть в данном пункте проводится анализ данных анкетирования, тестирования по методикам, приводятся результаты полученные в ходе проведения опытов и т.д. Все приведённые в данном пункте таблицы, диаграммы, фотографии должны быть пояснены. В конце пункта должен быть вывод, то есть необходимо обобщить материал, изложенный в параграфе при этом вывод, должен отражать результаты, полученные в ходе выполнения исследования.

Заключительным пунктом практической главы проектной работы могут быть рекомендации по решению проблемы исследования.

Рекомендации должны быть выполнены строго по теме, должны быть разработаны самостоятельно, обязательно необходимо указать на кого они направлены и каковы предполагаемые результаты реализации предложенных мероприятий.

Рекомендации так же, как и анализ практических данных можно разделить на несколько пунктов (больше 3 делать не желательно), в таком случае в каждом пункте необходимо указать, чем именно будет полезно выполнение предложенных рекомендаций.

Способы обоснования

Обоснования истинности нового научного знания во многом зависит от его специфики, профильной направленности, практической релевантности. Но для любых гипотез необходимо проводить три общих вида обоснования: теоретическое, логическое и эмпирическое.

Теоретическое обоснование – проверка ее соответствия ключевым принципам научно-предметной сферы. Новое знание должно быть верифицируемым, релевантным категориальному аппарату, соответствовать базовым задачам той или иной сферы научного познания.

Логическое обоснование – соответствие нормам формально-логичного мышления. Нужно соблюсти принцип непротиворечивости, применить для обоснования методы индуктивного и дедуктивного познания.

Эмпирическое обоснование – практическая, экспериментальная, лабораторная проверка. Для разных видов научного знания предполагаются специфические методы эксперимента.

Для подтверждения (или, напротив, опровержения) гипотезы необходимо соблюсти правила логики. Так, заключение (тезис или антитезис) должно быть точным и ясным, неизменным в процессе исследования. В качестве оснований (аргументов) принимаются только истинные факты, уже установленные ранее.

Аргументация должна быть достаточной для формулирования окончательного заключения. Если проверка показывает, что поставленное ученым предположительное утверждение соответствует действительности, гипотеза получает статус научной теории, которая требует дальнейшего изучения.

Не исключено и опровержение гипотезы, обоснованное ложностью ее заключения. В этом случае идут путем фальсификации, устанавливая несоответствие фактов, вытекающих из предположения, следствиям, или при помощи доказательства антитезиса (противоположного гипотезе следствия). Если антитезис доказан, логически это означает несостоятельность (ложность) исходного тезиса.

Проверка гипотезы о виде распределения. ( Критерий согласия Пирсона )

Пусть проведены N экспериментов в одинаковых условиях.
Проверяется гипотеза H результаты эксперимента распределены
по закону А. Критерий для проверки выдвинутой гипотезы называется
критерием согласия.

Разобьем интервал
полученных результатов эксперимента Y_min, Y_max на m равных
интервалов.

Y_{i -1} , Y_i]; i=1,…,m.

Обозначим через Y_i* середину i-го интервала, n_i— число результатов, попавших в i-й интервал. Получим ряд
распределения:

Yi*	Y1*	Y2*	…	Ym*
ni	n1	n2	…	nm

Пусть в предположении,
что результаты эксперимента имеют распределение А, вычислены теоретические
частоты n_i’.

В качестве статистического
критерия выбирается случайная величина:

Чем меньше значение,
принимаемое c2, тем ближе между собой теоретическое и эмпирическое распределения.
Случайная величина c2 имеет известное распределение Пирсона или c2_.— распределение.

Критическое значение
критерия определяется по таблице распределения критических точек по заданному
уровню значимости q
и числу степеней свободы f:

f = m—r-1;

где r-число параметров распределения,
определяемых по результатам эксперимента. Для нормального распределения r=2, для распределения Пуассона и показательного
распределения r=1.

Наблюдаемое значение
критерия c2_набл рассчитывается по результатам
экспериментов

.

Если c2_набл<c2_кр, то гипотеза Hпринимается, т. е. результаты эксперимента
распределены закону А . Если c2_набл>c2_кр, то H-отвергается (критическая область
правосторонняя).

6.1
Расчёт теоретических частот для нормального распределения

1. Вычисляем оценки
математического ожидания и дисперсии:

2. Вычисляем границы
интервалов нормированной переменной Z:

, i = 0,1,…., m.

3.   Выберем по таблице значения функции
Лапласа Ф(Z_i);

4.   Найдём вероятность попадания значений
нормально распределённой случайной величины Z в i-й
частичный интервал:

5.   Вычисляем теоретические частоты: .

Пример:

Пусть даны результаты 75
экспериментов. Проверить гипотезу о нормальном распределении результатов
экспериментов:

-50	-39	-48	-56	-49
-44	-39	-42	-56	-46
-39	-50	-52	-48	-55
-46	-37	-51	-52	-45
-46	-51	-43	-49	-35
-57	-48	-42	-54
-33	-44	-56	-44	-43
-41	-47	-42	-47	-59
-54	-53	-55	-34	-53
-50	-36	-53	-53	-55
-54	-39	-53	-42	-49
-45	-48	-50	-48	-56
-52	-46	-53	-56	-57
-42	-53	-50	-44	-46
-59	-62	-57	-36	-43

	Начало первого интервала:	-64
	Длина интервала:	4

Разобьем интервал
на частичные интервалы с шагом, равным 4. Для каждого частичного интервала
подсчитаем число результатов, попавших в данный интервал. Обозначим эти частоты
n_i. Вычислим середины частичных интервалов
.

Полученные
результаты вычислений занесем в таблицу.

Находим
оценки математического ожидания и среднего квадратического отклонения (1/75)·(-65-290-972-650-644-788-190-170)
=

= -3566/75=-47.54;

где Y*_i – середина i -го интервала.

(1/74)×(209.09+547.058+751.1688+

+78.6708+33.2024+429.6824+455.058+916.658)
= =3420.5884/74=46.224 ;

S_y = 6.7988=6.80;

Вычислим границы
интервала в кодированных переменных:

.

Вероятность попадания
нормально распределённой случайной величины в i-тый частичный интервал

P_i= Ф(Z_i+1) — Ф(Z_i); i=1,…,m,

где Ф(z) — функция Лапласа.

Вычислим теоретические
частоты n_i‘ =N×P_i.

Величины Z_i, P_i
и n_i‘
заносим в таблицу.

Определим наблюдаемое
значение критерия

K_набл= 0,9168
+ 0,0526 + 4,008 + 0,69 + 0,4303 + 0,1555 + 0,3874 + 0,74137) = 7,38197;

Найдём критическое
значение критерия Пирсона для уровня значимости q=0.1 и числа степеней свободы

f=m-2-1=8-2-1=5:

K_кр=c2 (q,f)= c2(0.1;5)=9.236.

Таблица 4.

№		ni		Z i	Ф(Z i)	Pi	ni1	ni	(ni1-ni)2  ni1
1 2 3 4 5 6 7 8	-64 -60 -56 -52 -48 -44 -40 -36 -32	1 5 18 13 14 14 5 5	-62 -58 -54 -50 -46 -42 -38 -34	-¥ -1.83 -1.24 -0.65 -0.06 0.52 1.11 1.69 +¥	-0.5 -0.4664 -0.3925 -0.2415 -0.0239 0.19847 0.3665 0.45449 0.5	0.0336 0.0739 0.1504 0.2182 0.2224 0.1680 0.0880 0.0455 åPi=1	2.52 5.54 11.277 16.36 16.679 12.6 6.599 3.41	1 5 18 13 14 14 5 5	0.9168 0.0526 4.008 0.69 0.4303 0.1555 0.3874 0.74137

Так как K_набл <
K_кр , то гипотеза H справедлива, т.е. результаты
эксперимента распределены по нормальному закону.

Результаты кампании

Срок всей кампании: 1 месяц.

Наибольшую эффективность показали тизеры, нацеленные на тех, у кого уже сформирована потребность

Посты в ленте хорошо проявили себя на первом касании: эмоциональные креативы привлекали внимание и работали на вовлечённость.

По итогам кампании заказчик получил 265 переходов на гугл-форму с сайта и 76 заполненных заявок на участие. Конверсия в заявку составила 30%.

Чуть больше трети целевых визитов получили непосредственно с рекламы. Остальные — через подписку на группу или прямые заходы. Предполагаем, дело в длительном цикле принятия решения и тайм-ауте, который понадобился организаторам на сбор информации для заявки.

(таблица значений функции Лапласа Ф(х))

(Таблица значений функции
 

x	Ф(x)	x	Ф(x)	x	Ф(x)	x	Ф(x)
0.00	0.0000	0.22	0.0871	0.44	0.1700	0.66	0.2454
0.01	0.0040	0.23	0.0910	0.45	0.1736	0.67	0.2486
0.02	0.0080	0.24	0.0948	0.46	0.1772	0.68	0.2517
0.03	0.0120	0.25	0.0987	0.47	0.1808	0.69	0.2549
0.04	0.0160	0.26	0.1026	0.48	0.1844	0.70	0.2580
0.05	0.0199	0.27	0.1064	0.49	0.1879	0.71	0.2611
0.06	0.0239	0.28	0.1103	0.50	0.1915	0.72	0.2642
0.07	0.0279	0.29	0.1141	0.51	0.1950	0.73	0.2673
0.08	0.0319	0.30	0.1179	0.52	0.1985	0.74	0.2703
0.09	0.0359	0.31	0.1217	0.53	0.2019	0.75	0.2734
0.10	0.0398	0.32	0.1255	0.54	0.2054	0.76	0.2764
0.11	0.0438	0.33	0.1293	0.55	0.2088	0.77	0.2794
0.12	0.0478	0.34	0.1331	0.56	0.2123	0.78	0.2823
0.13	0.0517	0.35	0.1368	0.57	0.2157	0.79	0.2852
0.14	0.0557	0.36	0.1406	0.58	0.2190	0.80	0.2881
0.15	0.0596	0.37	0.1443	0.59	0.2224	0.81	0.2910
0.16	0.0636	0.38	0.1480	0.60	0.2257	0.82	0.2939
0.17	0.0675	0.39	0.1517	0.61	0.2291	0.83	0.2967
0.18	0.0714	0.40	0.1554	0.62	0.2324	0.84	0.2995
0.19	0.0753	0.41	0.1591	0.63	0.2357	0.85	0.3023
0.20	0.0793	0.42	0.1628	0.64	0.2389	0.86	0.3051

0.88	0.3106	1.14	0.3729	1.40	0.4192	1.66	0.4515
0.89	0.3133	1.15	0.3749	1.41	0.4207	1.67	0.4525
0.90	0.3159	1.16	0.3770	1.42	0.4222	1.68	0.4535
0.91	0.3186	1.17	0.3790	1.43	0.4236	1.69	0.4545
0.92	0.3212	1.18	0.3810	1.44	0.4251	1.70	0.4554
0.93	0.3238	1.19	0.3830	1.45	0.4265	1.71	0.4564
0.94	0.3264	1.20	0.3849	1.46	0.4279	1.72	0.4573
0.95	0.3289	1.21	0.3869	1.47	0.4292	1.73	0.4582
0.96	0.3315	0.3883	1.48	0.4306	1.74	0.4591
0.97	0.3340	1.23	0.3907	1.49	0.4319	1.75	0.4599
0.98	0.3365	1.24	0.3925	1.50	0.4332	1.76	0.4608
0.99	0.3389	1.25	0.3944	1.51	0.4345	1.77	0.4616
1.00	0.3413	1.26	0.3962	1.52	0.4357	1.78	0.4625
1.01	0.3438	1.27	0.3980	1.53	0.4370	1.79	0.4633
1.02	0.3461	1.28	0.3997	1.54	0.4382	1.80	0.4641
1.03	0.3485	1.29	0.4015	1.55	0.4394	1.81	0.4649
1.04	0.3508	1.30	0.4032	1.56	0.4406	1.82	0.4656
1.05	0.3531	1.31	0.4049	1.57	0.4418	1.83	0.4664
1.06	0.3554	1.32	0.4066	1.58	0.4429	1.84	0.4671
1.07	0.3577	1.33	0.4082	1.59	0.4441	1.85	0.4678
1.08	0.3599	1.34	0.4099	1.60	0.4452	1.86	0.4686
1.09	0.3621	1.35	0.4115	1.61	0.4463	1.87	0.4693
1.10	0.3643	1.36	0.4131	1.62	0.4474	1.88	0.4699
1.11	0.3665	1.37	0.4147	1.63	0.4484	1.89	0.4706
1.12	0.3686	1.38	0.4162	1.64	0.4495	1.90	0.4713
1.13	0.3708	1.39	0.4177	1.65	0.4505	1.91	0.4719

x	Ф(x)	x	Ф(x)	x	Ф(x)	x	Ф(x)
1.92	0.4726	2.18	0.4854	2.52	0.4941	2.84	0.4977
1.93	0.4732	2.20	0.4861	2.54	0.4945	2.86	0.4979
1.94	0.4738	2.22	0.4868	2.56	0.4948	2.88	0.4980
1.95	0.4744	2.24	0.4875	2.58	0.4951	2.90	0.4981
1.96	0.4750	2.26	0.4881	2.60	0.4953	2.92	0.4982
1.97	0.4756	2.28	0.4887	2.62	0.4956	2.94	0.4984
1.98	0.4761	2.30	0.4893	2.64	0.4959	2.96	0.4985
1.99	0.4767	2.32	0.4898	2.66	0.4961	2.98	0.4986
2.00	0.4772	2.34	0.4904	2.68	0.4963	3.00	0.49865
2.02	0.4783	2.36	0.4909	2.70	0.4965	3.20	0.49931
2.04	0.4793	2.38	0.4913	2.72	0.4967	3.40	0.49966
2.06	0.4803	2.40	0.4918	2.74	0.4969	3.60	0.499841
2.08	0.4812	2.42	0.4922	2.76	0.4971	3.80	0.499928
2.10	0.4821	2.44	0.4927	2.78	0.4973	4.00	0.499968
2.12	0.4830	2.46	0.4931	2.80	0.4974	4.50	0.499997
2.14	0.4838	2.48	0.4934	2.82	0.4976	5.00	0.499997
2.16	0.4846	2.50	0.4938

Предыстория

В конце декабря, к нам обратился «ВСоЗнании» — кемеровский некоммерческий фонд, который поддерживает и развивает городские сообщества. Они решили провести «Акселератор городских креативных событий». Это проект для руководителей кемеровских некоммерческих мероприятий, которые делают лучше жизнь горожан: любительских литературных и киноклубов, сообществ урбанистов, любителей истории, туризма, роботостроения.

В рамках проекта Фонд оценивает перспективы и социальную значимость проектов, обучает организаторов собирать аудиторию, предоставляет финансовую поддержку для реализации идеи самым целеустремленным.

Для старта проекта нужно было получить минимум 50 заявок от организаторов мероприятий Кемерова с понятным описанием их идеи. Причём участники должны быть готовы в течение нескольких месяцев посещать занятия Акселератора.

Фонд обратился к нам за помощью: нужно рассказать активным жителям Кемерово об Акселераторе и стимулировать их принять участие в проекте.

4.3 Понятие гипотезы в педагогике

Гипотеза
исследования –
методологическая характеристика
исследования, научное предположение,
выдвигаемой для объяснения какого-либо
явления и требующее проверки на опыте для
того, чтобы стать достоверным научным
знанием. От простого предположения
гипотеза отличается рядом признаков. К ним
относят:

— соответствие
фактам, на основе которых и для обоснования
которых она создана

— проверяемость

— приложимость к
возможно более широкому кругу явлений

— относительная
простота.

В гипотезе
органически сливаются два момента:
выдвижение некоторого положения и
последующее логическое и практическое
доказательство.

Педагогическая
гипотеза (научное предположение о
преимуществе того или иного метода) в
процессе статистического анализа
переводится на язык статисти­ческой науки
и заново формулируется, по меньшей мере, в
виде двух статистических гипотез.

Возможны два
типа гипотез: первый тип — описа­тельныегипотезы, в которых описываются причины и
возможные следствия. Второй тип — объяснительныев них дается объяснение возможным
следствиям из опре­деленных причин, а также
характеризуются условия, при которых эти
следствия обязательно последуют, т. е. объяс­няется,
в силу каких факторов и условий будет
данное следствие. Описательные гипотезы не
обладают предвидением, а объяснительные
обладают таким свойством. Объясни­тельные
гипотезы выводят исследователей на предпо­ложения
о существовании определенных закономерных
связеймежду
явлениями, факторами и условиями.

Гипотезы в
педагогических иссле­дованиях могут
предполагать, что одно из средств (или
группа их) будет более эффективным, чем
другие средства. Здесьгипотетическивысказываетсяпредположение
о сравнительной эффективности средств,
способов, методов, форм обучения.

Более высокий уровень
гипотетического предсказания состоит в том,
что автор исследования высказывает
гипотезу о том, что какая-то система мер
будет не только лучше другой, ноиизрядавозможных систем она кажется
оптимальной с точки зрения определенных
критериев. Такая гипотеза нуждаетсявещеболеестрогомиоттого более развернутом
доказательстве.

Кулаичев А.П. Методы и средства анализа
данных в среде Windows. Изд. 3-е, перераб. и доп.
— М: ИнКо, 1999, стр. 129-131

Психолого-педагогический
словарь для учителей и руководителей
общеобразовательных учреждений. –
Ростов-н/ Д: Феникс, 1998, стр. 92

На
главную         
      На содержание       
            

4.2 Общие принципы проверки статистических гипотез

Процедура проверки нулевой гипотезы в
общем случае включает следующие этапы:

1.задается допустимая вероятность ошибки
первого рода (Р_кр=0,05)

2.выбирается статистика критерия (Т)

3.ищется область допустимых значений

4.по исходным данным вычисляется
значение статистики Т

5. если Т
(статистика критерия) принадлежит
области принятия нулевой гипотезы, то
нулевая гипотеза принимается (корректнее
говоря, делается заключение, что исходные
данные не противоречат нулевой гипотезе), а
в противном случае нулевая гипотеза
отвергается и принимается альтернативная
гипотеза.
Это основной принцип проверки всех
статистических гипотез.

Обычно первые три этапа
выполняют профессиональные математики, а
последние два – пользователи для своих
частных данных.

В современных
статистических пакетах на ЭВМ используются
не стандартные уровни значимости, а уровни,
подсчитываемые непосредственно в процессе
работы с соответствующим статистическим
методом. Эти уровни, обозначенные буквой P, могут
иметь различное числовое выражение в
интервале от 0 до 1, например, 0,7 0,23 0,012.
Понятно, что в первых двух случаях
полученные уровни значимости слишком
велики и говорить о том, что результат
значим нельзя. В последнем случае
результаты значимы на уровне 12 тысячных.
Это достоверный результат.

При
проверке статистических гипотез с помощью
статистических пакетов, программа выводит
на экран вычисленное значение уровня
значимости Р и подсказку о возможности
принятия или неприятия нулевой гипотезы.

Если
вычисленное значение Р
превосходит выбранный уровень Ркр,то принимается нулевая гипотеза, а в
противном случае — альтернативная
гипотеза. Чем меньше вычисленное значение Р,
тем более исходные данные противоречат
нулевой гипотезе.

Число
степеней свободы у какого-либо
параметра определяют как число опы­тов, по
которым рассчитан данный параметр, минус
количество одинаковых значений, найденных
по этим опытам независимо друг от друга.

Величина Ф называется мощностью
критерия и представляет собой вероятность
отклонения неверной нулевой гипотезы, то
есть вероятность правильного решения. Мощность
критерия – вероятность попадания
критерия в критическую область при условии,
что справедлива альтернативная гипотеза.
Чем больше Ф, тем вероятность ошибки 2-го
рода меньше.

Шаг 1. Анализируем аудитории и составляем гипотезы

Аудитория

Целевую аудиторию сам фонд описал так: это активные и сознательные молодые горожане, владельцы кемеровских сообществ, их знакомые/друзья, организаторы мероприятий и событий в Кемерове.

По описанию составляем параметры аудитории:

• Возраст: от 20 лет;
• География: Кемерово;
• Интересы: культурный отдых, афиша, мероприятия;
• Образ жизни: организуют мероприятия, ведут тематические сообщества.

По этим данным парсим аудитории во ВКонтакте:

• администраторы кемеровских встреч и мероприятий во ВКонтакте;
• администраторы групп общественных организаций и молодёжных субкультур Кемерова;
• друзья этих администраторов.

Примеры групп и мероприятий, из которых собирали аудиторию: Фестиваль современных молодёжных культур, Фестиваль исторической реконструкции, выставки кемеровских художников, квиз-игры, клубы настольных игр и подобные.

В сумме получилось больше 30 000 человек.

Гипотезы

Аудитория творческая, креативная и активная, а значит искушённая и избирательная

Важно не только заинтересовать, но и вызвать доверие, продемонстрировать решение их проблем. То есть аудитории нужно показать, что Акселератор поможет им развить идею и реализовать собственный проект.

Для продвижения мы сделали такие гипотезы о мотивах аудитории.

• Готовы действовать и ищут возможности. Им нужно чётко описать выгоды и сделать понятное конкретное предложение. Скорее всего таких людей не так много, зато вероятность их сконвертировать максимально высокая.
• Интересно, но сомневаются. Таких нужно подогреть, дать эмоциональный импульс, вызвать доверие. На этой категории предполагали протестировать максимум вариантов, ведь сегмент наиболее перспективный: таких людей значительно больше, чем в первом сегменте, при этом их реально подвести к уровню мотивации горячих и конвертировать в заявку. Именно на них мы тестировали максимум вариантов креативов.
• Не задумываются о возможностях или бездействуют. Им нужно сначала показать перспективы и вовлечь эмоционально. Мы предположили, что эта аудитория самая многочисленная: они привыкли к текущему положению вещей и не задумываются, что можно получить помощь со стороны.

Эти три категории соответствуют стандартным горячей, тёплой и холодной аудиториям. С одной особенностью: описывая конкретные мотивы аудитории, мы лучше понимаем её потребности, чем при формальном делении на горячую/холодную.

Дальше рассказываем, как тестировали объявления по гипотезам о мотивах аудитории и результативность каждой из них.

Проверка гипотезы о нормальном распределении ошибок эксперимента

Как правило, ошибки
результатов экспериментов распределены по нормальному закону .

Выберем следующие
гипотезы:

H: ошибки эксперимента распределены по
нормальному закону;

H₁: ошибки эксперимента не распределены
по нормальному закону.

Для проверки гипотезы H используется W–критерий.

Пусть проведено mпараллельных опытов ( 3 £m£ 50 ).

 Для обработки
результатов эксперимента нужно:

1) Расположить значения переменной
состояния в неубывающем порядке:

y₁ £y₂ £ …£y_m .

2) Вычислить: .

3) Вычислить: где , если m-чётное и ,

если m-нечётное.

 Коэффициенты a_iвыбираются из таблицы в зависимости
от m.

4) Вычислить наблюдаемое значение критерия:

5) По таблице критических точек найти W_кр -критическое значение критерия в
зависимости от числа степеней свободы f= m и уровня значимости q:

W_кр= W(q, f );

6) Если наблюдаемое значение больше
критическогоW_набл >
W_кр (критическая область левосторонняя),
то гипотеза Hпринимается, т.е. ошибки эксперимента
распределены по нормальному закону. В противном случае, еслиW_набл<W_кр , то гипотеза Hотвергается.

Пример:

Проведено 16 параллельных
опытов. Получены следующие значения переменной состояния Y:

0.035 0.047 0.055
0.067 0.066 0.077 0.078 0.088

0.95
0.1 0.121
0.136 0.153 0.176 0.22 0.231

m = 16, q =
0,05, l = 16/2 = 8.

Отметим, что результаты
эксперимента расположены в неубывающем порядке.

;

;

где значения  для m = 16 взяты из таблицы:

Наблюдаемое значение
критерия:

.

Критическое значение
критерия:

Так как W_набл>W_кр, , то ошибки эксперимента распределены
по нормальному закону.

Построение и проверка

Завершив формулировку гипотезы и ее обоснование, необходимо приступить к завершающему этапу – проверке. Здесь нужно применять метод фальсификации, сформулированный классиками философии науки. По нему, новое знание имеет ценность только в том случае, если есть возможность и путь опровергнуть гипотезу.

Такую проверку истинности гипотезы проводят по тем же принципам, что и обоснование. Обязательно применяют эмпирическую проверку, теоретическую верификацию, логическое доказательство. Но при этом выдвигается ряд альтернативных положений, утверждений.

Такая проверка выполняет двойную задачу. Во-первых, подтверждается истинность сформулированной гипотезы и возможность ее применения в научном или технологическом плане. Во-вторых, готовится фундамент для развития научного знания, выдвижения новых гипотетических умозаключений. Это обеспечивает непрерывность развития науки.