Дистанционное обучение

Тема «Цветы на ножке»

Букетик в подарок.gresenok_

Материал

 Бумага гофрированная

 Гипс,  цемент

 Комочки бумажные

 Нитки

Стаканы

Вот такие гиацинты у нас  получатся!  

2.

Сначала из порезанных примерно 1,5 см х 1,5 см квадратиков гофрированной бумаги катаются пальчиками бумажные комочки...

 Затем приклеиваются клеем ПВА на обмотанную нитками основу из газеты (делала мама). Лучше сразу обматывать бумагу вокруг палочки - "стебелька". Стебель красится зеленой гуашью, затем к нему приклеиваются листочки...

Почти готовый гиацинт вставляется в наполовину наполненный гипсом пластиковый стаканчик и придерживается рукой до застывания гипса, затем стаканчик разрезается и выкидывается, а у нас получается симпатичный горшочек со стоящим в нем цветком...

5.

Горшочек украшается - сверху делается травка из зеленых комочков, а сам он обматывается простыми шерстяными нитками, посаженными на ПВА. Сверху и снизу - сплетенные в 2 нити косички.

  ПАННО ИЗ БУМАГИ: МАСТЕР-КЛАС

Выглядит очень необычно, а делается быстро и просто! Отличный вариант — дуэт или трио из таких панно.

Вам потребуется:

— для двух парных панно — по 2 листа цветной бумаги контрастных цветов;

— скальпель или небольшой макетный нож;

— подложка из картона или коврик для резки;

— карандаш для эскиза;

— клей;

— 4 палочки для укрепления верхней и нижней границ панно;

. Последовательность работы:

1. Нарисуйте на листах одного цвета эскизы карандашом.

2. Ножом на коврике вырежьте рисунок. Некоторые части можно вырезать совсем, а некоторые — только надрезать, так, чтобы бумага оставалась на месте.

3. Склейте два листа. Для большего рельефа и выразительности вырезанные части листьев можно отогнуть, как показано на фото.

4. Сверху и снизу приклейте планки.

 ПРИМЕРНАЯ СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ, ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ
     
      – Название эксперимента.
      – Автор-исполнитель или руководитель эксперимента (фамилия, имя, отчество, должность, звание, адрес, телефон).
      – Название органа или лица, давшего разрешение на эксперимент и разделившего ответственность за его результаты.
      – Краткое обоснование актуальности темы (из каких потребностей и противоречий практики вытекает необходимость организации именно данного эксперимента).
      – Объект исследования.
      – Предмет исследования.
      – Цель эксперимента.
      – Задачи.
      – Гипотеза (развернутое предположение, где максимально подробно изложена модель, будущая методика, система мер, т.е. то нововведение, за счёт которого ожидается получить высокую эффективность учебно-воспитательного процесса).
      – Методы и конкретные методики исследования (виды анкет, тесты, тексты контрольных работ, экспериментальные дидактические материалы).
      – Сроки эксперимента (время начала, время предполагаемого завершения).
      – Этапы (сроки и содержание работы).
      – Состав участников эксперимента.
      – Распределение функциональных обязанностей всех лиц, участвующих в опытно-экспериментальной работе или привлекаемых к ней.
      – База (вся школа, параллель, отдельный класс, группа детей • оговорить экспериментальные и контрольные объекты).
      – Формулировка критериев оценки ожидаемых результатов.
      – Прогноз:
      а) положительных результатов.
      б) потерь, возможных негативных последствий.
      в) продумывание компенсаций.
      – Научный консультант эксперимента.
      – Предложения по кандидатурам рецензентов программы эксперимента (с указанием должности и места работы).
      – Форма представления результатов эксперимента (письменный отчёт, текст доклада, методические рекомендации, статья в журнал, диссертация и пр.).
     
     
      ПОЯСНЕНИЯ К ПРОГРАММЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ, ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ.
     
      Методы опытно-экспериментальной, исследовательской работы.
     
      Хотя сам по себе педагогический эксперимент является мети дом исследовательской работы, при его подготовке и проведении используются две группы методов: эмпирические и теоретические.
      Эмпирические методы. К ним могут быть отнесены: изучение литературы по теме эксперимента, педагогическое наблюдение, социологические опросы, анкетирование, тестирование, рейтинговая оценка, а также изучение и обобщение чьего-либо опыта.
      Изучение литературы, включая и нормативные, инструктивно-методические документы, предпринимается с целью выяснения общей ситуации по исследуемой проблеме, формулировки гипотезы, составления модели, проекта исследовательской работы.
      Педагогическое наблюдение экспериментатора в отличие от обыденного должно быть всегда целенаправленным, т.е. в определенной мере спланированным, поисковым.
      Социологические опросы могут быть устными и письменными. Устные опросы проводятся как в форме произвольной беседы, так и целенаправленного собеседования – интервью по специально подготовленным вопросам.
      Анкетирование – разновидность письменного опроса, позволяющего за короткий срок собрать информацию от большой группы людей. Анкеты делятся на открытые (не ограничиваются варианты ответов на вопросы) и закрытые (выбор вариантов ограничен заранее подготовленными ответами).
      Тестирование – способ психологической диагностики, использующий стандартные вопросы и задачи (тесты), имеющие определённую шкалу значений.
      Рейтинг – оценка того или иного педагогического явления с помощью экспертов.
      Теоретические методы предполагают использование историков генетического метода, моделирования, различных мыслительных процедур: анализ, синтез, сравнение, абстрагирование и др.
      Сравнение продуктивно при анализе информации о любом ребёнке: что говорят о нём разные учителя, одноклассники, родители, приятели по двору и т.д.
      Классификация – логическое деление фактов, данных, явлений и т.д. по какому-то принципу, существенному для данной группы.
      Обобщение (с выделением главного, единственного) предполагает переход от единичного к общему в суждениях, оценках.
      Абстрагирование – мыслительная процедура, суть которой в поиске научно обоснованного алгоритма деятельности. Абстрагирование на современном уровне предполагает моделирование деятельности на компьютерной основе, что позволяет предвосхитить негативные последствия эксперимента.
      Исследователям нужно иметь в виду, что при анализе информации ни одна из проведённых выше процедур не применяется в чистом виде, все они взаимосвязаны и дополняют друг друга.
     
      Этапы эксперимента.
     
      Диагностический этап: выявление проблемы и обоснование её актуальности.
      Диагностика затруднений учителей, выявление противоречий в учебно-воспитательном процессе.
      Прогностический этап: разработка развёрнутой программы эксперимента на этом этапе: задаётся цель исследования, которая конкретизируется в веер задач эксперимента: конструируется модель новой технологии (методики, структуры, системы мер и т.д.); формулируется рабочая гипотеза: прогнозируются ожидаемые результаты, а также возможные негативные последствия; продумываются компенсационные механизмы.
      Организационный этап. Связан прежде всего с подготовкой материальной базы эксперимента. Программа отдельных экспериментов может потребовать специальных помещений, оборудования, мебели и пр. Предполагается разработка сметы на проведение эксперимента, дополнительные материальные и денежные ресурсы.
      При организации опытно-экспериментальной работы важно правильно распределять управленческие функции: кто и за что отвечает в эксперименте: директор, его заместители, в том числе заместитель по опытно-экспериментальной работе (такая должность может вводиться на 0.25, 0.5 ставки), учителя, классные руководители, учащиеся, родители.
      Предусматривается и организация специальной подготовки кадров, участвующих в проведении эксперимента. Целесообразен постоянно действующий семинар по обучению педагогов общей методике организации эксперимента, обсуждению программ конкретных экспериментов, их хода, результатов. При этом возможна корректировка методик, технологий и т.д. с учётом данных промежуточной экспертизы.
      Организационная подготовка эксперимента включает и методическое обеспечение. Помимо программы, к нему относятся все необходимые дидактические, воспитательные и прочие материалы, тексты письменных (обучающих и контрольных) работ, анкет, подробнейшее изложение самой технологии, каждого элемента экспериментальной деятельности. Без методического обеспечения экспериментальная работа идёт неосознанно, бездумно.
      Следует продумать в самом начале вопросы морального и материального стимулирования педагогов, ведущих эксперимент.
      В организацию эксперимента входит и подбор экспериментальных и контрольных объектов (параллелей, классов, отдельных учеников, объединений детей и т.п.). Объекты изначально должны был, равноценны по исходным параметрам. Успех хорошо организованного эксперимента обеспечивается и удачно подобранным научным руководителем или консультантом. Его функция – оказание помощи экспериментаторам в научном обосновании и программы, и обеспечения процесса, и обобщения (анализа) результатов эксперимента.
      Практический этап эксперимента: проведение исходных констатирующих срезов, реализация новых технологии, отслеживание процесса промежуточных (текущих) результатов, корректировка испытываемой технологии, контрольные срезы.
      Обобщающий этап: обработка данных, соотнесение результатов эксперимента с поставленными целями, анализ полученных данных, корректировка гипотезы, модели новой технологии в соответствии с результатами, оформление и описание хода и результатов эксперимента.
      Внедренческий этап: распространение новой методики, направленная Организация опыта по реализации разработанного другими педагогами.
     
      Подготовка программы эксперимента.
     
      Идея эксперимента требует обоснования темы. Необходимо тщательно разобраться, какие противоречия практики обучения и воспитания побуждают к отказу от традиционных технологий и поиску нового или из каких потребностей вытекает необходимость опытно-экспериментальной работы. Определяя актуальность темы, исследователь также должен быть точно информирован о степени ее разработанности. Выбранная тема нуждается в точной формулировке. Можно сопоставить ряд формулировок, чтобы остановиться на той, которая наиболее точно отражает предмет будущего экспериментального исследования. Здесь педагогам-практикам полезен совет учёного-консультанта.
      Педагог-экспериментатор должен уметь разграничить содержание понятий объект и предмет исследования. Объектом исследования могут быть педагогический или ученический коллективы, учебно-воспитательный процесс, система воспитательной работы в образовательном учреждении, преподавание какого-то предмета и т.п.
      Предмет исследования – конкретная часть объекта или процесс, в нём проходящий. Например, если объектом является система воспитательной деятельности школы, то предметом может быть процесс её оптимизации. Если объект – процесс обучения иностранному языку, то предметом может быть избран механизм применения суггестивных методов обучения и т. д.
      Следующий необходимый элемент программы – формулировка цели эксперимента. Таковой может быть новая методика, классификация, новая программа, учебный план, новый вариант известной технологии, методическая разработка и т.д.
      Определение задач эксперимента. В задачах выстраивается веер проблем, которые необходимо решать в ходе эксперимента. Беда многих экспериментаторов в том, что, не задумавшись над конкретными задачами, они работают вслепую, с перегрузками, как для себя, так и для детей.
      Гипотеза эксперимента – это развёрнутое предположение, в котором максимально подробно изложена модель, будущая методика системы мер, технология, механизм того новшества, введением которого ожидается получить более высокую эффективность учебно-воспитательного процесса. Гипотез может быть несколько – какие-то из них подтвердятся, какие-то нет.
      Современная дидактика, например, располагает богатым арсеналом знаний и умений, позволяющих организовать высокоэффективное обучение. Поэтому педагог-экспериментатор, выдвигая гипотезу новой оригинальной технологии, должен искать её обоснования в ведущих дидактических концепциях (теория поэтапного формирования умственных действий – П.Я.Гальперин; теория проблемного обучения – М.И. Махмутов, И.Я. Лернер. А.М. Матюшкин; теория развивающего обучения – Л.В. Занков. Д.Б. Эльконин, В.В.Давыдов; теория программируемого обучения – Т.А. Ильина, Н.Ф.Талызина; теория активизации учебной деятельности школьников – Т.И. Шамова, А,К. Маркова; теория содержательного обобщения – В.В. Давыдов; теория развития познавательного интереса – Г.И. Щукина; теория оптимизации обучения – Ю.К. Бабанский).
      Составной частью подготовки эксперимента является разработка, выбор конкретных методик и методов исследования. Подразумевается изготовление различных анкет, тестов, экспериментальных дидактических материалов, текстов диагностических, проверочных и контрольных работ И ДРУГИХ экспериментальных материалов.
      Необходимый, но, к сожалению, редко планируемый компонент программы – сроки проведение эксперимента. С отсутствием очерченных сроков невозможно установить, в какой стадии находится эксперимент, в особенности, если не проводится начальный диагностический срез. Для лучшей организации эксперимента, для определения промежуточных показателей выполнения задач, гипотезы нужно определить также этапы эксперимента.
      Начиная эксперимент, нельзя гарантировать абсолютный успех в его задуманного и поэтому в программу следует заложить резервное время на случай неудачи, отрицательных результатов, чтобы компенсировать издержки эксперимента. Применительно к процессу обучения, эксперимент в рамках текущего года должен быть завершён не позднее третей четверги. При неудаче – резервное время выпадает на четвертую четверть, при удачном ходе эксперимента – на развитие успеха, опережающее освоение новых разделов программы и т.п.
      База эксперимента также требует чёткого определения. В эксперименте может быть занята вся школа, параллель, отдельные классы, группа детей и т.д. Поэтому необходимо определить как собственно экспериментальные, так и контрольные объекты для сравнения.
      Важнейший и обязательный компонент программы – критерии оценки ожидаемых результатов эксперимента. Они должны быть определены до начала эксперимента и увязаны с его целями.
      Можно рекомендовать сводить все конкретные показатели эффективности (или оптимальности) к двум:
      1. Критерий результативности. Например, если экспериментируется методика обучения, то её результаты должны быть: а) либо выше прежних результатов того же учителя; б) либо выше типичных для школ данного региона; в) либо оптимальными, т.е. максимально возможными для конкретных детей.
      2. Критерий затрат времени, так как время – универсальный, интегративный показатель эффективности любого труда.
      Совершенно необходимой частью подготовки эксперимента является прогнозирование: а) возможных (ожидаемых) положительных результатов; б) возможных потерь, негативных последствий; в) компенсаций этих потерь и последствий.
      Тщательная разработка проекта эксперимента позволяет избежать на практике многих ошибок, сокращает время эксперимента. Главное, о чем не следует забывать, – речь идёт об эксперименте, который будет проводиться с живыми людьми. Педагогический эксперимент - наиболее ответственный из всех видов экспериментальной деятельности.
     
      Экспертиза программы эксперимента.
     
      Чем больше экспертов, тем лучше для дела. Однако главное в экспертной оценке - не комплименты, а замечания и предложения.
      В рецензии на программу эксперимента оцениваются, как минимум, пять позиций:
      1) полнота содержания программы эксперимента;
      2) её целостность (логичность, взаимосвязь и непротиворечивость частей программы);
      3) ошибки, недостатки, упущения:
      4) предложения, новые идеи, дополнения к программе;
      5) экспертное заключение ( программа пригодна и рекомендуется к осуществлению; нуждается в доработке по высказанным замечаниям; непригодна).
     
      Отслеживание процесса и оформление результатов эксперимента.
     
      Учитель или директор-экспериментатор должны усвоить правило: незафиксированные факты, промежуточные результаты безвозвратно пропадают. Добросовестно зафиксированные факты позволяют расширить задачи эксперимента, обнаружить побочные.) как положительные, так и отрицательные) эффекты экспериментальной работы.
      Ход эксперимента фиксируется его участниками в специальных дневниках, которые представляют собой ежедневные или еженедельные (периодические) записи наблюдений и оценок за жизнью субъектов и объектов опытной работы. Записи в дневнике могут быть распределены по-разному: по классам, по учителям, по проблемам, по числам, по урокам, и т.д. Набор записей позволяет в конце года обнаружить ту или иную тенденцию.
      Для отслеживания процесса и результатов эксперимента нужно чётко определить параметры, по которым будет определяться эффективность проверяемой методики, структуры, технологии, приёма и т.д. Если, например, экспериментируется пятидневка, то, кроме практики полноценного изучения программы, надо фиксировать перегрузку, особенно здоровья детей. При эксперименте с авторской методикой, новой технологией обучения, нельзя избежать оценки знаний и умений учащихся, их сравнения с прежними или теми, что ожидаются по гипотезе.
      Конечные же результаты определяются по уровню образованности, воспитанности и развитости учащихся. Для оценки практической значимости полученных результатов необходимо определить конкретные сдвиги в учебно-воспитательном процессе, организованном по новой технологии. При этом указывается, к кому конкретно относятся эти изменения – к учителям, учащимся, руководителям учреждений и какова сфера применения полученных результатов.
      При оценке теоретической значимости эксперимента называются новые идеи, новые выводы, которые могут дополнить имеющие дидактические и педагогические теории
      Если совокупность экспериментально добытых новых идей образует целостную концепцию, то это признак создания принципиально нового в педагогике.
      Оформление результатов эксперимента выполняется в форме отчёта, выступления на конференции, текста доклада, статьи в журнале, методике, описанной в брошюре, диссертации и др.
      Самое трудное на этом этапе работы – выстроить в ходе исследования материал в виде той или иной структуры. Такими могут быть:
      управленческая структура (возможно именно она окажется наиболее адекватной для описания результатов эксперимента): первичный анализ – прогнозирование – программирование планирование - организация - регулирование - контроль - анализ -корригирование - стимулирование;
      деятельностная структура: мотивы - цель – задачи - содержание - формы - методы – критерии – результаты;
      структура методики по видам дидактических действий: преподавание (обучающие действия) - стимулирующие действия - организующие действия - контролирующие действия -корректирующие действия;
      структура этапов усвоения: первичное восприятие - запоминание - осмысление - применение - закрепление - перенос в другие области;
      структура одного из вариантов комбинированного урока: организационный момент - опрос - изучение нового материала - закрепление - разбор домашнего задания;
      структура методики обучения по типам проводимых уроков:
      уроки сообщения новых знаний - уроки формирования умений -уроки закрепления знаний, умений и навыков - уроки контроля и оценка знаний - уроки повторения и обобщения - комбинированные уроки различных типов;
      структура воспитательной системы как взаимосвязанный комплекс содержательных направлений (сторон) воспитания: нравственное - трудовое - эстетическое - физическое - умственно-правовое - гражданское - экологическое - методико-гигиеническое, половое, семейное и др.;
      возрастная структура: воспитательная работа с младшими школьниками - воспитательная работа с подростками - воспитательная работа со старшеклассниками.
      Перечислим и некоторые другие структуры:
      – школьный коллектив - педагогический коллектив - классные коллективы - объединения учащихся - ученические организации;
      – воспитание - самовоспитание - взаимовоспитание;
      – деятельность учителя - деятельность школьников - деятельность общественников - деятельность родителей;
      – общение с учениками - общение с учителями - общение с родителями - общение с руководителями.
      Все названные (и неназванные) структуры взаимосвязаны между собой так, что все реализуются в каждой и каждая реализуется во всех остальных. В любом целостном, системном эксперименте все эти структуры реально существуют, хотя та или иная обычно доминирует.
      Регулирование отношений людей в ходе экспериментальной работы. Это не Надуманный вопроса предмет особой заботы со стороны руководителей учреждений и органов образования.
      Экспериментирование – высшее проявление педагогического творчества. Потому-то оно и нуждается в серьёзной организации и вдумчивом регулировании. Эксперимент всегда выводит за рамки принятых нормативов, устоявшихся стереотипов, носителями которых выступают конкретные живые люди. Необходимо заинтересованное, непредвзятое отношение к экспериментатору. Педагог-исследователь ищет и разрешает при своевременной и полновесной поддержке его творческих замыслов руководителем противоречие между устаревшим и новым, обеспечивая тем самым движение вперёд в сфере образования и воспитания. Увлечённый педагог-экспериментатор – всегда на виду, его труд, его находки и неудачи чаще обсуждаются, нередко вызывают споры. В оценке деятельности экспериментатора вредны любые ' крайности: захваливание или пренебрежение. Создание надлежащих обстоятельств для эксперимента, чуткий индивидуальный подход к творчески работающим педагогам – необходимое условие успеха опытно-экспериментальной деятельности.
 

  Дмитрий Иванович Менделеев

ИЗВЕСТЕН БЛАГОДАРЯ: ПЕРИОДИЧЕСКОМУ ЗАКОНУ ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ.

 В 1860-x гoдaх Дмитpий Менделеев заметил повторяющиеся тенденции в химических и физических свойствах различных элементов. Во время написания своего yчебника «Основы химии» Менделеев обнаружил, что если расположить элементы в порядке увеличения атомной массы, их химические свойства демонстрируют определенные тенденции. Опираясь на свое понимание характеристик элементов, Менделеев расположил известные элементы в таблице, систематизируя их. Основываясь на периодическом зак

оне, Менделеев создал периодическую таблицу элементов, похожую на ту, которая используется сегодня во всем мире. Единственная реальная разница между его таблицей и таблицей, которую мы используем сегодня, состоит в том, что таблица Менделеева упорядочивает элементы по возрастанию атомного веса, в то время как настоящая таблица упорядочивается по возрастанию атомного номера. Интересно и то, что с помощью своей таблицы ученый предсказал обнаружение трех неизвестных элементов, которые оказались германием, галлием и скандием. Основываясь на периодических свойствах элементов, Менделеев собирался найти ещё 8 элементов, которые на то время не были обнаружены. Как и все гении, Менделеев занимался в нескольких областях науки, он также был отличным экономистом, футурологом и исследователем.


Альфред Рассел Уоллес

ИЗВЕСТЕН БЛАГОДАРЯ: ЕСТЕСТВЕННОМУ ОТБОРУ, БИОГЕОГРАФИИ

Альфpед Рaссел Уoллес был британским арxеологом, биологом и антропологом. Он много пyтешествовал, и во время одной из поездок заболел малярией. Находясь на больничной койке, он стал размышлять о теории Томаса Мальтуса, предполагающей выживание сильнейших особей. Эта теория позволила Альфреду развить теорию эволюции через естественный отбор. Свои труды он передал Чарльзу Дарвину, работавшему над «Происхождением видов». Дарвин настолько впечатлился работой Уоллеса, что включил большинство его терминов в свою книгу. Путешествуя по Малайскому архипелагу и в долине Амазонки, учёный проделал огромный труд по разделению австралийской и азиатской фауны, названный «линией Уоллеса». Он был адептом практики спиритических сеансов и за свою карьеру получил множество наград, в том числе Орден Заслуг, Медаль Копли и Королевскую медаль.  

Фрэнсис Крик

ИЗВЕСТЕН БЛАГОДАРЯ: СТРУКТУРЕ ДНК

Пoлное имя этого бpитaнского yчёного Фрэнсис Харри Комптон Крик. Он прославился в области молекулярной биологии, открыв структуру молекулы ДНК в первой половине 50-x годов XX века. За свои достижения Крик вместе с соавторами был награждён Нобелевской премией в области медицины. А также Фрэнсис внёс значительный вклад в развитие биофизики и нейробиологии. Его работа имела роль в исследованиях, связанных с генетическим кодом. Как учёный Крик продолжал заниматься наукой даже на смертном одре, что с восхищением отметил другой выдающийся нейробиолог Кристоф Кох. Фрэнсис выступал критиком религии и христианства, при этом предполагал изменения в мозгу химического типа во время молитвы. Обязательно почитайте также о удивительных открытиях в области генетики на most-beauty.ru в этой интересной статье.

У некoтоpыx yчёных были собственные методы проведения исследовaний. Иногда их эксперименты были настолько необычны, что большинство людей считало их идиотами. Но благодаря именно таким методам, человечество смогло совершить огромный скачок в науке и технике. Большинство непризнанных гениев своего времени посвящало всю жизнь исследовательской работе. В настоящее время мы пользуемся их основами и теориями практически во всех видах технологий. Их блестящий ум и безумные эксперименты, выходящие за рамки понимания обычного человека, намного опередили своё время.

Вариант1.Создайте свой список 5  величайших ученых всех времен

Вариант 2. Создайте список 5 ученых в области естествознания.

Вариант 3. Создайте список 5 ученых Нашей страны.

Работаем по образцу.

Статистическая обработка результатов эксперимента

Лекция 1.  Основные понятия математической статистики

В этом разделе приведены часто используемые термины, необходимые для понимания изложенного материала.

Числовые характеристики выборки – обобщенные показатели, позволяющие:

• дать количественную оценку эмпирическим распределениям;
• сравнивать выборки между собой.

Статистической гипотезой (гипотезой) называется утверждение относительно истинных значений параметров исследуемой генеральной совокупности.

Нулевая гипотеза (Но) – предположение о том, что между параметрами генеральных совокупностей  разница равна нулю и различия между ними носят не систематический, а случайный характер.

Альтернативная гипотеза (Н1) – гипотеза, противоположная нулевой.

Уровень значимости  —  вероятность отклонения  нулевой гипотезы, когда она верна или другими словами вероятность ошибки.

Критерий — метод проверки статистических гипотез.

Критерий хи-квадрат, критерий лямбда Колмогорова–Смирнова – критерии согласия, часто используемые для проверки гипотезы о нормальности распределения.

t – критерий Стьюдента – критерий, позволяющий оценить, насколько статистически существенно различаются средние арифметические двух выборок.

F – критерий Фишера – метод, позволяющий проверить гипотезу, что две независимые выборки получены из генеральных совокупностей X и Y  с одинаковыми дисперсиями sx2 и sY2 .

Критерий Манна-Уитни — непарамтерический критерий проверки статистических гипотез.  Применяется для независимых выборок.

О методах математической статистики и ее практическом применении можно прочесть в книге «Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований»

Критерий Вилкоксона – непараметрический критерий проверки статистических гипотез. Применяется для связанных выборок.

Корреляционный анализ – метод статистической обработки результатов, сущность которого состоит в определении степени взаимосвязи между двумя случайными величинами X  и Y.

Лекция 2.  Числовые  характеристики выборки

В своей статье, опубликованной в 1989 году В.М. Зациорский указал, какие числовые характеристики должны быть представлены в публикации, чтобы она имела научную ценность. Он писал, что исследователь  “…должен назвать: 1) среднюю величину (или другой так называемый показатель положения); 2) среднее квадратическое отклонение (или другой показатель рассеяния) и 3) число испытуемых. Без них его публикация научной ценности иметь не будет “с. 52.

После проведения эксперимента исследователь получает определенные результаты. Чтобы его результаты можно было сравнить с данными других исследователей, необходимо рассчитать числовые характеристики выборки. Наибольшее практическое значение имеют  характеристики  положения, рассеивания и асимметрии (табл.1).

Таблица 1 — Название и обозначение числовых характеристик выборки

Характеристики  положения

Среднее арифметическое  (М) – одна из основных характеристик выборки.  Этот показатель характеризуется тем, что сумма отклонений от него выборочных значений (с учетом знака) равна нулю.

где: n  – объем выборки, xi   – варианты выборки.

Среднее арифметическое, вычисленное  на основе выборочных данных, как правило, не совпадает с генеральным средним.  Чтобы оценить, насколько выборочное среднее арифметическое отличается от генерального среднего, вычисляется ошибка среднего арифметического или ошибка репрезентативности (m).

где: S — стандартное отклонение (см. далее).

В научных публикациях очень часто окончательный результат приводится в следующем виде:  М±m.  В качестве примера приведем фрагмент таблицы из публикации Г.Г.Лапшиной (табл. 2).

Таблица 2 — Антропометрический  и функциональный статусы студенток, n= 83 (по: Г.Г.Лапшиной, 1989)

Медианой (Me) – называется такое значение признака, когда одна половина значений экспериментальных данных меньше ее, а вторая половина — больше.

Мода (Мо) – представляет собой значение признака, встречающееся в выборке наиболее часто.

Характеристики вариативности

Средние значения не дают полной информации о варьирующем признаке, поэтому наряду со средними значениями вычисляют характеристики вариации.-

Размах вариации (R) вычисляется как разность между максимальным и минимальным значением признака: R= Xmax-Xmin.

Информативность этого показателя невелика, так как распределения результатов могут иметь одинаковый размах варьирования, а их форма будет очень отличаться.

Дисперсия (S2) – средний квадрат отклонений значений признака от среднего арифметического  (4):

Наиболее часто в публикациях приводится не дисперсия, а стандартное отклонение (S). Этот показатель также называется среднеквадратическим отклонением или СКО (5):

Во многих публикациях этот показатель обозначается s, однако мы рекомендуем применять обозначения, используемые в книге В.С. Иванова (1990): S – выборочное стандартное отклонение, сигма – стандартное отклонение генеральной совокупности. В качестве примера приведем фрагмент таблицы из статьи Л.Н. Жданова (1996).

Таблица 3 — Зависимость возраста достижения лучшего результата и количество необходимого для этого времени от возраста начала спортивной специализации у конькобежцев, дистанция 500 м, 225 спортсменов (по: Л.Н.Жданову, 1996).

Коэффициент  вариации (V%). Чтобы сопоставить вариативность  признаков, измеренных в различных единицах, используется относительный показатель (6), которы йназывается коэффициентов вариации.

Коэффициент вариации используют для оценки однородности выборки. Если V < 10% – выборка однородна, то есть, получена из одной генеральной совокупности. Очень часто в публикациях приводят  четыре  показателя: объем выборки, среднее арифметическое, стандартное отклонение и коэффициент вариации (К.А.Ежевская, 1995).

Характеристики  асимметрии

Коэффициент асимметрии (As) характеризует “скошенность“ эмпирического распределения.

Коэффициент эксцесса (Ex) определяет характер эмпирического распределения: остро- или плосковершинный.

Лекция 3. Закон нормального распределения

Корректное  использование критериев проверки статистических  гипотез предполагает знание  закона распределения. Так, например, использование t – критерия  Стьюдента и  F-критерия Фишера требует нормального распределения экспериментальных данных. К сожалению, многие исследователи это не учитывают.

Большинство экспериментальных распределений, полученных при исследованиях в области физической культуры и спорта может быть описано с помощью нормального  распределения. График плотности вероятности  нормального распределения имеет следующий вид (рис. 1).

Рис. 1

На рис. 1 представлено распределение роста женщин с параметрами:  мю (генеральное среднее) – 170 см, s = 5 см.

Нормальное распределение обладает следующими свойствами:

1. Нормальная кривая имеет колокообразную форму, симметричную относительно  x =  мю.

2. Точки перегиба отстоят от мю  на  ± сигма .

3. Нормальное распределение полностью определяется двумя параметрами: мю и сигма.

4. Медиана и мода  совпадают и равны  мю.

5. В интервал  мю ± сигма     попадают  68 %  всех результатов.

    В интервал  мю ± 2 сигмы  попадают  95%   всех  результатов.

    В интервал  мю ± 3 сигмы  попадают  99 %  всех результатов.

Чтобы проверить, соответствует ли распределение нормальному закону, существует много методов. Можно использовать свойства нормального распределения  (равенство среднего, моды и медианы). Однако более точные результаты дают критерии согласия. В зависимости от объема выборки (n) следует использовать различные критерии:

если объем выборки небольшой (n = 10) – критерий Шапиро – Уилки;

если  объем выборки более 40 — критерий хи-квадрат и критерий Колмогорова-Смирнова;

Лекция 4. Проверка статистических гипотез

          Рассчитав числовые характеристики выборки, экспериментатор получает возможность сравнивать свои результаты с данными других исследователей или сравнить результаты, показанные контрольной и экспериментальной группой. Иногда задача работы состоит в том, чтобы сравнить результат, показанный группой спортсменов до и после эксперимента.  В этом случае, чтобы дать ответ, существуют ли достоверные различия в результатах, нужно проверить статистические гипотезы, использовав для этого специальные методы —  критерии значимости. Таким образом, критерий значимости — это метод проверки статистической гипотезы.

          При использовании критериев значимости выдвигается нулевая гипотеза (Ho) — предположение о том, что  в параметрах генеральных совокупностей из которых получены данные, представленные в выборках, разница равна нулю и различия между ними носят не систематический, а случайный характер. Противоположная гипотеза называется альтернативной (Н1).

Для проверки статистических гипотез применяются параметрические и непараметрические критерии. Параметрические критерии включают в формулу расчета параметры распределения, в нашем случае нормального. поэтому первым условием использования параметрических критериев является нормальное распределение результатов исследования. Вторым условием применения параметрических критериев является статистическая шкала, в которой представлены данные. Такими шкалами являются интервальная шкала и шкала отношений (данные, представлены в этих шкалах измеряются в кг, м, с и т.д).  Непараметрические критерии (или ранговые критерии) построены по другому принципу и не требуют нормального распределения экспериментальных результатов. Кроме того, эти критерии можно применять к данным, представленным в порядковой шкале (баллы).

Параметрические критерии

К параметрическим критериям относят: критерий Стьюдента для независимых выборок и критерий Стьюдента для связанных выборок.

t–критерий Стьюдента для независимых выборок

Условия применения: обе выборки независимы и получены из генеральных совокупностей X и Y, имеющих нормальное распределение с параметрами μx , μy , σx  σy .

Гипотеза: Ho: μx= μy  (предполагается равенство средних арифметических генеральных совокупностей).

 Альтернатива: H1: μx ≠ μy или H1  μx >μy  или H1: μx<μy  (в зависимости от того, что требуется доказать: простое различие средних или то, что одно из них больше другого).

t – критерий Стьюдента рассчитывается по формуле (1):

|mx— my|/ S x-y  (1)

 Значение S x—y  зависит от того, равны или не равны объемы выборки, а также их дисперсии.

          В случае равенства дисперсий и объемов выборок  S x-y вычисляются по формуле (8)

t–критерий Стьюдента для связанных выборок (парные сравнения)

В практике педагогических исследований часто используются так называемые парные сравнения (до и после эксперимента). При парных сравнениях нельзя использовать рассмотренные выше методы для независимых выборок, поскольку это приведет к большим ошибкам. Для сравнения средних значений нужно использовать модификацию    t – критерия Стьюдента для связанных выборок. Особенность расчета t – критерия  в том, что гипотеза формулируется в отношении разностей   сопряженных пар наблюдений.

Условия применения:   di = xi – yi  – разность связанных пар результатов измерения. Делается предположение о нормальном распределении этих разностей в генеральной совокупности с параметрами  md , sd.

Гипотеза: Ho: md =0.

               Альтернатива: H1: md  ¹ 0  или H1: md > 0 или H1: md < 0.

Значение t – критерия Стьюдента   определяется по формуле (10):

где: `d – среднее арифметическое разностей, Sd`    стандартное отклонение.

Непараметрические критерии

Применение параметрических критериев (t – критерия Стьюдента) связано с целым рядом допущений. Например, сравнивая выборочные средние значения с помощью t – критерия Стьюдента, принимались следующие предположения: обе выборки являются случайными, то есть каждая из них получена в результате независимых измерений, обе выборки получены из генеральных совокупностей, имеющих нормальное распределение, дисперсии генеральных совокупностей равны между собой. На практике эти предположения строго никогда не выполняются, поэтому применение параметрических критериев всегда связано с опасностью ошибочных выводов, возникающих из-за нарушения принятых допущений. В последнее время в математической статистике интенсивно разрабатываются непараметрические методы, которые строятся так, чтобы их применение зависело от возможно меньшего числа допущений.

Параметрические критерии применимы только для сравнения выборочных данных, представляющих собой результаты измерений, выраженных в единицах метрических шкал (метры, килограммы, секунды и т.д.). Но в спортивных исследованиях часто приходится иметь дело с данными, выраженными в шкалах порядка, например, произвольная нумерация игроков в команде, места, занятые спортсменами в соревнованиях и т.д. Такие данные нельзя сравнивать с помощью параметрических критериев, а непараметрические критерии могут быть успешно применены  и к данным этого типа.

Сравнение  двух независимых выборок (критерий Манна-Уитни для независимых выборок)

 Условие применения. Применение критерия Вилкоксона основано на единственном предположении: выборки получены из однотипных непрерывных распределений. При этом вид распределения генеральных совокупностей никак не оговаривается.

Гипотеза: Ho: Mex = Mey (предполагается равенство медиан двух генеральных совокупностей).

Альтернатива: H1: Mex ¹ Mey  или H1: Mex  > Mey или H1: Mex  < Mey (в зависимости от того, что требуется доказать: простое различие медиан или то, что результаты в экспериментальной группе больше чем в контрольной).

Сравнение двух связанных выборок (критерий Вилкоксона для связанных выборок)

Гипотеза: Ho: Med = 0

Альтернатива: H1: Med ¹ 0  или H1: Med  > 0  или H1: Med  < 0

Порядок использования   t – критерия Стьюдента и W – критерия Вилкоксона следующий. При обработке выборочных данных рассчитывается фактическое значение критерия. Затем по табличным данным определяется его критическое значение. Если фактическое значение меньше, чем критическое на уровне значимости   α=0,05, то различие считается статистически незначимым (р>0,05). Если вычисленное по выборке значение критерия превышает критические значения при   a=0,05; a=0,01 или a=0,001, то различия считаются статистически значимыми. Это  записывается следующим образом: p<0,05; p<0,01; p<0,001. В качестве примера рассмотрим таблицу 4.

Таблица 4 — Изменение высоты прыжка верх с места после силовых и  скоростно-силовых тренировок в макроцикле (по: В.В.Марченко, Л.С.Дворкину, В.Н.Рогозяну, (1998).

Из данных, представленных в таблице 4 следует, что в результате силовой тренировки произошло статистически достоверное уменьшение результатов, показанных спортсменами в прыжке в высоту во всех макроциклах тренировки (p<0,01 и p<0,001). При скоростно-силовой подготовке статистически достоверных изменений в результатах прыжка в высоту не обнаружено (p>0,05).

Лекция 5. Корреляционный анализ

 Корреляционный анализ – раздел математической статистики, исследующий зависимости между двумя или более случайными величинами. Термин «Correlation» означает взаимосвязь, взаимоотношение.

Две случайные величины X  и Y могут быть:

• связаны функциональной зависимостью (жестко, как зависимость переменных в математическом анализе);
• независимыми;
• связаны стохастической (вероятностной  зависимостью)  при которой изменение одной величины влечет изменение распределения другой.

В качестве меры связи используется коэффициент корреляции.

Коэффициент корреляции Пирсона (r)

Условия применения:

1. Данные представлены в интервальной шкале или шкале отношений.
2. Распределение экспериментальных данных подчиняется нормальному закону.
3. Предполагается линейная зависимость между случайными величинами X и Y.

Коэффициент корреляции Спирмена (rS)

Условия применения:

1. Данные представлены в порядковой, интервальной шкале или шкале отношений.
2. Любой закон распределения случайных величин X и Y.
3. Между случайными величинами X и Y существует монотонно-возрастающая или монотонно-убывающая зависимость.

Значение коэффициента корреляции находится в пределах  от –1  до +1. Если r = +1 или r = –1, то между случайными величинами X  и Y существует линейная функциональная зависимость.  Если r = 0, то между случайными величинами X и Y отсутствует корреляция, и они называются некоррелированными. Чаще всего величина коэффициента корреляции заключена в границах –1< r < 1. Например, если r=0,898  говорят о положительной корреляции между X  и Y,  если  r=–0,679, говорят об отрицательной корреляции между X  и Y.

Очень важно указывать значимость коэффициента корреляции. Например, в эксперименте участвовало 10 человек. Оценивалась взаимосвязь между  результатами в беге на 30 м и 100 м. Получен коэффициент корреляции r = 0,611. Чтобы оценить значимость коэффициента корреляции нужно сравнить его с критическим, величина которого зависит от объема выборки и уровня значимости. Если фактическое значение коэффициента корреляции больше, чем критическое, это означает, что коэффициент корреляции достоверен. В нашем случае критическое значение коэффициента корреляции при a = 0,05 составляет r0,05 =0,632. Из этого следует, что рассчитанный коэффициент корреляции статистически недостоверен. Приводить его в своих исследованиях нежелательно.

Таблица 5  — Критические значения коэффициента корреляции Пирсона

В итоговой таблице необходимо указать объем выборки, чтобы читающий мог оценить значимость (достоверность) вычисленных коэффициентов корреляции. Иногда в публикациях приводятся только значимые коэффициенты корреляции, а вместо незначимых ставится прочерк. В таблице 4 авторы указали, что объем выборки равен n  = 32. Критическое значение коэффициента корреляции при n = 32 и a = 0,05 составляет r0,05 = 0,349 (В.С.Иванов, 1990). Следовательно, все коэффициенты корреляции достоверны.

Таблица 6 — Значения коэффициентов корреляции между результатами в скоростно-силовых тестах и результатом в толкании ядра с разгоном n=32, спортивный результат группы варьировал от 12,00 м до 20,50. (по: Я.Е.Ланка, Ан.А.Шалманов, 1982).

Наглядное представление результатов с помощью диаграмм

Диаграммы являются средством наглядного представления данных и облегчают выполнение сравнений, выявление закономерностей и тенденций данных.

Диаграммы создают на основе данных, расположенных на рабочих листах. Как правило, используются данные одного листа. Это могут быть данные диапазонов как смежных, так и не смежных ячеек. Несмежные ячейки должны образовывать прямоугольник. При необходимости, в процессе или после создания диаграммы, в нее можно добавить данные, расположенные на других листах.

Перед созданием диаграммы следует убедиться, что данные на листе расположены в соответствии с типом диаграммы, который планируется использовать. Данные должны быть упорядочены по столбцам или строкам. Не обязательно столбцы (строки) данных должны быть смежными, но несмежные ячейки должны образовывать прямоугольник.

Перед созданием диаграммы следует выделить фрагмент таблицы, для которого создается диаграмма.

Гистограммы. Данные, которые расположены в столбцах или строках, можно изобразить в виде гистограммы. Гистограммы используются для демонстрации изменений данных за определенный период времени или для иллюстрирования сравнения объектов.

В гистограммах категории обычно формируются по горизонтальной оси, а значения — по вертикальной.

Графики. Данные, которые расположены в столбцах или строках, можно изобразить в виде графика. Графики позволяют изображать непрерывное изменение данных с течением времени в едином масштабе; таким образом, они идеально подходят для изображения трендов изменения данных с равными интервалами. На графиках категории данных равномерно распределены вдоль горизонтальной оси, а значения равномерно распределены вдоль вертикальной оси.

Графики можно использовать при наличии текстовых меток категорий и для отображения разделенных равными интервалами значений, например месяцев, кварталов или финансовых лет. Это особенно важно при наличии нескольких рядов. Для одного ряда можно использовать диаграмму по категориям. Также графики можно использовать при наличии нескольких разделенных равными интервалами числовых меток, главным образом лет. Если числовых меток больше десяти, вместо графика лучше использовать точечную диаграмму.

Круговые диаграммы. Данные, которые расположены в одном столбце или строке, можно изобразить в виде круговой диаграммы. Круговая диаграмма демонстрирует размер элементов одного ряда данных(Ряд данных. Набор связанных между собой элементов данных, отображаемых на диаграмме. Каждому ряду данных на диаграмме соответствует отдельный цвет или способ обозначения, указанный на легенде диаграммы. Диаграммы всех типов, кроме круговой, могут содержать несколько рядов данных.) пропорционально сумме элементов. Точки данных(Элементы данных. Отдельные значения, отображаемые на диаграмме в виде полос, столбцов, линий, секторов, точек или других объектов, называемых маркерами данных. Маркеры данных одного цвета образуют ряд данных.) на круговой диаграмме выводятся в виде процентов от всего круга.

Круговые диаграммы рекомендуется использовать, если:

1.Требуется отобразить только один ряд данных.

2.Все значения, которые требуется отобразить, неотрицательны.

3.Почти все значения, которые требуется отобразить, больше нуля.

4.Количество категорий не более семи.

5.Категории соответствуют частям общего круга.

Линейчатые диаграммы. Данные, которые расположены в столбцах или строках, можно изобразить в виде линейчатой диаграммы. Линейчатые диаграммы иллюстрируют сравнение отдельных элементов.

Линейчатые диаграммы рекомендуется использовать, если:

1.Метки осей имеют большую длину.

2.Выводимые значения представляют собой длительности.

Диаграммы с областями. Данные, которые расположены в столбцах или строках, можно изобразить в виде диаграммы с областями. Диаграммы с областями иллюстрируют величину изменений в зависимости от времени и могут использоваться для привлечения внимания к суммарному значению в соответствии с трендом. Например, данные, отражающие прибыль в зависимости от времени, можно отобразить в диаграмме с областями, чтобы обратить внимание на общую прибыль.

Отображая сумму значений рядов, такая диаграмма наглядно показывает вклад каждого ряда.

Точечные диаграммы. Данные, которые расположены в столбцах и строках, можно изобразить в виде точечной диаграммы. Точечная диаграмма показывает отношения между численными значениями в нескольких рядах данных или отображает две группы чисел как один ряд координат x и y.

Точечная диаграмма имеет две оси значений, при этом одни числовые значения выводятся вдоль горизонтальной оси (оси X), а другие — вдоль вертикальной оси (оси Y). На точечной диаграмме эти значения объединяются в одну точку и выводятся через неравные интервалы или кластеры. Точечные диаграммы обычно используются для иллюстрации и сравнения числовых значений, например научных, статистических или технических данных.

Точечные диаграммы рекомендуется использовать, если:

1.Требуется изменять масштаб горизонтальной оси.

2.Требуется использовать для горизонтальной оси логарифмическую шкалу.

3.Значения расположены на горизонтальной оси неравномерно.

4.На горизонтальной оси имеется множество точек данных.

5.Требуется эффективно отображать данные электронной таблицы, которые содержат пары сгруппированных полей со значениями, и вводить независимые шкалы точечной диаграммы для показа дополнительных сведений о сгруппированных значениях.

6.Требуется демонстрировать не различия между точками данных, а аналогии в больших наборах данных.

7.Требуется сравнить множество точек данных без учета времени. Чем больше данных будет использовано для построения точечной диаграммы, тем точнее будет сравнение.

8.Для вывода данных таблицы в виде точечной диаграммы следует поместить данные по оси X в одну строку или столбец, а соответствующие данные по оси Y — в соседние строки или столбцы.

Биржевые диаграммы. Данные, которые расположены в столбцах или строках в определенном порядке, можно изобразить в виде биржевой диаграммы. Как следует из названия, биржевая диаграмма наиболее часто используется для иллюстрации изменений цен на акции. Однако эта диаграмма может использоваться также для вывода научных данных. Например, можно использовать биржевые диаграммы для демонстрации колебаний дневных или годовых температур. Для создания биржевой диаграммы необходимо правильно упорядочить выводимые данные.

Способ расположения данных на листе, которые будут использованы в биржевой диаграмме, очень важен. Например, для создания простой биржевой диаграммы (самый высокий курс, самый низкий курс, курс закрытия) следует поместить данные в столбцы с заголовками "Самый высокий курс", "Самый низкий курс" и "Курс закрытия" в указанном здесь порядке.

Поверхностные диаграммы. Данные, которые расположены в столбцах или строках, можно изобразить в виде поверхностной диаграммы. Поверхностная диаграмма используется, когда требуется найти оптимальные комбинации в двух наборах данных. Как на топографической карте, цвета и штриховки выделяют зоны одинаковых диапазонов значений.

Поверхностные диаграммы можно использовать для иллюстрации категорий и наборов данных, представляющих собой числовые значения.

Кольцевые диаграммы. Данные, которые расположены только в столбцах или строках, можно изобразить в виде кольцевой диаграммы. Как и круговая диаграмма, кольцевая диаграмма отображает отношение частей к целому, но может содержать более одного ряда данных(Ряд данных. Набор связанных между собой элементов данных, отображаемых на диаграмме. Каждому ряду данных на диаграмме соответствует отдельный цвет или способ обозначения, указанный на легенде диаграммы. Диаграммы всех типов, кроме круговой, могут содержать несколько рядов данных.).

Примечание. Восприятие кольцевых диаграмм затруднено. Вместо них можно использовать линейчатые диаграммы с накоплением или гистограммы с накоплением.

Пузырьковые диаграммы. В пузырьковой диаграмме могут отображаться данные столбцов электронной таблицы, при этом значения по оси X выбираются из первого столбца, а соответствующие значения по оси Y и значения, определяющие размер пузырьков, выбираются из соседних столбцов.

Лепестковые диаграммы. Данные, которые расположены на листе в столбцах или строках, можно представить в виде лепестковой диаграммы. На лепестковой диаграмме можно сравнить статистические значения нескольких рядов данных(Ряд данных. Набор связанных между собой элементов данных, отображаемых на диаграмме. Каждому ряду данных на диаграмме соответствует отдельный цвет или способ обозначения, указанный на легенде диаграммы. Диаграммы всех типов, кроме круговой, могут содержать несколько рядов данных.).

Другие типы диаграмм, которые можно создать в приложении Excel

Если в списке доступных диаграмм нет диаграммы необходимого типа, ее можно создать другим способом в приложении Excel.

Диаграмма Ганта и плавающая гистограмма. Перечисленные выше диаграммы можно использовать для имитации этих типов диаграмм. Например, линейчатую диаграмму можно использовать для имитации диаграммы Ганта, а гистограмму — для имитации плавающей диаграммы, на которой изображены минимальные и максимальные значения. Дополнительные сведения см. в статьях Представление данных в виде диаграммы Ганта и Представление данных в виде гистограммы.

Смешанные диаграммы. Чтобы выделить в диаграмме различные типы данных, можно одновременно использовать два или более типов диаграмм. Например, можно совместить гистограмму и график, чтобы максимально быстро облегчить восприятие диаграммы. Дополнительные сведения см. в статье Представление данных в виде смешанной диаграммы.

Организационные диаграммы. Чтобы создать организационную, плавающую или иерархическую диаграмму, вставьте элемент SmartArt. Дополнительные сведения см. в статье Создание организационной диаграммы.

Гистограммы и диаграммы Парето. Чтобы создать в приложении Excel гистограмму или диаграмму Парето (гистограмму с сортировкой), воспользуйтесь средствами для анализа данных, которые станут доступны после установки надстройки пакета средств анализа для приложения Excel (выбирается во время установки Microsoft Office или приложения Excel).

Дистанционная работа в июне.

«Экологическая география» 

Пройдите по ссылке, изучите тему, воспользуйтесь материалом для оформления проектной работы

http://www.myshared.ru/slide/1109308/

Эффективность восприятия зрительной информации

 http://www.myshared.ru/slide/899881/

 Наглядное представление результатов.