Kwerendy statystyk i analiza parametrów

Podstawą wartościowania w badaniach panelowych jest analiza komparacyjna. W ilościowej ocenie rezultatów empirycznych najważniejsze jest więc porównywanie:
• poziomów uzyskanych przez różne grupy, (np. grupa C ma lepsze średnie niż grupa B);
• stanów końcowych M" i początkowych M' oraz ich dokładnych różnic (np. ±M=-0,03 i ±M=0,10);
• wartości zmiennych w kolejnych kolumnach (np. Składnik pierwszy M"=4,1 a drugi M"=3,8).
Wartości w tabelach oznaczone M' i M" są średnimi poziomami wyrażonymi w skali ocen. Znak prim oznacza pomiar 'przed', a bis – pomiar 'po'. Zmiana oznaczona ±M to różnica między stanem końcowym i początkowym. Obok kodów grup B i C podawane są ich liczebności (tutaj n=98 i n=107).

Po uzyskaniu licznych prób dostępne staje się porównywanie z kryteriami normatywnymi Skali. Powstają one z uśrednienia rezultatów wielu reprezentatywnych grup, jako wzorce do odniesień. W miarę pozyskiwania danych normy te są coraz bliższe wartościom oczekiwanym dla populacji. Średnie oczekiwane w pomiarze końcowym nazywamy Normą N", a średnie w pomiarze początkowym Bazą B'. Poziomy norm wynikają ze stopnia akceptacji stwierdzeń w Kwestionariuszu.
Zgodność między dwukrotnymi wypowiedziami tych samych osób określa współczynnik autokorelacji, zwany tu Korelatem ±r. Wartości dodatnie ±r ≥ 0,4 świadczą o konsekwentności wypowiedzi.
O lewostronnej asymetrii rozkładów empirycznych świadczą ujemne wartości parametrów Skos s' i s".

Analiza miar rozproszenia ma duże znaczenie, gdyż cenne są tylko te badania, z których otrzymuje się zróżnicowane wypowiedzi respondentów. Zalecaną tu miarą empirycznej dyspersji jest Rozrzut d' i d", obliczany z sumy obydwu asymetrycznych odchyleń realnych.
Miarą niezgodności części badanych z opinią większości jest Rozziew -b' i -b", obliczany z różnicy między jakością a intensywnością wypowiedzi.
Na podstawie dwóch powyższych miar konstruuje się miarę Konkluzyjności č. Świadczy ona o mocy wnioskotwórczej wskaźników i jest wyższa gdy Rozrzut jest w miarę duży przy małym Rozziewie. Wskaźniki zakwalifikowane do Skali powinny mieć Konkluzyjność ≥ 0,5.

W przyjętym tu modelu Skali zaleca się, aby dwa sąsiednie wskaźniki tworzyły parę kontrolną próbkującą tę samą cechę z dwóch różnych perspektyw. Należy więc ocenić, na ile wypowiedzi wobec takich par są zgodne. Służą do tego miary Spójności c' i c", które powinny osiągać wartość ≥ 0,5 oraz bardziej szczegółowa miara Zbieżności ±c, wyznaczana z różnicy c" – c'.
Parametry oznaczane tu znakiem ± powstają jako bilans stanów końcowych i początkowych. Jeśli nastąpiła poprawa, to wartość statystyki jest dodatnia. Oprócz Zmian ±M wartości średnich, oblicza się też Bilans ±b jako różnicę między rozziewami opinii w obu pomiarach, a także główny parametr Trendu ±t jako różnicową miarę wartości zachodzących przemian (znormalizowaną od -1 do +1).

W formowaniu procesów edukacyjnych istotne jest trafne wypośrodkowanie oddziaływań na słuchaczy mniej i bardziej zdolnych. W ewaluacji jakości oddziaływań bardzo przydatna jest analiza osiąganych rezultatów z rozwarstwieniem na trzy frakcje osób, które uzyskały poziomy wysokie H, średnie M i niskie L. Poziomy H i L wyznacza się poprzez dodanie odchyleń realnych +d i -d do poziomu średniego M. Znak prim to pomiar 'przed', a bis – 'po'.
Porównywanie Zmian na trzech poziomach ±HML daje podstawę do oceny, czy oddziaływanie było dopasowane do potencjału grupy. Przykładowo pierwszy wskaźnik w tabeli wykazał w ±HML duże spadki -0,30 (zatem dla wszystkich proces był nieodpowiedni). Drugi w kolumnie wskaźnik świadczy o niedopasowaniu, tj. treści były zbyt łatwe (przyrost ±L=1,46 lecz spadek u zdolnych ±H=-0,14).

W ocenie tego, czy zmiany poziomów są istotne statystycznie z pewnością 95%, posługujemy się miarą Selektywności š opartą na przedziałach ufności realnej. Jeśli Zmiana poziomu średniego ±M jest większa od Selektywności š, to zaszła zmiana istotna statystycznie. W przykładowej tabeli pierwszy wskaźnik ma istotny spadek -0,21 a drugi ma nieistotny przyrost 0,12.
W analizie tendencji do zmian na trzech poziomach HML przydaje się miara Zawiłości ±i, obliczana z różnic między rezultatami frakcji H, M i L. Pośrednio parametr ten świadczy o dopasowaniu zajęć (optymalną wartością jest ±i=0,05 jako umiarkowana trudność dopasowana do wszystkich badanych). Wartość ujemna świadczy o zbytniej łatwości materiału, a wysoka dodatnia – o zbytniej trudności.

W wartościowaniu badanych procesów, oprócz analizy różnic między poziomami HML, bardzo duże znaczenie ma znormalizowana miara Trendu ±t obliczana w taki sposób, że przyjmuje wartości z zakresu od -1 do +1. Po wymnożeniu przez 100 tendencje te mogą być wyrażane w procentach. Jest to parametr wynikowy, uogólniający obraz zachodzących przemian.
Innym sposobem pozyskiwania znormalizowanych wyników jest metoda wektorowa. Po obliczeniu wektorów Przyrostu +e i Spadku -e ich zestawienie daje wypadkową miarę Efektu ±e. Ta miara efektywności może być także wyrażana procentowo. Porównanie Trendu i Efektu umożliwia wyznaczenie Trafności pomiarowej â, a więc ocenę jakości samych badań.