Metrika

  • citati u SCIndeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:34
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:22

Sadržaj

članak: 1 od 1  
2020, vol. 33, br. 4, str. 146-157
Osnovni pokazatelji normalnosti raspodele
Univerzitet u Beogradu, Učiteljski fakultet

e-adresazoran.vidovic@uf.bg.ac.rs
Ključne reči: statistika; analiza; normalna raspodela; vizuelne metode; testovi normalnosti
Sažetak
Statistika igra važnu ulogu pri opisivanju rezultata u različitim istraživanjima. Osnovna uloga statističkog zaključivanja je da omogući da se na osnovu određenih kvantitativnih karakteristika uzorka izvode uopštenja koja važe za čitavu populaciju. U tu svrhu koriste se različite statističke procedure, među kojima su vrlo česte one kojima je nulta hipoteza normalnost raspodele. Ovaj rad pruža uvid u statističke tehnike koje se najčešće koriste u istraživanjima pedagoškog karaktera, a koje istraživaču služe kao putokazi pri potvrđivanju ili odbacivanju nulte hipoteze o normalnosti raspodele obeležja populacije na osnovu prostog slučajnog uzorka. Reč je o opštepoznatim deskriptivnim metodama koje omogućavaju istraživaču da statistički potvrdi normalnost obeležja čitave populacije. Prvi deo rada opisuje najčešće korišćene vizuelne metode: histogram, QQ grafik i dijagram raspršenosti, ukazujući na njihove prednosti, nedostatke, ali i međusobni odnos i dopunsku ulogu pri zaključivanju. Osim toga, opisani su i statistički testovi: hi-kvadrat, Šapiro-Vilkov i Anderson-Darlingov test, čija primena doprinosi otkrivanju suštine koja nije moguća samo primenom vizuelnih metoda. Korektnost statističkog zaključivanja uvek je uslovljena adekvatnom primenom izabranih metoda i tehnika. Cilj ovog rada je prikaz primene statističkih metoda pri potvrđivanju normalnosti raspodele obeležja empirijskih istraživanja pedagoškog karaktera.
Reference
Anderson, T.W., Darling, D.A. (1954) A Test of Goodness-of-Fit. Journal of the American Statistical Association, 49: 765-769
Balakrishnan, N. (1991) Handbook of the logistic distribution. Boca Raton: CRC Press
Faraway, J.J. (2014) Linear models with R. Boca Raton: CRC Press
Ghasemi, A., Zahediasl, S. (2012) Normality Tests for Statistical Analysis: A Guide for Non-Statisticians. International Journal of Endocrinology Methabolism, 10: 486-489
Jevremović, V. (2014) Verovatnoća i statistika. Beograd: Matematički fakultet
Kožuh, B., Maksimović, J. (2011) Deskriptivna statistika u pedagoškim istraživanjima. Niš: Univerzitet u Nišu, Filozofski fakultet
Mitić, V. (1973) Osnovni pojmovi iz statistike i statističke tehnike. Beograd: Zavod za osnovno obrazovanje i obrazovanje nastavnika Republike Srbije
Oztuna, D., Elhan, A.H., Tuccar, E. (2006) Investigation of Four Different Normality Tests in Terms of Type 1 Error Rate and Power under Different Distributions. Turk J Med Sci, 36(3): 171-176
Praskić, A., Praskić, S. (2019) Komparacija zadataka iz aritmetike i geometrije u vaspitnoobrazovnom procesu početne nastave geometrije. Vaspitanje i obrazovanje, 44(4): 111-128
Shapiro, S.S., Wilk, M.B. (1965) An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3-4): 591-611
Simonoff, J.S. (1996) Smoothing methods in statistics. New York: Springer
Ukponmwan, H.N., Ajibade, F.B. (2017) Evaluation of Techniques for Univariate Normality Test Using Monte Carlo Simulation. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 6(5-1): 51-61
Vidović, Z., Minić, M. (2015) Najčešće greške pri statističkoj analizi u istraživanjima. u: Knežević M. [ur.] Matematika i primene. Simpozijum Matematika i primene, 16. i 17. 10. 2015, Beograd: Univerzitet u Beogradu, Matematički fakultet, 77-83
 

O članku

jezik rada: srpski
vrsta rada: stručni članak
DOI: 10.5937/inovacije2004146V
primljen: 12.05.2020.
prihvaćen: 25.11.2020.
objavljen u SCIndeksu: 23.12.2020.
Creative Commons License 4.0