МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ИЗУЧЕНИЯ ПЕРВИЧНОЙ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СТУДЕНТАМИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ В СИСТЕМЕ СПО

В связи с введением Федеральных государственных образовательных стандартов нового поколения в настоящее уделяется огромное внимание формированию у студентов среднего уровня профессионального экономического образования навыков работы с информацией. Каждый экономист должен обладать умением использовать количественные данные для обоснования своих действий и решений. Поскольку сами по себе данные ни о чем не говорят, нужно проанализировать их, выявить причинно-следственную связь. Анализ данных включает выявление устойчивых моделей, или взаимосвязей, между переменными. Если удается выявить связи, тогда можно объяснить динамику переменных. Для обнаружения зависимостей можно использовать целый ряд методов, начиная с достаточно простых – графиков, расчета средних значений – и заканчивая сложными статистическими исследованиями.

Как показывает анализ учебных программ и учебной литературы по математике для системы СПО, профессиональная направленность изучения математики выражена лишь стандартными задачами прикладного содержания. Студенты экономических специальностей зачастую выражают мнение о том, что математика не является профилирующим предметом, а, следовательно, ее изучению можно не уделять должного внимания. Между тем, среди дисциплин экономического профиля, математика занимает особое стратегическое место, являясь мощным инструментом для решения профессиональных задач.

Таким образом, существует необходимость в разработке методической системы профессионально-ориентированного обучения математике в колледжах экономического профиля. Особое место среди профессионально-ориентированных заданий для экономистов занимают задачи количественного анализа и задачи первичной статистической обработки данных.

Методы визуализации данных используются для описания сложившейся ситуации. Графическое представление данных является составляющей большинства отчетов или презентаций специалистов экономического профиля. Одним из способов донести до аудитории результаты исследования, количественного анализа является использование такого вида графика или диаграммы, который позволит сделать верные выводы и принять обоснованные решения.

Для анализа первичных статистических данных необходимо их сгруппировать. Для этого данные вносят в таблицы по какому-либо признаку, чтобы получить более четкую картину изменения. На основании полученной таблицы данные представляют также в более наглядной графической форме. Наиболее распространенные способы визуального представления данных – столбчатые, круговые, фигурные диаграммы и линейные графики. Применяя различные типы графиков и диаграмм, студенты обнаруживают разные особенности и свойства одной и той же информации. Кроме того, работа с большим разнообразием диаграмм и графиков позволяет будущим экономистам понять, почему некоторые из них стали общепризнанным стандартом.

В качестве примера, иллюстрирующего возможности описательной статистики, рассмотрим проектную задачу «Изучение предпочтений в напитках у студентов» [1, стр. 204]. Перед студентами поставлена задача: выяснить, какие напитки в группе являются наиболее популярными. Выбор напитков: кола, концентрированный сок, молоко, чай, вода.

Решение проектной задачи, заключающейся в анализе статистических данных, может быть реализовано посредством следующей схемы:

I. Получение, поиск и фиксация данных (например, с помощью анкетирования).

II. Понимание и преобразование данных (табличное представление).

III. Применение и представление количественных данных (визуализация данных).

IV. Интерпретация и анализ полученных результатов.

Первый этап (сбор информации). Для решения поставленной задачи на первом этапе анализа студентами необходимо заполнить анкету. Обычно анкета – это опросник с предложенными вариантами ответов. Прежде, чем ее составлять, студенты должны определиться с главным вопросом, на который они хотят найти ответ. Например, как в нашем случае, какие напитки наиболее популярны в группе? Полученные ответы затем легко рассортировать по группам данных. В данном примере параметром, по которому группировались исходные данные, стали выбираемые напитки.

Второй этап (табличное изображение данных). На основании собранных студенты составляют таблицу (табл. 1), показывающую частоту результатов для каждой группы. Частота - это число, показывающее, сколько раз значения, относящиеся к каждой группе, встречается в исходных данных.

Таблица 1.

Распределение предпочтений в напитках у студентов.

Мы привели одну из возможных таблиц. Студенты могут экспериментировать с данными и группировать таблицу по различным параметрам.

Третий этап (графическое изображение данных). Как отмечалось выше, на основе имеющихся табличных данных можно построить различные графики или диаграммы. В результате работы над  третьим этапом студенты понимают, что данные, представленные в виде диаграмм, читать проще, чем данные в списке или таблице.

В соответствии с требованиями ФГОС студент не может получить полноценного образования без использования в процессе обучения современных информационных технологий. В связи с этим для реализации третьего этапа студентам рекомендуется использовать различные пакеты прикладных программ.

На основе полученной таблицы 1 студенты могут построить следующие типы графиков.

1. Гистограмма.

2. Горизонтальная гистограмма.

3. Круговая диаграмма. Круговые диаграммы – очень удобный способ графического представления данных, так как они очень наглядны. Размеры секторов четко показывают разницу в величине данных, что позволяет быстро и легко сравнить их между собой.

Здесь представлена лишь незначительная часть диаграмм. Студенты обсуждают, какие еще графики они могут построить, исходя из имеющихся данных, строят их, пользуясь возможностями различных компьютерных программ. Также данный опросник не позволяет продемонстрировать возможности применения таких графиков, как полигон частот, полигон относительных частот и т.д. Для их рассмотрения необходимо привести соответствующие примеры с количественными данными.

На четвертом этапе (анализ и интерпретация данных) студенты отвечают на возникшие в ходе исследования вопросы: есть ли различия в предпочтениях напитков у юношей, девушек? Где чаще всего приобретаются напитки? Необходимо подтвердить свои ответы соответствующими графиками. Студенты также могут обсудить вопрос: для каких целей проводятся подобные опросы? Какие выводы может сделать студент, если он является сотрудником медицинской организации? Директором супермаркета? Владельцем продуктового магазина?

На последующих этапах количественного анализа и статистической обработки информации студенты приводят сведения о некоторых показателях, отражающих основную тенденцию изменения данных (мода, медиана, средние величины и т.д.), а также учатся выявлять скрытые статистические закономерности на базе первичных данных.

Список литературы:

1. Вордерман, Кэрол К. Как объяснить ребенку математику / Кэролл Вордерман; пер. с англ. Юрий Лукач, Наталья Белова – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 264 с.