Обработка результатов исследования

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Обработка результатов исследования

Один из важнейших разделов научно-исследовательской работы – обработка полученных результатов. От глубины анализа фактического материала исследования зависит эффективность выводов и предложений.

При решении крупных проблем таких, например, как управление тренировочным процессом борца, пользуются качественным анализом с использованием методологии системного подхода. В данном случае в анализе используют такие положения системного подхода, как, например, определение функциональных, генетических и других связей между подсистемами модели спортсменов в исходном и конечном состоянии, программы тренировки и системы контроля.

Несмотря на огромное значение качественного анализа при изучении различных явлений, выявление объективных закономерностей во многом зависит и от применения количественного анализа. В науке широко используются статистические методы обработки числовых данных. Однако некоторые педагогические задачи исследования, например, изучение активности поведения борца в схватке, эффективности атакующих действий, разнообразия технических действий в соревнованиях, могут быть решены простыми арифметическими вычислениями. Например, эффективность СТТД (сложных технико-тактических действий), где n – количество оцененных атакующих действий, а n1 – количество всех реальных атак.

Для изучения электрической активности (ЭА) ведущих мышц при выполнении приема определяют уровень ЭА основных мышечных групп в стандартном положении, а затем при выполнении приема с применением защит противника. Разность позволит определить ведущие мышечные группы при выполнении того или иного приема и уровень их активности, по сравнению со стандартным положением. Но если исследуемый процесс рассматривается как вероятностный, который описывается величинами, подверженными неконтролируемому рассеиванию, и возникает необходимость изучения средних значений признаков, пользуются методами математической статистики. Так, средняя арифметическая величина позволяет обобщить количественные значения однородных признаков; среднеквадратическое отклонение позволяет характеризовать степень рассеивания значений изучаемых признаков относительно их средних величин.

Для обработки результатов исследования в спортивной борьбе используют, например, следующие статистические параметры: среднюю арифметическую величину (М); среднеквадратическое отклонение (±у) ; среднюю ошибку среднего арифметического (±m) ; среднюю ошибку разности (t) .

Описание этих стандартно используемых во всех педагогических исследованиях операций описано в любом учебнике по математической статистике.