KRASGMU.RU
Авторизация - ВХОД
 1741ID: 111691
Раскрытие интриги с коэффициентом корреляции

Итак, коэффициент корреляции между оценками преподавателей и обратными оценками занятий:

Коэффициент корреляции Пирсона: +0,154

Коэффициент корреляции Спирмена: +0,138

Объем выборки - 26536 пар значений.

Весьма низкие коэффициенты корреляции означают, что наши студенты молодцы и оценивают занятия достаточно объективно - независимо от того, какую оценку они сами получили на занятии. Если бы корреляция была высокой, это бы указывало на то, что многие студенты "платят той же монетой" за полученные оценки.

Точнее всех спрогнозировал коэффициент корреляции Андрей Константинович Кириченко - профессор кафедры судебной медицины и патологической анатомии (+0,3)

Второй по точности прогноз сделала Полина Евгеньевна Сербат - студентка 5 курса специальности Медицинская кибернетика (+0,35)

Большое спасибо всем, кто принял участие в этом маленьком конкурсе!! Приглашаю победителей и всех участников зайти ко мне в кабинет на чашечку вкуснейшего соленого чая (то ли тувинского, то ли бурятского)!

Файл не найден
Комментарии
 
Бывают еще не линейные корреляции.
 
Дмитрий Анатольевич, не. Под методикой я имел в виду а) формулировку задания испытуемым и б) проверку того, что заполнение делается нормально. Иными словами, где уверенность, что преподаватели не заполняли оценками требуемые поля что называется по-настоящему? А не через три дня или даже в конце недели чохом за всю неделю? Я к тому веду, что очевидно были такие препы, у которых нагрузка достаточно большая и не по часам, а по количеству студентов. Например, веду я какой-нибудь курс типа "Основы любви к родине", нагрузка на нём пшиковая, поэтому я в одиночку перелопачиваю весь курс в 200 чел. Так я на десятом уже не смогу ничего различить. Точнее, доверять можно будет только НЕКОТОРЫМ моим полярным оценкам: я запомню очень хороших и у них пятёрки и очень плохих -- у них двойки. А как ту отличишь очень хороших просто от тех кому я поставил пятёрки из-за своей усталости? :)

Ничего из выше сказанного не следует воспринимать как отрицательную оценко проделанной работы. И даже коррелировать ни с цем отрицательным ничего из вышесказанного не следует! :):)
 
Так это не исследование, проведенное специально, а просто текущая работа - журналы и ведомости заполняются рутинно. А кто когда заполняет журнал прекрасно видно, да и студенты сами видят в журнале, что им ставят. Поэтому это просто обыкновенные оценки. А уж вопрос, насколько они объективны был тысячу лет назад и будет, пока существует система оценок. Электронная система как раз и позволяет быстро анализировать большие объемы данных! Вот Вы, Михаил Георгиевич, как специалист по обработке данных - посоветуйте, что полезного можно извлекать из таких массивов? Чтобы для деканов полезно было и для управления вузом!
 
Дмитрий Анатольевич, да откуда ж я знаю, чего полезного можно извлечь из этих данных для родины? :) Это надо в данных разбираться. При случае можем чайку попить на эту тему, но не обильно... :)
 
Договорились!)
 
Андрей Владимирович, высылаю базу для расчета нелинейной корреляции!
 
Посчитал. Отправил в личном сообщении.
 
Андрей Владимирович, а что понимается под нелинейной корреляцией? Регрессия? Или многочастичная корреляция? Но эта последняя всё равно линейная...
 
Уважаемый Михаил Георгиевич, я вам в личку отправлю свои соображения.
 
Андрей Владимирович, ага, спасибо!