完整版体育统计学资料

1、一.名词解释1. 体育统计：是运用数据统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性尽兴研究的一 门根底应用学科,属方法论学科范畴.2. 体育统计工作的根本过程 ：1统计资料的搜集；2统计资料的整理；3统计资料的分析.3. 体育统计研究对象的特征 ：1运动性；2综合性；3客观性.4. 体育统计在体育活动中的作用 ：1体育统计是体育教育科研活动的根底； 2体育统计有助 于练习工作的科学化；3体育统计能帮助研究者制定研究设计； 4体育统计能帮助研究者有 效地获取文献资料.5. 总体：根究统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体.6. 总体可分为假想总体和现存总体.现存总体又分为有限总体和无限总

2、体.7. 有限总体：指根本研究单位的边界是明晰的,并且根本研究单位的数量是有限的总体.8. 无限总体：指根本研究单位的数量是无限多的总体.9. 样本：根据需要与可能从总体中抽取的局部研究对象所形成的子集.可分为随机样本和肥 随机样本.10. 随机样本：指采用随机取样方法获得的样本.非随机样本：指研究者根据研究的需要, 寻找具备一定条件的对象所形成的样本.11. 样本含量用n表示,n大于等于45为大样本；n小于45为小样本.12. 等距随机抽样：机械随机抽样是先将总体中的个体根据与研究目的无关的任一特征进行 排列,然后根据要求按一定间隔抽取个体组成样本的方法.13. 必然事件：事先能够预言一定会

3、发生的事件.14. 随机事件：在一定的实验条件下,有可能发生也有可能不发生的事件.15. 随机变量：在统计研究中随机事件需由数值来表示,我们把随机事件的数量表现成为随机变量.随机变量分连续型变量和离散型变量.16. 连续型变量：在一定的范围里,变量的所有的可能取值不能 列举出来.17. 离散型变量：变量所有的可能取值能一一列举出来.18. 总体参数：反映总体的一些数量特征.19. 样本统计量：样本所获得的一些数量特征.20. 收集资料的方法：1日常积累；2全面普查；3专题研究.21. 简单随机抽样的方法:1抽签法；2随机数表法.22. 整群抽样：是在总体中先划分群,然后以集体为抽样的单位,在按

4、简单随机抽样取出假设 干群所组成样本的一种抽样方法.23. 频数整理：该方法是将数据资料按一定顺序分成假设干组,并数出各组中所含有的数据个 数,制成频数分布表.24. 集中位置量数：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标.25. 中位数：将样本的观察值按其数值大小顺序排列起来,处于中间位置的那个数值就是中 位数.26. 众数：是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值.27. 几何平均数：是反响集中位置量数的一种方法,它是样本观测值的连乘积,并以样本观 测值的总数为次数,开方求得.28. 离中位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标.29. 标准差：方差能

5、全面的反映数据的离散程度,可是由于方差的单位与原观察值的单位不 一致,为了统一单位起见,将方差开方,便得到了标准差.30. 标准差,它只能在同一工程的情况下,对不能够组的数据进行离散程度的比较.31. 变异系数也是反映变量的离散程度的统计指标,它是一样本标准差与平均数的百分数来 表示的,没有单位,记作 CV.32. 变异系数兼顾了标准差与平均数两者,故它不受单位是否相同或所比较的两个工程或指 标是否相同的条件的限制, 即能对性质相同的工程或指标的数据进行离散程度的比较, 又 能对那些性质不同的工程或的数据离散程度进行比较.33. 在实际审核数据时,遇到在 X-3S , X+3S区间外的数据,一

6、班作为可疑数据处理.34. 相对数的作用或意义：1可使原来不能直接相比的数量指标成为可比；2是进行动态分析 的重要依据.35相对数分为有名数和无名数.有名数是有两个性质不同但又有联系的绝对数或平均数指标比照计算所等到的相对数；无名数可以根据不同的情况分别采用倍数、百分数或千分数等来表示.相对数还可以分为结构相对数、比较相对数、强度相对数、完成程度相对数、动态 相对数等种类.结构相对数：是在分组根底上,以各个分组合计数值与总数值比照的相对数. 比较相对数：是指不同地区部门、单位、事物的同期、同类指标进行比较的相对数,它可以 反映被比较的事物的差异情况及不平衡程度.强度相对数：是两个性质不同但有密

7、切联系, 又属于同一时期或时点的绝对数或平均数指标的比照36倍数:是将比照的基数抽象化为 1而计算出来的相对数.37. 百分数%:是将比照的基数抽象化为 100而计算出来的相对数.这种形式一般应用于对 比的分子数值与分母数值相差不是非常悬殊的场合,假设分子过小,如比值为 0.06%,那么宜用 倍数较好.38. 动态：是指各种现象在不同时间的开展过程.39. 动态数列：事物的某一统计指标随时间变化而形成的数据序列.39. 动态分析：用动态数列分析某指标随时间变化而开展的趋势、特征和规律.40. 动态数列的种类：1绝对数动态数列：是指某事物在不同时间上的开展规模、水平等的绝对数所形成的数列.2相对

8、数动态数列：是由同类事物的相对指标按时间的顺序排列而成的相对数值的动态数组.3平均数动态数列：是把不同时间的同类指标的平均数根据时间的先 后顺序排列而组成的动态数组.41. U分法：是将原始变量转换成标准正态分布的横轴变量的一种统一单位的方法.42. Z分法：是根据正态分布理论以差值的方式建立的一种统一变量单位的方法.43. U分法和z分法的共同特征是等距升分.35. 累进记分法p76 46.36. 百分位数法：是以某变量分布的百分位数记录分数,它要求将观测值从小到大进行排列, 并以一定的方式把某变量的值转换成分数.37. F检验是一种整体性检验,当经方差分析鉴别多个正态总体的平均数有差异显著

9、时,并不能说明各组水平之间都存在显著差异,只是说至少有一对差异显著, 究竟哪些差异不显著,那么还需进行均数的多种比较.当然,假设F检验不显著时,那么说明被检验的所有样本均数没有一对差异是显著的,此时无需进行均数的多种比较.多种比较的方法有图凯法和S法.38. 试验误差随机误差：在方差分析的试验中, 即使个水平的试验条件完全相同,但由于随 机抽样或试验过程中随机因素的影响,气试验结果仍然会存在偏差.39. 条件误差：试验条件的不同引起试验结果的不同.40. 方差分析的目的：要把影响指标的条件误差和随机误差区别开来,从而判断条件误差对 指标影响的显著程度.41. 双侧检验：否认域对称分布于曲线两侧

10、的检验.42. 单侧检验：否认域仅存在于分布曲线一侧的检验.体育统计：运用统计的原理和方法,通过对体育教学,练习,科研和治理中随机现象的描述,推理和分析,揭示其数量规律的一门应用科学.包括描述统计,假设检验,参数估计,多元统计分析,非参数统计.定类变量：是最低层次的变量,它的取值只有类别属性之分,而无大小,程度之分.定序变量：它的测度水平高于定类变量,它的取值出了类别属性之外,还有等级,次序的差别定距变量：水平高于定类,取值除了类别属性之外,取值之间的距离还可以用标准化的距离 去度量它,但定距变量没有自然以以下的零点.样本特征数：描述样本数据分布特征的统计指标,主要分为集中量数和差异量数.分布

11、参数:描述样本数据分布形状的指标.集中量数：是反映一组数据集中趋势的特征数,主要包括算术平均数,中位数,百分位数,众数.中位数：将一组数据按大小顺序排列后,处于中间位置的数,用 Me表示差异量数：是反映一组数据离散趋势的特征数,主要包括极差,四分差,方差,标准差,变 异系数偏度系数：是反映数据分布的偏斜方向和程度的指标,用 sk表示峰度系数：是反映数据分布尖峰或平峰程度的指标,用 Ku表示假设PA « =0.05,那么称事件为小概率事件,小小概率事件在一次实验中可看作是不可能事件,认为不可能发生,这一原那么称为小概率事件原那么相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系线性相关系数：对于

12、两个连续性变量来说,描述两个变量之间直线关系的密切程度和相关方 向的统计指标完全无关：当两个变量x与y之间,y的变化不受x的影响时反之亦然相对数：是两个有关的绝对数之比,也可以是两个统计指标值比动态分析法：是以客观现象所显现出来的数量特征为标准,判断被研究现象是否符合正常发展趋势的要求,探求其偏离正常开展趋势的原因并对未来的开展趋势进行预测的一种统计分析方法.常见的动态分析指标有定基比,环比,增长率,增长速度率=某现象发生次数！该现象可能发生次数定基比=报告期水平！基期水平*100%环比=报告期水平！前一期水平*100%组内平方和：随机误差成为组内差异,反映了随机误差造成的差异大小.用每个样本

13、数据与其各族平均值利差平方和表示,记作Se又叫组内平方和组间平方和：不同的处理造成的差异,称为组间差异,记作Sr表示小概率事件原那么：假设PA=0.05,那么称事件A为小概率事件.小概率事件在一次试验中可看作不可能事件,认为不可能发生,这一原那么称为小概率事件原那么.随机变量：当用一个变量的取值来表示随机试验的结果时,该变量随着试验的不同结果而取不同的值,也就是说变量的取值是随机的.抽样误差：从同一总体中抽取含量相等的假设干样本,由于总体中各个体存在差异,而样本只包含总体的一局部个体,因此每次求得的样本统计量与总体参数或样本统计量之间均存在差 异,这种由抽样引起的差异,称为抽样误差.相关关系：

14、当研究的两个事件或现象之间, 既存在着相互影响, 相互制约的数量关系,又不 像函数关系那样,能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值来,这类变量间的关系称为相关关系,简称相关.二.单项选择题1. 体育统计学中最常用的集中量数与差异量数是x,s2. 标准差是反映同质现象观察值得平局水平与集中趋势的统计指标3. 当分布根本对称时用平均数反映集中趋势与平局水平4. 严重偏态的分布用中位数能比较好地反映资料的集中趋势5. 样本特征数是来自样本的统计指标,所以又称 统计量6. a,b两组身高数据均值一样,单位都是cm,可用标准差比较离散程度7. 假设几组数据有不同的单位,此时可用 变异系数比较几组数

15、据的离散程度8. 如1500m跑成绩与100m成绩这两组数据单位相同,均数相差较大,此时可用 变异系 数比较离散程度9. 标准差是最常用的反映数据资料离散趋势的统计指标10. 假设sk=0,ku=0那么数据分布为正态分布11. 在体育统计中所谓大样本是指样本量在30个以上12. 抽样误差是由抽样引起的13. 在抽样研究中,均数的标准误比标准差小14. 假设检验的步骤建立假设,选择和计算统计量,确定 p值和判断结果15. 通常可采用增大样本含量方法来减少抽样误差16. 两样本均数比较时,经 t检验p,小于等于,说明越有理由认为两总体均数不同17. 作两样本均数比较的t检验时统计量t越大,越有理由

16、说明两总体均数不相等18在相关分析中,假设变量 x的值增加时,y的值随之减少,那么两个变量间的关系是 负相 关19相关系数的取值范围【-1,1】20直线回归方程中,假设回归系数为负,那么说明现象负相关21对于回归直线方程 yA=100+9x,假设x每增加一个单位,那么 y均增加9个单位22假设两变量完全无关,那么估计标准误为023回归系数和相关系数的符号是一致的,其符号均可以用来判断现象正相关还是负相关24以下属于相比照的是体重指数25甲投篮80次,进球35个,乙投篮65次,进球32个,那么两人平均投篮命中率为 0.462026影响总体估计的抽样误差大小的因素是总体率和样本含量27某市随机抽取

17、男女初中生各1000,结果42%男生没任何体育活动,62%女生没任何体育活动,对调查结果进行 x方检验,假设 九为28t检验和方差分析都可以用于总体平均数的比较t检验和方差分析不能互相替代29对k个组进行多个样本的方差齐性检验,得,p «0.05,按=检验,可认为30在方差分析中组内误差反映的是由于随机因素而引起的差异31在单因素方差分析中组间误差反映的是由于因素的不同水平而引起的差异32进行单因素方差分析的数据必须是连续型数据三判断题1相关系数R» 1说明两类变量之间一定存在直线相关关系.错2当R=0.00时说明两变量不存在相关关系错3当两变量间的相关系数到达显著性水平时

18、,说明两变量之间存在明显的相关关系对4当R不等于0时,说明两变量之间错在线性相关关系错5相关系数为负值时,说明相关关系不密切,反之,相关关系密切错6样本含量越大计算得到的相关系数也会越大错四.填空题1. 统计数据的来源：积累类数据,文献类数据,报表类数据,专题调查类数据2. 数据收集方法：观察,实验,问卷调查,访问调查3. 变量分类：离散型变量,连续性变量：如果按变量的测度属性分为定类变量,定序变量,定距变量,定比变量变量.离散型变量：只能取有限个或可数个数值,一般为整数值.连续型变量：可取任何某一区间内任何数值4. 统计调查方案包括的主要内容：调查的目的和内容,调查对象和单位,调查工程,调查

19、表 调查时间.5. 抽取样本时,要要遵守随机抽样原那么,使所有个体被抽中的时机均等6. 参数估计的方法有点估计和区间估计7. 对总体参数提出的假设可分为原假设和备择假设8. 当原假设正确而被拒绝时所犯错误为第一类；当备择假设正确而被接收时所犯错误为第二类9. 假设检验所依据的根本原理是小概率原理10变量间的关系包括函数关系相关性关系11广义上说变量间可能存在的相关关系包括线性相关关系 spearman复相关关系偏相关关系12完全相关即是函数关系,其相关系数为113回归直线方程 T=a+bx的参数a是截距,b是回归系数.在参数估计中待定参数的常用 方法是最小二乘法14三组以上总体水平均数的比较使

20、用的方法是方差分析法15总变差,组间平方和,组内平方和之间的关系是总变=组间平方和+组内平方和16方差分析是通过对组间均值变异的分析研究判断多个正态总体均值是否符合相等的一种统计方法17在实验设计中,把要考虑的那些可以限制的条件称为因素,把因素变化的各个等级状态称为水平或处理四简做题1. 简述体育统计的主要研究过程.2. 简述统计量与统计参数的区别和联系.区别：1定义不同.由样本分析所得反映样本特征统计指标称为统计量.总体特征的 统计指标称为参数.2字母表示不同.统计量常用英文字母表示,如样本平均数用xA表示,标准差用s表示,样本中指标之间的相关系数用r表示；参数常用希腊字母表示.联系：参数要

21、由统计量来推断估计.3. 怎样更全面地把握数据分布的形状和特征？一是分布的集中趋势, 反响个数据变化趋向中央位；二是分布的离散程度, 反响个数据远 离其中央值的趋势；三是分布的偏度和峰度,反响数据分布的形状.4. 影响抽样误差大小的因素有哪些？1原总体中个体的分散性2样本含量的大小3抽样方法和抽样的组织方式5. 区间估计的两个根本要求1置信度.希望随机区间QA1,QA2包括Q的概率P越大越好2 精确度.希望随机区间QA1,QA2 的平均长度QA1 QA2 越短越好6. 假设检验的根本原理1 .假设检验的原理假设检验：统计学中的一种推论过程,通过样本统计量得出的差异作为一般性结论,判断总体参数之

22、间是否存在差异假设检验的实质是对可置信性的评价,是对一个不确定问题的决策过程,其结果在一定 概率上正确的,而不是全部.(1) 两类假设对于任何一种研究而言,其结果无外乎有两种可能 ,即是否符合我们预期.一般来说证伪一 件事情比证实一件事容易, 在行为科学的研究中, 由于我们无法了解总体中除样本以外的个 体情况,因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证实备择假设.备那么假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期, 用H1表示.虚无假设：实际上什么也没有发生,我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的 差异只是随机误差在起作用,用H0表示.(2) 小概率原理小概率原理：

23、小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件,那就是我们在计算前明确的决策标准,也就是显著性水平a.在检验过程中,我们假设虚无假设是真实的,同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率.之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较,从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设.(3) 两类错误(本局部内容请参照实心信号检测论对照来看. MJ注)I型错误：当虚无假设正确时,我们拒绝了它所犯的错误,也叫a错误研究者得出了处理有效果的结论,而实际上并没有效果,即所谓无中生有型错误：当虚无假设是错误的时候,我们没有拒绝所犯的错误,也叫6错误假设检验未能侦查到实际存在的处理效应,即所谓失

24、之交臂两类检验的关系 a+.不一定等于1 在其他条件不变的情况下,a与6不可能同时减小或增大(4) 检验的方向性单侧检验：强调某一方向的检验,显著性的百分等级为a双侧检验：只强调差异不强调方向性的检验,显著性百分等级为a /2对于同样的显著性标准,在某一方向上,单侧检验的临界区域要大于双侧检验,因此如果差异发生在该方向,单侧检验犯6错误的概率较小,我们也说它的检验效力更高.(5) 假设检验的步骤 根据问题要求,提出虚无假设和备择假设 选择适当的检验统计量 确定检验的方向性并规定显著性水平 计算检验统计量的值 将统计量的值与临界值比照做出决策7. 进行方差分析要满足的条件？1.)被检验的样本数据

25、来自服从正态分布的总体2) 个总体的方差都相等3) 个样本是从各总体中随机采购去且是相互独立的8. 方差分析的根本原理：认为不同处理组的均数间的差异根本来源有两个：随机误差和实验 条件一 一2、6. 用X代表跳局成绩,贝U XN (5, 0.4 )Z=(X-5)/0.4(贝U ZN(0,1)P(x<4.5)=(4.5-5)/0.4=-1.25贝U p(z<-1.25)=0.1056不及格学生人数为 280*0.1056=30 (人)7. (1)要求10%学生成绩优秀,就是求 A,是P(X<A)=0.1用 X 代表 100M 成绩,贝U XN (14.7, 0.72)查标准正态

26、分布表可得：P(X<-1.28)=0.1由标准化公式可得：( A-14.7 ) /0.7=-1.28,贝U A=13.804S要求30%学生成绩良好,就是求 B,是P(X<A)=0.1+0.3=0.4查标准正态分布表可得：P(X<-0.25)=0.4由标准化公式可得：(A-14.7 ) /0.7=-0.25,贝U B=14.525S要求8%学生成绩不及格,就是求 C,是P(X>C)=0.08,那么P(X<C)=1-0.08=0.92查标准正态分布表可得：P(X<1.41)=0.92由标准化公式可得：(A-14.7 ) /0.7=1.14,那么 C=15.68

27、7S8、 假设跳高成绩服从正态分布,其平均数为1.5m,标准差为0.08m.现规定20%的学生可评 为优秀.问至少跳多高才能获得优秀.解：用X代表跳高成绩,贝U XN (1.5, 0.82)由20%的学生跳高成绩到达优秀,就是求 A,可设成绩到达优秀的概率为P(X>A),即 P(X>A)=0.2 贝U P(X<A)=1-P(X>A)=1-0.2=0.8查标准正态分布表可得：P(X<0.84)=0.7995 Q 0.8由标准化公式可得：(A-1.5 ) /0.08=0.84 那么 A=0.84*0.08+1.5=1.5672m综上所述,至少要跳1.57m才能获得优秀

28、.9、 测得某年级学生跳远成绩服从正态分布,其平均数为5.0m,标准差为0.2m,1) 假设要求90%的学生到达及格,问及格的标准应为多少？2) 假设成绩在4.85.2m之间有50人,问参加跳远的学生有多少人？解：用X代表跳远成绩,那么 XN (5, 0.22)1) 由90%的学生到达及格,可设成绩到达及格的概率为P(X>A),即P(X>A)=0.9贝U P(X<A)=1-P(X>A)=1-0.9=0.1 查标准正态分布表可得：P(X<-1.28)=0.1003 Q 0.1由标准化公式可得：( A-5.0) /0.2=-1.28,贝U A=-1.28*0.2+5=

29、4.744m综上所述,及格的标准为4.74m.2) 设成绩在4.85.2m之间的概率为 P (4.8<X<5.2),参加跳远的学生人数为U ,那么由标准化公式可得：u =x-泌bP (4.8<X<5.2 ) =P(4.8-5.0)/0.2<X<(5.2-5.0)/0.2)=P(-1<X<1) 贝U P (4.8<X<5.2 ) =P(X<1)-P(X<-1) 又查标准正态分布表可得：P(X<1)=0.8413 , P(X<-1)=0.1587所以 P (4.8<X<5.2 ) =0.8413-0.1587=0.6826 贝U U=50/0.6826 Q 73 (人)综上所述,参加跳远的学生有 73人.第五章P1172、解：此题为：蚌如的假设检验,总体服从正态分布,a0 =145.2, x =144.3 , S=5.82 , n=100,采用公式进行t检验,为:1检验假设H.：蚌a0=145.2,即该市12岁男孩身高与全省的平均身高没有差异;备择假设H0： a, a 0,即该市12岁男孩身高与全省的平均身高有差异,:=0.052计算统计量:.x _期t =S.n14