体育统计学
体育统计学
体育统计所有加粗字体都就是重点内容1.进行统计学得目得就是研究大量事物,现象数量方面(包括数量多少,现象之间得数量关系,数量得分布特征以及质与量互变得数量界限等)得某些规律。
2.体育统计概念:体育统计就是运用数理统计得原理与方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究得一种基础应用学科,属方法论学科范畴。
3.统计从性质上瞧分为两类:描述性统计与推断类统计。
4.体育统计得基本过程:收集整理分析5.体育统计得研究对象主要就是体育领域里得各种可量化得随机现象,还包括非体育领域但对体育得发展有关得各种随机现象。
6.体育统计所研究得数量方面特征:运动性特征综合性特征客观性特征研究对象得特点:数量性总体性差异性7.体育统计在体育活动中得应用:○1就是体育科研活动得基础○2有助于训练工作得科学化○3能帮助研究者制定研究实际○4能帮助研究者有效地获取文献资料8.总体:根据统计研究目得而确定得同质研究对象得全体称为总体。
总体分为假象总体与现存总体;现存总体分为有限总体与无限总体样本:根据需要与可能从总体抽取得研究对象所形成得子集为样本。
样本分为随机样本与非随机样本9.随机事件得数量表现称为随机变量;反映总体得一些数量特征称为总体参数;有样本所获得得一些数量特征称为样本统计量。
10.概率得主要性质:○1概率P为非负值,因m≥n,故任何随机事件得概率P≥0;○2当M=N时,P(A)=1,事件A为必然事件;当M=N时,P(A)=0,则事件A为不可能发生得事件;○3若A B两事件互相排斥,则有:P(A)+P(B)=P(A+B)、11.收集资料可直接收集,也可间接收集;收集资料得基本要求:1、资料得准确性2、资料得齐同性 3、资料得随机性。
收集资料得方法:日常累积全面普查专题研究。
几种简单得随机抽样:简单随机抽样分层抽样整群抽样12.资料得审核1初审2逻辑检查3复核频数分布表制作步骤1、求极差或全距2、确定分组数3、确定组距与组限值4、列频数分布图频数分布可用直方图与多边形图表示。
体育统计学概念
体育统计学概念体育统计学是应用统计学原理和方法，对体育领域中的数据进行分析、解释和预测的一门学科。
它为体育科研、训练和决策提供了重要的参考依据。
以下是对体育统计学主要内容的简要介绍。
1.描述性统计描述性统计是体育统计学的基础，它通过对数据的概括和描述，使我们能够更好地理解数据。
描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2.推论性统计推论性统计是从样本数据推断总体特征的方法。
在体育领域中，我们通常无法直接对总体进行全面调查，因此推论性统计就成为了一种重要的数据分析工具。
推论性统计方法包括参数估计和假设检验等。
3.变量的测量与分类变量的测量与分类是数据分析的前提。
在体育领域中，我们需要对各种变量进行测量和分类，例如运动员的技术水平、体能状态、比赛成绩等。
这些变量的测量和分类必须具有可靠性、有效性和可重复性。
4.数据分布特征数据分布特征是描述数据分布规律和特征的方法。
在体育统计学中，我们通常需要了解数据的分布特征，以便更好地选择合适的统计方法进行分析。
数据分布特征包括正态分布、偏态分布、分布的离散程度等。
5.置信区间与样本大小置信区间与样本大小是数据分析的重要概念。
在体育领域中，我们需要确定一个合适的置信区间和样本大小，以便对总体参数进行准确的估计和预测。
置信区间表示总体参数落在一定范围内的概率，而样本大小则表示样本的代表性程度。
6.假设检验假设检验是体育统计学中常用的方法，用于验证对总体参数的某种假设是否正确。
在体育科研和实践中，我们需要通过对样本数据的分析来检验某种假设或推论是否正确，进而做出科学决策。
7.方差分析方差分析是一种常见的实验设计方法，用于比较不同组之间的差异。
在体育科研和训练中，我们经常需要对不同组之间的差异进行分析，例如比较不同训练方法对运动员成绩的影响、分析不同营养补给对运动员表现的影响等。
方差分析可以对多组数据进行比较，判断各组之间的差异是否具有统计学意义。
8.相关与回归相关与回归是描述两个变量之间关系的方法。
体育统计学 (1)
一、名词解释。
1、体育统计学：是一门将概率论和数理统计的理论与方法应用于体育领域，为体育实践（体育教学、运动训练、体育管理和科学研究）提供解决问题的方法的工具学科。
属方法论学科范畴。
2、指标：对于自然科学研究者来说，是在实验观察中用来指示（反映）研究对象中某些特征的可被研究者或仪器感知的一种现象标志。
3、系统误差：由于实验仪器、操作人员的操作水平、以及实验环境等因素产生的误差。
4、概率：随机事件A 的频率)(A W 随着试验次数的变化而变化，当∞→n 时，)(A W 就越来越趋近于一个常数m, 则这个常数m 称为随机事件A 的概率。
记为)(A p ，即：∑==ni i A A W n p 1)()(1（n →∞） 5、机械抽样（系统、等距抽样）： 预先给定一定的规则（当总体较大时），取一定数目的个体为一组，再从每一组中采用单纯随机抽样法抽取适当的个体组成样本。
6、分层抽样（类型抽样）：当总体较大时，先根据总体的某些特征，将其分为若干类型（层次），然后从每一类型中采用适当地方法按一定的比例随机抽取适当个体组成样本。
7、整群抽样：当总体很大时，先将总体分为若干组，每一组被看作为总体的一个个体，再采用单纯随机抽样法抽取适当个体组成样本。
（此方法误差较大） 8统计量：由样本所得，关于样本特征的统计指标9体育统计学的研究对象及内容:体育领域内一些随机现象的数量规律，以及各现象间的相互关系 二、简答题。
1、研究设计的基本过程？分为哪两种？答：研究设计：确定研究方向―→选择课题―→作出研究设计（基本过程） 调查设计（问卷调查、专家访问、文献资料等）研究设计｛试验设计2、对实验设计的几点要求？答：1）所取的每个试验对象的测量值，不能有系统误差。
2）应该选取适当的试验指标（价值）。
3）所测得的数据应能找到相应的数理统计方法进行分析，使得所取数据能够满足统计分析的基本模型。
3、数据的收集应注意的问题有哪些？ 答：（1）保证资料的完整性、有效性和可能性。
体育统计学的有关名词解释
体育统计学的有关名词解释在现代体育竞技中，统计数据的应用日益重要。
体育统计学是一门专门研究运动员、团队和比赛数据的学科。
通过收集、分析和解释这些数据，体育统计学有助于提高运动的效率、战术和训练方法。
下面将介绍一些与体育统计学密切相关的名词，以便我们更好地理解体育领域的数据分析。
1.数据采集数据采集是统计学中最基本的环节。
在体育统计学中，数据采集包括记录运动员的比赛成绩、技术动作、时间、速度等。
这些数据可以通过手工记录、计分器、计时器和传感器等设备来获得。
为了确保准确性和可靠性，数据采集必须在比赛或训练过程中严格进行。
2.得分统计得分统计是体育比赛中最常见的统计数据之一。
它记录每个队伍或运动员在比赛中所得分数。
得分统计在不同的体育项目中有所差异，可以是运动员击中球门的次数、得分次数、时间、距离等。
得分统计对于评估个人或团队的进攻和防守能力至关重要。
3.胜率胜率是衡量运动员、团队或国家在比赛中取得胜利的能力的指标。
它通常以百分比的形式表示，并通过比赛胜利的次数除以总比赛次数计算得出。
胜率是评估运动员表现的一个重要指标，它不仅考虑到比赛中的得分情况，还考虑到比赛的胜负。
4.击中率击中率是指运动员在比赛中成功执行某项动作的比例。
在棒球中，击中率表示击球员击中球的次数与其打击机会总数的比例。
在篮球中，击中率通常指得分球员投篮命中的次数与其投篮次数的比例。
通过计算击中率，我们可以了解运动员的准确性和技术水平。
5.效率指标效率指标是用于评估运动员在比赛中的综合表现的指标。
它可以包括得分、助攻、篮板、盖帽等各项数据。
常见的效率指标有篮球中的效率值（PER）和足球中的评分（Rating）。
效率指标可以帮助教练和分析师评估运动员的整体表现，制定相应的训练和策略。
6.数据可视化数据可视化是将统计数据以图表、图像或其他视觉呈现形式展示出来的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解和分析体育统计数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
体育统计学
体育统计学1、体育统计是运用数理统计和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础运用学科，属方法论范畴。
2、从性质上看，统计分为描述性统计和推断性统计。
①描述性统计是对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述。
②推断性统计是通过样本的数量特征以一定的估计，推断总体的特征。
3、体育统计的基本过程：统计资料的搜集、统计资料的整理、统计资料的分析。
4、体育统计研究对象的特征：①运动性特征②综合性特征③客观性特征。
5、总体是根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。
6、样本（样本分为随机样本和非随机样本）是根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。
抽样是从总体中按照某种方法抽取一部分个体作为样本的方式。
7、一般认为：n≥ 45为大样本，n＜45为小样本，最小样本为8。
8、在统计研究中随机事件需由数值来表示，我们把把随机事件的数量表现称为随机变量（随机变量分为连续性型变量和离散型变量）。
9、在统计学中，对总体和样本的数字特征的提法是有区别的，一般来说：反映总体的一些数量特征称为总体参数。
而样本所获得的一些数量特征称为样本统计量。
10.表示事件发生可能性大小的数值称为随机事件的概率。
（0≤p≤1）11、概率的主要性质：①概率p为非负值，因m≥0.故任何随机事件的概率p≥0.②当m=n时，p(A)=1,事件A为必然事件，当m=0,p(A)=0,则事件A为不可能发生的事件。
③若A、B两事件相互排斥，则p(A)+p(A)=p(A+B)12、收集资料的基本要求：资料的准确性、资料的齐同性、资料的随机性。
资料收集的方法：日常累积、全面普查、专题研究。
资料的审核：初审、逻辑检查、复核。
13、集中常用的抽样方法：（一）简单随机抽样：抽签法（最常用适用于小样本）和随机数表法。
（二）分层抽样：（分类形式有：年龄、性别、城市或乡村、丘陵或平原、南方或北方、汉族或少数民族、或以运动项目、运动年限等分类。
体育统计学
1. 体育统计是研究者从事体育教育科研活动的基础。 2. 有利于运动训练工作的科学化。 3. 有利于研究者合理地制定研究设计。 4. 帮助研究者阅读体育科研的文献。
四、体育统计学的学习方法
五、体育统计学发展趋势
复习思考题
1、什么是体育统计学？它的研究对象是什么？ 2、简述体育统计的工作步骤。 3、简述体育统计的任务。
二、体育统计工作的步骤
1、统计资料的搜集：根据研究目的而制定的研究设 计的要求,去获取有关数据资料 的过程。 2、统计资料的整理：按照统计分析的要求，对所获 数据资料进行审核、分类，使 之条理化、系统化的过程。 3、统计资料的分析：根据研究目的，对整理后数据 资料进行统计处理，并根据 统计结果和专业知识，分析 揭示体育领域内各事物的关 系及发展趋势的过程。
绪论
主讲教师： 主讲教师：王丽艳 徐栋
一、体育统计的研究对象
1、统计学：研究统计原理和统计方法的 一门学 、统计学： 科。包括数理统计学和应用统计学两 大分支。 大分支。 2、体育统计学：是运用数理统计的理论和方法， 、体育统计学：是运用数理统计的理论和方法， 对体育领域和非体育领域但与体 育的发展有关的各种随机现象的 规律性进行研究的一门基础应用 学科。 学科。 3、研究对象：体育领域和非体育领域但与体育有 、研究对象： 着一定联系的各种随机现象的数量 规律。 规律。
体育统计学
体育统计学1、体育统计：是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。
2、总体：是根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体3、样本：是根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集（n≧45为大样本，n＜45为小样本）4、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5、随机变量：随机事件所对应的随机变化量，用X表示；分为连续型变量和离散型变量6、总体参数：反映总体的数量特征；样本统计量：由样本所获得的一些数量特征7、常用的抽样方法：①简单随机抽样（1、抽签法2、随机数表法）②分层抽样③整群抽样8、资料的审核：审核的基本内容是审核数据资料的准确性和完整性，分为初审（缺、疑、误）、逻辑检查、复核三个步骤9、集中位置量：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10、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（注意样本含量是奇数或者偶数）众数：是样本观测值在频数分步表中频数最多的那一组的组中值11、离中位置数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标12、变异系数：是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的，没有单位，记作CV。
13、统计推断①参数估计：用样本统计量来估计总体参数②假设检验：通过样本的统计指标来判定总体参数是否相等的问题14、区间估计①参数的点估计：是选定一个适当的样本统计量作为参数的估计量，计算出估计值②参数的区间估计：是指以变量的概率分布规律来确定未知参数值的可能范围的方法。
15、假设检验是要依据小概率事件原理来判定偏差是属于抽样误差还是非抽样误差16、当所要比较的两样本统计量的总体参数事先无法肯定大于哪个时，就要采用双侧检验的手段进行检验；事先预知某样本所属的总体均数只能大于另一个样本所属的总体均数时，采用单侧检验17、方差分析：又称变异数分析，是分析实验数据的一种常用的统计方法18、相关关系：变量间既存在着密切关系，可又无法以自变量的值去精确地求得因变量的值，又称相关。
体育统计学
体育统计学第一章绪论第一节体育统计学及其研究对象一、统计学的概念：运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属于方法学科范畴。
二、体育统计学的分类：从性质上来分为：描述性统计：对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述推断性统计：通过样本的数量特征以一定方式估计、推断总体的特征三、体育统计工作的基本过程：统计资料的收集—统计资料的整理—统计资料的分析第二节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基础2、体育统计有助于训练工作的科学化3、体育统计能够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第三节体育统计中的若干基本概念一、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体二、样本：根据需要与能从总体抽取的部分研究对象所形成的子集三、随机事件四、随机变量：分为连续型变量和离散型变量五、概率古典概率：P（A）=m/n概率：统计概率：P(A)=m/n第二章统计资料繁荣收集和整理第一节统计资料的收集一、收集的基本要求：1.资料的准确性2.资料的齐同性3.资料的随机性二、收集资料的方法1.日常积累2.全面普查3.专题研究三、几种常见的抽样方法1.简单随机抽样：抽签法和随机数表法抽签法的操作过程是将总体中的每个个体进行编号,逐个写在签条或卡片上，将签条或卡片完全混乱放置后，不加任何选择地在全部签条或卡片中完全随机抽出所需含量，然后逐个测试并登记其指标数据，形成研究样本。
随机数表法2.分层抽样3.整体抽样四、统计资料的整理（一）资料的审核1.初审2.逻辑检查3.复核（二）频数分布表的制作步骤1. 求极差（或全距R）R=最大值（）—最小值（）2 .确定组数3.确定组距（I）和组限值（L）I=极差/分组数=R/K第一组下限（L1）=X最大—1/2*I4.列频数分布表本组下限<=X<次组下限组中值=（该组下限+该组上限）/2第三章样本特征数一、样本特征数的两种形式：集中位置量数和离中位置量数二、集中位置量数的概念：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中水平趋势的统计指标。
《体育统计学》课件
总结词
通过分析运动队的技战术数据，评估其整体表现和改进方向。
详细描述
选取某运动队在比赛中的技战术数据，包括进攻、防守、组织等方面的数据，进行统计分析，评估其整体表现和优缺点，提出针对性的改进建议，帮助运动队提高比赛水平。
总结词
通过分析赛事成绩，评估运动员和运动队的综合实力。
详细描述
选取某项赛事中的所有参赛运动员和运动队，对其成绩进行统计分析，包括胜负场次、得分、失分等方面的数据，评估运动员和运动队的综合实力和表现，为今后的训练和比赛提供参考。
现状
02
CHAPTER
体育统计基本概念
研究对象的全体集合，具有广泛性和全面性。
从总体中抽取的一部分个体，用于推断总体的特征。
样本
总体
变量
表示研究对象某一特征或属性的度量值。
数据类型
根据变量的性质和取值范围进行分类，如定类、定序、定距和定比等。
描述性统计
对数据进行整理、分类、描述和呈现，以反映数据的分布特征。
详细描述
THANKS
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促进体育产业的可持续发展
体育统计学的起源可以追溯到20世纪初，随着数理统计学的发展和普及，其原理和方法逐渐被引入到体育领域。
起源
在20世纪中叶以后，随着计算机技术的进步和应用，体育统计学得到了迅速发展，应用范围不断扩大。
发展
目前，体育统计学已经成为体育科学研究、训练和比赛以及体育产业发展的重要支撑学科。
运动员选材
运动员配置
营养需求分析
通过统计分析确定不同年龄、性别、运动项目的运动员的营养需求，为运动员提供科学合理的饮食建议。
体重控制
运用统计学方法对运动员的体重变化进行监测和分析，以保持运动员的最佳体重和体脂比例，提高找出容易导致运动损伤的因素和风险人群，为预防措施提供科学依据。
体育统计学
体育统计学Prepared on 21 November 2021一．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基础应用学科，属方法论学科范畴。
2.体育统计工作的基本过程：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基础；2体育统计有助于训练工作的科学化；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体。
7.有限总体：指基本研究单位的边界是明晰的，并且基本研究单位的数量是有限的总体。
8.无限总体：指基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部分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按照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一一列举出来。
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。
体育统计学
体育统计所有加粗字体都是重点内容1.进行统计学的目的是研究大量事物，现象数量方面（包括数量多少,现象之间的数量关系，数量的分布特征以及质与量互变的数量界限等）的某些规律。
2.体育统计概念：体育统计是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一种基础应用学科，属方法论学科范畴。
3.统计从性质上看分为两类:描述性统计和推断类统计.4.体育统计的基本过程：收集整理分析5.体育统计的研究对象主要是体育领域里的各种可量化的随机现象，还包括非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象. 6.体育统计所研究的数量方面特征：运动性特征综合性特征客观性特征研究对象的特点：数量性总体性差异性7.体育统计在体育活动中的应用：○1是体育科研活动的基础错误!有助于训练工作的科学化错误!能帮助研究者制定研究实际错误!能帮助研究者有效地获取文献资料8.总体:根据统计研究目的而确定的同质研究对象的全体称为总体。
总体分为假象总体和现存总体；现存总体分为有限总体和无限总体样本：根据需要与可能从总体抽取的研究对象所形成的子集为样本。
样本分为随机样本和非随机样本9.随机事件的数量表现称为随机变量；反映总体的一些数量特征称为总体参数；有样本所获得的一些数量特征称为样本统计量.10.概率的主要性质：○1概率P为非负值,因m≥n，故任何随机事件的概率P≥0;错误!当M=N时，P（A）=1，事件A为必然事件;当M=N时,P（A)=0，则事件A为不可能发生的事件；错误!若A B两事件互相排斥，则有：P(A)+P（B)=P(A+B).11.收集资料可直接收集，也可间接收集;收集资料的基本要求：1.资料的准确性2.资料的齐同性3.资料的随机性。
收集资料的方法：日常累积全面普查专题研究.几种简单的随机抽样：简单随机抽样分层抽样整群抽样12.资料的审核1初审2逻辑检查3复核频数分布表制作步骤1。
求极差或全距 2。
确定分组数 3.确定组距与组限值 4。
体育统计学
体育统计学
体育统计学是体育学科的一个分支。
它主要是研究体育运动的人员特征和运动绩效的数量化问题，并利用统计手段揭示体育运动的规律性、发展趋势和变化规律。
在体育统计学中，主要分两大方面：传统体育统计学和运动统计学。
传统体育统计学主要从体育运动参赛者特征和市场营销媒介等方面研究；运动统计学主要从运动员训练模式和技术指标等方面研究。
体育统计学是利用统计学和计算机技术研究体育运动的数量关系的一门学科，它聚焦于通过数学计算方法，研究和分析不同运动参赛者特征以及对运动绩效产生影响的环境和因素，并基于统计原理推断运动绩效趋势变化以及把握训练技术规律，最终为体育比赛操作决策，提供客观的决策建议与支持。
体育统计学的应用越来越广泛，重要的有：体育市场营销研究，参赛者特征分析、装备研究、训练模式与技术指标研究和比赛解析等。
在体育统计学的研究中，统计方法的应用也非常重要，确定模型、获取参数、进行预测及训练等都需要重视与运用统计方法，以更好地提高体育运动的绩效。
综上所述，体育统计学是一门以统计学和计算机技术为工具，以经验数据和计算机技术为基础，旨在研究体育数量关系，最终达到提高体育效率的科学学科。
体育统计学
体育统计的产生与发展
１．体育统计的产生 统计学的产生经历了人类古代用于人口、土地、
物产、贡赋和治国方略等的描述统计阶段。 世纪中期开始进入推测统计阶段。 在世纪、年代，以徐英超为代表的老一辈体育
教育工作者受统计学知识与方法的强烈影响，开始 尝试将统计学引入体育领域。
年，由华中师范大学刘厚生老师等学者发起在 武汉举办了第一届全国体育统计论文报告会并成立 了全国体育统计研究会。年中国体育科学学会接纳 体育统计研究会为体育统计专业委员会。
变量常用其可能取值的不同分为离散型变量和连 续型变量，用其指标间变化的关联分为因变量和自变 量等等。
同步练习
一、名词解释
总体 样本 个体 样本量 统计量 统计参数
二、思考题 、试述体育统计的研究对象和学科特性 、简述体育统计的主要研究过程 、学习体育统计的基本要求有哪些 、试以体育实例说明总体和样本的概念 、简述述统计量与统计参数的区别与联系
. 统计信息的提供与开发
体育统计信息的提供是实现统计信息社会 化的重要步骤。国家统计部门通过建立国家统 计自动化系统，为各类用户提供统计信息，进 行现代化的统计服务。信息开发是指充分利用 统计信息资源，对其进行深层次加工，达到信 息资源共享和多层次利用的目的。我国统计信 息的提供和开发是统计工作的薄弱环节，大大 落后于发达国家，必须进行广泛深入的研究， 大力加强。
参考答案
一、名词解释
总体—研究同质对象的全体称为总体(质即对象的属性)。 样本—从总体中抽出用以推测总体的部分同质对象称为样本。 个体—总体中的每一观测对象称为个体。 样本量—样本中包含的个体数量称为样本含量。 统计量—由样本所得反映样本特征的统计指标都称为统计量 统计参数—代表总体特征的统计指标称为参数。
第三章 体育统计学
第三章 统计参数人们称总体的数字特征值为统计参数，例如总体平均数μ，标准差σ等。
它是一个客观存在的数值，是一个常量。
在实际中由于很难掌握总体的全部情况，因而也就得不到它的统计参数。
只能根据样本计算出的相应的数字特征值来估计它。
人们称样本的数字特征值为统计量，例如样本的平均数 X ，标准差S 等。
样本统计量是随着抽样而变化的，因此它是一个随机变量。
但当样本抽得之后，该样本的统计量就变成了确定值。
第一节 算术平均数算术平均数简称均值。
若有一随机变量的观测值系列为：X 1，X 2，………，X n ，把它们的总和除以项数n ，即得它们的均值X = n1（X 1 + X 2 + X 3 + …… + X n ）= ∑=n 1i i X n 1 （3 — 1）例 3—1 测得10 个人的脉搏为（单位：次 / 分）： 79、72、74、73、70、69、71、68、75、76，则其均值为X = 101（79 + 72 + …… + 76）= 72. 7（次 / 分）第二节 标 准 差随机变量的各观测值与均值之差的平方和除以项数n 后的平方根值，被称之为该随机变量的标准差，用符号 σ 来表示，即σ=n)X (n1i 2i ∑=μ- （3 — 3）上式是总体标准差的计算公式，实际计算时仅能适用于n 相当大的样本，当样本含量不是很大时，应当使用下面公式来计算标准差S =1n )X X (n1i 2i --∑= （3 — 4）我们可以用标准差来判断均值相等的两个随机变量观测值系列的离散程度。
仍以上述甲、乙两个系列为例，它们的标准差分别计算如下： S 甲 = 13)59()55()51(222--+-+- = 4S 乙 =13)51.5()55()59.4(222--+-+- = 0. 1显然，甲系列的离散程度比乙系列大得多。
在均值相等的两系列中，标准差愈大它的离散程度也愈大；标准差愈小其离散程度也愈小。
同时，标准差的大小还可以补充说明均值的代表性问题，即标准差小的系列，用它的均值来代表这一系列的平均情况的效果好，或者说均值比较稳定。
体育统计学
1.体育统计学：用数理统计学的原理及其方法对体育领域和非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象的规律性进行研究的一门应用学科。
2.统计的基本过程：统计资料的收集，整理，分析。
3.随机事件：在一定的实验条件下，可能发生也可能不发生的事件称为随机事件。
数量表现：随机变量：离散型和连续型。
4.人们通常把需要研究的同质对象的全体称为总体，组成总体的每一个观测对象称为个体，从总体中抽取用以推断总体的部分个体称为样本，样本中所包含的个体数量称为样本含量。
5.制作频数分布表的步骤：1.求极差R：极差又称为全距，是样本数据中最大值和最小值之差。
2.确定分组数。
3.确定组距。
4.确定组限：组限是指各组区间的起、止点值。
各组的起点值为该组下限，各组的止点值为该组上限。
5．列频数分布表：(1)填写组限，(2)划记。
(3)计算频数、频率和组中值。
6.反映集中趋势的数称为集中量数，如平均数，中位数和众数等；反映离散特征的数称为离散量数，如全距、方差和标准差。
它们都反映样本分布的特征，称为样本特征数。
算术平均数是所有观察值的总和除以总频数所得之商，简称为平均数或均数7.一般正态曲线有如下性质：1.曲线呈单峰，且在X轴上方，当X=μ时有最大值。
2.曲线关于直线 X=μ左右对称，由中心向两边对称下降，接近X 轴，但不交叉。
3.分布曲线以μ与σ为参数。
其中μ决定曲线的位置，σ确定曲线的形状。
μ不同σ相同，则曲线在水平方向位置不同，但形状不变；若μ相同σ不同，则曲线的位置不变，但曲线形状不同：其中σ较大时曲线偏平，说明数据离散程度较大，σ较小时曲线变得陡峭，说明数据离散程度较小。
4.变量X的取值范围是(-∞,+∞)，整条曲线与x轴所覆盖的全面积为1。
8．函数关系：变量之间有确定性的关系。
即一个变量取一定值时，另一个变量就有唯一确定的数值与之相对应。
相关关系：变量之间有关系，但不是确定性的关系，当一个变量取一确定值时，另一个变量没有一个唯一确定的值与之相对应，即一个变量随着另一个变量的变化而变化，但不是确定性的函数关系。
体育统计学资料
一．名词解释1.体育统计:就是运用数据统计的原理与方法对体育领域里各种随机现象规律性尽兴研究的一门基础应用学科,属方法论学科范畴。
2.体育统计工作的基本过程: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体育统计就是体育教育科研活动的基础;2体育统计有助于训练工作的科学化;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与现存总体。
现存总体又分为有限总体与无限总体。
7.有限总体:指基本研究单位的边界就是明晰的,并且基本研究单位的数量就是有限的总体。
8、无限总体:指基本研究单位的数量就是无限多的总体。
9.样本:根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。
可分为随机样本与肥随机样本。
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:机械随机抽样就是先将总体中的个体按照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与离散型变量。
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一一列举出来。
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。
体育统计学
1.体育统计学:是运用数理统计的原理或方法队体育领域中的随机现象的规律性进行研究的一门基础性应用学科2.统计资料的搜集:根据研究设计的要求，获取有关资料的过程，这是基础环节3.统计资料的整理:指按照分析的要求对数据进行审核和分类的过程4.资料的分析:指按照研究目的对整理后数据进行统计学处理的过程。
5.总体:根据研究目的所确定的研究对象的全体6.个体:总体中的每一个研究对象7.样本:总体中的一部分个体组成的集合8.样本含量:样本内含有的个体数9.总体参数:反映着总体的一些数量特征10.随机实验:为了某种研究目的而进行的一次观察力测试或实验统称为一次试验，若试验结果在试验前不能确定？则称试验为随机试验11.简单随机抽样:在不对总体进行划分，排队情况下按随机原则抽取样本单位的方法。
12.特征数:能够描述原始数据的总体或样本分布特征的统计量13.集中位置数: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14.中位数:是将由一组观察值按大小顺序排列，处于中间位置的那个数值15.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16.几何平均数: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17.算数平均数:简称均数，描述一组数据在数量上的平均水平。
18.离中位置量数:描述一群性质相同的观测值的离散程度的统计指标19.全距:两极差20.绝对差:所有样本观测值与平均数绝对差之和21.平均差:样本中所有观测值与平均数绝对差距的平均数22.方差:样本数据与它们平均数之差的平方和的平均数23.变异系数:用于观察指标单位不同或均数相差较大时24.平均数的合成计算:将多个样本均数合并成一个大样本的均数计算25.相对数:是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个相互联系的事物之间的对比关系26.有名数:是由两个性质不同但又有联系的绝对数或平均数指标对计算所得的相对数27.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28.结构相对数:是在分组基础上，以各个分组合计数值与总数值对比的相对数，可以反映某事物各部分在总体中所占的比重29.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他可以反映被比较的事物的差异情况及不平衡程度30.强度相对数:是两个性质不同但有密切联系，又属于同一时期或时点的绝对数或平均数指标的对比，它表明事物相对的发展水平，也表明两个对比事物之间的实际比例关系。
体育统计学
1、体育统计学：利用数理统计法，观察体育过程中的现象进行分析，从中发现规律的一门应用学科。
2、基本过程：收集资料——整理数据——分析资料。
3、总体：同质研究对象的全体。
总体的特性：同质性；差异性；大量性。
4、个体是总体中的每一个研究对象。
5、样本：从总体中抽取，用于推测总体情况的部分同质研究对象的集合。
6、样本含量（n）：样本中研究对象的数目（无单位）。
N≤30为小样本，n＞45为大样本，（n≠30）。
真值：某一状态，某一时刻，某一指标的实际值。
7、误差分为：测量误差（影响测量误差的有仪器、测量方法、读数方法，测量误差分为：系统误差和随机误差）、抽样误差（样本统计量与总体参数之间的差异。
抽样误差越大（小），样本代表性越差（好）。
样本含量越大，抽样误差越小；个体差异越小，抽样误差越小）。
8、影响抽样误差的因素：1.样本含量（n），n越大，S x越小，n越小，S x越大；2.样本中个体差异性越大（小），S越大（小），S x越大（小）；3.抽样方法（重复越大，不重复越小）；4.抽样组织形式。
9、抽样分布：1.总体分布（个体频数整理）；2.抽样分布（样本个体频数整理）；3.抽样分布（每次抽样平均数的频数整理）10、抽样平均数的几个定理：1.总体中随机抽取样本含量为a的一切可能样本的平均数等于总体平均数；2.总体中抽样平均数之间的标准差等于抽样误差；3.总体是正态分布抽取样本含量为a的一切可能样本的平均数也是正态分布；4.总体是非正态分布，样本含量足够大时，样本平均数也接近正态分布。
11、抽样方法有：单纯随机抽样法；复杂随机抽样法；分层随机抽样法；整群抽样法；系统抽样法。
12、统计量是样本特征数；参数是总体特征数。
13、有效数字：末位仅保留一位估计数，其余为准确数的数字。
如1.73m，准确数为1.7m，估计数为0.03m。
位数：从左起第一个非零数开始计数。
14、资料收集的来源：1.常规性资料——日常生活、工作积累；2.专题性资料——调查、研究；3.普查。
名词解释体育统计学
名词解释体育统计学
体育统计学是一门研究运动员表现、比赛结果以及体育比赛数据的学科,旨在通过分析这些数据来了解运动员的技能水平、比赛策略以及比赛结果。
体育统计学的研究对象包括各种体育比赛,如奥运会、世界杯、锦标赛等。
研究内容包括运动员的表现数据,如得分、失误、进球、助攻等;比赛结果数据,如胜负、比分、进球数等;以及比赛数据,如运动员的跑动距离、传球次数、射门次数等。
体育统计学的方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和实证研究等。
描述性统计分析用于对数据进行描述,包括计算平均值、中位数、标准差等,以了解数据的分布和结构。
推断性统计分析用于对数据进行假设检验,以了解数据的相关性和趋势。
实证研究则是通过对数据进行统计分析,以得出结论和提出建议。
体育统计学在体育训练中具有重要的应用价值。
教练可以通过分析运动员的表现数据,了解他们的技能水平、弱点和优点,从而制定更好的训练计划。
体育统计学还可以为教练提供比赛数据,帮助他们预测比赛结果,制定更好的战术策略。
体育统计学是一门综合性很强的学科,涵盖了数学、统计学、物理学、生物学等多个领域。
随着科技的发展,体育统计学也在不断更新和进步,为体育比赛和训练提供更准确和可靠的数据分析。
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《体育统计学》教案（第二章第一、二节；第七章第二节；第八章第一节）教案一第二章第一、二节（3学时）教学目的：通过本次课的教学，使学生掌握总体与样本、随机事件、概率与频率等基本概念，理解小概率原则的含义。
教学内容：1．总体与样本2．随机事件及其概率3．小概率原则教学重点：1．总体与样本2．概率与频率的区别和联系3．对小概率原则的理解教学内容的组织安排：1．总体与样本是体育统计中两个最基本的概念，对于学习和运用统计方法，起着关键作用，总体不明确，统计方法就无法与实际问题挂上钩，运用自然就是盲目的。
教材中总体与样本的介绍过于简单，实际上，对于具体问题，要明确其总体，有时是比较困难的。
因此，在讲授总体与样本时，拟举几个实例，让学生感受到确定总体并不容易，从而给予足够的重视。
2．随机事件比较简单，但要让学生明确：为什么要介绍随机事件这个概念。
深入理解概率可能比较困难，为此，拟通过讲授概率与频率的区别与联系，使学生对此有较深刻的理解。
讲授时，可以举一些通俗的例子，帮助学生理解。
3．小概率原则非常重要，学生刚接触时可能难以接受，可以利用学生已有的生活常识，举例加以说明。
要让学生明确小概率原则不是定理，有犯错误的可能。
第二章体育统计基本知识第一节总体与样本一、总体与个体总体：根据研究目的所确定的研究对象的全体个体：总体中的每一个研究对象这里的研究对象一般具体到实体的某个或若干个特征指标。
例如，研究中国7－22岁健康男青少年的身高发育情况总体是：中国7－22岁健康男青少年的身高全体个体是：中国7－22岁健康男青少年中一个人的身高二、样本与样本含量样本：总体中的一部分个体组成的集合 样本含量：样本内含有的个体数例2.1 为了研究芜湖市15岁男少年的身高发育情况，现从该市20所中学里随机抽取300名15岁男生，测其身高数据，问总体和样本分别是什么？样本含量为多少？ 答：总体――芜湖市15岁男少年的身高全体 样本――300名15岁男生的身高 样本含量为300例2.2 为了研究中国成年男子的身高与体重关系，现从国内随机抽测1000名中国成年男子的身高与体重，总体和样本各是什么？答：总体：――所有中国成年男子的身高与体重的全体，记为（y x .） 样本：――1000名中国成年男子的身高与体重的集合，记为：（（11,y x ），（22,y x ）…（10001000,y x ））样本含量为1000。
例2.3 某教师为了检验他所研究的中学女生俯卧式跳高教法的效果，用他所授课的初二年级女生200人进行教法试验，问总体和样本各是什么？ 答：总体：――该教法适用范围内的中学女生的全体 样本：――初二年级200名女生第二节 随机事件及其概率一、随机事件 （一）随机试验为了某种研究目的而进行的一次观察，测试或实验统称为一次试验，若试验的结果在试验前不能确定，则称该试验为随机试验。
例如： 投掷硬币观察哪一面向上，测试某人的视力，要求某学生投篮并了解其投篮技术，均为做了一次试验。
其中，掷硬币、测视力、投篮均为随机试验。
（二）随机事件随机试验的结果为随机事件。
一般以A 、B 、C 、表示。
例如，投篮：{投中}、{投不中}是两个随机事件掷骰子：{1点}，{2点}…，{6点}，{点数大于3}，{点数为奇数}…，等等均为随机事件。
（三）特例必然事件：试验前已知一定能发生的事件，如{点数小于7} 不可能事件：试验前已知一定不能发生的事件，如{点数大于8} 在一定条件下，二者可以相互转化 二、随机事件的概率 （一）概率的概念表示随机事件发生的可能性大小的数值称为概率，常用P （A ）或P 表示。
例如 若投篮命中的可能性为80％，则称{投中}这个事件发生概率为0.8；若掷骰子出现大点的可能性为50％，则{大点}＝A 发生的概率为0.5，即P （A ）＝0.5 （二）概率的基本性质1．对任何随机事件A ，1)(0≤≤A p2．必然事件的概率为1，不可能事件的概率为03．若A 、B 、C 互不相容， 则 P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C) （三）频率在相同条件下，重复进行n 次试验，若随机事件A 发生了m 次，则称m ／n 为A 发生的频率, 记作)(A f n频率也可以反映随机现象的内在规律 （四）概率与频率的区别和联系1．概率准确地反映随机现象的内在规律，往往是未知的；频率是通过随机现象反映其内在规律，试验后，便是己知的。
例如，投篮试验，投中的概率是未知的，但若进行10次投篮，投中8次，则投中的概率是未知的，投中的频率为0.82．概率是事件发生的可能性大小的量度，不随试验次数的变化而变化，只要条件不变，每次试验中某事件发生的概率都是一样的；而频率随试验次数的变化而变化，具有随机性。
例如，赌徒心理：前几次赌博都输了，后面赢的希望较大；超生的孕妇，可能认为前几个孩子都是女孩，后面生男孩的希望应该较大。
这些观点都是错误的，其实概率是一样的。
3．随着试验次数的增大，频率呈现出稳定的趋势，围绕着概率波动，并随试验次数的无限增大，频率以概率为极限，即)()(A P A f n →， ∞→n所以，当试验次数n 很大时，人们往往用频率)(A f n 去近似代替概率P （A ）。
例如，定点投篮考试，教师往往要求每个学生投10次，若投中8次，则计80分，就是这个道理。
三、小概率原则 小概率．．．事件在一次．．试验中是不会发生的。
这其实也是一个生活常识，例如，人们出门做事会遇到不测事故，但没有人在出门前考虑这事。
原因是：小概率事件不会发生。
说明：1.“小概率事件”：概率必须很小，那么，究竟要小到什么程度？在体育统计中一般认为在0.05以下为小。
但在实际中，与具体问题有关。
比如，买奖券，中奖概率很小，但人们还是愿意试一试，碰碰“运气”。
原因在于花钱不多，如果是1000元一张奖券，那些想中奖的人便不会购买。
对于生命悠关的事，则对小概率的要求会更高。
例如，乘座飞机，尽管出事的概率很小，但人们还是担心，有的购买保险人甚至写遗嘱。
2．“一次试验”：若多次试验，尽管是小概率事件，也很可能发生。
比如，买奖券，一张中奖的可能性很小，但如果买很多，中奖的可能性会增大，如全部买下，则中奖可能性为100％。
3．“原则”：这是个原则，不是定理，有人为规定的含义，存在犯错误的风险，但是犯错误的概率又是小概率。
所以人们共同遵循。
结束部分：总结总体与样本，概率与频率等基本概念，小概率原则的具体含义。
复习思考题：1．为了考察一枚骰子出现点数的规律，掷骰子若干次，问统计总体是什么？ 2．为了研究某人的百米跑水平，测其若干次百米跑成绩，问统计总体是什么？ 3．举例说明，概率与频率的区别与联系 4．如何理解“小概率原则有出错的可能”？教案二 第七章第二节（3学时）教学目的：通过本次课的教学，使学生掌握总体均数的假设检验思想和方法，即“0μμ=”和“21μμ=”的假设检验并能正确运用。
教学内容：1．“0μμ=”的假设检验 ２．“21μμ=”的假设检验 教学重点：１．检验统计量的构造２．如何将实际问题转化为统计问题 教学难点：检验统计量的构造 教学内容的组织安排与教法：先根据上次课一开始提出的问题，提出统计问题并由此，根据假设检验的基本思想，与学生一起构造检验统计量，得出检验步骤，再举例加以应用说明。
初学者的困难往往在于运用，因此，拟多举一些例题，并在例题中明确交待研究目的和研究对象，尽量采用原始数据，讲解时，引导学生认真分析；通过总体将实际问题转化为统计问题，从而采用相应的检验方法。
开始部分：带学生一起简要复习假设检验的基本思想，并对上次课的复习思考题作简单分析，举一个关于“乒乓球质量检查”的例子，若产品的次品率被告知为100001，今抽测10个，如有２个次品，则认为次品率不止100001；如果10个中全为合格品，则没有理由否定原假设，“只好”接受，该例可以帮助学生理解假设检验的思想，并能加深对“只好接受原假设”的理解。
第七章 假设检验第二节 总体均数的假设检验一、0μμ=的假设检验现有正态总体),(2N σμ，需要推断?0μμ=下面分两种情况讨论 （一）σ已知，设0σσ=这种情况的检验方法上次课已进过，现再举一例例7.1 已知全国高校某年级男生百米跑成绩均数515140.=μ，标准差715.00=σ，为了比较某高校与全国高校的百米跑水平，现从该校随机抽测同年级男生15人的百米跑成绩，数据如下：15.2 14.7 14.2 14.4 14.0 13.8 13.8 13.6 13.4 14.0 14.2 14.1 14.3 14.2 14.1如果标准差不变，问该校的百米跑均数与全国高校有无显著差异？解：根据研究目的，总体为：该高校同年级男生百米跑成绩的全体。
百米跑成绩服从正态分布，即正态总体),(20N σμ。
现欲推断0μμ=？１．原假设0H ： 0μμ= ２．构造并计算检验统计量 1121571051141314nx 0....-=-=-=σμμ３．对于010.=α，58.2005.0=u ，050.=α时 96.1025.0=u ４．结论：对050.=α水平，差异显著即该校的百米跑成绩均数与全国高校有显著差异。
（二）σ未知总体),,(2N σμ欲推断0μμ=？与前面的基本思想一样１．原假设0H ： 0μμ=２．构造检验统计量由于σ未知，用Ｓ代替，从而得到 nS 0x t μ-=)1n (t ~t -３．根据α，查表，确定否定域 ４．计算统计量值 ５．结论例7.2 已知男少年某年龄组优秀游泳运动员的最大耗氧量均数为53.31毫升/公斤分钟，今从某运动学校同年龄组男游泳运动员中随机抽测8人，测得最大耗氧量如下： 66.1 ，52.3，51.4，51.0， 51.0， 47.8， 46.7， 42.1 问该校游泳运动员的最大耗氧量是否低于优秀运动员？解：根据研究目的可知，总体是：该校同年龄组男游泳运动员的最大耗氧量的全体),(2N σμ，其中31520.=μ，μ未知。
经计算94.50x = 95.6S =１．原假设0H ： 0μμ= ２．构造并计算检验统计量5580895631529450n S x t 0....-=-=-=μ ３．对于050.=α 365.2)7(t 025.0=４．结论：接受原假设即认为该校游泳运动员的最大耗氧量不低于优秀运动员。
二、21μμ=的假设检验两个正态总体),(21N σμ和),,(22N σμ1μ和2μ均未知。
欲推断1μ和2μ，需从两个总体中分别抽样，得到两个样本，经计算得111n ,S ,x 和222n ,S ,x ，欲检验21μμ=？按假设检验的基本思想１．原假设0H ： 21μμ= ２．构造检验统计量首先考察21x x -，若21x x -很大，否定原假设。