体育统计学资料讲课稿
体育统计学
《体育统计学》课程教学大纲1998年制订，2003年修订课程名称：体育统计学课程类别：专业基础课开课单位：体育系体育理论教研室开课对象：体育教育专业三年级课时：28学时，其中讲授24学时、实践4学时选定教材：体育统计学，高松，北京，高等教育出版社，2002。
参考书：《体育统计学》北京人民体育出版社1991;《体育统计方法及程序》北京人民体育出版1990。
课程概述：《体育统计》是师范体育教育专业的一门必修专业基础理论课。
主要介绍体育统计一般原理，常用的统计方法，应用体育统计的方法分析和解决学校体育中的具体问题，为今后从事学校体育、卫生、科研工作打下基础。
教学目的：使学生掌握常用的体育统计一般原理，学习和掌握常用的统计方法，并应用体育统计的方法分析和解决学校体育中的具体问题，并为今后从事学校体育、卫生、科研工作打下基础。
学时分配：各章教学要求及教学要点第一章绪言【目的要求】了解体育统计研究对象与作用明确体育统计中的若干基本概念【讲授内容】体育统计研究的对象与作用体育统计中的若干基本概念：总体、个体、样本、随机事件、随机变量、随机抽样、总体参数和样本统计量、概率第二章资料的收集与整理【目的要求】了解统计资料的来源、途径掌握制作频数分布表和频数分布图的方法【讲授内容】统计资料的收集，收集资料的基本要求，收集资料的方法，几咱常用的抽样方法，简单随机抽样，分居抽样，整群抽样统计资料的整理，资料的审核，频数整理，直方图和多边形图第三章样本特征数【目的要求】了解平均数与标准差的意义掌握平均数与标准差的计算方法及在体育中的应用【讲授内容】集中位置量数，概念，种类，算术平均数的计算离中位置数，概念，种类，标准差的计算X和S在体育中的应用，在选择竞赛参赛运动员中应用，变异系数在稳定性研究中的应用，X±3S法在原始数据逻辑审核中的应用。
第四章相对数与动态分析【目的要求】了解常用的几个相对数的意义掌握计算方法和应用【讲授内容】相对数的概念，意义，种类，计算动态分析的概念，意义，动态数列，动态分析的步骤与计算，定基比，环比，增长值和增长率。
体育统计学课程第1讲体育统计的概念
第五节 统计资料的整理
二 频数整理 收集的原始材料，经过审查后，仍是一堆杂
据如下，试作频数分布表和直方图。
随机事件的数量表现称为随机变量。换言之，随 机事件所对应的随机变化量就是随机变量，用X 表示 。 随机变量有两种类型： （1）连续型变量——变量的所有的可能取值不 能一一列举出来 （2）离散型变量——变量所有的可能取值能一 一列举出来的。
第三节 体育统计中的若干基本概念
五 总体参数与样本统计量 反映总体的一些数量特征称为总体参数，如总体 平均数μ和总体方差等；而由样本所获得的一些 数量特征称为样本统计量，如样本的算术平均数 和样本的方差等。
第三节 体育统计中的若干基本概念
六 概率 1古典概率
设在实验中全部等可能的独立的基本结果有n个， 其中有m个属于事件A，则在实验中称事件A出现 的概率P等于m与n的比，它是反映事件A出现可 能性大小的指标。
第三节 体育统计中的若干基本概念
六 概率
2 统计概率 设在一定的条件下，重复进行某随机实验且能
第五节 统计资料的整理
一 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。 1 初审 认真检查全部原始记录表格或卡片，重点核
对性别、年龄等项是否清楚，然后逐项测试 数据是否有“缺、疑、误”的。
第五节 统计资料的整理
一 资料的审核 2 逻辑检查 对收集到的原始数据进行初审后，还要进行
（二）确定分组数： k=9。确定分组数，本 例n=100，参考分组表，可取k=9。
体育统计学教学课件
4.09
第一节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法
第四节 假设检验方法在体育中的应用
第一节 参数估计
参数估计：由样本统计量来估计总体参数。 参数估计的几个概念： 误差：测得值与真值之差，以及样本指标与总体指标之差。常见的误差包括随机误差、系统误
差、抽样误差以及过失误差四种。统计分析中所关心的主要是系统误差和抽样误差。 标准误：衡量抽样误差的大小的统计量。不同的统计量，标准误的表示方法不同，如均数的标
总体率的区间估计原理同均数的区间估计原理。
0.95 0.99
x x x ±t0.05/2(n’)S表４：总体率(置信- t区0.05间/2(的n’)估S计, 与+表t0达.05/2(n’)S )
±t0.01/2(n’)S
x ( - t0.01/2(n’)S , + t0.01/2(xn’)S )
x
x
N ( ,) 中 抽 取 含 量 为 n 的 一 切 可 能 样 本 2
t
′ ′ ′
0
t
图4 t分布
2. 样本均数与总体均数的t检验
例1:某省体质调研资料表明，全省18岁女生的立定跳远成绩均数为170.1cm,已知某市18岁女生 86人的立定跳远成绩均数为172.84 cm,标准差为16.15cm,问该市18岁女生立定跳远成绩与 全省同年龄学生的成绩是否存在差异 ? ( a=0.05 )
x12 ( x1 ) 2 / n1 x2 2 ( x2 ) 2 / n2 ( 1 1 )
n1 n2 2
n1 n2
因此，在小样本、样本独立且两样本方差相等时，需要先求联合方差以计算检验统计量t。 例：
为了研究游泳锻炼对心肺功能有无积极 影响，在某市同年龄组男生中抽测了两 类学生的肺活量，一类是经常参加游泳 锻炼的学生，抽测 n1=30 人，其肺活量指 标均值 x1 2980.5ml,S1=320.8ml；另一类是不 经常参加游泳锻炼的学生，抽测n2 40人， 肺活量 x2 2713.3ml，S2 380.1ml ，问两类学 生的肺活量有无显著差异？
《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》课件
回归模型
介绍体育数据中常用的线性和 非线性回归模型。
因子分析模型
探索和解释多个变量间的关联 性和维度。
聚类分析模型
将体育数据分组，发现潜在的 模式和类别。
实际应用案例
1
体育比赛数据分析
以真实比赛数据为例，展示如何进行数据分析和解读。
2
运动员能力评估
通过数据分析评估运动员的优势和劣势，为训练和选拔提供依据。
《体育统计学》PPT课件
学习《体育统计学》PPT课件，深入了解体育数据分析的基本概念、方法和 应用，为体育决策提供科学支持。
简介
体育统计学概述
介绍体育统计学的定义、历史和发展背景。
为什么需要体育统计学
解释为什么体育界需要统计学的应用和分析。
基础知识
统计学基础
概率、统计量、假设检验等统计学基本概念。
数据类型
介绍体育数据的各种类型，如定量数据和定性数据。
数据收集方法
讨论体育数据的收集方法和技术，如观察、实验和问卷调查。
经典统计分析
描述性统计分析
使用图表和统计指标来描述和 总结体育数据。
参数推断
基于样本数据，进行参数估计 和假设检验。
非参数推断
使用分布自由度较低的统计方 法进行数据
利用统计模型和数据分析帮助体育管理者做出决策。
总结
体育统计学的意义和前景
学习体育统计学的建议
探讨体育统计学在促进运动发展 和提升竞技水平方面的重要作用。
给出学习体育统计学的方法和技 巧建议，帮助学习者更好地掌握 知识。
答疑和讨论
为学习者提供讨论和问答的平台， 促进知识交流和深入理解。
体育统计学教学大纲
体育教育专业《体育统计学》教学大纲一、目的与要求本教学大纲依据我校培养方案中的课程设置、以“合作教育教学”培养为模式编写，旨在考察学生对体育统计理论和方法的掌握情况，学会收集、分析统计资料的基本方法，并运用体育统计知识和方法解决体育领域中有关问题的能力。
本课程以课堂讲授为主，安排一定的实践操作。
二、学时分配章节 名称 讲授学时实验（学时）小计一、绪论 1 1第一章二、EXCEL数据输入与编辑 1 1第二章 统计资料的收集与整理 2 1 2第三章 样本特征数 1 1第四章 相对数与动态分析 1 1 2第五章 正态分布 4 4第六章 统计推断 3 1 4第七章 方差分析 3 1 4第八章 相关分析 3 1 4第九章 回归分析 3 1 4第十章 统计表与统计图 2 2第十一章 实验设计 4 4合计 23 9 32三、授课内容第一章绪论1．体育统计及其研究的对象（了解）2．体育统计在体育活动中的作用（了解）3．体育统计中的总体、个体、样本、随机事件、概率、随机变量等基本概念（掌握）4．EXCEL在数据输入与编辑中的应用（熟练掌握）第二章统计资料的收集与整理1．统计资料的收集（了解）2．统计资料的整理（掌握）3．频数分布表步骤与制作，直方图的画法（掌握）第三章样本特征数1．集中位置量数：算术平均数、中位数、众数、几何平均数（掌握）2．离中位置量数（掌握）3．平均数的合成计算与标准差的合成计算（掌握）4．平均数与标准差在体育中的应用（熟练运用）5.EXCEL在描述统计中的应用（熟练运用）第四章相对数与动态分析1．相对数：概念与意义、种类与计算（了解）2．动态分析：概念与意义、种类与计算及动态分析图的绘制（掌握）3．动态分析在体育中的应用（熟练）4.EXCEL在动态分析中的应用（熟练运用）第五章正态分布1．正态分布的概念与性质（了解）2．正态分布表的使用（掌握）3．正态分布理论在体育中的应用（熟练运用）第六章统计推断1．参数估计（了解）2．假设检验的基本思想与步骤（了解）3．几种常用的检验方法：U检验、T检验、x方检验（重点掌握）4．假设检验方法在体育中的应用（熟练运用）5．EXCEL在单一样本T检验中的应用（熟练运用）6．EXCEL在独立样本T检验中的应用（熟练运用）7．EXCEL在实验前后配对资料T检验中的应用（熟练运用）8．EXCEL在正态性检验中的应用（熟练运用）第七章方差分析1．方差分析概述(了解)2．单因子方差分析(重点掌握）3．平均数的多重比较（了解）4．方差分析在体育中的应用（熟练运用）5．EXCEL在单因素方差分析中的应用（熟练运用）第八章相关分析1．相关分析的概念与性质（了解）2．相关系数的计算与检验（掌握）3．等级相关（掌握）4．偏相关与复相关（了解）5．相关分析在体育中的应用（熟练运用）6．EXCEL在相关分析中的应用（熟练运用）第九章回归分析1．回归分析的概念与功能（了解）2．一元线性回归方程（掌握）3．多元线性回归方程（了解）4．逐步回归（了解）5．回归分析方法在体育中的应用（熟练运用）6．EXCEL在回归分析中的应用（熟练运用）第十章统计表与统计图1．统计表的制作方法和注意事项（掌握）2．与统计图的制作方法和注意事项（掌握）第十一章：实验设计第一节实验设计的基本内容第二节 实验设计中样本含量的估计第三节 几种常用的实验设计方法四、成绩考核本课程为考试科目，其中理论知识考核为60%,理论考核注重科学性，要坚持质量标准和覆盖面；能力考核为30％，能力应充分体现学生动手能力、解决问题的能力和知识掌握程度的能力，考核内容为实验操作；平时成绩占总成绩的10%。
体育统计学教学大纲
体育统计学教学大纲第一部分：介绍体育统计学1.1 体育统计学的定义1.2 体育统计学的重要性1.3 体育统计学的发展历程1.4 体育统计学在体育领域中的应用第二部分：基础知识2.1 数据的收集与整理2.1.1 体育数据的来源2.1.2 数据的收集方法2.1.3 数据的整理与清洗2.2 统计学的基本概念2.2.1 总体与样本2.2.2 变量与观测值2.2.3 数据的类型与测量尺度2.3 描述统计学方法2.3.1 频数分布与直方图2.3.2 中心趋势度量2.3.3 变异程度度量2.3.4 分布形态度量第三部分：体育数据分析3.1 假设检验3.1.1 假设检验的基本概念3.1.2 参数检验与非参数检验3.1.3 单样本检验与两样本检验3.2 相关分析3.2.1 相关分析的基本概念3.2.2 皮尔逊相关系数3.2.3 斯皮尔曼相关系数3.2.4 相关分析的解读与应用3.3 回归分析3.3.1 简单线性回归分析3.3.2 多元线性回归分析3.3.3 回归分析的应用场景第四部分：高级分析方法4.1 方差分析4.1.1 单因素方差分析4.1.2 多因素方差分析4.1.3 方差分析的解读与应用4.2 多元分析4.2.1 主成分分析4.2.2 因子分析4.2.3 聚类分析4.3 时间序列分析4.3.1 时间序列的基本概念4.3.2 时间序列模型的建立和预测4.3.3 时间序列分析的应用第五部分：体育统计学软件应用5.1 数据分析软件介绍5.1.1 SPSS5.1.2 Excel5.1.3 R语言5.2 数据可视化软件介绍5.2.1 Tableau5.2.2 PowerBI5.2.3 Python数据可视化库5.3 数据分析与可视化实践第六部分：体育统计学研究案例分析6.1 体育比赛数据分析案例6.2 运动员数据分析案例6.3 球队数据分析案例6.4 比赛策略优化案例6.5 运动训练效果评估案例第七部分：评估与考核7.1 作业与实验报告评估7.2 考试形式与内容7.3 课堂参与度评估7.4 期末综合评估结语：体育统计学是体育科学中的重要分支，它通过对体育数据的收集、整理和分析，为体育领域的教练员、运动员和决策者提供有力的决策依据。
第一讲体育统计基础
b. 体育调查
应用：体育社会学、体育管理学、学校体 育、竞技体育、体质研究和全民健身活动等 统计调查方式获取
c. 体育实验
应用：医学以及学校体育教育等研究
统计分析流程
确定研究目标、范围 选择研究方案 选择数据收集方式和 分析所需样本量
对表格、图形进行编辑 用 word 、 excel 、 text 、 html展示数据
对这类资料通常先计算总数和、平均数与标准差等 指标，需要时做各均数之间的比较或各变量之间的比较 分析。
2.计数资料 先将观察单位按某种属性或类别分组， 然后清点各组的观察单位数，为计数资料， 也称无序分类资料。 例如调查某人群的血型分布，按A、B、 O、AB型分组得各血型的人数为计数资料。
对这类资料通常是先计算百分比或率等相对数， 需要时也可做组间差异的比较。
作为常识，欲用统计方法解决实际问题，首 先必须将实际问题转化为统计问题。在数理统计 中，统计问题总是以总体的形式提出的，所以， 总体在实际问题与统计问题的转化过程中起着关 键作用，在应用中必须对具体问题进行分析和过 渡，抓住问题的实质，掌握已知的条件，最后以 总体的形式将问题提出来。
要调查长春市12岁男生100米跑成绩，根据 研究的目的，该总体是指长春市所有12岁男 生的100米成绩，其中每一名12岁男生100米 成绩便是一个个体，构成这一总体的每一个 体在以下几点是相同的： ①长春市 ②12岁 ③男生 ④100米跑成绩，
体育统计与SPSS软件应用
第一部分 体育统计基础
什么是统计学？
数据无处不在
数据包含的信息很多，但是数据中的信息往往是
分散的，单个数据很难直接被应用起来 统计学是一门收集、整理、描述、显示和分析统 计数据的科学，其目的是探索数据内在的数量规 律性。简而言之，统计学就是把数据转化为信息 的科学。
体育统计知识讲座(一)
丈忍
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将 所有 算 得 的数 据 列在 专门 设计 这 样舞能 方便 大家 在 工 作 中使 用 根 据 需要 也可 以 人为地 将 分值 划
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首 先要 确 定 成 绩 变化 的 得 分 最 小间 距 它 的公式是 短足 包 可 以 零点 ! 秒 为何违 间距
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取值 范 围 仍为 正负三 个标准 差 建 立 联 立方 程
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x
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,
l 厘 米 为间距
而 徐枪可 以
米 为 间距
等等
。
卜
是 定 标 测得 的观 察值 即 某一 个 学 生的 准差
《体育统计学》课程第9.10讲方差分析
一、图凯法 图凯法要求所有的样本含量都相等，即： 任何一对平均值之差，只要超过T值，就表明 这一对平均值之间的差别具有显著性。 则可采用图凯法进行多重比较，其 关键是计算T值： 其中 值按 、 和（ ）查附表（多重比 较 值表，p376）获得。 的计算公式为
第三节 平均数的多重比较
第二节 单因素方差分析
一、计算步骤 1 依据表中数据，计算各组内的 2 然后计算 并令： 3 计算离差平方和 组间离差平方和 组内离差平方和
第二节 单因素方差分析
一、计算步骤 4 计算方差 组间方差 组内方差 5 计算F值 根据计算所得的 值检验假设 ，对于给定 的 显著水平，如果 ，则 ， 差异显著，此时需要进行均数的多重比较；如 果 ，则 ，结论为差异不显著。
结论：差异显著，否定原假设，可以认为四 种不同的训练手段对提高学生速度素质有显著 性差异。
第二节 单因素方差分析
二、方差分析的计算 例7.2 为了研究三种不同的铅球教学方案的效 果，将某年级三个班中同年级各种运动能力基 本相同的男生分成三组，分别按以下三种不同 的方案进行教学，方案一（ ），方案二 （ ），方案三（ ）。经过一学期体育课 的教学，以同样的标准测得各组成绩如表7.6 所示，试分析三种方案的教学效果有无显著性 差异？
其中 ， 表示不同样本组i和j的含量，k表 示组数， 为F检验临界值。
第三节 平均数的多重比较
例7.2 为了研究三种不同的铅球教学方案的效 果，将某年级三个班中同年级各种运动能力基 本相同的男生分成三组，分别按以下三种不同 的方案进行教学，方案一（A ），方案二 （A ），方案三（A ）。经过一学期体育课的 教学，以同样的标准测得各组成绩如表7.6所 示，试分析三种方案的教学效果有无显著性差 异？
体育统计学的理论课授课教案
体育统计学的理论课授课教案教案标题：体育统计学的理论课授课教案教案目标：1. 介绍体育统计学的基本概念和原理；2. 培养学生对体育数据的收集、分析和解释能力；3. 培养学生运用统计学方法解决体育问题的能力；4. 培养学生对体育统计学的兴趣和学习动力。
教学内容：1. 体育统计学的定义和作用；2. 体育数据的收集方法；3. 常用的体育统计指标和计算方法；4. 运用统计学方法解决体育问题的案例分析；5. 体育统计学在竞技体育和训练中的应用。
教学步骤：Step 1: 引入（5分钟）- 向学生介绍体育统计学的概念和作用，解释为什么学习体育统计学对于理解和改进体育运动至关重要。
Step 2: 体育数据的收集方法（15分钟）- 介绍常用的体育数据收集方法，如观察法、问卷调查法和测量法；- 引导学生思考在不同体育项目中，如何选择合适的数据收集方法。
Step 3: 体育统计指标和计算方法（20分钟）- 介绍常用的体育统计指标，如平均数、标准差、相关系数等；- 通过实际案例，教授计算这些指标的方法，并解释其在体育数据分析中的意义。
Step 4: 运用统计学方法解决体育问题的案例分析（25分钟）- 提供一些实际体育问题的案例，如比赛成绩分析、运动员训练效果评估等；- 引导学生分析这些问题，提出解决方案，并运用所学的统计学方法进行分析和解释。
Step 5: 体育统计学在竞技体育和训练中的应用（15分钟）- 介绍体育统计学在竞技体育中的应用，如战术分析、对手数据分析等；- 引导学生思考如何将体育统计学应用于日常训练和比赛中，提高运动员的竞技水平。
Step 6: 总结和拓展（10分钟）- 总结本节课的重点内容和学习收获；- 鼓励学生进一步学习和研究体育统计学的相关领域。
教学资源：1. PowerPoint演示文稿；2. 实际体育数据案例；3. 统计学计算工具（如Excel）。
评估方式：1. 课堂参与和讨论；2. 学生针对实际体育问题进行数据分析和解释的小组作业；3. 期末考试，包括理论知识和实际应用题目。
体育统计学第五次课教案
2、求接待人数在 1100 人以上的概率，即求 P( x > 1100) 将 1100 标准化为
u=
x−µ
σ
=
1100 − 800 =2 150
P( x > 1100) = P(u > 2) = 1 − P(u < 2) = 1 = 0.9772 = 0.0228
3、求接待人数不足 350 人的概率，即求 P( x < 350) 将 350 标准化为 u =
x−µ
故身高至少在 183 厘米以上的人数有：10000×0.2981=2981（人） 3．设所求的区间为 (175 − x ,175 + x ) 先求 x，使 P(175 − x < ξ < 175 + x ) = 0.75 ，即
1 P(ξ < 175 − x ) = (1 − 0.75) = 0.125 2
x−µ
σ
=
350 − 800 = −3 150
于是： P( x < 350) = P( u < -3) = 0.0013 例题：现有 10000 名成年男子，假定身高服从正态分布，其均数 µ = 175 厘米，标准差 σ = 15 厘米。 例题 1．试估计其中有多少人身高在 177 厘米以下 2．试估计其中有多少人身高至少是 183 厘米 3．估计这些人中，以均数为中心，概率为 75%的身高区间是多少？ 解：本问题前两问是知道随机变量所在的区间，求出对应概率，然后根据求出的概率在计算出 符合条件的人数。第 3 问是知道随机变量在某区间的概率，求随机变量所在的区间 1．由已知 µ = 175 厘米， σ = 15 厘米，先求 P(x<177)，将 177 标准化得
x1 = 14.7 − 1.28 × 0.7 = 13.80(秒)
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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。
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，在按简单随机抽样取出若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若干组，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：是反应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，它只能在同一项目的情况下，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项目(或指标)是否相同的条件的限制，即能对性质相同的项目(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项目(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对比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：是在分组基础上，以各个分组合计数值与总数值对比的相对数。
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36倍数:是将对比的基数抽象化为1而计算出来的相对数。
37.百分数(%)：是将对比的基数抽象化为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，若分子过小，如比值为0.06%，则宜用倍数较好。
38.动态：是指各种现象在不同时间的发展过程。
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发展的趋势、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发展规模、水平等的绝对数所形成的数列。
2相对数动态数列：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按照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，则还需进行均数的多种比较。
当然，若F检验不显著时，则表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：否定域对称分布于曲线两侧的检验。
42.单侧检验：否定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，训练，科研和管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表示若P(A)《=0.05，则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，这一原则称为小概率事件原则相关关系：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，探求其偏离正常发展趋势的原因并对未来的发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表示小概率事件原则：若P(A)<=0.05,则称事件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，这一原则称为小概率事件原则。
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若干样本，由于总体中各个体存在差异，而样本只包含总体的一部分个体，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：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,s）2.(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.当分布基本对称时用（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.若几组数据有不同的单位，此时可用（变异系数）比较几组数据的离散程度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.若sk=0,ku=0则数据分布为（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，越有理由说明两总体均数不相等）18 在相关分析中，若变量x的值增加时，y的值随之减少，则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，若回归系数为负，则（表明现象负相关）21 对于回归直线方程y^=100+9x，若x每增加一个单位，则y均增加9个单位22 若两变量完全无关，则估计标准误为（0）23 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 下列属于相对比的是（体重指数）25 甲投篮80次，进球35个，乙投篮65次，进球32个，则两人平均投篮命中率为（0.4620）26 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h.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。