【精品】体育统计第六章1ppt课件
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六年级数学上册6 统计第一课时课件
愉快的体育课
某班最喜欢的运动项目统计表
从条形统 计图中我 们可以看 出什么？
人数/人
30
28
26
24
22
20
18
16
14 12
12
10
8
6
4
2
0
乒乓球
8
足球
2009年12月制
9
6
5
跳绳 踢毽 其他
女生 45%
男生 55%
其它 20%
香蕉 25%
苹果 30%
橘子 25%
男女人数的统计图
来自六年级某班40名 同学的调查结果
六（1）班最喜欢运动项目统计图
扇形统计图的优点是
能反映各部分量同总量 之间的关系。
其他 22.5%
踢毽 12.5%
跳绳 15%
乒乓球 29%
足球 20%
乒乓球 足球 跳绳 踢毽 其他
但扇形统计图美中不足的是不能清楚的反映各个 数量的多少。
扇形统计图的特点
1、利用圆和扇形来表示总体和部分的关系 2、圆代表总体，各个扇形分别表示总体中不同的部分 3、扇形的大小反映部分占总体的百分比的大小
45%
30%
25%
扇面
六二班最喜扇扇欢面 123456面的01234567890123456789运12345678967890123456789动项目统计表
0%
其他
2012年5月制
8%
踢毽 22%
乒乓球 26%
跳绳 30%
足球 14%
1.如果六二班有60人，那
么2.喜如欢果跳六绳二的班有喜多欢少打人乒？ 3.乓在球这的个有扇1形3统人计，图那中么，六 4用.图二整中班个的有圆各多表个少示扇人什形？么分？别代表 了5.你什认么为？图中的各个百分数 是如何得到的?所有的百分 数之和是多少？
某班最喜欢的运动项目统计表
从条形统 计图中我 们可以看 出什么？
人数/人
30
28
26
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22
20
18
16
14 12
12
10
8
6
4
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0
乒乓球
8
足球
2009年12月制
9
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5
跳绳 踢毽 其他
女生 45%
男生 55%
其它 20%
香蕉 25%
苹果 30%
橘子 25%
男女人数的统计图
来自六年级某班40名 同学的调查结果
六（1）班最喜欢运动项目统计图
扇形统计图的优点是
能反映各部分量同总量 之间的关系。
其他 22.5%
踢毽 12.5%
跳绳 15%
乒乓球 29%
足球 20%
乒乓球 足球 跳绳 踢毽 其他
但扇形统计图美中不足的是不能清楚的反映各个 数量的多少。
扇形统计图的特点
1、利用圆和扇形来表示总体和部分的关系 2、圆代表总体，各个扇形分别表示总体中不同的部分 3、扇形的大小反映部分占总体的百分比的大小
45%
30%
25%
扇面
六二班最喜扇扇欢面 123456面的01234567890123456789运12345678967890123456789动项目统计表
0%
其他
2012年5月制
8%
踢毽 22%
乒乓球 26%
跳绳 30%
足球 14%
1.如果六二班有60人，那
么2.喜如欢果跳六绳二的班有喜多欢少打人乒？ 3.乓在球这的个有扇1形3统人计，图那中么，六 4用.图二整中班个的有圆各多表个少示扇人什形？么分？别代表 了5.你什认么为？图中的各个百分数 是如何得到的?所有的百分 数之和是多少？
体育统计学-方差分析PPT课件PPT教学课件
灌溉条件好，苗垄可长，否则宜短。 苗垄长短还根据干湿积水状况确定。地 势平坦，100~200m均可，易积水， 30~40m即可。
二、基质栽培
基质栽培是无土育苗的主要方法之一， 是用培养基质代替床土进行育苗的现代 育苗方式。 基质栽培可分为沙培、砾培、锯末培、 泥炭培、椰子棕丝培、蛭石培、浮石培、 陶粒培、珍珠岩培、岩棉培以及有机合 成物（尿醛、环氧树脂等）等。
编号
１
２
┆ 12
x
N (1, 2 )
A1
76.53
60.05 ┆
56.24 60.15
表1
N(2 , 2 )
A2
43.12
42.54 ┆
42.40 56.19
N (3, 2 )
A3
61.31 60.00
┆ 67.26 69.05
分析
根据研究目的，这里有三个正态总体N (1, 2 ) ，N (2, 2 ) ， N (3, 2 ) 。三组数据分别为来自三个总体的样本，问题是
（3）根颈较粗。
（4）没有病虫害和机械损伤。
3.苗木分类
带土球乔木、灌木按土球直径分为以下10类
（单位：cm）。
20 30 40
50 60 70 80 100 120 140。
裸根乔木按胸径分为以下10类（单位：cm）。 4 6 8 10 12 14 16 18 20 24。
裸根灌木按冠丛高分为以下4类（单位：cm）。 100 150 200 250。
沙培 以沙、塑料等为固定基质的培养方 法，沙价格低廉、容易得到，但沙培时， 肥水供应适度难控制，易造成干旱和氧气 不足。
砾培 以直径大于3cm的结构颗粒作基质， 植物生长在多孔或无孔的基质中。
二、基质栽培
基质栽培是无土育苗的主要方法之一， 是用培养基质代替床土进行育苗的现代 育苗方式。 基质栽培可分为沙培、砾培、锯末培、 泥炭培、椰子棕丝培、蛭石培、浮石培、 陶粒培、珍珠岩培、岩棉培以及有机合 成物（尿醛、环氧树脂等）等。
编号
１
２
┆ 12
x
N (1, 2 )
A1
76.53
60.05 ┆
56.24 60.15
表1
N(2 , 2 )
A2
43.12
42.54 ┆
42.40 56.19
N (3, 2 )
A3
61.31 60.00
┆ 67.26 69.05
分析
根据研究目的，这里有三个正态总体N (1, 2 ) ，N (2, 2 ) ， N (3, 2 ) 。三组数据分别为来自三个总体的样本，问题是
（3）根颈较粗。
（4）没有病虫害和机械损伤。
3.苗木分类
带土球乔木、灌木按土球直径分为以下10类
（单位：cm）。
20 30 40
50 60 70 80 100 120 140。
裸根乔木按胸径分为以下10类（单位：cm）。 4 6 8 10 12 14 16 18 20 24。
裸根灌木按冠丛高分为以下4类（单位：cm）。 100 150 200 250。
沙培 以沙、塑料等为固定基质的培养方 法，沙价格低廉、容易得到，但沙培时， 肥水供应适度难控制，易造成干旱和氧气 不足。
砾培 以直径大于3cm的结构颗粒作基质， 植物生长在多孔或无孔的基质中。
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1-8章1214
下限值+上限值 组中值＝
2
课堂练习
【例】某小 学五年级学 生跳绳成绩
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108
如 下 （ 单 位 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112
K 1 lg(50) ＝1 + 1.70/0.30＝6.667≈7 lg(2)
3.确定组距： 组距＝( 最大值139 - 最小值107）÷ 组数7 ≈5
4.确定组限：
第一组下限（L1）＝最小值（Xmin） － 组距（I）/2 ＝107 －5 /2 ＝104.5≈105
其他组组限的确定：从第一组开始，每一组的下限
体育统计学
第三章 样本特征数
第一节 集中位置量数
集中趋势 (位置)
离中趋势 (分散程度)
偏态和峰度 （形状）
数据的分布特征及其测量指标
数据特征及其测量指标
集中趋势
中位数 众数 几何平均数 算术平均数
离散程度
分布状况
全距
绝对差 平均差 方差和标准差
偏态 峰度
集中趋势(Central tendency)
。 对 数 据 进 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
行分组。
分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组
等等距距分分组组 异异距距分分组组
单变量值分组
• 1. 将一个变量值作为一组 • 2. 适合于离散变量
☺
• 3. 适合于变量值较少的情况
☺
☺
☺
成绩 (个)
2
课堂练习
【例】某小 学五年级学 生跳绳成绩
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108
如 下 （ 单 位 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112
K 1 lg(50) ＝1 + 1.70/0.30＝6.667≈7 lg(2)
3.确定组距： 组距＝( 最大值139 - 最小值107）÷ 组数7 ≈5
4.确定组限：
第一组下限（L1）＝最小值（Xmin） － 组距（I）/2 ＝107 －5 /2 ＝104.5≈105
其他组组限的确定：从第一组开始，每一组的下限
体育统计学
第三章 样本特征数
第一节 集中位置量数
集中趋势 (位置)
离中趋势 (分散程度)
偏态和峰度 （形状）
数据的分布特征及其测量指标
数据特征及其测量指标
集中趋势
中位数 众数 几何平均数 算术平均数
离散程度
分布状况
全距
绝对差 平均差 方差和标准差
偏态 峰度
集中趋势(Central tendency)
。 对 数 据 进 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
行分组。
分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组
等等距距分分组组 异异距距分分组组
单变量值分组
• 1. 将一个变量值作为一组 • 2. 适合于离散变量
☺
• 3. 适合于变量值较少的情况
☺
☺
☺
成绩 (个)
《体育统计学》课件
详细描述
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
感谢您的观看。
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。
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
感谢您的观看。
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
▪ 注：集中量数是反映一组变量值的平均水平与集中趋势 的统计指标。最常用的集中量数是平均数，它包括算术
均数、中位数和众数等，以上主要介绍了算术平均数，
其余自己复习。见书上第26—27页。
25
▪0 平均数作为集中趋势的一个指标，用来描述 随机变量观测数系列的平均水平，但还不能充分 地说明随机变量观测数系列分布的情况。有时虽 然两个随机变量的平均数是相等，但随机变量的 观测值分布在平均数两侧的离散程度却不一定相 同。例如：（见下表）
源。在使用这些数据时，要注意数据的准确性和
保证测试条件的齐同性。
16
（三）全面普查法
是对研究总体中所有的个体都进行调查，因 而需要大量的人力、财力、物力，工作时间长， 任务重，同时量大，难组织。近几年我国曾进行 的大中小学生体质调查研究就属于这种普查形式。 开展普查工作，事先要有周密地安排，做到忙而 不乱，测试后要对指标及时逐项审查，及时填补、 更改漏测、错测数据，并对资料进行认真地整理 与分析。
2、数理统计——以概率论为基础，专门研究数据的搜集、整理、 分析和推断的一门学科。(内容有：数据的处理；样本统计量的 研究；统计推断；方差分析；回归分析；抽样理论；质量控制； 试验设计等。)
4
二、数理统计作用
教育
工业
医药
管理
广泛 应用
军事
体育 农业
5
三、以概率论为基础的数理统计研究的对象
随
应用
机 性
三种类型：
13
资料来源
0
体育统计资料来源
1、体育测验 2、体育实验 3、体育调查
（一）体育测验
▪ 体育测验的具体形式包括各种大小比赛成绩，临场技、战术 运用、反攻的成功率，身体素质、生理、心理指标测定等。其次 是学生体育运动、体育理论学习的考查、考试成绩以及在教学、 训练过程中，测得的各种指标等等，获得的大量原始数据都是体 育统计资料的来源。
体育统计
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。
例如，乘座飞机，尽管出 事的概率很小，但人们还 是担心，有的人购买保险， 甚至写遗嘱。
“一次试验” 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％。
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？
例2.2 解答
答： 总体：所有中国成年男子的身高与体重的全体， 记为（ x. y ） 样本： 1000 名中国成年男子的身高与体重的集合， 记为： （ x1 , y1 ）（ x 2 , y 2 ）…（ x1000 , y1000 ） （ ， ） 样本含量为 1000。
总体是实际问题与统计方法之间的桥梁
明确总体是学习和掌握数理统计的 思想和方法的前提 总体是实际问题转化为统计问题的 重要环节
明确总体是学习和掌握数理统 计的思想和方法的前提
在数理统计中，总体是研究对象的 全体，是从实际问题中抽象出来的 统计模型，统计问题就是通过总体 而提出来的，总体中蕴含着实际问 题的各种前提和假定， 统计方法是 因推断总体的需要而产生，统计思 想蕴含在对总体进行推断的一系列 统计处理之中。
二、样本与样本含量
样本：总体的一部分个体 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 中学生随机抽取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？
体育统计学 第6章 相关分析
❖ 函数关系
函数关系反映着现象之间存在着严格的依存关系，在这种关系中，对于变量X的每一 个数值，都可以通过对应法则 Y f (X ) 使变量Y有一个确定的值与相对应（反之亦然）， 此时称变量X和Y有函数关系。例如，圆面积S对于圆半径R的依存关系可用一个确定的对 应法则（函数式）S R2 反映出来。
有三个变量 x1、x2、x3彼此存在着相关关系，消除 x3 的影响后，可计算 x1、x2 对的偏相关 系数，记作 r12,3 ，它可以由x1、x2、x3 的简单相关系数r12、r13、r23 按下面公式计算而得：
偏相关系数的数值和简单相关系数的数值常常是不同的，在计算简单相关系数时， 所有其它自变量不予考虑，在计算偏相关系数时，要考虑其它自变量对因变量的影响， 只不过把其它自变量当作常数处理了。
三、Spearman秩相关系数的实例
[例6-5] 表6-5列出了某次男子蓝球比赛前10名的名次和平均投蓝命中率，试检验它们 之间的关联关系（ 0.05 ）。
解：分别将名次与平均投蓝命中率列出秩次，并计算，见
表6-6所示。
0.05
n 10
,
10
d 2 30 i
i 1
n
6
2
r n d s
1
n(
i1 2
i
1)
1
10
6 30 (102
1)
0.818
,查书后附表8的Spearman等级相关系数界值表
得 r0.05 2 0.648 ，则 rs r0.05 2 拒绝 H 0 ，表明名次与投 蓝命中率之间存在秩关联（等级相关）关系。
6.3 多个连续型变量间的相关分析
一、复相关系数
复相关系数是用来表示因变量与自变量x1、x2、 、xk 之间线性关系密切程度的指标， 用R表示， 0 R ， 1 也R称2 为判定系数或决定系数，在下一章加以详述。
函数关系反映着现象之间存在着严格的依存关系，在这种关系中，对于变量X的每一 个数值，都可以通过对应法则 Y f (X ) 使变量Y有一个确定的值与相对应（反之亦然）， 此时称变量X和Y有函数关系。例如，圆面积S对于圆半径R的依存关系可用一个确定的对 应法则（函数式）S R2 反映出来。
有三个变量 x1、x2、x3彼此存在着相关关系，消除 x3 的影响后，可计算 x1、x2 对的偏相关 系数，记作 r12,3 ，它可以由x1、x2、x3 的简单相关系数r12、r13、r23 按下面公式计算而得：
偏相关系数的数值和简单相关系数的数值常常是不同的，在计算简单相关系数时， 所有其它自变量不予考虑，在计算偏相关系数时，要考虑其它自变量对因变量的影响， 只不过把其它自变量当作常数处理了。
三、Spearman秩相关系数的实例
[例6-5] 表6-5列出了某次男子蓝球比赛前10名的名次和平均投蓝命中率，试检验它们 之间的关联关系（ 0.05 ）。
解：分别将名次与平均投蓝命中率列出秩次，并计算，见
表6-6所示。
0.05
n 10
,
10
d 2 30 i
i 1
n
6
2
r n d s
1
n(
i1 2
i
1)
1
10
6 30 (102
1)
0.818
,查书后附表8的Spearman等级相关系数界值表
得 r0.05 2 0.648 ，则 rs r0.05 2 拒绝 H 0 ，表明名次与投 蓝命中率之间存在秩关联（等级相关）关系。
6.3 多个连续型变量间的相关分析
一、复相关系数
复相关系数是用来表示因变量与自变量x1、x2、 、xk 之间线性关系密切程度的指标， 用R表示， 0 R ， 1 也R称2 为判定系数或决定系数，在下一章加以详述。
第六章 体育统计学
第六章总体参数估计统计中的很多问题都涉及到根据样本来估计其总体的参数。
如某地区体育主管人希望估计一下本地区儿童、青少年对某项运动可能“达标”的平均人数；又如某教练员需要了解一下新的训练手段实施以后，运动员的成绩或身体素质可能出现的波动性等。
这些都可以用样本来估计总体的方法。
获得满意的结果。
本章主要介绍的是有了总体的一个样本的均值和标准差后，如何去估计该总体均值的方法。
第一节t分布如果从一个总体中随机抽取出若干个样本，当每个样本的含量相当多时，不管其总体的分布如何，其样本平均数的分布形式是正态分布。
当抽取的样本含量较少（一般不超过30）时，其样本的平均数分布具有的特殊形式称为t分布。
t分布的特点可以通过t分布与正态分布的比较来加以说明。
一、t分布分布与正态分布相类似处在于：平均数位于中央，曲线两侧关于纵轴（t = 0）是对称的，从中央向两侧逐渐降低，尾部无限延长，但永远不与横轴相交。
曲线下的总面积为1。
二、正态曲线的形式不随总体含量（N）的大小而有所改变，而t分布曲线却是一簇曲线，它的形式随着样本含量（n）的大小而不同，n愈小，分布的离散程度也愈大。
三、随着样本含量的加大，t分布逐渐与正态分布接近。
当n趋于无穷大时，t分布曲线与正态分布曲线重合，所以也可以说正态分布曲线是t分布曲线的极限。
（图6 —1）0123-1-2-3正态分布t分布t分布( =6)n′( =2)n′图6—1 t 分布与正态分布的比较t 分布是另一个重要的连续型随机变量分布，可以求出t 落在任意区间 [ a , b ] 内的概率，其值等于t 落在 [ a , b ] 内的面积。
这个面积可通过t 分布表查得。
第二节 t 值表t 值表见书后附表2，它给出了各种不同自由度下，不同显著性水平α量t 的临界值。
查t 值表时应注意以下几点：一、表中左侧第一列的数值是自由度 n '，它的值为n ' = n －1。
随着 n ' 值的不同，t 分布曲线的形式也是呈现不同的态势。
6第六章 正态分布1 体育统计学 教学课件
位置参数：μ (决定曲线的位置) 变异度参数：σ( 决定曲线的形状)
二、正态曲线（概率密度曲线）的特点：
（1）关于
x 对称。
（2）在
x 处有最大值，在区间 (, )
上，f ( x)单调上升, 在( , ), f ( x)单调下降;
当x 时,曲线以x轴为渐近线。
例7：已知（-1.45，u）的面积为0.6578，求 所对应的u值，见图13。 分析（-1.45，0）区间的面积小于0.5，所以 该u值应该大于0，故0.6578是-1.45到某一
正u值所围成的面积，根据求某区间面积的方法，有
p (u ) ( 1.45) (u ) (1.45) 1 所以 (u ) p 1 (1.45) =0.6578+1-0.9265 =0.7313
一、制定考核标准的步骤
1. 2. 3. 4.
制定正态曲线的分布草图； 计算出从 到各ui值所围成的面积（概率）； 查表求各等级的ui； 求各等级标准的原始成绩 xi 。
二、实例
例1:某地某年120名8岁男孩身高均数为 123.02cm,标准差为4.79cm，试估计 （1）该地8岁男孩身高在130cm以上者占该地 8岁男孩身高的百分比？ （2）身高120cm～128cm者占该地8岁男孩总 数的百分比？ （3）该地80%的男孩身高集中在哪个范围？
由于正态分布的对称性，所以附表1中只
给出了变量 u 0 时的概率值；若要求u 0 的概率值，虽无法直接求得，但可通过 正态分布的对称性来求。
正态分布表的使用和计算方法
根据 U 变量的值查出对应的的面积(概率) 根据面积(概率)找出相对应的 U 变量的值。
小学生体育锻炼情况的数据统计与分析ppt课件教案
合理安排锻炼时间
确保小学生每天有足够的锻炼时间， 建议每天至少进行1小时的体育锻炼 。
拓展锻炼场地
除了学校体育场馆，还可以利用社区 、公园等公共场所进行锻炼，增加小 学生的锻炼机会。
丰富小学生体育锻炼项目和内容
多样化运动项目
开展多种体育运动项目，如足球、篮球 、跑步等，让小学生有更多的选择空间 。
部分小学生存在运动技能障碍
运动技能水平参差不齐
部分小学生由于身体素质、协调能力等原因，存在运动技能障碍，难以完成一些基本的运动动作。
缺乏专业指导和帮助
学校缺乏专业的体育教师和运动康复师，无法为存在运动技能障碍的学生提供有效的指导和帮助。
05
提高小学生体育锻炼效果 的建议与措施
增加小学生体育锻炼时间和场地
小学生体育锻炼情况的数据 统计与分析ppt课件教案
目 录
• 引言 • 小学生体育锻炼现状概述 • 小学生体育锻炼数据统计与分析 • 小学生体育锻炼存在的问题分析 • 提高小学生体育锻炼效果的建议与措施 • 结论与展望
01
引言
目的和背景
了解小学生体育锻炼现状
通过对小学生体育锻炼情况的统计和 分析，了解当前小学生参与体育锻炼 的现状和特点。
超过一半。
足球
男生中较受欢迎，锻炼 学生团队协作和竞技能
力。
篮球
在女生中也有一定的参 与度，有助于提高学生 的身体协调性和反应速
度。
健美操
适合不同年龄段的学生 ，有助于塑造良好的身
体形态。
小学生参与体育锻炼的频率与强度
01
02
03
每周参与次数
大部分学生每周参与2-3 次体育锻炼，部分学生能 达到每周4-5次。
2019体育统计(数据的收集和整理).ppt
六统计分析的过程?根据研究的问题作出统计研究设计?根据上述设计收集样本数据?整理数据资料进行统计描述?整理数据资料进行统计描述?统计推断?作出统计结论?结合专业分析结论?本章重点内容
体育统计
第一章 绪论
一、生活工作中常见的统计学问题
明天是否下雨？体育彩票能否中奖？(概率论) 美国的民意测验是如何进行的？(设计,抽样)
表达数据：向杂志社、上级部门发表结果
三、育统计学：运用统计的理论和方法，
特别是数理统计方法来研究体育教学、
训练、科研和管理中的问题，探讨体育
发展规律的一门应用学科。
体育统计的研究对象是体育领域里一切
能用数量来表示的活动和现象。
四、基本概念
样本和总体 参数和统计量 指标和变量 测量误差和统计（抽样误差） 有效数字
比较不同教学方法、训练方法、训练效果的研 究。（假设检验）
评价运动训练水平、运动技术水平、身体发 育水平的研究。（测量与评价） 不同运动密度、强度和负荷对掌握运动技术 与增强体质关系的研究。（相关与回归）
二、统计学的定义
统计学：收集、分析、解释与表达数据资料 的一门科学。
收集数据：实验设计、调查设计 分析数据：统计学描述、统计学推断 解释数据：根据专业等解释统计结果
指标：在实验中用来反映研究对象中某些 特征，并且可被研究者或仪器感知的现象 的标志。
例：身高和体重可以作为儿童发育状况的标 志，所以它们是观察儿童发育状况的指标。
变量
在搜集资料时，首先要根据研究目的确定同 质观察单位，再对每个观察单位的某项特征 进行测量或观察，这种特征称为变量。 如：“身高”、“体重”、“10次投篮命中 的次数”就是变量。 变量的观察结果或测量值称为变量值，变量 按其值的性质可分为定量变量和定性变量 （分类变量） 。
体育统计
第一章 绪论
一、生活工作中常见的统计学问题
明天是否下雨？体育彩票能否中奖？(概率论) 美国的民意测验是如何进行的？(设计,抽样)
表达数据：向杂志社、上级部门发表结果
三、育统计学：运用统计的理论和方法，
特别是数理统计方法来研究体育教学、
训练、科研和管理中的问题，探讨体育
发展规律的一门应用学科。
体育统计的研究对象是体育领域里一切
能用数量来表示的活动和现象。
四、基本概念
样本和总体 参数和统计量 指标和变量 测量误差和统计（抽样误差） 有效数字
比较不同教学方法、训练方法、训练效果的研 究。（假设检验）
评价运动训练水平、运动技术水平、身体发 育水平的研究。（测量与评价） 不同运动密度、强度和负荷对掌握运动技术 与增强体质关系的研究。（相关与回归）
二、统计学的定义
统计学：收集、分析、解释与表达数据资料 的一门科学。
收集数据：实验设计、调查设计 分析数据：统计学描述、统计学推断 解释数据：根据专业等解释统计结果
指标：在实验中用来反映研究对象中某些 特征，并且可被研究者或仪器感知的现象 的标志。
例：身高和体重可以作为儿童发育状况的标 志，所以它们是观察儿童发育状况的指标。
变量
在搜集资料时，首先要根据研究目的确定同 质观察单位，再对每个观察单位的某项特征 进行测量或观察，这种特征称为变量。 如：“身高”、“体重”、“10次投篮命中 的次数”就是变量。 变量的观察结果或测量值称为变量值，变量 按其值的性质可分为定量变量和定性变量 （分类变量） 。
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1.问题的提出
（（2）关键如何确定P { 0}？ 95 %
新生的总体 就是老总体
0 新生100人
X 12.1
x 12.1 μ0 =12.5
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学 院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男 生成绩与往年学生有否不同，为什么？
u检验的临界值
u0.05=1.96 u0.01=2.58
(2)样本与样本的均数检验
检验目的 条件
检验统计量
1 2
当n1、n2很大时，或σ1、σ2已知时
x1 x2
u
2 1
2 2
n1 n2
例2：某地1980年体质调查得知，抽取12岁男生414人， 肺活量X 1 =2378.7ml ，抽取12岁女生410人，肺活量X 2 =2298.1ml，按照历年资料，男生标准差120.76，m女l 生标
1.问题的提出 1）假设：今年新生平均水平同往年相同，
即： 0
12.1与12.5的差距是总体与样本的差异，由抽样 误差造成的
（（1）基本思想
2)确定P { }0的概率
3）如果P{ }很0 小，那么相等的
可能性很小，原假设不成立。否则，原 假设成立。
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学 院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男 生成绩与往年学生有否不同，为什么？
1.问题的提出
新生100人
X 12.1
样本代表
体育学院 学生
"
0 12.5,0.8"
一个总体
新生的总体
体育学院 学生
"
0 12.5,0.8"
一个总体 1.问题的提出
新生的总体
新生100人 X 12.1
两种可能
今年新生平均水平同往年相同 , 0
12.1与12.5的差距是总体与样本的差异， 由抽样误差造成的
总体均数常用表示
xs x
浙江省成年男子的平均身高
17.300.15
xs
17.305.4
四、假设检验的基本思想和步骤
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学 院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男 生成绩与往年学生有否不同，为什么？
例2：某地1980年体质调查得知，抽取12岁男生414人， 肺活量X 1 =2378.7ml ，抽取12岁女生410人，肺活量X 2 =2298.1ml，按照历年资料，男生标准差120.76，m女l 生标
准差 2 1，8问.76m 12l岁男女肺活量有否差异？
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学 院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男 生成绩与往年学生有否不同，为什么？
95
S 0 .8 =0.08 x n 100
%
1）假设：今年新生平均水平同往年相同，
即： 0
x 2)求统计量 u
S x
12.112.5
5
0.08
x 12.1 μ0 =12.5
95
%
1.9 6
3)求临界值u 0.05=1.96, 4)判断：u =5>1.96
5
0
故：P{ }0<0.05
原假设成立
P{ }<0 0.05
95
相等的概率小，原
%
0
接受域
假设不成立。
拒绝域
x 12.1 μ0 =12.5
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学
院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男
生成绩与往年学生有否不同，为什么？
5）结论：原假设不成立，今年新生平均水平同往 年不同，差异显著。
（5）结论
2PP.<<假00设..0015检，,差差验异异显的非著步常显骤著
P ≥ 0.05，差异不显著
原假设有
0 1 2
0 1 2
（1）根据实际情况建立“原假
统计量有
u,t,F, 2
(2)在检验假设设的”前H提0。下，选择和计算统计量
同理例2 两种可能
12岁男女肺活量无差异 , 1 2
2378.7与2298.1的差距是样本与样本的 差异，由抽样误差造成的
12岁男女肺活量有差异 ， 1
2。
"
例1：根据资料，体育学院男生100m 成绩0 12.5,，0今.8"年体育学 院男新生100名男生，入学时100m 成绩 X=12.1。试问今年男 生成绩与往年学生有否不同，为什么？
今年新生平均水平同往年不同， 0 。
例2：某地1980年体质调查得知，抽取12岁男生414人，
1.肺=准问2活差2题9量8的X.211男 m提=1，生l2，出83问1.7按的男67m 18X生照12.总7l4岁历2m13体4男年7l人.87，女资抽肺料取活，1量男2有生岁否标女差准生异差4女2 11？ 0女生X人2生2 0的，4.27612，m 肺09总.人81女活l体生量X标2
x
x
例：在浙江省，随机抽查一个人数为1296的成
人男子的样本，得身高x =170.3cm ,s =5.4cm ，
试估计浙江省成年男子的平均身高。
解： 根据点估计：μ= x=170.3cm 、σ= S=5.4cm
区间估计：取置信概率为95％
x 1.96s = 1 7 0 . 3 - 1 . 9 6 ×0.15=170.006cm x x 1.96s ==17107cm0 . 3 + 1 . 9 6 ×0.15=170.594cm x =170.6cm 故估计浙江省成年 男子的平均身高在 170—170.6范围
(3) 确定显著水平α，一般取 α= 0.05或α=0.01，
并根据α查出相如应：的男临女界（值。P<0.05)
(4)比较，判断结果
五、均数检验的方法
1.u检验（大样本检验）
(1)样本与总体的均数检验
检验目的
0
条件 检验统计量
当n很大时，或σ已知时
x 0
u
/ n
五、均数检验的方法 1.u检验（大样本检验）
体育统计第六章1
第六章 统计推断
一、统计推断概念
1. 样本、总体符号的表示
?总体的均数
总体的标准差
x
S
μ
σ
样本的 均数
样本的 标准差
2.区间估计
总体均数落在 此区间的概率
为95％
95％置信区间
x 1 .9s, 6 x 1 .9s6
x
x
99％置信区间
x 2 .5s,8 x 2 .5s8