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《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。
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。
