体育统计学资料

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 17.离散型变量 18.总体参数： 19.样本统计量 20. 收集资料的方法 ：1 日常积累；21. 简单随机抽样的方法 :1 抽签法； 22. 整群抽样： 是在总体中先划分群，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：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。

：变量所有的可能取值能一一列举出来。

反映总体的一些数量特征。

：样本所获得的一些数量特征。

2 全面普查； 3 专题研究。

2 随机数表法。

然后以集体为抽样的单位，在按简单随机抽样取出若精品文库表示的，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 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， 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，S 法。

但由于随精品文库推理和分析，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。

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: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。

描述样本数据分布形状的指标。

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,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: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:是反映数据分布的偏斜方向和程度的指标，用 sk 表示 :是反映数据分布尖峰或平峰程度的指标，用 Ku 表示《=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） 环比=（报告期水平！前一期水平） 组内平方和：随机误差成为组内差异， 其各族平均值利差平方和表示，记作 组间平方和：不同的处理造成的差异， 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统计分析，非参数统计。

定类变量： 定序变量： 别 定距变量：去度量它，但定距变量没有自然以以下的零点。

样本特征数 分布参数 集中量数 众数。

中位数： 差异量数 异系数 偏度系数 峰度系数 若 P （A ）*100% *100%反映了随机误差造成的差异大小。

用每个样本数据与Se 又叫组内平方和称为组间差异，记作 Sr 表示3.4. 5. 6. 7.8. 9. 10. 11. 12.当分布基本对称时用（平均数）反映集中趋势与平局水平 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 样本特征数是来自样本的统计指标，所以又称（ 统计量） 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 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 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（ 数）比较离散程度 标准差是最常用的反映数据资料（ 离散趋势）的统计指标 若sk=0,ku=0则数据分布为（正态分布） 在体育统计中所谓大样本是指样本量在（ 30个）以上 抽样误差是由（抽样）引起的 变异系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 17. 作两样本均数比较的 18在相关分析中，若变量 关） 19 20 21 22 23 24 2526 27 t 检验P ,小于等于，说明（越有理由认为两总体均数不同 t 检验时（统计量 x 的值增加时， t 越大，越有理由说明两总体均数不相等 y 的值随之减少，则两个变量间的关系是（ ）） 负相相关系数的取值范围【 直线回归方程中，若回归系数为负，则（ 对于回归直线方程 yA=100+9x，若x 每增加一个单位，则 y 均增加9个单位 若两变量完全无关，则估计标准误为（0） 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） 下列属于相对比的是（体重指数） 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） 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） 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 ）t 检验和方差分析不能互相替代 ） ，P 《0.05，按@=检验，可认为I 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 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 :进行单因素方差分析的数据必须是（ 连续型数据） 判断题 相关系数R 》1说明两类变量之间一定存在直线相关关系。