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主观强度感等级评定效果的量化分析高慧敏;包呼格吉乐图【摘要】The purpose of this study was to evaluate assessed value of rating of perceived exertion on exercise intensity and experiment method. Meta analysis methods were used for quantitative analysis. A total 15 studies yielding 276 subjects met the initial inclusion criteria. The criteria included athletes and patients as subjects. The study showed the effect size of rating of perceived exertion on exercise intensity is ES= -1. 64 , CI= -2. 44- 0. 85 , p = 0. 000. The effect size of rating of perceived exertion on experiment method is ES= 1. 18, CI= 0. 60＋ 1. 75 , p = 0. 000, both have statistically significant effects. The results suggest that rating of perceived exertion is a valuable tool in sports training.%以运动员和临床患者为样本,把随机设计的15项研究、276个样本数据作标准化处理后,采用元分析(meta-analysis)法,对主观强度感(Rating of Perceived Exertion,RPE)等级对运动过程中的训练强度和训练手段的评定效果进行定量分析.结果显示,RPE对训练强度的评定效果为ES=-1.64,CI=-2.44-0.85,p=0.000,对训练手段的评定效果为ES=1.18,CI=0.60+1.75,p=0.000,均具有统计学意义.研究提示,RPE是一种有效的评定训练强度和训练手段的方法.【期刊名称】《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》【年(卷),期】2011(040)001【总页数】5页(P99-103)【关键词】主观强度感等级;训练强度;实验方法;元分析【作者】高慧敏;包呼格吉乐图【作者单位】内蒙古师范大学,教育科学学院;内蒙古师范大学,体育学院,内蒙古,呼和浩特,010022【正文语种】中文【中图分类】G804.21主观强度感等级(Rating of Perceived Exertion,RPE等级)是瑞典著名心理学家加那·博格(Gunnar Borg)于20世纪70年代提出的,它将人体运动时的主观感觉与工作负荷、运动量、心率和耗氧量等相联系,制定出一种“主观感觉疲劳表”(RPE).Borg通过主观感觉用数字来描述人在运动时肌肉的疲劳、酸痛以及呼吸肌肉的沉重和胸的压迫感等级,以此寻找个体开始感觉最大疲劳的拐点,并把此拐点确定为受试者本人无氧阈的对应点[1],即将人体运动应激状态时生理机能的变化程度通过心理体验对强度感觉的测定反映出来[2].Borg在量度设计上将生理指标有机地结合在一起,划分了从最轻强度到最激烈强度的全部感觉范围.RPE等级量度分别为:6根本不费力;7～8极其轻松;9很轻松;10～12轻松;12～14有点困难;15～16困难;17～18非常困难;19极其困难;20达最大极限.6～20的量度范围与心率60～200次/min的强度相一致.RPE是目前欧美国家研究和应用比较多的一种简易而有效的推测运动强度和医务监督的方法,同时也是介于心理学和生理学之间的一种指标.严格地说,RPE的表现形式是心理的,但反映的却是生理机能的变化.RPE相对于客观指标(如心率、血压、血乳酸等生理生化指标)来说,使运动者在运动过程中对运动强度的自我控制和操作更加方便,从而能较为客观地评定运动者在运动过程中来自运动情绪体验、情感变化、疲劳等各方面的心理负荷.同时,RPE又有机地同生理生化指标相结合,使定量评定运动负荷方法体系得以完善,为训练实施者的监督及训练者的自测提供了可靠的理论基础及有效手段.RPE自创立以来得到广泛的应用,不论是运动员还是健康人或临床患者,在运动实验室和人体能力实验室中做运动试验时,均同时记录RPE.一些相关的实验结果显示,RPE是一种行之有效的评定运动强度的方法,适用于不同年龄、不同性别的运动员、健康人及临床患者在运动训练中和体育活动中使用[3].但也有人认为,RPE测定指标是以主观感觉为依据的,具有一定的主观性,一般不适合用于运动训练中[1].有学者对RPE提出质疑,认为应用RPE时应对心理和体力指标给予更多的研究[4].前人的研究结果为我们提供了有关RPE的有用信息,同时我们也看到其中还存在一些相矛盾的结果.由于大多数工作是以传统的叙述性资料为基础得出的结论,因此有必要在这些研究的基础上,对RPE进行综合的量化分析.元分析(meta-analysis)是心理、教育及其他科学领域内新近出现的一种重要的研究方法,它主要是借助统计方法,对针对同一问题的大量研究结果进行综合分析与评价,从而概括出其研究结果所反映的共同效应,即普遍性的结论.本文采用元分析法,定量分析RPE对运动员和临床患者在运动过程中训练强度和训练手段的评定效果.通过文献检索,收集国内外从1995年至2008年公开发表的有关主观强度感等级(RPE)的研究文献,检索主题词包括:主观强度感等级/rating of perceived exertion;运动员/athlete;临床患者/patient;训练强度/exercise intensity;实验方法/experiment method;训练/training.从收集到的文献中筛选出符合条件的研究结果,将其数据纳入元分析过程.主要记录的项目有:①研究特性(如年份、杂志名、被试自身或被试间等);②样本特性(运动员、临床患者等);③评定项目(训练强度、训练手段等).目的是定量分析RPE 对训练强度和训练手段的评定效果.根据元分析的要求,采集数据并建立数据库进行分析.在对所纳入的文献的异质性检验中,若p＞0.01,表示各研究之间的差异没有统计学意义,说明这些研究来自同一群体,它们之间的同质性较好,可以采用固定效果模型(fixed effect model);若p＜0.01,表示各研究之间的差异具有统计学意义,即有显著的异质性,需采用随机效果模型(random effect model).数据处理采用Comprehensive meta analysis software version 2和Spss 16.0,以p＜0.01为是否具有统计学意义的界限.采用 Tukey箱式统计图判定离群值(outlier).根据所建立的接受标准,共收录了15项研究、276个样本的各项数据.研究主要涉及两大类人群,即运动员(47%)和临床患者(53%),干预方法主要采用不同训练手段,见表1.表2列出RPE对训练强度的评定效果,结果显示,各项研究具有显著的异质性(p＜0.01),故采用随机化合并效果量,其总效果量为-1.64(95%CI=-2.44-0.85,p=0.000). 表3列出RPE对训练手段的评定效果,结果显示,各项研究具有显著的异质性(p＜0.01),故采用随机化合并效果量,其总效果量为1.18(95%CI=0.60+1.75,p=0.000). 图1给出剔除偏差数据后RPE对不同样本类型的训练强度和训练手段的评定结果.图1表明,RPE值随着训练强度和训练手段的变化而变化,但在评定运动员和临床患者运动过程中的训练强度和训练手段时,其差异性没有统计学意义.本文试图从量化的角度分析主观强度感等级(Rating of Perceived Exertion,RPE等级)对运动员和临床患者在运动过程中训练强度和训练手段的评定效果.根据Cohen的经验标准判断,效果量(绝对值)可划分为小(d＜0.2)、中(0.2＜d＜0.5＞)、大(d＞0.5)3类.通过表2和表3的元分析结果可以看到,RPE对训练强度的评定效果为ES=1.18,CI=0.60+1.75,p=0.000),RPE对训练手段的评定效果为ES=-1.64,CI=-2.44-0.85,p=0.000,均具有统计学意义.在各种随机化设计的实验中,随着运动中训练强度的增加或运动时间的延长,被试的主观感觉疲劳程度开始降低,并持续整个运动过程,说明RPE随运动强度和时间的增加而增加.不同的训练手段在固定负荷的训练强度下,被试的主观感觉疲劳程度表现出一定的差异,说明采用有效的训练手段可以在固定负荷的训练强度下一定程度地提高运动能力,改善运动中的主观感觉疲劳状态.在运动后的恢复期间,采用自然恢复或一定的恢复训练方法,被试的主观感觉疲劳程度是不同的,说明合理的恢复训练有助于被试尽快恢复体力.从图1可以看到,RPE在评定运动员和临床患者运动过程中的训练强度和训练手段时,其差异性没有统计学意义.Tukey检验显示,RPE在评定训练强度时的效果量有离群值,超出评定范围,但无统计学意义,因此没有将其排除在分析之外.在运动员和临床患者的运动过程中,应根据RPE值的变化,制定符合他们运动能力的训练强度,从而保证训练的效果.运动员在训练过程中,使用最佳的训练方法能有效地提高运动能力,同时,在运动后的恢复过程中,配合一定的训练方法,疲劳度比用常规的放松活动有很大程度的降低.对于临床患者而言,训练的目的是使身体机能得到良好的恢复,因此应选择合理的训练方法,以确保他们在适度的训练强度下进行有效的练习.Borg的主观强度感等级量表(RPE),测量的是一个人在练习期间所感受到的对某一负荷强度的主观性疲劳程度,该量表被用来预测和调整运动及医学康复中的练习强度.除此之外,它还被用于运动竞技及工业和军事等方面的工作量设定.因此,RPE是一种有价值的运动监测工具.本文是在前人研究的基础上,对传统叙述性文献所做的一种系统性量化分析.元分析要求所收录的各项研究具有同质性,汇总资料的同质性越好,分析结果的可靠性越高.但做到这一点是非常困难的,实际收集的各项研究由于实验环境、实验条件、实验方法的不同,均影响各研究间的同质性.为了尽量弥补这些缺陷,对各项研究的异质性进行了检验,并采用了随机化模型.另外,由于各种原因,不可能收集到统一研究问题的全部资料,因此,预断性可能并不高.但对于收集到的研究,定量分析表明,RPE是一种有效的评定训练强度和训练手段的方法.【相关文献】[1] 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数据处理的基本方法由实验测得的数据，必须经过科学的分析和处理，才能提示出各物理量之间的关系。
我们把从获得原始数据起到结论为止的加工过程称为数据处理。
物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等。
1、列表法列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。
将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性；又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。
一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。
第一页前一个下一页最后一页检索文本2、作图法利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。
作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我人研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。
同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。
此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。
因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。
第一页前一个下一页最后一页检索文本第一页前一个下一页最后一页检索文本共 32 张，第 31 张3、逐差法逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。
凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。
逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。
更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。
还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。
4、最小二乘法把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。
分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。
首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。
其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。
另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。
回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。
此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。
通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。
最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。
希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。
智慧树知到《excel数据处理与分析》章节测试题与答案第一章单元测试1、在Excel中，一个工作簿就是一个Excel文件，其扩展名为（）。
A:.XLSXB:.DBFXC:.EXEXD:.LBLX答案:【.XLSX】2、在Excel中，一个工作簿可以包含（）工作表。
A:1个B:2个C:多个D:3个答案:【多个】3、Excel电子表格A1到C5为对角构成的区域，其表示方法是（）。
A:A1:C5B:A1,C5C:C5;A1D:A1+C5答案:【A1:C5】4、以下单元格引用中，下列哪一项属于混合引用（）。
A:E3B:$C$18C:$D$13D:B$20答案:【B$20】5、在Excel中，下面关于单元格的叙述正确的是（）。
A:在编辑的过程中，单元格地址在不同的环境中会有所变化B:工作表中单元格是由单元格地址来表示的C:为了区分不同工作表中相同地址的单元格地址，可以在单元格前加上工作表的名称，中间用“#”间隔D:A4表示第4列第1行的单元格答案:【工作表中单元格是由单元格地址来表示的】6、Excel在公式运算中，如果引用第6行的绝对地址，第D列的相对地址，则应为（）。
A:$D6B:D$6C:$6DD:6D答案:【D$6】7、在Excel中，进行公式复制时（）发生改变。
A:绝对地址中的地址表达式B:绝对地址中所引用的单元格C:相对地址中的地址偏移量D:相对地址中所引用的单元格答案:【相对地址中所引用的单元格】8、在下列Excel运算符中，优先级最高的是（）。
A:&B:<>C::D:^答案:【:】9、设在B1单元格存有一公式为：=A$5，将其复制到D1后，公式变为=C$5。
A:对B:错答案:【对】10、设在单元格A1中有公式：=B1+B2，若将其复制到单元格C1中则公式为=D1+D2。
A:错B:对答案:【对】第二章单元测试1、在Excel中，给当前单元格输入数值型数据时，默认为（）。
A:左对齐B:居中C:随机D:右对齐答案:【右对齐】2、在工作表的单元格内输入数据时，可以使用"自动填充"的方法，填充柄是选定区域（）的小黑方块。
数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。
2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。
3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。
二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。
常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。
常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。
2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。
常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。
三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。
通过回归方程可以预测因变量的取值。
2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。
3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。
四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。
2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。
数据的分析与处理
数据分析与处理是一个涉及知识面广泛的复杂过程，是信息、统计学、人工智能、计算机等多种领域的交叉和结合体，其中涉及大量的理论，数
据和计算方法。
在不同的业务领域，数据分析和处理也有不同的需求和应用。
一般来说，数据分析与处理的步骤一般可以分为5个部分：数据收集、数据清理、数据集成、数据挖掘和数据可视化。
1.数据收集
数据收集是数据分析与处理的第一步，是收集符合分析需求的数据的
过程。
数据收集可以从外部或内部获取，并且可以通过手动、自动采集等
方式获取，以及可以通过决策支持系统、数据库管理系统、数据仓库及专
家系统等获取数据。
2.数据清理
数据清理是数据分析与处理的第二步，主要对不规范的数据进行校正
和清理，以符合分析和处理要求的数据结构和质量。
它需要消除文件内的
冗余数据、空缺数据、错误数据和杂乱数据等，使之组织有序、接近实际，从而方便进行数据分析和处理。
3.数据集成
数据集成是将获取的数据分析和处理放在一起进行汇总和整合的过程。
课件折线统计图一、教学内容本节课的教学内容来自人教版小学数学四年级下册第五单元《统计与概率》中的第103页至104页，主要包括折线统计图的概念、特点以及如何利用折线统计图展示数据和分析数据。
具体内容包括：折线统计图的定义，折线统计图的构成要素，如何绘制折线统计图，如何通过折线统计图分析数据的增减变化趋势等。
二、教学目标1. 让学生掌握折线统计图的概念和特点，理解折线统计图能反映数据的变化趋势。
2. 培养学生运用折线统计图分析和解决实际问题的能力。
3. 培养学生的观察能力、动手操作能力和团队协作能力。
三、教学难点与重点重点：折线统计图的概念、特点和绘制方法。
难点：如何通过折线统计图分析数据的变化趋势，以及解决实际问题。
四、教具与学具准备教具：黑板、粉笔、多媒体课件。
学具：教材、练习本、铅笔、橡皮。
五、教学过程1. 实践情景引入：教师展示一组数据，让学生观察数据并尝试分析数据的变化趋势。
2. 概念讲解：介绍折线统计图的定义和构成要素，让学生理解折线统计图的特点。
3. 绘制方法讲解：讲解如何绘制折线统计图，包括数据的收集、整理、绘制线条等步骤。
4. 实例分析：分析一组实际数据，利用折线统计图展示数据并分析数据的变化趋势。
5. 课堂练习：让学生独立绘制折线统计图，并分析数据的变化趋势。
6. 作业布置：布置练习题，让学生巩固所学知识。
六、板书设计板书内容主要包括折线统计图的定义、特点、绘制方法和分析方法。
设计简洁明了，突出重点。
七、作业设计数据：某地区去年每个月的平均气温（单位：摄氏度）1月：5.2，2月：6.8，3月：9.0，4月：11.2，5月：13.5，6月：15.8，7月：17.2，8月：16.9，9月：14.6，10月：12.1，11月：9.8，12月：7.5。
2. 作业答案：根据数据绘制折线统计图，分析数据变化趋势。
八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课学生对折线统计图的概念和特点掌握较好，但在实际操作中，部分学生对绘制方法和分析方法的理解不够深入，需要在课后加强练习和指导。
第九单元数据的收集和整理(二),本单元引导学生在数据收集、整理和分析的过程中，学习数据的简单汇总和简单的排序、分组，围绕需要解决的问题进行简单的数据分析，进一步体会数据统计的意义和价值。
教材先让学生在分组调查的活动中经历数据的简单汇总过程，体会汇总是获得一定范围内数据总体的必要手段，初步感受从不同范围获得的数据既存在关联，但也有区别；再让学生学习将一组数据按一定的次序重新排列，找出其中的最大值和最小值，弄清某个数据在整体中的位置，或将一组数据进行简单的分组，初步了解数据整体的分布情况，从不同角度感受数据所蕴含的信息，初步体会数据分析的意义和价值。
上述活动中的数据汇总、排序、分组和简单分析既是学生需要掌握的统计知识和技能，同时也是统计活动中的重要环节，是学生了解统计过程、积累统计活动经验的重要途径。
因此，让学生先后学习上述内容，有利于他们初步形成通过数据分析获得信息的意识，进一步感受数据分析所蕴含的独特思维方式及其价值。
)第1课时数据的收集和整理(1)教材第96～98页的内容。
1．体验数据的收集、整理、描述和分析的过程，学会用统计表表示数据整理的结果，体验统计结果在不同分类标准下的多样性。
2．能根据统计表中的数据提出、回答简单的问题，同时能够进行简单的分析。
重点：按不同标准分类整理数据，并学会用统计表来表示数据整理的结果。
难点：根据统计的需要，正确地分类收集整理数据。
教材情境图制成的课件。
提问：同学们，在课外活动中，你最喜欢参加什么活动？学生交流。
师：我们经常组织的活动有跳绳、踢毽子、投篮，同学们最喜欢哪一项活动呢？你有办法帮老师快速了解到结果吗？学生如果能举手回答，就听听他们的方法；如果没人举手，就告诉学生：通过今天的学习，你一定能帮老师想到一种快速了解结果的方法。
(板书课题)(出示例1情境图)1．讨论收集数据的方法。
(1)提问：同学们，你们的生日在哪个月？(生自由交流)提问：我想知道全班同学中哪个月出生的人数最多，哪个月出生的人数最少，要怎样调查呢？学生思考交流。
