名詞解釋
體育統計:是運用數理統計的理論方法,對體育領域裡各種隨機現象的規律進行研究的一門基礎應用學科.
隨機現象:在一定觀測或實驗條件下,對同一研究物件進行觀測或實驗.其結果既無法預言又不能確定的現象
概率:事件發生的可能性大小
小概率事件:概率很小,但不等於零的事件.統計學中小概率事件認為是一次試驗中幾乎是不可能發生的.
總體:被研究物件的全體.
樣本:按照隨機原則從總體中抽出來的一部分.
隨機抽樣:從總體中抽取樣本時,每個個體被被抽到的機會是均等的,這種抽樣方法陳偉隨機抽樣.
集中(離中)位置數:反映一群性質相同的觀察值的平均水平或集中趨勢(離散程度)的統計
相對數:是兩個有聯絡的指標和比率,它可以從數量上反映兩個互相聯絡的事物或現象之間的對比關係.
簡答單選判斷
1 事件包括: 隨機事件必然事件不可能事件
2 概率的近似計算: p(a)=m/n
3 如何在實際問題中確定總體和樣本?總體和樣本的關係?如果提高代表性?
答:1 據概念(5名詞解釋) 2 包含,縮影,樣本不完全等同於總體.樣本對總體有一定代表性
3 a嚴格按照隨機抽樣的原則進行抽樣 b 盡可能增大樣本含量.樣本數越多統計越準確
4 常用的抽樣方法: 簡單隨機抽樣機械隨機抽樣整群隨機抽樣分層隨機抽樣
5 體育統計工作步驟: 收集---整理-----分析
6 樣本統計量和統計引數之間的差異是由抽樣誤差造成的.
7 平均數標準差及變異係數在體育研究中有哪些意義？（區別）
答：樣本平均數反映樣本資料的整體水平，但是要結合標準差.標準差和變異係數反映樣本資料的離散程度,對於運動成績,表現為成績的穩定性
8 相對數在體育中的意義?(區別)
答: 1可使原來不能直接相比的數量指標有可比性.2 是進行動態分析的重要依據
9 動態分析在體育研究的意義?(應用)
答:1 考察某些指標(如身體形態,素質等)發展變化的速度和規律 2 **事物發展的水平
10 整台分布曲線的特點:1 為鐘形曲線,在x軸上方 2 最高點在x=u處(u是總體標準差)
3 以x=u為對稱軸,兩邊逐漸接近x軸 4 隨機變數x所有取值的概率之和為1.;即曲線下的面積為1. 5 總體的離散程度越大曲線越平緩.
11 標準差百分,累進積分法,百分位數發的用途和優點是什麼?
答:1 標準百分用於正態分佈及近似正態分佈的資料上,能使不同計量單位的測量資料標準化,所以它適用於各種測量指標的比較和綜合評價
2 累進積分法用於正態分佈及近似正態分佈的資料上,優點是運動水平越高,成績上公升乙個單位的難度就越大,因此相應的得分也就越多
3 百分位數法可用於任何分布狀態的資料上,(以分數反應某個運動成績在集中的位置),優點通過位置,能了解某個成績在集體中所處的位置,也能了解他的水平與集體水平的比較情況
12 假設檢驗的目的:區分差異是由抽樣誤差引起的.(差異沒有本質的區別.樣本來自同乙個總體)
13 假設檢驗的基本原理:小概率事件 a=0.05顯著水平 a=0.01非常顯著水平
14 單側檢驗與雙側檢驗:單側檢驗只看差別不看方向.雙側不僅看差別還判斷方向
15 u檢驗與t檢驗的實用條件:主要看樣本含量n>30 u檢驗 n<30為t檢驗
16 t分布的特點:a 平均數字於**曲線兩側關於y軸對稱,曲線下總面積為1
b t分布的曲線隨自由度(根據n得出)的變化而變化
c 當樣本數n趨向於無窮大時,t分布曲線接近正態分佈
17 標準正態分佈曲線的特點: a 最高點在x=0處 b 以y軸為對稱軸,兩邊逐漸接近x軸 c 其他特點都與正態分佈曲線相同
18 因素:試驗所要考查的物件
水平:因素在試驗時所分的等級
19 方差的意義: 方差和標準差一樣,是描述資料離散程度的統計指標.
20 方差的分析的基本思想(基本依據): a 如果u1 u2 u3之間沒有差異,則三個樣本之間的差異是抽樣誤差引起的,組內個體之間差異的大小和各組間個體差異的大小相近,即s間2/s內2≈1(無顯著差異)
b 如果u1 u2 u3之間有差異,則組間個體差異要比組內個體差異大的多,即 u不=u2不=u3 ,即 s間2/s內2>1(顯著差異)
21 變數之間的關係有兩種，（函式關係和相關關係）有什麼區別與聯絡？
答區別：函式關係，對於某一變數的數值，都有另乙個變數的確定值與之對應；相關關係，變數之間存在一定的關係，但不是確定的函式關係，變數之間這種有聯絡而又不確定的關係。
聯絡：即r=1或r=-1，當自變數x與因變數y的關係完全對應時,稱為完全相關,也是指變數間有函式關係
22 什麼是相關係數?相關係數的正負有什麼意義?
答: 相關係數是描述變數之間關係密切程度的統計量,記做r
正: r=1 完全相關,函式關係 y=kx+b
負: r=-1 完全負相關函式關係 y=kx+b
正相關,當變數x增加時,變數y相應增加 (0 負相關,當變數x增加時,變數y相應減小 (-1 零相關, x與y完全無關,不受影響 (r=0)
23 相關係數的絕對值趨向於1 即|r|--1 說明兩個變數之間關係越密切
相關係數的絕對值趨向於0 即|r|--0 說明兩個變數之間關係越不密切
24 回歸分析的目的:經過相關分析後,確認為兩個變數之間具有比較密切的直線相關關係後,期望著能夠找到兩個變數之間存在的數量關係,也就是找到乙個最恰當的數字表示式,用函式關係來描述兩個變數之間的關係,這就要借助回歸分析的幫助
25 一元線性回歸方程: y=a+bx(y為近似值)
26 相關分析和回歸分析應注意的問題:a對變數進行相關和回歸分析時要有實際意義
b 先做相關分析,相關顯著時再建立回歸方程
c y對x的回歸方程與x對y的回歸方程是不同回歸方程,不能互推.
d 相關分析與回歸分析只適用於正態分佈或近似正態分佈的變數.
27 統計表和統計圖有哪些型別,各種統計圖有什麼特點?
答: 有簡單表分組表復合表
統計圖 1散點圖.將兩變數的資料在座標軸上描點構成,由散點表看出兩變數大致的關係(考察兩變數之間相關關係時用散點圖)
2 條形圖:用寬度相同,長短不同的直條行描述,各類統計資料的對比關係(比較不同組大小時進行對比時用條形圖)
3 圖形圖:用圓的面積描述統計資料的總體內部結構情況
4 線形圖:以線條的公升降來表示統計指標數值大小及變動趨勢,可以反映一事物隨另一事物的變化而變化的情況.
5 直方圖:根據a樣本頻數分布資料可以做出統計直方圖,各條形之間設有間隔,通常以橫軸表示組限,以縱軸表示頻數(反映同一組資料的內部分布情況)
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