1.Первичный статистический анализ.

Все методы количественной обработки принято подразделять на первичные и вторичные. Первичная статистическая обработка нацелена на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения. На этой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы. Первично обработанные данные, представленные в удобной форме, дают исследователю в первом приближении понятие о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности - неоднородности, компактности разбросанности, четкости размытости и т. д. Эта информация хорошо считывается с наглядных форм представления данных и дает сведения об их распределении.

В ходе применения первичных методов статистической обработки получаются показатели, непосредственно связанные с производимыми в исследовании измерениями.

К основным методам первичной статистической обработки относятся: вычисление мер центральной тенденции и мер разброса (изменчивости) данных.

Первичный статистический анализ всей совокупности полученных в исследовании данных дает возможность охарактеризовать ее в предельно сжатом виде и ответить на два главных вопроса: 1) какое значение наиболее характерно для выборки; 2) велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных. Для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции, для решения второго – меры изменчивости (или разброса). Эти статистические показатели используются в отношении количественных данных, представленных в порядковой, интервальной или пропорциональной шкале.

Бег на 800 метров относится к такой дисциплине легкой атлетики, как бег на длинные дистанции. Во время бега на 800 (м) скорость увеличивается.

Бег на 400 метров относится к бегу на средние дистанции.

Описательная статистика (первичная обработка данных).

Представленные тесты развивают скоростные качества (бег на 400 м) и (бег на 800 м).

Педагогическая задача: найти результат, определить однородность, найти коэффициент достоверности, проверить нормальность распределения тестов.

Бег на 800 метров относится к такой дисциплине легкой атлетики, как бег на длинные дистанции. Бег на 400 метров относится к бегу на средние дистанции. Используя Excel провели первичную обработку данных.

Таблица № 1 Первичная обработка данных.

	бег 800 м.	бег800м.	бег 400 м. (мин/сек)	бег 400 м. (мин/сек)
	(мин/сек)	(мин/сек)
	2011 г.	2012 г	2012 г. 1 замер	2012 г. 2 замер
Среднее	3,47	3,19	1,28	1,27
Стандартная ошибка	0,05	0,02	0,02	0,02
Медиана	3,44	3,21	1,30	1,28
Мода	3,41	3,02	1,34	1,28
Стандартное отклонение	0,21	0,10	0,09	0,08
Дисперсия выборки	0,04	0,01	0,01	0,01
Эксцесс	3,60	0,22	-0,71	-0,82
Асимметричность	1,85	0,10	-0,70	-0,35
Интервал	0,79	0,40	0,29	0,26
Минимум	3,23	3,02	1,09	1,13
Максимум	4,02	3,42	1,38	1,39
Сумма	69,47	63,78	25,50	25,47
Счет	20,00	20,00	20,00	20,00
Уровень надежности(95,0%)	0,10	0,05	0,04	0,04
результат	3,5±0,1	3,2±0,05	1,3±0,04	1,3±0,04
V	6%	3%	7%	6%
t	74,5	142,9	63,8	72,3

Выводы:

Бег 800 метров 2011год: результат 3,5±0,1(мин.) , данные однородные (коэффициент вариации = 6%), результаты теста достоверны.

Бег800 метров 2012года:

Результат 3,2±0,05(мин.) , данные однородные (коэффициент вариации =3%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности = 142,9), данные подчиняются закону нормального распределения.

Бег на 400 м 1 замер 2012года:

Результат 1,3±0,04 (мин.), данные однородные (коэффициент вариации =7%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности = 63,8> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.

Бег на 400 м 2 замер 2012 года:

Результат 1,3±0,04(мин.), данные однородные (коэффициент вариации =6%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности =72,3%>2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.

Интервальный ряд.

Интервальным вариационным рядом называют упорядоченную совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.

Интегральный ряд используют в качестве последовательности вариантов, записанных в возрастающем порядке и соответствующих им частот.

Длину интервалов нашли по следующей формуле:

H=(xmax - xmin)/(1+3,22 * Ln(n))

n – объем выборки

Xmax- наибольшее значение варьирующего признака,

Xmin- наименьшее значение варьирующего признака.

Наибольшее (xmax = xmin + h ) и наименьшее (xmin = Миним(xi)- h/2) значения признака.

Рассчитав все данные, строим гистограмму и полигон распределения.

Частотное распределение графически в виде гистограммы.

Вывод: Самое большое количество попаданий приходится на интервал от 14,1 до 14,5; наблюдается ассиметрия графика.

Полигон распределения.

Вывод: полигон распределения имеет 1 выступ, распределение выборки условно можно считать нормальным.