МИНИСТЕРСТВО СПОРТА рОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ЧАЙКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ
Курсовая работа по дисциплине
«Спортивная метрология и компьютерная обработка данных»
по направлению 034300 - «Физическая культура»
Тема: Комплексный метрологический анализ экспериментальных данных.
Вариант 4
Исполнитель:________________________ Денисов Роман Васильевич
студент 33 группы подпись дата
дневного отделения
Оценка ___________
Проверил:________________________ Ветров Владимир Александрович
Ст. преподаватель подпись дата
г. Чайковский,2014
|
|
|
|
ПЕРВИЧНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ |
3 |
|
СТАТИСТИЧЕСКИЕ СРАВНЕНИЯ |
7 |
|
ОСНОВЫ ТЕОРИИ ТЕСТОВ |
11 |
|
ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНОК |
16 |
|
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ |
19 |
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 100 метров относится к такой дисциплине легкой атлетики, как бег на короткие дистанции. Но если во время преодоления отрезков в 200 и 400 метров скорость спортсмена постепенно снижается, то во время стометровки поддерживается предельный темп. Именно поэтому результаты бега на сто метров являются показателем, определяющим скоростные качества человека.
Прыжок в длину, дисциплина, относящаяся к горизонтальным прыжкам технических видов легкоатлетической программы требует от спортсменов прыгучести, спринтерских качеств а также скоростно-силовых.
Описательная статистика (первичная обработка данных).
Таблица № 1
Используя Excel провели первичную обработку данных.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
№ |
бег 100 м. (сек) |
бег 100 м. (сек) |
прыжок в длину с места (см) |
прыжок в длину с места (см) |
|
п/п | ||||
|
|
2011 г. |
2012 г. |
2012 г. 1 замер |
2012 г. 2 замер |
|
Среднее |
14,7 |
14,1 |
231,5 |
231,5 |
|
Стандартная ошибка |
0,1 |
0,1 |
3,1 |
2,7 |
|
Медиана |
14,7 |
14,2 |
227,5 |
227,5 |
|
Мода |
14,7 |
14,8 |
220,0 |
220,0 |
|
Стандартное отклонение |
0,6 |
0,6 |
13,7 |
12,0 |
|
Дисперсия выборки |
0,3 |
0,4 |
187,1 |
145,0 |
|
Эксцесс |
-0,6 |
-1,0 |
-0,4 |
-0,9 |
|
Асимметричность |
-0,3 |
-0,2 |
0,6 |
0,6 |
|
Интервал |
1,9 |
1,9 |
50,0 |
40,0 |
|
Минимум |
13,6 |
13,1 |
210,0 |
215,0 |
|
Максимум |
15,5 |
15,0 |
260,0 |
255,0 |
|
Сумма |
293,3 |
282,6 |
4630,0 |
4630,0 |
|
Счет |
20,0 |
20,0 |
20,0 |
20,0 |
|
Уровень надежности(95,0%) |
0,3 |
0,3 |
6,4 |
5,6 |
|
Результат |
14,7±0,3 |
14,1±0,3 |
231,5±6,4 |
231,5±5,6 |
|
коэф вар |
0,0 |
0,0 |
0,1 |
0,1 |
|
коэф достов |
118,9 |
104,7 |
75,7 |
86,0 |
|
проверка на НР |
НР |
НР |
НР |
НР |
Выводы:
Бег 100метров 2011год: результат 14,7±0,3 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации = 0,0), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности = 118,9> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
Бег 100 метров 2012года:
Результат 14,1±0,3 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации =0,0), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности = 104,7> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
Прыжки в длину с места (см.) 1 замер 2012года:
Результат 231,5±6,4 (м.) , данные однородные (коэффициент вариации =0,1), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности = 75,7 > 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
Прыжки в длину с места (см.) 2 замер 2012года:
Результат 231,5±5,6 (м.) , данные однородные (коэффициент вариации = 0,1), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности =86,0 > 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.
n – объем выборки
Количество интервалов нашли по следующей формуле: , или
Длину интервалов нашли по следующей формуле:
H=(x max - x min)/(1+3,22 * Ln(n))
X max- наибольшее значение варьирующего признака,
X min- наименьшее значение варьирующего признака.
Наибольшее (xmax = xmin + h ) и наименьшее (xmin = Миним(n)- h/2) значения признака. 5
Рассчитав все данные, строим гистограмму и полигон распределения.
Частотное распределение графически в виде гистограммы
Полигон распределения.
Вывод: распределение не нормальное, полигон распределения имеет 1 выступ,распределение выборки условно можно считать нормальным.