Спорт.метрология / иванов Дмитрий / Примеры курсовых работ / курсовая работа
.pdfСодержание
1.Первичный статистический анализ………………………………………...2
2.Статистические сравнения (колонки 2 и 3)………………………………...7
3.Основы теории тестов……………………………………………………14
4.Основы теории оценок……..………………………………………….….18
5.Литература………………………………………………………………...20
1
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.
2
Провести первичную статистическую обработку измерений, рассчитав основные статистические характеристики:
Описательная статистика (первичная обработка данных).
Таблица № 1
Использую Excel провели первичную обработку данных.
|
|
|
прыжок в |
|
|
бег 100 |
бег 100 |
длину с |
прыжок в длину |
|
м. (сек) |
м. (сек) |
места (см) |
с места (см) |
|
|
|
2012 г. 1 |
|
Параметры |
2011 г. |
2012 г. |
замер |
2012 г. 2 замер |
Среднее |
14,51 |
13,97 |
209,10 |
210,45 |
Стандартная ошибка |
0,08 |
0,06 |
2,23 |
2,05 |
Медиана |
14,50 |
13,95 |
209,50 |
210,00 |
Мода |
14,20 |
14,00 |
214,00 |
215,00 |
Стандартное |
|
|
|
|
отклонение |
0,34 |
0,28 |
9,96 |
9,16 |
Дисперсия выборки |
0,11 |
0,07 |
94,29 |
79,65 |
Эксцесс |
-0,68 |
-0,80 |
-1,02 |
-0,96 |
Асимметричность |
0,35 |
0,14 |
-0,19 |
-0,08 |
Интервал |
1,20 |
1,00 |
33,00 |
30,00 |
Минимум |
14,00 |
13,50 |
190,00 |
195,00 |
Максимум |
15,20 |
14,50 |
223,00 |
225,00 |
Сумма |
290,10 |
279,30 |
4182,00 |
4209,00 |
Счет |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
Уровень |
|
|
|
|
надежности(95,0%) |
0,16 |
0,13 |
4,66 |
4,29 |
|
|
|
|
|
V |
2% |
2% |
5% |
4% |
T |
189,37 |
226,42 |
93,86 |
102,79 |
результат |
14,5±0,2 |
14,0±0,1 |
209,1±4,7 |
210,5±4,3 |
Выводы:
Бег 100метров 2011год:
Результат 14,5±0,2 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 2% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 189,37 > 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
3
Бег 10 метров 2012года:
Результат 14,0±0,1 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 2% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 226,42> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
Прыжки в длину с места (см.) 1 замер 2012года:
Результат 209,1±4,7 (м.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 5% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 93,86 > 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.
Прыжки в длину с места (см.) 2 замер 2012года:
Результат 210,5±4,3 (м.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 4% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 102,79 > 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: |
- наибольшее значение варьирующего признака,
- наименьшее значение варьирующего признака.
Наибольшее (xmax = xmin + h ) и наименьшее (xmin = Миним(n)- h/2) значения признака.
4
Частота интервалов
Интервальные частности (pj = mj / n)
Определение средней производится по следующей формуле:
Рассчитав все данные, строим гистограмму и полигон распределения
Частотное распределение графически в виде гистограммы
4,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ряд1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
1,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
197,5 |
202,5 |
207,5 |
212,5 |
217,5 |
222,5 |
227,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
192,5 |
197,5 |
202,5 |
207,5 |
212,5 |
217,5 |
222,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5
Полигон распределения
4,5
4
3,5
3
2,5
2 |
Ряд1 |
|
1,5
1
0,5
0
0 |
2 |
4 |
6 |
8 |
Вывод: распределение не нормальное, полигон распределения имеет 2 выступа (двухгорбное)
6
2. Статистические сравнения (колонки 2 и 3):
Сравнение (сопоставление) данных является основным приемом статистического анализа. Применяются два способа сопоставления статистических данных - разностное сопоставление и относительное сопоставление. Разностное – это нахождение разности между сопоставляемыми величинами, относительное – нахождение отношения, частного от деления одной величины на другую. Разность показывает, на сколько одна величина больше (или меньше) другой. Отношение показывает, во сколько раз одна величина больше другой, или какую долю (сколько процентов) составляет одна по отношению к другой. Путем сопоставления данных получаются некоторые общие показатели, например, относительные величины.
Главной целью сравнительного анализа является исследование отношений сходства и различия объектов. Отношения сходства свидетельствуют о той или иной связи, родстве, едином происхождении или действии одинаковых причин и законов различных явлений и процессов. Отношения различия выражают своеобразие, специфику отдельных явлений и их частей. Сходство и различие может быть выражено в разной степени. Те из объектов и явлений, у которых больше сходства, чем различия, как среди существенных, так и несущественных признаков, могут быть названы сходными. Если объекты содержат больше различий, чем сходств признаков, они считаются несходными. Наивысшее сходство существенных и несущественных признаков свидетельствует о тождестве объектов, наивысшее различие, доходящее до взаимоисключения друг друга, характеризует объекты как противоположные. Сравнения делятся на качественные (описательные) и количественные. Качественные сравнения относятся, как правило, к объектам, характеризуемым одним обобщенным свойством или системой свойств, и дают общую информацию об отношении сравниваемых объектов. Сравнения в экономике являются количественными, так как они оперируют со множеством объектов, характеризуемыми значениями различных показателей.
7
Таблица № 2. Статистические сравнение
|
2 |
|
|
|
бег 100 м. |
|
(сек) |
№ |
2011 г. |
п/п |
14,6 |
1 |
14,4 |
2 |
14,5 |
3 |
14,2 |
4 |
14,8 |
5 |
14,7 |
6 |
14 |
7 |
15 |
8 |
15,2 |
9 |
14,4 |
10 |
14,2 |
11 |
14,8 |
12 |
14,5 |
13 |
14,2 |
14 |
14 |
15 |
14,7 |
16 |
14,5 |
17 |
14,2 |
18 |
15 |
19 |
14,2 |
20 |
14,2 |
Проверим на нормальность распределения по критерию ШапироУилки
8
d |
a |
d*a |
1,2 |
0,4734 |
0,56808 |
1 |
0,3211 |
0,3211 |
0,8 |
0,2565 |
0,2052 |
0,6 |
0,2085 |
0,1251 |
0,6 |
0,1686 |
0,10116 |
0,5 |
0,1334 |
0,0667 |
0,5 |
0,1013 |
0,05065 |
0,3 |
0,0711 |
0,02133 |
0,1 |
0,0422 |
0,00422 |
0,1 |
0,014 |
0,0014 |
|
|
|
|
|
|
|
b |
1,46494 |
|
ss |
2,3055 |
|
Wэмп |
0,930838952 |
|
Wкрит |
0,905 |
|
Вывод |
НР |
9
Таблица №3 Статистическое сравнение
|
3 |
|
бег 100 м. |
|
(сек) |
№ |
2012 г. |
п/п |
14,2 |
1 |
14 |
2 |
13,8 |
3 |
13,9 |
4 |
14,3 |
5 |
14 |
6 |
13,6 |
7 |
14,3 |
8 |
14,5 |
9 |
13,9 |
10 |
13,7 |
11 |
14,1 |
12 |
14 |
13 |
13,8 |
14 |
13,5 |
15 |
14,2 |
16 |
13,9 |
17 |
13,6 |
18 |
14,3 |
19 |
13,7 |
20 |
14,2 |
10