10. Укажите гипотезы, которые являются основными
а) Данные в выборке согласуются с законом нормального распределения
б) Средние значения сравниваемых выборок различны
в) Коэффициент корреляции равен нулю (r=0)
г) Дисперсии выборок достоверно различаются
Примечание:
Существуют следующие гипотезы: нулевая, альтернативная, простая и сложные гипотезы.
Литература:
1) Годик М. А. Спортивная метрология: Учебник для институтов физ. культ. — М.: Физкультура и спорт, 1988.— 192 с
2) http://cito-web.yspu.org/link1/metod/theory/node43.html
11. Возможный вывод по таблице сравнения данных результатов бега на 100м до и после этапа тренировки
|
|
до |
после |
пар |
непар |
|
Бег 100 м. |
14,5±0,2 |
14,0±0,1 |
P<0,05 |
P<0,05 |
А) Результат ДО достоверно лучше, чем результат ПОСЛЕ
Б) Результат ДО не повлиял на результат ПОСЛЕ
В) Достоверных различий нет
Г) Различия не достоверны, так как P<0,05
Примечание: p - доверительная вероятность - это величина, принятая в качестве границы между вероятными и маловероятными событиями. Максимально допустимой доверительной вероятностью считается величина p=0,05. Доверительная вероятность - это не вероятность некоторого события, а вопрос доверия. Выставляя перед началом анализа доверительную вероятность, мы тем самым определяем степень доверия к результатам наших исследований.
Литература:http://www.sciencefiles.ru/section/34/
12. Надежность теста является……..
|
Таблицы 2 Корреляции | ||||
|
|
прыжок1 (4) |
прыжок2 (5) | ||
|
прыжок1 |
Корреляция Пирсона |
1 |
,939 | |
|
Знч.(2-сторон) |
|
,000 | ||
|
N |
20 |
20 | ||
|
прыжок2 |
Корреляция Пирсона |
,939 |
1 | |
|
Знч.(2-сторон) |
,000 |
| ||
|
N |
20 |
20 | ||
А) высокой, так как коэффициент надежности равен 0,939
Б) низкой, так как r=1
В) Тест не надежен, применять на практике не рекомендуется
Г) По данным корреляции Пирсона, нельзя определить уровень надежности
Примечание:
Надежность теста-(англ. reliability of test) — в статистическом смысле — постоянство, устойчивость результатов, получаемых с его помощью. Н. т. определяется путем установления корреляций между результатами первого и повторного применения теста (коэффициент Н. т.) или — сопоставления данных, полученных при проведении теста, с результатами применения эквивалентного теста.
Литература:
Годик М. А. Спортивная метрология: Учебник для институтов физ. культ. — М.: Физкультура и спорт, 1988.— 192 с.
13. Возможный вывод по результатам представленных в таблице 3
А) Wэмп > Wкрит, отсюда следует, что данные в выборке подчиняются закону нормального распределения
Б) Wкрит < Wэмп, что данные в выборке подчиняются закону нормального распределения
В) Wэмп > Wкрит, отсюда следует, что данные не подчиняются закону нормального распределения
Г) Wкрит < Wэмп, отсюда следует, что данные не подчиняются закону нормального распределения.
|
d |
a |
d*a |
|
1 |
0,4734 |
0,4734 |
|
0,7 |
0,3211 |
0,22477 |
|
0,7 |
0,2565 |
0,17955 |
|
0,6 |
0,2085 |
0,1251 |
|
0,5 |
0,1686 |
0,0843 |
|
0,4 |
0,1334 |
0,05336 |
|
0,3 |
0,1013 |
0,03039 |
|
0,1 |
0,0711 |
0,00711 |
|
0,1 |
0,0422 |
0,00422 |
|
0,1 |
0,014 |
0,0014 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b |
1,1836 |
|
|
ss |
1,4455 |
|
|
Wэмп |
0,969151823 |
|
|
Wкрит |
0,905 |
Примечание: Нормальное распределение - одно из важнейших распределений вероятностей. Термин "Н. р.", принадлежащий К. Пирсону (К. Pearson) (более старые названия Гаусса закон, Гаусса- Лапласа распределение), применяют как по отношению к распределениям вероятностей случайных величин, так и по отношению к совместным распределениям вероятностей нескольких случайных величин (т. е. к распределениям конечномерных случайных векторов), а также случайных элементов и случайных процессов.
Рис.2 Графическое изображение нормальности распределения
Литература:
Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В. Спортивная метрология: учебное пособие / под ред. В.В. Афанасьева / В.В. Афанасьев, А.В. Муравьёв, И.А. Осетров, П.В. Михайлов. – Ярославль: Изд-во ЯГПУ, 2009. – 242 с.
http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/3529/НОРМАЛЬНОЕ