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.

Провести первичную статистическую обработку измерений, рассчитав основные статистические характеристики:

Описательная статистика (первичная обработка данных).

Таблица № 1

Столбец1	бег 60м 11г	бег 60м 12г	пр в дл.зам1	пр в дл.зам2

Среднее	10,42	10,1	186	185
Стандартная ошибка	0,121525393	0,12052517	2,872739386	2,521486612
Медиана	10,35	10	185	184,5
Мода	10	10	180	190
Стандартное отклонение	0,543478078	0,53900493	12,8472811	11,27643094
Дисперсия выборки	0,295368421	0,29052632	165,0526316	127,1578947
Эксцесс	-0,638991798	-0,92952389	-0,025619958	0,552856165
Асимметричность	0,52354116	0,37867238	0,032597755	0,475458863
Интервал	1,8	1,7	50	47
Минимум	9,6	9,3	160	165
Максимум	11,4	11	210	212
Сумма	208,4	202	3720	3700
Счет	20	20	20	20
Уровень надежности(95,0%)	0,254355569	0,25226207	6,012712624	5,277532121

коф. Вар	0,052157205	0,05336682	0,069071404	0,060953681
коф. дос	85,74339712	83,7999256	64,74656243	73,36941592
резул	10,42±0,25	10,10±0,25	186,00±6,01	185,00±5,28
крт. Над	нр	нр	нр	нр

Выводы:

Бег 60метров 2011год:

Результат10,42±0,25 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 0.05%< 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 85,7> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.

Бег 60 метров 2012года:

Результат 10,10±0,25 (c.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 0,05% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 83,7> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.

Прыжки в длину с места (см.) 1 замер 2012года:

Результат 186±6,01(м.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 0.06% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т =64,7> 2,4), данные подчиняются закону нормального распределения.

Прыжки в длину с места (см.) 2 замер 2012года:

Результат 185±5,28 (м.) , данные однородные (коэффициент вариации V= 7% < 30%), результаты теста достоверны (коэффициент достоверности Т = 73,3> 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.

n – объем выборки

Количество интервалов нашли по следующей формуле: , или