Kas ir statistikas normas?
ievads
Sporta statistikas normas ļauj salīdzināt individuālo sniegumu ar citiem tās pašas mērķa grupas sportistiem. Statistikas normas sastāv no vidējām vērtībām un to izkliedes informācijas, un tās attiecas tikai uz atbilstošo grupu.
Tādējādi statistikas normas matemātiski norāda vidējo raksturīgo vērtību.
Dalība grupā
Vidējo raksturlielumu salīdzināšana, protams, ir jēga tikai tām testējamām personām, kuras pieder vienai un tai pašai grupai.
Piemērs:
- Vidējais laiks 3000 metri vīriešu vidusskolas absolventi.
- Vidēji ātrums par anaerobo slieksni futbolistiem 1. Bundeslīgā
- Vidējais rezultāts vienam Fitnesa pārbaude 60 gadus vecām sievietēm
Par attiecīgajām pakalpojumu jomām dati jānosūta uz reprezentatīvie paraugi būt apņēmīgam. Statistiskās normas nevar vienkārši pārnest uz katru indivīdu, un tās attiecas tikai uz individuālo sportistu, ja viņš uzvedas saskaņā ar normām.
Kā tiek noteiktas statistikas normas?
Statistisko normu noteikšanai ir pieejamas divas metodes:
- Vidējo aritmētisko vērtību noteikšana
- regresijas analīzes noteikšana
1. Vidējo aritmētisko vērtību noteikšana
Aritmētisko vidējo vērtību noteikšana ir īpaši noderīga, salīdzinot grupas. Atsevišķu gadu vidējās vērtības skolās sniedz pārskatu par to, vai atsevišķi audzēkņi ir labāki vai sliktāki par vidējiem.
Aprēķins:
Individuālās vērtības tiek summētas un dalītas ar dalībnieku skaitu.
Paraugam jābūt / jābūt pietiekami lielam un reprezentatīvam attiecībā uz populāciju.
Problēmas ar vidējām aritmētiskajām vērtībām:
Vidējās aritmētiskās vērtības nav piemērotas augstas veiktspējas zonai, jo tikai daži testa subjekti var sasniegt sportisko sniegumu.
2. Regresijas analīzes noteikšana
Iekš regresijas analīzes noteikšana dati tiek iegūti no regresijas līnijas tā saucamās ekstrapolācijas. Ir svarīgi, lai ekstrapolāciju varētu atļaut.
Datus var nolasīt no šīs taisnās līnijas.
E.g. Šāviena izpildījums ir korelēts ar stenda preses sniegumu.
Regresijas līnija parāda, kāds vajadzētu būt stenda preses sniegumam šāvienam, kurš sit pa bumbu 20 metrus
Statistiskās normas un ticamības robežas
Lai varētu nolasīt datus no statistikas normām, ir vajadzīgas noteiktas ticamības robežas.
Vēlamās ticamības robežas ir:
- Aprēķina standarta kļūda
- Hiperboliskās ticamības robeža
- (Aprēķina standarta kļūda)
1. Regresijas līnijas standarta kļūda
Se = ± s? 1-r2
r = Korelācija starp (piemēram, preses stendā un metiena likšanu) / 0,86
s = Izkliedes vērtības
Novērtējuma standarta kļūda norāda diapazonu, kurā patiesā vērtība ir ar kļūdas varbūtību (1% = p <0,01 vai 5% p <0,05).
2. Hiperboliskās pārliecības robežas
= Pārliecības intervāli
Aplēses ir īpaši precīzas tajās jomās, kur var savākt daudz datu (vidējā diapazonā).
Jo tālāk izmērītā vērtība atšķiras no vidējās vērtības, jo mazāk precīza ir aplēse. (apakšējais un augšējais veiktspējas diapazons).
