体育院校通用教材：体育统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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权德庆 编

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• 体育统计学
• 统计学
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• 数据分析
• 运动训练
• 科研方法
• 概率论
• 数理统计

出版社： 人民体育出版社

ISBN：9787500940791

版次：1

商品编码：11111698

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-11-01

用纸：胶版纸

页数：403

字数：601000

正文语种：中文

内容简介

体育统计学是一门基础应用学科，以体育领域中随机现象的统计规律性为研究对象，以概率论为理论基础，为定量研究提供实验设计、调查设计，以及收集、整理和分析体育数据资料的各种统计方法。随着体育事业的迅速发展，体育统计学已成为体育科学研究不可缺少的工具，在体育学科发展中愈来愈体现出其重要作用。
《体育院校通用教材：体育统计学》内容丰富，统计方法齐全，概念叙述清楚，文字简练，通俗易懂。书中收集了大量体育科研、教学、管理、选材中的应用案例，内容包括数据资料的收集与整理、样本特征数、相对数、概率及其分布、体育评分、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关与回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、SPSS18.0软件简介等统计方法，书后附有大量思考与练习题，可作为体育类各专业本科和研究生的教材，也可作为体育教师、教练员、体育科研工作者、体育管理工作者的参考书。

内页插图

目录

第一章 体育统计学科概况
第一节 学科的特点与发展
一、学科特点
二、学科现状
三、学科发展简史
四、学习要求
第二节 方法应用过程
一、体育统计设计
二、体育统计调查
三、体育统计整理
四、体育统计分析
五、体育统计信息的提供与开发
第三节 体育统计学的几个基本概念
一、总体与样本
二、统计量与参数
三、指标

第二章 统计资料的收集与整理
第一节 统计资料的收集
一、变量及其分类
二、统计资料收集的途径
三、收集资料时应注意的问题
第二节 统计资料的审查
一、影响资料正确性的主要因素
二、数据的误差
三、统计资料的审查
第三节 统计资料的整理
一、频数分布表
二、频数分布图
三、SPSS软件操作步骤

第三章 样本特征数
第一节 集中量数
一、算术平均数
二、中位数
三、百分位数
四、众数
第二节 离散量数
一、标准差
二、变异系数
三、标准误
第三节 SPSS软件操作步骤
一、频率统计
二、描述统计
三、探索分析

第四章 相对数
第一节 概述
一、率
二、构成比
三、相对比
四、SPSS软件操作步骤
第二节 动态分析
一、动态数列
二、动态分析指标及意义
三、SPSS软件操作步骤
第三节 应用相对数应注意的问题
一、计算相对数时分母不宜过小
二、相对数要与绝对数结合使用
三、构成比和率的作用不能混淆
四、相对数比较时应注意资料的可比性
五、样本率或构成比比较要进行假设检验

第五章 概率及其分布
第六章 体育评分
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 单因素方差分析
第十章 相关分析
第十一章 一元线性回归分析
第十二章 研究设计
第十三章 统计图表
第十四章 正确使用统计方法
第十五章 SPSS软件基本功能简介
第十六章 非参数检验
第十七章 双因素方差分析
第十八章 回归分析
第十九章 聚类分析
第二十章 判别分析
第二十一章 因子分析
第二十二章 对应分析
第二十三章 典型相关分析
思考与练习题
附表
参考文献

精彩书摘

4．同质性信度
同质性信度也称为内部一致性，指的是测验内部所有项目间的一致性。内部一致性有两层含义：第一，所有测题反映的是同一特质；第二，各个题目之间具有较高的相关。若题与题之间不具有较高的相关，则不能认为具有较高的同质性信度。同质性信度，其信度系数多数情况下使用科隆巴赫（L.J.Cronbach)提出的а（Alpha)系数进行计算，这是使用最多的同质性信度计算方法，在社会科学的研究领1域或其相关期刊中，仪系数的使用率较高。仪系数属于内部一致性系数，反映了问卷跨项目的一致性。此方法适用于态度、意见式问卷的信度分析。需要注意的是：并非所有的测验都要求有较高的同质性信度，因为同质性信度过高说明问卷中的问题重复严重，哪种情况下需要考察题目的内部一致性，取决于特殊的测验目的。
5．评分者信度
评分者信度指的是多个评分者给相同被试者评分时的一致程度。在测量工具的标准化程度较低的情况下，不同评分者的评分标准受到个人偏见等主观上的影响可能存在差异，会影响测量的信度，像体操、武术、花样滑冰等评分类运动项目就明显存在着评分者信度的问题。常采用肯德尔和谐系数对评分者的评分进行信度估计。
㈡效度检验
效度是指问卷的内容设计与结构设计能够反映调查的问题和特征的有效程度。效度一般分为内容效度、准则效度、结构效度、内在效度与外在效度。
1．内容效度
内容效度又称为表面效度、逻辑效度，是指测验或量表内容代表它所要测量的主题的程度，即测验内容能否达到所要测验的目的。内容效度与结构效度有很强的关联性，内容效度高的问卷往往具有较高的结构效度。内容效度常以题目分布的合理性进行判断，属于命题的逻辑分析，因而内容效度也称为逻辑效度。
确定内容效度的方法有多种，其中最常用的是专家评定法。
专家判断在社会科学领域中应用非常广泛，研究者根据研究目的编制出问卷后，请相关领域的专家对题目能够反映研究目的的程度进行判定，若题目反映研究目的的程度高，则问卷具有较好的内容效度，反之，问卷内容效度较低。为了提高判断的精确度，可以制定详细的专家评定量表。
……

前言/序言

体育统计学：数据驱动的运动表现洞察与理论探索 这本书旨在为体育科学领域的学生、研究者和从业者提供一个全面而深入的统计学框架，帮助他们理解、分析和解释与体育相关的各种数据。我们不再将统计学仅仅视为一门枯燥的数学工具，而是将其视为一种理解和提升运动表现、优化训练方案、揭示运动规律、评估体育政策乃至促进体育产业发展的强大驱动力。本书将理论知识与实际应用紧密结合，旨在培养读者具备独立进行数据分析、科学解读研究结果并将其转化为实际决策的能力。 核心理念：从数据到洞察，再到行动 本书的核心理念在于强调统计学在体育领域的“数据化”转型。在现代体育科技飞速发展的背景下，传感器、可穿戴设备、视频分析系统等产生了海量的运动数据。如何从这些庞杂的数据中提取有价值的信息，洞察运动员的生理、心理、技术特点，发现潜在的训练优化点，预测比赛结果，评估运动损伤风险，已经成为体育科学研究和实践的关键。本书将引领读者走上一条从原始数据出发，经过严谨统计分析，最终获得深刻洞察，并能指导实际体育工作的道路。 本书结构与内容概览： 本书的章节安排遵循由浅入深、循序渐进的原则，力求覆盖体育统计学的核心概念和关键应用。 第一部分：统计学基础与体育数据的初步认识 第一章：体育统计学概论与数据收集 体育统计学的定义、目的与重要性： 为什么统计学在体育领域不可或缺？我们将从历史和现实的角度阐述统计学在体育科学中的核心作用，包括但不限于运动成绩分析、训练效率评估、伤病预防与康复、运动生理学研究、体育心理学洞察、体育社会学调查以及体育经济学分析等方面。 体育数据的类型与特征： 介绍体育数据涵盖的广泛领域，如生理指标（心率、血氧、肌肉力量等）、生物力学参数（速度、加速度、步频、步幅等）、运动技术动作数据、心理测试结果、比赛表现数据（得分、助攻、失误等）、问卷调查数据、人口统计学数据等。重点讲解定性数据、定量数据（离散型、连续型）、名义变量、顺序变量、区间变量、比例变量等基本概念，并结合体育实例说明其区别和联系。 数据收集方法与质量控制： 探讨在体育研究和实践中常用的数据收集方法，如实验法、观察法、调查法、测量法等。强调数据收集的严谨性，包括样本选择（随机抽样、分层抽样、整群抽样等）、数据录入的准确性、测量仪器的可靠性和效度等。介绍数据预处理的重要性，例如缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、数据转换等，这些是保证后续统计分析可靠性的基础。 第二章：描述性统计：概括体育数据 数据的集中趋势度量： 详细介绍均值、中位数、众数等概念，并分析它们在描述体育数据时的适用性。例如，解释为什么在中位数在描述某些非对称分布的运动成绩时可能比均值更有代表性。 数据的离散程度度量： 讲解极差、四分位数、方差、标准差等概念，说明它们如何反映体育数据的变异性。例如，通过标准差来评估不同训练方法对运动员成绩稳定性的影响。 数据的分布形态： 介绍频数分布表、直方图、箱线图等可视化工具，帮助读者直观理解数据的分布特征，如对称性、偏态性、峰度等。结合体育数据实例，例如分析运动员身高体重的分布，或者不同组别运动员得分的分布情况。 数据的可视化表示： 强调图表在体育数据呈现中的重要性，包括条形图、折线图、散点图、饼图等。示范如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表，例如使用折线图展示运动员成绩随时间的变化趋势，使用散点图探索两个运动生理指标之间的关系。 第二部分：推断性统计：从样本到总体，揭示体育规律 第三章：概率论基础与抽样分布 概率的基本概念： 引入概率的基本定义、事件、概率计算规则（加法法则、乘法法则）以及条件概率、独立事件等概念。结合体育比赛的概率分析，例如预测某支球队获胜的概率，或者某项运动中出现特定事件（如犯规、得分）的概率。 常见概率分布： 介绍二项分布、泊松分布、正态分布等在体育领域中的应用。例如，二项分布可用于分析投篮命中率，泊松分布可用于分析比赛中的得分次数，正态分布是许多生理指标和运动表现数据的常见分布模型。 抽样分布与中心极限定理： 解释抽样分布的概念，以及中心极限定理为何是推断性统计的基石。说明样本均值的分布如何逼近正态分布，即使原始数据并非正态分布，这为统计推断提供了理论依据。 第四章：参数估计：从样本推断总体特征 点估计与区间估计： 介绍如何使用样本统计量估计总体参数，并强调区间估计的重要性，即给出总体参数可能落入的范围（置信区间）。 置信区间的构建与解释： 详细介绍均值、比例等参数的置信区间的计算方法，并重点讲解置信区间的实际意义。例如，计算运动员平均跑速的95%置信区间，解释该区间意味着什么。 第五章：假设检验：检验体育理论与假设 假设检验的基本原理： 介绍零假设（H0）和备择假设（H1）的概念，以及P值、显著性水平（α）、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）等核心概念。 单样本与双样本均值检验： 讲解t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）在比较运动训练组别平均表现、评估干预措施效果等方面的应用。 方差检验： 介绍F检验，用于比较两个或多个总体的方差，例如比较不同训练方法对运动员成绩离散程度的影响。 比例检验： 介绍Z检验在分析运动员成功率、伤病发生率等比例数据时的应用。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的假设时（如非正态分布），介绍威尔科克森秩和检验、曼-惠特尼U检验等非参数检验方法。 第三部分：多变量统计分析：探索体育数据间的复杂关系 第六章：相关分析与回归分析：探究变量间的联系 相关分析： 介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，用于衡量两个变量之间的线性或单调关系强度和方向。例如，分析身高与跳高成绩的关系，或者训练强度与疲劳指数的关系。 简单线性回归： 建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，用于预测和解释。例如，根据训练时长预测运动员的耐力水平，或者根据投篮次数预测得分。 复回归分析： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性模型，能够更全面地解释因变量的变异。例如，利用身高、体重、年龄、训练年限等多个因素预测运动员的最高成绩。 回归系数的解释与模型诊断： 强调对回归系数进行科学解释，以及模型拟合优度（R方）的评估，并介绍模型诊断的方法，如残差分析，以检验模型的有效性。 第七章：方差分析：比较多组均值 单因素方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。例如，比较不同教学方法对学生运动技能掌握程度的影响，或者不同营养补充剂对运动员力量增长效果的差异。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 考虑两个或多个因素（自变量）对一个因变量的影响，并考察因素间的交互作用。例如，分析训练类型（力量训练、耐力训练）和休息时间（短、长）如何共同影响运动员的爆发力表现。 事后检验： 在方差分析发现总体均值存在显著差异后，进行事后检验（如Tukey HSD, Bonferroni）来确定具体哪些组别之间存在差异。 第八章：分类数据分析：处理定性信息 卡方检验（χ²检验）： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联。例如，检验不同性别在某种运动偏好上的差异，或者分析运动员的训练习惯与伤病发生率之间是否存在关系。 列联表分析： 介绍如何构建和分析列联表，以及如何计算关联度量（如Phi系数、Cramer's V）。 第四部分：高级统计技术与体育研究设计 第九章：时间序列分析：洞察运动表现的动态变化 时间序列数据的基本特征： 介绍趋势、季节性、周期性、随机性等概念。 时间序列模型的应用： 讲解如何使用简单的移动平均、指数平滑法或更复杂的ARIMA模型来预测运动表现随时间的趋势，例如预测运动员的体能变化、伤病复发风险，或者比赛结果的短期波动。 第十章：多元统计分析导论（如主成分分析、聚类分析） 主成分分析（PCA）： 介绍如何通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个不相关的“主成分”，以简化数据结构，揭示数据的主要变异方向。例如，用少数几个关键指标来综合评估运动员的整体素质。 聚类分析： 介绍如何将具有相似特征的个体（如运动员）或对象（如训练方案）进行分组。例如，根据生理和运动数据将运动员划分为不同的训练类型群体，为个性化训练提供依据。 第十一章：体育研究设计中的统计学应用 实验设计原则： 结合体育研究，介绍随机化、对照、重复等实验设计原则，以及不同类型的实验设计（如完全随机设计、配伍设计、区组设计）。 样本量计算： 强调在设计体育研究时，合理计算样本量的重要性，以确保研究的统计效力，避免得出无效或误导的结论。 统计软件的应用： 简要介绍常用的统计分析软件，如SPSS, R, Python (Pandas, SciPy, Statsmodels)等，并鼓励读者通过实践掌握这些工具。 本书的特色与价值： 体育导向性强： 全书贯穿体育实例，从运动生理学、运动训练学、运动心理学、运动生物力学、运动康复以及体育管理等多个角度，展示统计学方法的实际应用，帮助读者将理论知识与专业领域紧密联系。 注重应用实践： 每一章节都配有丰富的习题和案例分析，旨在让读者能够动手操作，运用所学知识解决实际问题。 理论与实践并重： 既有扎实的统计学理论基础讲解，又强调方法的实际操作和结果解读。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级技术，由浅入深，适合不同层次的读者。 培养批判性思维： 鼓励读者不仅要会计算，更要会解读，理解统计结果的局限性，避免过度解读或误用统计方法。 通过学习本书，读者将不仅掌握一套分析体育数据的“工具”，更能培养一种“用数据说话”的科学思维方式，从而在体育教学、训练、科研、管理等各个领域做出更科学、更有效的决策。本书将是每一位致力于在体育领域追求卓越的学子和专业人士的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书，从我拿到它开始，就带着一种厚重且务实的氛围。封面设计简洁，没有花里胡哨的装饰，这让我对内容充满了期待，希望它能直接切入主题，不浪费时间。在阅读的过程中，我发现作者在讲解基本概念时非常严谨，每一个术语的定义都经过了反复推敲，生怕读者理解有偏差。比如在描述变量的类型时，那种层层递进的逻辑关系梳理得非常清晰，从定性到定量的过渡自然而流畅。我特别欣赏作者对于案例选择的眼光，都是选取自实际体育科研中经常遇到的场景，而不是那些脱离实际的空中楼阁。这使得我在学习理论知识的同时，也能同步思考如何在自己的研究中应用这些工具。当然，对于一些稍显复杂的统计检验方法，比如多元回归分析，书中的讲解虽然详尽，但对于初学者来说，可能还是需要结合其他的辅助资料才能完全融会贯通。整体而言，这是一本非常可靠的参考书，适合那些希望打下扎实基础，并且对统计学抱有严肃态度的学习者。它更像一位经验丰富的导师，在你面前耐心展开一幅完整的知识地图，引导你按部就班地探索。

评分☆☆☆☆☆

如果从一个渴望快速获取即战力而非学术深度的读者的角度来评价，这本书的“厚度”有时候会成为一把双刃剑。它追求的是全面性和深度，这无疑对未来科研人员是好事，但对于那些只需要掌握基础统计方法来完成学业报告或简单项目分析的同学而言，阅读体验可能略显冗长。书中某些章节对于统计学史的追溯和各种定理的详细论证，虽然体现了作者深厚的学术功底，但对于时间紧张的学习者来说，未免有些“超纲”了。我个人倾向于将这本书视作一部百科全书式的参考手册，而不是一本可以快速通读的入门读物。它的设计意图似乎是让读者“拥有”它，而不是“读完”它。每一次遇到新的统计难题时，我都会重新翻阅相应的章节，总能从中找到被我忽略的细节或被我当时没能完全理解的深度见解。它要求读者投入时间，用心耕耘，回报给你的则是一个坚实而广阔的统计学知识疆域。这本书的价值在于其深度和广度，需要读者匹配相应的学习投入才能完全释放。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的编排结构和内容组织方式，体现了极高的专业水准。从描述性统计的宏观描绘，到推断性统计的微观探究，逻辑链条环环相扣，几乎找不到可以被轻易跳过的部分。作者在章节间的过渡处理得非常巧妙，总能用一两句话将前一个知识点与下一个知识点联系起来，避免了章节之间那种生硬的割裂感。特别是对于假设检验的讲解，作者似乎对学习者可能产生的困惑有着深刻的洞察力，总能在关键的转折点上，用反问或者对比的方式来加深读者的理解。例如，在解释第一类错误和第二类错误的权衡时，作者描绘了一个生动的场景，让我瞬间明白了“宁可错放，不可错杀”在统计决策中的哲学意味。这本书的文字风格是沉稳、客观且极具权威性的，读起来让人感到踏实，仿佛作者本人就在身边为你讲解，带着一种不容置疑的专业气质。这对于需要依赖教材进行系统学习的学生来说，是至关重要的心理保障。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初次翻开这本书时，我感到了一丝压力。这感觉就像是面对一座知识的巍峨高山，每一个章节都像是需要攀登的陡峭岩壁。我原本以为会看到大量轻松易懂的口语化解释，毕竟是“通用教材”，但事实是，它更偏向于学术的严谨性，大量使用了精确的数学符号和统计学术语，这对于我这种更偏爱直观理解的读者来说，是一个不小的挑战。我花了大量的时间去理解那些公式背后的含义，而不是简单地记住它们。尤其是在涉及到抽样理论和概率分布那一块，感觉文字的密度非常高，需要反复阅读才能把握住精髓。然而，一旦我成功“攻克”了某个难点，那种豁然开朗的感觉也是无与伦比的。它迫使你动脑筋，去深挖统计学背后的数学逻辑，而不是停留在表面操作层面。这本书的价值就在于它不回避难度，它相信读者有能力去理解更深层次的东西。如果你的目标是成为一个能独立设计和分析复杂体育实验的研究者，那么这本书提供的思维训练是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性，在我看来，是它最闪光的优点，尽管阅读体验不总是那么轻松愉快。它真正做到了“体育院校通用”这个定位，大量的篇幅都围绕着如何运用统计工具解决体育领域特有的问题展开。我记得有一次，我正在为一个关于运动表现影响因素的分析犯愁，正好翻到了书中关于方差分析应用的章节。作者非常细致地讲解了如何处理不同训练强度下运动员的心率数据，从数据预处理到结果的解释，每一步都给出了明确的指导方针，甚至连报告撰写时的注意事项都提到了。这种“手把手”的教学方式，极大地增强了我的信心。它不是那种空洞地讲解理论，而是让你立刻能够将所学知识付诸实践。我甚至开始期待下一次的实验设计，因为我知道，这本书里肯定藏着应对各种复杂情况的“工具箱”。唯一的遗憾是，对于一些前沿的、使用最新软件进行高级数据挖掘的内容，篇幅略显不足，但考虑到教材的定位和出版时效性，这点瑕不掩瑜。

评分☆☆☆☆☆

比较实用的书 有一定的帮助

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