體育院校通用教材：體育統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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權德慶 編

圖書標籤:

• 體育統計學
• 統計學
• 體育科學
• 高等教育
• 教材
• 數據分析
• 運動訓練
• 科研方法
• 概率論
• 數理統計

齣版社： 人民體育齣版社

ISBN：9787500940791

版次：1

商品編碼：11111698

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-11-01

用紙：膠版紙

頁數：403

字數：601000

正文語種：中文

內容簡介

體育統計學是一門基礎應用學科，以體育領域中隨機現象的統計規律性為研究對象，以概率論為理論基礎，為定量研究提供實驗設計、調查設計，以及收集、整理和分析體育數據資料的各種統計方法。隨著體育事業的迅速發展，體育統計學已成為體育科學研究不可缺少的工具，在體育學科發展中愈來愈體現齣其重要作用。
《體育院校通用教材：體育統計學》內容豐富，統計方法齊全，概念敘述清楚，文字簡練，通俗易懂。書中收集瞭大量體育科研、教學、管理、選材中的應用案例，內容包括數據資料的收集與整理、樣本特徵數、相對數、概率及其分布、體育評分、參數估計與假設檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關與迴歸分析、聚類分析、判彆分析、因子分析、對應分析、典型相關分析、SPSS18.0軟件簡介等統計方法，書後附有大量思考與練習題，可作為體育類各專業本科和研究生的教材，也可作為體育教師、教練員、體育科研工作者、體育管理工作者的參考書。

內頁插圖

目錄

第一章 體育統計學科概況
第一節 學科的特點與發展
一、學科特點
二、學科現狀
三、學科發展簡史
四、學習要求
第二節 方法應用過程
一、體育統計設計
二、體育統計調查
三、體育統計整理
四、體育統計分析
五、體育統計信息的提供與開發
第三節 體育統計學的幾個基本概念
一、總體與樣本
二、統計量與參數
三、指標

第二章 統計資料的收集與整理
第一節 統計資料的收集
一、變量及其分類
二、統計資料收集的途徑
三、收集資料時應注意的問題
第二節 統計資料的審查
一、影響資料正確性的主要因素
二、數據的誤差
三、統計資料的審查
第三節 統計資料的整理
一、頻數分布錶
二、頻數分布圖
三、SPSS軟件操作步驟

第三章 樣本特徵數
第一節 集中量數
一、算術平均數
二、中位數
三、百分位數
四、眾數
第二節 離散量數
一、標準差
二、變異係數
三、標準誤
第三節 SPSS軟件操作步驟
一、頻率統計
二、描述統計
三、探索分析

第四章 相對數
第一節 概述
一、率
二、構成比
三、相對比
四、SPSS軟件操作步驟
第二節 動態分析
一、動態數列
二、動態分析指標及意義
三、SPSS軟件操作步驟
第三節 應用相對數應注意的問題
一、計算相對數時分母不宜過小
二、相對數要與絕對數結閤使用
三、構成比和率的作用不能混淆
四、相對數比較時應注意資料的可比性
五、樣本率或構成比比較要進行假設檢驗

第五章 概率及其分布
第六章 體育評分
第七章 參數估計
第八章 假設檢驗
第九章 單因素方差分析
第十章 相關分析
第十一章 一元綫性迴歸分析
第十二章 研究設計
第十三章 統計圖錶
第十四章 正確使用統計方法
第十五章 SPSS軟件基本功能簡介
第十六章 非參數檢驗
第十七章 雙因素方差分析
第十八章 迴歸分析
第十九章 聚類分析
第二十章 判彆分析
第二十一章 因子分析
第二十二章 對應分析
第二十三章 典型相關分析
思考與練習題
附錶
參考文獻

精彩書摘

4．同質性信度
同質性信度也稱為內部一緻性，指的是測驗內部所有項目間的一緻性。內部一緻性有兩層含義：第一，所有測題反映的是同一特質；第二，各個題目之間具有較高的相關。若題與題之間不具有較高的相關，則不能認為具有較高的同質性信度。同質性信度，其信度係數多數情況下使用科隆巴赫（L.J.Cronbach)提齣的а（Alpha)係數進行計算，這是使用最多的同質性信度計算方法，在社會科學的研究領1域或其相關期刊中，儀係數的使用率較高。儀係數屬於內部一緻性係數，反映瞭問捲跨項目的一緻性。此方法適用於態度、意見式問捲的信度分析。需要注意的是：並非所有的測驗都要求有較高的同質性信度，因為同質性信度過高說明問捲中的問題重復嚴重，哪種情況下需要考察題目的內部一緻性，取決於特殊的測驗目的。
5．評分者信度
評分者信度指的是多個評分者給相同被試者評分時的一緻程度。在測量工具的標準化程度較低的情況下，不同評分者的評分標準受到個人偏見等主觀上的影響可能存在差異，會影響測量的信度，像體操、武術、花樣滑冰等評分類運動項目就明顯存在著評分者信度的問題。常采用肯德爾和諧係數對評分者的評分進行信度估計。
㈡效度檢驗
效度是指問捲的內容設計與結構設計能夠反映調查的問題和特徵的有效程度。效度一般分為內容效度、準則效度、結構效度、內在效度與外在效度。
1．內容效度
內容效度又稱為錶麵效度、邏輯效度，是指測驗或量錶內容代錶它所要測量的主題的程度，即測驗內容能否達到所要測驗的目的。內容效度與結構效度有很強的關聯性，內容效度高的問捲往往具有較高的結構效度。內容效度常以題目分布的閤理性進行判斷，屬於命題的邏輯分析，因而內容效度也稱為邏輯效度。
確定內容效度的方法有多種，其中最常用的是專傢評定法。
專傢判斷在社會科學領域中應用非常廣泛，研究者根據研究目的編製齣問捲後，請相關領域的專傢對題目能夠反映研究目的的程度進行判定，若題目反映研究目的的程度高，則問捲具有較好的內容效度，反之，問捲內容效度較低。為瞭提高判斷的精確度，可以製定詳細的專傢評定量錶。
……

前言/序言

體育統計學：數據驅動的運動錶現洞察與理論探索 這本書旨在為體育科學領域的學生、研究者和從業者提供一個全麵而深入的統計學框架，幫助他們理解、分析和解釋與體育相關的各種數據。我們不再將統計學僅僅視為一門枯燥的數學工具，而是將其視為一種理解和提升運動錶現、優化訓練方案、揭示運動規律、評估體育政策乃至促進體育産業發展的強大驅動力。本書將理論知識與實際應用緊密結閤，旨在培養讀者具備獨立進行數據分析、科學解讀研究結果並將其轉化為實際決策的能力。 核心理念：從數據到洞察，再到行動 本書的核心理念在於強調統計學在體育領域的“數據化”轉型。在現代體育科技飛速發展的背景下，傳感器、可穿戴設備、視頻分析係統等産生瞭海量的運動數據。如何從這些龐雜的數據中提取有價值的信息，洞察運動員的生理、心理、技術特點，發現潛在的訓練優化點，預測比賽結果，評估運動損傷風險，已經成為體育科學研究和實踐的關鍵。本書將引領讀者走上一條從原始數據齣發，經過嚴謹統計分析，最終獲得深刻洞察，並能指導實際體育工作的道路。 本書結構與內容概覽： 本書的章節安排遵循由淺入深、循序漸進的原則，力求覆蓋體育統計學的核心概念和關鍵應用。 第一部分：統計學基礎與體育數據的初步認識 第一章：體育統計學概論與數據收集 體育統計學的定義、目的與重要性： 為什麼統計學在體育領域不可或缺？我們將從曆史和現實的角度闡述統計學在體育科學中的核心作用，包括但不限於運動成績分析、訓練效率評估、傷病預防與康復、運動生理學研究、體育心理學洞察、體育社會學調查以及體育經濟學分析等方麵。 體育數據的類型與特徵： 介紹體育數據涵蓋的廣泛領域，如生理指標（心率、血氧、肌肉力量等）、生物力學參數（速度、加速度、步頻、步幅等）、運動技術動作數據、心理測試結果、比賽錶現數據（得分、助攻、失誤等）、問捲調查數據、人口統計學數據等。重點講解定性數據、定量數據（離散型、連續型）、名義變量、順序變量、區間變量、比例變量等基本概念，並結閤體育實例說明其區彆和聯係。 數據收集方法與質量控製： 探討在體育研究和實踐中常用的數據收集方法，如實驗法、觀察法、調查法、測量法等。強調數據收集的嚴謹性，包括樣本選擇（隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）、數據錄入的準確性、測量儀器的可靠性和效度等。介紹數據預處理的重要性，例如缺失值處理（刪除、插補）、異常值檢測與處理、數據轉換等，這些是保證後續統計分析可靠性的基礎。 第二章：描述性統計：概括體育數據 數據的集中趨勢度量： 詳細介紹均值、中位數、眾數等概念，並分析它們在描述體育數據時的適用性。例如，解釋為什麼在中位數在描述某些非對稱分布的運動成績時可能比均值更有代錶性。 數據的離散程度度量： 講解極差、四分位數、方差、標準差等概念，說明它們如何反映體育數據的變異性。例如，通過標準差來評估不同訓練方法對運動員成績穩定性的影響。 數據的分布形態： 介紹頻數分布錶、直方圖、箱綫圖等可視化工具，幫助讀者直觀理解數據的分布特徵，如對稱性、偏態性、峰度等。結閤體育數據實例，例如分析運動員身高體重的分布，或者不同組彆運動員得分的分布情況。 數據的可視化錶示： 強調圖錶在體育數據呈現中的重要性，包括條形圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等。示範如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶，例如使用摺綫圖展示運動員成績隨時間的變化趨勢，使用散點圖探索兩個運動生理指標之間的關係。 第二部分：推斷性統計：從樣本到總體，揭示體育規律 第三章：概率論基礎與抽樣分布 概率的基本概念： 引入概率的基本定義、事件、概率計算規則（加法法則、乘法法則）以及條件概率、獨立事件等概念。結閤體育比賽的概率分析，例如預測某支球隊獲勝的概率，或者某項運動中齣現特定事件（如犯規、得分）的概率。 常見概率分布： 介紹二項分布、泊鬆分布、正態分布等在體育領域中的應用。例如，二項分布可用於分析投籃命中率，泊鬆分布可用於分析比賽中的得分次數，正態分布是許多生理指標和運動錶現數據的常見分布模型。 抽樣分布與中心極限定理： 解釋抽樣分布的概念，以及中心極限定理為何是推斷性統計的基石。說明樣本均值的分布如何逼近正態分布，即使原始數據並非正態分布，這為統計推斷提供瞭理論依據。 第四章：參數估計：從樣本推斷總體特徵 點估計與區間估計： 介紹如何使用樣本統計量估計總體參數，並強調區間估計的重要性，即給齣總體參數可能落入的範圍（置信區間）。 置信區間的構建與解釋： 詳細介紹均值、比例等參數的置信區間的計算方法，並重點講解置信區間的實際意義。例如，計算運動員平均跑速的95%置信區間，解釋該區間意味著什麼。 第五章：假設檢驗：檢驗體育理論與假設 假設檢驗的基本原理： 介紹零假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，以及P值、顯著性水平（α）、第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）等核心概念。 單樣本與雙樣本均值檢驗： 講解t檢驗（單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）在比較運動訓練組彆平均錶現、評估乾預措施效果等方麵的應用。 方差檢驗： 介紹F檢驗，用於比較兩個或多個總體的方差，例如比較不同訓練方法對運動員成績離散程度的影響。 比例檢驗： 介紹Z檢驗在分析運動員成功率、傷病發生率等比例數據時的應用。 非參數檢驗： 在數據不滿足參數檢驗的假設時（如非正態分布），介紹威爾科剋森秩和檢驗、曼-惠特尼U檢驗等非參數檢驗方法。 第三部分：多變量統計分析：探索體育數據間的復雜關係 第六章：相關分析與迴歸分析：探究變量間的聯係 相關分析： 介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等，用於衡量兩個變量之間的綫性或單調關係強度和方嚮。例如，分析身高與跳高成績的關係，或者訓練強度與疲勞指數的關係。 簡單綫性迴歸： 建立一個自變量和一個因變量之間的綫性模型，用於預測和解釋。例如，根據訓練時長預測運動員的耐力水平，或者根據投籃次數預測得分。 復迴歸分析： 建立多個自變量與一個因變量之間的綫性模型，能夠更全麵地解釋因變量的變異。例如，利用身高、體重、年齡、訓練年限等多個因素預測運動員的最高成績。 迴歸係數的解釋與模型診斷： 強調對迴歸係數進行科學解釋，以及模型擬閤優度（R方）的評估，並介紹模型診斷的方法，如殘差分析，以檢驗模型的有效性。 第七章：方差分析：比較多組均值 單因素方差分析（ANOVA）： 比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異。例如，比較不同教學方法對學生運動技能掌握程度的影響，或者不同營養補充劑對運動員力量增長效果的差異。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 考慮兩個或多個因素（自變量）對一個因變量的影響，並考察因素間的交互作用。例如，分析訓練類型（力量訓練、耐力訓練）和休息時間（短、長）如何共同影響運動員的爆發力錶現。 事後檢驗： 在方差分析發現總體均值存在顯著差異後，進行事後檢驗（如Tukey HSD, Bonferroni）來確定具體哪些組彆之間存在差異。 第八章：分類數據分析：處理定性信息 卡方檢驗（χ²檢驗）： 用於分析兩個分類變量之間是否存在關聯。例如，檢驗不同性彆在某種運動偏好上的差異，或者分析運動員的訓練習慣與傷病發生率之間是否存在關係。 列聯錶分析： 介紹如何構建和分析列聯錶，以及如何計算關聯度量（如Phi係數、Cramer's V）。 第四部分：高級統計技術與體育研究設計 第九章：時間序列分析：洞察運動錶現的動態變化 時間序列數據的基本特徵： 介紹趨勢、季節性、周期性、隨機性等概念。 時間序列模型的應用： 講解如何使用簡單的移動平均、指數平滑法或更復雜的ARIMA模型來預測運動錶現隨時間的趨勢，例如預測運動員的體能變化、傷病復發風險，或者比賽結果的短期波動。 第十章：多元統計分析導論（如主成分分析、聚類分析） 主成分分析（PCA）： 介紹如何通過降維技術，將多個相關變量轉化為少數幾個不相關的“主成分”，以簡化數據結構，揭示數據的主要變異方嚮。例如，用少數幾個關鍵指標來綜閤評估運動員的整體素質。 聚類分析： 介紹如何將具有相似特徵的個體（如運動員）或對象（如訓練方案）進行分組。例如，根據生理和運動數據將運動員劃分為不同的訓練類型群體，為個性化訓練提供依據。 第十一章：體育研究設計中的統計學應用 實驗設計原則： 結閤體育研究，介紹隨機化、對照、重復等實驗設計原則，以及不同類型的實驗設計（如完全隨機設計、配伍設計、區組設計）。 樣本量計算： 強調在設計體育研究時，閤理計算樣本量的重要性，以確保研究的統計效力，避免得齣無效或誤導的結論。 統計軟件的應用： 簡要介紹常用的統計分析軟件，如SPSS, R, Python (Pandas, SciPy, Statsmodels)等，並鼓勵讀者通過實踐掌握這些工具。 本書的特色與價值： 體育導嚮性強： 全書貫穿體育實例，從運動生理學、運動訓練學、運動心理學、運動生物力學、運動康復以及體育管理等多個角度，展示統計學方法的實際應用，幫助讀者將理論知識與專業領域緊密聯係。 注重應用實踐： 每一章節都配有豐富的習題和案例分析，旨在讓讀者能夠動手操作，運用所學知識解決實際問題。 理論與實踐並重： 既有紮實的統計學理論基礎講解，又強調方法的實際操作和結果解讀。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級技術，由淺入深，適閤不同層次的讀者。 培養批判性思維： 鼓勵讀者不僅要會計算，更要會解讀，理解統計結果的局限性，避免過度解讀或誤用統計方法。 通過學習本書，讀者將不僅掌握一套分析體育數據的“工具”，更能培養一種“用數據說話”的科學思維方式，從而在體育教學、訓練、科研、管理等各個領域做齣更科學、更有效的決策。本書將是每一位緻力於在體育領域追求卓越的學子和專業人士的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性，在我看來，是它最閃光的優點，盡管閱讀體驗不總是那麼輕鬆愉快。它真正做到瞭“體育院校通用”這個定位，大量的篇幅都圍繞著如何運用統計工具解決體育領域特有的問題展開。我記得有一次，我正在為一個關於運動錶現影響因素的分析犯愁，正好翻到瞭書中關於方差分析應用的章節。作者非常細緻地講解瞭如何處理不同訓練強度下運動員的心率數據，從數據預處理到結果的解釋，每一步都給齣瞭明確的指導方針，甚至連報告撰寫時的注意事項都提到瞭。這種“手把手”的教學方式，極大地增強瞭我的信心。它不是那種空洞地講解理論，而是讓你立刻能夠將所學知識付諸實踐。我甚至開始期待下一次的實驗設計，因為我知道，這本書裏肯定藏著應對各種復雜情況的“工具箱”。唯一的遺憾是，對於一些前沿的、使用最新軟件進行高級數據挖掘的內容，篇幅略顯不足，但考慮到教材的定位和齣版時效性，這點瑕不掩瑜。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的編排結構和內容組織方式，體現瞭極高的專業水準。從描述性統計的宏觀描繪，到推斷性統計的微觀探究，邏輯鏈條環環相扣，幾乎找不到可以被輕易跳過的部分。作者在章節間的過渡處理得非常巧妙，總能用一兩句話將前一個知識點與下一個知識點聯係起來，避免瞭章節之間那種生硬的割裂感。特彆是對於假設檢驗的講解，作者似乎對學習者可能産生的睏惑有著深刻的洞察力，總能在關鍵的轉摺點上，用反問或者對比的方式來加深讀者的理解。例如，在解釋第一類錯誤和第二類錯誤的權衡時，作者描繪瞭一個生動的場景，讓我瞬間明白瞭“寜可錯放，不可錯殺”在統計決策中的哲學意味。這本書的文字風格是沉穩、客觀且極具權威性的，讀起來讓人感到踏實，仿佛作者本人就在身邊為你講解，帶著一種不容置疑的專業氣質。這對於需要依賴教材進行係統學習的學生來說，是至關重要的心理保障。

評分☆☆☆☆☆

如果從一個渴望快速獲取即戰力而非學術深度的讀者的角度來評價，這本書的“厚度”有時候會成為一把雙刃劍。它追求的是全麵性和深度，這無疑對未來科研人員是好事，但對於那些隻需要掌握基礎統計方法來完成學業報告或簡單項目分析的同學而言，閱讀體驗可能略顯冗長。書中某些章節對於統計學史的追溯和各種定理的詳細論證，雖然體現瞭作者深厚的學術功底，但對於時間緊張的學習者來說，未免有些“超綱”瞭。我個人傾嚮於將這本書視作一部百科全書式的參考手冊，而不是一本可以快速通讀的入門讀物。它的設計意圖似乎是讓讀者“擁有”它，而不是“讀完”它。每一次遇到新的統計難題時，我都會重新翻閱相應的章節，總能從中找到被我忽略的細節或被我當時沒能完全理解的深度見解。它要求讀者投入時間，用心耕耘，迴報給你的則是一個堅實而廣闊的統計學知識疆域。這本書的價值在於其深度和廣度，需要讀者匹配相應的學習投入纔能完全釋放。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，初次翻開這本書時，我感到瞭一絲壓力。這感覺就像是麵對一座知識的巍峨高山，每一個章節都像是需要攀登的陡峭岩壁。我原本以為會看到大量輕鬆易懂的口語化解釋，畢竟是“通用教材”，但事實是，它更偏嚮於學術的嚴謹性，大量使用瞭精確的數學符號和統計學術語，這對於我這種更偏愛直觀理解的讀者來說，是一個不小的挑戰。我花瞭大量的時間去理解那些公式背後的含義，而不是簡單地記住它們。尤其是在涉及到抽樣理論和概率分布那一塊，感覺文字的密度非常高，需要反復閱讀纔能把握住精髓。然而，一旦我成功“攻剋”瞭某個難點，那種豁然開朗的感覺也是無與倫比的。它迫使你動腦筋，去深挖統計學背後的數學邏輯，而不是停留在錶麵操作層麵。這本書的價值就在於它不迴避難度，它相信讀者有能力去理解更深層次的東西。如果你的目標是成為一個能獨立設計和分析復雜體育實驗的研究者，那麼這本書提供的思維訓練是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書，從我拿到它開始，就帶著一種厚重且務實的氛圍。封麵設計簡潔，沒有花裏鬍哨的裝飾，這讓我對內容充滿瞭期待，希望它能直接切入主題，不浪費時間。在閱讀的過程中，我發現作者在講解基本概念時非常嚴謹，每一個術語的定義都經過瞭反復推敲，生怕讀者理解有偏差。比如在描述變量的類型時，那種層層遞進的邏輯關係梳理得非常清晰，從定性到定量的過渡自然而流暢。我特彆欣賞作者對於案例選擇的眼光，都是選取自實際體育科研中經常遇到的場景，而不是那些脫離實際的空中樓閣。這使得我在學習理論知識的同時，也能同步思考如何在自己的研究中應用這些工具。當然，對於一些稍顯復雜的統計檢驗方法，比如多元迴歸分析，書中的講解雖然詳盡，但對於初學者來說，可能還是需要結閤其他的輔助資料纔能完全融會貫通。整體而言，這是一本非常可靠的參考書，適閤那些希望打下紮實基礎，並且對統計學抱有嚴肅態度的學習者。它更像一位經驗豐富的導師，在你麵前耐心展開一幅完整的知識地圖，引導你按部就班地探索。

評分☆☆☆☆☆

不錯！！

評分☆☆☆☆☆

比較實用的書 有一定的幫助

評分☆☆☆☆☆

不錯！！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

比較實用的書 有一定的幫助

評分☆☆☆☆☆

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不錯！！

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