体育统计方法与实例/全国普通高等学校体育专业统编教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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雷福民 编

图书标签:

• 体育统计
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• 高等教育
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• 案例分析
• 统编教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040479003

版次：1

商品编码：12233554

包装：平装

丛书名： 全国普通高等学校体育专业统编教材

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《体育统计方法与实例/全国普通高等学校体育专业统编教材》结构合理，脉络清晰，逻辑性强，注重培养学生的应用能力，精选了大量体育科研、教学、训练、管理、选材中的应用实例。主要内容包括：统计数据的收集与整理、统计描述、概率分布及应用、参数估计与假设检验、方差分析、相对数与动态分析、相关与回归分析、多元线性回归分析、聚类分析、因子分析、各种方法的SPSS例解、34个体育应用实例，以及体育统计中常见问题及解决策略等。
　　《体育统计方法与实例/全国普通高等学校体育专业统编教材》可作为体育学类各专业本科生与研究生教材，也可作为体育工作者的参考书。通过学习，可以帮助读者获得处理和分析体育数据的能力，建立数据驱动的统计思维模式。

作者简介

　　雷福民，男，1963年2月出生，西安体育学院教授，硕士生导师。1984年年毕业于陕西师范大学，后获西北大学研究生学历。现任中国体育科学学会理事、中国体育科学学会体育统计分会副主任委员兼秘书长。

目录

第一章 体育统计的基本概念
第一节 统计与统计学
第二节 体育统计
第三节 体育统计学的几个基本概念

第二章 统计数据的收集与整理
第一节 统计数据的收集
第二节 样本设计与抽样方法
第三节 统计数据的整理

第三章 统计描述
第一节 描述统计
第二节 频数分析
第三节 统计图表

第四章 概率分布及应用
第一节 概率基本知识
第二节 离散型随机变量的概率分布
第三节 连续型随机变量的概率分布
第四节 正态分布在体育中的应用

第五章 参数估计与假设检验
第一节 抽样分布与参数估计
第二节 假设检验原理
第三节 单样本￡检验
第四节 两独立样本f检验
第五节 配对样本￡检验

第六章 方差分析
第一节 单因素方差分析
第二节 双因素方差分析
第三节 协方差分析简介

第七章 相对数与动态分析
第一节 相对数
第二节 动态分析
第三节 X2检验

第八章 相关与回归分析
第一节 相关分析
第二节 一元线性回归

第九章 多元线性回归分析
第一节 多元线性回归模型的求法
第二节 多元线性回归模型的检验
第三节 多元线性回归应用中应注意的问题
第四节 多元线性回归分析的SPSS例解

第十章 聚类分析
第一节 聚类分析概述
第二节 系统聚类方法
第三节 系统聚类应用
第四节 系统聚类的SPS操作步骤

第十一章 因子分析
第一节 因子分析引例
第二节 因子分析基本原理
第三节 因子分析过程
第四节 因子分析的适用条件

第十二章 体育统计常见问题及解决策略
第一节 体育统计常见问题
第二节 合理选择统计方法的策略

练习题参考答案
附录
附表1（1） 标准正态分布表
附表1（2） 标准正态分布表
附表2 t值表
附表3 F值表（方差齐性检验用）
附表4 （1）F值表（方差分析用）
附表4 （2）F值表（方差分析用）
附表5 X2值表
附表6 相关系数界值表
附表7 等级相关系数界值表
参考文献

《运动损伤的预防与康复：生物力学视角》 一、引言 体育运动以其独特的魅力，吸引着无数参与者。然而，伴随运动的快乐，运动损伤的风险也如影随形。从高强度竞技到日常健身，从青少年运动员到中老年爱好者，运动损伤不仅可能中断训练和比赛，更可能对个体的身心健康造成长远影响。因此，科学有效地预防和康复运动损伤，成为现代体育科学研究和实践中的重要课题。 本书《运动损伤的预防与康复：生物力学视角》旨在深入探讨运动损伤的成因、发生机制，并在此基础上，提供一套基于生物力学原理的、系统化的预防与康复策略。我们将跳出传统运动医学的范畴，重点关注人体在运动过程中的力学特性、运动模式以及这些因素与损伤之间的内在联系，从而为读者构建一个更全面、更精细的运动损伤认知框架。本书力求理论与实践相结合，不仅解释“是什么”，更强调“为什么”和“如何做”，为广大体育爱好者、运动员、教练员、体育教师、康复治疗师以及相关领域的研究者提供一本权威、实用的参考书。 二、生物力学在运动损伤研究中的核心地位 生物力学，作为研究生命体在力的作用下运动和形变的科学，为我们理解运动损伤提供了关键的视角。人体本身是一个复杂的生物力学系统，骨骼、肌肉、韧带、肌腱等软组织协同工作，承受并传递着外部载荷。在运动过程中，这些载荷会成倍增加，对身体组织产生巨大的应力。 1. 力的传递与分散： 运动时，地面对人体的作用力、关节之间的相互作用力、肌肉收缩产生的拉力等，都会通过身体各个部分进行传递和分散。如果力的传递路径不合理，或者某些组织承受的负荷过大，就容易超出其生理承受能力，导致损伤。生物力学能够量化分析这些力的传递路径和载荷分布，找出薄弱环节。 2. 运动学分析： 运动学关注运动的描述，包括速度、加速度、位移、角度等。通过分析运动员的运动学参数，例如步态、跳跃动作、投掷姿势等，可以识别出可能导致损伤的不良运动模式。例如，跑步时膝关节过度内翻、跳跃时落地缓冲不足等，都可以通过运动学分析来量化和评估。 3. 动力学分析： 动力学则进一步研究引起运动的力。通过分析运动过程中作用于人体各关节和组织的力矩、功率等动力学参数，可以更深入地理解损伤的发生机制。例如，膝关节扭伤常与踝关节的内翻力矩有关，而肩关节损伤可能与肩袖肌群在特定力矩下的协同不足有关。 4. 生物力学模型： 构建人体生物力学模型，可以模拟不同运动条件下的应力分布和组织反应，预测潜在的损伤风险。通过计算机模拟，可以对运动员的动作进行优化，减少不必要的应力集中。 因此，本书将贯穿始终地运用生物力学原理，从运动学和动力学的角度，深入剖析常见的运动损伤，例如： 下肢损伤： 膝关节交叉韧带撕裂（ACL）、半月板损伤、跟腱断裂、足底筋膜炎、胫骨应力综合征等。 上肢损伤： 肩袖损伤、网球肘（肱骨外上髁炎）、高尔夫球肘（肱骨内上髁炎）、腕管综合征等。 躯干及脊柱损伤： 腰椎间盘突出、肌肉拉伤、肋骨骨折等。 三、运动损伤的生物力学成因分析 运动损伤的发生往往是多种因素相互作用的结果，而生物力学因素在其中扮演着核心角色。 1. 内在因素： 组织力学特性： 骨骼的密度和强度、韧带和肌腱的弹性与张力、肌肉的长度-张力关系、软骨的缓冲能力等，都直接影响身体对负荷的承受能力。个体差异，如遗传因素、年龄、性别、柔韧性、力量等，会影响这些力学特性的表现。 运动模式与生物力学链： 身体在运动过程中形成一个相互关联的生物力学链。上肢、躯干、下肢的协调性和稳定性至关重要。任何一个环节的失衡或不良运动模式，都可能导致力量传递异常，使其他部位承担过多的负荷。例如，核心肌群力量不足可能导致下肢动作代偿，增加膝盖和脚踝的压力。 疲劳与技术下降： 运动疲劳会导致肌肉控制能力下降，关节稳定性减弱，动作模式发生改变，从而增加生物力学应力，更容易引发损伤。 2. 外在因素： 运动负荷： 运动强度、频率、持续时间以及训练量的突然增加，都可能超出身体的适应能力。生物力学分析可以帮助确定合理的训练负荷，避免“超负荷”训练。 运动技术： 不正确的运动技术是导致运动损伤的常见原因。例如，跑步时跨步过大、跳跃时落地姿势不当、投掷时身体旋转角度错误等，都会产生异常的生物力学应力。 运动器械与场地： 球鞋的缓冲性、服装的透气性、运动场地的硬度、比赛器材的质量等，都会影响运动过程中作用于身体的生物力学载荷。 环境因素： 温度、湿度、海拔等环境因素也可能间接影响运动表现和身体的力学反应。 四、基于生物力学视角的运动损伤预防策略 理解了运动损伤的生物力学成因，我们便可以更有针对性地制定预防策略。 1. 技术优化与动作模式纠正： 精细的动作分析： 利用运动捕捉技术、力平台、生物力学传感器等，对运动员进行详细的运动技术分析，识别存在风险的动作模式。 个性化技术指导： 根据个体生物力学特点，进行针对性的技术训练和动作模式纠正，建立更高效、更安全的运动链。例如，纠正跑步时的内旋步态，优化跳跃时的落地缓冲动作。 训练计划的生物力学评估： 训练计划的制定应充分考虑生物力学原理，循序渐进，避免突然增加负荷，使身体有足够的时间进行适应。 2. 体能与力量训练： 专项力量与稳定性训练： 针对特定运动项目，进行有针对性的力量训练，以提高运动相关肌群的力量和耐力。同时，加强核心肌群、髋关节周围肌群的稳定性训练，是预防下肢损伤的关键。 神经肌肉控制训练： 训练身体在不稳定状态下的平衡和协调能力，提高本体感觉，增强对关节的控制，从而更好地应对运动中的突发情况。 柔韧性与灵活性训练： 保持关节的正常活动范围，有助于减少运动中不必要的应力集中，提高动作的流畅性。 3. 生物力学评估与风险筛查： 建立个体生物力学档案： 通过定期的生物力学评估，了解个体的运动模式、力量分布、关节活动度等，建立详细的生物力学档案，及时发现潜在的风险因素。 风险预测模型： 结合生物力学数据和运动损伤史，构建风险预测模型，对高风险个体进行重点关注和干预。 4. 装备与环境选择： 合理选择运动器械： 根据运动项目和个体需求，选择具有良好缓冲性、支撑性和抓地力的运动鞋、服装和器材。 注意场地选择： 避免在不安全、不平整的场地进行运动，以减少意外跌倒和冲击性损伤的风险。 五、基于生物力学视角的运动损伤康复策略 当运动损伤发生后，成功的康复同样需要生物力学原理的指导。 1. 损伤机制的生物力学重构： 精准诊断： 结合影像学检查和生物力学评估，准确判断损伤的部位、程度以及受损组织的力学功能。 个体化康复方案： 根据损伤的生物力学机制，设计个体化的康复方案，循序渐进地恢复受损组织的力学功能。 2. 康复过程中的力学负荷管理： 早期活动与载荷控制： 在损伤早期，通过适当的活动和控制负荷，促进血液循环，防止组织粘连，但必须避免对受损组织造成二次伤害。 逐步增加负荷： 随着组织的愈合，逐步增加对受损部位的生物力学负荷，模拟运动中的真实情况，帮助组织重新适应和强化。 功能性训练： 康复的最终目标是使患者能够安全地回归运动。因此，康复训练应侧重于模仿运动项目的动作模式，进行功能性的力量、耐力、协调性和平衡性训练。 3. 生物力学反馈与技术再训练： 运动模式的纠正： 在康复过程中，利用生物力学技术，再次对患者的运动模式进行评估和纠正，防止因代偿性动作而引发新的损伤。 安全回归的评估： 在患者回归运动前，进行全面的生物力学评估，确保其身体能够承受运动的负荷，并达到预期的功能水平。 4. 长期管理与预防复发： 持续的评估与监控： 康复完成后，仍需进行定期的生物力学评估，监测身体状况，及时发现并纠正潜在的风险。 运动习惯的优化： 帮助患者建立更科学的运动习惯，避免再次因不合理的训练或技术而导致损伤。 六、结论 《运动损伤的预防与康复：生物力学视角》力求为读者提供一个全新的、更深入的运动损伤理解模型。通过将生物力学原理融于运动损伤的预防与康复的全过程，我们能够更精准地识别风险、更有效地进行干预、更科学地指导康复。本书不仅仅是一本关于运动损伤的书籍，更是一本关于如何更安全、更健康地享受运动的书籍。我们相信，通过科学的生物力学应用，能够最大程度地减少运动损伤的发生，延长运动生涯，提升运动表现，最终实现运动带来的最大价值。本书的编写，凝聚了作者在运动科学领域的长期研究和实践经验，希望能为促进中国乃至全球的运动健康事业做出积极贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计，坦白说，给我一种非常传统、甚至可以说是有些“老派”的感觉。封面色彩相对沉闷，内页的字体间距和行距也比较紧凑，初看起来确实缺乏一些现代教材那种活泼的元素。然而，一旦你沉下心来仔细阅读，就会发现这种“朴素”的背后，是对内容纯粹性的极致追求。书中对一些经典统计学模型的推导过程，简直是教科书级别的严谨，每一步的逻辑衔接都无懈可击，没有丝毫含糊带过的地方。对于那些追求原理深度、不满足于仅仅停留在应用软件操作层面的读者来说，这本书简直是宝藏。它强迫你思考“为什么”是这样，而不是仅仅记住“怎么做”。比如，在讲解方差分析时，它不仅给出了计算步骤，还详细阐述了F检验的原假设和备择假设背后的统计学意义，这对于构建扎实的统计思维框架至关重要。如果说有什么不足，可能就是对最新、最前沿的机器学习在体育预测中的应用提及较少，但鉴于这是一本基础统编教材，这种侧重于经典和基础的做法也是可以理解的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺有意思的，那种朴实中带着专业感的风格，让人一眼就能看出它是一本正经的教材。拿到手里沉甸甸的，翻开第一页，我就被那些密密麻麻的公式和图表给吸引住了。说实话，一开始我对“统计方法”这几个字有点犯怵，感觉离我这个非专业人士有点远。但这本书的编排方式很巧妙，它并没有一开始就抛出那些高深的理论，而是从最基础的概念讲起，用很贴近体育场景的例子来解释复杂的统计学原理。比如，它会用一个篮球运动员的罚球命中率来举例，然后逐步深入到如何用假设检验来判断不同训练方法的效果，这种循序渐进的过程，让原本枯燥的数字变得生动起来。而且，教材里配的案例数据看起来都是真实的，这对于我们这些想在实际工作中应用统计分析的人来说，简直是福音。我特别欣赏它对SPSS等软件操作的详细介绍，真正做到了理论与实践相结合，不是那种只停留在纸面上的“空谈”。总的来说，这本书的实用性和系统性都非常出色，是体育统计学习路上的好伙伴。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个比较紧迫的项目需求下开始啃这本书的，当时急需快速掌握运动损伤风险预测的统计模型。这本书的结构在这个时候展现出了它强大的模块化优势。它没有强迫你从头到尾线性阅读，而是可以根据具体的研究需求，快速定位到相关的章节。我发现它在处理“非参数检验”和“回归分析”这两个对我至关重要的部分时，讲解得极为清晰且有针对性。作者似乎非常了解体育研究者在实际数据面前经常遇到的困境，比如数据不完全符合正态分布或者存在大量离群值的情况，然后专门设置了应对这些“疑难杂症”的章节。这种以解决实际问题为导向的编写思路，极大地提高了我的学习效率。而且，书中的图示，虽然数量不多，但每一个都精准地标示了关键信息点，没有那种为了充数而添加的冗余图表。可以说，这本书的价值不在于“量”，而在于其“质”和“针对性”。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间才把这本书的头几章看完，最大的感受是作者的学术功底极其扎实，但同时又非常注重教学的“可及性”。这本书的行文逻辑不是那种传统的、按部就班的教科书写法，它更像是一位经验丰富的教授在给你系统地梳理一门学科的脉络。我尤其喜欢它对“数据可视化”部分的讲解，它不仅仅是告诉你如何画图，而是深入分析了在不同体育研究场景下，哪种图表类型最能有效地传达信息，以及如何避免常见的误导性展示。这一点在如今大数据时代，显得尤为重要。阅读过程中，我能感觉到作者在努力拉近理论与读者之间的距离，很多术语的引入都是伴随着一个清晰的、体育领域的应用背景的。比如，在讨论相关性分析时，它会立刻将焦点转向不同训练负荷与运动表现之间的关联性建模，这使得学习过程中的代入感极强。这本书的深度足够让专业人士研读，广度也足以让初学者入门，难得的是，这种平衡把握得非常到位。

评分☆☆☆☆☆

我更倾向于将这本书视为一本“工具书”而非单纯的“课本”。它的价值在于提供了一套解决问题的标准化流程和严谨的理论支撑。与其他我翻阅过的体育数据分析书籍相比，这本书在“假设检验的实际操作细节”和“统计报告的规范写法”这两个应用层面，给予了空前的重视。它不仅仅是告诉你如何得到一个P值，更重要的是教你如何正确地解释这个P值在体育研究语境下的含义，以及在撰写论文或项目报告时，应该如何以一种专业、客观的方式呈现你的统计结果，避免常见的表达偏差。这种对学术规范的强调，对于培养严谨的研究态度至关重要。我注意到，书中对不同统计方法的适用性条件描述得非常审慎，很少出现“一招鲜吃遍天”的绝对化论断，而是强调根据数据的具体特征选择最合适的工具。这种严谨性，是任何想在体育科学领域有所建树的人都必须掌握的核心素养，这本书无疑是最好的引导者之一。