体育统计整理后的公式
体育统计学
体育统计所有加粗字体都就是重点内容1.进行统计学得目得就是研究大量事物,现象数量方面(包括数量多少,现象之间得数量关系,数量得分布特征以及质与量互变得数量界限等)得某些规律。
2.体育统计概念:体育统计就是运用数理统计得原理与方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究得一种基础应用学科,属方法论学科范畴。
3.统计从性质上瞧分为两类:描述性统计与推断类统计。
4.体育统计得基本过程:收集整理分析5.体育统计得研究对象主要就是体育领域里得各种可量化得随机现象,还包括非体育领域但对体育得发展有关得各种随机现象。
6.体育统计所研究得数量方面特征:运动性特征综合性特征客观性特征研究对象得特点:数量性总体性差异性7.体育统计在体育活动中得应用:○1就是体育科研活动得基础○2有助于训练工作得科学化○3能帮助研究者制定研究实际○4能帮助研究者有效地获取文献资料8.总体:根据统计研究目得而确定得同质研究对象得全体称为总体。
总体分为假象总体与现存总体;现存总体分为有限总体与无限总体样本:根据需要与可能从总体抽取得研究对象所形成得子集为样本。
样本分为随机样本与非随机样本9.随机事件得数量表现称为随机变量;反映总体得一些数量特征称为总体参数;有样本所获得得一些数量特征称为样本统计量。
10.概率得主要性质:○1概率P为非负值,因m≥n,故任何随机事件得概率P≥0;○2当M=N时,P(A)=1,事件A为必然事件;当M=N时,P(A)=0,则事件A为不可能发生得事件;○3若A B两事件互相排斥,则有:P(A)+P(B)=P(A+B)、11.收集资料可直接收集,也可间接收集;收集资料得基本要求:1、资料得准确性2、资料得齐同性 3、资料得随机性。
收集资料得方法:日常累积全面普查专题研究。
几种简单得随机抽样:简单随机抽样分层抽样整群抽样12.资料得审核1初审2逻辑检查3复核频数分布表制作步骤1、求极差或全距2、确定分组数3、确定组距与组限值4、列频数分布图频数分布可用直方图与多边形图表示。
Excel在学校中的应用30-体育课成绩换算统计表
Excel在学校中的应用30-体育课成绩换算统计表4.8 体育课成绩换算统计表案例背景体育课考试不同于文化课考试，体育课属于术科，其考试一般来说是在户外运动场上实施的，例如800米中长跑考试，体育教师是直接用秒表记录的学生跑的实际用时，形式如3'40”，或4'16”，再如掷实心球考试时直接用米尺丈量出投掷的实际距离，体育教师需要将这些测试成绩转换成百分制成绩，然后按照各单项测试所占比例计算出本学期的体育课成绩。
假定某中学初二年级本学期体育课要进行800米中长跑和掷实心球测试。
本案例按照中学生体育健康标准，通过使用Excel函数制作制作体育成绩换表，然后制作学生体育成绩统计表。
要实现本案例中的功能，学员应该掌握以下EXCEL技术点●基础知识基本的数学四则运算，数字的文本格式转化为数字格式的方法，数字的自定义格式。
●函数应用文本函数LEFT，MID，RIGHT，查找与引用函数FIND ，SEARCH函数 VLOOKUP函数●综述逻辑函数IF的嵌套最终效果展示4.8.1创建体育成绩换算表Step 1创建工作簿、重命名工作表创建工作簿“体育课成绩表.xls“，然后将工作表重命名为”掷实心球“，”800米“和“成绩表”。
Step 2创建”掷实心球“单项成绩换算表①光标单击工作表标签“掷实心球”，在单元格A1输入“男生标准”，在单元格C1输入“女生标准”，选中单元格A1:B1，单击常用工具栏“合并及居中”按钮，然后单击常用工具栏“格式刷”，单击单元格C1完成格式的复制。
②在单元格A2输入“掷实心球（米）”，单元格B2输入“单项得分”，在单元格C2输入“掷实心球（米）”，单元格D2输入“单项得分”。
③选中单元格区域A3:D24，分别输入男生和女生“掷实心球”单项考试对应投掷米数换算百分制成绩标准。
④选中单元格区域A1:D24，按图5 样式为表格设置边框。
Step 3创建”800米“单项成绩换算表⑴光标单击工作表标签“800米”，在单元格A1输入“男生标准”，在单元格F1输入“女生标准”，选中单元格A1:E1，单击常用工具栏“合并及居中”，然后单击常用工具栏“格式刷”，单击 F1完成格式的复制。
体育统计学复习资料
体育统计复习资料1、体育统计的概念：是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律进行研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。
2、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。
3、样本：根据需要与可能从总体中抽出可以推测总体的部分对象称为样本。
4、个体：总体中的每一观测对象称为个体。
5、概率：随机事件A的频率随试验次数N N近一个常数P P就是随机事件A的概率。
6、小概率事件：0.05以下的事件称之为小概率事件。
7、体育统计的基本过程：统计材料的搜集—统计资料的整理—统计资料的分析。
8、体育统计的作用：（1）体育统计是体育教育科研活动的基础。
（2）体育统计有助于训练工作的科学化。
（3）体育统计能帮助研究者制定研究设计。
（4）体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料。
9、收集统计资料的基本要求：资料的准确性、资料的齐同性、资料的随机性10、收集资料的方法：日常积累、全面普查、专题研究11、常用的抽样方法：简单随机抽样（抽签法和随机数表法）、分层抽样、整群抽样12、集中位置量数的种类：中位数、众数、几何平均数、算数平均数13、离中位置量数的种类：全距、绝对差、平均差、方差、标准差14、正太分布的概念：中间隆起，对称地向两边下降的曲线15、正态分布的特点：对称性、集中性、均匀性16、假设检验的基本思想：反证法思想17、假设检验的主要依据：小概率事件原理18、假设检验的步骤：（1）根据实际情况建立“原假设”H0（2）在检验假设的前提下，选择和计算统计量（3）根据实际情况确定显著水平a，一般取a=0.05或a=0.01，并根据a查出相应的临界值（4）判断结果19、判断结果：(1)P>0.05T<To.o5际情况确定显著水平@@=0.05或@=0.01@查出相应的临界值20、(1)P>0.05T<To.o5(2)0.01<P<=0.05To.o5<=T<To.o1(3)P<=0.01T>=To.o121、变异系数：是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分比数来表示的没有单位，记作CV（变异系数越大，离散程度越大）22、标准差与标准误的区别：符号描述对象意义用途标准差S 各个体值反映个体值间的变异表示个体值间的波动大小，反映观察值的离散程度标准误S 样本均数反映均数的抽样误差表示样本均数在推断、估计时的可靠程度23、体育评价的对象：24、体育测量评价的意义：（1）有利于体育决策的科学化和正确性（2）推进学校体育管理工作的规范化和科学化（3）提高教师的评价能力，促进体育教学质量和科研水平的提高（4）强化学生评价的理念25、评价的功能：导向功能、监督检查功能、激励功能筛选择优功能、诊断改进功能26、测量的要素;待测属性或特征、法则、数字符号27、测量量表：名称量表、有序量表、等距量表、比例量表28、测量误差：E=X-T（E表示误差，X代表测量结果，T表示真值）29、影响客观性的因素：测试者水平测验的规范化、标准化程度测量的指标特征测量的尺度30、影响可靠性的因素：受试者个体差异及能力水平、重复测量时间间隔、受试者能力水平发挥31、影响有效性的因素：测量的可靠性、效标有效性、受试者总体特征、测量指标的数量32、“三性”之间的关系：客观性度量第一过程中的误差，即测试者误差。
第五章---体育中的评分方法--体育统计学
第五章体育中的评分方法体育教学和科研中，由于不同运动项目的成绩的量纲单位不同，所以不能直接用不同运动项目的成绩进行对比分析,或进行综合统计计算，在实际工作中，人们往往采取将具体的运动成绩按某种方式转换成分数,用分数来刻划运动水平,用这种分数刻划的运动水平消除了量纲单位不同的影响,因此,它有利于各项目之间、不同时期之间的对比以及进行综合统计、分析。
例如，可以将运动员的与某项运动项目有关的多项指标值评分后再计算总分，用总分来评分来评价运动员在该运动项目上的运动水平等。
由此看来，评定分数在体育教学和科研中的作用之重要是显而易见的。
评分的方法很多，在此只介绍四种常见而又比较实用的评分方法。
第一节分布位置百分分布位置百分，是以分数反映出某个运动成绩在集体中的位置。
例如,某个学生的某项运动成绩的分布位置百分是90分，则表示在这个学生所属的集体中有90% 的学生的该项运动成绩比他的成绩要低。
所以只要知道了他所得的分布位置百分,就知道他在集体中所处的位置，也了解了他的水平与集体水平的比较情况，这正是这种评分方法的优点。
某个运动成绩X的分布位置百分，可按下式计算P x = ×100 （5 — 1）式中：P x—运动成绩为x的分布位置百分；L x—x所在组的下限值；f x—x所在组的频数；C x - 略小于L x的各组累计频数；n —样本含量。
例 5 —1 某年级140名学生立定跳远成绩的频数分布见(表5 — 1 ）。
设有4名学生的立定跳远成绩分别为2。
14米、2. 35米、2。
42米、2。
68米，试求每个学生的分布位置百分。
表5 - 1 某年级学生立定跳远成绩频数分布表组限频数累计频数1。
80－ 1 11. 90－ 1 22。
00－11 132。
10－24 372. 20－29 662。
30－39 1052. 40－21 1262。
50－9 1352. 60－ 4 1392. 70－ 1 140解:按公式(5 — 1）进行计算得:2。
体育统计学 (1)
一、名词解释。
1、体育统计学：是一门将概率论和数理统计的理论与方法应用于体育领域，为体育实践（体育教学、运动训练、体育管理和科学研究）提供解决问题的方法的工具学科。
属方法论学科范畴。
2、指标：对于自然科学研究者来说，是在实验观察中用来指示（反映）研究对象中某些特征的可被研究者或仪器感知的一种现象标志。
3、系统误差：由于实验仪器、操作人员的操作水平、以及实验环境等因素产生的误差。
4、概率：随机事件A 的频率)(A W 随着试验次数的变化而变化，当∞→n 时，)(A W 就越来越趋近于一个常数m, 则这个常数m 称为随机事件A 的概率。
记为)(A p ，即：∑==ni i A A W n p 1)()(1（n →∞） 5、机械抽样（系统、等距抽样）： 预先给定一定的规则（当总体较大时），取一定数目的个体为一组，再从每一组中采用单纯随机抽样法抽取适当的个体组成样本。
6、分层抽样（类型抽样）：当总体较大时，先根据总体的某些特征，将其分为若干类型（层次），然后从每一类型中采用适当地方法按一定的比例随机抽取适当个体组成样本。
7、整群抽样：当总体很大时，先将总体分为若干组，每一组被看作为总体的一个个体，再采用单纯随机抽样法抽取适当个体组成样本。
（此方法误差较大） 8统计量：由样本所得，关于样本特征的统计指标9体育统计学的研究对象及内容:体育领域内一些随机现象的数量规律，以及各现象间的相互关系 二、简答题。
1、研究设计的基本过程？分为哪两种？答：研究设计：确定研究方向―→选择课题―→作出研究设计（基本过程） 调查设计（问卷调查、专家访问、文献资料等）研究设计｛试验设计2、对实验设计的几点要求？答：1）所取的每个试验对象的测量值，不能有系统误差。
2）应该选取适当的试验指标（价值）。
3）所测得的数据应能找到相应的数理统计方法进行分析，使得所取数据能够满足统计分析的基本模型。
3、数据的收集应注意的问题有哪些？ 答：（1）保证资料的完整性、有效性和可能性。
4 体育统计学第三章节选
第一组组序差：d5=(8.85-8.85)/0.3=0
第五步：求缩小的两次后的变量的和。我们知道d是经过两次缩小后
的新变量，因为各组的人数又有多个，所以要求出缩小两次的新变量的 总和，首先要求出各组的新变量和，即fidi ，然后再求出总和 本例中第一组到最后一组的fidi，求得 fd =-26。
方差★
是各个数据与平均数之差的平方的平均数 。在概率论和数理统计中，方差（英文 Variance）用来度量随机变量和其数学期望 （即均值）之间的偏离程度。在许多实际 问题中，研究随机变量和均值之间的偏离 程度有着很重要的意义。
（四）方差
定义为：
2
2
2 （ x ）
N
式中： 为方差。
为总体均数
N为总体中的个体数目
2
S 在很多情况下，无法了解总体参数，只能用样本的均数和方差代替
总体均数和方差，方差公式可改写成：
S
2
2
2 （ x x ）
式中： S 为样本方差 N-1为自由度
n 1
（五）标准差（Standard Deviation） ★
也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，
第四步：求各组的组序差d。这步是简捷求法平均数的很重要的一
步。首先，把各组对象的水平都近似的堪称该组组中值的水平。本例 中150人的60米跑变量的取值只有10个水平。然后，再根据前面所述 的平均数求解时的规则1和2进行两次缩小，也就是用组序差的形式予 以处理。
体育统计学
体育统计学复习资料1、体育统计学是统计学的原理和方法在体育中的应用，是统计学的一个分支学科。
体育统计学是一门收集、整理和分析体育中的统计数据的方法科学，其目的在于从量的侧面揭示体育现象的特征和规律性。
2、体育统计分析的过程：（1）根据研究的问题做出研究设计 （2）根据上述设计收集样本数据 （3）整理数据资料统计描述 （4）统计推断 （5）作出统计结论（6）结合专业分析讨论3、总体：根据研究目的所确定的研究对象全体，它是由同质的个体所构成。
样本：从总体中抽取的一部分个体成为样本。
样本中所包含的个体数称为样本含量，通常用符号n 表示。
参数：表示总体分布某种特征的量数。
常用的总体参数有：总体的平均数、标准差、相关系数等。
统计量：表示样本分布某种特征的量数，它是由样本数据计算出来的。
如样本平均数 ，样本标准差统计误差：统计分析不可能避免误差，只可能减少误差。
统计误差归纳起来可分为两类。
第一类是实际测试值与真值之差（测量误差）；第二类是样本指标与总体指标之差（抽样误差）。
4、有效数字：通常将仅保留末一位估计数字其余数字为准确数的数字称为有效数字，我们从左起非零数字开始，清点有效数字的位数，命名它是几位有效数字。
5、由于观测数据具有变异性，因而统计学中把它称为变量。
变量按取值情况可分为离散型变量和连续型变量，按性质（层次）可分为定类变量、定序变量、定距变量和定比定量。
定类变量是最低层次的变量，它的取值只有类别属性之分，而无大小、程度之分。
根据变量值，只能知道研究对象是相同还是不相同，定序变量的测度水平高于定类变量，它的取值除了类别属性之外，还有等级、次序的差别，例如学生体育成绩可分为优、良、中、差，这是一种由高到低的等级排列，它可对应为1、2、3、4等级，定距变量是定义变量在某个点值上为零点，以固定间距对变量进行的测度。
如运动时对体温的测定先定义出零度和一百度，然后以固定的间距“度”对某人的体温进行测度。
体育统计学
体育统计学复习资料1、体育统计学是统计学的原理和方法在体育中的应用，是统计学的一个分支学科。
体育统计学是一门收集、整理和分析体育中的统计数据的方法科学，其目的在于从量的侧面揭示体育现象的特征和规律性。
2、体育统计分析的过程：（1）根据研究的问题做出研究设计 （2）根据上述设计收集样本数据 （3）整理数据资料统计描述 （4）统计推断 （5）作出统计结论（6）结合专业分析讨论3、总体：根据研究目的所确定的研究对象全体，它是由同质的个体所构成。
样本：从总体中抽取的一部分个体成为样本。
样本中所包含的个体数称为样本含量，通常用符号n 表示。
参数：表示总体分布某种特征的量数。
常用的总体参数有：总体的平均数、标准差、相关系数等。
统计量：表示样本分布某种特征的量数，它是由样本数据计算出来的。
如样本平均数 ，样本标准差统计误差：统计分析不可能避免误差，只可能减少误差。
统计误差归纳起来可分为两类。
第一类是实际测试值与真值之差（测量误差）；第二类是样本指标与总体指标之差（抽样误差）。
4、有效数字：通常将仅保留末一位估计数字其余数字为准确数的数字称为有效数字，我们从左起非零数字开始，清点有效数字的位数，命名它是几位有效数字。
5、由于观测数据具有变异性，因而统计学中把它称为变量。
变量按取值情况可分为离散型变量和连续型变量，按性质（层次）可分为定类变量、定序变量、定距变量和定比定量。
定类变量是最低层次的变量，它的取值只有类别属性之分，而无大小、程度之分。
根据变量值，只能知道研究对象是相同还是不相同，定序变量的测度水平高于定类变量，它的取值除了类别属性之外，还有等级、次序的差别，例如学生体育成绩可分为优、良、中、差，这是一种由高到低的等级排列，它可对应为1、2、3、4等级，定距变量是定义变量在某个点值上为零点，以固定间距对变量进行的测度。
如运动时对体温的测定先定义出零度和一百度，然后以固定的间距“度”对某人的体温进行测度。
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体育统计学各项指令的中英文对照及计算公式
频数整理及分布表的制作步骤：
①求极差（或全距）R=最大值（Xmax ）-最小值（Xmin ）②确定分组数K=1+lgN/lg2③确定组距与组限值 组距（I ）=R/K 第一组下限（L1）=Xmin-I/2 ④列频数分布表
频数统计 =FREQUENCY( )
众数 MODE 中位数 MEDIAN 上四分位数 =QUARTILE(数据坐标,3) 下四分位数 =QUARTILE(数据坐标,1) 平均数 AVERAGE
四分位差（Qu-Qd) 平均差 AVEDEV 样本标准差 STDEV
总体标准差STDEVP 偏态系数 SKEW 峰态系数 KURT 描述统计
1、正态分布表的使用
知U 求P =NORMSDIST(U) < X 小于U > <X 大于U 时用1减去P> 知P 求U =NORMSINV(P) 2、标准正态分布概率面积表 =NORMSDIST($A2+B$1)
3、NORMDIST 及NORMINV 命令
x 概率密度 =NORMDIST(A3,平均值,标准差,0)
x 概率面积 =NORMDIST(A3,平均值,标准差,1)
4、考核标准 知P 求U =NORMSINV(P) 成绩等级P 值是上一等级加计算等级之和，原始变量 =平均数+标准U 值*标准差
5、离差评价表→制作步骤： ①、将各变量单位统一成U 值。
田赛公式：U=（Xi-X 平均）/S 径赛公式：U=（X 平均-Xi ）/S ②、将统一后的U 值制作成表格。
6、Z 分法公式→田赛公式：50+U/6s×100=50+(X -X 平均)/(6*S)×100 径赛公式：50-U/6s×100=50-(X-X 平均)/(6*S)×100
7、累进计分y=1.67D 2-6.68 K=1.67 D=6.68
田赛：D=5+U=5+（X-X 平均数）/S 竞赛：D=5-U=5-（X-X 平均数）/S
8、百分位数 已知x 求p x =PERCENTRANK(数据区间,x,小数位数)
已知px 求x =PERCENTILE(数据区间,px)
9、FDIST(X,df1,df2)⇒面积 FINV(α,df1,df2)⇒F 值 SQRT 为根号
10、T=（x -u ）/(S/N )
第六章 参数估计的计算公式
标准误Sx=标准差/N 标准误的估计值Sp=N p p /)1(- 总体均数置信区间的估计与表达（N>=45）
95%区 置信限 x ±1.96S x 99%区 置信区 x ±2.58S x 总体均数置信区间的估计与表达（N<45） n '=n-1
95%区 置信区 x ±T0.05/2（n '）S x 99% 置信区 x ±T0.01/2（n '）S x 总体率置信区间的估计与表达 Sp=N p p /)1(- 95%区 置信区 P ±1.96Sp 99%区 置信区P ±2.58Sp ｛
｛。