体育统计学
体育统计概述
体育统计
描述统计
总体 数据
统计
量
推断统计
描 述
估计与 推断
总体内在的数量规律性
1. 体育统计设计
体育统计设计是根据体育统计任务和统计对 象的特点，对体育统计工作各个方面和各个环节 的通盘计划和安排。
如：统计指标和指标体系设计、统计分组和 分类设计、搜集统计资料的方法和步骤设计、统 计力量的组织和安排以及经费的运用。统计设计 的结果表现为各种设计方案，如指标体系、分类 目录、调查方案、整理方案，以及数据保管和统 计工作制度等。
体育统计以随机现象的统计数量规律性为研究对象。 体育统计学的研究目标是统计数量规律性,研究客体是 体育现象。
体育统计研究对象有下面两个共同的特点：
（1）数量性 体育统计总是与所研究体育随机现象的数量特征相联系，
主要是从数量方面进行定量研究，总结体育内在的数量规律 性。
（2）总体性 体育统计研究的目的并不仅仅是了解个别体育现象，而
1.3 体育统计的几个基本概念
1. 总体和样本
研究同质对象的全体称为总体(质即对象的属性)，从总体中抽 出用以推测总体的部分同质对象称为样本，总体中的每一观测对象 称为个体，样本中包含的个体数量称为样本含量。
2. 统计量和统计参数
由样本所得反映样本特征的统计指标，都称为统计 量。例如由样本所得集中趋势统计指标样本平均数，离 散程度统计指标样本标准差，都是统计量。
1.1.4 体育统计的产生与发展
１．体育统计的产生
统计学的产生经历了人类古代用于人口、土地、物产、贡赋和治国方略等的描述统计 阶段。
19世纪中期开始进入推测统计阶段。 在20世纪20、30年代，以徐英超为代表的老一辈体育教育工作者受统计学知识与方法 的强烈影响，开始尝试将统计学引入体育领域。
体育统计学
体育统计学1.体育统计学:是运用数理统计的原理或方法队体育领域中的随机现象的规律性进行研究的一门基础性应用学科2.统计资料的搜集:根据研究设计的要求，获取有关资料的过程，这是基础环节3.统计资料的整理:指按照分析的要求对数据进行审核和分类的过程4.资料的分析:指按照研究目的对整理后数据进行统计学处理的过程。
5.总体:根据研究目的所确定的研究对象的全体6.个体:总体中的每一个研究对象7.样本:总体中的一部分个体组成的集合8.样本含量:样本内含有的个体数9.总体参数:反映着总体的一些数量特征10.随机实验:为了某种研究目的而进行的一次观察力测试或实验统称为一次试验，若试验结果在试验前不能确定？则称试验为随机试验11.简单随机抽样:在不对总体进行划分，排队情况下按随机原则抽取样本单位的方法。
12.特征数:能够描述原始数据的总体或样本分布特征的统计量13.集中位置数:反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标14.中位数:是将由一组观察值按大小顺序排列，处于中间位置的那个数值15.众数:是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值16.几何平均数:是样本观测值的连乘积，并以样本观测值的总数为次数，开方求得17.算数平均数:简称均数，描述一组数据在数量上的平均水平。
18.离中位置量数:描述一群性质相同的观测值的离散程度的统计指标19.全距:两极差20.绝对差:所有样本观测值与平均数绝对差之和21.平均差:样本中所有观测值与平均数绝对差距的平均数22.方差:样本数据与它们平均数之差的平方和的平均数23.变异系数:用于观察指标单位不同或均数相差较大时24.平均数的合成计算:将多个样本均数合并成一个大样本的均数计算25.相对数:是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个相互联系的事物之间的对比关系26.有名数:是由两个性质不同但又有联系的绝对数或平均数指标对计算所得的相对数27.无名数:可以根据不同的情况分别采用倍数，百分数或千分数等来表示28.结构相对数:是在分组基础上，以各个分组合计数值与总数值对比的相对数，可以反映某事物各部分在总体中所占的比重29.比较相对数:是指不同地区（部门，单位，事物）的同期，同类指标进行比较的相对数他可以反映被比较的事物的差异情况及不平衡程度30.强度相对数:是两个性质不同但有密切联系，又属于同一时期或时点的绝对数或平均数指标的对比，它表明事物相对的发展水平，也表明两个对比事物之间的实际比例关系。
体育统计学概念
体育统计学概念体育统计学是应用统计学原理和方法，对体育领域中的数据进行分析、解释和预测的一门学科。
它为体育科研、训练和决策提供了重要的参考依据。
以下是对体育统计学主要内容的简要介绍。
1.描述性统计描述性统计是体育统计学的基础，它通过对数据的概括和描述，使我们能够更好地理解数据。
描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2.推论性统计推论性统计是从样本数据推断总体特征的方法。
在体育领域中，我们通常无法直接对总体进行全面调查，因此推论性统计就成为了一种重要的数据分析工具。
推论性统计方法包括参数估计和假设检验等。
3.变量的测量与分类变量的测量与分类是数据分析的前提。
在体育领域中，我们需要对各种变量进行测量和分类，例如运动员的技术水平、体能状态、比赛成绩等。
这些变量的测量和分类必须具有可靠性、有效性和可重复性。
4.数据分布特征数据分布特征是描述数据分布规律和特征的方法。
在体育统计学中，我们通常需要了解数据的分布特征，以便更好地选择合适的统计方法进行分析。
数据分布特征包括正态分布、偏态分布、分布的离散程度等。
5.置信区间与样本大小置信区间与样本大小是数据分析的重要概念。
在体育领域中，我们需要确定一个合适的置信区间和样本大小，以便对总体参数进行准确的估计和预测。
置信区间表示总体参数落在一定范围内的概率，而样本大小则表示样本的代表性程度。
6.假设检验假设检验是体育统计学中常用的方法，用于验证对总体参数的某种假设是否正确。
在体育科研和实践中，我们需要通过对样本数据的分析来检验某种假设或推论是否正确，进而做出科学决策。
7.方差分析方差分析是一种常见的实验设计方法，用于比较不同组之间的差异。
在体育科研和训练中，我们经常需要对不同组之间的差异进行分析，例如比较不同训练方法对运动员成绩的影响、分析不同营养补给对运动员表现的影响等。
方差分析可以对多组数据进行比较，判断各组之间的差异是否具有统计学意义。
8.相关与回归相关与回归是描述两个变量之间关系的方法。
体育统计完成
体育统计一、名词解释：1、体育统计学：用数理统计学的原理及其方法对体育领域和非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象的规律性进行研究的一门应用学科。
2、总体：把需要研究的的同质对象的全体成为总体。
组成走总体的每一个对象称为个体；从总体中抽取用以推断总体的部分个体称为样本；样本中所包含的个体数量称为样本含量。
3、随机事件：在一定试验条件下，可能发生液肯能不发生的事件4、体育测量：依照一定的法则，对体育领域中事物的属性或特征赋予数量的过程。
评价是对所获得的信息进行加工处理，通过科学分析进而作出价值判断，且赋予被测量事物或现象某种意义。
5、指距：两上肢向左右做水平伸展时两侧中指尖点间的直线距离。
6、手足间距：人直立时手臂尽量上举，中指间至足底平面的垂直距离。
7、体型：人体在某个阶段由于受遗传性体质、营养、坏境或疾病等因素的影响而形成的身体外形特征。
8、身体素质：人体在运动过程中所表现出的力量、速度、耐力、柔韧、灵敏、协调及平衡等机能能力的总称。
是人体各器官系统的机能在肌肉工作中的综合反映。
9、生活方式：人们常受一定的民族、文化、社会、经济、风俗、规范特别是家庭因素影响而形成的一系列生活习惯、生活制度和生活意识的反映。
二、填空题1、测量误差：与测量目的无关的变应产生效应，所引起的观测值与真值之间的差异。
包括系统误差、随机误差、过失误差、抽样误差2、身体形态内容：体格测量、体型测量、身体成分测量、身体姿势的测量。
3、身高：指人体直立时支撑面至头顶点之间的垂直距离。
测量方法：“三点一线”：足跟、骶骨和两肩胛间与立柱相接触；耳眼水平。
4、上肢长：手臂下垂时肩峰点至中指间点之间的直线距离。
5、真正下肢长：股骨大转子点至地面的垂直距离。
6、体型分类依据包括：人体脂肪、肌肉、骨骼发育发达的程度。
7、根据来自胚胎的组织成分所占的比例可分为内胚叶型、中胚叶型、外胚叶型。
8、身体成分测量主要采用：简便易行的皮褶厚度法；有效性和可靠性较高的水下称重法、还有生物电阻抗法。
《体育统计学》名词解释
名词解释:1.样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。
2.样本统计量：由样本所获得的一些数量特征。
3.离中位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标。
（常见类型：全距、绝对差、平均差、方差和标准差）4.相对数：也称相对指标，是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个互相联系的事物（或现象）之间的对比关系。
5.动态分析：用动态数列分析某指标随时间变化而发展的趋势、特征和规律。
6.动态数列：事物的某一统计指标随时间变化而形成的数据序列。
7.随机事件:在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件为随机事件。
8.抽样误差：抽出的样本统计量之间或样本统计量与总体参数间的偏差，主要是由于个体间的差异所造成的。
9.回归分析：由回归方程对两变量或多变量的数量关系进行分析。
它有两方面的功能:预测功能和控制功能。
简答题：1.体育统计研究对象：除了体育研究领域里的各种可量化的随机现象之外，还包括非体育领域但对体育的发展有关的各种随机现象。
2.在体育活动中的作用：是体育教育科研活动的基础；有助于训练工作的科学化；能帮助研究者制定研究设计；能帮助研究者有效地获取文献资料。
3.方差分析适用的条件：a.来自每个总体的样本都是随机样本，b.不同总体的样本是相互独立的，c.每个样本都取自正态总体，d.每个总体的方差都相等，4.平均数加减3个标注差处理可疑数据的依据，碰到可以数据怎么处理？P40 X+3S法是一种以事物出现的概率作为判据的方法。
根据正态分布的规定，可以证明，｛X-3S,X+3S｝区间中所占数目可占所有原始数据的99.74.也就是说，在1000个数据里平均只有2个多（不到3个）数据在上述区间之外。
由于在上述区间外的数据很少，所以在随机抽样时要抽到这类数据的机会非常小。
因此，在实际申核数据时，遇到｛X-3S,X+3S｝区间外的数据，一般作为可疑数据处理。
5.假设检验的基本步骤：1.根据实际情况建立“原假设”Ho.2.在检验假设的前提下，选择和计算统计量。
体育统计学的有关名词解释
体育统计学的有关名词解释在现代体育竞技中，统计数据的应用日益重要。
体育统计学是一门专门研究运动员、团队和比赛数据的学科。
通过收集、分析和解释这些数据，体育统计学有助于提高运动的效率、战术和训练方法。
下面将介绍一些与体育统计学密切相关的名词，以便我们更好地理解体育领域的数据分析。
1.数据采集数据采集是统计学中最基本的环节。
在体育统计学中，数据采集包括记录运动员的比赛成绩、技术动作、时间、速度等。
这些数据可以通过手工记录、计分器、计时器和传感器等设备来获得。
为了确保准确性和可靠性，数据采集必须在比赛或训练过程中严格进行。
2.得分统计得分统计是体育比赛中最常见的统计数据之一。
它记录每个队伍或运动员在比赛中所得分数。
得分统计在不同的体育项目中有所差异，可以是运动员击中球门的次数、得分次数、时间、距离等。
得分统计对于评估个人或团队的进攻和防守能力至关重要。
3.胜率胜率是衡量运动员、团队或国家在比赛中取得胜利的能力的指标。
它通常以百分比的形式表示，并通过比赛胜利的次数除以总比赛次数计算得出。
胜率是评估运动员表现的一个重要指标，它不仅考虑到比赛中的得分情况，还考虑到比赛的胜负。
4.击中率击中率是指运动员在比赛中成功执行某项动作的比例。
在棒球中，击中率表示击球员击中球的次数与其打击机会总数的比例。
在篮球中，击中率通常指得分球员投篮命中的次数与其投篮次数的比例。
通过计算击中率，我们可以了解运动员的准确性和技术水平。
5.效率指标效率指标是用于评估运动员在比赛中的综合表现的指标。
它可以包括得分、助攻、篮板、盖帽等各项数据。
常见的效率指标有篮球中的效率值（PER）和足球中的评分（Rating）。
效率指标可以帮助教练和分析师评估运动员的整体表现，制定相应的训练和策略。
6.数据可视化数据可视化是将统计数据以图表、图像或其他视觉呈现形式展示出来的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解和分析体育统计数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
体育统计学
体育统计学第一章绪论第一节体育统计学及其研究对象一、统计学的概念：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性进行研究的一门基础应用学科，属于方法学科范畴。
二、体育统计学的分类：从性质上来分为：描述性统计：对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述推断性统计：通过样本的数量特征以一定方式估计、推断总体的特征三、体育统计工作的基本过程：统计资料的收集—统计资料的整理—统计资料的分析第二节育统计在体育活动中的作用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、体育统计能够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第三节体育统计中的若干基本概念一、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二、样本：根据需要与能从总体抽取的部分研究对象所形成的子集三、随机事件四、随机变量：分为连续型变量和离散型变量五、概率古典概率：P（A）=m/n概率：统计概率：P(A)=m/n第二章统计资料繁荣收集和整理第一节统计资料的收集一、收集的基本要求：1.资料的准确性2.资料的齐同性3.资料的随机性二、收集资料的方法1.日常积累2.全面普查3.专题研究三、几种常见的抽样方法1.简单随机抽样：抽签法和随机数表法抽签法的操作过程是将总体中的每个个体进行编号,逐个写在签条或卡片上，将签条或卡片完全混乱放置后，不加任何选择地在全部签条或卡片中完全随机抽出所需含量，然后逐个测试并登记其指标数据，形成研究样本。
随机数表法2.分层抽样3.整体抽样四、统计资料的整理（一）资料的审核1.初审2.逻辑检查3.复核（二）频数分布表的制作步骤1. 求极差（或全距R）R=最大值（）—最小值（）2 .确定组数3.确定组距（I）和组限值（L）I=极差/分组数=R/K第一组下限（L1）=X最大—1/2*I4.列频数分布表本组下限<=X<次组下限组中值=（该组下限+该组上限）/2第三章样本特征数一、样本特征数的两种形式：集中位置量数和离中位置量数二、集中位置量数的概念：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中水平趋势的统计指标。
《体育统计学》课件
总结词
通过分析运动队的技战术数据，评估其整体表现和改进方向。
详细描述
选取某运动队在比赛中的技战术数据，包括进攻、防守、组织等方面的数据，进行统计分析，评估其整体表现和优缺点，提出针对性的改进建议，帮助运动队提高比赛水平。
总结词
通过分析赛事成绩，评估运动员和运动队的综合实力。
详细描述
选取某项赛事中的所有参赛运动员和运动队，对其成绩进行统计分析，包括胜负场次、得分、失分等方面的数据，评估运动员和运动队的综合实力和表现，为今后的训练和比赛提供参考。
现状
02
CHAPTER
体育统计基本概念
研究对象的全体集合，具有广泛性和全面性。
从总体中抽取的一部分个体，用于推断总体的特征。
样本
总体
变量
表示研究对象某一特征或属性的度量值。
数据类型
根据变量的性质和取值范围进行分类，如定类、定序、定距和定比等。
描述性统计
对数据进行整理、分类、描述和呈现，以反映数据的分布特征。
详细描述
THANKS
感谢您的观看。
促进体育产业的可持续发展
体育统计学的起源可以追溯到20世纪初，随着数理统计学的发展和普及，其原理和方法逐渐被引入到体育领域。
起源
在20世纪中叶以后，随着计算机技术的进步和应用，体育统计学得到了迅速发展，应用范围不断扩大。
发展
目前，体育统计学已经成为体育科学研究、训练和比赛以及体育产业发展的重要支撑学科。
运动员选材
运动员配置
营养需求分析
通过统计分析确定不同年龄、性别、运动项目的运动员的营养需求，为运动员提供科学合理的饮食建议。
体重控制
运用统计学方法对运动员的体重变化进行监测和分析，以保持运动员的最佳体重和体脂比例，提高找出容易导致运动损伤的因素和风险人群，为预防措施提供科学依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.体育统计：是运用数据统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性尽兴研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。
2.体育统计工作的基本过程：1.统计资料的搜集；2.统计资料的整理；3.统计资料的分析。
3.体育统计研究对象的特征：1.运动性；2.综合性；3.客观性。
4.体育统计在体育活动中的作用：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。
总体：根究统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。
6.总体可分为假想总体和现存总体。
现存总体又分为有限总体和无限总体。
7.有限总体：指基本研究单位的边界是明晰的，并且基本研究单位的数量是有限的总体。
8.无限总体：指基本研究单位的数量是无限多的总体。
9.样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。
可分为随机样本和肥随机样本。
10.随机样本：指采用随机取样方法获得的样本。
非随机样本：指研究者根据研究的需要，寻找具备一定条件的对象所形成的样本。
11.样本含量用n表示，n大于等于45为大样本；n小于45为小样本。
12.等距随机抽样：机械随机抽样是先将总体中的个体按照与研究目的无关的任一特征进行排列，然后根据要求按一定间隔抽取个体组成样本的方法。
13. 必然事件：事先能够预言一定会发生的事件。
14.随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件。
15.随机变量：在统计研究中随机事件需由数值来表示，我们把随机事件的数量表现成为随机变量。
随机变量分连续型变量和离散型变量。
16.连续型变量：在一定的范围里，变量的所有的可能取值不能一一列举出来。
17.离散型变量：变量所有的可能取值能一一列举出来。
18.总体参数：反映总体的一些数量特征。
19.样本统计量：样本所获得的一些数量特征。
20.收集资料的方法：1.日常积累；2.全面普查；3.专题研究。
21.简单随机抽样的方法1.抽签法；2.随机数表法22.整群抽样：是在总体中先划分群，然后以集体为抽样的单位，在按简单随机抽样取出若干群所组成样本的一种抽样方法。
23.频数整理：该方法是将数据资料按一定顺序分成若干组，并数出各组中所含有的数据个数，制成频数分布表。
24.集中位置量数：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标。
25.中位数：将样本的观察值按其数值大小顺序排列起来，处于中间位置的那个数值就是中位数。
26.众数：是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值。
27.几何平均数：是反应集中位置量数的一种方法，它是样本观测值的连乘积，并以样本观测值的总数为次数，开方求得。
28.离中位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标。
29.标准差：方差能全面的反映数据的离散程度，可是由于方差的单位与原观察值的单位不一致，为了统一单位起见，将方差开方，便得到了标准差。
30.标准差，它只能在同一项目的情况下，对不能够组的数据进行离散程度的比较。
31.变异系数也是反映变量的离散程度的统计指标，它是一样本标准差与平均数的百分数来表示的，没有单位，记作CV32.变异系数兼顾了标准差与平均数两者，故它不受单位是否相同或所比较的两个项目(或指标)是否相同的条件的限制，即能对性质相同的项目(或指标)的数据进行离散程度的比较，又能对那些性质不同的项目(或)的数据离散程度进行比较。
33.在实际审核数据时，遇到在[X-3S，X+3S]区间外的数据，一班作为可疑数据处理。
34.相对数的作用或意义：1.可使原来不能直接相比的数量指标成为可比；2.是进行动态分析的重要依据。
35.相对数分为有名数和无名数。
有名数：是有两个性质不同但又有联系的绝对数或平均数指标对比计算所等到的相对数；无名数可以根据不同的情况分别采用倍数、百分数或千分数等来表示。
相对数还可以分为结构相对数、比较相对数、强度相对数、完成程度相对数、动态相对数等种类。
结构相对数：是在分组基础上，以各个分组合计数值与总数值对比的相对数。
比较相对数:是指不同地区(部门、单位、事物)的同期、同类指标进行比较的相对数，它可以反映被比较的事物的差异情况及不平衡程度。
强度相对数：是两个性质不同但有密切联系，又属于同一时期或时点的绝对数或平均数指标的对比。
36.倍数:是将对比的基数抽象化为1而计算出来的相对数。
37.百分数(%)：是将对比的基数抽象化为100而计算出来的相对数。
这种形式一般应用于对比的分子数值与分母数值相差不是非常悬殊的场合，若分子过小，如比值为0.06%，则宜用倍数较好。
38.动态：是指各种现象在不同时间的发展过程。
39.动态数列：事物的某一统计指标随时间变化而形成的数据序列。
40.动态分析：用动态数列分析某指标随时间变化而发展的趋势、特征和规律。
41.动态数列的种类：1.绝对数动态数列：是指某事物在不同时间上的发展规模、水平等的绝对数所形成的数列。
2.相对数动态数列：是由同类事物的相对指标按时间的顺序排列而成的相对数值的动态数组。
3.平均数动态数列：是把不同时间的同类指标的平均数按照时间的先后顺序排列而组成的动态数组。
42.U分法：是将原始变量转换成标准正态分布的横轴变量的一种统一单位的方法。
43.Z分法：是根据正态分布理论以差值的方式建立的一种统一变量单位的方法。
44.U分法和z分法的共同特征是等距升分。
45.累进记分法p7646.百分位数法：是以某变量分布的百分位数记录分数，它要求将观测值从小到大进行排列，并以一定的方式把某变量的值转换成分数。
47.F检验是一种整体性检验，当经方差分析鉴别多个正态总体的平均数有差异显著时，并不能说明各组水平之间都存在显著差异，只是说至少有一对差异显著，究竟哪些差异不显著，则还需进行均数的多种比较。
当然，若F检验不显著时，则表明被检验的所有样本均数没有一对差异是显著的，此时无需进行均数的多种比较。
多种比较的方法有图凯法和S法。
48.试验误差(随机误差)：在方差分析的试验中，即使个水平的试验条件完全相同，但由于随机抽样或试验过程中随机因素的影响，气试验结果仍然会存在偏差。
49.条件误差：试验条件的不同引起试验结果的不同。
50.方差分析的目的：要把影响指标的条件误差和随机误差区别开来，从而判断条件误差对指标影响的显著程度。
51.双侧检验：否定域对称分布于曲线两侧的检验。
52.单侧检验：否定域仅存在于分布曲线一侧的检验。
1参数：代表总体特征的统计指标。
2集中量数：反映集中趋势的数。
3离散量数：反映离散特征的数。
4平均数：所有观察值的总和除以总频数所得之商5标准差：最重要的反映数据资料离散程度的指标。
变异系数：以平均数为单位，视标准差占平均数的百分比的大小来衡量差异的程度。
6随机事件：对于随机现象的一次观察可看做一次试验，这样的试验称为随机试验。
随机试验的结果称为随机事件。
7随机变量：随机事件随着试验的结果不同而去不同的值，用一个变量来表示随机试验的结果时，这个变量叫随机变量。
表示随机试验的结果的一个变量叫随机变量8小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，如果发生了，则应推翻原假设。
9单因素方差分析：一个影响因素，有几个水平，每个水平可有不同的重复。
10相关系数：表示两变量间直线相关的密切程度和相关方向的统计指标。
填空1假设检验的两类错误：弃真、纳伪。
2连续型变量频数分布表的编制步骤 ：求全距；确定组数、组距；确定权限；列频数分布表并标记。
3方差分析中，组间差异自由度为b-1,组内差异自由度为b(a-1)。
4有……，问 = 5，S=000统计表分为简单表和复合表。
5集中量数（算术平均数）反映数据集中趋势和平均水平。
6单侧 =2.33，单侧=1.645。
7正态分布曲线下的面积代表概率，总面积为1 1个体差异引起抽样误差，通常用标准误反映抽样误差的大小。
2回归分析有预测和控制功能。
3总体：需要研究的同质对象的全体。
样本:从总体中抽出用以推测总体的部分对象。
4一般正态曲线性质：分布曲线处于X轴上方，对称轴X= ；平均数 决定曲线的位置，标准差 确定形状；X取值（ ）；曲线与X轴之间面积为1。
5数据方差的来源，条件误差（系统误差），随机误差（偶然误差） 6实验设计的原则：对照性原则，重复性原则，随机化原则。
7正相关，随着一个变量值得增大，另一个变量值也增大；取值范围 0 ＜r＜1 。
8标准差（S）与标准误（ ）的区别：符号、用途、描述对象。
9抽样方式：群体抽样、单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样。
10统计推断都存在出错的可能性，统计结论总是和概率相联系的结论，学习体育统计要注意各种统计方法适用条件。
11均数的假设检验：U检验和t检验；率的假设检验：U检验和 检验。
12 =a+bx中，a=，b= 。
13样本特征数最常用：.平均数 ，标准差 14统计工作的一般过程：根据研究的问题作出研究设计；收集样本数据；整理收集资料统计描述；统计推断；作出统计结论;结合专业分析讨论。
15方差分析……均数进行假设检验。
16标准正态分布以0为均数，以1为标准差。
17收集资料时保证：完整性、有效性和可靠性。
18统计量：样本特征的统计指标。
19相关系数:反映变量间直线相关的密切程度和相关方向。
20体育统计中专题性资料来源：体育调查和体育实验. 21假设检验中减小 会引起 的增大。
22单因素方差分析应用条件：随机性、独立性、正态性、方差齐性。
23分层抽样，层间差异越大越好，层内越小越好。
8任意事件概率范围 0 ≤P(A)≤ 1, 随机事件 0＜P(A)＜1. 9正态分布的应用： 估计时间分布情况;制定考核考试标准;比较不同运动员项目成绩的优劣。
10参数估计：点估计、区间估计。
11相关分析有：正相关、负相关、零相关。
12样本含量越大，标准差趋于稳定，标准误越来越小。
13影响抽样误差的因素：1，样本含量大小 2.总体被研究标志的变异程度 3.抽样的组织方式 4.抽样方法14体育统计：主要是数理统计方法在体育领域中的应用，以体育运动中随机现象的规律性为研究对象，为我们提供实验设计方法和收集整理和分析数据资料的方法。