Какво представляват статистическите норми?
Въведение
Статистическите норми в спорта позволяват да се сравнява индивидуалното представяне с други спортисти в същата целева група. Статистическите норми се състоят от средни стойности и тяхната информация за разсейване и се прилагат само за съответна група.
Така статистическите норми математически показват средната характеристична стойност.
Членство в групата
Сравнението на средните характеристики има смисъл, разбира се, само за лица от тестовете, които принадлежат към една и съща група.
Пример:
- Средно време за 3000 метра мъжки възпитаници на гимназията
- Средно аритметично скорост на анаеробния праг за футболисти в 1-ва Бундеслига
- Среден резултат за един Фитнес тест за 60 годишни жени
За съответните области на обслужване данните трябва да бъдат изпратени до представителни проби Бъди решителен. Статистическите норми не могат просто да бъдат прехвърлени на всеки индивид и да се прилагат за отделния спортист, ако той се държи в съответствие с нормите.
Как се определят статистическите норми?
Налични са два метода за определяне на статистическите норми:
- Определяне на средните аритметични стойности
- регресионен анализ
1. Определяне на средните аритметични стойности
Определянето на средните аритметични стойности е особено полезно при сравняване на групи. Средните стойности за отделните години в училищата предоставят преглед дали отделните ученици са по-добри или по-лоши от средните.
Изчисление:
Индивидуалните стойности се сумират и се разделят на броя на участниците.
Извадката трябва / трябва да бъде достатъчно голяма и представителна за популацията.
Проблеми с средните аритметични стойности:
Средните аритметични стойности са неподходящи за зоната с висока производителност, тъй като само няколко тествани лица могат да постигнат атлетични показатели.
2. Определяне на регресионен анализ
В регресионен анализ данните са получени от така наречената екстраполация на регресионната линия. Важно е екстраполацията да бъде разрешена.
Данните могат да бъдат прочетени от тази права линия.
Например Изпълнението на изстрела е свързано с представянето на бенч прес.
Регресионната линия показва каква ефективност трябва да има ударният удар, ако удари топката на 20 метра
Статистически норми и граници на доверие
За да можете да четете данни от статистическите норми, са необходими определени граници на доверие.
Предпочитаните граници на доверие са:
- Стандартната грешка в оценката
- Гиперболичната граница на доверие
- (Стандартната грешка в оценката)
1. Стандартна грешка на регресионната линия
Se = ± s? 1-r2
R = Корелация между (напр. Щамповане и изстрелване) / 0.86
с = Стойности на разсейване
Стандартната грешка в оценката показва диапазона, в който истинската стойност е с вероятност за грешка (1% = p <0.01 или 5% p <0,05).
2. Гиперболични граници на увереност
= Интервали на увереност
Оценките са особено точни в области, където могат да бъдат събрани много данни (в диапазона на средната стойност).
Колкото по-нататък измерената стойност се отклонява от средната стойност, толкова по-малко прецизна става оценката. (долен и горен диапазон на изпълнение).
.jpg)
