Что такое статистические нормы?
введение
Статистические нормы в спорте позволяют сравнивать индивидуальные результаты с результатами других спортсменов той же целевой группы. Статистические нормы состоят из средних значений и информации об их разбросе и применяются только к соответствующей группе.
Таким образом, статистические нормы математически указывают среднее значение характеристики.
Членство в группе
Сравнение средних характеристик имеет смысл, конечно, только для испытуемых, принадлежащих к одной группе.
Пример:
- Среднее время для 3000 метров выпускники мужских средних школ.
- Средний скорость на анаэробном пороге для футболистов 1-й Бундеслиги
- Средний результат на одного Фитнес-тест для женщин 60 лет
Для соответствующих зон обслуживания данные должны быть отправлены в репрезентативные образцы определяется. Статистические нормы не могут быть просто перенесены на каждого человека и применимы к отдельным спортсменам только в том случае, если они ведут себя в соответствии с нормами.
Как определяются статистические нормы?
Для определения статистических норм доступны два метода:
- Определение средних арифметических значений
- определение регрессионного анализа
1. Определение средних арифметических значений
Определение средних арифметических значений особенно полезно при сравнении групп. Средние значения для отдельных лет обучения в школах дают представление о том, лучше или хуже средний уровень учащихся.
Расчет:
Индивидуальные значения суммируются и делятся на количество участников.
Выборка должна / должна быть достаточно большой и репрезентативной для населения.
Проблемы со средними арифметическими значениями:
Среднеарифметические значения не подходят для области высоких результатов, так как только несколько испытуемых могут достичь спортивных результатов.
2. Определение регрессионного анализа
У которой определение регрессионного анализа данные получены в результате так называемой экстраполяции линии регрессии. Важно допустить экстраполяцию.
Данные можно прочитать по этой прямой.
Например. Показатели толкания ядра коррелируют с показателями жима лежа.
Линия регрессии показывает, какие результаты в жиме лежа должен иметь толкатель ядра, если он ударит по мячу на 20 метров.
Статистические нормы и доверительные границы
Чтобы иметь возможность считывать данные из статистических норм, необходимы определенные доверительные интервалы.
Предпочтительные пределы достоверности:
- Стандартная ошибка оценки
- Гиперболический доверительный предел
- (Стандартная ошибка оценки)
1. Стандартная ошибка линии регрессии
Se = ± s? 1-r2
р = Корреляция между (например, жим лежа и толкание ядра) / 0,86
s = Значения разброса
Стандартная ошибка оценки указывает диапазон, в котором истинное значение находится с вероятностью ошибки (1% = p <0,01 или 5% p <0,05).
2. Гиперболические пределы уверенности
= Доверительные интервалы
Оценки особенно точны в областях, где можно собрать много данных. (в диапазоне среднего).
Чем дальше измеренное значение отклоняется от среднего значения, тем менее точной становится оценка. (нижний и верхний диапазон производительности).
