Mis on statistilised normid?
sissejuhatus
Spordi statistilised normid võimaldavad individuaalset sooritust võrrelda sama sihtrühma teiste sportlastega. Statistilised normid koosnevad keskmistest väärtustest ja nende hajumisteabest ning kehtivad ainult vastava rühma kohta.
Statistilised normid näitavad seega matemaatiliselt keskmist iseloomulikku väärtust.
Grupiliikmelisus
Keskmiste karakteristikute võrdlus on muidugi mõistlik ainult samasse rühma kuuluvate katseisikute puhul.
Näide:
- Keskmine aeg 3000 meetrit meeskeskkooli lõpetanud.
- Keskmine kiirus 1. Bundesliga jalgpallurite anaeroobse läve kohta
- Keskmine tulemus ühe kohta Fitness test 60-aastastele naistele
Vastavate teeninduspiirkondade kohta tuleks andmed saata aadressile tüüpilised proovid olla kindlameelne. Statistilisi norme ei saa lihtsalt üle kanda igale inimesele ja need kehtivad sportlase kohta ainult siis, kui nad käituvad vastavalt normidele.
Kuidas määratakse kindlaks statistilised normid?
Statistiliste normide määramiseks on saadaval kaks meetodit:
- Aritmeetiliste keskmiste väärtuste määramine
- regressioonanalüüsi määramine
1. Aritmeetiliste keskmiste väärtuste määramine
Aritmeetiliste keskmiste väärtuste määramine on eriti kasulik rühmade võrdlemisel. Koolide üksikute aastate keskmised väärtused annavad ülevaate sellest, kas üksikud õpilased on keskmisest paremad või halvemad.
Arvutus:
Individuaalsed väärtused liidetakse ja jagatakse osalejate arvuga.
Valim peaks / peab olema piisavalt suur ja populatsiooni esindav.
Probleemid aritmeetiliste keskmiste väärtustega:
Aritmeetilised keskväärtused ei sobi kõrgjõudlusega ala jaoks, kuna sportlikke tulemusi suudavad saavutada vaid vähesed katseisikud.
2. Regressioonanalüüsi määramine
in regressioonanalüüsi määramine andmed saadakse regressioonisirge niinimetatud ekstrapoleerimise teel. On oluline, et ekstrapoleerimist lubataks.
Andmeid saab sellest sirgest lugeda.
Näit. Lastud panus on korrelatsioonis pingipressi jõudlusega.
Regressioonisirge näitab, milline pingipressi tulemus peaks laskuril olema, kui see tabab palli 20 meetrit
Statistilised normid ja usalduspiirid
Statistiliste normide andmete lugemiseks on vajalikud kindlad usalduspiirid.
Eelistatud usalduspiirid on:
- Hinnangu standardviga
- Hüperboolse usalduspiir
- (Hinnangu standardviga)
1. Regressioonisirge standardviga
Se = ± s = 1-r2
r = Korrelatsioon (nt pingipress ja löögipaigutus) / 0,86
s = Hajuvusväärtused
Hinnangu standardviga näitab vahemikku, milles tõeline väärtus on vea tõenäosusega (1% = p <0,01 või 5% p <0,05).
2. Hüperboolse enesekindluse piirid
= Usaldusvahemikud
Hinnangud on eriti täpsed valdkondades, kus on võimalik koguda palju andmeid (keskmise vahemikus).
Mida kaugemale mõõdetud väärtus erineb keskmisest väärtusest, seda vähem täpsem on hinnang. (alumine ja ülemine jõudlusvahemik).
.jpg)
