통계적 규범은 무엇입니까?
소개
스포츠의 통계적 규범을 통해 동일한 목표 그룹의 다른 운동 선수와 개별 성과를 비교할 수 있습니다. 통계 규범은 평균값과 산포 정보로 구성되며 해당 그룹에만 적용됩니다.
따라서 통계적 규범은 평균 특성 값을 수학적으로 나타냅니다.
그룹 멤버십
평균 특성의 비교는 물론 동일한 그룹에 속한 테스트 담당자에게만 의미가 있습니다.
예:
- 평균 시간 3000 미터 남자 고등학교 졸업생.
- 평균 속도 분데스리가 1 부 축구 선수들의 무산소 한계점에
- 하나에 대한 평균 결과 체력 테스트 60 세 여성용
해당 서비스 지역의 경우 데이터를 대표 샘플 결정됩니다. 통계적 규범은 단순히 모든 개인에게 전달 될 수 없으며 규범에 따라 행동하는 경우에만 개별 선수에게 적용됩니다.
통계적 규범은 어떻게 결정됩니까?
통계적 규범을 결정하기 위해 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
- 산술 평균값 결정
- 회귀 분석 결정
1. 산술 평균값 결정
산술 평균 값의 결정은 그룹을 비교할 때 특히 유용합니다. 학교의 개별 연도에 대한 평균 값은 개별 학생이 평균보다 나은지 나쁜지에 대한 개요를 제공합니다.
계산:
개별 가치는 합산되어 참가자 수로 나뉩니다.
샘플은 충분히 크고 인구를 대표해야합니다.
산술 평균값 문제 :
산술 평균 값은 소수의 테스트 대상 만이 운동 성능을 달성 할 수 있으므로 고성능 영역에는 적합하지 않습니다.
2. 회귀 분석 결정
에서 회귀 분석 결정 데이터는 소위 회귀선의 외삽에서 얻습니다. 외삽이 허용되는 것이 중요합니다.
이 직선에서 데이터를 읽을 수 있습니다.
예 : 샷 풋 성능은 벤치 프레스 성능과 관련이 있습니다.
회귀선은 샷 퍼터가 20m 공을 쳤을 때 어떤 벤치 프레스 성능을 가져야하는지 보여줍니다.
통계적 규범 및 신뢰 한계
통계적 규범에서 데이터를 읽을 수 있으려면 특정 신뢰 한계가 필요합니다.
선호하는 신뢰 한계는 다음과 같습니다.
- 추정의 표준 오차
- 쌍곡선 신뢰 한계
- (추정치의 표준 오차)
1. 회귀선의 표준 오차
Se = ± s? 1-r2
아르 자형 = 상관 관계 (예 : 벤치 프레스와 슛풋) / 0.86
에스 = 분산 값
추정의 표준 오차는 실제 값이 오차 확률이 (1 % = p <0.01 또는 5 % p <0.05) 인 범위를 나타냅니다.
2. 쌍곡선 신뢰 한계
= 신뢰 구간
많은 데이터를 수집 할 수있는 영역에서 추정치는 특히 정확합니다. (평균 범위 내).
측정 값이 평균값에서 멀어 질수록 추정 정확도가 떨어집니다. (낮은 및 높은 성능 범위).
