Co to są normy statystyczne?
wprowadzenie
Statystyczne normy w sporcie pozwalają na porównanie indywidualnych wyników z innymi sportowcami z tej samej grupy docelowej. Normy statystyczne składają się ze średnich wartości i informacji o ich rozproszeniu i mają zastosowanie tylko do odpowiedniej grupy.
Normy statystyczne zatem matematycznie wskazują średnią wartość charakterystyczną.
Członkostwo w grupie
Porównanie przeciętnych cech ma oczywiście sens tylko dla osób testowych, które należą do tej samej grupy.
Przykład:
- Średni czas dla 3000 metrów absolwenci szkół średnich.
- Średni prędkość na progu beztlenowym dla piłkarzy w 1. Bundeslidze
- Średni wynik dla jednego Test wydolności dla 60-letnich kobiet
W przypadku odpowiednich obszarów usług dane należy przesłać do reprezentatywne próbki być zdeterminowanym. Normy statystyczne nie mogą być po prostu przeniesione na każdą osobę i mają zastosowanie do konkretnego sportowca tylko wtedy, gdy zachowują się zgodnie z normami.
W jaki sposób określa się normy statystyczne?
Dostępne są dwie metody określania norm statystycznych:
- Wyznaczanie średnich arytmetycznych wartości
- wyznaczanie analizy regresji
1. Wyznaczanie średnich arytmetycznych wartości
Określenie średnich arytmetycznych wartości jest szczególnie przydatne przy porównywaniu grup. Średnie wartości dla poszczególnych lat w szkołach stanowią przegląd tego, czy poszczególni uczniowie są lepsi, czy gorsi od średniej.
Obliczenie:
Poszczególne wartości są sumowane i dzielone przez liczbę uczestników.
Próbka powinna / musi być wystarczająco duża i reprezentatywna dla populacji.
Problemy ze średnimi arytmetycznymi wartościami:
Średnie arytmetyczne wartości są nieodpowiednie dla obszaru o wysokich osiągach, ponieważ tylko kilka osób testowanych może osiągnąć wyniki sportowe.
2. Wyznaczanie analizy regresji
w wyznaczanie analizy regresji dane pochodzą z tzw. ekstrapolacji linii regresji. Ważne jest, aby można było dopuścić ekstrapolację.
Dane można odczytać z tej prostej.
Na przykład. Wydajność pchnięcia kulą jest skorelowana z wydajnością wyciskania na ławce.
Linia regresji pokazuje, jakie wyniki w wyciskaniu na ławce powinien mieć miotacz uderzający piłkę 20 metrów
Normy statystyczne i granice ufności
Aby móc odczytać dane z norm statystycznych, konieczne są określone granice ufności.
Preferowane granice ufności to:
- Standardowy błąd szacunku
- Hiperboliczna granica ufności
- (Błąd standardowy szacunku)
1. Błąd standardowy linii regresji
Se = ± s? 1-r2
r = Korelacja między (np. Wyciskanie na ławce i pchnięcie kulą) / 0,86
s = Wartości rozproszone
Błąd standardowy oszacowania wskazuje zakres, w którym wartość prawdziwa jest z prawdopodobieństwem błędu (1% = p <0,01 lub 5% p <0,05).
2. Granice ufności hiperbolicznej
= Przedziały ufności
Szacunki są szczególnie precyzyjne w obszarach, w których można zebrać dużo danych (w zakresie średniej).
Im bardziej zmierzona wartość odbiega od średniej, tym mniej dokładna staje się ocena. (dolny i górny zakres wydajności).
