高等教育“十一五”规划教材：体育统计教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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雷福民，权德庆 编

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• 体育统计
• 高等教育
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• 十一五规划
• 统计学
• 数据分析
• 运动训练
• 科研方法
• 大学教材
• 体育科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030263056

商品编码：10951815

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-02-01

用纸：胶版纸

页数：308

正文语种：中文

内容简介

《高等教育“十一五”规划教材：体育统计教程》在强调理论的基础上，紧密联系体育中的实际问题，重点介绍应该选用何种统计方法，如何使用统计软件，如何解读统计结果等。《体育统计教程》广泛吸收了体育统计学科优秀的教改成果，由七所体育院校具有丰富教学经验的教师共同编写。《体育统计教程》体系结构合理，内容安排恰当，脉络清晰，逻辑性强。书中收集了大量体育科研、教学、管理等方面的应用案例，避开繁杂的数学公式，注重学生应用能力的培养.其主要内容包括：统计数据的收集与整理、统计描述、概率及其分布、参数估计与假设检验、相关分析与回归分析、相对数与动态分析、单因素方差分析、因子分析，以及SPSS应用实例、Excel数据分析案例、合理选取样本量和统计方法等。各章后均附有大量练习题，并配有参考答案。《体育统计教程》可作为普通高等院校体育类各专业本、专科生的教材，也可作为体育工作者的参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 体育统计学科概述
1.1.1 体育统计学科的特点
1.1.2 体育统计学科的现状
1.1.3 体育统计学习的要求
1.1.4 体育统计的产生与发展
1.2 体育统计研究过程
1.3 体育统计的几个基本概念
同步练习

第2章 统计数据的收集与整理
2.1 统计数据的收集
2.1.1 数据来源
2.1.2 数据收集方法
2.1.3 统计调查形式
2.1.4 统计调查的基本要求
2.1.5 调查方案设计
2.2 统计数据的整理
2.2.1 统计数据整理的目的与程序
2.2.2 数据预处理
2.2.3 变量分类
2.2.4 统计分组
2.3 统计图表
2.3.1 统计表
2.3.2 统计图
2.4 频数分布SPSS例解
同步练习

第3章 统计描述
3.1 集中量数
3.1.1 算术平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 百分位数
3.1.4 众数
3.2 差异量数
3.2.1 极差
3.2.2 四分差
3.2.3 标准差与方差
3.2.4 变异系数
3.3 分布参数
3.3.1 偏度系数
3.3.2 峰度系数
3.4 描述统计SPSS例解
3.4.1 频数统计
3.4.2 描述统计
同步练习

第4章 概率及其分布
4.1 随机事件及其概率
4.1.1 随机事件
4.1.2 随机事件的概率
4.2 随机变量及其概率分布
4.2.1 随机变量
4.2.2 随机变量的概率分布
4.3 几种常用的概率分布
4.3.1 两点分布
4.3.2 二项分布
4.3.3 正态分布
4.4 正态分布应用
4.4.1 制定考核标准
4.4.2 估计实际分布情况
4.4.3 统一计分标准
4.4.4 累进计分
同步练习

第5章 参数估计和假设检验
5.1 抽样误差与标准误差
5.1.1 抽样误差与标准误差
5.1.2 抽样误差的计算
5.1.3 影响抽样误差的因素
5.2 参数估计
5.2.1 参数的点估计
5.2.2 参数的区间估计
5.3 假设检验
5.3.1 假设检验的概念
……
第6章 相关分析
第7章 回归分析
第8章 相对数及动态分析
第9章 单因素方差分析
第10章 因子分析
第11章 SPSS应用实例
第12章 Excel数据分析案例
第13章 合理选取样本量和统计方法
同步练习参考答案
附录

精彩书摘

4.要结合体育专业知识解释统计结论
为了研究体育领域中的某种现象而开展的科学试验或者统计调查，所收集的数据，无论是总体数据还是样本数据都与所反映的体育现象本身紧密相连。因此，作出统计结论时，不仅需要参照体育统计数据所显示的结果，更应该结合体育专业知识进行分析、讨论，这样才能得出符合体育专业实际的解释。如果统计结论与现有的体育专业知识不一致，可能是因为试验设计、抽样方法以及统计方法的运用方面存在问题，也有可能是发现了体育专业领域的新问题和新规律。如属后者，也不要轻易下结论，仍需采取慎重的态度，继续从多角度予以证实。
1.1.4 体育统计的产生与发展
1.体育统计的产生
统计学的产生经历了人类古代用于人口、土地、物产、贡赋和治国方略等的描述统计阶段。随着社会发展和科学技术的进步，在19世纪中期进而形成了推测性的数理统计，开始进入推测统计阶段。以概率论作为理论基础的现代数理统计学主要包括理论数理统计学和应用数理统计学，应用数理统计学原理研究各种自然现象和社会现象。20世纪前半叶，众多统计学家搭建起理论统计框架，统计学的理论和应用水平有了很大的提高，各行各业都积极引进统计学方法，并不乏成功应用范例。依赖于概率统计创立的信息论、系统论、控制论学说，推动了信息技术管理科学体系的形成和发展。德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计。”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相连的。体育统计学科的产生是体育科学内在发展规律和社会需要共同作用的结果，是体育事业发展的强烈需求。体育统计学科正是在这种统计学知识广泛应用的大历史背景下产生和发展起来的，而且有很大的发展空间。
……

前言/序言

体育统计的基石：科学研究与实践的量化之路 本书旨在为高等教育领域的师生，特别是体育科学、教育学、运动训练、康复治疗以及相关交叉学科的研究者和从业者，提供一套全面、系统且实用的体育统计学理论与方法。我们深知，在当今科学研究日益精细化、数据分析技术日新月异的时代，掌握科学的统计学方法是进行严谨的学术探索、解读复杂数据、优化训练方案、评估教学效果以及推动体育事业科学发展的关键。本书将带领读者走进量化分析的世界，从基础概念出发，逐步深入到高级统计技术的应用，最终培养读者独立运用统计工具解决实际问题的能力。 第一部分：统计学基础与研究设计 在踏入统计学的具体应用之前，理解其基本概念和在体育研究中的定位至关重要。本部分将首先阐述统计学的定义、作用以及在体育科学研究中的不可替代性。我们将探讨描述性统计与推论性统计的本质区别，以及它们如何服务于不同的研究目的。 研究问题的提出与统计假设的构建： 科学研究的起点在于提出一个有价值的研究问题。本书将指导读者如何从实践需求和理论空白中提炼出可检验的研究问题，并将其转化为科学的统计假设。我们将详细介绍零假设（H₀）和备择假设（H₁）的含义、形式及构建原则，强调假设的清晰性和可操作性对于后续统计分析的重要性。 研究设计的原则与方法： 一个好的研究设计是获得有效和可靠研究结果的基础。本部分将系统介绍不同类型的研究设计，包括观察性研究（如横断面研究、病例对照研究、队列研究）和实验性研究（如随机对照试验）。我们将重点讲解随机化、对照、重复和均衡等核心原则，并分析它们在体育研究中的具体应用，如在运动训练效果评估、运动损伤预防干预等场景下的设计考量。 测量尺度与数据类型： 数据的类型决定了可以采用的统计方法。我们将深入解析不同测量尺度（定类、定序、定距、定比）的特征，并介绍不同类型的数据（如连续数据、离散数据、分类数据）的特点。理解数据类型是选择正确统计检验方法的前提。 抽样方法与代表性： 体育研究往往需要从总体中抽取样本进行研究。本部分将详细介绍各种抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），并讨论如何提高样本的代表性，以确保研究结果能够推广到目标总体。 样本量估算： 样本量的大小直接影响统计检验的效能和研究结果的可靠性。我们将介绍影响样本量估算的因素，并提供常用的样本量计算公式和方法，指导读者如何根据研究目的、预期效应大小、显著性水平和统计效能来确定所需的样本量。 第二部分：描述性统计——数据的初步概览 描述性统计是理解和呈现数据特征的第一步。本部分将聚焦于如何用简洁、直观的方式概括和展示数据的基本信息。 数据的整理与编码： 在进行统计分析之前，原始数据需要经过有效的整理和编码。本书将指导读者如何对数据进行清洗、核查、录入以及为分类变量进行编码，为后续分析奠定基础。 集中趋势的度量： 集中趋势指标能够反映数据的中心位置。我们将详细介绍均数（算术平均数、加权平均数、几何平均数）、中位数和众数，并分析它们各自的适用场景和优缺点。例如，在分析运动员的成绩分布时，均数可能受到极端值的影响，此时中位数可能更能代表典型水平。 离散程度的度量： 离散程度指标描述了数据分布的离散程度。我们将深入讲解极差、四分位差、方差和标准差，并阐释它们在量化数据波动性、评估数据一致性方面的作用。标准差作为最常用的离散度指标，我们将详细讲解其计算方法及其统计学意义。 分布形状的描述： 数据分布的形状能够揭示其内在规律。本书将介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等指标，并讲解如何通过直方图、箱线图等图形工具直观地展示数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等。 常用图表的可视化： 有效的图表能够直观地传达数据信息。我们将详细介绍各种常用图表的绘制方法及其适用场景，包括条形图、柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图、直方图等，并强调图表的清晰性、准确性和信息传达效率。 第三部分：推论性统计——从样本到总体的推理 推论性统计是统计学的核心，它使我们能够从有限的样本信息推断出关于总体的结论。本部分将系统介绍各种推论性统计方法，并重点讲解其在体育研究中的应用。 概率论基础回顾： 为了更好地理解概率和统计推断，本部分将简要回顾概率论的基础概念，如概率的定义、独立事件、条件概率、贝叶斯定理等，为后续推断性统计方法的学习打下基础。 抽样分布与中心极限定理： 中心极限定理是推论性统计的基石。我们将深入讲解抽样分布的概念，特别是样本均数的抽样分布，并阐释中心极限定理如何在不同分布的总体中起作用，从而支持我们进行均数推断。 参数估计： 参数估计是根据样本统计量来估计总体参数。我们将介绍点估计（如样本均数估计总体均数）和区间估计（置信区间）的方法。重点讲解如何计算不同参数（如均数、比例、方差）的置信区间，并解释置信区间的含义及其在研究中的应用。 假设检验的基本原理： 假设检验是检验统计假设的过程。我们将详细介绍假设检验的步骤，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算P值、做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。我们将重点讲解两类错误（第一类错误和第二类错误）及其控制。 单样本、两独立样本和配对样本的均数检验： 单样本t检验： 用于检验单个样本均数是否与已知总体均数有显著差异。例如，检验某项训练计划是否能显著提高运动员的平均成绩。 两独立样本t检验： 用于检验两个独立样本均数是否存在显著差异。例如，比较不同训练方法对运动员力量水平的影响。 配对样本t检验： 用于检验配对测量（如同一被试在不同时间点或接受不同处理前后）均数是否存在显著差异。例如，评估一种运动康复技术对运动员疼痛减轻效果。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均数是否存在显著差异时，方差分析是首选方法。我们将详细介绍单因素方差分析，讲解其基本原理、F统计量的计算以及事后检验（如LSD、Bonferroni、Tukey）的应用，例如，比较不同训练强度对运动员心肺功能的影响。 分类数据的统计分析： 卡方检验（χ²检验）： 用于检验两个分类变量之间是否存在关联性。例如，研究运动习惯与吸烟率之间是否存在显著关系。我们将介绍拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 Fisher精确检验： 在样本量较小的情况下，Fisher精确检验是卡方检验的替代方法。 相关分析： 相关分析用于度量两个变量之间的线性关系强度和方向。我们将介绍皮尔逊积矩相关系数（Pearson r）的计算与解释，并讲解其在体育研究中的应用，如研究训练负荷与运动表现之间的关系。 回归分析： 回归分析用于建立变量之间的数学模型，从而预测一个变量（因变量）相对于一个或多个其他变量（自变量）的变化。我们将介绍简单线性回归，包括回归方程的构建、回归系数的解释、决定系数（R²）的含义以及回归方程的显著性检验。例如，利用运动员的身高和体重预测其百米跑成绩。 第四部分：高级统计方法与专题 本部分将介绍一些更高级的统计方法，以满足更复杂的研究需求，并探讨体育统计学中的一些专题。 多重比较与校正： 当进行多次比较时，会增加第一类错误的概率。我们将介绍多重比较的含义，并讲解常用的校正方法，如Bonferroni校正。 非参数统计方法： 当数据不满足参数统计方法（如t检验、ANOVA）的假设时（如非正态分布），需要采用非参数统计方法。本部分将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（相当于独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（相当于配对样本t检验）、Kruskal-Wallis H检验（相当于单因素ANOVA）。 多元统计初步： 多元线性回归： 建立多个自变量与一个因变量之间的回归模型。例如，预测运动员的运动表现，同时考虑训练量、营养摄入、睡眠质量等多个因素。 判别分析： 根据一组变量的观测值，将个体归入预先定义的类别。例如，根据生理指标预测运动员是否容易受伤。 聚类分析： 将具有相似特征的个体或对象进行分组。例如，根据运动员的训练习惯将他们进行分组，以制定个性化训练计划。 统计软件的应用： 现代统计分析离不开统计软件的支持。本书将结合常用的统计软件（如SPSS, R, Stata等）的界面和操作，演示各种统计方法的具体实现过程，包括数据输入、变量定义、菜单式操作及命令行操作。我们将提供详细的软件操作指南和实例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 研究伦理与数据管理： 在进行体育统计研究时，必须遵守研究伦理规范，确保数据的保密性、准确性和安全性。本部分将强调数据收集、存储、分析和报告过程中的伦理考量。 第五部分：体育统计在实践中的应用案例 理论学习最终要落脚于实践。本部分将精选一系列来自不同体育领域的实际研究案例，深入剖析这些案例的研究设计、数据分析方法、结果解释以及对体育实践的启示。案例将涵盖运动训练科学、体育教育教学、运动损伤与康复、运动心理学、体育管理等多个方面，力求展现体育统计学在解决现实问题中的强大能力。读者将通过分析真实的研究，进一步巩固所学知识，并激发新的研究思路。 本书不仅是统计学知识的传授，更是一次培养科学思维和量化分析能力的旅程。我们鼓励读者在学习过程中勤于思考，勇于实践，将所学统计知识应用于自己的研究和工作中，从而为推动体育科学的进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者团队显然是该领域的资深专家，从其引用的文献和参考文献列表就能看出其学术功底的深厚。他们对于统计学发展的历史脉络和前沿动态都有着深刻的洞察力，这使得书中的理论阐述极具说服力。然而，这种深厚的学术背景有时也转化为一种略显晦涩的表达方式。在解释一些概率论基础或者数理统计推导时，语言的组织结构趋向于学术论文的简洁和凝练，对于刚刚接触统计学的大一、大二学生而言，理解门槛设置得相对较高。很多地方需要反复阅读才能真正领会其内涵。这并非是批评其内容不准确，而是希望在面向本科生教材时，能增加更多的“白话”解释和形象化的类比，用更具亲和力的语言去铺垫那些晦涩的数学逻辑，让学习过程中的“顿悟”时刻来得更频繁一些，而不是让初学者在厚重的公式面前望而却步。

评分☆☆☆☆☆

这本书在描述数据处理流程和软件应用方面的内容，说实话，略显陈旧了。虽然教材的定位是基础理论的构建，但统计学如今高度依赖计算工具，而这本书在介绍如何使用SPSS或其他统计软件进行具体操作时的截图和步骤描述，明显感觉停留在好几年前的版本界面上。对于现在习惯了最新版软件界面的学习者来说，跟着书本的图示进行操作时，会因为界面元素的细微变化而感到困惑，甚至需要额外花时间去网上搜索当前版本的对应操作路径。这种时间上的错位感，削弱了教材的即时实用性。我更期待的是，在强调核心统计原理的同时，能够提供一个更与时俱进的软件操作补充模块，哪怕只是在附录中简要说明主流软件的最新版本差异，也能极大地提升其实用价值和阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了相当不错的初步印象，封面色彩搭配稳重又不失活力，符合教材应有的专业气息。纸张的质感也挺好，拿在手里有一定的分量，翻阅起来不易损坏。不过，我得说，内页的排版在某些章节的处理上稍显拥挤，尤其是公式和图表并置的地方，初次接触的读者可能会感觉有些吃力，需要花更多时间去适应和梳理。例如，在介绍方差分析的某个复杂模型时，公式的行间距处理得不够大气，使得那些希腊字母和上下标看起来有点挤在一起，这对于需要精确辨识数学符号的学习者来说，无疑是个小小的障碍。当然，作为一部“十一五”规划教材，其内容体系的完整性是毋庸置疑的，但如果能在视觉传达上再做优化，提升阅读的舒适度，相信它的使用体验会更上一层楼。整体而言，外在表现合格，但细节处的打磨空间依然存在。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研读了关于抽样方法的那几个章节，从中能明显感受到编者在理论深度上的追求，他们没有仅仅停留在概念的罗列，而是深入探讨了不同抽样设计背后的统计学逻辑和适用场景的权衡。特别是关于复杂抽样设计（如分层抽样和整群抽样）的讲解，作者试图结合实际体育科研的案例来阐述，这一点非常值得肯定，这让抽象的理论变得具象化了许多。然而，我发现书中的例题设计在难度梯度上把握得不够均匀，前面基础部分的概念验证题过于简单，几乎不需要动脑筋就能得出答案；而紧随其后的综合应用题，跳跃性又太大，缺乏一些必要的中间过渡步骤的引导。这使得学生在自主学习时，很容易在某个知识点上卡住，因为教材提供的“脚手架”不够连续和稳固。如果能增加更多循序渐进的习题变式，哪怕是稍微简化后的练习，对巩固知识点会更有帮助。

评分☆☆☆☆☆

从教学法角度来看，本书对统计学核心概念的定义和解释是清晰且准确的，这体现了高等教育教材应有的严谨性。特别是对于假设检验中P值和置信区间的解读，作者用了非常谨慎的措辞来避免常见的误区，这对于培养学生正确的统计思维至关重要。但是，在跨章节的知识整合和知识体系的宏观构建上，略显不足。学完一个模块，我感觉自己掌握了一系列孤立的工具，却不太清楚这些工具如何在体育科学研究的整体框架下相互配合、共同解决一个复杂的研究问题。教材似乎更侧重于“教你如何使用工具”，而非“教你何时以及为何选择这个工具来解决特定的研究难题”。如果能在每单元的末尾增加一个“研究设计应用案例分析”，将前面学到的回归、方差分析、非参数检验等工具串联起来，那么这本书的教学深度和广度就能得到显著提升。