高等教育“十一五”規劃教材：體育統計教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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雷福民，權德慶 編

圖書標籤:

• 體育統計
• 高等教育
• 教材
• 十一五規劃
• 統計學
• 數據分析
• 運動訓練
• 科研方法
• 大學教材
• 體育科學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030263056

商品編碼：10951815

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-02-01

用紙：膠版紙

頁數：308

正文語種：中文

內容簡介

《高等教育“十一五”規劃教材：體育統計教程》在強調理論的基礎上，緊密聯係體育中的實際問題，重點介紹應該選用何種統計方法，如何使用統計軟件，如何解讀統計結果等。《體育統計教程》廣泛吸收瞭體育統計學科優秀的教改成果，由七所體育院校具有豐富教學經驗的教師共同編寫。《體育統計教程》體係結構閤理，內容安排恰當，脈絡清晰，邏輯性強。書中收集瞭大量體育科研、教學、管理等方麵的應用案例，避開繁雜的數學公式，注重學生應用能力的培養.其主要內容包括：統計數據的收集與整理、統計描述、概率及其分布、參數估計與假設檢驗、相關分析與迴歸分析、相對數與動態分析、單因素方差分析、因子分析，以及SPSS應用實例、Excel數據分析案例、閤理選取樣本量和統計方法等。各章後均附有大量練習題，並配有參考答案。《體育統計教程》可作為普通高等院校體育類各專業本、專科生的教材，也可作為體育工作者的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 體育統計學科概述
1.1.1 體育統計學科的特點
1.1.2 體育統計學科的現狀
1.1.3 體育統計學習的要求
1.1.4 體育統計的産生與發展
1.2 體育統計研究過程
1.3 體育統計的幾個基本概念
同步練習

第2章 統計數據的收集與整理
2.1 統計數據的收集
2.1.1 數據來源
2.1.2 數據收集方法
2.1.3 統計調查形式
2.1.4 統計調查的基本要求
2.1.5 調查方案設計
2.2 統計數據的整理
2.2.1 統計數據整理的目的與程序
2.2.2 數據預處理
2.2.3 變量分類
2.2.4 統計分組
2.3 統計圖錶
2.3.1 統計錶
2.3.2 統計圖
2.4 頻數分布SPSS例解
同步練習

第3章 統計描述
3.1 集中量數
3.1.1 算術平均數
3.1.2 中位數
3.1.3 百分位數
3.1.4 眾數
3.2 差異量數
3.2.1 極差
3.2.2 四分差
3.2.3 標準差與方差
3.2.4 變異係數
3.3 分布參數
3.3.1 偏度係數
3.3.2 峰度係數
3.4 描述統計SPSS例解
3.4.1 頻數統計
3.4.2 描述統計
同步練習

第4章 概率及其分布
4.1 隨機事件及其概率
4.1.1 隨機事件
4.1.2 隨機事件的概率
4.2 隨機變量及其概率分布
4.2.1 隨機變量
4.2.2 隨機變量的概率分布
4.3 幾種常用的概率分布
4.3.1 兩點分布
4.3.2 二項分布
4.3.3 正態分布
4.4 正態分布應用
4.4.1 製定考核標準
4.4.2 估計實際分布情況
4.4.3 統一計分標準
4.4.4 纍進計分
同步練習

第5章 參數估計和假設檢驗
5.1 抽樣誤差與標準誤差
5.1.1 抽樣誤差與標準誤差
5.1.2 抽樣誤差的計算
5.1.3 影響抽樣誤差的因素
5.2 參數估計
5.2.1 參數的點估計
5.2.2 參數的區間估計
5.3 假設檢驗
5.3.1 假設檢驗的概念
……
第6章 相關分析
第7章 迴歸分析
第8章 相對數及動態分析
第9章 單因素方差分析
第10章 因子分析
第11章 SPSS應用實例
第12章 Excel數據分析案例
第13章 閤理選取樣本量和統計方法
同步練習參考答案
附錄

精彩書摘

4.要結閤體育專業知識解釋統計結論
為瞭研究體育領域中的某種現象而開展的科學試驗或者統計調查，所收集的數據，無論是總體數據還是樣本數據都與所反映的體育現象本身緊密相連。因此，作齣統計結論時，不僅需要參照體育統計數據所顯示的結果，更應該結閤體育專業知識進行分析、討論，這樣纔能得齣符閤體育專業實際的解釋。如果統計結論與現有的體育專業知識不一緻，可能是因為試驗設計、抽樣方法以及統計方法的運用方麵存在問題，也有可能是發現瞭體育專業領域的新問題和新規律。如屬後者，也不要輕易下結論，仍需采取慎重的態度，繼續從多角度予以證實。
1.1.4 體育統計的産生與發展
1.體育統計的産生
統計學的産生經曆瞭人類古代用於人口、土地、物産、貢賦和治國方略等的描述統計階段。隨著社會發展和科學技術的進步，在19世紀中期進而形成瞭推測性的數理統計，開始進入推測統計階段。以概率論作為理論基礎的現代數理統計學主要包括理論數理統計學和應用數理統計學，應用數理統計學原理研究各種自然現象和社會現象。20世紀前半葉，眾多統計學傢搭建起理論統計框架，統計學的理論和應用水平有瞭很大的提高，各行各業都積極引進統計學方法，並不乏成功應用範例。依賴於概率統計創立的信息論、係統論、控製論學說，推動瞭信息技術管理科學體係的形成和發展。德國的斯勒茲曾說過：“統計是動態的曆史，曆史是靜態的統計。”可見統計學的産生與發展是和生産的發展、社會的進步緊密相連的。體育統計學科的産生是體育科學內在發展規律和社會需要共同作用的結果，是體育事業發展的強烈需求。體育統計學科正是在這種統計學知識廣泛應用的大曆史背景下産生和發展起來的，而且有很大的發展空間。
……

前言/序言

體育統計的基石：科學研究與實踐的量化之路 本書旨在為高等教育領域的師生，特彆是體育科學、教育學、運動訓練、康復治療以及相關交叉學科的研究者和從業者，提供一套全麵、係統且實用的體育統計學理論與方法。我們深知，在當今科學研究日益精細化、數據分析技術日新月異的時代，掌握科學的統計學方法是進行嚴謹的學術探索、解讀復雜數據、優化訓練方案、評估教學效果以及推動體育事業科學發展的關鍵。本書將帶領讀者走進量化分析的世界，從基礎概念齣發，逐步深入到高級統計技術的應用，最終培養讀者獨立運用統計工具解決實際問題的能力。 第一部分：統計學基礎與研究設計 在踏入統計學的具體應用之前，理解其基本概念和在體育研究中的定位至關重要。本部分將首先闡述統計學的定義、作用以及在體育科學研究中的不可替代性。我們將探討描述性統計與推論性統計的本質區彆，以及它們如何服務於不同的研究目的。 研究問題的提齣與統計假設的構建： 科學研究的起點在於提齣一個有價值的研究問題。本書將指導讀者如何從實踐需求和理論空白中提煉齣可檢驗的研究問題，並將其轉化為科學的統計假設。我們將詳細介紹零假設（H₀）和備擇假設（H₁）的含義、形式及構建原則，強調假設的清晰性和可操作性對於後續統計分析的重要性。 研究設計的原則與方法： 一個好的研究設計是獲得有效和可靠研究結果的基礎。本部分將係統介紹不同類型的研究設計，包括觀察性研究（如橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）和實驗性研究（如隨機對照試驗）。我們將重點講解隨機化、對照、重復和均衡等核心原則，並分析它們在體育研究中的具體應用，如在運動訓練效果評估、運動損傷預防乾預等場景下的設計考量。 測量尺度與數據類型： 數據的類型決定瞭可以采用的統計方法。我們將深入解析不同測量尺度（定類、定序、定距、定比）的特徵，並介紹不同類型的數據（如連續數據、離散數據、分類數據）的特點。理解數據類型是選擇正確統計檢驗方法的前提。 抽樣方法與代錶性： 體育研究往往需要從總體中抽取樣本進行研究。本部分將詳細介紹各種抽樣方法，包括概率抽樣（簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣），並討論如何提高樣本的代錶性，以確保研究結果能夠推廣到目標總體。 樣本量估算： 樣本量的大小直接影響統計檢驗的效能和研究結果的可靠性。我們將介紹影響樣本量估算的因素，並提供常用的樣本量計算公式和方法，指導讀者如何根據研究目的、預期效應大小、顯著性水平和統計效能來確定所需的樣本量。 第二部分：描述性統計——數據的初步概覽 描述性統計是理解和呈現數據特徵的第一步。本部分將聚焦於如何用簡潔、直觀的方式概括和展示數據的基本信息。 數據的整理與編碼： 在進行統計分析之前，原始數據需要經過有效的整理和編碼。本書將指導讀者如何對數據進行清洗、核查、錄入以及為分類變量進行編碼，為後續分析奠定基礎。 集中趨勢的度量： 集中趨勢指標能夠反映數據的中心位置。我們將詳細介紹均數（算術平均數、加權平均數、幾何平均數）、中位數和眾數，並分析它們各自的適用場景和優缺點。例如，在分析運動員的成績分布時，均數可能受到極端值的影響，此時中位數可能更能代錶典型水平。 離散程度的度量： 離散程度指標描述瞭數據分布的離散程度。我們將深入講解極差、四分位差、方差和標準差，並闡釋它們在量化數據波動性、評估數據一緻性方麵的作用。標準差作為最常用的離散度指標，我們將詳細講解其計算方法及其統計學意義。 分布形狀的描述： 數據分布的形狀能夠揭示其內在規律。本書將介紹偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等指標，並講解如何通過直方圖、箱綫圖等圖形工具直觀地展示數據的分布形態，如正態分布、偏態分布等。 常用圖錶的可視化： 有效的圖錶能夠直觀地傳達數據信息。我們將詳細介紹各種常用圖錶的繪製方法及其適用場景，包括條形圖、柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等，並強調圖錶的清晰性、準確性和信息傳達效率。 第三部分：推論性統計——從樣本到總體的推理 推論性統計是統計學的核心，它使我們能夠從有限的樣本信息推斷齣關於總體的結論。本部分將係統介紹各種推論性統計方法，並重點講解其在體育研究中的應用。 概率論基礎迴顧： 為瞭更好地理解概率和統計推斷，本部分將簡要迴顧概率論的基礎概念，如概率的定義、獨立事件、條件概率、貝葉斯定理等，為後續推斷性統計方法的學習打下基礎。 抽樣分布與中心極限定理： 中心極限定理是推論性統計的基石。我們將深入講解抽樣分布的概念，特彆是樣本均數的抽樣分布，並闡釋中心極限定理如何在不同分布的總體中起作用，從而支持我們進行均數推斷。 參數估計： 參數估計是根據樣本統計量來估計總體參數。我們將介紹點估計（如樣本均數估計總體均數）和區間估計（置信區間）的方法。重點講解如何計算不同參數（如均數、比例、方差）的置信區間，並解釋置信區間的含義及其在研究中的應用。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是檢驗統計假設的過程。我們將詳細介紹假設檢驗的步驟，包括設定原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平（α）、計算P值、做齣決策（拒絕或不拒絕原假設）。我們將重點講解兩類錯誤（第一類錯誤和第二類錯誤）及其控製。 單樣本、兩獨立樣本和配對樣本的均數檢驗： 單樣本t檢驗： 用於檢驗單個樣本均數是否與已知總體均數有顯著差異。例如，檢驗某項訓練計劃是否能顯著提高運動員的平均成績。 兩獨立樣本t檢驗： 用於檢驗兩個獨立樣本均數是否存在顯著差異。例如，比較不同訓練方法對運動員力量水平的影響。 配對樣本t檢驗： 用於檢驗配對測量（如同一被試在不同時間點或接受不同處理前後）均數是否存在顯著差異。例如，評估一種運動康復技術對運動員疼痛減輕效果。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或更多組的均數是否存在顯著差異時，方差分析是首選方法。我們將詳細介紹單因素方差分析，講解其基本原理、F統計量的計算以及事後檢驗（如LSD、Bonferroni、Tukey）的應用，例如，比較不同訓練強度對運動員心肺功能的影響。 分類數據的統計分析： 卡方檢驗（χ²檢驗）： 用於檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性。例如，研究運動習慣與吸煙率之間是否存在顯著關係。我們將介紹擬閤優度卡方檢驗和獨立性卡方檢驗。 Fisher精確檢驗： 在樣本量較小的情況下，Fisher精確檢驗是卡方檢驗的替代方法。 相關分析： 相關分析用於度量兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮。我們將介紹皮爾遜積矩相關係數（Pearson r）的計算與解釋，並講解其在體育研究中的應用，如研究訓練負荷與運動錶現之間的關係。 迴歸分析： 迴歸分析用於建立變量之間的數學模型，從而預測一個變量（因變量）相對於一個或多個其他變量（自變量）的變化。我們將介紹簡單綫性迴歸，包括迴歸方程的構建、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的含義以及迴歸方程的顯著性檢驗。例如，利用運動員的身高和體重預測其百米跑成績。 第四部分：高級統計方法與專題 本部分將介紹一些更高級的統計方法，以滿足更復雜的研究需求，並探討體育統計學中的一些專題。 多重比較與校正： 當進行多次比較時，會增加第一類錯誤的概率。我們將介紹多重比較的含義，並講解常用的校正方法，如Bonferroni校正。 非參數統計方法： 當數據不滿足參數統計方法（如t檢驗、ANOVA）的假設時（如非正態分布），需要采用非參數統計方法。本部分將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（相當於獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（相當於配對樣本t檢驗）、Kruskal-Wallis H檢驗（相當於單因素ANOVA）。 多元統計初步： 多元綫性迴歸： 建立多個自變量與一個因變量之間的迴歸模型。例如，預測運動員的運動錶現，同時考慮訓練量、營養攝入、睡眠質量等多個因素。 判彆分析： 根據一組變量的觀測值，將個體歸入預先定義的類彆。例如，根據生理指標預測運動員是否容易受傷。 聚類分析： 將具有相似特徵的個體或對象進行分組。例如，根據運動員的訓練習慣將他們進行分組，以製定個性化訓練計劃。 統計軟件的應用： 現代統計分析離不開統計軟件的支持。本書將結閤常用的統計軟件（如SPSS, R, Stata等）的界麵和操作，演示各種統計方法的具體實現過程，包括數據輸入、變量定義、菜單式操作及命令行操作。我們將提供詳細的軟件操作指南和實例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。 研究倫理與數據管理： 在進行體育統計研究時，必須遵守研究倫理規範，確保數據的保密性、準確性和安全性。本部分將強調數據收集、存儲、分析和報告過程中的倫理考量。 第五部分：體育統計在實踐中的應用案例 理論學習最終要落腳於實踐。本部分將精選一係列來自不同體育領域的實際研究案例，深入剖析這些案例的研究設計、數據分析方法、結果解釋以及對體育實踐的啓示。案例將涵蓋運動訓練科學、體育教育教學、運動損傷與康復、運動心理學、體育管理等多個方麵，力求展現體育統計學在解決現實問題中的強大能力。讀者將通過分析真實的研究，進一步鞏固所學知識，並激發新的研究思路。 本書不僅是統計學知識的傳授，更是一次培養科學思維和量化分析能力的旅程。我們鼓勵讀者在學習過程中勤於思考，勇於實踐，將所學統計知識應用於自己的研究和工作中，從而為推動體育科學的進步貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者團隊顯然是該領域的資深專傢，從其引用的文獻和參考文獻列錶就能看齣其學術功底的深厚。他們對於統計學發展的曆史脈絡和前沿動態都有著深刻的洞察力，這使得書中的理論闡述極具說服力。然而，這種深厚的學術背景有時也轉化為一種略顯晦澀的錶達方式。在解釋一些概率論基礎或者數理統計推導時，語言的組織結構趨嚮於學術論文的簡潔和凝練，對於剛剛接觸統計學的大一、大二學生而言，理解門檻設置得相對較高。很多地方需要反復閱讀纔能真正領會其內涵。這並非是批評其內容不準確，而是希望在麵嚮本科生教材時，能增加更多的“白話”解釋和形象化的類比，用更具親和力的語言去鋪墊那些晦澀的數學邏輯，讓學習過程中的“頓悟”時刻來得更頻繁一些，而不是讓初學者在厚重的公式麵前望而卻步。

評分☆☆☆☆☆

從教學法角度來看，本書對統計學核心概念的定義和解釋是清晰且準確的，這體現瞭高等教育教材應有的嚴謹性。特彆是對於假設檢驗中P值和置信區間的解讀，作者用瞭非常謹慎的措辭來避免常見的誤區，這對於培養學生正確的統計思維至關重要。但是，在跨章節的知識整閤和知識體係的宏觀構建上，略顯不足。學完一個模塊，我感覺自己掌握瞭一係列孤立的工具，卻不太清楚這些工具如何在體育科學研究的整體框架下相互配閤、共同解決一個復雜的研究問題。教材似乎更側重於“教你如何使用工具”，而非“教你何時以及為何選擇這個工具來解決特定的研究難題”。如果能在每單元的末尾增加一個“研究設計應用案例分析”，將前麵學到的迴歸、方差分析、非參數檢驗等工具串聯起來，那麼這本書的教學深度和廣度就能得到顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研讀瞭關於抽樣方法的那幾個章節，從中能明顯感受到編者在理論深度上的追求，他們沒有僅僅停留在概念的羅列，而是深入探討瞭不同抽樣設計背後的統計學邏輯和適用場景的權衡。特彆是關於復雜抽樣設計（如分層抽樣和整群抽樣）的講解，作者試圖結閤實際體育科研的案例來闡述，這一點非常值得肯定，這讓抽象的理論變得具象化瞭許多。然而，我發現書中的例題設計在難度梯度上把握得不夠均勻，前麵基礎部分的概念驗證題過於簡單，幾乎不需要動腦筋就能得齣答案；而緊隨其後的綜閤應用題，跳躍性又太大，缺乏一些必要的中間過渡步驟的引導。這使得學生在自主學習時，很容易在某個知識點上卡住，因為教材提供的“腳手架”不夠連續和穩固。如果能增加更多循序漸進的習題變式，哪怕是稍微簡化後的練習，對鞏固知識點會更有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭相當不錯的初步印象，封麵色彩搭配穩重又不失活力，符閤教材應有的專業氣息。紙張的質感也挺好，拿在手裏有一定的分量，翻閱起來不易損壞。不過，我得說，內頁的排版在某些章節的處理上稍顯擁擠，尤其是公式和圖錶並置的地方，初次接觸的讀者可能會感覺有些吃力，需要花更多時間去適應和梳理。例如，在介紹方差分析的某個復雜模型時，公式的行間距處理得不夠大氣，使得那些希臘字母和上下標看起來有點擠在一起，這對於需要精確辨識數學符號的學習者來說，無疑是個小小的障礙。當然，作為一部“十一五”規劃教材，其內容體係的完整性是毋庸置疑的，但如果能在視覺傳達上再做優化，提升閱讀的舒適度，相信它的使用體驗會更上一層樓。整體而言，外在錶現閤格，但細節處的打磨空間依然存在。

評分☆☆☆☆☆

這本書在描述數據處理流程和軟件應用方麵的內容，說實話，略顯陳舊瞭。雖然教材的定位是基礎理論的構建，但統計學如今高度依賴計算工具，而這本書在介紹如何使用SPSS或其他統計軟件進行具體操作時的截圖和步驟描述，明顯感覺停留在好幾年前的版本界麵上。對於現在習慣瞭最新版軟件界麵的學習者來說，跟著書本的圖示進行操作時，會因為界麵元素的細微變化而感到睏惑，甚至需要額外花時間去網上搜索當前版本的對應操作路徑。這種時間上的錯位感，削弱瞭教材的即時實用性。我更期待的是，在強調核心統計原理的同時，能夠提供一個更與時俱進的軟件操作補充模塊，哪怕隻是在附錄中簡要說明主流軟件的最新版本差異，也能極大地提升其實用價值和閱讀體驗。