体育科学定量研究方法与应用9787313185747 上海交通大学出版社 范凯斌 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范凯斌 著

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• 体育科学
• 定量研究
• 研究方法
• 数据分析
• 统计学
• SPSS
• 应用
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• 范凯斌
• 上海交通大学出版社

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出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313185747

商品编码：29399731554

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	体育科学定量研究方法与应用
作者	范凯斌
定价	68.00元
出版社	上海交通大学出版社
ISBN	9787313185747
出版日期	2017-12-01
字数
页码	303
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《体育科学定量研究方法与应用》作者范凯斌娴熟运用数学统计定量方法，对我国篮球、排球、羽毛球、射箭等多项体育运动的体能、技能、赛事成绩、损伤及康复等进行研究，就前沿体育运动发展过程中出现的各种现象和问题予以剖析，所提建议肯綮合理。

作者简介

范凯斌，1975年出生。浙江科技学院副教授，博士。2009年毕业于北京体育大学。主要从事体育科学定量方法的研究。已在国家一级出版社独立出版专著三部，在核心期刊及其以上级别刊物以独立或者作者身份发表论文九篇：多次参加外重要学术会议并获奖，主持教育部人文社科规划课题青年项目一项，厅局级项目五项；参与国家社科基金重点项目、科技部国家科技支撑计划项目、国家体育总局奥运攻关项目各一项。获学校中青年骨干、中青年学科带头人以及青年教师多项荣誉。

目录

篇 射箭运动定量研究方法与应用 奥运会射箭运动员的年龄、身体形态特征研究 20年来奥运会射箭项目前三名成绩的动态分析 外射箭赛事成绩比较研究 我国射箭运动员损伤及康复研究 第二篇 排球、篮球运动定量研究方法与应用 世界女排大赛技术排名的位置差异研究 近三届女排世界杯技术统计动态分析 近三届奥运会女排运动员的非技术指标与 比赛成绩的相关分析 中国男篮国家队体能训练监控与科学设计研究 第三篇 冬季项目定量研究方法与应用 冬奥会女子短道速滑项目冠军成绩的动态分析 我国自由滑雪空中技巧国家队队员体能制胜特征研究 我国自由滑雪空中技巧运动队体能诊断研究 第四篇 小球项目定量研究方法与应用 我国男子网球运动员的专项体能特征研究 浙江省少儿羽毛球运动员身体素质、技能与 运动成绩的相关分析 第五篇 国民体质和运动人口结构定量研究方法与应用 生态系统理论视域下浙江省留守儿童体质差异研究 大学生体型指数分类适宜方法研究 大学生体质状况相对年龄特征与体育教学改革研究 海岛与内陆地区60～69岁老年人体质差异研究 我国竞技体育运动员人口结构研究 后记

编辑推荐

文摘

序言

探索科学的深度：理解与驾驭运动表现的量化语言 运动，作为人类生命活力最直接的体现，其背后蕴藏着精妙的生理、心理与技术机制。长久以来，我们对运动的理解多停留在经验与直觉层面。然而，随着科学技术的飞速发展，特别是统计学、数据分析等领域的进步，运动科学正以前所未有的深度和广度，揭示着运动的奥秘。本书旨在引导读者穿越纷繁的现象，进入运动科学研究的定量核心，掌握理解和分析运动表现的关键工具与思维方式。 本书不是一本简单的运动技巧指南，也不是一本罗列运动新闻的读物。它是一扇通往运动科学严谨研究世界的窗口，教你如何用科学的语言去“阅读”和“书写”运动。从最基础的统计学概念，到复杂的实验设计，再到具体的研究案例分析，本书将带领你循序渐进地掌握定量研究的核心要素。我们将深入探讨如何清晰地界定研究问题，如何选择恰当的研究方法，如何收集可靠的数据，以及如何运用统计学工具解读数据，最终得出有说服力的结论。 第一部分：奠定研究基石——科学思维与研究基础 在开始任何一项定量研究之前，构建一套科学的研究思维模式至关重要。本部分将从科学的本质出发，阐述科学研究的基本原则和逻辑。我们将讨论如何区分科学理论与非科学理论，如何识别研究中的偏见，以及如何培养批判性思维，这在面对海量信息时尤为重要。 接着，我们将深入研究问题的形成过程。一个好的研究问题是成功研究的起点。我们将学习如何从实际观察、文献回顾中提炼出有价值的研究方向，并将其转化为清晰、可检验的科学问题。这包括理解研究的独立变量和依赖变量，明确研究的边界和目的。 随后，我们将详细介绍研究设计的基本类型。实验研究、准实验研究、调查研究、相关研究等，每种设计都有其特定的适用场景和优缺点。本书将通过生动的案例，帮助你理解不同设计如何服务于不同的研究目的，以及在设计研究时需要考虑的诸多因素，如控制变量、随机化、样本选取等。 第二部分：数据采集与处理——量化运动表现的脉络 定量研究的核心在于数据。本部分将聚焦于数据的采集与处理，这是将运动现象转化为可分析信息的关键步骤。 我们将首先探讨测量在运动科学中的重要性。运动表现的各个方面，如速度、力量、耐力、反应时间、运动技巧的准确性，以及与这些表现相关的生理指标（心率、血氧饱和度、乳酸浓度等）和心理指标（动机、焦虑水平等），都可以通过科学的测量工具进行量化。本书将介绍各种常用的测量仪器和方法，并强调测量工具的信度（Reliability）和效度（Validity）的重要性。只有可靠且有效的测量，才能保证研究数据的质量。 接着，我们将深入讲解数据收集的具体技术。这可能涉及现场的运动表现测试、实验室的生理指标监测、问卷调查，以及利用可穿戴设备和运动传感器收集的运动行为数据。我们将讨论在数据收集过程中应注意的伦理问题，如知情同意、隐私保护等。 数据的预处理是数据分析的前提。本部分将涵盖数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据编码、数据转换等基本操作。这些步骤虽然看似繁琐，却是保证后续统计分析准确性和可靠性的基石。你将学会如何识别和处理数据中的潜在问题，为深入分析做好准备。 第三部分：统计分析的核心——理解数据的语言 统计学是连接数据与结论的桥梁。本部分将是本书的重中之重，我们将系统介绍在运动科学研究中常用的统计分析方法。 我们首先从描述性统计开始。这包括计算均值、中位数、众数、标准差、方差等，用以概括数据的集中趋势和离散程度。通过图表（如柱状图、折线图、散点图）的可视化呈现，能够更直观地理解数据的分布特征。 接下来，我们将进入推断性统计的世界。我们将详细介绍参数检验和非参数检验的区别与应用。重点讲解t检验（用于比较两组均值）、方差分析（ANOVA，用于比较三组或多组均值）、卡方检验（用于分析分类变量之间的关系）等经典统计方法。对于每种方法，我们将不仅介绍其计算原理，更重要的是讲解其在运动科学研究中的具体应用场景，例如： 比较不同训练方法对运动员爆发力的影响（t检验或ANOVA） 分析不同运动项目运动员在特定生理指标上的差异（ANOVA） 研究不同年龄组人群在运动协调性上的表现（t检验或ANOVA） 探究运动技能掌握程度与心理状态之间的关系（卡方检验） 我们将深入剖析假设检验的逻辑，包括零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），以及p值（p-value）的意义和正确解读。你将学会如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计检验方法。 除了比较均值和比例，我们还将探讨变量之间的关系。相关分析（Correlation Analysis）将帮助我们理解两个变量一同变化的程度和方向，例如，分析跑量与心肺功能之间的关系。在此基础上，回归分析（Regression Analysis）将进一步探索变量之间的预测关系，例如，通过身高和体重预测运动员的跳高成绩。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，并讲解如何解读回归方程的系数以及模型的拟合优度。 第四部分：深入探索与高级应用 在掌握了基础的统计分析方法后，本部分将带领读者进一步探索更高级的研究设计与分析技术，以及这些技术在运动科学领域的具体应用。 我们将会讨论多因素实验设计，它允许我们在一次研究中同时考察多个因素的影响以及它们之间的交互作用。例如，同时研究训练强度、训练频率和休息时间对运动员耐力表现的影响，以及这些因素之间如何相互作用。 此外，我们还将触及一些更专业的统计技术，如重复测量设计（Repeated Measures Design），这对于跟踪运动员在训练过程中的生理或心理变化非常有用。我们也会简要介绍因子分析（Factor Analysis）和聚类分析（Cluster Analysis）等方法，它们可用于识别潜在的构念或将个体进行分组。 第五部分：研究案例分析与实践指导 理论的学习最终需要与实践相结合。本部分将通过一系列精选的运动科学研究案例，将前几部分所学的知识融会贯通。我们将选取不同运动项目、不同研究领域（如运动训练、运动康复、运动心理、运动生物力学等）的代表性研究，对它们的： 研究问题与假设 研究设计 数据采集方法 统计分析过程 结论与讨论 进行深入剖析。通过这些案例，你将能够清晰地看到定量研究方法如何在实际研究中被运用，如何解释研究结果，以及如何规避研究中可能出现的陷阱。 最后，本书将提供关于撰写科学研究报告和论文的实践指导。清晰、准确地表达研究过程和结果，是完成一项研究的重要环节。我们将讲解研究论文的规范结构（引言、方法、结果、讨论），以及如何有效地呈现图表和数据。 本书的价值与目标 本书的目标是赋能读者，使其能够： 1. 批判性地阅读与理解：能够审慎地阅读和评价已发表的运动科学研究文献，区分可靠的研究与不可靠的研究。 2. 独立设计与开展研究：能够基于一个清晰的研究问题，设计出合理的研究方案，并有效收集和分析数据。 3. 清晰地表达研究成果：能够用科学、严谨的语言来呈现自己的研究发现。 4. 拥抱科学的进步：理解定量研究方法在推动运动科学发展中的核心作用，并能将所学知识应用于解决实际运动训练、健康促进等领域的问题。 无论是体育教育工作者、教练员、运动员、运动康复师，还是对运动科学研究充满好奇的学生和研究人员，本书都将是你学习和掌握运动科学定量研究方法的宝贵伙伴。让我们一起，用科学的量化语言，深入探索运动世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尝试用一些前沿的计量经济学方法来分析运动表现数据，但说实话，感觉自己像是在摸着石头过河，很多模型的假设条件和适用边界总是把握不准。我迫切需要一本能够提供大量实际应用案例的书籍，那种“手把手”地教你如何识别自己的数据结构，并选择最合适分析工具的指南。我希望这本新书能在这方面有所突破，而不是仅仅停留在介绍各种统计检验的原理上。我非常看重的是“应用”二字，它意味着这本书的内容是可以直接落地到我手头的研究中的。比如，当我们收集了跨时间的追踪数据时，传统的方差分析可能就不够用了，我更希望看到关于时间序列分析或者纵向数据建模的详细阐述，并且最好能结合具体的体育场景，比如运动员疲劳度变化曲线的拟合，或者训练负荷对成绩影响的滞后效应分析。如果书中能提供一些代码示例（哪怕是伪代码，能展示思路也行），那就更完美了。毕竟，读完理论后，最大的挑战就是如何将其转化为计算机可以执行的指令。我更倾向于那些能教会我“如何思考”的书，而不是只会告诉我“应该做什么”的书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，现在的学术著作往往有一个通病：为了追求包罗万象，内容显得过于零散和碎片化，读者很难构建起一个完整的知识体系。我希望这本关于定量研究方法的书，能够提供一个清晰的、线性的学习路径。从最基础的变量定义、测量误差控制，到中级的回归分析变体，再到高级的多变量方法，整个逻辑链条应该像精心编织的挂毯一样，层层递进，环环相扣。我特别关注它如何处理“测量”这个环节。在体育科学中，很多指标的测量本身就充满了挑战性，比如主观的运动感知（RPE）和客观的生理指标（如乳酸阈值），如何科学地将它们量化并纳入同一个模型进行综合评价，是决定研究质量的关键。如果这本书能深入探讨如何构建可靠的测量工具、如何评估量表的信效度，甚至如何处理问卷数据中的异常值和缺失值，那它就具备了极高的参考价值。我不是想找一本纯粹的统计学教材，而是想找一本能教会我如何“用统计学思维”去解决体育科学问题的指南。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的作者背景非常好奇，范凯斌老师在学术界的声誉一直不错，尤其是在数据建模方面的经验是毋庸置疑的。因此，我特别期待这本书能体现出一种独特的“范氏”视角，区别于那些千篇一律的西方教材翻译版。我希望看到的是一种根植于本土研究环境的经验总结，比如在某些特定体质或运动模式下的数据分布特点，以及针对这些特点进行模型选择和参数估计时需要特别留意的陷阱。许多时候，直接套用国外的成熟模型会水土不服。如果这本书能分享一些作者在实际科研项目中“踩坑”的经验教训，比如某个模型在第一次应用时就因为违反了某个假设而导致结论失效，并详细说明如何及时调整策略，那对于我们这些处于摸索阶段的研究人员来说，简直是无价之宝。这种“过来人”的忠告，比任何抽象的理论阐述都来得更实在、更具指导意义。我期待的不是完美的理论推导，而是充满实战智慧的经验传承。

评分☆☆☆☆☆

这本新书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的标题字体，立刻就能让人联想到严谨和专业。我是在一个学术交流的群里偶然看到有人推荐的，当时我就被它透露出的一种“硬核”气息所吸引。毕竟，现在市面上很多关于“研究方法”的书籍，要么过于理论化，堆砌着晦涩难懂的公式和概念，读起来让人昏昏欲睡；要么又矫枉过正，为了追求所谓的“通俗易懂”而牺牲了科学的严谨性，讲的都是一些浮于表面的操作指南。我个人非常期待一本真正能架起理论与实践之间那座桥梁的著作。特别是当提到“定量研究”时，那种对数据驱动决策的推崇，简直是太符合当前体育领域向更科学、更精准的方向发展的趋势了。如果这本书能真正做到将复杂的统计模型，比如结构方程模型、多层次分析等，通过清晰的案例逐步拆解，让我这个非数学专业出身的读者也能领悟其精髓，那它就不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的良师益友了。我希望能看到它在数据清洗、假设检验这些基础环节上给出一些独到的见解，而不是简单地重复教科书上的内容。我准备花一个周末的时间，带着我的最新研究项目方案，好好啃一下这本书，看看它能不能给我带来那种“豁然开朗”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

阅读任何一本关于方法论的书籍，最终目的都是为了提升自己的科研产出质量。我非常关注这本书在“结果解释与报告”部分会提供怎样的指引。很多初学者能跑出数据分析结果，但在面对审稿人或评审专家时，却常常因为对结果的解释不够精准、报告不够规范而功亏一篑。我希望这本书能详细讲解如何撰写清晰的统计学报告，如何用非统计学背景的人也能理解的方式阐述研究发现的意义，以及如何在论文中恰当地展示图表，确保它们既美观又准确地传达了核心信息。例如，在报告效应量（Effect Size）时，应该侧重报告哪个指标，如何解读其临床或实践意义，而不是仅仅停留在p值上。如果这本书能提供一些关于“如何回应审稿人关于方法论质疑”的技巧，那简直是锦上添花。总而言之，我需要一本能让我从“会分析”迈向“会写、会说、会说服”的进阶指南。