体育统计学(第2版高等学校教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丛湖平 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040217841

商品编码：29729482005

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名:体育统计学(第2版高等学校教材)

定价：23.60元

售价：16.5元,便宜7.1元,折扣69

作者:丛湖平

出版社：高等教育出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787040217841

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

当我们回溯近六十年来体育科学的发展历程，不难发现这样的一个事实：即体育科学研究的每一个进步均与研究者方法论素养的提升紧密相连。如果说在20世纪90年代以前体育科学的研究者还未完善方法论的知识体系的话，那么在这之后越来越多的研究者认识到方法论知识体系的重要性，并在研究中逐渐得以完善。这本由丛湖平主编的《体育统计学（第二版）》所要表达的是：体育统计学作为方法论的一个组成部分，在体育科学研究中担当揭示事物内在属性的数量表征规律性的分析角色，其重要性比以前任何一个时期都更加明显。

内容提要

《体育统计学（第二版）》由丛湖平主编，是在1998年版基础上修订而成。全书着重介绍体育统计学的基本原理、方法以及相关的应用案例。主要内容包括统计学的常用概念、统计资料的收集与整理、相对数与动态分析、正态分布及其应用、统计推断、方差分析、相关分析、回归分析、R型聚类和Q型聚类分析。《体育统计学（第二版）》在考虑统计学知识系统连续性的基础上，采用研究案例的辅助性引导方法和SPSS分析程序的介绍，使本教材更具针对性和实用性。

目录

章 绪论 节 体育统计及其研究对象 第二节 体育统计在体育活动中的作用 第三节 体育统计中的若干基本概念 章习题第二章 统计资料的收集与整理 节 统计资料的收集 第二节 统计资料的整理 第二章习题第三章 样本特征数 节 集中位置量数 第二节 离中位置量数 第三节 珀勺合成计算与S的合成计算 第四节 平均数和标准差在体育中的应用 第三章习题第四章 相对数与动态分析 节 相对数 第二节 动态分析 第三节 动态分析方法在体育中的应用 第四章习题第五章 正态分布 节 正态分布的概念与性质 第二节 正态分布表的使用 第三节 正态分布理论在体育中的应用 第五章习题第六章 统计推断 节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法 第四节 假设检验方法在体育中的应用 第六章习题第七章 方差分析 节 方差分析的基本概念 第二节 单因素方差分析 第三节 平均数的多重比较 第四节 双因素方差分析 第五节 方差分析法在体育中的应用 第七章习题第八章 相关分析 节 相关分析的概念与性质 第二节 相关系数的计算与检验 第三节 等级相关 第四节 偏相关与复相关 第五节 相关分析在体育中的应用 第八章习题第九章回归分析 节 回归分析的概念与功能 第二节 一元线性回归方程 第三节 多元线性回归方程 第四节 逐步回归 第五节 回归分析方法在体育中的应用 第九章习题第十章 聚类分析 节 尺型聚类分析 第二节 Q型聚类分析 第十章习题第十一章 统计表与统计图 节 统计表 第二节 统计图 第十一章习题附表常用数理统计分析表 附表1 正态分布表 附表2 χ2分布上侧临界值表 附表3 t检验临界值表 附表4 F检验临界值表 附表5 多重比较q值表(一） 附表6 多重比较q值表(二） 附表7 相关系数临界值表 附表8 等级相关系数临界值表 附表9 随机数表(一） 附表10 随机数表(二）附录 SPSS简介 附录l 常规统计量计算 附录2 假设检验 附录3 单因素方差分析 附录4 相关分析 附录5 回归分析 附录6 聚类分析 附录7 统计图参考书B

作者介绍

文摘

序言

体育统计学（第2版高等学校教材） 内容概述 《体育统计学（第2版高等学校教材）》是一本专为体育院校学生及体育研究领域从业者量身打造的统计学教材。本书旨在系统性地介绍统计学在体育运动分析、运动表现评估、训练优化、伤病预防以及体育管理等方面的应用。全书内容涵盖了从基础统计概念到高级统计模型的广泛领域，并特别强调统计方法在解决实际体育问题中的运用。 核心内容与章节划分 本书共分为十一章，结构清晰，逻辑严谨，循序渐进地引导读者掌握体育统计学的核心知识体系： 第一章 体育统计学导论 本章首先阐述了统计学在现代体育科学中的重要地位和作用。它解释了为什么理解和运用统计学对于体育研究者、教练员、运动员、体育管理者以及体育产业从业者至关重要。通过介绍统计学如何帮助我们理解数据、做出科学决策、识别运动模式、评估训练效果以及预测运动表现，激发读者对本学科的兴趣。本章还区分了描述性统计和推断性统计的基本概念，并对体育统计学研究中可能涉及的数据类型（如定性数据、定量数据）进行了初步介绍。此外，还简要回顾了统计学的发展简史及其在体育领域应用的萌芽和演进。 第二章 体育数据描述与可视化 本章是统计学学习的基础，聚焦于如何有效地组织、汇总和展示体育数据。内容包括： 数据的收集与整理： 介绍体育数据常见的收集方式（如实验、调查、观测）以及数据的初步清洗与编码。 集中趋势的度量： 详细讲解均值、中位数、众数等描述数据的中心位置的统计量，并讨论它们在不同体育场景下的适用性。例如，分析运动员的平均得分、中位数成绩等。 离散程度的度量： 介绍极差、方差、标准差、四分位距等度量数据分布分散程度的统计量，解释它们如何反映运动员表现的稳定性或变异性。 位置的度量： 讲解百分位数、四分位数等概念，帮助理解数据集中特定位置的数据点。 数据可视化技术： 重点介绍各种图表类型在体育数据呈现中的应用，包括直方图（展示运动员得分分布）、条形图（比较不同项目成绩）、折线图（分析比赛得分趋势）、散点图（探索变量间关系）、箱线图（比较不同训练组别的数据分布）等。本章强调选择恰当的可视化工具能够更直观地揭示数据中的规律和洞察。 第三章 概率论基础及其在体育中的应用 概率论是推断性统计的基石。本章旨在建立读者对概率概念的理解，并将其应用于体育情境： 随机事件与概率： 定义随机事件，介绍古典概率、统计概率和主观概率的概念。 概率的基本性质与计算： 讲解加法法则、乘法法则、条件概率、独立事件等概念，并给出在体育比赛结果预测、风险评估等方面的应用示例。例如，计算某支球队获胜的概率，或某运动员受伤的概率。 常用概率分布： 介绍离散型和连续型概率分布，包括二项分布（如投篮命中次数）、泊松分布（如比赛中的犯规次数）以及正态分布（如运动员的身体指标）。重点讲解正态分布在体育数据分析中的广泛应用。 第四章 抽样分布与参数估计 本章是连接描述性统计和推断性统计的桥梁，介绍如何从样本推断总体： 抽样方法： 介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，并讨论它们在体育调查中的优势和局限。 抽样分布： 深入讲解样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，特别是样本均值的中心极限定理，解释其在统计推断中的核心作用。 点估计与区间估计： 介绍估计总体参数的点估计方法，以及构造置信区间来估计总体参数的范围。以运动员平均身高、平均训练时长等为例，讲解如何构建和解释置信区间。 第五章 假设检验的基本原理 假设检验是统计推断的重要工具。本章介绍假设检验的基本框架和流程： 假设检验的基本思想： 阐述原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，以及P值、显著性水平（α）的概念。 检验的类型与步骤： 详细介绍两类错误（第一类错误和第二类错误）以及检验效能。总结假设检验的一般步骤，包括明确假设、选择检验统计量、确定临界区域、收集数据、计算检验统计量、做出统计决策和解释结论。 单样本检验： 介绍Z检验和t检验在检验单个样本均值是否等于已知总体均值时的应用，例如检验某项运动训练计划是否显著提高运动员的平均成绩。 第六章 两个样本的统计推断 本章关注比较两个样本之间的差异，这在体育研究中极为常见： 独立样本t检验： 介绍如何比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，常用于比较不同训练方法对运动员表现的影响，或比较不同性别运动员在某项指标上的差异。 配对样本t检验： 介绍如何处理具有配对关系（如同一被试在不同时间点的数据）的样本，分析配对差值的均值是否存在显著差异，例如比较运动员在接受某项干预前后的成绩。 两样本比例的检验： 介绍如何比较两个独立样本的比例是否存在显著差异，例如比较不同战术下球队的胜率。 第七章 方差分析（ANOVA） 方差分析是用于比较三个及以上样本均值差异的强大工具。 单因素方差分析： 介绍如何通过分析组间方差和组内方差来检验多个独立样本的均值是否存在整体上的显著差异。常用于比较不同训练强度、不同营养方案对运动员运动表现的影响。 多重比较： 当方差分析结果显著时，介绍Tukey、Bonferroni等事后检验方法，用于确定具体哪些组之间存在显著差异。 双因素方差分析： 介绍如何同时考察两个分类变量（因素）对因变量的影响，以及它们之间是否存在交互作用。例如，研究训练方法和训练频率对运动员爆发力的联合影响。 第八章 分类数据的统计分析 本章专门探讨非数值型（分类）数据，在体育竞赛统计、运动员特质分析等方面有广泛应用。 列联表分析： 介绍如何构建和分析列联表，用于展示两个或多个分类变量之间的联合分布。 卡方检验： 详细介绍卡方拟合优度检验（检验观察频数是否符合理论分布）和卡方独立性检验（检验两个分类变量是否独立）。例如，检验运动员的运动项目与其偏好的训练时间段之间是否存在关联。 Fisher精确检验： 在样本量较小的情况下，介绍Fisher精确检验作为卡方检验的替代方法。 第九章 相关与回归分析 本章是分析变量之间数量关系的重要工具，对于预测运动表现、理解影响因素至关重要。 相关分析： 介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，用于度量两个变量之间线性关系的方向和强度。例如，分析训练时长与比赛成绩之间的相关性。 简单线性回归： 介绍如何建立一个线性模型，用一个自变量预测一个因变量。讲解回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义。例如，预测运动员的跑步速度与心率之间的关系。 回归模型的检验： 介绍如何检验回归模型的显著性（F检验）以及回归系数的显著性（t检验）。 多元线性回归： 介绍如何建立包含多个自变量的线性模型，用于更全面地预测因变量。例如，用身高、体重、训练年限等多个因素预测篮球运动员的得分能力。 第十章 体育统计学中的进阶主题 本章对一些更高级的统计方法进行介绍，为深入研究打下基础。 非参数统计方法： 介绍Mann-Whitney U检验（独立样本的非参数检验）、Wilcoxon符号秩检验（配对样本的非参数检验）等，当数据不满足参数检验的假设时使用。 时间序列分析简介： 介绍分析随时间变化的体育数据（如运动员成绩的年度变化）的基本方法。 生存分析简介： 介绍分析运动损伤恢复时间、运动员职业生涯长度等生存数据的基本概念。 应用领域展望： 简要介绍如机器学习、数据挖掘在体育科学中的新兴应用。 第十一章 统计软件的应用 本章强调理论与实践相结合，介绍如何利用现代统计软件进行数据分析。 常用统计软件介绍： 简要介绍SPSS、R、Excel等在体育统计分析中常用的软件。 实例操作演示： 通过具体案例，演示如何使用选定的软件导入数据、执行描述性统计、进行假设检验、绘制图表以及建立回归模型。本章旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 本书特色 理论与实践并重： 本书在讲解统计学理论知识的同时，穿插了大量体育领域的实际案例和数据分析示例，帮助读者理解理论在解决体育问题中的实际应用。 清晰易懂的语言： 采用通俗易懂的语言，避免过多的专业术语，力求让没有统计学背景的读者也能轻松入门。 循序渐进的结构： 章节设置由浅入深，从基础概念到高级应用，逻辑清晰，便于读者逐步构建统计学知识体系。 丰富的练习题： 每章后附有精心设计的练习题，包括计算题、概念题和应用题，帮助读者巩固所学知识，提高分析解决问题的能力。 突出体育应用： 所有案例和练习均围绕体育运动展开，涵盖项目评估、训练科学、运动医学、体育管理等多个方面，使学习内容更具针对性和趣味性。 强调统计思维： 不仅教授统计方法，更注重培养读者运用统计思维分析体育现象、解读数据、做出科学决策的能力。 适用对象 本书适用于体育院校本科生、研究生，以及从事体育教学、训练、科研、管理等工作的专业人员。对于希望提升数据分析能力、深化对体育现象理解的体育爱好者，本书也具有很高的参考价值。 通过学习《体育统计学（第2版高等学校教材）》，读者将能够掌握分析和解释体育数据所必需的统计工具和方法，从而更好地理解运动规律，优化训练策略，科学评估运动表现，并为体育科学的发展做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一名体育数据分析师，我一直在寻找一本能够系统性梳理体育统计学理论和方法，同时又能体现最新发展趋势的教材。《体育统计学(第2版高等学校教材)》的书名就非常吸引我，它不仅点明了学科领域，还强调了“第2版”和“高等学校教材”的定位，意味着内容会比较权威和系统。我特别关心这本书是否能涵盖一些目前在体育数据分析领域比较前沿的技术和方法，比如机器学习在体育赛事预测、运动员表现分析方面的应用，或者大数据在体育产业发展中的作用。同时，我也希望书中能够对传统统计方法在体育领域的应用进行深入的探讨，比如如何运用回归分析来预测比赛得分，如何使用假设检验来比较不同训练方法的效果，以及如何通过因子分析来识别影响运动员表现的关键因素。此外，我对教材中对统计模型假设的讲解以及模型选择的标准也比较感兴趣，这些都是进行严谨数据分析的基础。如果书中能提供一些不同难度层次的案例研究，从基础应用到高级分析，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《体育统计学(第2版高等学校教材)》，还没来得及深入阅读，但从目录和前言来看，就觉得它涵盖的面很广。我是一名体育科学专业的学生，平时研究中总会遇到数据分析的问题，比如如何科学地评估运动员的训练效果，如何解读比赛中的各种统计数据，以及如何利用统计方法来预测比赛结果。这本书的出现，让我看到了解决这些难题的希望。我特别期待它在数据可视化方面的内容，毕竟直观的图表往往比冷冰冰的数字更能打动人心，也更容易理解。而且，如果能有实际案例分析，能够结合一些我熟悉的体育项目，比如篮球、足球，甚至是田径，那就更好了。我希望这本书不仅仅是枯燥的公式和定理，更能提供一些实用的方法论，指导我们在日常的体育研究和实践中，如何更有效地收集、整理、分析和解释体育数据。说实话，统计学听起来总是有点难度，但我相信一本好的教材应该能够化繁为简，让非统计学背景的读者也能轻松上手。这本书的第二版，也意味着它经过了时间的检验和市场的反馈，应该在内容上更加成熟和完善，这让我对它充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名体育教育专业的学生，未来打算从事体育教学工作。在我看来，统计学不仅仅是研究数据，更是培养一种科学思维和严谨的态度。在我看来，一本好的体育统计学教材，应该能够帮助我们理解数据背后的意义，而不是简单地堆砌公式。我希望《体育统计学(第2版高等学校教材)》能够清晰地阐述统计学的基本概念，比如平均数、中位数、标准差的意义，以及它们在体育教学中的实际应用。例如，如何通过统计学的方法来评估学生的运动技能掌握程度，如何分析不同教学方法对学生运动兴趣的影响，以及如何通过数据来为学生制定个性化的运动训练计划。我特别期待书中能够提供一些易于理解的图表和实例，能够将抽象的统计概念与具体的教学场景联系起来。如果书中能够鼓励我们思考如何将统计学知识应用于课堂实践，如何引导学生理解和分析体育数据，那将对我未来的教学工作有极大的启发。我也希望这本书能够帮助我建立起对统计学的信心，不再将其视为一门难以逾越的学科。

评分☆☆☆☆☆

我是一名体育教练，虽然我的主要工作是训练运动员，但在日益精细化的体育时代，数据分析已经渗透到训练的各个环节。比如，如何科学地评估运动员的体能指标，如何根据比赛数据调整战术，如何进行伤病风险预测等等。我之前也尝试阅读过一些统计学的入门书籍，但很多内容过于理论化，和实际的体育训练联系不够紧密。《体育统计学(第2版高等学校教材)》听起来就很有针对性，它强调的是“体育”统计学，这让我觉得内容会更加贴合我们的工作需求。我非常希望这本书能提供一些针对不同体育项目（比如田径、游泳、球类运动）的统计分析方法和案例。例如，如何分析运动员的运动负荷，如何评估训练计划的有效性，如何预测比赛结果的可能性等等。如果书中能够包含一些实用的统计软件（如SPSS, R, Python）的操作指南，或者提供一些常用的统计模型在体育领域的应用示例，那对我来说将是莫大的帮助。我期待这本书能够成为我手中的一把利器，帮助我更科学、更有效地带领我的团队取得更好的成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格让我眼前一亮。虽然我还没有开始学习具体内容，但光是翻阅一下，就能感受到编者在细节上的用心。封面设计简洁大气，符合学术教材的严谨性，而内页的字体大小、行间距都恰到好处，阅读起来非常舒适，不会像一些教材那样让人产生视觉疲劳。我之前也接触过一些统计学相关的书籍，但很多时候会因为排版不佳而影响学习效率，希望《体育统计学(第2版高等学校教材)》在这方面能给我带来惊喜。此外，教材中是否会包含一些互动性的设计，比如课后习题的解答提示，或者在线资源链接，这些都是我比较关注的。毕竟，学习统计学这样的学科，光看不练是远远不够的，需要大量的练习才能真正掌握。如果这本书能够提供一些配套的学习资源，那无疑会大大提升学习效果。我希望它能鼓励我们去动手实践，去分析真实的体育数据，而不是仅仅停留在理论层面。