體育統計學(第2版高等學校教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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叢湖平 著

圖書標籤:

• 體育統計學
• 統計學
• 高等教育
• 教材
• 第二版
• 數據分析
• 運動科學
• 概率論
• 數理統計
• 體育科學

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040217841

商品編碼：29729482005

包裝：平裝

齣版時間：2007-07-01

基本信息

書名:體育統計學(第2版高等學校教材)

定價：23.60元

售價：16.5元,便宜7.1元,摺扣69

作者:叢湖平

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2007-07-01

ISBN：9787040217841

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

當我們迴溯近六十年來體育科學的發展曆程，不難發現這樣的一個事實：即體育科學研究的每一個進步均與研究者方法論素養的提升緊密相連。如果說在20世紀90年代以前體育科學的研究者還未完善方法論的知識體係的話，那麼在這之後越來越多的研究者認識到方法論知識體係的重要性，並在研究中逐漸得以完善。這本由叢湖平主編的《體育統計學（第二版）》所要錶達的是：體育統計學作為方法論的一個組成部分，在體育科學研究中擔當揭示事物內在屬性的數量錶徵規律性的分析角色，其重要性比以前任何一個時期都更加明顯。

內容提要

《體育統計學（第二版）》由叢湖平主編，是在1998年版基礎上修訂而成。全書著重介紹體育統計學的基本原理、方法以及相關的應用案例。主要內容包括統計學的常用概念、統計資料的收集與整理、相對數與動態分析、正態分布及其應用、統計推斷、方差分析、相關分析、迴歸分析、R型聚類和Q型聚類分析。《體育統計學（第二版）》在考慮統計學知識係統連續性的基礎上，采用研究案例的輔助性引導方法和SPSS分析程序的介紹，使本教材更具針對性和實用性。

目錄

章 緒論 節 體育統計及其研究對象 第二節 體育統計在體育活動中的作用 第三節 體育統計中的若乾基本概念 章習題第二章 統計資料的收集與整理 節 統計資料的收集 第二節 統計資料的整理 第二章習題第三章 樣本特徵數 節 集中位置量數 第二節 離中位置量數 第三節 珀勺閤成計算與S的閤成計算 第四節 平均數和標準差在體育中的應用 第三章習題第四章 相對數與動態分析 節 相對數 第二節 動態分析 第三節 動態分析方法在體育中的應用 第四章習題第五章 正態分布 節 正態分布的概念與性質 第二節 正態分布錶的使用 第三節 正態分布理論在體育中的應用 第五章習題第六章 統計推斷 節 參數估計 第二節 假設檢驗的基本思想及步驟 第三節 幾種常用的檢驗方法 第四節 假設檢驗方法在體育中的應用 第六章習題第七章 方差分析 節 方差分析的基本概念 第二節 單因素方差分析 第三節 平均數的多重比較 第四節 雙因素方差分析 第五節 方差分析法在體育中的應用 第七章習題第八章 相關分析 節 相關分析的概念與性質 第二節 相關係數的計算與檢驗 第三節 等級相關 第四節 偏相關與復相關 第五節 相關分析在體育中的應用 第八章習題第九章迴歸分析 節 迴歸分析的概念與功能 第二節 一元綫性迴歸方程 第三節 多元綫性迴歸方程 第四節 逐步迴歸 第五節 迴歸分析方法在體育中的應用 第九章習題第十章 聚類分析 節 尺型聚類分析 第二節 Q型聚類分析 第十章習題第十一章 統計錶與統計圖 節 統計錶 第二節 統計圖 第十一章習題附錶常用數理統計分析錶 附錶1 正態分布錶 附錶2 χ2分布上側臨界值錶 附錶3 t檢驗臨界值錶 附錶4 F檢驗臨界值錶 附錶5 多重比較q值錶(一） 附錶6 多重比較q值錶(二） 附錶7 相關係數臨界值錶 附錶8 等級相關係數臨界值錶 附錶9 隨機數錶(一） 附錶10 隨機數錶(二）附錄 SPSS簡介 附錄l 常規統計量計算 附錄2 假設檢驗 附錄3 單因素方差分析 附錄4 相關分析 附錄5 迴歸分析 附錄6 聚類分析 附錄7 統計圖參考書B

作者介紹

文摘

序言

體育統計學（第2版高等學校教材） 內容概述 《體育統計學（第2版高等學校教材）》是一本專為體育院校學生及體育研究領域從業者量身打造的統計學教材。本書旨在係統性地介紹統計學在體育運動分析、運動錶現評估、訓練優化、傷病預防以及體育管理等方麵的應用。全書內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級統計模型的廣泛領域，並特彆強調統計方法在解決實際體育問題中的運用。 核心內容與章節劃分 本書共分為十一章，結構清晰，邏輯嚴謹，循序漸進地引導讀者掌握體育統計學的核心知識體係： 第一章 體育統計學導論 本章首先闡述瞭統計學在現代體育科學中的重要地位和作用。它解釋瞭為什麼理解和運用統計學對於體育研究者、教練員、運動員、體育管理者以及體育産業從業者至關重要。通過介紹統計學如何幫助我們理解數據、做齣科學決策、識彆運動模式、評估訓練效果以及預測運動錶現，激發讀者對本學科的興趣。本章還區分瞭描述性統計和推斷性統計的基本概念，並對體育統計學研究中可能涉及的數據類型（如定性數據、定量數據）進行瞭初步介紹。此外，還簡要迴顧瞭統計學的發展簡史及其在體育領域應用的萌芽和演進。 第二章 體育數據描述與可視化 本章是統計學學習的基礎，聚焦於如何有效地組織、匯總和展示體育數據。內容包括： 數據的收集與整理： 介紹體育數據常見的收集方式（如實驗、調查、觀測）以及數據的初步清洗與編碼。 集中趨勢的度量： 詳細講解均值、中位數、眾數等描述數據的中心位置的統計量，並討論它們在不同體育場景下的適用性。例如，分析運動員的平均得分、中位數成績等。 離散程度的度量： 介紹極差、方差、標準差、四分位距等度量數據分布分散程度的統計量，解釋它們如何反映運動員錶現的穩定性或變異性。 位置的度量： 講解百分位數、四分位數等概念，幫助理解數據集中特定位置的數據點。 數據可視化技術： 重點介紹各種圖錶類型在體育數據呈現中的應用，包括直方圖（展示運動員得分分布）、條形圖（比較不同項目成績）、摺綫圖（分析比賽得分趨勢）、散點圖（探索變量間關係）、箱綫圖（比較不同訓練組彆的數據分布）等。本章強調選擇恰當的可視化工具能夠更直觀地揭示數據中的規律和洞察。 第三章 概率論基礎及其在體育中的應用 概率論是推斷性統計的基石。本章旨在建立讀者對概率概念的理解，並將其應用於體育情境： 隨機事件與概率： 定義隨機事件，介紹古典概率、統計概率和主觀概率的概念。 概率的基本性質與計算： 講解加法法則、乘法法則、條件概率、獨立事件等概念，並給齣在體育比賽結果預測、風險評估等方麵的應用示例。例如，計算某支球隊獲勝的概率，或某運動員受傷的概率。 常用概率分布： 介紹離散型和連續型概率分布，包括二項分布（如投籃命中次數）、泊鬆分布（如比賽中的犯規次數）以及正態分布（如運動員的身體指標）。重點講解正態分布在體育數據分析中的廣泛應用。 第四章 抽樣分布與參數估計 本章是連接描述性統計和推斷性統計的橋梁，介紹如何從樣本推斷總體： 抽樣方法： 介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等常用抽樣方法，並討論它們在體育調查中的優勢和局限。 抽樣分布： 深入講解樣本均值、樣本比例等統計量的抽樣分布，特彆是樣本均值的中心極限定理，解釋其在統計推斷中的核心作用。 點估計與區間估計： 介紹估計總體參數的點估計方法，以及構造置信區間來估計總體參數的範圍。以運動員平均身高、平均訓練時長等為例，講解如何構建和解釋置信區間。 第五章 假設檢驗的基本原理 假設檢驗是統計推斷的重要工具。本章介紹假設檢驗的基本框架和流程： 假設檢驗的基本思想： 闡述原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，以及P值、顯著性水平（α）的概念。 檢驗的類型與步驟： 詳細介紹兩類錯誤（第一類錯誤和第二類錯誤）以及檢驗效能。總結假設檢驗的一般步驟，包括明確假設、選擇檢驗統計量、確定臨界區域、收集數據、計算檢驗統計量、做齣統計決策和解釋結論。 單樣本檢驗： 介紹Z檢驗和t檢驗在檢驗單個樣本均值是否等於已知總體均值時的應用，例如檢驗某項運動訓練計劃是否顯著提高運動員的平均成績。 第六章 兩個樣本的統計推斷 本章關注比較兩個樣本之間的差異，這在體育研究中極為常見： 獨立樣本t檢驗： 介紹如何比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異，常用於比較不同訓練方法對運動員錶現的影響，或比較不同性彆運動員在某項指標上的差異。 配對樣本t檢驗： 介紹如何處理具有配對關係（如同一被試在不同時間點的數據）的樣本，分析配對差值的均值是否存在顯著差異，例如比較運動員在接受某項乾預前後的成績。 兩樣本比例的檢驗： 介紹如何比較兩個獨立樣本的比例是否存在顯著差異，例如比較不同戰術下球隊的勝率。 第七章 方差分析（ANOVA） 方差分析是用於比較三個及以上樣本均值差異的強大工具。 單因素方差分析： 介紹如何通過分析組間方差和組內方差來檢驗多個獨立樣本的均值是否存在整體上的顯著差異。常用於比較不同訓練強度、不同營養方案對運動員運動錶現的影響。 多重比較： 當方差分析結果顯著時，介紹Tukey、Bonferroni等事後檢驗方法，用於確定具體哪些組之間存在顯著差異。 雙因素方差分析： 介紹如何同時考察兩個分類變量（因素）對因變量的影響，以及它們之間是否存在交互作用。例如，研究訓練方法和訓練頻率對運動員爆發力的聯閤影響。 第八章 分類數據的統計分析 本章專門探討非數值型（分類）數據，在體育競賽統計、運動員特質分析等方麵有廣泛應用。 列聯錶分析： 介紹如何構建和分析列聯錶，用於展示兩個或多個分類變量之間的聯閤分布。 卡方檢驗： 詳細介紹卡方擬閤優度檢驗（檢驗觀察頻數是否符閤理論分布）和卡方獨立性檢驗（檢驗兩個分類變量是否獨立）。例如，檢驗運動員的運動項目與其偏好的訓練時間段之間是否存在關聯。 Fisher精確檢驗： 在樣本量較小的情況下，介紹Fisher精確檢驗作為卡方檢驗的替代方法。 第九章 相關與迴歸分析 本章是分析變量之間數量關係的重要工具，對於預測運動錶現、理解影響因素至關重要。 相關分析： 介紹Pearson相關係數和Spearman秩相關係數，用於度量兩個變量之間綫性關係的方嚮和強度。例如，分析訓練時長與比賽成績之間的相關性。 簡單綫性迴歸： 介紹如何建立一個綫性模型，用一個自變量預測一個因變量。講解迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的意義。例如，預測運動員的跑步速度與心率之間的關係。 迴歸模型的檢驗： 介紹如何檢驗迴歸模型的顯著性（F檢驗）以及迴歸係數的顯著性（t檢驗）。 多元綫性迴歸： 介紹如何建立包含多個自變量的綫性模型，用於更全麵地預測因變量。例如，用身高、體重、訓練年限等多個因素預測籃球運動員的得分能力。 第十章 體育統計學中的進階主題 本章對一些更高級的統計方法進行介紹，為深入研究打下基礎。 非參數統計方法： 介紹Mann-Whitney U檢驗（獨立樣本的非參數檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（配對樣本的非參數檢驗）等，當數據不滿足參數檢驗的假設時使用。 時間序列分析簡介： 介紹分析隨時間變化的體育數據（如運動員成績的年度變化）的基本方法。 生存分析簡介： 介紹分析運動損傷恢復時間、運動員職業生涯長度等生存數據的基本概念。 應用領域展望： 簡要介紹如機器學習、數據挖掘在體育科學中的新興應用。 第十一章 統計軟件的應用 本章強調理論與實踐相結閤，介紹如何利用現代統計軟件進行數據分析。 常用統計軟件介紹： 簡要介紹SPSS、R、Excel等在體育統計分析中常用的軟件。 實例操作演示： 通過具體案例，演示如何使用選定的軟件導入數據、執行描述性統計、進行假設檢驗、繪製圖錶以及建立迴歸模型。本章旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 本書特色 理論與實踐並重： 本書在講解統計學理論知識的同時，穿插瞭大量體育領域的實際案例和數據分析示例，幫助讀者理解理論在解決體育問題中的實際應用。 清晰易懂的語言： 采用通俗易懂的語言，避免過多的專業術語，力求讓沒有統計學背景的讀者也能輕鬆入門。 循序漸進的結構： 章節設置由淺入深，從基礎概念到高級應用，邏輯清晰，便於讀者逐步構建統計學知識體係。 豐富的練習題： 每章後附有精心設計的練習題，包括計算題、概念題和應用題，幫助讀者鞏固所學知識，提高分析解決問題的能力。 突齣體育應用： 所有案例和練習均圍繞體育運動展開，涵蓋項目評估、訓練科學、運動醫學、體育管理等多個方麵，使學習內容更具針對性和趣味性。 強調統計思維： 不僅教授統計方法，更注重培養讀者運用統計思維分析體育現象、解讀數據、做齣科學決策的能力。 適用對象 本書適用於體育院校本科生、研究生，以及從事體育教學、訓練、科研、管理等工作的專業人員。對於希望提升數據分析能力、深化對體育現象理解的體育愛好者，本書也具有很高的參考價值。 通過學習《體育統計學（第2版高等學校教材）》，讀者將能夠掌握分析和解釋體育數據所必需的統計工具和方法，從而更好地理解運動規律，優化訓練策略，科學評估運動錶現，並為體育科學的發展做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

我是一名體育教育專業的學生，未來打算從事體育教學工作。在我看來，統計學不僅僅是研究數據，更是培養一種科學思維和嚴謹的態度。在我看來，一本好的體育統計學教材，應該能夠幫助我們理解數據背後的意義，而不是簡單地堆砌公式。我希望《體育統計學(第2版高等學校教材)》能夠清晰地闡述統計學的基本概念，比如平均數、中位數、標準差的意義，以及它們在體育教學中的實際應用。例如，如何通過統計學的方法來評估學生的運動技能掌握程度，如何分析不同教學方法對學生運動興趣的影響，以及如何通過數據來為學生製定個性化的運動訓練計劃。我特彆期待書中能夠提供一些易於理解的圖錶和實例，能夠將抽象的統計概念與具體的教學場景聯係起來。如果書中能夠鼓勵我們思考如何將統計學知識應用於課堂實踐，如何引導學生理解和分析體育數據，那將對我未來的教學工作有極大的啓發。我也希望這本書能夠幫助我建立起對統計學的信心，不再將其視為一門難以逾越的學科。

評分☆☆☆☆☆

作為一名體育數據分析師，我一直在尋找一本能夠係統性梳理體育統計學理論和方法，同時又能體現最新發展趨勢的教材。《體育統計學(第2版高等學校教材)》的書名就非常吸引我，它不僅點明瞭學科領域，還強調瞭“第2版”和“高等學校教材”的定位，意味著內容會比較權威和係統。我特彆關心這本書是否能涵蓋一些目前在體育數據分析領域比較前沿的技術和方法，比如機器學習在體育賽事預測、運動員錶現分析方麵的應用，或者大數據在體育産業發展中的作用。同時，我也希望書中能夠對傳統統計方法在體育領域的應用進行深入的探討，比如如何運用迴歸分析來預測比賽得分，如何使用假設檢驗來比較不同訓練方法的效果，以及如何通過因子分析來識彆影響運動員錶現的關鍵因素。此外，我對教材中對統計模型假設的講解以及模型選擇的標準也比較感興趣，這些都是進行嚴謹數據分析的基礎。如果書中能提供一些不同難度層次的案例研究，從基礎應用到高級分析，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名體育教練，雖然我的主要工作是訓練運動員，但在日益精細化的體育時代，數據分析已經滲透到訓練的各個環節。比如，如何科學地評估運動員的體能指標，如何根據比賽數據調整戰術，如何進行傷病風險預測等等。我之前也嘗試閱讀過一些統計學的入門書籍，但很多內容過於理論化，和實際的體育訓練聯係不夠緊密。《體育統計學(第2版高等學校教材)》聽起來就很有針對性，它強調的是“體育”統計學，這讓我覺得內容會更加貼閤我們的工作需求。我非常希望這本書能提供一些針對不同體育項目（比如田徑、遊泳、球類運動）的統計分析方法和案例。例如，如何分析運動員的運動負荷，如何評估訓練計劃的有效性，如何預測比賽結果的可能性等等。如果書中能夠包含一些實用的統計軟件（如SPSS, R, Python）的操作指南，或者提供一些常用的統計模型在體育領域的應用示例，那對我來說將是莫大的幫助。我期待這本書能夠成為我手中的一把利器，幫助我更科學、更有效地帶領我的團隊取得更好的成績。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計風格讓我眼前一亮。雖然我還沒有開始學習具體內容，但光是翻閱一下，就能感受到編者在細節上的用心。封麵設計簡潔大氣，符閤學術教材的嚴謹性，而內頁的字體大小、行間距都恰到好處，閱讀起來非常舒適，不會像一些教材那樣讓人産生視覺疲勞。我之前也接觸過一些統計學相關的書籍，但很多時候會因為排版不佳而影響學習效率，希望《體育統計學(第2版高等學校教材)》在這方麵能給我帶來驚喜。此外，教材中是否會包含一些互動性的設計，比如課後習題的解答提示，或者在綫資源鏈接，這些都是我比較關注的。畢竟，學習統計學這樣的學科，光看不練是遠遠不夠的，需要大量的練習纔能真正掌握。如果這本書能夠提供一些配套的學習資源，那無疑會大大提升學習效果。我希望它能鼓勵我們去動手實踐，去分析真實的體育數據，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《體育統計學(第2版高等學校教材)》，還沒來得及深入閱讀，但從目錄和前言來看，就覺得它涵蓋的麵很廣。我是一名體育科學專業的學生，平時研究中總會遇到數據分析的問題，比如如何科學地評估運動員的訓練效果，如何解讀比賽中的各種統計數據，以及如何利用統計方法來預測比賽結果。這本書的齣現，讓我看到瞭解決這些難題的希望。我特彆期待它在數據可視化方麵的內容，畢竟直觀的圖錶往往比冷冰冰的數字更能打動人心，也更容易理解。而且，如果能有實際案例分析，能夠結閤一些我熟悉的體育項目，比如籃球、足球，甚至是田徑，那就更好瞭。我希望這本書不僅僅是枯燥的公式和定理，更能提供一些實用的方法論，指導我們在日常的體育研究和實踐中，如何更有效地收集、整理、分析和解釋體育數據。說實話，統計學聽起來總是有點難度，但我相信一本好的教材應該能夠化繁為簡，讓非統計學背景的讀者也能輕鬆上手。這本書的第二版，也意味著它經過瞭時間的檢驗和市場的反饋，應該在內容上更加成熟和完善，這讓我對它充滿瞭期待。