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第一章 绪论 1

第一节 体育统计简介 1

一、研究对象与作用 1

二、体育统计的学习方法 4

三、统计分析的过程 5

第二节 基本概念与预备知识 6

一、总体和样本 6

二、统计误差 7

三、统计量和参数 7

四、指标与变量 7

五、有效数字 8

六、连加符号∑ 9

第三节 体育统计学发展趋势 9

一、统计学科面临着挑战 9

二、高维、不完全数据的处理增多 10

三、统计学与其他数学方法的结合前景广阔 10

四、计算机的普及将使统计方法应用更为广泛 10

五、社会科学统计分析方法在体育中的应用将明显增加 10

练习与思考 11

第二章 资料的收集与整理 12

第一节 资料的收集 12

一、体育统计资料的来源 12

二、变量及其分类 13

三、收集资料时应注意的问题 14

第二节 资料的整理 14

一、原始资料的审核与复查 14

二、资料的编码和录入 14

三、数据清理和汇总 15

第三节 用SPSS作数据整理 17

一、SPSSforWindows的启动与退出 17

二、数据文件的建立及存储 19

三、数据清理 23

四、频数统计 24

练习与思考 24

第三章 样本特征数 26

第一节 集中量数 26

一、算术平均数 26

二、中位数 27

三、众数 28

第二节 离散量数 28

一、方差与标准差 28

二、变异系数 31

第三节 偏态度与峰态度 32

一、偏态度 32

二、峰态度 33

第四节 用SPSS求样本统计量 33

一、Frequencies频数统计 33

二、Descriptives描述统计 37

练习与思考 39

第四章 概率和概率分布 41

第一节 随机事件 41

一、随机事件的基本概念 41

二、几类随机事件 41

三、事件之间的相互关系及运算 42

第二节 随机事件的概率 43

一、频率与概率 43

二、古典型概率的计算 43

三、概率的加法 44

四、概率的乘法 45

五、独立重复试验的概率 46

第三节 小概率事件 48

第四节 随机变量及其概率分布 48

一、随机变量 48

二、概率分布概念 49

三、离散型随机变量的概率分布 49

四、连续型随机变量的概率分布 50

五、概率分布的两个性质 51

第五节 二项分布 51

第六节 正态分布与标准正态分布 52

一、正态分布 52

二、标准正态分布 53

三、标准正态分布表的使用 53

第七节 非标准正态分布 56

一、标准化公式 56

二、非标准正态分布概率的计算 56

第八节 正态分布在体育中的应用 59

一、利用正态分布估计实际分布情况 59

二、利用正态分布制定考核、考试标准 60

三、用正态分布比较不同运动项目成绩的优劣 62

练习与思考 62

第五章 体育评分 65

第一节 体育评分概述 65

第二节 标准Z分 65

第三节 标准T分 67

一、以均数为5分，10个标准差作为评分范围 67

二、标准百分 68

三、以均数为50分，均数加减a个标准差为0分和100分的标准百分 70

四、改变均数得分点的标准百分 71

五、讨论 71

第四节 位置百分 72

一、连续型资料的位置百分 72

二、离散型资料的位置百分 78

三、讨论 79

第五节 名次百分 80

第六节 评定等级的数量化 80

一、以均数为50分，以加减5个标准差为评分范围，把评定等级转化为标准百分 81

二、以均数为50分，以加减a个标准差为评分范围，把评定等级转化为标准百分 82

第七节 累进评分法 82

练习与思考 86

第六章 参数估计 89

第一节 抽样误差 89

一、抽样误差的含义 89

二、抽样误差的计算 89

三、影响抽样误差的因素 91

四、抽样误差（标准误）与标准差的区别 92

第二节 参数估计概述 92

一、抽样分布 92

二、平均数抽样分布的几个定理 93

三、参数估计的含义 93

四、估计量的标准 94

第三节 参数的点估计 96

一、平均数的点估计 96

二、方差的点估计 96

三、率的点估计 97

四、讨论 97

第四节 均数的区间估计 97

一、一个总体均数的区间估计 98

二、两个总体均值之差的区间估计 100

第五节 正态总体方差的区间估计 102

第六节 总体率的区间估计 103

练习与思考 104

第七章 假设检验 105

第一节 假设检验概述 105

一、什么是假设检验 105

二、假设检验的基本原理 105

三、假设检验的步骤 106

第二节 假设检验的两类错误与单双侧检验 107

一、假设检验的两类错误 107

二、单双侧检验 108

第三节 均数的假设检验 108

一、μ＝μ0的假设检验 108

二、μ1＝μ2的假设检验 111

第四节 标准差的假设检验 115

一、σ＝σ0的假设检验 115

二、σ1＝σ2的假设检验 116

第五节 率的假设检验 117

一、率的u检验 117

二、率的X2检验 118

第六节 正态性检验 120

一、X2检验 120

二、Kolmogorov-Smirnov检验 122

第七节 用SPSS作假设检验 123

一、均数检验 123

二、率的X2检验 130

三、正态性检验（Kolnogorov-SmirnovTest） 133

练习与思考 135

第八章 非参数检验 137

第一节 两相关样本的显著性检验 137

一、符号检验法 137

二、符号秩和检验法 138

三、用SPSS对两相关样本进行非参数检验 139

第二节 两独立样本的显著性检验 142

一、秩和检验法 142

二、中位数检验法 143

三、用SPSS对两独立样本进行非参数检验 144

第三节 多个相关样本的显著性检验 147

一、多个相关样本的非参数检验方法 147

二、用SPSS对多个相关样本进行非参数检验 147

第四节 多个独立样本的显著性检验 152

一、多个独立样本的非参数检验方法 152

二、用SPSS对多个独立样本进行非参数检验 152

练习与思考 155

第九章 方差分析 157

第一节 单因素多水平的方差分析 157

一、基本原理 157

二、一般计算程式 159

第二节 多重比较法 161

第三节 单因素方差分析小结 163

一、单因素方差分析应用条件 163

二、一般方差分析的程序 163

第四节 用SPSS作单因素方差分析 163

练习与思考 168

第十章 回归分析 170

第一节 相关与回归的基本概念 170

一、变量间的两种关系 170

二、相关与回归的基本概念 171

第二节 相关系数的计算与检验 171

一、相关系数 171

二、相关系数的计算 172

三、相关系数的检验 173

四、等级相关系数 174

第三节 一元线性回归 176

一、一元线性回归的基本概念 176

二、一元线性回归方程的计算 177

三、一元线性回归方程效果分析 177

第四节 相关系数与回归方程的应用 182

一、相关系数与回归方程的应用 182

二、进行相关与回归分析时应注意的问题 183

第五节 多元回归方法初步 184

一、多元线性回归的基本概念 184

二、多元线性回归模型的建立 184

三、多元回归结果的分析运用 185

四、逐步回归分析 187

第六节 非线性回归 188

一、概述 188

二、非线性回归方程的建立方法 189

三、拟合优度分析 190

第七节 用SPSS作相关与回归分析 191

一、相关分析 191

二、回归分析 193

三、曲线拟合 200

练习与思考 204

第十一章 主成分分析 206

第一节 主成分分析概述 206

一、主成分分析问题 206

二、主成分的数学模型描述 207

三、主成分分析所需的原始数据 208

第二节 主要统计结果及解释 209

一、相关阵的特征值、贡献率、累计贡献率 209

二、单位特征向量 210

第三节 主成分分析应用举例 210

第四节 用SPSS作主成分分析 211

练习与思考 212

第十二章 因子分析 213

第一节 因子分析概述 213

一、因子分析问题 213

二、因子分析的数学模型 214

三、因子分析所需的原始数据 214

第二节 主要统计结果及解释 215

一、相关阵、KMO取样适当性度量和巴特莱特球度检验 215

二、（初始）因子载荷矩阵 215

三、因子的方差贡献 215

四、变量的共同度（共性方差） 216

五、旋转的因子载荷矩阵 216

六、因子得分 217

第三节 因子分析例题 217

第四节 用SPSS作因子分析 221

一、用默认方法作因子分析 221

二、选项的设置简介 222

练习与思考 224

第十三章 聚类分析 226

第一节 聚类分析概述 226

一、聚类问题 226

二、聚类分析的原始数据 226

三、聚类方法 227

四、相似系数和距离 227

第二节 系统聚类 228

一、系统聚类法的基本步骤 228

二、类与类之间的相似系数（或距离）的计算 228

三、系统聚类法的主要统计结果和例题 228

第三节 动态聚类 230

一、动态聚类法的基本步骤 231

二、动态聚类法中的一些常见选择 231

三、动态聚类的主要统计结果和例题 232

第四节 用SPSS作聚类分析 234

一、用SPSS作系统聚类 234

二、用SPSS作动态聚类 237

练习与思考 240

第十四章 判别分析 241

第一节 判别分析方法概述 241

一、判别分析问题 241

二、判别分析的原始数据 241

三、判别准则 242

第二节 判别方法 242

一、分类判别分析 242

二、典型判别分析 243

三、判别变量的筛选 245

第三节 例题及主要统计结果解释 246

第四节 用SPSS进行判别分析 249

一、用默认方法作判别分析 249

二、选项的设置简介 250

练习与思考 251

第十五章 研究设计 253

第一节 调查设计 253

一、调查计划 253

二、资料整理与分析计划 255

三、样本含量的估计 257

第二节 实验设计 257

一、实验设计的基本内容 258

二、实验设计的基本原则 259

三、几种随机化实验设计 259

第三节 样本含量的估计 264

一、参数估计时样本容量的估计 264

二、假设检验时样本容量的估计 266

练习与思考 267

第十六章 统计图表 268

第一节 统计表 268

一、统计表的结构 268

二、统计表的种类 269

三、制作统计表的注意事项 270

第二节 统计图 270

一、统计图的结构及绘制规则 271

二、常用统计图的类型 271

三、用SPSS制作统计图 274

练习与思考 285

附表1 287

（1）标准正态分布表 287

（2）标准正态分布表 288

附表2t值表 289

附表3F值表（方差齐性检验用） 290

附表4 291

（1）F值表（方差分析用） 291

（2）F值表（方差分析用） 292

（3）F值表（方差分析用） 293

（4）F值表（方差分析用） 294

附表5q值表 295

附表6X2值表 296

附表7符号检验表 297

附表8成对资料的秩和检验临界值表 298

附表9 299

（1）两组比较的秩和检验界值表 299

（2）两组比较的秩和检验界值表 300

附表10三组比较的秩和检验界值表 301

附表11 302

（1）相关系数界值表 302

（2）相关系数界值表 303

附表12等级相关系数界值表 304

附表13 305

（1）D-W检验表（P＝0.05） 305

（2）D-W检验表（P＝0.01） 306

附表14 307

（1）随机数字表 307

（2）随机数字表 308