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1、2年哈尔滨体育学院学报第19卷第4期olzzlufal〕nR,syiealationnIstjtute总71期dEcu试论样本特征数在体育中的应用冯婉霞(哈尔滨体育学院运动人体科学系),,。摘要样本特征数是描述样本特征的统计指标在体育中经常利用特征数进行一些简单的判别分析本,,。文例举实例论述应用方法仅供参考关键词样本特征数平均数标准差变异系数、利用算术平均数又中位数文描述样本数据的平均水平,,,;描述数据平均水平的统计指标有很多常用的有算术平均数又即求和取平均中位数X即一组数据按,。。大小顺序排列位置居
2、中的数在具体应用时需结合实际进行合理选择,::例l某个公司共有7个员工他们的月薪(单位千元)如下....,,,,,,150212117151515,,其中150是董事长的工资数设想有人要到该公司求职他应该如何理解该公司的工资水平?,这7个员工的工资的平均数为36.2(千元)如果用这个平均数来表示该公司员工的工资水平显然不是合,,,理的因为除了董事长以外其他员工的工资都低于363(千元)如果用中位数17(千元)表示该公司员工的r,、,,工资水平那就比较数合理多了在实际问题中我们注意减少个别极端值的影响如在体
3、育比赛中为避免,,,“个别评委不正常评分的影响先去掉一个最高分和一个最低分然后求和取平均这种算法称为截尾平均”,。法它在一定程度上综合了平均数和中位数的优点,,,,一般当数据分布呈正态时即数据分布较均匀时用平均数x描述数据的平均水平当数据分布呈偏态,,。时即数据有极端值时用中位数X描述数据的平均水平比较合理、2S利用平均数文标准差选择参赛运动员,例2教练员要从两名标枪运动员中选择一名参加比赛现得知这两名运动员在竟赛期内的10次专项:成绩如下(单位米).......:甲队员39844()50钓184126钓
4、43870395439624D124210.,..,:乙队员387241824()48428836844()50395038m43324024。试根据不同比赛情况选择参赛队员,,,选择参赛队员主要考虑三个因素一是运动员的最好成绩二是运动员平均水平三是运动员成绩的稳定。,。性甲队员的服好成绩是4210米乙队员的最好成绩是4332米经过运势甲队员与乙队员平均成绩都为.,八:S=:、二,4023米水于相同再看两名运动员的稳定性如何?运算得知甲队员0叫5米;乙队员二()7米显然甲队员稳定性高于乙队员,,,.,,教
5、练员在选择参赛运动员I付若比赛等级水平不高可选派甲队员拭比资布纵简对手实力较强最好选,,,:产。们者简介玛婉霞女!965门州生副教授:第4期冯婉霞试论样本特征数在体育中的应用11、,。,,派乙队员去拚一下因乙队员的最好成绩高于甲队员总之利用平均数标准差提供的统计信息可以为教。练员合理地选择参赛队员提供重要参考依据。v3利用变异系数比较不同项目的稳定性、,,,。,标准差它只能在同一运动项目的情况下对不同组数据进行稳定性比较如例2对不同运动项目它,,,S。们单位不同即使有些项目单位相同但同于性质不同我们无法用
6、标准差来比较它们之间的差异程度,:如某人近期两项运动成绩测试结果..:二,s:=,s百米又12秒=02秒;8又1二080米24秒秒,,。如果仅从标准差的大小看此人百米成绩比较稳定但这个结论是不可靠的因为两项成绩的平均数相,,。差很大两个项目性质不同所以对这类问题需用变异系数CV解决,S,,、变异系数CV定义为单位平均数的标准差即与又之比是一个无单位的相对数它不受单位项目不..,〕,:::二。同的限制比如上例百米CV=167%8的米CV065%由于该运动员百米的变异系数CV小于80,。米故该运动员百米跑成绩
7、稳定4X士35利用法审核原始数据,5,根据正态分布理论知原始数据在又土3区间所占数目是所有原始数据的9%即1(X幻个数据里平均74,。,只有2个多数据不在上述区间所以在随机抽样时抽到区间之外的数据机会非常小因此在实际审核原始,。,。士3区间外的数据数据时遇到又一般作为可疑数据处理.,,:,,3随机抽测某市18岁男孩身经检验身高数据服从正态分布又=1c5m=5例0名高数据并得29cc,5。12m在这一百名男孩中有215c4m和110m利用文士3法检查这两个数据是否可疑人的身高数据为...X一35二15一3x
8、512二1141429...X+35=15+3x512=186294..,,,ln,本例检验区间为〔114141486〕根据这个区间可见154cn和110cl这两个数据都不在这个区间之,。,,内属可疑数据注意可疑数据不一定是错误数据而是说对数据须进一步审核若是真实的仍可作为样本数。据进行统计处理、5s利用平均数又标准差进行体育评分,x,5,,区间X土5从正态分布理论可得到一个启发各项运动成绩大部分集中在根据这一特点利用运动成x
