Kaj so statistične norme?
uvod
Statistične norme v športu omogočajo primerjavo uspešnosti posameznika z drugimi športniki v isti ciljni skupini. Statistične norme so sestavljene iz srednjih vrednosti in njihovih razpršenih informacij in veljajo samo za ustrezno skupino.
Statistične norme tako matematično kažejo povprečno značilno vrednost.
Članstvo v skupini
Primerjava povprečnih značilnosti je seveda smiselna samo za osebe, ki spadajo v isto skupino.
Primer:
- Povprečni čas za 3000 metrov moški srednješolci.
- Povprečna hitrost na anaerobnem pragu za nogometaše v 1. Bundesligi
- Povprečni rezultat za enega Fitnes test za 60 let stare ženske
Podatke je treba poslati za ustrezna območja storitev reprezentativni vzorci biti določen. Statističnih normativov ni mogoče preprosto prenesti na vsakega posameznika in veljajo samo za posameznega športnika, če se vedejo v skladu z normativi.
Kako se določajo statistične norme?
Za določitev statističnih normativov sta na voljo dve metodi:
- Določitev aritmetičnih srednjih vrednosti
- regresijska analiza
1. Določitev aritmetičnih srednjih vrednosti
Določanje aritmetičnih srednjih vrednosti je še posebej uporabno pri primerjavi skupin. Povprečne vrednosti posameznih let v šolah dajejo pregled, ali so posamezni učenci boljši ali slabši od povprečja.
Izračun:
Posamezne vrednosti se seštevajo in delijo s številom udeležencev.
Vzorec mora biti / mora biti dovolj velik in reprezentativen za populacijo.
Težave z aritmetičnimi srednjimi vrednostmi:
Aritmetične povprečne vrednosti niso primerne za območje z visoko zmogljivostjo, saj lahko le nekaj testnih oseb doseže atletske rezultate.
2. Določitev regresijske analize
V regresijska analiza podatki so pridobljeni iz tako imenovane ekstrapolacije regresijske črte. Pomembno je, da je dovoljena ekstrapolacija.
Podatke je mogoče prebrati iz te ravne črte.
Npr. Učinkovitost postavljenih strelov je povezana z uspešnostjo klopa.
Regresijska črta prikazuje, kakšen učinek bi moral imeti strelec, če žoga zadene 20 metrov
Statistične norme in meje zaupanja
Da bi lahko prebrali podatke iz statističnih norm, so potrebne določene meje zaupanja.
Zaželene meje zaupanja so:
- Standardna napaka pri oceni
- Meja hiperbolične zaupnosti
- (Standardna napaka ocene)
1. Standardna napaka regresijske črte
Se = ± s? 1-r2
r = Korelacija med (npr. Stiskalnica in strela) / 0,86
s = Vrednosti raztresenosti
Standardna napaka pri oceni označuje območje, v katerem je resnična vrednost z verjetnostjo napake (1% = p <0,01 ali 5% p <0,05).
2. Hiperbolične meje zaupanja
= Intervali zaupanja
Ocene so še posebej natančne na področjih, kjer je mogoče zbrati veliko podatkov (v območju povprečja).
Bolj ko izmerjena vrednost odstopa od srednje vrednosti, manj natančna postane ocena. (spodnji in zgornji obseg delovanja).
.jpg)
