Глава 2. Материалы и методы исследования

1. Характеристика испытуемых

В исследовании были взяты данные девушек баскетболисток с игровым амплуа «Центровой», принимающие участие в соревнованиях Ассоциации студенческого баскетбола по Уральскому Федеральному округу[14].

Таблица 1

Центровые игроки женских сборных команд АСБ зоны Урала

Игровой №	ФИО	Университет	Год рождения	Рост	Вес	Звание
15	Екатерина Б.	МГТУ	1990	188	75	2 взр.
24	Ольга М.	МГТУ	1992	192	72	2 взр.
14	Юлия Л.	ТГНГУ	1995	178	80	2 взр.
15	Севиль М.	ТГНГУ	1991	184	79	КМС
9	Маргарита Д.	КГУ	1992	174	65	2 взр.
15	Марина С.	КГУ	1992	177	59	2 взр.
4	Ксения К.	УрГЭУ	1995	190	75	2 взр.
8	Анастасия К.	УрГЭУ	1995	186	80	2 взр.

Все испытуемые в возрасте 19-24 лет, имеют рост средний рост 183,6±7 см, вес 73±7 кг. Имеют спортивный разряд не ниже 2 взрослого.

2.2 Методы исследования

Библиографический метод

Библиографический метод изучения документов заключается в их описании по стандартной методике, характеристике содержания в виде аннотации или реферата, т. е. в создании библиографической информации, а также в ее группировке по разным признакам и оформлении в виде библиографического пособия. Библиографическая информация, взятая в совокупности, зеркально отражает документальные потоки и массивы, несет в себе их качественные особенности, служит моделью происходящих в них процессов, делает зримыми скрытые тенденции.

Библиографический метод изучения документов имеет широкое применение в обществе. На его основе осуществляется государственная регистрация и ведется статистика произведений печати, разрабатываются многочисленные документально-информационные поисковые массивы. Любое научное исследование (как коллективное, так и индивидуальное) начинается с анализа потока документов по исследуемой теме и завершается - составлением библиографического списка.

Библиографический метод включает в себя качественный отбор документов, предполагая формулировку соответствующих критериев, ориентацию на запросы, интересы и вкусы потенциального потребителя.

Анализ статистических данных

Анализ статистических данных - это процесс изучения, сопоставления, сравнения полученных цифровых данных (между собой и с данными других отраслей социально-экономической статистики), их обобщения, истолкования и формулирования научных и практических выводов.

Сравнительные и связные рассмотрения статистических данных, исчисление статистических показателей, получение статистических фактов, их обобщение и осмысление в целях получения целостной картины состояния и развития изучаемого явления, выявления и качественной оценки закономерностей и факторов, определяющих это развитие, составляет содержание статистического анализа[6].

Основным условием, обеспечивающим правильность статического анализа и получаемых из этого выводов, является понимание сущности изучаемых массовых явлений и процессов. Отсюда вытекают основные принципы статистического анализа:

1. знание теории изучаемого явления, предварительное выявление сущности решаемой при статическом исследовании проблемы для правильного формулирования цели и задачи анализа;

2. знание особенностей той конкретной обстановки, места и времени, в которых развивается изучаемое явление, чтопозволяет уточнить выбор необходимых статистических показателей и методов их расчёта и анализа;

3. комплексный характер изучаемого явления -необходимо рассматривать всю совокупность относящихся к изучаемому явлению фактов и характеризовать явление с разных сторон, использовать различные статистические источники и определённые сочетания различных методов.

Методы математической статистики

Математической статистикой называется наука, занимающаяся разработкой методов получения, описания и обработки опытных данных с целью изучения закономерностей случайных массовых явлений.

В математической статистике можно выделить два направления: описательную статистику и индуктивную статистику (статистический вывод). Описательная статистика занимается накоплением, систематизацией и представлением опытных данных в удобной форме. Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных.

Индуктивная статистика на основе этих данных позволяет сделать определенные выводы относительно объектов, о которых собраны данные, или оценки их параметров[7].