Лекция 1. Введение в курс «Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований»

1. Цели и задачи курса.

2. Математическая статистика. Этапы статистических исследований.

3. Понятие об измерениях.

4. Шкалирование.

1. Цели и задачи курса

Целью курса является ознакомление студентов с наиболее часто используемыми в практической деятельности специалиста в области физической культуры и спорта методами математической статистики, а также приобретения ими навыков использования современных компьютерных технологий обработки и представления информации, основанных на этих методах.

Основными задачами курса являются:

• ознакомить занимающихся с методами математической статистики и особенностью их применения в области физической культуры и спорта;

• сформировать умение использовать современные компьютерные технологии для решения практических задач по обработке данных экспериментальных исследований;

• сформировать умение правильно анализировать и представлять полученные результаты.

По окончании дисциплины студенты должны уметь:

• выполнять первичную обработку данных экспериментальных исследований;

• выполнять проверку достоверности различия параметров эмпирических распределений;

• выполнять корреляционный анализ;

• правильно трактовать полученные результаты и представлять их соответствующим образом.

2. Математическая статистика. Этапы статистических исследований

В профессии тренера при обработке и анализе полученных результатов используются математико-статистические методы.

Опр. 1. Предметом математической статистики является анализ результа­тов массовых, повторяющихся измерений.

Этапы анализа данных:

1. Сбор первичных данных для анализа.

2. Ввод данных в компьютер.

3. Преобразование данных: группировка.

4. Визуализация данных (виде таблиц, графиков).

5. Статистический анализ (корреляционный, регрессионный анализ).

6. Интерпретация и представление результатов.

3. Понятие об измерениях

Чтобы получить первичные данные необходимо произвести какое-то измерение.

Опр. 2. Измерение – это физическая величина или операция, в результате которой определяется, во сколько раз полученная величина больше (или меньше) эталона.

Автоматизированные измерения – не исключают участия в них человека.

Автоматические измерения – выполняются без участия человека.

Прямые измерения – измеряется интересующая величина.

Косвенные измерения – необходимы, чтобы в дальнейшем с помощью зависимостей определить интересующую нас величину. Например, чтобы рассчитать скорость, мы фиксируем расстояние и время.

Динамические измерения – величина в процессе измерений претерпевает изменения (динамика развития выносливости у спортсмена).

Статические измерения – измеряемая величина постоянна (вес ядра, длина прыжков в длину, дальность полета снаряда, …)

Однократные измерения – одно измерение величины.

Многократные измерения – измерений больше, чем самих величин (>3).

Никакое измерение не может быть выполнено абсолютно точно. Результат измерения неизбежно содержит погрешность, величина которой тем меньше, чем точнее метод измерения и измерительный прибор.