- •Основные задачи общей метрологии.
- •Статистическая взаимосвязь. Определение и примеры. Корреляционная взаимосвязь.
- •Расчет основных статистических характеристик. Характеристика показателей рассеивания.
- •Понятие и классификация тестов.
- •Правила выбора коэффициента взаимосвязи.
- •Систематические и случайные ошибки измерений. Способы устранения систематической погрешности.
- •Понятие об измерениях. Требования к спортивным измерениям.
- •Алгоритм выбора критерия для сравнения средних арифметических по данным малых выборок.
- •Варианты тестирования при оценке физической подготовленности.
- •Корреляционное поле. Порядок построения, анализ изображения.
- •Характеристика графических способов представления результативности соревновательной деятельности.
- •Что называют оценкой? Учебные и квалификационные оценки.
- •Значение спортивной метрологии и ее место среди других учебных дисциплин
- •Контроль за тактикой. Понятие элементов тактики и тактических вариантов.
- •Какие устройства используются для измерения силовых качеств?
- •Свойства кривой нормального распределения.
- •Спортивная метрология как научная дисциплина. Предмет спортивной метрологии.
- •Основные этапы создания программы комплексного контроля.
- •Как оценивается достижение спортсменов в комплексе тестов?
- •Основными направлениями исследования соревновательной деятельности.
- •Контроль за технической подготовленностью. Определение сравнительной эффективности техники.
- •Понятие статистической гипотезы. Примеры статистических гипотез
- •Закон распределения результатов измерений. Характеристика закона Гаусса.
- •Что называют силовыми качествами? На какие группы они делятся?
- •Типы шкал оценок.
- •Характеристика количественных показателей тактического мастерства.
- •Инструментальные методы контроля за тактическим мастерством.
- •Нормы: сопоставительные, индивидуальные, должные.
- •Основные задачи оценивания.
- •Что является целью комплексного контроля?
- •Контроль за технической подготовленностью. Определение абсолютной эффективности техники.
- •Основные задачи корреляционного анализа.
- •Коэффициент корреляции Браве-Пирсона и его свойства.
- •Условия пригодности норм.
- •Контроль за технической подготовленностью. Объем техники.
- •Требования к двигательным тестам.
- •Контроль за технической подготовленностью. Разносторонность техники.
- •Характеристика критерия Шапиро и Уилка.
- •Функциональная взаимосвязь. Определение и примеры.
- •Основные этапы проверки статистических гипотез.
- •Контроль за технической подготовленностью. Определение реализационной эффективности техники.
- •Что такое шкала оценок? Какими способами она задаётся?
- •Направленность взаимосвязи.
- •Принципы проверки статистической гипотезы.
- •Правило трех сигм и его практическое значение.
- •Шкала измерений. Характеристика шкалы интервалов.
- •Шкала измерений. Характеристика шкалы наименований.
- •Расчет основных статистических характеристик. Характеристика положения.
- •Шкала измерений. Характеристика шкалы порядка.
- •Случайное событие, случайная величина, вероятность.
- •Теоретическое и эмпирическое распределение.
- •Генеральная и выборочная совокупность.
- •Шкала измерений. Характеристика шкалы отношений.
- •Эмпирические ряды распределения и их свойства.
- •Единицы измерений. Система си
- •Точность измерений. Виды погрешностей.
Что такое шкала оценок? Какими способами она задаётся?
Показанные спортсменами результаты выражаются в разных единицах измерения и поэтому непосредственно не сопоставимы друг с другом. Кроме того, сами по себе они не указывают, насколько они удовлетворительны. Поэтому результаты превращаются в оценки (очки, баллы, отметки, разряды и т.п.) Исходя из этого основными задачами оценивания являются следующие:
1) Сопоставить разные достижения в одном и том же задании (тесте, спортивной дисциплине, упражнении, виде многоборья).
2) Сопоставить достижения в разных заданиях. Главным здесь является уравнивание оценок за достижения одинаковой трудности в разных видах спорта или разных дисциплинах соревнований. Такие равно трудные достижения называются эквивалентные.
В физическом воспитании и спорте наиболее часто встречаются следующие типы шкал:
1) Пропорциональные шкалы. Этот тип шкал предполагает начисление одинакового числа очков за равный прирост результатов.
2) Регрессирующие шкалы. В этом случае за одни и тот же прирост результата начисляют по мере возрастания спортивных достижений всё меньшее количество очков. Такие шкалы, кажутся несправедливыми, но они полезны. Применяются в командных видах спорта, где стимулируют массовость в ущерб мастерству.
3) Прогрессирующие шкалы. Здесь чем выше спортивный результат, тем большей прибавкой очков оценивается его улучшение.
4) Сигмовидные (S-образные) шкалы. Здесь улучшение результатов в зонах очень низких и очень высоких достижений поощряется скупо; больше всего очков приносит прирост результатов в средней зоне.
В большинстве случаев непосредственно сопоставлять достижения в разных заданиях нельзя. В таких случаях используют косвенные подходы. Наиболее распространёнными считают шкалы, где эквивалентными считают достижения, доступные одинаковому числу людей одного возраста и пола. На этом критерии основаны: стандартные шкалы оценок, перцентильная шкала, шкалы выбранных точек.
Направленность взаимосвязи.
Направленность зависимости отражается в знаке коэффициента корреляции. Знак «+» указывает на прямую пропорциональную или положительную взаимосвязь; знак «–» говорит об обратной или отрицательной взаимосвязи/
Направленность является положительной, если увеличение значения одного признака приводит к увеличению значения второго.
Направленность является отрицательной, если увеличение значения одного признака приводит к уменьшению значения второго.
Зависимости, имеющие положительные или отрицательные направленности, называются монотонными.
Таким образом, любая монотонная зависимость характеризуется направленностью, которая может быть положительной, или отрицательной.
Зависимость может и не иметь направленности.
Принципы проверки статистической гипотезы.
Статистическая гипотеза – это предположение о виде неизвестного распределения или об его параметрах.
Проверка каждого типа статистических гипотез осуществляется с помощью соответствующего критерия, являющегося наиболее мощным для в каждом конкретном случае. Например, проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины может быть осуществлена с помощью критерия согласия Пирсона 2; проверка гипотезы о равенстве неизвестных значений дисперсий двух генеральных совокупностей - с помощью критерия Фишера F; ряд гипотез о неизвестных значениях параметров генеральных совокупностей проверяется с помощью критерия Z – нормальной распределенной случайной величины и критерия t-Стьюдента и т. д. Значение критерия, рассчитываемое по специальным правилам на основании выборочных данных, называется наблюдаемым значением критерия (Кнабл.).
Значения критерия, разделяющие совокупность значений критерия на область допустимых значений (наиболее правдоподобных в отношении нулевой гипотезы Н0) и критическую область (область значений, менее правдоподобных в отношении нулевой гипотезы Н0), определяемые на заданном уровне значимости а по таблицам распределения случайной величины К, выбранной в качестве критерия, называются критическими точками (Ккр).
Областью допустимых значений (областью принятия нулевой гипотезы Н0) называют совокупность значений критерия К, при которых нулевая гипотеза Н0 не отклоняется.
Критической областью называют совокупность значений критерия К, при которых нулевая гипотеза Н0 отклоняется в пользу конкурирующей Н1.
Различают одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) и двустороннюю критические области.
Основной принцип проверки статистических гипотез состоит в следующем:
- если наблюдаемое значение критерия (Кнабл) принадлежит критической области, то нулевая гипотеза Н0 отклоняется в пользу конкурирующей;
- если наблюдаемое значение критерия (Кнабл) принадлежит области допустимых значений, то нулевую гипотезу Н0 нельзя отклонить
