shpory

18.Статист проверка гипотез.

Стат гипотеза-предполож, относит ститист хар-к ген совок, проверяемое на основ выбороч данных; предполож о св-ве ген совок, кот можно проверить, опираясь на данные выборки. Осн принц проверки стат гип- если наблюд знач критерия принадлежит критич обл, то нул гип отвергают и приним конкурир. Если же оно принадлежит обл принятия гип – нул гип приним и отверг конкурир.

19.Осн этапы проверки стат гип(СГ). Одностор и двустор крит обл. Этапы: формулир СГ; Выбир ур значимости, на кот будут провер гип; на основе выборки, получ из рез-тов измер, опред стат хар-ка гип; выбир крит для проверки СГ; вычисл наблюд знач стат крит; опред крит знач стат крит по соотв табл на основ выбран ур значимости и объема выборки; на основ сравн наблюд и крит знач критерия в зависим от рез-тов проверки нул гип либо приним, либо отклон в пользу альтернативн. Одностор крит обл использ, если, согласно конкурир гип, одна рассматр велич может быть только > (или только <) др велич. В зависим от выбран крит одностор крит обл может быть правостор или левостор. Двустор крит обл использ, если, согласно конкурир гип, одна рассматр велич может быть как >, так и< (не =) другой.

20.Ошибоч реш при проверке гип. 2 вида: когда приним гип Н₁, а верна Н₀-ошибка 1 рода – р (Н₁/Н₀)=α; приним Н₀, а верна Н₁-2 рода - р (Н₀/Н₁)=β .

21.Сравн 2х сред малых независ выборок. (сравнив 2 разн гр)→х_і и у_і проверка норм-сти распредел (крит Шапира и Уилка), если обе норм распредел – сравн дисперсий (Фишара), если хотя бы 1 отлич – крит Манна Увитни или Ван де Вардена. Фишар → сигма²_х=сигма²_у – крит Стьюдента.

22. Сравн 2х сред малых попарно завис выборок. (сравнив одну и ту же гр) →х_і и у_і составл выборки парных разностей d_і= у_і - х_і. → d_і проверка норм-сти распредел (крит Шапира и Уилка), если норм – крит Стьюдента, если нет – Уилкоксона.

23.Доверит интервал(ДИ). Доверит вероятность(ДВ). Вероятн, признан достаточ для того, чтобы судить о ген параметрах на основ выбороч хар-к назыв доверит. Чаще всего ДВ 0,95 (1-α, α-ур значимости, в работе=0,05). ДИ – интерв, в кот с заданной ДВ наход оцениваемый ген параметр.

24.ДИ для оценки ген сред при норм распредел. 1.По получ выборке объема n вычислить сред арифм и стандарт ошибку сред арифм по формуле: . 2. Задать доверит вероятн 1 – α, исходя из цели исследов. 3.По табл t-распредел Стьюдента найти гранич знач t_α в завис от ур значим α и числа степ свободы k = n – 1. 4.Найти границы доверит интерв по формуле:

.

25.Тесты. Классиф двиг тестов. Тест-измер или испыт провод с целью опред сост или способн спортсм. Требов: цель, стандартность, сист оценок, надежность, инф-сть. Двиг тесты. Вид-контр упр; зад-показать мах рез-т; рез-т-двигат достиж. Вид-стандарт функц пробы; зад-А- по велич выполн раб, Б-по велич физиол сдвигов. А-20присед; Б-бег по дорожке до ЧСС 160уд/мин. Рез-т-А-физиол или биохим показат при стандарт раб(ЧСС); Б-двиг показат при стандарт велич физиол сдвигов (скорость). Вид- мах функц пробы; зад-показ мах рез-т; рез-т-физиол или биохим показат (МПК).

26.Надежн тестов(НТ). НТ-степ совпад рез-тов при повтор тестир одних и тех же людей в одинак усл. 4 гр причин: 1.измен сост испыт: утомл, врабат, научение, измен мотивации, концентрац вним. 2. Неконтролир измен внеш усл и аппаратуры: скачки напряж в электрич сети, измен t, влажно, ветра, погоды. 3.измен сост чел, проводящ или оценив-го тест, змена этого чел др: экзамен при больш гр. 4. Несоверш-во самого теста:тест на броски мяча до 1-го промаха. Разновидн НТ: стадильность, согласов-сть, эквивалентность.

27.Стабильность тестов. Стаб тестов-опред степ воспроиз-сти тестов при повтор тестир одних и тех же испыт-ых через опред время в одинак усл.

временной

тест ретест

интервал

Стаб тестов завис от: вида теста, контингент исп-ых, врем интерв между тестом и ретестом. При увед врем интервала стабильн сниж.

28.Соглас-сть тестов. Соглас тестов-опред степ совпад рез-тов, получ на тех же исп-ых в одинак усл, разными эксперимент-ми, судьями, экспертами. 2 вар определ соглас-сти: лицо, провод тест только оценив его рез-ты, не влияя на них (письм раб); лицо, провод тест может повлиять на рез-ты тестир (устн ответ).

29.Эквивал-сть тестов(ЭТ). ЭТ-степ совпад рез-тов, получ на тех же исп-ых при использ разных тестов, преднознач для проверки одн и того же кач-ва или св-ва. Для оценки ЭТ использ метод параллел форм:

мін временной

форма А форма Б

интервал

30.Инф-сть тестов(ИТ). ИТ (валидность)-степ точн, с какой он измеряет св-во, для оценки которого использ. 2 частных вопр: что измер дан тест и как точно он измеряет. Если тест использ для определ сост спортсм в момент обслед-диагностич инф-сть. Если на основе рез-тов тестир- хотят сделать вывод о возмож- будущих показателях спортсм-прогност инф-сть. Степ инф-сти может хар-ся кол-но на основе опытных данных-эмпирич инф-сть; кач-но  на основе содержат- анализа сит-содержат или логич инф-сть.

31.Эмпир и логич инф-сть. ЭИ- рез-ты теста сравн- с некот- критерием. Расчит коэф инф-сти r_tk, t- тест, k-крит. Критериями служат: спорт рез-т; к-л колич хар-ра соревн деят; рез-ты др теста, если можно подобрать более простой тест; принадлежн к опред гр; составн крит (сумма очков). ЛИ использ напр при подгот билетов на экз. Если в рез-те эксперимента определен выс коэф инф-сти теста, нужно обязательно проверить, не следствие ли это ложной корреляции. Она возможна, когда на рез-ты обоих коррелирующих признаков влияет некот показат, кот сам по себе не представл интереса.

32.Квалиметрия. Квалиметрия -наука, изуч и разрабат методы колич измер кач-ва. Исход полож: любое кач-во можно измерить; кач-во зависит от ряда св-в; кажд св-во опред 2 числами – относит показат K и весомочсть М; сумма весомостей св-в на кажд ур=1 или 100%. Относит показат хар-ет выявлен ур измер-го св-ва, а весомость-сравнит важность разных показат.

33.Сущн метода эксперт оценок. Эксперт оценка-оценка, получ путем выявл мнений спец-стов. Экспертиза: групп(неск экспертов), индивид. Этапы экспертизы: формир целей, подбор экспертов, оценка кач-ва экспертов, провед опроса, статистич обработка получ эксперт оценок. Спос оценки кач-ва эксперта: оценка эффект-сти эксперта. Абсолют эф-сть=отнош случаев, когда эксперт оказался прав к общ кол-ву провед экспертиз дан экспертом(10 экспертиз, 8 р прав. 8/10=0,8). Относит эф-сть=отнош его абсолют эф-сти к сред абсолют эф-сти гр экспертов 0,7(0,8/0,7=1,14-хор эксперт).

34.Хар-ра метода анкетир. Анкетир-метод сбора мнений посредством заполн анкет. Вар-ты: групп, индивид, очное, заочное, персонал, аноним. 2 части: демографич-в конце; осн-вопр открыт и закрыт, безуслов и услов, прямые и косвен. Открыт-нет ответа; закрыт-есть ответы; прямые-на реш задач ислл-ния; косвен-какого ваше мнение; услов-высказ свое мнение о явлениях, кот могли бы иметь место при опред усл. Кач-во анкетир повыс если до нач вопр подвергнуть составлен анкету эксперт оценке и усоверш ее в соотв с высказыв экспертов.

1.Предмет и задачи сп метрологии.Метрология-«наука об измерен»Предмет Сп метрол-комплексн контроль в ФКиС и использ его результ в планировании подгот спортсм.Зад общ метрол:обеспечение единства и точности измерений.Сп метрол явл частью общей метрол.В содержание входит:1)контроль за сост спортсм,трен.нагрузк,техник выполнен нагрузк.2)сопоставлен данных,получ в кажд из этих направл контроля.

2.Основы теории вероятности:Теор.вероятн-раздел математики кот. По известн вероятности 1-их событий опред вероятн др событий взаимосвязан с 1-ыми.Случайное событ-это событие,кот может произойти при проведении испытан.Случайн.величина-велич,кот притерпев случайные изменен от испытан к испытан(время забега)-бывают дискретные(целое значен)и непрерывн(люб дробн знач).Вероятность-степень возможности появлен случайного события при провед испытан.,кот может повторяться бесконечн кол-во раз.

3.Генеральн и выборочн совок использ в математич статистике-это раздел матем кот изуч и разраб методы исслед массов явлений.Генеральн совок-совок всех объектов, хар-ки кот треб опред.Выбороч совок,(выборкой)наз часть объектов,опред образом выбран из общ генер совок.Способы отбора:- случайн;-по опред схеме;- смешан.

4.Шкала измер–закон,по кот числ значен присваив измер результату по мере его возраст ил убыв.

Шк наимен (номинальная)Самая простая.Числа вып роль ярлыков и служ для обнаруж и различения изуч объектов(напр,нумерац игроков футб команды,№ уч группы).Числа, разреш мен местами.Нет отношений типа «больше-меньше».Числа нельзя склад или вычит,но можно подсчит,сколько раз (как часто) встреч то или иное число.

Шкала порядка(ранговая)Использ в видах спорта, где рез опред только местом,занят на соревн(напр,единобор). Ясно,кто сильн,а кто слаб,но насколько сказать нельзя.Второй спортсмен мож быть почти равен перв,а мож быть существ слабее его и быть почти одинак с3. Места, назыв рангами. но интерв межд ними точн измер нельзя.Числа мож сравнив,но нельзя сказать на сколько >или < . Широко использ в гуманит науках: педагог,психол,социол..

Шкала интерваловЧисла не тольк упорядоч по рангам, но и раздел опред интерв.Особен- нулев точка выбир произв.Календарн врем,суставн угол,температ,потенц энерг поднят груза.Результ измер можно обраб всеми мат методами,кроме вычисления отношен.Данные шкалы интервалов дают ответ на вопрос:«На сколько больше?»,но нельзя сказать опред во сколько раз >или < др.Напр,если темпер повыс с 10 до 20 ⁰C, то нельзя сказ,что стало в2 раза теплее.

Шкала отношенийОтлич от шк интервалов тем, что в ней нулевая точка не произв, а указ на полн отсутств измер признака.Измеряют расстоян,силу,скор и т.д.Измеряя длину прыжка, мы узнаем, во сколько раз эта длина >длины др тела, принятого за единицу длины; взвешивая штангу, опред отнош ее массы к массе др тела–единичной гири «килограмма» и т.п.Можно провод любые операц.Измерить какую-либо величину–значит найти опытным путем ее отнош к соответств единице измерения.

5.Точность измерений.Никакое измер не мож быть вып абсол точно.Результат измер неизбежно содерж погрешн, велич кот тем<, чем точнее метод измер и измерит прибор.Напр,с пом обычн линейки с миллиметров делен нельзя измер длин с точн до0,01 мм.По происхожд различ основн и дополн погрешн.Основная погреш–погрешн метода измер или измер прибора, кот имеет место в норм услов их применен.Дополнит погреш–погрешн измерит прибора, вызван отклон условий его раб от норм.По спос выраж погрешн быв абсолютные и относит.Величина X – A, равная разности между истин знач измер велич (X) и показанием измерит прибора (A) ,наз абсолют погрешн.Измер в тех же единиц,что и сама измер величина. На практике часто использ отношен X – A к A, -относит погрешн. Для характеристики погрешности обычно указывают ее границы.Число Δ(А) такое, что,наз границей абсол погрешности.Число δ(А) такое, что

,наз границей относ погрешности.Часто выраж в%.Относит погрешн быв 2 видов–действит и привед. Действит относит погрешн наз отнош границы абсол погрешн к истин значению измер велич:.Приведен относит погрешн–отношен границы абсол погрешн к мак возможн знач измер велич: .По изменчивости различ систематич и случайн погрешности. Систематич-погрешн, велич кот не меняется от измер к измер.Часто мож быть предсказ заранее или, обнаруж и устран по окончан проц измер.Способ устранения системат погрешн завис в перв очередь от ее природы.Группы системат погрешн:1)погрешн известн происхожд и известн велич;(сам безобидн,легко устран)2)погрешн известн происхожд,но неизв велич(погрешн,связ с несоверш мет измер и измерит аппарат); 3)погрешн неизв происх и неизв велич.(наиб опасны, их появл быв связ как с несоверш мет измер, так и с особен объекта измер – спортсмена.)Случайн погрешн возник под действ разнообр факторов, кот ни предсказ заран,ни точн учесть не удается.(не устранимы.)

6.Основные статистические характеристики положения центра рядаЦентральн тенденц выборки позвол оцен такие статистиче хар-ки,как средн арифмет знач, мода, медиана.Мода–это такое знач в множестве наблю,кот встреч наиб часто.Можно опред на глаз.В случае,когда все значен в группе встреч одинак часто, то эта группа не имеет моды.Когда 2 соседн знач в ранжир ряду имеют одинак частоту и они больше частоты любого др значен,мода-средн этих двух знач.Если 2несмежн знач в группе имеют равн частоты, и они >частот люб значен,то существ 2моды- бимодальн.Медиана–серед ранжир ряда результ измер.Если данные содерж четн число различн знач,то медиана есть точка, леж посеред меж 2-я центральн знач, когда они упорядоч.

7. Основные статистические характеристики рассеивания Хаар-ки вариации (рассеиван)-размах варьир, дисперс,ср квадратич отклон, коэф вариац, стандарт ошибку ср арифм.1.Размах варьир-разн меж наибольш и наименьш результ измер.Он улавл тольк крайн отклонен,но не отраж отклонен всех рез.Чтобы дать обобщ хар-ку,можно вычисл отклон от средн рез.Кажд отклонение возвод в квадр и складыв. Разделив эту сумму на число измер,получ средн квадрат отклон,или дисперсию.

.Если число измерений не более 30, т.е. n ≤ 30, используется формула:

.n – 1 = k -число степеней свободы-число свободно варьир членов совокупн.

Средн квадратич отклонен-положительн значен корня квадратного из значен дисперсии, т.е.:

.

Среднее квадратич отклон (стандартн отклон) характериз степень отклон рез от средн знач в абсол ед и имеет те же ед измер, что и рез измер.

Коэффиц вариации -отнош ср квадратич отклон к ср арифметич, выраж в %.

(0 – 10 %), средней (11 – 20 %) и большой (V > 20 %).

Позвол сравн между собой колеблемость рез измер, имеющ различн ед измер.Можнго исп только если вычислен в шк отношений.

?? 8. Нормальное распред(зак Гаусса)–совок объектов,в кот крайние знач некот признак–наименьш и наиб–появл редко;чем ближ знач признака к средн знач, тем чаще оно встреч.

График симметричен относит центра группирования.Норм распред имеет параметры = 0 и σ = 1.

9. Св-ва кривой норм распред Кривая мож быть получ из полигона распред при бесконеч больш числе наблюд и интервалов.1. Кривая симметрич относит ср арифм(моды, медианы).

2. При x = .

3. При .

4. Площадь, заключ между кривой f(x) и осью x, =1.

5. Кривая имеет 2точки перегиба при .

С увелич  ,кривая станов более пологой, при уменьш  -более островерш.В рез спорт трен ср арифм долж улучш, станд отклон  должно уменьш.С увелич стабильн и устойч спорт результ, кривая распред станов более островерш..Измен ср арифм не меняет форму кривой,а привод лишь к сдвигу кривой вдоль оси вправо или влево.

10. Правило трех сигм-практич все результ,составл норм распред выборку, наход в предел .Использ при:

1. Оценки норм распред выборочных дан.Если результ наход примерно в пределах и в области ср арифмет, результаты встреч чаще,а вправо и влево от него– реже, то можно предположить,что рез распределены нормально.

2. Выявл ошибочно получ результ.Если отдельн рез отклон от ср арифм знач на величины, значит превосходящие 3, нужно проверить правильность полученных величин.

3. Оценка велич . Если размах варьир R = X_max – X_min, разделить на 6,то мы получим грубо приближ знач .

11.Виды взаимосвязи: функциональн-взаимосвязь,при кот каждому значен 1 показателя соответств строго опред значен другого.Статистическ- когда 1 значению одного показателя соотв неск знач другого(завис веса от длины тела).Корреляция–это статистич завис между случайными велич,при кот изменение 1 из случ величин привод к изменен средн значения другой(толкан ядра 3 кг и 5 кг.) Улучш рез толкания ядра 3 кг вызыв улучш результ в толк 5 кг.Статистич метод,кот использ для исслед взаимосв,наз корреляцион анализом.

12.Основные задачи корреляционного поля:Опред формы,тесноты и направленности взаимосвязи изучаемых показателей.Корреляц анализ позвол исслед только статистич взаимосвязь.Широко использ в теории тестов для оценки их надежн и информат.Анализ взаимосв нач с графич представл рез измерений в прямоуг сис-ме координат.Затем строится кореляц.поле.Визуальн анализ позвол выявить форму завис (линейн,нелин).Для оценк тесноты линейн взаимосв в корреляц анализе коэффиц корреляции.Значение люб коэф корреляц лежит в предел от 0до1.– коэф коррел =1- функц взаимосв,т.е.значен 1 показателя соотв только1 знач др показателя.–если 0,99–0,70-сильн статистич взаимосв;– 0,69–0,50-средняя стат взаимосв;–0,49–0,20-слаб ст взаимосв;–0,19–0,01-оч слаб ст взаимосв;–0,00-корреляц не обнаруж).Направленность отраж в знаке коэффиц корреляц. Знак «+» указ на прямую пропорц или положит взаимосв; знак « – »-отрицат взаимосв.

13.Коэффиц корецяции Бравэ-пирсона.Велич коэффиц взаимосв рассчит с учет шкалы, использ для измер.В шкале отнош или интерв и форма взаимосв линейн,использ парный линейный коэффиц коррел Бравэ-Пирсона.( r ):

,где и – ср арифм знач показат x и y, и – ср квадратич отклон, n – число измерен (испыт). Св-ва:1.значен леж в предел -1<r xy<1 ;2.r>0-взаимосв положит,r<0-отрицат;3.r = 0-взаимосв между признак не обнаруж.;4.r=+-1взаимосв функцион.Для того чтобы опред на сколько % разброс показателей у определяется значением х вычисл коэффиц детерминации D: .Он опред часть общ вариации1 показат,кот объясн вариацией др показат.Напр, коэф коррел r = –0,677 (между рез в беге на 30 м с ходу и тройн прыжке с места). Коэф детерминации равен . След, 45,8 % рассеяния спорт рез в тройн прыжке объясн изменен рез в беге на 30 м.Т.е, на оба исслед призн действ общ факторы, вызыв варьирование этих признаков, и доля общих факторов сост 45,8%.Остальные 100% – 45,8% = 54,2% приход на долю факторов, действ на исслед призн избират.

14.Условия выбора коэфиц. корреляции:В какой шкале измеряется изучаем показатель.

15.Ранговый коэфиц. корреляции Спирмэна- непараметрич метод, кот использ с целью статистич изучения связи между явлен.Определение взаимосвязи показателей,измер в шкале порядка.Порядок расчёта:1.проранжировать(упорядочить) показатели х и у.2Вычислить разность рангов-d=dx-dy. 3.Вычислить квадрат разности d2=(dx-dy)2. 4.Вычислить сумму квадратов разности. 5. Вычислить значение коэфиц по формуле где - сумма квадр разностей рангов, а - число парных наблюдений.

При использ этого коэф условно оцен тесноту связи между признаками,считая значения коэф =0,3 и менее, показ слабой тесноты связи;>0,4, но менее 0,7-умерен тесноты,а значения 0,7 и >- показ высок тесноты связи.Целесообразно примен при наличии небольш кол-ва наблюд.

16.Тетрахорический коэффициент сопряжённости:Если изучаемый показат измер в шк. Наименован и может примен только 2 противоположн значения(сдал\не сдал).(T4) Измер в пределах от-1 до+1

17.Оценка статистической достоверности коэф.корреляции.При оценке наиб часто возник вопр:1)существ ли статистич зависим между двумя явлениями.2)в каких доверительных границах лежит исинный коэфиц корреляции в генеральн.совок.

8.Проверка стат гип на примере лаб раб. 3-4 этап игры -находили критич знач коэф коррел.

9.Назнач и процедура оценки стат достоверн коэф корреляции. Определить, сущ или нет линейная корреляц связь между ген совок-ми или установить, существенно или несущественно отлич от нуля коэф коррел между выборками. 1. Рассчит наблюд знач коэф коррел r_набл. 2.По табл наход крит знач коэф коррел r_крит в завис от объема выборки n, ур значим  и вида крит обл (одностор или двустор). 3. Сравнив r_набл и r_крит. Если r_набл > r_крит, коэф коррел счит статистич достоверным. Если r_набл ≤ r_крит – статистич недостоверным.

10.Выбор крит знач(на примере лаб раб). Нужно найти коэф коррел. Сравнить r_набл и r_крит.

11.Оценка достоверн различий (назнач, процедура провед). См 4 этап игры.

12.Оценка эф-сти эксперимент методики трен-ки. Работа сост из 5 этапов. Спортсм выполн тесты. Нужно расчит показат надежн и инф-сти теста. Если на 5 этапе принята нул гип-методика не эффект-на. На основ выборок В и Г составл выборку парных разностей d_i, представл собой выборку знач прироста рез-тов. Затем выборку d_i проверяют на норм-сть распредел и согласно получ рез-там выбирают для оценки эф-сти трен-вок либо параметрич крит Стьюдента (если распредел норм), либо непараметрич крит Уилкоксона (если распредел отлич от норм). С пом выбран крит «тренеры» оценивают эффект-сть трен-вок.

13.Сравн сред арифметич (на прим лаб раб). Сред знач выборок А, Б, В. 2 этап игры.

14.Алгоритм выбора крит для сравн 2х малых завис выборок. Если объем у попарно завис выборок мал (n < 30), то при норм з-не распредел выборки парных разностей для сравн сред знач выборок использ точный параметрич t-крит Стьюдента для попарно завис выборок, а при отличающемся от норм з-на распредел – приближ непараметрич U-крит Уилкоксона для попарно завис выборок.

1.Расчёт основных статистических характеристик. Мода–это такое знач в множестве наблюд,кот встреч наиб часто.Медиана– середина ранжир ряда результатов измер. Ср арифметич х для неупорядоч ряда измер вычисл по формуле:, где

Размах варьирования опред как разность меж наибольш и наименьш рез измер.

Сумму отклонений возводят в квадрат и разделив эту сумму на число измерений, получают средний квадрат отклонений,или дисперсию. Если число измерений не более 30, т.е. n ≤ 30, используется формула:.

Велич n – 1 = k наз числом степеней свободы,под кот подразум число свободно варьирующих членов совокупности.

Среднее квадратич отклонение,определ как положит знач корня квадратного из значения дисперсии, т.е.:.

Показыв на сколько в средн значение числового ряда отклон от среднего арифметич и имеет те же единицы измер,что и результ измер.

Коэффициент вариации определяется как отнош ср квадратического отклонения к ср арифметич, выраженное в% : .небольшой (0 – 10 %), средней (11 – 20 %) и большой (V > 20 %).

Станд ошибка ср арифметич характериз степень отклон выборочн средней арифметич от ср арифметич генеральн совок.,где –станд отклон результ измер,n–объем выборки.

2-3. то же что и 1

4.Показатель надёжности.Надёжностью теста наз степень совпад результатов при повторн тестир одних и тех же людей в одинаков услов.Вариацию результатов могут вызывать:1Изменен сост испыт (утомл; врабатыв;измен мотивац)2.Неконтролир измен внешн услов и аппаратуры(t*, ветер,влажн,напряж в электросети,присутств посторон лиц)3.Изменен сост чел,проводящ или оценив тест 4.Несовершенство теста (штрафные броски в баскетб корзину до первого промаха). Для оценки кач-ва надёжности и информат использ метод корреляционного анализа(взаимосвязь).По виду кореляц. Поля можно опред форму,тесноту и направл.Для более точн решен этих задач рассчит показатель взаимосвязи.Ели результат расчит в шк. отношен-коэф Бравэ-Пирсона.Затем сравниваем с табличным значением(для выборки 10),если наш показатель<то надёжность плохая.

5. Показатель информативности.(тоже что и 4)Информат теста(валидностью)─степень точности,с какой он измер св-во,для оценки кот использ.Отвеч на вопр:1Что измеряет дан тест?2.Как точно он измеряет? Если тест использ для опред сост спортсм в момент обслед- диагностич информативнтеста.Если на основе рез тестир хотят сделать вывод о возможн будущих показ спортсмена─прогностич информативн.Коэф информат оч сильно завис от надежн теста и критерия. Тест с низкой надежн всегда мало информат,поэт тест с низкой надежн можно не провер на информат.Недостат надежн критерия тоже привод к сниж показат информативности.

6.Пути повышения качества надёжности тестов:1)более строгая стандартизация тестирования.2)увеличение числа попыток.3)увеличен числа оценщиков и повышен согласованности их мнений.4)увеличен числа эквивалентн тестов.5)лучшей мотивации испытуемых.

7.Оценка качества надёжности и информативности.Оценить статистич достоверность показателей информ и надёжн.тестов это значит убедиться в том, что установл корреляц связь существ не только в выборке,но и в генер совок.Для этого выдвигаем 2 гипотвсё в тетр)