Co jsou to statistické normy?
úvod
Statistické normy ve sportu umožňují porovnávat individuální výkon s ostatními sportovci ve stejné cílové skupině. Statistické normy se skládají z průměrných hodnot a jejich rozptylových informací a vztahují se pouze na odpovídající skupinu.
Statistické normy tedy matematicky označují průměrnou charakteristickou hodnotu.
Skupinové členství
Srovnání průměrných charakteristik má samozřejmě smysl pouze pro zkušební osoby, které patří do stejné skupiny.
Příklad:
- Průměrná doba pro 3000 metrů absolventů středních škol.
- Průměrný Rychlost o anaerobním prahu pro fotbalisty v 1. Bundesligě
- Průměrný výsledek pro jeden Fitness test pro 60 let staré ženy
Pro odpovídající oblasti služeb by měla být data zaslána reprezentativní vzorky být odhodlaný. Statistické normy nemohou být jednoduše přeneseny na každého jednotlivce a vztahují se na jednotlivého sportovce pouze tehdy, pokud se chovají v souladu s normami.
Jak jsou stanoveny statistické normy?
Pro stanovení statistických norem jsou k dispozici dvě metody:
- Stanovení aritmetických průměrných hodnot
- stanovení regresní analýzy
1. Stanovení aritmetických průměrných hodnot
Stanovení aritmetických průměrných hodnot je zvláště užitečné při srovnávání skupin. Průměrné hodnoty za jednotlivé roky na školách poskytují přehled o tom, zda jsou jednotliví studenti lepší nebo horší než průměr.
Výpočet:
Jednotlivé hodnoty se sčítají a dělí počtem účastníků.
Vzorek musí / musí být dostatečně velký a reprezentativní pro populaci.
Problémy s aritmetickými průměrnými hodnotami:
Aritmetické průměrné hodnoty jsou pro oblast s vysokým výkonem nevhodné, protože atletický výkon může dosáhnout pouze několik testovaných subjektů.
2. Stanovení regresní analýzy
V stanovení regresní analýzy data jsou získána z tzv. extrapolace regresní linie. Je důležité, aby byla povolena extrapolace.
Data lze číst z této přímky.
Např. Výstřelní výkon je v korelaci s výkonem bench pressu.
Regresní čára ukazuje, jaký výkon bench pressu by měl mít putter, pokud zasáhne míč 20 metrů
Statistické normy a limity spolehlivosti
Aby bylo možné číst data ze statistických norem, jsou nezbytné určité limity spolehlivosti.
Preferované limity spolehlivosti jsou:
- Standardní chyba odhadu
- Hyperbolický limit spolehlivosti
- (Standardní chyba odhadu)
1. Standardní chyba regresní přímky
Se = ± s? 1-r2
r = Korelace mezi (např. Bench press a shot shot) / 0,86
s = Hodnoty rozptylu
Standardní chyba odhadu označuje rozsah, ve kterém je skutečná hodnota s pravděpodobností chyby (1% = p <0,01 nebo 5% p <0,05).
2. Hyperbolické limity spolehlivosti
= Intervaly spolehlivosti
Odhady jsou zvláště přesné v oblastech, kde lze shromáždit mnoho údajů (v rozmezí střední hodnoty).
Čím dále se naměřená hodnota odchyluje od střední hodnoty, tím méně je odhad přesnější. (dolní a horní rozsah výkonu).
