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第一章　绪论1

1.1　体育统计概述1

1.1.1 什么是体育统计1

1.1.2　体育统计的内容2

1.1.3 体育统计的学习方法3

1.1.4　体育统计在体育中的应用4

1.2　基本概念与预备知识5

1.2.1　总体和样本5

1.2.2　统计量和参数6

1.2.3　指标与变量6

1.2.4 统计误差6

1.2.5 有效数字7

1.2.6　连加求和符号∑8

1.3 SPSS统计软件介绍8

思考与练习9

第二章　观测数据的收集与整理10

2.1　资料的收集10

2.1.1 体育统计资料的来源10

2.1.2　变量及其分类11

2.1.3 收集资料时应注意的问题12

2.2　资料的整理14

2.2.1 原始资料的审核与复查14

2.2.2　制频数分布表15

思考与练习17

第三章　SPSS数据文件的建立与整理19

3.1 SPSS for Windows的启动与退出19

3.1.1 SPSS for Windows的启动19

3.1.2 SPSS for Windows的退出19

3.1.3　数据编辑器19

3.2　数据文件的建立与存储21

3.2.1　数据文件的建立21

3.2.2　数据文件的存储30

3.3 SPSS数据文件的编辑与整理33

3.3.1 数据文件的编辑33

3.3.2　数据文件的整理36

思考与练习45

第四章　样本特征数47

4.1　集中量数47

4.1.1 算术平均数47

4.1.2 中位数48

4.1.3 众数49

4.2　离散量数50

4.2.1　方差与标准差50

4.2.2 变异系数52

4.3　大样本资料的统计参数简捷计算法53

4.4　百分位数56

4.5　如何用SPSS进行描述统计分析58

4.5.1 频数分析59

4.5.2　描述统计64

思考与练习68

第五章　概率和概率分布71

5.1　随机事件71

5.1.1 随机事件的基本概念71

5.1.2　几类随机事件72

5.1.3　事件之间的相互关系及运算72

5.2　随机事件的概率73

5.2.1 频率与概率73

5.2.2　古典型概率的计算75

5.3　小概率事件76

5.4　随机变量及其概率分布76

5.4.1 随机变量76

5.4.2　概率分布概念77

5.4.3 离散型随机变量的概率分布77

5.4.4　连续型随机变量的概率分布78

5.4.5　概率分布的两个性质78

5.5　正态分布与标准正态分布79

5.5.1 正态分布79

5.5.2　标准正态分布80

5.5.3　标准正态分布表的使用81

5.6　非标准正态分布84

5.6.1　标准化公式84

5.6.2　非标准正态分布概率的计算85

5.7　正态分布在体育中的应用87

5.7.1 利用正态分布估计实际分布情况87

5.7.2　利用正态分布制定考核、考试标准89

5.7.3　利用正态分布比较不同运动项目成绩的优劣91

5.8　用SPSS进行正态性检验91

5.8.1 K-S样本分布检验的过程91

5.8.2 K-S样本分布检验应用举例93

思考与练习94

第六章　体育评分97

6.1　体育评分概述97

6.2　标准Z分98

6.3　标准百分99

6.3.1 评分范围为μ±3σ的标准百分100

6.3.2　评分范围为μ±2.5σ的标准百分101

6.3.3　编制标准百分评分表101

6.3.4　讨论102

6.4　分布位置百分102

6.4.1 连续型资料的分布位置百分103

6.4.2 离散型资料的分布位置百分105

6.4.3　讨论107

6.5　名次百分107

6.6　累进评分法108

思考与练习113

第七章　总体参数估计115

7.1　抽样误差115

7.1.1　抽样误差的概念115

7.1.2　抽样误差的计算116

7.1.3 影响抽样误差的因素117

7.1.4　抽样误差（标准误）与标准差的区别118

7.2 t分布119

7.2.1 t分布概述119

7.2.2 t值表120

7.3　参数估计概述121

7.3.1　抽样分布121

7.3.2　平均数抽样分布的几个定理121

7.3.3　参数估计的含义122

7.3.4 区间估计量的标准122

7.4　总体平均数的区间估计123

7.4.1 总体为正态分布，总体方差σ2已知时总体均值的区间估计123

7.4.2　总体为正态分布，总体方差σ2未知时总体均值的区间估计125

7.4.3　非正态总体126

7.5　总体率的区间估计127

7.6　用SPSS作总体均值的区间估计128

思考与练习133

第八章　假设检验135

8.1　假设检验概述135

8.1.1　什么是假设检验135

8.1.2　假设检验的基本原理136

8.1.3　假设检验中的两类错误137

8.1.4　单侧检验与双侧检验138

8.1.5　假设检验的步骤139

8.2　均数的假设检验140

8.2.1　μ=μ0的假设检验140

8.2.2　μ1=μ2的假设检验143

8.3　率的假设检验149

8.3.1　π=π0的u检验149

8.3.2 π1=π2的u检验150

8.4　标准差的假设检验151

8.4.1 σ=σ0的假设检验151

8.4.2 σ1=σ2的假设检验152

8.5　假设检验注意事项153

8.5.1 本章小结153

8.5.2　假设检验时应注意的问题153

8.6　用SPSS作假设检验155

思考与练习161

第九章　方差分析164

9.1　方差分析概述164

9.1.1 因素与水平164

9.1.2　随机误差与条件误差165

9.1.3　方差分析时应满足的条件165

9.2　单因素多水平的方差分析166

9.2.1 基本思想166

9.2.2 一般计算程序和格式168

9.3　多重比较172

9.3.1 各组数据个数相同情形172

9.3.2　各组数据个数不同情形173

9.4　方差分析小结175

9.4.1 方差分析中应注意的问题175

9.4.2　一般方差分析的程序175

9.5　用SPSS作单因素方差分析175

思考与练习178

第十章　x2检验180

10.1　x2分布与x2值表180

10.2　率的x2检验182

10.3　正态性x2检验184

10.4　用SPSS作x2检验186

思考与练习191

第十一章　相关与回归193

11.1　相关与回归的基本概念193

11.1.1 变量之间的两种关系193

11.1.2　相关与回归的基本概念194

11.2　相关分析195

11.2.1　相关系数及其意义195

11.2.2　相关系数的计算及其检验197

11.3　一元线性回归分析203

11.3.1 一元线性回归的基本思想203

11.3.2 一元线性回归方程的具体求法204

11.3.3 回归方程的可靠性分析205

11.3.4 回归方程的估计精度分析208

11.4　相关与回归在实际应用时应注意的问题210

11.5　二元线性回归分析介绍211

11.5.1 二元线性回归方程212

11.5.2 回归方程效果的检验214

11.5.3　复相关系数215

11.5.4 回归方程精度估计216

11.6　用SPSS作相关与回归分析216

11.6.1 用SPSS作相关分析216

11.6.2　用SPSS作回归分析219

思考与练习225

第十二章　统计图表228

12.1　统计表228

12.1.1　统计表的结构228

12.1.2　统计表的类型229

12.1.3　制表的原则及注意事项230

12.2　统计图231

12.2.1 统计图的结构及绘制原则231

12.2.2　常用统计图的类型232

思考与练习236

附表1　（1）标准正态分布表237

（2）标准正态分布表238

附表2 t值表239

附表3 F值表（方差齐性检验用）240

附表4　（1）F值表（方差分析用）241

（2）F值表（方差分析用）242

（3）F值表（方差分析用）243

（4）F值表（方差分析用）244

附表5 q值表245

附表6 x2值表246

附表7　（1）相关系数界值表247

（2）相关系数界值表248