Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Коэффициент корреляции Пирсона (Pearson Correlation Coefficient)




 

· Назначение:  используется для оценки силы и направления линейной связи между 2 метрическими переменными в одной выборке. Связь устанавливается между абсолютными значениями признаков.

· Требования к выборке

o Интервальные или абсолютные шкалы измерений.

o Нормальное распределение (или близкое к нормальному).

o Линейность ассоциации.

o Отсутствие выбросов.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Spearman's Rho)

 

· Назначение –непараметрический тест, используемый для оценки силы линейной  ассоциации между двумя переменными. При этом связь устанавливается не между самими переменными, а между рангами.

· Требования к переменным

o Ранговая шкала.

o Данные представляются в виде связанных пар.

o Ассоциация между данными должна быть монотоническая – переменные увеличиваются или одна увеличивается, а другая уменьшается.

 

Регрессионный анализ

 


       Линейная регрессия сходна, но не идентична линейной корреляции. Регрессионный анализ проводится, если корреляционный анализ выявил взаимосвязь между переменными.

       Регрессионный анализ позволяет предсказать или оценить значение (зависимой) переменной отклика по известным значениям одной или нескольких (независимых) предикторных переменных.


Виды регрессионного анализа

· Простой – используется одна предикторная переменная.

· Множественная –несколько предикторных переменных.

· Логический –переменная отклика является бинарной (двоичной) категориальной.

· Линейная -переменная отклика непрерывна и линейно связана с независимой (независимыми) переменными.Как линейный так и логический анализ может быть простым или множественным.

· Нелинейная – между переменными, которые связаны нелинейно и не могут быть трансформированы в линейную.

 

Простая линейная регрессия

       С помощью регрессионного анализа определяются параметры прямой, которая наилучшим способом предсказывает значение одной переменной на основании значения другой по уравнению регрессии (регрессия у на х):

у = а + bх,

где у и х значения 2-х переменных (у - зависимая или предикторная; х – независимая, объясняющая); а – точка пересечения прямой с осью ординат (ось У), является начальной ординатой и даёт значение у при х=0, свободный член; b задаёт наклон линии регрессии – среднее изменение у при изменении х на единицу (угловой коэффициент линейной регрессии).

       Статистические программы также рассчитывают статистическую значимость (значение р) отклонения наклона регрессионной прямой, что также является оценкой наличия значимой корреляции 2-х переменных.

 

 

 

ANOVA в отличие от множественного регрессионного анализа (работает с непрерывными предикторными переменными) использует категориальные предикторные переменные. ANCOVA– ковариационный анализ включает как непрерывные так и категориальные предикторные переменные.

 

Алгоритм выбора теста для анализа взаимосвязи

- Две переменные:

-Обе непрерывные, есть зависимость одной переменной от другой:

-Простая линейная регрессия.

- Одна категорияльная, одна непрерывная:

       - Дисперсионный анализ (ANOVA).

       - Обе категориальные:

                   - Тесты на ассоциацию: таблица сопряженности.

                   - Тесты на воспроизводимость: Каппа статистика.

- Более 2-х переменных:

       - Непрерывные переменные: методы множественной регрессии.

       - Бинарные переменные: методы логической регрессии.

 

 

ТЕМА 9

МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОНТРОЛЯ ФИЗИЧЕСКОЙ И ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ

 



Содержание

1. Основные характеристики контроля в ФК.

2. Контроль скоростных качеств.

3. Контроль силовых качеств.

4. Контроль за уровнем развития выносливости.

5. Контроль за гибкостью.

6. Контроль за ловкостью.

7. Контроль функциональной подготовленности.

 

 

Основные характеристики контроля в ФК

 


Контроль в спортивной метрологии - сбор информации об объекте (системе) с целью последующего изменения деятельности системы.

 

Объекты контроля:

· физические и психологические нагрузки;

· функциональные состояния человека:

o уровень физического и психического здоровья - состояние нормального функционирования всех систем организма человека в нормальных внешних естественных условиях;

o состояние «спортивной формы» - состояние повышенной готовности переносить внешние нагрузки и адаптироваться к ним;

· уровни развития разных аспектов спортивной подготовленности (например, физической, тактической, технической, психологической и теоретической);

· уровни развития физических качеств: силы, быстроты, выносливости, гибкости, ловкости;

· специальное спортивное оборудование: спортсооружения, спортивные снаряды, тренажерные устройства, экипировка, вспомогательные средства;

· спортивное судейство и т. п.

Измеряемые параметры:

· интегральные (или комплексные), отражающие суммарный (кумулятивный) эффект функционального состояния различных систем организма (например спортивное мастерство и физическая подготовленность);

· дифференциальные, характеризующие только одно свойство системы (например силовые качества);

· единичные, раскрывающие одну величину (значение, форму проявления) отдельного свойства системы (максимальная сила мышц).


Контроль скоростных качеств

 


Скоростные качества проявляются в способности выполнять движения в минимальный промежуток времени.


Формы проявления скоростных качеств

Быстрота не является единым физическим качеством, а есть некоторое собирательное понятие для обозначения комплекса двигательных свойств.

· Элементарные формы:

o время реакции;

o время одиночного движения;

o частоту (темп) локальных движений.

· Комплексные формы представлены быстротой выполнения спортивных движений (время атаки фехтовальщика, рывок нападающего в футболе или в хоккее, и т. п.).

Контроль времени реакции

Время выполнения любого ФУ складывается из двух переменных:

· времени реакции (ВР) (например, время стартовой реакции);

· времени движения (ВД) (например, время пробега).

Вклад ВР оказывается наибольшим в тех упражнениях, где его значения сопоставимы со временем следующих за реагированием движений (например, в спортивных играх и единоборствах).

 

· Время простой двигательной реакцииизмеряется в условиях с известным типом сигнала и известным способом ответа  (например, на выстрел стартера - начать бег); измеряется с помощью компьютерной техники.

· Время сложной двигательной реакции (реакции выбора и реакции на движущийся объект; действия спортсмена зависят от поведения соперника). Определение достаточно трудно.

 

Вариативность времени двигательной реакции как показателя скоростных качеств (и внутрииндивидуальная, и межиндивидуальная) является значительной.

                                               










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 282.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...