מהן נורמות סטטיסטיות?
מבוא
נורמות סטטיסטיות בספורט מאפשרות להשוות בין ביצועים פרטניים לספורטאים אחרים באותה קבוצת יעד. הנורמות הסטטיסטיות מורכבות מערכים ממוצעים ומידע פיזורן וחלות רק על קבוצה המתאימה.
נורמות סטטיסטיות מציינות אפוא באופן מתמטי את הערך המאפיין הממוצע.
חברות בקבוצה
השוואה בין מאפיינים ממוצעים רק הגיונית, כמובן, עבור אנשים במבחנים השייכים לאותה קבוצה.
דוגמא:
- זמן ממוצע ל 3000 מטר בוגרי תיכון גברים.
- מְמוּצָע מְהִירוּת על הסף האנאירובי לכדורגלנים בבונדסליגה הראשונה
- תוצאה ממוצעת עבור אחת מבחן כושר עבור נשים בנות 60
עבור אזורי השירות המתאימים, יש לשלוח את הנתונים אל דוגמאות ייצוגיות להיות נחוש. נורמליות סטטיסטיות אינן יכולות להיות פשוטות מועברות לכל אדם והן חלות רק על הספורטאי הבודד אם הן מתנהגות בהתאם לנורמות.
כיצד נקבעים נורמות סטטיסטיות?
קיימות שתי שיטות לקביעת נורמות סטטיסטיות:
- קביעת ערכי הממוצע האריתמטיים
- קביעת ניתוח רגרסיה
1. קביעת ערכי ממוצע אריתמטיים
קביעת ערכים ממוצעים אריתמטיים מועילה במיוחד כאשר משווים בין קבוצות. ערכים ממוצעים לשנים בודדות בבתי ספר מספקים סקירה כללית אם תלמידים בודדים טובים או גרועים מהממוצע.
תַחשִׁיב:
הערכים האישיים מתווספים ומחולקים לפי מספר המשתתפים.
המדגם צריך / חייב להיות מספיק גדול ומייצג את האוכלוסייה.
בעיות עם ערכים ממוצעים אריתמטיים:
ערכים ממוצעים אריתמטיים אינם מתאימים לאזור הביצועים הגבוהים, מכיוון שרק מעט נבדקים יכולים להשיג את הביצועים הספורטיביים.
2. קביעת ניתוח רגרסיה
בתוך ה קביעת ניתוח רגרסיה הנתונים מתקבלים מהכינוי אקסטרפולציה של קו הרגרסיה. חשוב שניתן יהיה לאפשר את האקסטרפולציה.
ניתן לקרוא את הנתונים מקו ישר זה.
לְמָשָׁל. הביצועים של הכדור הצילומי מתואמים לביצועי העיתונות של הספסל.
קו הרגרסיה מראה אילו ביצועי עיתונות ספסל אמור להיות למתגונן אם הוא פוגע בכדור 20 מטרים
נורמות סטטיסטיות ומגבלות ביטחון
בכדי להיות מסוגלים לקרוא נתונים מהנורמות הסטטיסטיות, יש צורך במגבלות ביטחון מסוימות.
גבולות הביטחון המועדפים הם:
- שגיאת האומדן הסטנדרטית
- גבול הביטחון ההיפרבולי
- (השגיאה הסטנדרטית של האומדן)
1. שגיאה סטנדרטית של קו הרגרסיה
Se = ± s? 1-r2
r = מתאם בין (למשל לחץ על ספסל והכנת כדור) / 0.86
s = פיזור ערכים
שגיאת האומדן הסטנדרטית מציינת את הטווח בו הערך האמיתי הוא עם הסתברות שגיאה של (1% = p <0.01 או 5% p <0.05).
2. מגבלות אמון היפרבוליות
= מרווחי אמון
ההערכות מדויקות במיוחד באזורים בהם ניתן לאסוף נתונים רבים (בטווח הממוצע).
ככל שהערך הנמדד חורג מהערך הממוצע, כך האומדן הופך פחות. (טווח הביצועים התחתון והעליון).
