Using Statistics in Sport and Exercise Science Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lotus Publishing

作者:Joanne L. Fallowfield

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2005-09

价格:258.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9781905367009

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Sport Science
• Exercise Science
• Research Methods
• Data Analysis
• Quantitative Research
• Biomechanics
• Performance Analysis
• Physiology
• Kinesiology

书名： Using Statistics in Sport and Exercise Science Research 图书简介 《运动与锻炼科学研究中的统计应用》是一本专为希望提升研究能力、深入理解数据分析的运动与锻炼科学领域学者、学生及从业者而设计的实用指南。本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是聚焦于如何在实际研究环境中，灵活、有效地运用统计学工具来解决领域内特有的科学问题，从而得出更具说服力、更可靠的研究结论。 本书的编写理念在于，统计学不仅仅是数字和公式的堆砌，更是洞察现象、揭示规律、验证假设的有力武器。因此，我们将统计学的学习过程与运动与锻炼科学的真实研究场景紧密结合，引导读者从“为什么需要统计学”出发，逐步掌握“如何运用统计学”的技能。 核心内容概览： 本书的结构设计清晰，层层递进，确保读者能够系统性地掌握统计学知识并将其应用于研究实践。 第一部分：统计学基础与研究设计 在开始具体的统计分析之前，理解统计学在科学研究中的基本作用至关重要。本部分将为读者打下坚实的理论基础，并引导读者思考如何在研究初期就将统计学纳入考量。 统计学在运动与锻炼科学研究中的定位： 阐述统计学如何帮助我们理解运动表现、生理适应、健康干预效果、损伤预防等复杂议题。我们将探讨统计学在描述性研究、探索性研究以及验证性研究中的不同角色。 研究问题的形成与统计假设： 强调清晰、可检验的研究问题是统计分析的前提。我们将指导读者如何将模糊的研究想法转化为具体的、可量化的统计假设（零假设与备择假设），并解释这些假设的意义。 研究设计与抽样策略： 探讨不同的研究设计（如实验性设计、准实验性设计、观察性研究、队列研究、病例对照研究等）对后续统计分析方法选择的影响。同时，详细介绍各种抽样方法（随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点，以及如何确保样本的代表性和潜在的偏差。 数据收集与测量： 讨论运动与锻炼科学研究中常见的数据类型（如连续变量、分类变量、有序变量），以及不同测量工具的信度和效度问题。强调数据准确性、一致性对于后续统计分析结果的重要性。 数据管理与初步探索： 介绍数据录入、清理、编码的基本原则。同时，教授如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）和描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差、百分位数等）来初步了解数据的分布特征、识别异常值和潜在模式。 第二部分：描述性统计与推断性统计入门 本部分将深入介绍统计分析中最基本也是最核心的两种方法，为读者构建统计分析的骨架。 描述性统计：概括数据的核心工具： 集中趋势的度量： 详细讲解均值、中位数、众数的计算与适用场景。例如，在分析运动员的跑动距离时，均值能提供平均表现，而中位数则对极端值更鲁棒。 离散程度的度量： 深入阐述方差、标准差、极差、四分位距等概念，以及它们如何量化数据的变异性。理解标准差对于评估运动员体能波动性至关重要。 相对位置的度量： 介绍百分位数和Z分数，说明如何比较个体表现与群体水平的差异。 数据可视化： 强调图表在呈现数据分布、趋势和关系方面的直观优势。除了前面提到的基本图表，还将介绍条形图、饼图、折线图等，并指导读者如何根据数据类型和研究目的选择最合适的图表。 推断性统计：从样本推向总体： 概率与抽样分布： 引入概率的基本概念，以及中心极限定理如何解释抽样分布的特性，为后续的假设检验和区间估计奠定基础。 置信区间：估计总体参数的范围： 学习如何构建和解释置信区间，用以估计总体的均值、比例等参数，并理解置信水平的含义。例如，通过置信区间来估计某种训练方案对最大摄氧量提高的平均幅度。 假设检验：检验研究假设的逻辑： 详细讲解假设检验的基本步骤，包括设定零假设和备择假设、选择检验统计量、计算P值、做出统计决策。我们将通过具体的运动科学案例，如比较两种训练方法的效果差异，来演示假设检验的全过程。 第三部分：常见统计检验方法及其应用 本部分是本书的核心，将针对运动与锻炼科学研究中最常用的统计检验方法进行系统讲解，并结合大量实际案例，指导读者如何选择和运用它们。 组间比较： t检验： 详细介绍独立样本t检验（比较两组独立样本的均值）和配对样本t检验（比较同一组在不同时间点或不同条件下的均值）。例如，用独立样本t检验比较接受和不接受某种干预的运动员的比赛表现；用配对样本t检验分析运动前后心率的变化。 方差分析（ANOVA）： 讲解单因素ANOVA（比较三个及以上独立样本的均值）和多因素ANOVA（考察多个自变量对因变量的影响）。例如，比较不同训练计划（A、B、C组）对肌肉力量增长效果的差异；分析训练量和训练强度对耐力表现的联合影响。书中还将介绍事后检验（post-hoc tests）以确定具体哪些组之间存在显著差异。 非参数检验： 在数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的假设时，介绍非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验（独立样本t检验的非参数替代）和Wilcoxon符号秩检验（配对样本t检验的非参数替代），以及Kruskal-Wallis H检验（单因素ANOVA的非参数替代）。 关联性分析： 皮尔逊相关系数（Pearson's r）： 讲解如何计算和解释两个连续变量之间的线性相关强度和方向。例如，分析训练量与最大摄氧量之间的相关性。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rho）： 介绍在变量不满足连续性或正态分布假设时，如何使用斯皮尔曼等级相关来衡量两个变量的单调关系。 回归分析：预测与解释： 简单线性回归： 学习如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，以预测因变量的值。例如，预测体脂率与200米跑成绩的关系。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响，以及如何解释回归系数、R²值和模型的整体显著性。例如，分析年龄、训练年限、每周训练小时数等因素对运动员速度的影响。 分类变量分析： 卡方检验（Chi-square test）： 介绍如何分析两个分类变量之间的关联性，例如，分析不同性别运动员在倾向于选择某种运动项目上的差异。 第四部分：高级统计技术与专题 本部分将介绍一些更高级的统计方法，以及在运动与锻炼科学研究中常见的特殊问题处理。 重复测量设计： 深入探讨重复测量ANOVA（RM-ANOVA），它适用于同一受试者在多个时间点或条件下进行测量的数据，在运动生理学和运动心理学研究中极为常见。 协方差分析（ANCOVA）： 学习如何控制潜在的混淆变量（协变量）对研究结果的影响，从而更准确地评估干预效果。例如，在评估一种新的营养补充剂对运动表现的影响时，控制研究开始时的基础运动能力作为协变量。 因子分析与主成分分析： 介绍这些技术如何用于降维，从大量相关的变量中提取潜在的、更易于解释的结构，例如，在开发运动动机量表时，用于识别核心动机维度。 路径分析与结构方程模型（SEM）： 简要介绍这些模型如何用于检验复杂的因果关系假设，以及变量之间的直接和间接效应。 效应量： 强调效应量（如Cohen's d, Eta-squared）的重要性，它提供了比P值更直接的关于影响大小的信息，有助于跨研究的比较和结果的解释。 统计软件应用： 虽然本书不专注于某一特定软件，但将提供使用常见统计软件（如SPSS, R, Jamovi等）进行数据分析的基本指导和示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 第五部分：统计结果的报告与解读 如何清晰、准确地报告统计结果： 遵循学术规范，指导读者如何撰写统计分析部分，包括描述统计量、检验统计量、自由度、P值、效应量和置信区间。 解读统计结果的实际意义： 强调统计学上的显著性不等于实践上的重要性，指导读者如何将统计结果转化为有意义的科学见解，并讨论研究的局限性。 本书特色： 情境化教学： 所有统计概念和方法的讲解都紧密结合运动与锻炼科学的真实研究问题和数据，使学习更具针对性和实用性。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，结构安排合理，适合不同统计学背景的读者。 案例驱动： 大量引用运动与锻炼科学领域的实际研究案例，展示统计学在解决具体问题中的应用。 注重理解而非死记硬背： 强调统计学背后的逻辑和原理，帮助读者真正理解“为什么”以及“如何”运用这些方法。 鼓励批判性思维： 引导读者理解统计方法的假设和局限性，培养严谨的学术态度。 《运动与锻炼科学研究中的统计应用》将是你提升研究严谨性、深化理论理解、解决实际问题的得力助手。无论你是初学者还是有一定经验的研究者，本书都将为你提供一套系统、实用的统计分析工具箱，帮助你在运动与锻炼科学领域取得更卓越的研究成就。

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