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| 編輯推薦： |
解析运动表现分析七大核心步骤，针对性优化训练策略
确定你想要知道什么
·确定分析问题
·定义分析目标
·提出假设
·确定显著性水平
定义你将要收集的数据
·确定数据类别
·清楚将要收集和分析的具体变量
·设置分析单位
·确定数据深度
·考虑数据效度和数据信度
确定数据收集过程和收集数据
·选择测量工具
·考虑所选择测量工具的质量
·收集数据
分析数据
·对收集的数据进行描述性统计
·如果进行推断性统计：
—检查数据是否满足适合检验的假设
—计算合适的检验统计量，并与临界值进行比较
·如果进行预测性统计：
—使用简单线性回归寻找两个变量之间的相关性
—使用多元线性回归寻找多个自变量对因变量的影响
—使用逻辑回归进行预测，无须参数假设
·如果进行定性分析：
—根据分析目标使用框架和系统观察分析、内容分析、叙事分析、话语分析、主题分析、扎根理论
解释结果
·使用描述性统计来解释数据分析结果
·接受或拒绝零假设
·根据现有数据对未来事件进行预测
·确定不同预测因子或自变量的强度
·预测特定变化的影响
·解释与标准或内容规则相关的
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| 內容簡介： |
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全书分为9章，介绍了运动表现分析的历史、过程、范围和局限性，详细讲解了数据收集、描述性统计、推断性统计、预测性统计、定性数据分析等统计学知识，提供了数据展示的方式，使读者能够深入理解并掌握分析运动表现数据的方法。此外，将帮助读者学会如何基于数据做出更精 准的技术、战术和战略决策，从而在体育竞技中取得优势。不论是专业运动员，还是专项技术及体能教练，抑或是相关专业师生，均能从中获益。
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| 關於作者： |
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约翰·R. 托多罗维奇（John R. Todorovich）博士，在体育科学领域从事K-12教育和高等教育工作已近三十年。在怀俄明大学、佛罗里达大学以及西佛罗里达大学任职期间，托多罗维奇博士积累了丰富的本科和研究生教学经验。他曾担任运动科学与健康系主任长达十年，在此期间，他投入大量时间开发课程和研究项目，以满足学生不断变化的需求。目前，托多罗维奇博士是西佛罗里达大学的教授，并担任健身与体育教练项目协调员。译者简介：杨贤罡北京体育大学运动人体科学专业博士、研究员、硕士研究生导师；国 家 级运动营养师，中国体育科学学会运动康复分会委员；长期从事竞技体育的科学研究与一线实践工作，为越野滑雪等多支国家队备战2022年北京冬奥，以及田径、游泳、射击等多支省队备战多届全 国运动会提供科技保障服务，综合应用多学科手段评估和提升运动员的运动表现，成效显著；入选体育总局“优 秀中青年专业技术人才百人计划”，获评中国体育科学学会优 秀会员，入选河北省“三三三人才工程”三层次人选，两次公派进行学术交流；研究方向包括运动表现分析和提升、特殊人群健康促进工程等。
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| 目錄：
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第1 章 运动表现分析导论 1
运动表现分析的历史渊源 3
运动表现分析的步骤 8
运动表现分析的范围 16
运动表现分析的局限性 18
第2 章 理解数据 23
数据类别 26
变量 29
分析单位 33
数据深度 33
数据效度和数据信度 33
第3 章 数据收集 41
测量工具 44
整理定性数据 49
测量工具的质量 51
流程决策 54
数据组织和准备 56
数据录入 57
第4 章 描述性统计 61
频率分布 63
正态分布 66
集中量数 68
数据变异程度 71
第5 章 推断性统计在分组比较中的应用 79
假设检验的概念 81
参数统计与非参数统计 85
相关系数 87
t 检验 90
方差分析 94
多元方差分析 97
协方差分析 99
第6 章 预测性统计 105
简单线性回归 108
多元线性回归 114
逻辑回归 119
第7 章 定性数据分析 125
框架和系统观察分析 129
内容分析 130
叙事分析 132
话语分析 133
主题分析 134
扎根理论 136
第8 章 数据展示 141
数据简化 143
展示方式 145
动态数据展示 157
增广和静态数据展示 159
团队数据和个人数据展示 160
第9 章 基于数据做出决策 165
基于技术表现的决策 166
基于生理的决策 168
基于安全的决策 170
策略战术决策 172
动态战术决策 175
基于预测的决策 178
基于数据的组织策略决策 179
术语表 182
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