用Excel对体育数据统计处理.docVIP

Excel在体育数据统计中的应用 骆云 体育数据的统计处理，如果没有电脑，是一件非常繁琐的工作，在电脑普及之前，体育教师都深有体会，今天，电脑已经成为人们生活和工作的必备工具。如果能利用微软办公软件Excel进行体育数据的统计管理，将大大提高我们的工作效率，不仅省时省力，而且界面直观，同时又不需要学习复杂的编程，容易掌握。与其它统计软件相比，Excel具有计算、统计、查找、引用等功能，它的适应性更广，更适合广大的体育教师。熟练操作和恰当运用Excel各项功能和函数，只需很短时间就可清楚准确地完成我们所有的数据处理工作。本文旨在抛砖引玉，望有兴趣的研究者能在此基础上开发新的思路，更望在相关统计领域开发更新、更实用的统计方法。 Excel默认安装是不具有全部的统计功能的，要想Excel具有我们需要的统计功能，第一步必须设置点击：“工具(加载宏”，勾选“分析工具库”（图1）。 1、对一组数据的分析处理 在处理一组数据时，先选中要分析的数据列，然后点击“工具(数据分析(描述统计”。描述统计共产生14个统计量值（如图2、3、4）。 2、对两组数据的T检验 Excel为我们提供了三种T检验分析方法（图5），即： 2.1 t-检验 成对双样本平均差检验。比较两套数据的平均值。但数据必须是自然成对出现的，比如同一实验的两次数据，且必须有相同的数据点个数。两套数据的方差假设不相等。 2.2 t-检验 双样本等方差假设。假设两个样本的方差相等来确定两样本的平均值是否相等。 2.3 t-检验 双样本异方差假设。假设两个样本的方差不相等来确定两样本的平均值是否相等。 2.4、对两组数据进行T检验举例 对一个样本组在实验前后进行了两次检验时，可以使用“t-检验：成对双样本平均差检验”。以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布（如图6）。 3、对两组数据进行方差分析 Excel提供了三种方差分析方法（图7），即： 3.1单因素方差分析 通过简单的方差分析，对两个以上样本进行相等性假设检验。此方法是对双均值检验的扩充。 3.2 可重复双因素方差分析 该分析是对单因素分析的扩展，要求对分析的每组数据有一个以上样本，且数据集合必须大小相同。 3.3 无重复双因素方差分析 通过双因素方差分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本进行相等性假设检验。 3.4 对两组数据进行方差分析举例： 3.4.1两个样本进行对比，用单因素方差分析。如：某教师设计出两种训练女生800米的方法，同时对随机分出的两个组的学生进行训练。经过一段时间后，试比较两种训练效果的差异。（图8、9）。 其中： SS表示： 离均差平方和 df 表示：自由度 MS表示：方差 F 表示：F值 P-value表示：P值 F crit表示： F在显著水平为0.05及对应自由度下的临界值 3.4.2 同一个样本，前后两组数据进行对比检验，根据情况，可用可重复双因素方差分析或无重复双因素方差分析，操作方法同前。 4、F检验 双样本方差 两个样本的方差齐性检验(对两个样本总体的方差进行比较)。目前是我们体育数据统计中比较常用的显著性检验的方法之一。 4.1卡方检验法 卡方检验法可以检验两组也可以检验两组以上的率或构成比的差异显著性。例：对两个班学生进行视力检查，甲班52人有43人近视，有9人视力正常；乙班48人有35人近视，有13人视力正常。问：两个班学生的近视率是否有显著差异？笔者用自己设计的“卡方检验四格表”，把数据输入，即可得出其显著性检验结果。如图10。 表中有色区域B2－C3为数据输入区， B3 =SUM(B2:B3) C3 =SUM(C2:C3) D2 =SUM(B2:C2) D3= SUM(B3:C3) D4= SUM(D2:D3) B6= (B2+B3)*(B2+C2)/(B2+C2+B3+C3) B7= (B2+B3)*(B3+C3)/(B2+C2+B3+C3) C6= (C2+C3)*(B2+C2)/(B2+C2+B3+C3) C7= (B3+C3)*(C3+C2)/(B2+C2+B3+C3) C9= CHITEST(B2:C3,B6:C7) B11= IF(C90.05,无显著差异,IF(AND(C9=0.05,C90.01),有显著差异,IF(C9=0.01,有极显著的差异))) 5、Z检验 双样本方差 一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著的一种检验方法。在Excel中，Z检验的操作方法用其他检验的操作方法是一样的。 最后介绍几个在处理体育数据中常用的Excel函数： AVEDEV 返回数据点与其平均值的绝对偏差的平均值 AVERAGE 返回