O que são normas estatísticas?

• 1. Erro padrão da linha de regressão
• 2. Limites de confiança hiperbólica

introdução

As normas estatísticas no esporte permitem que o desempenho individual seja comparado com outros atletas do mesmo grupo-alvo. As normas estatísticas consistem em valores médios e suas informações de dispersão e se aplicam apenas a um grupo correspondente.
As normas estatísticas indicam, portanto, matematicamente o valor médio da característica.

Associação de grupo

A comparação das características médias só faz sentido, é claro, para pessoas de teste que pertencem ao mesmo grupo.
Exemplo:

• Tempo médio para 3000 metros graduados do ensino médio.
• Média Rapidez no limiar anaeróbio para jogadores de futebol na 1ª Bundesliga
• Resultado médio para um Teste físico para mulheres de 60 anos

Para as áreas de serviço correspondentes, os dados devem ser enviados para amostras representativas seja determinado. As normas estatísticas não podem ser simplesmente transferidas para todos os indivíduos e só se aplicam ao atleta individual se eles se comportarem de acordo com as normas.

Como as normas estatísticas são determinadas?

Dois métodos estão disponíveis para determinar as normas estatísticas:

1. Determinação dos valores médios aritméticos
2. determinação de análise de regressão

1. Determinação dos valores médios aritméticos

A determinação dos valores médios aritméticos é particularmente útil ao comparar grupos. Os valores médios para anos individuais nas escolas fornecem uma visão geral sobre se os alunos individuais são melhores ou piores do que a média.

Cálculo:

Os valores individuais são somados e divididos pelo número de participantes.
A amostra deve / deve ser suficientemente grande e representativa da população.

Problemas com valores médios aritméticos:

Os valores médios aritméticos são inadequados para a área de alto desempenho, já que apenas alguns assuntos de teste podem atingir o desempenho atlético.

2. Determinação da análise de regressão

No determinação de análise de regressão os dados são obtidos a partir da chamada extrapolação da linha de regressão. É importante que a extrapolação seja permitida.
Os dados podem ser lidos a partir desta linha reta.

Por exemplo. O desempenho do arremesso de peso está relacionado ao desempenho do supino.

A linha de regressão mostra qual desempenho no supino um arremessador de peso deve ter se acertar a bola a 20 metros

Normas estatísticas e limites de confiança

Para poder ler os dados das normas estatísticas, certos limites de confiança são necessários.

Os limites de confiança preferidos são:

1. O erro padrão da estimativa
2. O limite de confiança hiperbólica
3. (O erro padrão da estimativa)

1. Erro padrão da linha de regressão

Se = ± s? 1-r2

r = Correlação entre (por exemplo, supino e arremesso de peso) / 0,86
s = Valores de dispersão

O erro padrão da estimativa indica a faixa em que o valor verdadeiro está com uma probabilidade de erro de (1% = p <0,01 ou 5% p <0,05).

2. Limites de confiança hiperbólica

= Intervalos de confiança

As estimativas são particularmente precisas em áreas onde muitos dados podem ser coletados (na faixa da média).
Quanto mais o valor medido se desvia do valor médio, menos precisa se torna a estimativa. (faixa de desempenho inferior e superior).