Que sont les normes statistiques?
introduction
Les normes statistiques dans le sport permettent de comparer la performance individuelle avec d'autres athlètes du même groupe cible. Les normes statistiques sont constituées de valeurs moyennes et de leurs informations de dispersion et ne s'appliquent qu'à un groupe correspondant.
Les normes statistiques indiquent donc mathématiquement la valeur caractéristique moyenne.
Appartenance à un groupe
La comparaison des caractéristiques moyennes n'a de sens, bien entendu, que pour les personnes testées appartenant au même groupe.
Exemple:
- Temps moyen pour 3000 mètres hommes diplômés du secondaire.
- Moyenne la vitesse sur le seuil anaérobie pour les footballeurs de la 1ère Bundesliga
- Résultat moyen pour un Test de fitness pour les femmes de 60 ans
Pour les zones de service correspondantes, les données doivent être envoyées à échantillons représentatifs être déterminé. Les normes statistiques ne peuvent pas être simplement transférées à chaque individu et ne s'appliquent à l'athlète individuel que s'il se comporte conformément aux normes.
Comment les normes statistiques sont-elles déterminées?
Deux méthodes sont disponibles pour déterminer les normes statistiques:
- Détermination des valeurs moyennes arithmétiques
- détermination de l'analyse de régression
1. Détermination des valeurs moyennes arithmétiques
La détermination des valeurs moyennes arithmétiques est particulièrement utile lors de la comparaison de groupes. Les valeurs moyennes pour les années individuelles dans les écoles donnent un aperçu du fait que les élèves individuels sont meilleurs ou pires que la moyenne.
Calcul:
Les valeurs individuelles sont additionnées et divisées par le nombre de participants.
L'échantillon doit / doit être suffisamment grand et représentatif de la population.
Problèmes avec les valeurs moyennes arithmétiques:
Les valeurs moyennes arithmétiques ne conviennent pas à la zone de haute performance, car seuls quelques sujets de test peuvent atteindre la performance athlétique.
2. Détermination de l'analyse de régression
dans le détermination de l'analyse de régression les données sont obtenues à partir de ce que l'on appelle l'extrapolation de la droite de régression. Il est important que l'extrapolation puisse être autorisée.
Les données peuvent être lues à partir de cette ligne droite.
Par exemple. Les performances du lancer du poids sont corrélées aux performances du développé couché.
La ligne de régression montre quelle performance de développé couché un lanceur de poids devrait avoir s'il frappe la balle à 20 mètres
Normes statistiques et limites de confiance
Afin de pouvoir lire les données des normes statistiques, certaines limites de confiance sont nécessaires.
Les limites de confiance préférées sont:
- L'erreur standard d'estimation
- La limite de confiance hyperbolique
- (L'erreur standard de l'estimation)
1. Erreur standard de la droite de régression
Se = ± s? 1-r2
r = Corrélation entre (par exemple, développé couché et lancer du poids) / 0,86
s = Valeurs de dispersion
L'erreur standard d'estimation indique la plage dans laquelle se trouve la valeur vraie avec une probabilité d'erreur de (1% = p <0,01 ou 5% p <0,05).
2. Limites de confiance hyperboliques
= Intervalles de confiance
Les estimations sont particulièrement précises dans les domaines où de nombreuses données peuvent être collectées (dans la gamme de la moyenne).
Plus la valeur mesurée s'écarte de la valeur moyenne, moins l'estimation devient précise. (plage de performances inférieure et supérieure).
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