標(biāo)準(zhǔn)碩士論文格式

　　論文是各專業(yè)學(xué)員都必須完成的集中實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，不能免修。要求每位學(xué)員在學(xué)校指定的指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨立完成論文的寫作，下面小編帶來的是標(biāo)準(zhǔn)碩士論文格式，希望對你有幫助。

　　摘要：正確選擇統(tǒng)計方法是保證研究結(jié)果真實可靠性的重要前提條件，但是在具體應(yīng)用實踐過程中經(jīng)常遇到一些運用不正確，甚至誤用的現(xiàn)象。結(jié)合體育實踐，對當(dāng)前碩士論文中有關(guān)統(tǒng)計方法正確選用的原則進(jìn)行探討分析，提出了在實際應(yīng)用中正確選用體育統(tǒng)計方法應(yīng)注意的若干問題。

　　關(guān)鍵詞：體育研究 體育統(tǒng)計 方法選用

　　前言

　　統(tǒng)計方法是科學(xué)與實踐中一種很有價值的定量分析工具，在近幾年的推廣普及中，將其用于體育科研、教學(xué)、訓(xùn)練、管理等方面，取得了可喜的成果。成功應(yīng)用統(tǒng)計方法的范例，不勝枚舉。但縱觀統(tǒng)計方法的應(yīng)用，還存在不少問題，需要我們?nèi)ヌ剿餮芯�。本文將對“碩士生論文中統(tǒng)計方法的不合理應(yīng)用”，通過實例剖析，找出癥結(jié)，以供借鑒。

　　1、碩士論文中統(tǒng)計方法面臨的困難

　　隨著體育運動不斷向現(xiàn)代化和科學(xué)化深入發(fā)展，體育統(tǒng)計已日益普及，滲透到體育教學(xué)、訓(xùn)練、科研、管理等各個方面，并正在發(fā)揮著重要的作用。體育統(tǒng)計以統(tǒng)計理論研究體育教學(xué)，運動訓(xùn)練和體育管理，是現(xiàn)代體育的主要研究方法之一。現(xiàn)階段，體育統(tǒng)計在方法應(yīng)用上較為薄弱，難以適應(yīng)和滿足體育運動實踐，發(fā)展和科學(xué)研究的需要。

　　2、統(tǒng)計資料的分析

　　2.1計量的

　　例如：人的身高、體重、血壓、肩寬、大腿圍，所有田徑、游泳項目的運動成績，等等。這一類資料的特點是：原則上它的取值可以是在某一區(qū)間內(nèi)的任一實數(shù)。通常稱這類資料是連續(xù)的，或考察的指標(biāo)是連續(xù)的。它的統(tǒng)計分析是與具有密度的連續(xù)隨機變量的分布有關(guān)。

　　2.2計數(shù)的

　　例如：人的每分鐘脈搏跳動的次數(shù)、1分鐘仰臥起坐的個數(shù)、引體向上的個數(shù)等等。這一類資料的特點是：它們?nèi)≈档姆秶�是整�?shù)，大部分還只在非負(fù)整數(shù)范圍內(nèi)取值。通常稱這一類資料是計數(shù)的，或考察的指標(biāo)是計數(shù)的。它的統(tǒng)計分析是與離散的隨機變量的分布有關(guān)。

　　2.3有序的

　　有些資料既不能計量，也不能計數(shù)。例如《國家體育鍛煉標(biāo)準(zhǔn)》中的達(dá)標(biāo)等級、排球比賽中的進(jìn)攻戰(zhàn)術(shù)效果、學(xué)生體質(zhì)的好壞等等。這一類資料的特點是只能評出優(yōu)劣順序，而無法量化。通常稱這一類指標(biāo)和資料是有序的。

　　2.4名義的

　　有些資料不是計量的、計數(shù)的，也不是有序的，它僅僅是一個名義值。例如城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村……中國隊、日本隊……，吸煙、不吸煙……。

　　3、統(tǒng)計方法的應(yīng)用現(xiàn)狀

　　3.1樣本代表性不高，樣本量的大小確定不當(dāng)

　　樣本是隨機地從總體中抽出的,所以它對總體具有代表性。實際研究中有時根本不可能完全得到總體，所以按照隨機原則抽取適當(dāng)?shù)臉颖緛韺�總體進(jìn)行研究，才能保證樣本具有一定的代表性。而在實際應(yīng)用中常常發(fā)現(xiàn)有的研究者不按隨機原則抽取樣本，而是按主觀需要隨意確定樣本研究對象。

　　3.2配對比較未能堅持樣本組間的條件齊同

　　配對比較適用的范圍一是同一批實驗對象前后結(jié)果的比較，即同體比較；二是將基本條件相同的實驗對象配成對，然后隨機地將每對中各一人分在實驗組和對照組，嚴(yán)格地實施只有實驗條件不同而其他條件均同的實驗。實驗后，比較兩組的結(jié)果差異是否有顯著意義。

　　3.3對比資料的可比性

　　統(tǒng)計顯著性檢驗的基礎(chǔ)是對比資料應(yīng)具有可比性。在探索某些事物的內(nèi)在規(guī)律時，經(jīng)常要運用對比分析的方法，這種方法要求排除一些表面的、偶然的現(xiàn)象,而有的研究者卻未注意到要控制其他的條件，將多因素資料進(jìn)行單因素的對比。

　　3.4統(tǒng)計結(jié)論描述不確切

　　有些研究者在假設(shè)檢驗中僅憑計算結(jié)果P≤0.05或P≤0.01就輕易做出結(jié)論，且肯定結(jié)論的科學(xué)性是欠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)�。因為影響統(tǒng)計結(jié)果科學(xué)性的因素很多，不是計算唯一能決定的。統(tǒng)計計算也是有局限性的，其結(jié)論是從概率角度描述的，不是的肯定和否定，故對計算結(jié)果一定要用專業(yè)知識加以定性分析。

　　3.5小樣本的均值檢驗

　　在小樣本(n≤30或n≤50)的均值差異顯著性檢驗中，若方差齊性(σ12=σ22)可用“t”檢驗，而方差不齊性(σ12≠σ22),則要用“t”檢驗。不少的研究者在小樣本的均值檢驗中基本上采用的是“t”檢驗，但文中又未作說明方差是否齊性。這種錯誤源于對抽樣分布理論上的認(rèn)識不足。

　　4、正確選擇統(tǒng)計學(xué)方法

　　4.1對統(tǒng)計資料進(jìn)行分類

　　研究中的統(tǒng)計資料大體可分為計數(shù)資料、計量資料、有序資料和名義資料4大類。計數(shù)資料指的是可以命名而不可能作順序大小來排列的資料,如性別、專項、職業(yè)等；計量資料指的是資料具有連續(xù)定量分布性質(zhì)，例如身高、年齡、心率、血壓、肩寬、大腿圍，所有田徑、游泳項目的運動成績等；有序資料是指資料既不能計數(shù)也不能計量，其特點是只能評出優(yōu)劣、好壞順序等，而無法量化；名義資料是指資料既不是計數(shù)的、計量的，也不是有序的，它僅僅是一個名義值，只起著一個名義的作用。

　　4.2資料的組間比較

　　研究資料中經(jīng)常遇到實驗組和對照組的問題，例如體育訓(xùn)練過程中對運動員進(jìn)行心理暗示和不進(jìn)行心理暗示是否有顯著意義，這時的比較只進(jìn)行兩組間比較。如果資料中有兩組以上，比較量就會隨組數(shù)的增加而增加，在做多組間統(tǒng)計學(xué)分析時，一定先做整體的顯著性檢驗 。

　　4.3單側(cè)或雙側(cè)檢驗的選用

　　如果根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗可以判斷檢驗結(jié)果只有一種可能性，那么就選用單側(cè)檢驗。如果結(jié)果不能確定，就選用雙側(cè)檢驗。尤其在一些運動中生理指標(biāo)的明顯提高，可以肯定和根據(jù)常識確定需要運用單側(cè)檢驗。

　　4.4顯著性檢驗

　　(1)計數(shù)資料采用卡方檢驗,可以檢驗兩組或兩組以上的統(tǒng)計學(xué)顯著性差異。

　　(2)有序資料中的等級資料唯一的顯著性檢驗方法是非參數(shù)檢驗。

　　(3)計量資料如果只有兩組資料,可采用t檢驗,兩組以上的資料則選擇方差分析。

　　4.5多元統(tǒng)計分析

　　多元分析在體育研究中被廣泛用于,對運動員選材、體質(zhì)因素分析、不同手段對訓(xùn)練方法的有效性,以及對體育成績的預(yù)測分析等方面,與單因素分析比較，分析更為全面深入。多因素分析的變量很多，計算復(fù)雜、工作量大，用手工計算是不可想象的，目前的SPSS統(tǒng)計軟件可以減少它的運算量。

　　5、選用統(tǒng)計方法應(yīng)注意的問題

　　(1)課題設(shè)計應(yīng)與研究的目的、統(tǒng)計分析方法結(jié)合起來考慮。

　　(2)要熟悉被選用方法的統(tǒng)計分析思想，明確數(shù)學(xué)模型中各參數(shù)的統(tǒng)計意義。這樣，可結(jié)合專業(yè)知識給分析結(jié)果一個合理的解釋。

　　(3)研究樣本應(yīng)具有一定的代表性。一個基本概念就是隨機性，就是總體中每一成員都平等地包括在入選范圍中。樣本的大小也是一個重要因素。在多元分析中，一般認(rèn)為適宜的樣本至少是指標(biāo)個數(shù)的5~10倍，指標(biāo)越少其倍數(shù)越多。取樣時間也是不可忽視的因素。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]萬迪訊.論體育統(tǒng)計方法的選用[J].體育函授通訊,1998(2)

　　[2]潭平平等.體育統(tǒng)計方法應(yīng)用中的幾個誤區(qū)[J].新疆師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2001(3)

　　[3]劉云.學(xué)士論文應(yīng)用體育統(tǒng)計方法的思考[J].淮北煤炭范學(xué)院學(xué)報,2002(3)

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