统计分析类有关论文范文数据库,与有两个上“重测因素”数据资料的方法在体育科学中的应用相关论文摘要

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摘 要：体育科学研究中,重复测量数据资料极为常见,“重测因素”越多,数据分析时所需要的统计学方法越复杂.通过对611篇实验研究性论文的调查,发现有295篇（48.28%）论文的数据资料是重复测量数据.其中,84.4%的论文中只有一个“重测因素”,15.6%的论文中有两个或以上“重测因素”.“重测因素”个数多于一个时,统计处理错误率达84.8%.可见,众多体育科学研究者还不具备正确分析这种数据资料的能力.并且,目前为止,并没有文献或统计书籍系统介绍这种数据资料的统计处理方法,导致研究者对这类统计方法的选择无据可循,以致滥用.本研究的价值就是填补这一空白,为体育科学研究中正确选择相应的统计处理方法提供参考依据.研究中,首先把具有两个及以上“重测因素”的数据资料归类,然后通过数据模拟统计实验的方法分类探讨各模型的统计学处理方法,最后对各模型的统计学处理方法进行了归纳总结.

关 键 词：重测因素；重复测量；血乳酸；有氧运动能力

中图分类号：G80-32文献标识码：A文章编号：1007-3612(2011)06-0078-04

AnAppliedResearchontheDataAnalysisMeasurefortheDocumentswithPluralRepeated“Re-testFactors”inSportsScience

LIUXiao-yun1,YOUYong-hao2

(1.DepartmentofSocialSciencesofQuanzhouMedicalCollege,Quanzhou362000,FujianChina,2.SportsScienceDepartmentofHefeiNormalUniversity,Hefei230601,AnhuiChina)

Abstract:Insportscienceresearch,repeateddatameasurementisextremelymon.More“re-testfactors”makestatisticalmethodsmoreplex.Accordingtothesurveyofthe611researchpaperswithexperimentaldesign,itfindsthatin295(48.28%)papers,thedataarerepeatedmeasureddata.Ofthese,84.4%hasonlyone“re-testfactor",15.6%hastwoormore“re-testfactor".Theerrorrateofstatisticwas84.8%when“re-testfactor”wasmorethanone.Therefore,manysportsscienceresearcherscannotproperlyanalyzethiskindofdata.And,sofar,noliteratureorstatisticaldatabooksystematicallydescribesthestatisticalapproach,whichleadstothelackofprinciplesandabuseofthismethod.Thesignificantvalueofthisstudyistofillthisgapandprovidereferencesforcorrectchoiceofthecorrespondingstatisticalmethodsinsportsscience.Inthisstudy,firstly,thedocumentsofplural“re-testfactor”repeateddatameasurementwasclassified.Andthen,thestatisticmethodsofallcategorieswereexploredinthemethodofdatasimulationandstatisticalexperiment.Finally,thecorrespondingstatisticalmethodsofvariousmodelsweresummarized.

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Keywords:re-testfactor,repeatedmeasurement,BLA,aerobiccapacity

科学研究中,研究者常常需要对某一指标在不同测试条件（时间、角度、负荷、身体对称部位等）下重复进行多次观测,指标观测值往往随测试条件的变化而变化,这里所说的测试条件可以称为“重测因素”（此定义由本人首次提出,其目的是为了方便下文论述）.各“重测因素”间的地位可以相互平等,也可以有专业上的等级之分,还可以存在嵌套［1］.通过查阅2000-2008年“体育科学”、“北京体育大学学报”、“体育与科学”三种体育类核心期刊中611篇实验研究性论文,发现有295篇（48.28%）论文的数据资料是重复测量数据.其中,84.4%的论文中只有一个“重测因素”,15.6%的论文中有两个或以上“重测因素”.有两个及以上“重测因素”的数据资料的统计处理错误率为84.8%.由此可见,目前众多体育科学研究者缺乏对这种数据资料的处理能力,并且,目前为止,并没有文献或统计书籍系统介绍这种数据资料的统计处理方法,导致研究者对这类统计方法的选择无据可循,以致滥用.本研究的价值就是填补这一空白,为体育科学研究中正确选择相应的统计处理方法提供参考依据.有两个及以上“重测因素”的数据资料的统计处理方法具有很大的灵活性,根据因素间专业上的等级、分组因素的个数、“重测因素”的个数及水平数的不同,所要选择的统计分析方法也不同.本研究借助SPSS、STATA统计软件,参考文献［4,7］数据,通过数据拟合统计实验的方法,探讨不同条件下,两个及以上“重测因素”的数据资料的统计处理方法.

1具有两个及以上“重测因素”的数据资料的几种类型

根据因素间的专业等级、分组因素的个数、“重测因素”的个数及水平数可以把具有两个及以上“重测因素”的数据资料分为以下几种情况［3］（表1）.

由于第2、3两种数据类型的统计处理方法相似,第4、5、6三种数据类型的统计处理方法也相似,本文只讨论第1、2、5三种具有两个及以上“重测因素”的数据资料的统计分析方法.

2具有两个及以上“重测因素”的数据资料的统计分析

2.1差值配对t检验统计模型模型1：要研究一个周期的运动训练对6名优秀的男子皮艇运动员有氧运动能力的影响,分别在训练前、训练后进行一次3km测功仪测试运动,运动前、运动后即刻取耳血测血BLA浓度（表2）.

模型1中有两个“重测因素”：“训练”因素,包括训练前、训练后两个水平；“运动”因素,包括运动前、运动后即刻两个水平.已有研究表明：相同强度的负荷下,运动后BLA（血乳酸）浓度的变化越小,有氧运动能力越强［2,4］.因此,运动前、运动后即刻的差值d1、d2可以分别代表训练前、训练后的有氧运动能力,本次训练效果的检验方法可以采用d1、d2的配对t检验（表3）.

检验结果表明,一个周期的训练后,运动员BLA浓度的变化平均降低了1.03mmol/L（P等于0.025＜0.05）,此

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