МИНИСТЕРСТВО СПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Российский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма (ГЦОЛИФК)»
Рабочая программа дисциплины
Статистическая обработка данных
Направление подготовки 49.03.01
Физическая культура
Профиль подготовки
Спортивная подготовка
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
Очная и заочная
Москва 2015
Программа утверждена и рекомендована
Экспертно-методическим советом ИТРРиФ РГУФКСМиТ
Протокол №_____от «____» ____________2015г.
Составители: – доктор педагогических наук, профессор кафедры ЕНД РГУФКСМиТ,
Маркарян Вартануш Степаевна – кандидат технических наук, доцент кафедры ЕНД РГУФКСМиТ,
– кандидат технических наук, доцент кафедры ЕНД РГУФКСМиТ,
– кандидат педагогических наук, доцент кафедры ЕНД РГУФКСМиТ.
Рецензент: Шалманов Ан. А. – доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой биомеханики РГУФКСМиТ.
Программа дисциплины по выбору «Статистическая обработка данных» математического и естественнонаучного цикла Б2.В. ДВ.1 вариативной части составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО с учетом рекомендаций и ПрООП ВО по направлению подготовки «Физическая культура» профиля «Спортивная подготовка».
1. Цели освоения дисциплины
Целью освоения дисциплины «Статистическая обработка данных» является усвоение студентами основных понятий и методов математической статистики и овладение умениями и навыками их творческого использования применительно к задачам своей профессиональной деятельности в области физической культуры.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина «Статистическая обработка данных» включена в часть «дисциплин по выбору» математического и естественнонаучного цикла.
Для успешного изучения дисциплины слушатели должны владеть знаниями и умениями, полученными ими при освоении дисциплин математика, информатика и спортивная метрология.
Освоение методов математической статистики необходимо для изучения всех дисциплин естественнонаучного цикла. Знание этих методов и практических приемов статистических расчетов позволит студентам при подготовке выпускной квалификационной работы и в последующей работе по специальности ввести элементы точной количественной оценки тех фактов, которые будут появляться в ходе его профессиональной деятельности.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля)
Выпускник должен обладать следующими общепрофессиональными компетенциями (ОПК):
· способностью проводить научные исследования по определению эффективности различных сторон деятельности в сфере физической культуры и спорта с использованием апробированных методик (ОПК-11).
Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):
· способностью применять методы обработки результатов исследований с использованием методов математической статистики, информационных технологий, формулировать и представлять обобщения и выводы (ПК-29).
В результате изучения дисциплины обучающийся должен:
Знать:
· основные понятия и методы математической статистики;
· принципы расчета параметров выборок, принципы переноса выборочных оценок на закономерности генеральной совокупности;
· подходы к проверке статистических гипотез методами параметрической и непараметрической статистик.
Уметь:
· использовать методы математической статистики для обработки эмпирических данных исследований в своей профессиональной деятельности;
· оценивать различными методами генеральную совокупность и её параметры по данным выборочной совокупности;
· анализировать полученные результаты;
· использовать программное обеспечение персонального компьютера для решения задач математической статистики в области физической культуры.
Владеть:
· методами математической статистики, используемыми при планировании, проведении и обработке результатов экспериментов в области физической культуры;
· персональным компьютером как средством решения задач математической статистики в своей профессиональной деятельности.
4. Структура и содержание дисциплины (модуля)
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы, 108 часов.
Очная форма обучения
№ | Раздел дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) | |||
Лек | Сем | Сам | Сумм | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | 10 |
1 | Элементы математической статистики | 6 | 10 | 12 | 18 | 40 | ||
1.1 | Эмпирические распределения. Основные статистические характеристики | 6 | 2 | 2 | 4 | 6 | ||
1.2 | Проверка статистических гипотез | 6 | 2 | 4 | 4 | 10 | опрос | |
1.3 | Корреляционный и регрессионный анализ | 6 | 2 | 2 | 4 | 8 | ||
1.4 | Непараметрическая статистика | 6 | 4 | 4 | 6 | 14 | выполнение практической работы | |
2 | Статистические расчеты в MS EXCEL | 6 | 4 | 12 | 18 | 34 | ||
2.1 | Расчеты в MS EXCEL | 6 | 1 | 4 | 6 | 11 | ||
2.2 | Точечные и интервальные оценки | 6 | 1 | 2 | 4 | 7 | выполнение практической работы |
2.3 | Проверка статистических гипотез | 6 | 1 | 3 | 4 | 8 | ||
2.4 | Корреляционный и регрессионный анализ | 6 | 1 | 3 | 4 | 8 | ||
3 | Основные расчеты в пакете программ STATISTICA | 6 | 4 | 12 | 18 | 34 | ||
3.1 | Работа с данными | 6 | 2 | 2 | 3 | 7 | ||
3.2 | Точечные оценки | 6 | 2 | 3 | 5 | |||
3.3 | Сравнение данных | 6 | 1 | 2 | 3 | 6 | выполнение практической работы | |
3.4 | Корреляционный и регрессионный анализ | 6 | 2 | 3 | 5 | выполнение практической работы | ||
3.5 | Непараметрическая статистика | 6 | 1 | 4 | 6 | 11 | тестирование | |
Итоговая форма контроля | зачет с оценкой | |||||||
Всего | 18 | 36 | 54 | 108 |
Заочная форма обучения
№ | Раздел дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) | |||
Лек | Сем | Сам | Сумм | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | 10 |
1 | Элементы математической статистики | 9 | 2 | 34 | 36 | |||
2 | Статистические расчеты в MS EXCEL | 9 | 1 | 3 | 32 | 36 | ||
3 | Основные расчеты в пакете программ STATISTICA | 9 | 1 | 3 | 32 | 36 | отчет и защита контрольной работы | |
Всего | 4 | 6 | 98 | 108 |
Содержание курса
Разделы курса
1. Элементы математической статистики
2. Статистические расчеты в MS EXCEL
3. Основные расчеты в пакете программ STATISTICA
Раздел 1. Элементы математической статистики
Тема 1.1. Эмпирические распределения. Основные статистические характеристики
Понятие о случайных событиях и случайных величинах. Законы распределения случайных величин. Нормальное распределение и его свойства. Основные статистические характеристики. Выборочный метод, генеральная и выборочная совокупности. Упорядочение выборки. Понятие вариационного ряда. Графическое представление экспериментальных данных.
Тема 1.2. Проверка статистических гипотез
Статистическая гипотеза (нулевая и единичная), уровень значимости, вероятность события. Построение доверительных интервалов статистических характеристик. Оценка достоверности различий средних характеристик зависимых (связанных) и независимых (несвязанных) выборок. Критерий Стьюдента. Сравнение двух выборочных характеристик вариации, критерий Фишера.
Тема 1.3. Корреляционный и регрессионный анализ
Функциональная и статистическая взаимосвязь результатов измерений. Понятие корреляции. Графический анализ результатов взаимосвязи - корреляционное поле, правила построения корреляционного поля. Основные задачи корреляционного анализа: направление, форма, степень взаимосвязи случайных величин. Коэффициенты корреляции и их расчет. Достоверность коэффициента корреляции.
Понятие регрессии. Регрессионные модели. Вычисление коэффициентов линейных уравнений регрессии (прямого и обратного), построение линий регрессии. Прикладные возможности регрессионного анализа.
Тема 1.4. Непараметрическая статистика
Непараметрические критерии статистики для определения достоверности различий двух групп наблюдений. Критерий знаков, парный критерий Вилкоксона (Критерий Т), критерий Вилкоксона-Манна-Уитни (критерий U), критерий Розенбаума (критерий Q). Непараметрические показатели определения связи. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Коэффициент корреляции Фехнера. Определение взаимосвязи между качественными признаками, тетрахорический коэффициент сопряженности.
Раздел 2. Статистические расчеты в MS EXCEL
Тема 2.1. Расчеты в MS EXCEL
Адресация. Вычисления в MS EXCEL. Использование стандартных функций. Надстройки. Обмен данными между программными средствами. Технологии внедрения и связывания при создании сложных документов.
Тема 2.2. Точечные и интервальные оценки
Графическое представление показателей спортивных измерений. Проектирование диаграмм. Модификация диаграмм.
Цензурирование. Определение модельных показателей спортивной деятельности посредством технологии обработки данных методами описательной статистики. Вычисление точечных оценок параметров распределения. Доверительные интервалы. Интервальное оценивание параметров распределения.
Тема 2.3. Проверка статистических гипотез
Параметрические критерии проверки гипотез о средних и дисперсиях. Критерий Фишера проверки равенства дисперсий. Критерий Стьюдента (t – критерий) для зависимых и независимых наборов данных. Технология выявления достоверности различий между показателями соревновательной деятельности, уровнями технической и физической подготовленности и других тестовых измерений:
· у одного спортсмена в различные периоды подготовки, до и после внедрения в учебно-тренировочный и соревновательный процесс современных методик, средств подготовки, стратегических и тактических схем (однородная выборка);
· у разных спортсменов (групп спортсменов) в различные периоды подготовки (неоднородная выборка).
Тема 2.4. Корреляционный и регрессионный анализ
Вычисление коэффициента корреляции для двумерных нормальных совокупностей. Критерий независимости двумерных нормальных совокупностей. Линия тренда. Анализа зависимостей между показателями:
· физической и технической подготовленности;
· физической подготовленности и результатами соревновательной деятельности спортсмена;
· технической подготовленности и результатами соревновательной деятельности спортсмена;
· показателями тренировочной и соревновательной деятельности.
Построение уравнения регрессии. Доверительные интервалы и проверка гипотез для коэффициентов функции регрессии.
Раздел 3. Основные расчеты в пакете программ STATISTICA
Тема 3.1. Работа с данными
Инструменты для работы с данными. Структура электронной таблицы. Основные операции над переменными и наблюдениями. Основные операции с таблицами данных. Обмен данными с другими приложениями. Технологии внедрения и связывания при создании сложных документов.
Тема 3.2. Точечные оценки
Основные статистические оценки. Построение гистограмм. Графическое представление показателей спортивных измерений. Проектирование диаграмм и модификация диаграмм.
Определение модельных показателей спортивной деятельности посредством технологии обработки данных с помощью методов описательной статистики.
Тема 3.3. Сравнение данных
Критерий Стьюдента (t – критерий) для зависимых и независимых выборок. Исследование достоверности различий между показателями соревновательной деятельности, уровнями технической и физической подготовленности и других тестовых измерений:
· у одного спортсмена в различные периоды подготовки, до и после внедрения в учебно-тренировочный и соревновательный процесс современных методик, средств подготовки, стратегических и тактических схем;
· у разных спортсменов (групп спортсменов) в различные периоды подготовки.
Тема 3.4. Корреляционный и регрессионный анализ
Определение элементов корреляционной матрицы. Построение диаграмм рассеяния и гистограмм выбранных переменных. Технология определения с помощью корреляционного анализа зависимостей между показателями:
· физической и технической подготовленности;
· физической подготовленности и результатами соревновательной деятельности спортсмена;
· технической подготовленности и результатами соревновательной деятельности спортсмена;
· показателями тренировочной и соревновательной деятельности.
Обработка данных в рамках линейной регрессионной модели.
Тема 3.5. Непараметрическая статистика
Корреляционный анализ. Непараметрические критерии сравнения средних. Критерии Колмогорова-Смирнова, Манна-Уитни для сравнения независимых групп. Критерии знаков и Вилкоксона для сравнения зависимых выборок.
5. Образовательные технологии
Формирующаяся педагогика компетенций, основываясь на традиционных видах учебной работы, предусматривает широкое использование в учебном процессе активных и интерактивных форм проведения занятий в сочетании с внеаудиторной работой с целью формирования и развития профессиональных навыков обучающихся. К методам интерактивного обучения относятся те, которые способствуют вовлечению студентов в активный процесс получения и переработки знаний, формирования умений и навыков.
На аудиторных занятиях по информатике применяются следующие методы интерактивного обучения:
· творческие задания;
· работа в малых группах;
· использование общественных ресурсов (приглашение специалиста);
· коллоквиумы;
· изучение и закрепление нового материала (интерактивная лекция, работа с наглядными пособиями, видео - и аудиоматериалами, «студент в роли преподавателя», «каждый учит каждого», использование вопросов);
· контрольный лист или тест;
· решение ситуационных задач;
· презентации с использованием различных вспомогательных средств: доски, книг, видео, слайдов, компьютеров и т. п.;
· групповые дискуссии.
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, в целом в учебном процессе составит не менее 20% аудиторных занятий.
Основными формами организации аудиторных занятий являются лекции и практические занятия, рационально сочетающиеся в течение всего изучаемого курса.
На занятиях лекционного типа закладываются основы знаний по разделам и темам учебного материала, формируется фундамент для их последующего самостоятельного усвоения и овладения общекультурными и профессиональными компетенциями.
На практических занятиях происходит углубление знаний и формирование компетенций их применения в реальной практике, проводят коллективное обсуждение и индивидуальное творческое осмысление теоретического материала на базе самостоятельного изучения рекомендованной литературы, консультируют, обсуждают и оценивают самостоятельную работу студентов, что обеспечивает подготовку выпускника к самостоятельной профессиональной деятельности.
Внеаудиторная самостоятельная работа занимают особое место в овладении изучаемым курсом. Самостоятельная работа проводится по каждому разделу дисциплины и включает самостоятельное выполнение практических работ, контрольно-тестовых практических заданий, подготовку к проведению контрольных тестирований и зачетных занятий, решение конкретных профессионально-ориентированных задач. Аудиторную самостоятельную работу проводят в виде выполнения практического задания на компьютере (не более 10% аудиторного времени).
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Изучение курса завершается дифференцированным зачетом.
Шкала итоговых оценок успеваемости в зависимости от набранных баллов по дисциплинам, завершающимся зачетом
Набранные баллы | 51-60 | 61-67 | 68-84 | 85-93 | 94-100 |
зачет/незачет | незачёт | зачёт | |||
Оценка по шкале ECTS | F | D | C | B | A |
неудовлетво - рительно | удовлетво-рительно | хорошо | очень хорошо | отлично |
В течение семестра студенты разбирают и решают задачи, указанные преподавателем к каждому семинару, разбирают и повторяют основные понятия и теоремы, доказанные на лекциях.
С целью стимулирования учебной деятельности, творческой активности и самостоятельной работы студентов на протяжении всего периода изучения дисциплины и обеспечения систематической аттестации всех видов учебной работы используется балльная система контроля качества обучения.
Во время изучения дисциплины студенты самостоятельно выполняют четыре практические работы, которые носят творческий, исследовательский и экспериментальный характер, тем самым демонстрируют практическую реализацию приобретенных в процессе освоения дисциплины компетенций.
Текущий контроль успеваемости представляет собой проверку усвоения учебного материала, регулярно осуществляемую на протяжении семестра, и основывается на балльно-рейтинговой оценке успеваемости студента.
Применяемые формы текущего контроля:
- индивидуальный или групповой устный опрос;
- проведение и проверка выполнения практических работ;
- компьютерное тестирование.
Промежуточная аттестация осуществляется в конце семестра и может завершать изучение дисциплины. Подобный контроль помогает не только оценить знания и умения, а также сформировать профессиональные компетенции. Промежуточная аттестация проводится по результатам текущего контроля. Формой промежуточной аттестации является зачет.
Ниже в данном разделе программы приведены перечни примерных контрольных заданий и вопросов для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины, а также для контроля самостоятельной работы обучающегося по отдельным разделам дисциплины и подготовки к зачету, и тематика практических работ.
Перечень примерных контрольных заданий
1. Рассчитать основные статистические характеристики выборки.
2. Составить вариационный ряд.
3. Провести графическое представление экспериментальных данных.
4. Построить доверительные интервалы статистических характеристик.
5. Сравнить характеристики вариаций двух выборок.
6. Оценить достоверность различий средних характеристик связанных выборок.
7. Оценить достоверность различий средних характеристик несвязанных выборок.
8. Построить корреляционное поле.
9. Определить форму, направленность и степень взаимосвязи двух случайных величин.
10. Рассчитать коэффициент корреляции.
11. Оценить достоверность коэффициента корреляции.
12. Построить линию регрессии.
13. Оценить достоверность различий двух групп связанных наблюдений с помощью критерия Вилкоксона.
14. Оценить достоверность различий двух групп несвязанных наблюдений с помощью критерия Манна-Уитни.
15. Исследовать достоверность различий двух групп наблюдений с помощью критерия знаков.
16. Исследовать достоверность различий двух групп наблюдений с помощью критерия Розенбаума.
17. Рассчитать ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
18. Вычислить коэффициент корреляции Фехнера.
19. Исследовать взаимосвязь между качественными признаками.
Примерный перечень практических работ
1. Расчет основных статистических характеристик. Графическое представление вариационных рядов по экспериментальным исследованиям в области физической культуры и спорта.
2. Определение достоверности различий средних арифметических показателей зависимых (связанных) и независимых (несвязанных) выборок, полученных в ходе экспериментальных исследований.
3. Исследование зависимости между случайными величинами. Построение корреляционного поля, расчет коэффициентов корреляции (Бравэ-Пирсона, рангового, тетрахорического), вычисление коэффициентов уравнений регрессии по экспериментальным данным и построение линий регрессии. Проверка достоверности коэффициента корреляции.
4. Применение непараметрических методов математической статистики в области физической культуры и спорта.
Перечень контрольных вопросов
1. Генеральная совокупность, выборочное исследование (выборка). Объем выборки.
2. Закон нормального распределения выборочных исследований.
3. Вариационный ряд. Графическое представление результатов исследования.
4. Основные статистические характеристики (средние и характеристики вариации).
5. Понятие статистической гипотезы. Нулевая и единичная гипотезы. Уровень значимости. Число степеней свободы.
6. Основные критерии статистики.
7. Доверительный интервал.
8. Достоверность различий средних арифметических независимых (несвязанных) выборок.
9. Достоверность различий средних арифметических зависимых (связанных) выборок.
10. Однородность, стабильность выборок. Критерий оценки.
11. Корреляционный анализ. Основные задачи корреляционного анализа.
12. Корреляционное поле (диаграмма рассеяния).
13. Линейный парный коэффициент корреляции Бравэ-Пирсона.
14. Достоверность коэффициента корреляции.
15. Основные задачи регрессионного анализа.
16. Нахождение прямого и обратного уравнений регрессии для линейной зависимости.
17. Непараметрические критерии статистики.
18. Непараметрическая статистика для определения взаимосвязи.
19. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
20. Тетрахорический коэффициент сопряженности.
21. Адресация в MS EXCEL.
22. Статистические расчеты в MS EXCEL.
23. Основные расчеты в STATISTICA.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)
а) основная литература:
1. Высшая математика и математическая статистика / Под общ. ред. . – М.: Физическая культура, 2009. – 368с.
2. Шестаков . Обработка спортивных данных на компьютере. - М.: ТВТ Дивизион, 2009. - 247 с.
б) дополнительная литература:
1. Гмурман вероятностей и математическая статистика. - М.: Юрайт: Высш. образование, 2009. - 479с.
2. Гмурман к решению задач по теории вероятностей и математической статистики. - М.: Высшее образование, 2006.
3. Кремер вероятностей и математическая статистика. - М.: Юнити-Дана, 2006.
4. Минько анализ в MS EXCEL. - М.: Диалектика, 2004.
5. Основы математической статистики / Под ред. . – М.: Физкультура и спорт, 1990. – 176с.
6. Спортивная метрология: Учебник для институтов физической культуры / Под ред. - М.: Физкультура и спорт, 1982.-252 с.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы
1. Специализированный статистический практикум с применением пакетов Microsoft Office и STATISTICA.
2. http://www. statsoft. ru/home/textbook/glossary/default. htm
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)
Данная дисциплина обеспечена:
o компьютерными классами с компьютерной техникой и программным обеспечением, возможностью многопользовательской работы, централизованного администрирования и доступа к информационным ресурсам;
o мультимедийным оборудованием для проведения аудиторных занятий (проектор, ноутбук, микрофон и т. д.).
