Методология статистического исследования в физической культуре и спорте тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического исследования в физической культуре и спорте"

РОССИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ км.Г.В.ПЛЕХАНОВ*

На правах рукописи

КАЧИНСНАЯ Светлана Васильевна

•• МЕТОДОЛОПШ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ •" " В ФИЗИЧЕСКОЙ ' КУЛЬТУРЕ И СПОРТЕ

\

Спёппг.тънсстя: 08.00.11 - Статистика

13.00.04 - Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки и оздоровительной физической культуры

Автореферат на соискание ученей степени доктора экономических наук

Москва 1994

Рлботп пспо.теенэ я .'.ьслзеском '.бкз<,"л:ом государе-; «.ином кн-:титутв физической культуры и на кафедр? стп?кстики Focci:~excil >конокической Академии им. Г. В. Пленном.

Научный консультант: доктор экономических мяуп, профессор ИСКАКОВ D.M.

Официальные оппонента: доктор экономических наук,

профессор Г.С.

до?;тор 3K0H0!':":".-;f.r-- Т'ук, nprf^ccop И-.'. '.ГОЗ доктор v' :s\y"c,

npci'sccop IIEFEBKP&'iH И.И.

Ведущая организоц;тл: Цгг.тр соцпально-чконотглтесгсих, npiEosrxi ! упр*вленчееккх проблей ЕсероосиЛахогс» т.эпгельскоп

тстнтутз Я-изичеспоЯ icy.ii>туря С! сгорт".

Запита состоится "_"_1994 года л_час.

а поседении слециализиросчниого совета Д 063.62.01 гго гтрссутгде-т ученой степени доктора экономических наук а Российской Эко-омической Академии ir«.Г.В.Плеханова по адресу; ПЗЛ51, г.Москва, 'трзмяшгкй пер., 36.

С диссертацией мстно ознакомиться в библиотеке института.

Автореферат разослан "_" 1994 года.

Ученый секретарь пециализированного совета .октор экономических наук,

профессор Д.И.ГШУБОШЧ

I. ощлл хлрл!и'ш;сг/ш ?АБОШ

Диссертационная работа, отражаемая 11астояау1М рефератом,содержит в едином блоке статистические методы, приемы и подходы, применяете в физической культуре и спорте, а также проблемы, задачи и примеры физического воспитания, решаемые статистиче-ким путем. Изучение этого единства привело к определению новой отраслевой статистики - спортивной статистики, имеющей свои особенности и специфические проблемы.

•■) Актуальность исследования. Неомотря на то, что науки о спорте возникли давно, количественный материал сопутствует им недавно, в связи с оснащением спорта техническими приспособлениями и измерительной аппаратурой. За весьма непродолжительное время отрасль 'физического воспитания накопила значительный численный эмпирический материал, отражающий, главным образом, параметры контроля профессиональной деятельности спортсмена.

Поскольку такая деятельность связана с многократными измерениями элементов тренировочного процесса и, как правило, проводится на группах спортсменов, в короткое время отрасль физического воспитания сосредоточила эмпирические массивы чисел с явно выраженными признаками статистических группировок, В связи с этим многие исследователи в спорте, знающие природу статистических методов, стали избирательно, в зависимости от целей своих работ, пркшнять тот иди иной статистический метод.В целом это привело к тоцу, что в научных работах статистические методы стали играть роль иохглиош выводов из полученных экспериментальных данных (Д.Д.Донской, Л.П.Матвеев, В.М.Зациорский, Ы.А.Годик, В.К.Бальсевич, В.Л.Уткин, Н.А.Масальгин, Н.Ж.Булгакова, Ю.Ц.Вер-хоианский, Л.З.Гороховский, А.А.Гужаловский, В.С.Кеддер, Р.Е.Мо-тыдянская, Н.П.Набатнккова, С.Д.Неверкович, Ю.И.Смирнов, Б.А.Су-сл&ков, В.П.бидин, И.ЙД'Шштйв,-К.В.^кно н др.).

Первоначально ¿штор ставил своей целью осуществить,, первичную классификацию пр-менлода статистических мзтйдов.-с опекой стороны, и сосредоточить типичные задачи из практики физической культуры и спорта,нуждающиеся в статистической обработке - с другой, выявить их соотнокение н создать при этом строгую научную систематизацию. В процессе исследования оказалось, что подобная систематизация далеко не исчерпывает возможностей "взаимного врастания" статистических изтодо» и спортивных задач, что побудило автора изучить ето явленно на примере других отраслей знаний: оконсиике, педагогике, психологии, медицине, торговле и др.

Результатом этих исследований явилось представление о создаст новой отраслевой статистик»: - спортивной статистикк - как ррасли социально!} статистики.

Спортивная статистика (терям зпергкз введен автором в 1987 >ду) представлена в диссертации основными положения?!«! отрасле-« статистик: системой показателей, предметом, содержанием, ые->дами и специфическими исследованиями, характерными для физи-!СКОЙ культуры и спорта.

С возникновением такой отрасли отпала необходимость в переюлении и классификации статистических методов, применяемых в юрте, так как стало ясно, что любой метод статистики^ как од->мерный, так и многомерный, полезен спортивна исследованиям и иодит на решение вполне определенных задач иа базе спортивной. атистики.

Кроме того, возникла специфическая область статистического делирования, пригодная, кстати, не только для спорта, а также зник необычный для статистики прием работы со статистическими . тодами, названный автором работой "в связку".

В целом, спортивная статистика привода к тому, что числен-й эмпирический материал физической культуры и спорта имеет не лько своп первичную обработку статЕстическями методами с це-о получения выводов экспериментальных денных, но возникают па-роения проблемного характера, газзгяз статистическую конструк-

0 и направленные на реяение трудноразрешимых проблем спорта.

' Здесь уместно таюте обратить внимание на то, что спортивная втистика является йуидакентальной основой компьютеризации иртивных псследованкЯ. '

Таким образом, приведенные в диссертации исследования приво-г к математизации и компьютеризации научной сферы физической иьтуры и спорта.

Известно, что метода физического воспитания, а особенно медики спортивной тренировки, представляет собой в большей ств-ш искусство, чем науку, так как опираются на атрибутивные (терии, субъективно воспринимаемые в процессе спортивной дея-гености. Это приводит к тому, что спортсмен испытывает на се-значительно большие нагрузки, чем это необходимо для эаплани-5анного результата, не имея при этом должной гарантии в конеч-

1 результате. , ----------

Статистически точные, компьютеризированные оценки професси-

онсльноЯ деятельное-п! спортсмена создают прочный научно обосно-гяннкй фундамент для выполнения строго дозированной тренировочной нагрузки, что позволяет сохранить здоровье спортсмена и до-битьс;7 желаемых результатов в процессе работы.

Этим обстоятельством - необходимостью математизации и ком-затигризации современных спортивных процессов как единственного raj.<-iSi*a по переводу спортивных наук из области искусства в область науки - и определяется актуальность проведенных исследо-

• Дк'.*уздги также сам факт возникновения новой отраслевой статистики.

Tax, t "Статистическом словаре" (Под ред.М.А.Королева.-М..: Сиконсы и статкстяго, 19891 определено 10 отраслевых статистик, и 83 подотрасли, составляющих в целом единый комплекс статистической науки. Такой комплекс отражает огромную значимость теории статистики и ее отраслей в деятельности общества, а любое достижение в этом направлении, в том числе и создании новых отраслей, укрепляет позиции теории статистики как современной ветви знаний.

Диссертация содержит также новый метод статистического(моделирования, основанный на новых принципах, позволяющий актуально решать hs только отдельные задачи, но и проблекы спорта.

Одна из таких проблем - индиввдуализацня тренировочного процесса на базе разнообразия средств- фиэжческого воздействия. Предлагаемый в настоящей работе метод статистического моделирования, оскогэнный на новых принципахv такав впервые предлагаем« $ дис-рерг'ядаи, позволяет оценить индивидуальные возможности спорт-ч-тп а «кбрдть оптццалшЛ вариант его деятельности

¿ктуалшо цикла и то, что предлагаемый метод статистического иод«лиро81екия, применение которого возможно не только в спорте, ¡•'орешин образом отличается с 1 известного ранее, представляемого как математическая задача с целевой функцией в виде,матема-тичсских соотношений {А.В.Крртевск^. Спрэво^йик по эк&ноыико-мх-темчтичегкгм моделям и методам). Таким образом, теоретическая чясть статистики укрепляется за счет нового метода статистического моделирования,

шереис применяете« новый прием работы статистическими методами» назеймныЗ автором работой "в Связку", объединяющий группу стятилтическйх методов для решения сложных задач.

Поскольку ятот прием может быть попользован не только в спор-

лвных исслодопйниях, о изздв, гдо сто?.1? сог!рг>:» о нэвог.-.<..-:(ос*й

эшсния прикладной задачи одним статасти^ссгем >'.анодом, гоорая га-лютики обогащается ещо одиии спосооо'- рп^от;-:, что се'и-.^-пг.Ь" гвует об актуальности теш».

• Цель и задачи исследования. Цель прздзтоы.-яеной дгсссргац;;-;шой работы состояла в создании специального статистического ппарата - спортивной статист:««! - позволяющего осушэйталять ко-кчественнкй анализ ямпирического спортигиого материала в нтрзя-авной связи с ого качественным содержанием я конкретных условп-х места и Бремени.

Эта цель привела к постшголкз следуагп^' задай;

- сбор и классификация статисткчвскнх г:;: .-гт-^-т я еекой культуре и спорте;

- определение предаете и содержании спора >••,••••■-:; : атис-глки;

- применение статистических !-?зтодов нри рссешш спортивных а дач;

- -постановка проблем спорта, гелекг;:« сгоо ресеичз стстисл!- • еским путям;

- опенка специфические оссбс-нност:'-! <*.кор,/-яр|:,.5< "сс.адотешл а статистической основа*

- определение статистического иоделироплния;

еччг-.юниэ ¡згинш'поп ст?т.:стачос!.сго юделигэьз1п*я а спор-ивных чсслс'ОЕснм.т^;

- представление епортк'мп». задач, рссагкик аппаратом спортив-сй етпткстап!.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования насток-;ей работы являются физическая культура и спорт как особая еп&ця-)ическая сфера социальной деятельности.

Предмет исследования - методология статистического исследо-1вния в физической культуре и спорто.

Научной основой диссертационной работы являются исследования 1течествешшх и зарубежных специалистов, широко представлекныо :пециальной спортивной литературой.

Кроме того, за основу приняты авторские еыборочныо исследова-1ия, включающие специальное анкетирование, интервью у тренеров и :портсменов, обмен опытом с преподавателями и научными сотрудни-гами ведущих вузов страны, изучение специфических лервоисточни-сов, в том числе: дневников спортсменов, статистических отчетов ¡портипных организаций, нормативных документов с результатами :портивных соревнований, вузовских отчетов, а также материале-

мп статистических сборшхоо.

Научна я о в и:;н а ра б о гш ■ Известно, что социальная статистика, как раздел статистики, включает ряд отраслей.

Целевая установка каждой отрасли соответствует ее наименованию и предполагает применение фундаментального аппарата теории статистики к решению прикладных задач отрасли.

В настоящей работе исследована еще одна отрасль статистики - спортивная статистика. В ее основу положен аппарат теории статистики, реализуемый на материале спортивно-педагогических пара-1 зтров. В отличие от известных статистических сводок в области физической культуры и спорта, где представляются кадровые количественные характеристики, количество учреждений физической культуры и спорта, число спортсменрв-разрядников и т.д., спортив- , ная статистика рассматривает глубинные педагогические процессы, в том числе проблемы оптимального научно обоснованного тренировочного процесса, контроля за ходом тренировочных занятий, анализе и прогноза основных параметров профессиональной деятельности спортсмена.

Представленная спортивная статистика имеет, структуру отраслевой статистики, т.е. содержит собственные показатели, предмет, содержание и метода исследования. Кроме того, она содержит специфическую часть в виде специального статистического моделирования и особого приема работы статистически}«! методами "в связку". В целом все это определяет методологию статистического исследования в физической культуре и спорте.

Научная новизна работы определяется также новым методом статистического моделирования, названного "от естественной статисти-. ки к искусственной, от искусственной статистики - к практике". Идея метода сводится к тому, что ссследуемый процесс или явление должны быть выражены, не одной моделью, а серией однотипных.микромоделей. Это позволяет, с одной стороны, отразить зональную, а но строго детерминированную структуру явления, а с другой - совершить индивидуальный подход к подбору определенной микромодели на определенное явление. Этот метод, хорошо отражающий индивидуалы^® природу тренировочных воздействий на спортсмена, пригоден не только для спорте, а сообце для табой сферы деятельности, где С1 .'¡¡¡е;дчссккы путем отражается яелсате вероятностного характера .

<л

ПриведсянкЗ ииэ метод сготг'стипесгого радр ¿С'о-

■■ян а диссертации не осноае новы:, пяорэые п:.<г."с?е<г>лнг:г-тя: при:-г-тпов: принцип статистического перебора, твд»! чоибхйАтсргого анализа, принцип оталонизации функц^овл.аних моделей» принцип »консмической эффективности также пригодккх ко только для спор-'ивных, но для любых статистических исследовониЛ

Новизна настоящей работы представлена твкхе новым приемом )яботы статистическими методами, названной нами работой метода-(И "в связку". Существо этого приема состоит в следующем. Ряд Прикладных задач, имешнх усложненную структуру, не имеет адо-гватного статистического кстода, я другие тачные методы неприем-юмы из-за вероятностной природу задачи. В этом случае предлагался использовать несколько статистических усмдог», располагав-тк "в связку", т.е. результат первого мэтода йЕля.-.-'гся исходки-;*.? данными для второго, результат второго - исходна« данными

третьего и т.д. до полного решения задачи. Количество мето-;ов* Их содержание я последовательность зависит от постановки зв-дечи и носят творческий характер.

Таким образом, новизна представляемой работы в теоретическом 1лане представлена новой отраслью статистики, новым методом ста-гистического моделирования на базе четырех новых принципов, а также новым приемом работы со статистическими методами. Все эти ювации пригодны не только для спортивной статистики, но и для других отраслей статистики. .

' В практическом плане научная новизна работы вирадаетст а сле-хующем:

- впервые в практике физической культуры паспорта применены к!ногомерные- статистические методы: метод канонических корреляций С198Р, кластер-анализ (1982^, латентекЗ анализ С19841;

- определена проблематика спортивной статистики, представляющая собой круг задач, имеющих свое решение статистическим путем;

- решен рад практических задач кек одномерными, тая и многомерными статистическими методами;

- решены задачи новым приемом "в связку";

- решены задачи на тестирование иовкм путем;

- новым статистическим методом коделироезния "от естественной статистики - к искусственной, от искусственной - к практике" созданы специальные модели на основании носых принципов моделирования;

- принципом статистического перебор» сегдскп мэделиг "тактика спринтерского бега" (легкая атлетака*лрахйкп'^л

дястаициЯ" (грсЗисй спорт), "техника старта" (велосипедный спорт), "тактика сприптера-конькобеяща на дистанции 500 м" (конькобежный спорт); .

- принципом комбинаторного анализа создана модель "атакующие действия в фехтовании" (единоборства);

- принципом эталонизации функциональных моделей создана модель "кумулятивный тренировочный процесс";

- принципом экономической эффективности создана модель "эффективность работы детских и юношеских спортивных школ".

В завершении этой работы проведены первые исследования в области спортивного предпринимательства, где статистические методы должны играть главенствующую роль.

Результатом этих первых работ явился алгоритм создания проекта частного предприятия в спорте (малый и средний бизнес), которая просчитана на реальных примерах.

Здатемость_полученнт_ре^льтатоп^ Представляемая спортивная статистика сосредоточила методы, способы и приемы статистического исследования в области физической культуры и спорта. С точки зрения теории статистики - укреплен фундамент статистики еще одним направлением, с точки зрения физической культуры и спорта - сегщепн условия для сооружения спортивных методик научно обоснованными, точными методами, позволяющими осуществлять последовательное движение этой сферы деятельности от искусства к науке. При этом - созданы многочисленные методики решения спортивных задач статистическим путем.

Аптобация_£абот1к Настоящая работа берет свое начало с 1972 года. По мере решения определенных проблем результаты нссле дований представлялись на оценку специалистов на конференциях, симпозиумах, семинарах (Минск, 1974; Ашхабад, 1976; Одесса, 1982 Мсскае, 1962; Киев, 1984; Николаев, 1934; Киев, 1986; Ленинград, 1256; Москва, 1986; Москва, Г992; Москва, 1993 и др.1.

Ьэльшая часть новаций нашла свое воплощение в учебном процес-ее, а также в деятельности организационных*и тренерских структур ъ том числе: учебно-тренировочный процесс кафедры физического воспитания (Кисе, П1ИИЯ, 19361, Всесоюзная научно-техническая вы стопка "Электроника и спорт" (диплом, Ленинград, 1966), учеб-нк^ процесс (Киев, КПШ, кафедра легкой атлетики, 1934 ■, учеб-нк" процесс (кг.федра велосипедного спорта, Шик, 1563), гтряк-

тика деятельности спортсмена г.Киева (Спорткомитет г.Киева,1983), внедрение исследований по научно-методическому обеспечению учебной дисциплины "Вычислительная техника" (Совет проректоров по учебной работе институтов физической культуры СССР, Киев,1985), учебный процесс курса "Вычислительная техника" институтов физической культуры (Всесоюзный семинар-совещание преподавателей вычислительной техники институтов физической культуры, Киев, 1986), Всесоюзная конференция резерва сборной команды СССР по академической гребле (Киев, 1966), внедрение в учебный процесс (кафедра легкой атлетики ШПИК, п.Малаховка Московской обл.), внедрение в учебный процесс (кафедра биомеханики и компьютерной технологии, МОП1ЙО, внедрение в учебный процесс (кафедра конькобежного спорта МОГИ®), конференция кафедры основ <?иэ воспитания (МГЛУ им.В.И.Ленина, Москва, 1993), о чем свидетельствуют акты внедрения, заключения и дипломы, прилагаемые и диссертации.

Публикации по теме. Публикации по теме диссертации составляют 27 печатных работ, общим объемом 28,8 п.л. В число публика-, ций входят методические работы, глава монографии, тезисы докладов и статьи.

Практическая_реализяуия спортивной статистики отражена в двух книгах: "Математическая статистика в спорте" (1978, объем 7 п.л.^ и "Основы спортивной статистики" (1987, объем П,16п.л.).

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти, глав, заключения, библиографии'и приложения.

Во введении приведена краткая историческая справка применения статистических методов в физической культуре и спорте, являющаяся отправным пунктом авторских исследований.

Введение содержит актуальность проведенных исследований, цели, задачи, объект и предмет исследования, научную новизну работы, ее апробацию и характеристику основных публикаций по избранной теме.

_Первая_глава диссертации - "Физическая культура и спорт как объект исследования статистики" - посвящена определению спортивной статистики.

В связи с этим рассмотрены спортивные статистические показатели. Эти показатели отражают профессиональную деятельность спортсмена и могут быть отнесены к двум классификационным группам.

Персия группа - ргзультат измерений личности спортсмена и ьторал группа - помо.чгел'л тренировочного процесса.

Обе группы содержат характеристики, выряженные, как правиле в единицах пространства, силы, времени и условных единицах.

К пирзой группе показателей относятся: результаты спортивных достижений, антропометрические и физиологические данные, характеристики физических качеств - быстроты, силы, выносливости, гибкости, оценка технико-тактических действий спортсмена, тестовые показатели, результаты спортивных показателей и др.

Вторая группа показателей связана с непосредственным контролем за деятельностью спортсмена и характеризуется параметрами тренировочного процесса и выполняемой спортивной работой. Это - параметры физических упражнений, показатели ритмо-темпо-вой- структуры, временные интервалы циклов тренировочного процес са и их насыщение, характеристики периодизации тренировки, объем и интенсивность тренировочной нагрузки и т.д.

Кроме того, обе классификационные группы имеют существенны* особенности, связанные со спецификой спортивных дисциплин.

Статистическая природа спортивных данных объясняется двумя обстоятельствами, характерными для физической культуры и спорт! воздействием тренировочной нагрузки на группу спортсменов и пр< емственностью в спорте. Практика физкультуры и спорта органиэу( занятия со спортсменами в группах. Группы отличимы друг от дру1 контингентом - качественным составом занимающихся (спортсмены экстра-класса, младше школьники, группа здоровья и т.д.), а такие целевыми задачами (спорт высоких достижений, укрепление здоровья, подготовка к разряду и т.д.). В любом случае группы отличаются качественной однородностью и потому количественные показатели, приведенные выше, естественным путем образуют стат! тическую совокупность, в которой исследуемый признак варьирует по единичному показателю. •

Большое значение для образования естественны* стятистичесм группировок имеет преемственность^ в спорте .^"Спортивные достижения, являющиеся целью занимающихся, совершенствуются, основываясь на предыдущих результатах, т.е. прошлогодние достижения ест отправной пункт для достижения текущего года, они, в свою очер< основа для будущего года. Следует также отметить, что подобная пеемстеенность имеет место не только во времени, но и в проста стве, т.е. однородные группы спортсменов возможно теоретически

одить в единые статистические группирогкч по опреде.Тгтчч по-эятелям, от различных спортивных групп, г.олучяя бчяу в г. ид с ячительных рыборок рыярления стятисти^еоня:? закономерностей.

Известно, что обобщающие показатели по статистическим ркбор-ч составляют систем статистических показателей.

Приведенные показатели мсгно рассматривать как систему подателей спортивной статистики. В первой главе диссертации рассмотрен таняе вопрос о прэдме-спортивной статистики.

Предает спортивной статистики определен как статистическая эокупность, организованная естественным сбрапс!-. из исходном пгаественном материале физической культур и спорт.'. Статис-деская совокупность является основой для ныяплс'гль закономерней, которые в свою очередь, позволяет проследит?, причинио-;дствснные связи практики физической культуры и спорта. Так, базе статистических совокупностей гопможно произвести оценку юввецений, совершить рналт изгсмсм:^; в оргэкгяче спортсмена г влиянием дозирус?.гг< тр?чировоч->лгс нагрузок, г«явить зпконо-ности в накоплении и гиаорзменеияч Л«э!п»есккх кячеетт» споют-«а, оценить рациональность методики тренировки, установить ¡имосвязь метлу скрыто протзкаемкмя (латентными^ процесса»?!« п •новлением профессиональных навыков, влияние?» средств физкчео-•о воздействия на спортиппгэ результаты, созервить анализ или гнея деятельности рекордсмена и т.д. - т.е. выявить яакономер-ти, на которых базируется спзическая культура и спорт. Авторские исследования показывают, что совокупности спортив-статистики мотаю рассматривать как моно- и''полиструктурное ение. Под моноструктурной совокупностью следует понимать чинный варьирующий массив с единицами одного наименования: рас-деление антропометрического показателя, спортивного результа-биомеханической характеристики и т.д. Полиструктурная сово-ность - численная вариация по многим наименованиям. Например, нировочная нагрузка может быть представлена как моноструктур-совокупность, если она оценивается на каком-либо континген-спортсменов по одному признаку {например, количество затратой работы1. Та же нагрузка может быть представлена.как би-уктурная совокупность, если она выражена измерениями группы ртсменов по двум признакам (например, объем нагрузки в виде ичества произведенной работы и интенсивности нагрузки в ви-^астоты физических действий1.

Профессиональная подготовленность спортсмена может быть выражена полиструктурной совокупностью (например, структурами могут выступать физические качества: сила, быстрота, выносливость, гибкость, ловкость по численным результатам тестирования^.

Ниже будет показано, что полиструктурная статистическая совокупность соответствует многомерным статистическим методам, а моноструктура - одномерным.

В первой главе диссертации определяется также содержание спортивной статистики. Его следует понимать как единый комплекс, состоящий из спортивных статистических показателей - предмета спортивной статистики, т.е. статистических совокупностей, образованных на численном материале физической культуры и спорта, методов и специальных приемов их решения, а также конечных результатов такой работы - практически полезном изучении спортивных проблем.

Таким образом, спортивная статистика должна служить специфическим аппаратом познания спортивной деятельности, в также действенным критерием математизации и компьютеризации наук о современном спорте, приводящим к точности и научной объективности исследований в спорте. ;

Рассмотрение исследуемых явлений и процессов, происходящих объективно, взаимосвязанно, в неразрывном развитии, с ярко выраженным переходом количественных накоплений в качественные.

Вторая глава диссертации - "Многомерные статистические методы, применяемые в спортивных исследованиях" - содержит оценку основных многомерных статистических методов, составляющих основу статистической методологии в физической культуре и спорте.

Одномерные_метоаы представлены одним параграфом, так как основные выводы по ним заключены в книге автора "Математическая статистика в спорте" (1978 г.1,,где впервые показано, что исходный статистический материал в .физической культуре и спорте', представляемый в виде вариационного ряда, содержит,^как минимум, четыре принципиальных задачи: анализ¿-"сравнений, нормирование и разделе' че. "

В работе приведен новый подход к оценке коэффициента вариации метода средних величин как критерию однородности статистической совокупности, а такие впервые в практике физической куль-уры и спорта применен метод индексов.

В особый параграф выделен ко22еляционный_анализ. Можно ут-

эрждать, что корреляционный анализ - нпиг^ило -лспсльзусчий ме-?д статистики в практике физической культура :т спорта. Дело р эм, что весь тренировочный процесс осномн на адаптационных во-тожностях организма: под влиянием тренировочной нагрузки орга-изм спортсмена изменяет зфовень своих функциональных 'воаможно-тей. Однако, для положительного воздействия, тренер не всегда экет идти проторенным путем. Спортивные достижения официально егистрируемые в мире, ежегодно возрастают и обеспечение их тре-ует от тренера новых путей действия. Для уверенности тренера в орректности применяемых средств нужен постоянно ответ на вопрос: лияет ли та.или иная нагрузка на организм спортсмена и если лияет, то как именно, углубляя эту проблему, можно поставить опрос так: влияют ли примененные в конкретных условиях объем и нтенсивность тренировочной нагрузки на биомеханические, физио-огические, психологические и др. характеристики организма спорт-мена и если влияет, то как именно. Отсюда возникает актуальная ля практики спорта задача - определение взаимосвязи между ста-истическими признаками. Также следует обратить внимание на то, то взаимное влияние признаков существенно для спорта ив том лучае, если в качестве статистических совокупностей выступают оличественно выраженные показатели организма спортсмена, напри-ер, .зависимость физиологических параметров от биомеханических, ельзя обойти также в этом смысле и соревновательную деятельно-ть спортсмена - здесь также'тробуется исследование взаимосвязи ризнаков, однако, исследование в экстремальных условиях особой еятельности спортсмена; напряженной, быстротечной, активной, обилизупщей все возможности спортсмена. ^

В диссертации приведен характерный для спорта способ работы показателями корреляционного анализа - линейный - коэффициен-ом корреляции, корреляционными отношениями, парциальным и мно-ественным коэффициентами, а также оценкой корреляционных матиц - сравнительным анализом.

Е®Е!??с£ионн!^_пняли2 рассмотрен в работе как естественное родолжение корреляционного. В диссертации приведены особенности рименения регрессионного анализа, связанные со спецификой спор-ивных исследований. Одна из таких особенностей - пост.оение ку-очно-линейных и кусочно-нелинейных функций с переходящими одна другую зонами графиков. Весьма специфичными в спорта являются

« orrp?-,vs/;eH;:c пзргкдз прогноза. Уке сам ид zwixi. рбгргссии кусочного типа говорит с ти:л,- что упрезденве еоэмояко по последней аоыэ графика, а 'этого может быть недостаточно для окстеаполяики. .Предприняв прогноз по последней зоне, псследоьатель остается в неизвестности по поводу того, сколько точек пригодно для прогноза, а сколько перейдет в другую зону. В этом смысле прогноз неэффективен. Однако, эффективность прогноза нз основе линий регрессии поэмокно трактовать иным образом. С этой целью исходны» эмпирические данные должны быть существенно конкретизированы за счет узкой специализации контингента испытуемых. В зтом случае полученная линия регрессии монет стать основанием для прогноза показателей или процессов, отдельных спортсменов, на входящих в контингент, чья специализация соответствует контингенту испытуемы/. В диссертации показан этот путь на конкретных примерах.

Кроме того, существенной особенностью применения регрессионного анализа в практике физической культуры и спорта является возможность двойного анализа (или двойного прьпкка) признаков У - / (х) и х - /(у1, каждый из которых представляют отдельную практически-'значтг : пйдьчу. Эта "оборачиваемость" регрессионных функций a oh£v .".2лыюй .степени возможна за' счет того, что для практики спорта болькее значение имеёт соответствие признаков по зонам, чей по точкам.

Далее в дкссергзцик рассмотрен дисперсионный анализ- специализированный сгстостячесхий метод, изучающий влияние некоторых одновременно д^егьующих факторов. на результативный признак к. Метод позволяет выявить степень влияния каждого фок-тора ks результат if признак и установить • как доминирующий фактор, так h их иерврхил. Исследования, проведенные в данной работе, покозывоат, что возможно очертить круг спортивных процессов к явлении, рассматривавши- как факторы и результативные признаки. ■ • „ч-.-л ■

Так, в качестве результативного признака' выступают показатели личности спортсмена. вариация наблядэется от спортсмена к спортсмену, а градации оцениваются по Бозрасту, полу, спортивной квйлнфпкг.ш;::, стеку и т.д. Возмоою такжо отнести к результативна у праансуу уросл'Ь раосктия физических качеств, приняв за 11Х-Д'.цик лс.-гулсм, Остроты, выносливости, гибкости, ловко-ст'лj г) тохлнческой, тактической и технико-такти-

ацчдаи физических качеств. Что касает-

ся факторов, их следует рассматривать как «очкрзтнке пригаш, под влиянием которых изменяется результативна признак.

Таким образом, суть дисперсионного анализа адекватна природе профессиональной деятельности спортсмена и представляет собой естественный механизм выявления и оценки причинно-следственных связей в практике физической культуры и спорта. В диссертации приведены многочисленные примеры, подтверждающие это положение.

Следующим методом спортивной статистики яЕЛяется_мето5_ко|>-релщиотых_плеяал известный с 1959 г. Существо метода сводится к классификации признаков на качественно однообразные группы (плеяды', отличимые между собой по величине коэффициента корреляции. Характеристикой плеяд являются мощность (число входящих в нее признаков'', крепость (среднее значение коэффициентов корреляции, признаков, входящих в плеяду ^ и форма плеяды Сзвезда", "сеть" и "цепь" по определению автора - проф.Терентьева В.П.'>.

Исследования, связанные с этим методом показывают, что метод применим с особенным эффектом для спортивных дисциплин, характеризуемых ациклической структурой, движений.

В диссертации методом корреляционных плеяд решены некоторые задачи, на примере которых видно, что поиск плеяд и оценка их значимости невозможна без качественного анализа содержательной части решаемой задачи.

Далее в работе приводится латентный_аналиял предложенный Э.Лазарсфельдом как нопьй метод обработки анкетных данных. Идея метода приводит к поиску скрытой (латентной 1 установки, выраженной функционально, являющейся первопричиной экспериментального распределения по результатам анкетирования, главным образом, при дихотомическом ответе на вопрос. В работе тщательно исследуется факт определения латентной установки на конкретных примерах физкультуры и спорта. В частности, рассматривая положение о латентных классах, рекомендуемых для небольших выборок: установлено, что одному и тому же экспериментальному распределению адекватно соответствует несколько латентных функций, т.е. научаемое распределение имеет несколько первопричин, каждая из которых имеет собственное социальное объяснение.

Так, при анкетировании студентов института физической культуры, спрашиваемых по их отношению к избранной профессии, на вопрос: "занимаетесь ли Вы в институте физкультуры потому, что любите спорт и желаете посвятить ему свою жизнь ("да1*} или учитесо по л-пбым другим соображениям? ("нет"^, из 240 респондентов 152

отьз—:лк пояо&ятельно, причем распределение по курсрм (от I до 1У' быглядйло следующим образом (см.рис.1;'Л--</ (х) - число респондентов ,/Й = с/(х1 - тлело положительно ответивших). Распределение указало, что с приближением выпуска число романтически настроенных студентов уступает место числу прагматиков и для определения первопричины такого явления компьютерным моделированием в соответствие с приведенными классами найдены функции А =

ютщие основному равенст-

(X), В.у (х) и С =

н-Щ, / щ

130 1,3

120 1.2

110 1,1

100 1,0 ■

• • 90 0,9

80 0,8 \

70 0,7

60 0,6 х

50 0,5

40 0,4

30 0,3

20 0,2

10 0,1-

0

1У

Ч0С.1

ву латентного анализа:

¿(х), где Р^ - маргинал С -го вопроса, т.о. общее летело положительно ответивших на вопрос; ^¿(х) - положительно ответившие респонденты; (х) - искомая латентная функция, распределенная по класса;,!.

В работе проведено много подобных исследований методом,латентного анализа, вследствие чего можно сделать два существенных вывода? во-первых, латентная..установка^, определимая автором методе ка- некая функция у Си) ,• иоае? 'быть 'Но одна, а несколько; во-вторых, латентный анализ исключительно.эффективен для работы в.области физкультуры и спорта и должен явиться неотъемлемой частью спортивной статистики.

~ К0К статистический метод является также неоть-апзмки методом спортивной статистики.

О причине спорта' есть мнокоство объектов изучения, не под-

Ш

даящихся непосредственному измсргнк?». Напукиэр, ко^ргк^.-гое выполнение какого-либо профессионал:.чего приема, возмокно оценить только, ориентируясь на мнение эксперта, Таким же обра?.ой анализируются технико-тактические действия спортсмена, трен >трсъ очный процесс или отдельные его части, кумулятивный эффект,' индивидуальны е особенности профессиональной деятельности спортсмена и т.д. Возможна ситуация, когда измерение возможно, но не в данный момент и не в данном месте. К этому же относятся вопросы, связанные со спортивным прогнозом. Все эти явления и процессы оцениваются только при помощи мнения профессионала, что логически подводит к использованию в практике физической культуры и спорта метода экспертных оценок (экспертиз).

Метод является по существу компромиссом между качественным и количественным выражением объекта, когда качественное его представление адекватно отражается количественными условными единицами, обрабатываемыми в дальнейшем статистическим путем.

В зависимости от модификации методов экспертных оценок существует несколько общих приемов этого метода. Так, в простейших -ситуациях, где предполагается один ответ от нескольких экспертов, используют минимальное значение коэффициента вариации или максимальное - коэфЛящиента корреляции, указывающих на согласованность мнений экспертов. В том случае, когда большое количество экспертов в'ыражает мнение по нескольким объектам, применим коэффициент конкордации (Й/1, также указываюгций на согласованность мнений. Однако, как показали исследования в денной работе, коэффициент конкордации весьма существенно зависит от количества экспертов. Так, в примере на экспертизу технико-тактическоГо мастерства семи борцов-дзюдоистов в ходе тренировочного процесса эксперты в количестве 1У1 оценивались на согласованность их мнений по П -■ 7 объектам, определяя коэффициент конкордации при Щ- 5, т. = 10

Таким образом, при работе с коэффициентов конкордации требуется особенно тщательно избирать количество экспертов.

Далее в работе приведены исследования, связанные с экспертными оценками методом предпочтения и методом парного сравнения -оба метода практически незаменимы в практике физической культуры и спорта и приводят к о ощутимому эффекту при решении задач на иерархию изучаемых объектов.

В диссертации осуществлены первые попытки применения матриц взаимного влияния. Общий вид вероятностей матрицы влияния типа (с "?. табл. II.

Таблица I.

\А ____А1__ А2 • • • • • • « • « * • « • « • • • « ±1и _ А л.

• • • » • • • •«« МкА

• • ■ • •

« • • • • » • • « - •«« • • •

• •

-МЫ • * • • • • -

Здесь-А4- - изучаемое событие, Р.(А'1 - вероятность изучаемого события.

Под влиянием последовательно изменяющихся событий A¿, изменяются условные вероятности Р(А^, вследствие чего наблюдается образование мноаества матриц взаии ого.влияния. Их изучение приводит к конечному результату экспертизы. В работе исследована возможность подобного подхода к спортивным задачам. Установлено, что полный комплект матриц взаимного влидаия^акой-либ£' профессиональной ситуации является фактически статистически представленным сценарием этой ситуации в динамике, т.е. комплектом ее моделей. При этом возможно оценить динамику единицы процесса, как изменение элемента матрицы или сравнить несколько смежных матриц, выявляя динамику какой-то части ситуации. Типичными задачами, чье решение адекватно подобной постановке, являются задачи спортивных игр, где действия игрока зависят от его предыдущих действий, так и от действий его команды и противников.

В диссертации рассмотрен факторныЯ_аналиэ. Краткая исторпеекая справка о возникновении этого метода в практике спортивных исследований, а также основные положения факторного анализа представлены автором для того, чтобы показать его место в теории crio-рта. С середины 70-х годов применение факторного анализа в научных работах физической культуры и спорта, особенно в диссертационных работах, стало практически повсеместным. Это был единственный многомерный статистический метод, не требующий популяризации или специального внедрения в научные исследования спортивных пе--дагогов. Такая известность метода не была случайной. Она вытекала из целевой установки факторного анализа: многочисленные переменные без потери информации переходят в несколько факторов, получающих практическую профессиональную интерпретацию. В спорте такое явление - не просто сжатие объема исходных данных, а получение зримых параметров, с помощью которых возможно управлять тренировочным процессом: факторы как параметры тренировки закладываются в фундамент тренировочного процесса - их изменение, доступное оценке и контролю на всех этапах спортивной деятельности, приводит к конечной цели - изйененио функционального уровня организма. _

Существовали'и другие причины широкой известности этого метода в спорте. Наиболее'сложные научные работы в спорте, как правило, являются результатом наблюдения деятельности спортсменов экстра-класса. Доступ к ним весьма затруднен и при возможности работы с ними ученые стремятся получить как можно больше исходных данных. Отсюда - получение исходных данных полностью соот- • ветствующих структуре факторного анализа. Некоторые исследователи, опасаясь отрицательного выхода научной работы в "запас" вооружаются максимальным числом измерений и, таким обр'- юм, также вплотную подходят к структуре факторного анализа. Можно назвать и другие подобные причины, смысл которых сводится к тому, что организация спортивных исследований автоматически выводит на ({як-торный анализ.

Обобщая некоторый личный опыт анализа подобных работ, можно сказать, что .количество исходных параметров доходит до 60-80, а количество получаемых факторов колеблется в пределах 5-9.

Повсеместное использование факторного анализа в научных исследованиях спорта позволило сделать ряд наблюдений, оцениваемых как опасность в применении данного метода^

Tint, большое число исходных параметров приводит к немалому числу определяемых Факторов. При этом Практика показывает, что \'жн с пяти факторов их интерпретация, являющаяся нестандартной, творческой частью метода, весьма затрудняется. Но не это является главной опасностью в- работе с факторным анализом.

Известно, представление о факторном анализе как о множестве векторов в пространстве, косинус угла между которыми указывает на Факторный вклад, а оси такой системы есть общие факторы. Такое определение фвкторной структуры приводит к определению минимального числа факторов, адекватно отражающих исходные данные. Понятно, что одни и те же векторы можно спроектировать на оси различной ориентации. Следовательно, факторы могут быть различными, K8K величиной, так и количеством, отражая при этом один и ■ют же эмпирический материал. Это означает, что одна и та же исследовательская задача может быть выражена бесконечно большим числом факторных моделей. При этом только логический анализ может дать ответ не вопрос об оптимальности той или иной модели. Таким образом, спортивный исследователь, применяющий сложный r-татистический метод, каковым является факторный анализ, для того, чтобы избегнуть неопределенности атрибутивных суждений, фактически, приходит к ним в результате применения этого метода.

Существует, конечно, возможность вращения системы факторных координат на угол об , ког^да, например, факторы ^У и переходят в факторы ^ и /¡и факторный анализ приобретает

* Ъипь + 9i.ua.и ? JFf UicL - Л. J новую модификацию. Однако, это вновь приводит к атрибутивным суждениям и т.д. до бесконечности. Таким образом, практика физической культуры ждет от статистического метода математически точных указаний по количеству факторов, их нагрузкам и их интерпретации, а вместо этого вынуждена интерпретировать сам метод.

Особо следует остановиться на вопросах линейности факторной зависимости и компленэрности векторов, отражающих факторную структуру. Основные модели факторного анализа - компонентная и ; классическая - основаны на предположении, что искомое свойство, оценке которого посвящается факторный анализ, линейно зависит от найденных факторов. Между тем, практика физической культуры и j спорта изобилует зависимостями нелинейного характера. В силу этого факторы и их нагрузка подвергаются сомнению и еновь подвергаются атрибутивному анализу. i

Сложно геюле со'стоит вопрос с компланарностью ректоров Факторий структуры. Известно, что компленарность отражает ортогональность факторов, т.е. отсутствие их совместного действия с точки зрения факторадх нагрузок. Это наибольшая трудность как в интерпретации, так и в практической пользе полученных выводов, тек организм спортсмена, свойства которого рассматриваются как объект исследования, есть единое целое, в котором органически связаны .мезду собой все виды деятельности. Вследствие этого, как показали наши исследования, применение факторного анализа приносит значительную пользу при анализе трда тренировочного процесса, чем при анализе свойств спортсмена.

Кроме того, как это не удивительно, практике физической культуры этот метод более полезен, чем практике спорта. Объясняется это тем, что спортсмены1 низкой квалификации показывают меньшую зависимость одних показателей от других. Например, зависимость спортивного результата, технических навыков, показателей тестов от восстановительных процессов и т.д. В-силу этого, ортогональность факторов практически не нарушается.

Вообще говоря, значимость; факторюго анализа для физической культуры и спорта до конца не изучена и, как показывают исследования, будет возрастать .по мере накопления эмпирического материала. . . ......

Далее в диссертации приводится кластер-еналг.з как метод спортивной статистики. В диссертации приведены основные положения кластер-анализа. Метод определен как инструмент классификации признаков, существенно понижающий многомерность анализа. В качестве критерия классификации принимается расстояние махалзно-бисского типа, 'обычное и взвешенное Евклидово расстояние^ Хсм-мингово расстояние, рясстоянка по принципу "ближнего соседя", "дальнего соседа" и "центра-тяжести", обобщенное расстояние методу классами.

Наши первые результаты исследований этим методом были дмочены на Всесоюзной научной.конференция по совершенствованию управления отраслью 'физической культуры « спорта на базе ЭВМ и современных математических методов в мае 1982 г. ОбпдеЙ вывод этих исследований'таков, что многочисленные задачи физической кулмуры и спорта на классификацию и иерархию групп с успехом могут быть решены кластер-анализом. Формализация исходных данных и последовательность статистических исчислений при работе этим методом, создают фундаментальные предпосылки для разработки автоматизированных систем управления в спорте. В диссертации приведен

Фрагмент этих исследовинкй, представляющий статистические показатели пятнадцати шпажистов.

отики" - содержит семь проблем, .решение которых основано на спортивной статистике.

Первая проблема - проблема статистических распределений. Известно, что научные исследования в области физической культуры и спорта основаны, как правило, на наблюдениях. Наблюдения приводят к исходному массиву чисел, обрабатываемых статистическим путем. Наши исследования показывают, что в ряде спортивных задач наблюдения вполне адекватно могут быть заменены статистическими распределениями. Эти исследования проводились экспериментально-расчетным способом: практически сформированные вариационные ряды сравнивались с известными распределениями. В результате такой роботы удалось установить, что многочисленные спортивные задачи могут быть решены на основании известных статистических распределений. Отправным пунктом подобных расчетов явился нормальный закон распределения.

В диссертации показано на соответствующих примерах, что по-дявляющее большинство спортивных наблюдений практически точно соответствуют нормальному закону распределений. Известно, в соответствие с теоремой А.М.Ляпунова, что нормальный закон проявляет свое воздействие в том случае, когда на появление случайной величины оказывает влияние множество факторов одновременно, причел невозможно установить приоритет какого-либо из них. Именно такая ситуация складывается в спорте. Так, например, спортивный результат является следствием множества причин: здоровье спортсмена, генетические особенности, антропоморфологические показатели, метод тренировки, длительность физических воздействий, разнообразие условий и режима, психологические особенности и т.д. Вклад этих причин в конечный результат одинаково-серьезен - ни одна из них не может претендовать на приоритет.

Частным случаем нормального закона, применяемого к функциям спортивных процессов, является распределение Стьюдента - малый объем этого распределения соответствует сямому популярному способу работы с одной тренировочной группой.

Можно заключить, что нормальный закон распределения и'его модификации адекватны многочисленным явлениям Физической культуры и спорта: распределениям спортивных достижений, физических j свойств спортсменов, показателей тренированности и т.д. j

йгскотря 'на динеырку спортивных процессов существенное лпч-чепи« гакет иметь равномерное распределение с функцией распределения />- а) '

~ (в-с\) "

на отрезке ¿1 ^ -У ^^ .

Такие распределения отражают стабильные процессы или части стабильных процессов - после запланированного первоначального прироста физических свойств или достижений наступает временная их стабилизация. ,

Прирост физических свойств и достижений может быть отражен постоянной степенной функцией

- у

где С - постоянная функция, указывающая на увеличение функции при и уменьшение при 0*^1, а также функции Паретто ~ (4~ -Х)при значении функции I г=г х — с>° .

Особоэ внимание в диссертации уделяется распределению Пуассона, отражающему появление случайной величины со значениями /71= 0, I, 2 ... , преде та влярщему собой распределение численности маловероятных событий. Вероятность их есть

л. Лр<п ■

~ • т ! ' '

где Ц - число испытаний.

В спорта такое распределение отражает редкие события: экстремальна} спортивный результат, проявление выдающихся способностей, редкие виды травм, трудно реализуемое спортивное действие н т.д.

Следующая проблема совершенствования спортивной статистики - специфический прием' работы статистическими методами - "связка статистических методов".

Известно, что смысловая нагрузка статистического нотодв соответствует его возможностям при решении практических задач. Так, например, корреляционный ян а.таз исследует зависимость признаков друг от друга, метод корреляционных плеяд*классифицирует объекты, факторный анализ оценивает наличие и вклад каждого фактора н общую структуру факторной матрицы и т.д. Обобщая эти возможности, можно заключить, что спортизже задачи посредством статистических методов могут концентрировать, классифицировать, анализировать, прогнозировать, устанавливать закономерность, сопоставлять, индексировать, изучать взаимозависимость изучаемых объектов.

Вместе с тем, в сфере физического воспитаний существуют проблемы, содержащие несколько смысловых нагрузок. Например, необходимо вначале классифицировать, а затем выявить закономерность, или вначале установить взаимосвдаь, в затем прогнозировать и т.д.

Логика подсказывает, что в этом случае необходимо использовать несколько статистических методов в определенной последовательности.

В представляемой диссертационной работе проведены многочисленные практические исследования, в которых подобные "связки" методов позволяли добиться решения весьма емких задач, решение которых невозможно иным способом. При этом установлено, что "связка методов" должна составляться таким образом, чтобы конечный результат предыдущего метода являлся бы исходными данными для последующего. В зависимости от решаемой задачи, подобные "связки" могут содержать значительное число составляющих их статистических методов, чередование которых зависит от существа решаемой задачи.

Так, в диссертации приведен пример, содержащий такую "связку": группировка исходных данных -_ кластер-анализ--•— дисперсионный анализ I-.— Метод экспертных оценок--перегруппировка исходных данных---— дисперсионный анализ 2 ——

корреляционный анализ; или пример со "связкой": метод корреляционных плеяд---— экспертизы --г- перегруппировка исходных данных--1— метод индексов.

Наши исследования показывают, что работа "связкой" статис- • тических методов весьма эффективна для больших спортивных задач, имеющих материал неопределенного или противоречивого содержания. При этом от исследователя требуется-нестандартная творческая работа. ■ •

В диссертации рассмвтриваются основные проблемы спортивной статистики с точки зрения физической культуры и спорта. Одной из главных зпдпч спорта являетсй проблема нормирования, т.е. проблема определения предельно допустимых границ какого-ли^о явления, р рамках которых оно оптимально. Сложной задачей при этом ягляется проблема классификации объектов, включающих определение критериев классификации. При раскрытии этой проблемы должна быть установлена статистическая закономерность изучаемого явления на основании которой определяется нормгтив, т.е. предельные границы нормы, эталона или стандарта.

Следующей задачей спортивной статистики является задача мвнения.

Любое нововведение в спорте: методика обучения, спортивный ;жим, комплекс средств физического воздействия, эффект от вос-гановительной работы и т.д. апробируется сравнением. В частно-ги, определяется конкретная группа, реализующая известную ме-эдику и экспериментальная, реализующая нововведение. По ис.те-знии времени обе группы должны быть сравнены по определенным ритериям. В качестве критерия может быть принят спортивный ре-ультат, кинематические характеристики, параметры тестирования т.д. Основным статистическим методом, отвечающим решению по-обных задач является выборочный метод, в частности оценка на татистическуга достоверность - в случае статистически досторер-ого различия между параметрами контрольной и экспериментальной рупп исследователь получает неопровержимое доказательство су-;ественного различия между контрольной и экспериментальной руппой, т.е. оценку эффективности нововведения.

В диссертации на конкретных примерах устанавливается раэли-гие контрольных и экспериментальных групп, изменение показатели с возрастом, сравнительный анализ спортивных результатов и ■.д. Сравнение пррводится также методом индексов, который, что >собенно важно в спорте,, весьма -нагляден.

Одной из самых серьезных проблем спортивной статистики яв-тяется проблема тестирования. Известно, что коэффициентами ин-[юрмативности, согласованности, стабильности и эквивалентности являются коэффициенты корреляции между параметрами тестов и критериями информативности и надёжности. Таким образом, традиционно тестирование базируется на выводах корреляционного анализа. Ме-*ду тем, для-создания надежных тестов могут быть использованы и другие статистические методы. Так, посредством метод;.' корреляционных плеяд возможно определить наиболее значимые признаки тестирования, соответствующие иерархии плеяд, посредством дисперсионного анализа возможно определить, влияет ли факторный признак (тестовый параметр)' на результативный (спортивный^ критерий -при положительном решении - тестовый показатель принимается в качестве основного.

В 1982 г. в статье "Тестирование как метод контроля в юношеском спорте" специальными расчетами было показано, что надежность тестовых программ можно доказать принципиально новым путем (от обратного1: недостоверной разностью средних показателей различных тестируемых лиц можно доказать отсутствие надежности тес-

тов. При этом опытным путем возможно установить эталоны статистических показателей, величины которых указывают на наличие надежности. В диссертации рассматриваются эти вопросы на специальных примерах. •

Четверт2я_глава диссертаций посвящена проблеме статистического моделирования. Эта проблема в диссертации рассматривается с двух позиций: спортивной и статистической.

Спортивная точка зрения (учебник "Спортивная метрология", 1982,- М.:ФиС. - Под ред. В.М.Зациорского) определяет работу со спортсменами не на основании моделей, а на основании модельных характеристик. Под модельными характеристиками понимаются параметры идеального состояния спортсмена, при котором он способен показать ьысшие спортигные достижения. Они определяются тремя путями: Р оценка показателей спортсменов экстракласса; 2) расчет должных показателей, т.е. определение параметров, предопределяющих запланированный результат; 3) прогноз известных характеристик.

Статистическая точка зрения на моделирование (например, А.В.Крушевский "Справочник по экономико - математическим моделям и методам", Киев:Техника, 1982) предполагает выражение модельных характеристик и их взаимосвязей статистическим путем. Внешний вид статистической модели - это математическая задача, целевая секция которой соответствует проблеме исследования. Математическая-сущность такой задачи - это статистическая совокупность взаимосвязанных параметров, устремляющихся.к экстремальному значению. Решение такой задачи позволяет определить оптимальные значения исходных показателей и рекомендовать их в практику.

В ходе проведенных исследований оказалось, что в спорте возможно работать не только с модельными характеристиками, но и с моделями, построенными на. статистической основе. В связи с этим, в диссертации изложен новый метод статистического моделирования, названный "от естественной статистики - к искусственной, от искусственной - к практике". Этот метод может быть реализован различными путями, в соответствие с которыми определены новые принципы моделирования: принцип статистического перебора, принцип комбинаторного анализа, принцип эталонизации функциональных моделей и принцип экономической эффективности. Этим методом не основе перечисленных принципов создан ряд новых статистических моделей, над которыми мы работали с 1983 по 1992 г.г. и которые внедрены в практику (см.соответствующие акты внедрения1. Идея предложенного метода заключается в следующем. Параметры модели-

роизшш избираются произвольно в соответствии с решаемыми на практике задачами. Каждый параметр определяется зоной возможных значений. Эта зона определяется практическими наблюдениями и потому трактуется как "естественная" статистика. На основании избранных параметров создается конструкция модели, определяемая не только статистическими, но и любыми другими методами. Полученная конструкция многократно дублируется за счет значений исходных параметров в пределах "естественной" статистики. В результате создается серия микромоделей однотипных по содержанию, различных количественно, так называемая "искусственная" статистика, переход,от естественной к "искусственной" статистике завершается построением таблиц, представляющих собой все возможные модели исследуемой ия-дачи в пределах исходной зоны "естественной" статистики.

С точки зрения спорта исследуемая задача получает решение не одной, а множеством однотипных моделей, из которых избирается нужная в каждом конкретном случае. Таким образом, профессиональная деятельность спортсмена может быть представлена серией однотипных моделей - индивидуально каждому спортсмену в конкретных условиях из них избирается определенная модель. Реализация зтого метода возможна различными подходами, определяющими принципы моделирования.

Хронологически дервым принципом,, позволившим определить серию моделей от "естественной" к "искусственной" статистике был принцип статистического перебора. Идея принципа заключается в следующем. Каждый показатель модели разбивается на равные части в пределах зоны "естественной" статистики. Конструкция модели многократно повторяется. При переборе всех возможных комбинаций этих частей. Чем больше частей, т.е. чем уже шаг перебора, тем больше микромоделей "искусственной" статистики будет получено. Полученные микромодели позволяют, во-первых, подобрать кмвдому спортсмену индивидуально свою модель, а во-вторых, провести сравнительный анализ всех возможных вариантов деятельности с целью определения оптимальных. Точность подобного моделирования зависит от конструкции модели и от величины шага перебора. Поскольку пЪ-добное решение естественно укладывается в рамки машинного программирования, управление точностью моделирования всегда возможно автоматически.

Нм основании принципа статистического перебора были созданы моде пи "тактика спринтерского бега" (1983 г.); "режимы прохождения дистанции в акг.дсической гребле" (198г> г.); "техника

старта в велосипедном спорте" (1986 г.), "принцип перебора в статистическом моделировании на примере конькобежного спорта" (1991) Эти модели названы операционными, так как на основании статистических операций", пользуясь "искусственной" статистикой, возможно определить одну или несколько неизвестных характеристик.

Метод перехода "естественной" статистики в "искусственную" может быть реализован другим принципом - принципом комбинаторного анализа. Этот путь применим в случае, когда модельных характеристик немного (до 10) и вместе с тем они полностью отражают исследуемое явление. В этом случав модель возможно определить как сочетание исходных показателей - задача заключается в том, чтобы "искусственной" статистикой были бы учтены все возможные сочетания исходных параметров. Такой спектр искомых сочетаний определяется формулой числа сочетаний комбинаторного анализа

л т. _ л! . т- т!(л-т){ '

где СЛ - число возможных сочетаний; п - число всех параметров, /в-"число учитываемых параметров.

На основании этого принципа была разработана модель "атакующие действия в фехтоввтш", в которой шесть основных параметт ров естественной статистики привели к 64-м специальным моделям атакующих действий шпажистов (1966 г.). Еще один принцип предлагаемого метода назван принципом экономической эффективности. Существо принципа сводится к определен») специальных индексов, названных показателями, совместное рассмотрение которых приводит к оценке эффективной работы коллектива. На основании этого принципа в 1965 г. по заданию Спорткомитета г.Киева создана специальная модель для анализа эффективной деятельности детских и юношеских спортивных школ г.Киева. Модель содержала пять показателей, определенных на базе всех рубрик отчета 62-х ДЕСШ г.Киева по форме 5-ФК. Модель одобрена и внедрена в практику в 1985 г.

Еще один принцип предлагаемого метода - принцип эталониэации функциональных моделей. Для того, чтобы осуществить статистическое моделирование тренировочного процесса на основании принципа эталониэации функциональных моделей, необходимо провести предварительное измерение специальных, так называемых функциональных моделей. Они представляют собой средства физического воздействия определяемое подобранным контингентом испытуемых, режимом рабо ты и временем реализации. Эталоном функциональной модели являет-

2Г;

ся л »мепсние ппр.-.м-».;ра тренировочного процесс«, охезыдопп'О! о шп»|п«з воздействие иа хонечный результат (лидер-параметр»> от начального состояния до конечного под воздействием примененной Функциональной модели.

Имея я своем распоряжении множестго функциональных код<л«й, мотзю рыстроить их последовательно, соблюдая совпадение конечно -го результата предыдущей модели с начальным результатом пог^д'-ч-г?ей модели - вплоть до заданного результата. 7аней подход дпет возможность вплотную подойти к решению проблемы индивидуального моделирования тренировочного процесса.

В диссертации создана на основании этого принципа гипотетическая расчетная модель "кумулятивный тренировочный эффект", где при лидер-параметре - скорость хода лодки - рассмотрены три функциональные модели в'тренировочном процессе по академической гребле. Модель рассмотрена и одобрена в 1993 году.

Диссертации - "Экономика и спортивная статистик;)" - посвящена той части спортивной статистики, которая соприкасается с экономическими исследованиями.

Изменение политической и ткономической ситуации в России и вхождение ее в рынок в корне изменило экономические проблемы физической культура и спорт*». Возникло понятие рынка спортивной деятельности,, илрентного под няяркгаеч "спортнрнч»: •♦нпугтрия" -изучение, рчяритио и пчо^гггий г-го л оу у, "; ранок, к-к гогт«ги»Л час?:', с^тпрчяет р нпс?пп?р гремя о^ногнут !>к^ко?",!чг,ск^>,> •> ««п-

*!•/ р СПОГТ^.

Дтя рспения этой задачи необходимо » пс'рруа оччр»дь срт.чть услория, в том числе и условия теоретических исследорлний, дли ропникнорсния и" г>ффектирной деятельности частных предприятн?. еппртирного профиля.

Известно, что объектом предпринимательства ярляч .¡я тор«р», услуги и работы. Товары - результат деятельности р риде »птерр* ядъного блага, отторгаемого от создающего их. Услуги - не:т<? Лт-го р Форме деятельности, неотторгяомое от создрющего нч. р'>с:г-:- _ это товар, непередяроемый и нетрянспортируомыЛ.

В о форе физической культуры и спорта "•ог"р,»г»я п<*лят:я: ■ тнг.оая обурь, одетдя, бельо, елортиршЛ ипр'-нпрь, ирл,7".г:1 бут^ки.

чгс,"пр".н!'мат?:тьотпо следует рассмотрит'!'?, »: •>: опоетескуч область рынка, которой присущи некоторое особитос. «,

Тп'-г, характерной его особенностью ярляется приорит---: ус.уг

перед товарами - достаточно отметить тот факт, что институты фи-мической культуры выпускают специалистов только по спортивным услугам.

Кроме того,-спортом и физической культурой увлекаются далеко не псе, о только некоторая часть населения - это, как правило, деятельные, культурные, активные и вполне обеспеченные люди. От-•°?)да - специфический маркетинг, особенности рекламы и пропаганды необходимость специфической работы с клиентами и т.д.

Для занятий спортом исключительное значение имеют место и рремя их проведения. Так, водные виды спорта требуют соответствующей акватории, велосипедный спорт - трассы, горнолыжный спорт - наличие высоких заснеженных гор, туризм - маршруты и т.д. Некоторые виды спорта требуют малого пространства (борьба, бокс, волейбол, фехтование), другие - большего пространства (теннис, футбол, конькобежный спорт), иные значительного, пространства (автогонки, велосипедный спорт, туризм).

Само место проведения занятий должно быть обустроено, снабжено соответствующими сооружениями, находиться в зоне компактного проживания населения, имеющей подъездные пути, аллеи, пешеходные дороги и т.д.

Время проведения занятий является существенным фактором в еы-боре спортивных специализаций: зимние виды спорта (лыжный спорт, конькобежный спорт, бобслей, биатлон) культивируются вне помещений в зимнее время года; летние виды (плавание, гребной спорт, игры) - в летнее время.

Вообще, между видами спорта наблюдается известная конкуренция. Имеется в виду тот факт, что количество клиентов в определенной зоне ограничено, поэтому культивируемые виды спорта конкурируют между собой даже в. рамках одного предприятия.

Характерной особенностью спорта является его неоднозначность л плане конечного назначения: спорт для участников имеет одни : ценности, для зрителей и болельщиков - другие.

Как правило, занятия спортом требуют сопутствующих услуг: ; медицинское обслуживание, торговля, питание, занятия с детьми и многое другое.

Знание особенностей сбыта спортивной продукции позволяет заранее определить ее тип и предусмотреть соответствующую организацию их создания. |

Создание предприятия должно начинаться с его проекта - вна|-литически созданной программы, предусматривающей последователь^-ность действий, т.е. алгоритм эффективной организации выпуска | гпертигной продукции. ' I

Так, удалось построить в реальных ценах (по состоянию на йчал<рЛ292 г.) кривые цен предложения и спроса по призовым куб-ш (рис.3).

ам / £мею!цим I

25Ф

"и 1000 1500~^ 2000 Рис.3.

Г

Затем, пользуясь>вышеприведенным проектом по выпуску призовых кубков, изменялись входные параметры проекта и посредством компьютера многократно просчитывались варианты различных пред-лриятий. В результате было получено множество пар кривых цены :проса и цены предложения, которые были эквидистантны исходным и отражарр ситуацию возможный 'равновесных точек по денншду товару на да

250 200 150 100 50 О

5Л0

1500

2000

2500

ЗОПП

-X

1000 Рис.4.

На рис.4 особо выделена зона (X - место возможных перемещений точки равновесия при данных условиях. Такая область, если она определяется по вышеприведенному способу заранее, как мган'цум дает возможность прогнозировать оптимальную цену товара.

Обратим внимание на то, что определение зоны О- ило статистическим путем весьмп сходным с методом "от естестгслньЯ стя-тистики - к искусственно!), от искусственной - к практгг»'', пр"^-ло™еша.'М в предыдущей главе. Следовательно, предлагасг"р дгс-сертяции метод статистического моделирования приемлем -т.ч ртгоп-нс.х расчета.

Первые исследования в этой области показывают, что спортивная статистика является основой' рыночных исчислений: демографические расчеты, связанные с маркетингом, расчеты доходов, прибь лей, налогов, -производственное планирование, составление бизнес плана, финансовые операции предприятия и многое другое - связи со статистическими методами.

Первые результаты этих исследований обобщены и апробирована виде учебного курса для студентов институтов физической культу? в мае 1992 года.

Нем представляется неограниченным поле научной деятельное« в области "спорт в рыночных отношениях", расчетной основой коте рых может стать специальный раздел спортивной статистики.

ВЫВОДЫ:

В .теоретическом плане:

1. Представляется к защите новая отрасль социальной статистики - спортивная статистика, рассматриваемая как основа методе логии статистического исследования в физической культуре и споу те.

Спортивная статистика определена показателями, предметом, методами и содержанием.

2. Предложен новый метод статистического моделирования -"от естественной статистики - к искусственной, от искусственно; - к практике", на основе которого создан специальный раздел спс тивной статистики.

3. Новый метод статистического моделирования основан на пр^ лагаемых в диссертации новых принципах:

а) принцип статистического перебора;

б) принцип комбинаторного анализа;

в) принцип эталонизации функциональных моделей; . ]

г) принцип экономической эффективности. |

4. Предложен новый прием работы статистическими методами IП1 связку". '■'

В практическом плане: • !

1. Решен ряд новых задач в сфере физической культуры й спо{ та статистическими методами. .....|

2. Применены статистические методы, не используемые рэне^ в практике физической культуры и спорта, в частности, кластер-анализ и латентный анализ.

3. Решены задачи новым приемом использования статистически? методов - "в связку".

4. Новым методом статистического моделирования "от есчес'вен -1Й статистики - к искусственной, от искусственней - к практике"

i основании новых принципов моделирования созданы, япробироррнн Енедрены в практику новые статистические модели в том числе:

а) тактика спринтерского бега;

б) режимы прохождения дистанции;

в1 техника старта;

г) атакующие действия в фехтовании;

д) кумулятивный' тренировочный процесс;

е) эффективность работы детских и юношеских спортивных ¡там;

ж) тактика спринтера - конькобежца на дистанции 500 и,

5. Представленный статистический материал положен п основу :омпьютерных программ, применяемых в спорте, в том числе программ федложенных в данной работе, типа: "однофакторный анализ", "дисперсионный анализ".

6. Предложен и апробироввр расчетным путем новый способ сознания и контроля тестов при'Ломоця выборочного метода.

7. Предложен и апробирован в'учебном процессе алгоритм создания проекта частного предприятия спортивного профиля.

1. Начинская C.B. Методические разработки по курсу "Теория вероятностей'и математическая статистика" (раздел Î "Вариационные ряды"1/ Киевский ГИФК.-Киев, 1972.

2. Начинская C.B. "Показатели вариации": Методические разработки / Киевский ГИ5К. - Киев, 1972.

3. Начинская C.B. Применение коэффициента импульса силы в практике спорта //Педагогические и психологические основы спортивной тренировки /Комитет по физич.культ. и спорту при СорМине УССР /КиевскийГШ. - Киев, 1972.

4. Начинская C.B., Петровский В.В., Полищуя В.Д. и др. Влитие режимов чередования упражнений с отдыхом на гоменемио работоспособности прыгунов в высоту //Управление л; .jbcch"vi постановления в спортивной тренировке /Киевский ¡ПУЛ. - 1Гйоъ, 197Г.

5. Начинская C.B. Комплексный метод знаков s практике спорта /Киевский ШК. - Киев, 1974.

6. Начинская C.B. Математическая статистика в физкультура ¡, спорте //?<!атер.Всес.симпозиума "Проблемы унификации основных.' ленятий физической культуры и спорта". - шнек, 1974.

7. Начинская C.B. 0 математике в спорте //Матетп'йг.м I/ • но-метод.конф. по проблемам физической культуры и «порто*« - À -хабад, 1976.

8. Начинская C.B. К вопросу о статистической обтг/огйз «сходных цифровых данник в спорте //Моделирование Функш'он'^-нгго состояния спортсменов разной подготовленности /кйев<:::;:Л P.Í'K. - Киев, 1975.

9. Начинская C.B. Математическая статистика в спорте. - Киев:

Здоровья, 1978.

1П. Начинская C.B. Кластер-анализ как метод математического моделирования при разработке автоматизированных систем управления в спорте //Материалы Всес.научн.конф. "Совершенствование управления отраслью физич .гульт. и спорта на безе ЭВМ и современные математических методов. - Одесса, 1982.

11. Начинская C.B. Тестирование как метод контроля в юношеском спорте /Киевский ГИФК. - Киев, 1982.

12. Начинская C.B. Массовая физическая культура как объект исследования математической статистики //Актуальные проблемы дальнейшего развития массовости физич.культуры,'повышения спортивного мастерства в свете постановления ЩСКПСС и СовМина СССР от II сент.1981г.: Республ.конф. - Черкассы, 1982.

13. Начинская C.B., Лапутин А.Н., Архипов А.А. Моделирование рациональных вариантов технических действий спортсменов на основе использования экспертных оценок тренеров //Всес.конф."Механо-мпте>,(этическое моделирование спортивной техники". - Москва, 1982.

14. Начинская C.B. О математическом моделировании при педагогическом контроле спортивной техники //Материалы Всес.конф. по моделированию. - Москва, 1983.

15. Начинская C.B. Использование ЭВМ при создании вычислительного эксперимента в практике физической культуры и спорта //Материалы конф. "Научные основы многолетнего планирования тренировочного процесса и подготовки олимпийского резерва". - Днепропетровск,

16. Начинская C.B., Хабинец Т.А. Анализ параметров техники передвижения биатлонистов на лыжероллерах //Материалы научно-тех-нич.конф. "Научно-метод. и медицинские вопросы разработки и применения р спортивной тренировке, физическом воспитании, массово-оэ-, до^опительной физич.культуре технич,средств и тренажеров". - Киев,

17. Начинская C.B.. Хазан А.Д. Создание технико--. .тактических моделей в фехтовании //Научные основы управления и контроля в спортивной тренировке". - Николаев, 1984.

18. Начинская C.B. Теоретические основы применения'вычислительной техники в образовании и коммунистическом воспитании физ-f культурников и спортсменов //Философско-социологическая теория i физической культуры и спорта и практика коммунистического воспитания в свете решения ХХУП съезда КПСС. - Москва, 1986.. :

19. Начинская C.B. Основы спортивной статистики. - Киев: Вы4 ща школа, 1987.

20. Начинская C.B. Математика и спорт / Ежемесячный журнал Комитета по физ.культ, и спорту при Совмин УССР, "Старт", № 12, - Киев, 1973. !

21. Начинская C.B. Методические разработки по использованию: положений математической статистики в практике физической культуры. - Киевский ПШ. - Киев, 1981. ■

22. Начинская C.B. Методические рекомендации для слушателей ФПК вузов по курсу спортивной метрологии с приложением основных единиц измерения, принятых в практике физического воспитания. -Киевский ГИФК, - Киев, 1986.

23. Начинская C.B. Статистическая модель тактики спринтерского era. // Совершенствование тренировочного процесса и управления одготовленностью легкоатлетов. - Гос.Комитет РСФСР по фил.культ.

спорту, МОГИ®, - Малаховка, 1991.

24. Начинская C.B. Статистические методы в социально-полити--еских вопросах /Учебное пособие для вузов физической культуры Введение в политологию", Гос.Комитет РСФСР по физ.культ.и спорту, ОГИФК, - Москва, 1991.

25. Начинская C.B. Новые рыночные отношения в физической куль-уре //Проблемы физической культуры и спорта в современных усло-иях, Комитет по содействию Олимпийскому движению.//Тезисы доклч-,ов всероссийской научно-практической конференции 23-24 апреля 992г. - Воронеж, 1992.

26. Начинская C.B. Информационная инфраструктура спорта в -словиях рыночных отношений//"Спорт, политика, компьютер".Матери-лы Всероссийской конференции 13-15 декабря 1992 года /Философс-:ое общество России, ЙОГИ®,. - Москва, 1992.

27. Начинская C.B. Экономические проблемы спортивной статис-•ики/Сборнйк науч.трудов МЭГИ®, депонируемая рукопись № 46871

.т 30.07:92г. - Малаховка, 1992.