体育统计与体育科研方法，本文主要内容关键词为：体育论文,科研论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G80-32
文献标识码：A
文章编号：1005-0000(2001)03-0042-05
近20年体育统计在我国已经成为十分重要和最常用的体育科研方法。但是，与此同时也有不少体育学术研究，误用统计方法，乃至以挂上统计公式作为“科学性”的幌子，使体育统计界同仁和体育科研工作者感到不自在。体育统计专业委员会也认为应该作一些有关体育统计和体育科研方法的诠释，以减少体育统计方法的误用，提高体育科研水平。
1 中国体育统计现状概要
在80年代以前，包括体育统计在内，我国应用统计学科处于萎缩状态。改革开放后，统计方法的应用与统计教育重新得到重视。80年代初，教育部在武汉与襄樊两地举办体育统计教师培训，培养了改革开放后新一代的体育统计的师资与各地体育统计学术骨干。此后，体育院校、师范院校的体育系逐步开设了体育统计课程。1981年在研讨师范院校体育统计教学大纲的时候，成立了全国体育统计研究会。在中国体育科学学会的积极支持下，1984年成立了中国体育科学学会体育统计专业委员会。近20年间，许多统计方法在体育领域得到应用，如抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列等都已有研究成果的发表或报道。比如福建体院陈建华的《均匀设计在体育方面的应用初探》，安徽师大郭大伟等《体育科研中定性数据的统计模型》，天津马其慧的《多元统计分析在选材评价中的应用》，第四军医大学范思昌的《主成分分析应用于形态发育研究》，王路德《对于体质》与《选材的研究》，权德庆《对于体育招生考试评分的研究》等等。梁荣辉统计了第五届全国体育科学大会入选论文，1019篇中采用统计方法的为45.3%。国际交往方面，1995年北京国际统计年会中设立了体育统计会场。会后，国际体育统计协会主席访问了体育统计专业委员会挂靠的上海体育学院，通过学术交流得知他们比较关心体育人文社会与大众体育的研究。我们还与美国、日本等国家和地区在体质、中老年体育行为、青少年运动能力等方面进行了多项合作研究。
然而，我国从80年代开始重新普及体育统计，与20世纪初已经发表因子分析应用研究的美国，或70年代发表《行动科学的因子分析》专著的日本相比，难免显得基础薄弱。正如著名社会学家费孝通教授所说，“一个学科，可以挥之即去，却不可能招之即来”。于是就出现了评析体育统计应用情况的论文，如杨震的《体育统计中应注意的问题》，梁荣辉的《体育科学研究中应用统计方法需注意的问题》，刘炜的《线性模型在体育科研中应用的常见误区》等等。要解决这些问题，不仅是统计知识的问题，也有科研方法的问题。因此必须从科学的发展，俯视体育科学研究方法，从统计学的发展端详体育统计现状。
2 科学的发展
2.1 什么是科学
科学的历史，远比统计有更丰富的内容。我们首先遇到的问题是，什么是科学？达尔文(1809-1882)指出：“科学就是整理事实，以便从中得出普遍的规律或结论。”马克思、恩格斯指出：“科学是实验的科学，科学就是在于用理性方法去整理感性材料。归纳、分析、比较、观察和实验是理性方法的主要条件。”侯灿认为，“科学是人们正确反映客观实际及其规律的分科的知识体系”[1]。王维认为，“科学是人类的一种行为类型，是人类探索自然的一种途径。科学还是一种社会意识形态，直接目的是对客观世界作理论表达。”[2]韦伯斯特新世界大辞典认为，“科学是从确定研究对象的性质和规律这一目的出发，通过观察、调查和实验而得到的系统的知识。”[3]它包含了科学的目的、方法和特征。
2.2 科学发展的三个阶段
科研方法随着科学的发展而发展，了解科学的发展，将有利于我们对于科研方法的评析。
2.2.1 希腊科学阶段 到公元前4世纪，科学在希腊获得辉煌成就，代表人物是雅典学院奠基人柏拉图，吕克昂学院的亚里士多德。这个时期的科学，是对研究对象进行理论性、思辨性的考察，并不持有对对象加以操作、支配的实践性意图。当时希腊人认为，实验是无足轻重的，智者只需思辨。
2.2.2 科学革命阶段 科学概念的根本性变化在17世纪的科学革命时代。一方面接受了古希腊的合理遗产；另一方面，与实证性的、实验性的方法结合，形成了近代科学的特征，如伽利略的《新科学》等。此时的科学具有支配事物，改变现实的能力。这种支配自然的理念，经过以后的产业革命而更加现实化，已经认识实证的重要性。
2.2.3 当代科学阶段 从17世纪产业革命开始，到20世纪后，科学和社会、经济乃至政治密切结合。科学从个人的知性探究，演变为与经济、社会或政治密切联系的产物。
在本世纪初，数学科学、物理学、力学、化学、天文学、空间科学、地球科学、生命科学、心理学和认知科学、信息科学及其交叉学科等，将会得到更快地发展。其中，数学科学是整个科学发展的控制因素。各门科学，特别是理论科学中，数学化程度日益增高，乃至社会科学中也广泛地采用数学语言、数学模型和数学方法，从而增强科学的抽象性、普遍性和统一性。一直作为精密科学典范的物理学是最基本学科，将仍是自然科学的基础。生命科学因其研究客体的极端精巧和复杂性，以及社会多种需求（人类生存环境、食物、健康、福利等）所产生的紧迫性，它将最先出现革命性的变化，以至成为新的科学革命的中心。它的新概念、理论和方法将对其他学科产生巨大的作用。接着，研究最复杂客体的心理学和认知科学将成为崛起的高峰，在生命科学之后的更遥远的年代中可能成为新的科学革命的中心。信息科学将对改变未来社会结构、人类生产和生活方式产生更大的作用。有人归结了近代科学的特征：
(1)知识抽象性的增长；
(2)知识的互相渗透，自然科学和社会科学的综合；
(3)数学化；
(4)科学、技术和生产结合成统一的体系。
2.3 自然科学研究的基本方法
自然科学研究的基本方法可以归结为：观察与实验、假说与理论、归纳与演绎。
2.3.1 观察与实验 观察是不改变研究对象，按照研究目的，按一定的程序，有计划地通过感官与仪器对事物和现象的察看，收集所需要的经验事实。
实验是按照研究目的，人为地设定条件和控制研究对象，探讨现象因果关系的研究方法。近代科学有称之为实验科学。
实验中最重要的原则是可重复性。它意味着事物规律的普遍性。因此我们的学术论文，在交代研究方法时，应将实验对象、方法交代清楚，当需要验证时，可以重复你的实验。实验是将复杂现象简单化，以便发现变量间的关系。也使我们的研究可在相同条件下重复。
为了更好地设定条件和控制研究对象，达到探讨现象因果关系的目的，我们需要研究设计。为了更好地控制实验误差，产生了许多实验设计方法。
2.3.2 假说与理论 科学假说是在已经获得的经验材料和已知事实的基础上，以已有的科学理论作推理的出发点，对于未知的事物现象、自然规律等所作的不完备的推测性的解释。倘若假说的基本观念得到完全证实，假说就转化为理论。科学假说存在着可检验性，因此它不是随意的想法，而是探求真理的必由之路。
2.3.3 归纳与演绎 归纳是从特殊到一般，演绎是从一般到特殊。归纳必须以一般原理、原则作指导才能正确地认识个别事物，归纳出的一般结论才具有可靠性。演绎以归纳为基础，演绎推理的大前提是借助于归纳而得来的。没有归纳就没有演绎。
归纳和演绎尽管是有用的，但是它们的真理性并不具有不证自明的先验性，需要由实践来证明。也因此，实验和调查有不可替代的地位。
2.4 社会科学研究特点
改革开放后出现了大量的体育社会科学研究。因此我们亦应了解社会科学。社会是由人类组成的，它不仅包括经过人类加工的物质生活条件，而且还包括注入了人类主观意志的社会构件，如社会制度、社会关系、社会组织和社会机构等等。人类行为的有意识性使社会科学研究有其自己的特点：
2.4.1 现象复杂、异质性大 我们对人类的精神世界无法进行直接观察；对社会现象，也很难控制各种客观条件和影响因素加以研究。因此很难采用严格的实验方法和精确的观测手段。对于涉及人的行为动机的现象，涉及个人的主观心理因素以及人际社会因素，还需采用不同于自然科学的特殊方法，如询问或主观理解等。通常不能通过对一个人或一个组织的研究得到普遍适用的结论。社会科学需要抽取更多的样本，它的研究结论的适用范围更小。
2.4.2 更多地受到个人因素影响 包括研究者的阶级地位、政治倾向、文化观念、宗教信仰等影响。
2.4.3 研究对象不仅是客观的、无意识的物体，而且包括有意识的人 有意或无意地隐瞒或改变自己的真实行为和态度，都对社会研究资料的可靠性造成不可估量的影响。社会科学很难收集到精确的定量资料。
2.4.4 社会现象的不确定因素多，偶然性和独特性大
社会历史事件大多是独特的，受各种偶然因素的影响。社会科学不可能像自然科学那样准确地预测革命或经济危机的爆发。社会规律只适用于一定的历史时期和一定的社会条件。
尽管社会科学的研究有它的特殊性，但是在科学程序和研究方法上仍然有共同遵守的规则，以保证社会科学的实证性、明确性和客观性。
3 统计学的发展
要了解体育统计的发展趋势，有必要简要了解统计学的发展。
人类的统计活动有悠久的历史，古代已有统计整理描述的应用；13世纪欧洲有国势调查；17世纪英国的配第发表了《政治算术》；1790年美国第一次人口普查，同时农业普查；1853年由比利时政府邀请，在布鲁塞尔召开有26个国家150人参加的第一次国际统计会议；1857年，恩格尔根据家庭收入越多，则饮食支出的比例越小这一法则，引申出恩格尔系数，以饮食支出的比例作为度量生活水平升降的标准，它一直延用至今；1903年德国柏林的第九次国际统计会议上，抽样调查得到世界上多数统计学家的认同；1930年前后美国举行盖洛普民意测验。19世纪中期奠定了概率论的理论基础。19世纪中叶起，数理经济学、生物计量学和应用数学促进了数理统计的形成和发展。社会统计学、社会经济统计学和数理统计学构成了现代统计学的枝叶。现代数理统计学可以分为两个侧面：一是理论数理统计学，它研究抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列与博弈论等；二是应用数理统计学，高尔顿、K·皮尔逊用于生物学，埃奇沃思、鲍利用于经济学，R.A.费希尔用于遗传学、农学。
在宏观层次上，科学系统的发展主要表现为整体化、高度数学化和科学技术一体化。数学的应用已突破传统的范围而向人类一切知识领域渗透。二次大战以来，统计学的巨大进展已使它成为数学科学的重要而独特的组成部分。
英国统计学家戈赛特(William Sealy Gosset,1876-1937)1899年在啤酒厂从事统计和实验分析，他的许多实验不可能用大样本。1906-1907年，他师从K·皮尔逊学习统计方法。他借助卡片抽样，运用正态误差理论建立起小样本理论-student t分布。使数理统计由描述向推断发展。
21世纪，统计学将面临更大的挑战。统计作为由观察样本获得尽可能多的总体信息的方法，关系到信息的本质和数据处理。计算机与信息化的时代，爆炸式积累的信息与数据必须借助于统计学才能得到充分有效的利用。大规模的信息处理所遇到的信息压缩、特征检测、可靠性分析，以及数字、符号、图形乃至语言的加工等一系列问题，都要依靠统计方法与计算技术来解决。现实中的许多统计难题需要引进新的统计概念与方法甚至理论体系。当然对于体育统计的这些问题，就目前的研究力量与人才资源，是难以承担如此重任的。
计算机与商品化大型统计软件的出现，为统计学的发展提供了技术上的可行性，使更多的人有可能进行大样本数据处理和多元分析。可以预见，体育院校统计教学研究都将使用专业化的大型统计软件。即将改版的体育统计教材，已将spss的使用列入教学内容。科学、统计学的发展给体育统计和体育科研奠定了宽厚的基础，那么体育统计和体育科研的关系又如何呢？
4 体育统计与体育科研方法
4.1 体育科研的复杂性
虽然体育对于健康和社会的作用已被社会各界接受。然而，体育学科的复杂性还未被教育界乃至社会所理解。体育外在粗犷，却蕴含了众多的自然学科和社会学科，而使投身体育的研究者感到力不从心。谁也无法夸口能解决体育科学的众多难题。体育与健康的研究，会涉及医学、生理学、心理学、人类学、健康社会学、抗衰老的研究等等；体育的动作技术分析会涉及理论力学、材料力学、流体力学、空气动力学和解剖学等等；运动训练理论会涉及技能学习、体能的提高和战术，它与生理、生化、心理、认知科学、博弈论以及教育科学的许多理论直接相关。许多体育科研，出身于相关学科的研究人员，会因为没有从事体育的感性知识而产生困难，竞技体育的研究会因为没有体验训练而难以深入。显然，在体育科研中狂妄、自负只能反照自己的浅薄。
4.2 体育科研中统计方法应用的几类问题
4.2.1 实验设计的基本原理 虽然研究有专业设计，但是无论你研究自然现象还是社会现象，大多需要实验或调查。
无论是实验设计还是调查设计都离不开统计。最基本的我们应该了解实验设计的三个基本原理：重复，随机化以及区组化。由重复使我们得到实验误差估计值与效应值更精确的估计；由试验对象、试验次序等随机化使观察值或误差为独立分布的随机变量，就可以使用各种统计方法；由相似试验对象的区组化使我们可能提高实验的精确度。如果不注意基本原理，你的研究难免出现方法错误。
实验设计中通常应注意这样一些问题：
(1)由研究假设，明确实验要证明或发现什么。
(2)对于所关心的效应值有哪些影响因素，这些因素分几个水平。
(3)相应变量的选择。
(4)实验设计的选择。样本量，试验次序，区组化，随机化。
(5)数据分析方法。
(6)实验通常是序贯叠代的。
4.2.2 实验方法 体育的影响因素，如运动强度等，常常是难以控制的，实验对象经常是人，常难以齐同对比，不便重复试验，还不能对实验对象造成伤害等，这使许多主要源于农业试验的试验设计，很少能应用于体育。因此，需根据具体研究目的、研究对象等制约因素，慎重选择合适的试验方法。
4.2.3 取样 无论是试验还是抽样调查都需要样本。由于经费、工作量或对抽样方法了解不够等原因，在体育科研论文的研究方法里，包括不少学位论文，对于抽样方法没有明确的交代，抽样方法有较大的随意性。如果精度要求不高，仅作探索性研究，而不是由样本推测估计总体，有时也可用非概率抽样。社会科学中的大样本研究，有时也用非概率抽样。但是，离开了概率抽样，许多统计方法就失去了应用的前提。概率抽样有多种方法，适用不同的情况。因此从研究方法的严密性看，需要在体育科研方面增补这方面的内容。
4.2.4 统计分析方法 现代统计学可以借鉴的方法应该有不少，在体育统计基础相对薄弱，原创方法几乎没有的情况下，对于体育统计分析方法，首要的是开阔视野，学习、应用前人或相关学科已有的统计方法。在此基础上，研究前人已有方法不能解决的、有待建立的体育统计方法。当然，方法的建立相当困难，必须重视人才的培养和引进。按照前20年的进程，期望建立新的体育统计方法，形成较为完整的体育统计学科，都是十分困难的。
目前，体育统计应用中存在不少问题，这些问题的根源还是在于对统计基本理论的理解。如：
(1)推测性数理统计是由样本研究总体，由于样本信息是不完整的信息，必然有抽样误差存在，必然有出错的可能性。而在统计分析中却有人得出完全肯定或完全否定的结论。
(2)统计方法仅仅对试验的可靠性和有效性提供准则，但是并不证明变量间的因果关系。如均数比较的假设检验，可以给出比较对象来自同一总体的概率，但统计分析不可能给出它的原因，比如并不说明训练方法好坏等。
(3)实际的差别显著与统计显著性的差别。虽然统计上的显著性与差别大小有关，但是它的直接含义是来自同一总体的概率大小，而不是你误指的差别大小或差别显著。
(4)当训练强度与成绩提高相关，P＜0.05具显著性时，仅表明总体相关系数为零的概率小于0.05，所以可以认为两变量相关。但是总体相关系数不为零，显然不能认为变量间关系密切。是否密切，还应考虑相关系数绝对值的大小。
(5)统计方法为研究目的服务，要选择合适的方法，而不是选择复杂的方法。
(6)统计模型对于数据的测度水平，变量是连续型还是离散型，是计数资料还是计量资料，相关变量是对称还是不对称等等有不同的要求，所以在研究设计的时候就要考虑统计分析的方法。
(7)体育问卷调查有大量的名义（定类）测度与序次测度。不能不问数据资料的测度水平，一概用均数表示集中趋势，用标准差代表离散程度，用它们作线性回归、因子分析等等。
(8)不注意模型要求乱套统计公式。如不知变量的分布，作小样本的t检验；在自变量间关系过于密切的情况下作回归分析，在变量间关系不密切的情况下作因子分析。
当然，上述也只是众多问题中的一部分。最后，为了用好体育统计方法，提高体育科研水平，提出几点建议。
(1)科学数学化特征及科学发展趋势。可以预见，体育科学必然向数学化方向发展，体育统计无论对于体育自然学科或体育社会学科都将成为重要的研究方法。体育高等学校应重视体育统计学科对于体育科学发展的重要作用。体育科研人员应从方法论高度学习科研方法，吸收相关学科的研究方法。
(2)体育统计要注重抽样研究本质的研讨。重视与概率相联系的思想方法，研究相关学科的统计方法，加强方法的移植研究，明确统计方法建立的条件，避免统计方法误用。
(3)体育科研应加强实验设计、抽样研究及社会科学常用统计方法的普及。提高体育科研人员应用国际通用统计软件包的能力。
(4)体育统计学科的纵深发展必须有跨学科人才的引进与培养。