Analysetechnieken in de Sport
module 1
Hoorcollege 1
Er zijn verschillende tests:
- (sport)psychologische tests
- Wedstrijdanalyse
- Fysieke tests
Vergelijken met anderen, door middel van:
- Rangorde / rangschikken
Voor een snelle aanduiding
Hierbij ben je wel gebonden aan groepsgrootte
- Opstellen van normen (deze kunnen in de tijd veranderen, bijvoorbeeld mensen die steeds
langer worden).
Hierbij is het belangrijk om met de juiste groep te vergelijken.
- Percentielen >> frequentieverdeling in 100 oppervlaktes
Hierbij heb je geen last van groepsgroottes
Specifieke percentielen
P25 = 1e kwartiel
P50 = 2e kwartiel = mediaan
P75 = 3e kwartiel
Een nadeel is wel dat veel respondenten
dezelfde score hebben >> differentiëren
tussen respondenten is onmogelijk
Percentielen hebben een ordinaal karakter,
dus:
Deelbewerkingen mogen strikt genomen niet, maar fouten die met
deelbewerking gemaakt worden zullen waarschijnlijk kleiner zijn dan de
waarnemingsfouten zelf
Ruwe scores omzetten naar percentielscores
In het middengebied worden verschillen
overschat: de scores worden uitvergroot
In het begin wordt er onderschat
Op ordinale schaal (percentielscores)
hebben verschillen dus geen betekenis
>> ongeschikt voor veel statistische
analyses.
, Z-score
Dit is ook wel een lineaire transformatie en is ervoor bedoelt dat je scores met elkaar kunt
vergelijken. Je giet de scores dan in een soort standaardvorm.
>> In SPSS: analyze > descriptives statistics > descriptives > opties… ‘save standardized values as
variables’ voor de geselecteerde variabelen
>> Z-scores zijn normal verdeeld met M = 0 en SD = 1
T-score
Dit zijn gestandaardiseerde scores met een gemiddelde van 50 en een
standaardafwijking van 10. Hierdoor zullen tests direct vergelijkbaar zijn.
module 1
Hoorcollege 1
Er zijn verschillende tests:
- (sport)psychologische tests
- Wedstrijdanalyse
- Fysieke tests
Vergelijken met anderen, door middel van:
- Rangorde / rangschikken
Voor een snelle aanduiding
Hierbij ben je wel gebonden aan groepsgrootte
- Opstellen van normen (deze kunnen in de tijd veranderen, bijvoorbeeld mensen die steeds
langer worden).
Hierbij is het belangrijk om met de juiste groep te vergelijken.
- Percentielen >> frequentieverdeling in 100 oppervlaktes
Hierbij heb je geen last van groepsgroottes
Specifieke percentielen
P25 = 1e kwartiel
P50 = 2e kwartiel = mediaan
P75 = 3e kwartiel
Een nadeel is wel dat veel respondenten
dezelfde score hebben >> differentiëren
tussen respondenten is onmogelijk
Percentielen hebben een ordinaal karakter,
dus:
Deelbewerkingen mogen strikt genomen niet, maar fouten die met
deelbewerking gemaakt worden zullen waarschijnlijk kleiner zijn dan de
waarnemingsfouten zelf
Ruwe scores omzetten naar percentielscores
In het middengebied worden verschillen
overschat: de scores worden uitvergroot
In het begin wordt er onderschat
Op ordinale schaal (percentielscores)
hebben verschillen dus geen betekenis
>> ongeschikt voor veel statistische
analyses.
, Z-score
Dit is ook wel een lineaire transformatie en is ervoor bedoelt dat je scores met elkaar kunt
vergelijken. Je giet de scores dan in een soort standaardvorm.
>> In SPSS: analyze > descriptives statistics > descriptives > opties… ‘save standardized values as
variables’ voor de geselecteerde variabelen
>> Z-scores zijn normal verdeeld met M = 0 en SD = 1
T-score
Dit zijn gestandaardiseerde scores met een gemiddelde van 50 en een
standaardafwijking van 10. Hierdoor zullen tests direct vergelijkbaar zijn.
