设置《体育统计学》课程,旨在使学习者理解体育统计的基本思想、概念，领会体育统计的基本思路，掌握统计处理、分析技术，并能够运用体育统计解决实际问题。如何在生活中运用体育统计学在生活中运用体育统计学如下：体育统计的研究对象主要是从体育比赛和训练过程中所产生的大量数据中，挖掘出有用的信息和规律。
简述体育统计的研究对象及其在体育研究中的作用
研究通缉有两大类，1、体育社会学是介于体育科学和社会学的综合学科， 统计学研究对象的特点: 数量性。
2、在体育科研中统计数据时用处相当大，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。提高科研水平
3、有助于培养科学的思维能力。体育科学中的一门基础学科。并且从中掌握规律 意义 1、有助于提高阅读、理解体育科技资料的能力 2、有助于培养科学研究能力，
即调查设计和实验设计
体育科研的基本程序 体育科研中，这种东西还是自己写吧。统计学的研究对象是指统计研究所要认识的客体。一般来说，应用主要体现在收集、整理和分析体育中的统计数据的方法。它从社会本质上来把握体育的特征，我们特地约请了富有课题研究经验的朱万银老师为大家写了一篇专稿，是国家标准设立的一个一级学科.文章还讨论和分析了几种对体育学的不同见解.。这就需要把体育统计学学好，目的在于促进体育运动和社会系统的正常发展。以体育运动中随机现象的规律性为研究对象。另外用好科学统计软件会使你的科研事半功倍!对于一个具体的研究课题，无论研究时间长短。
课程名称：体育统计学
课程代码：
00498
第一部分
课程性质与目标
一、课程性质与特点
体育统计是运用数理统计的原理与方法对体育领域各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学
科，
属方法论学科范畴。
根据
《湖北省高等教育自学考试体育教育专业独立本科段考试计划》（以下简称《考试计划》）
，《体育统计学》课程是体育教育专业独立本科段的一门主要专业理论课程。
设置《体育统计学》课程,旨在使学习者理解体育统计的基本思想、概念，领会体育统计的基本思路，掌握统计处理、分析技术，并能够运用体育统计解决实际问题。具体来说，要求应考者能够领会体育统计的基本思想、概念，体育统计研究的基本思路，并能把实际问题运用统计进行定量方法的解决；掌握统计的基本技术，主要是学会使用统计软件的操作方法和对统计结果进行分析、解释方法。
二、课程目标与基本要求
通过本课程的学习，应达到以下基本要求：
要领会体育统计的基本思想、概念及体育统计研究的基本思路，能运用统计方法解决实际问题；掌握统计的基本方法、统计技术，能够对统计方法所得出结果进行合理的分析，得出结论。
三、与本专业其他课程的关系
体育统计方法是一门应用工具，它应用领域很广泛。特别在运动生理、运动生化、运动心理等领域有着较重要的应用。所以要很好的应用这门工具，必须很好的熟悉与研究内容有关的理论、课程。和其联系最紧密的课程是概率论和数理统计，它是统计方法的基本理论。
第二部分
考核内容与考核目标
第一章
绪论
一、学习目的与要求
通过本章学习，学生应掌握体育统计以及体育统计中若干基本概念，理解体育统计工作的基本过程，了解体育统计的研究对象以及体育统计在体育活动中的作用。
二、考核知识点与考核目标
（一）
体育统计以及体育统计中若干基本概念（重点）
识记：描述性统计、推断性统计、体育统计、总体、样本、随机事件、随机变量、总体参数与样本统计量等基本概念。
理解：能理解上述概念的含义，统计概率与古典概率的区别，概率的主要性质。
应用：能用实例说明上述概念的含义。
（二）体育统计的研究对象、体育统计工作的基本过程（次重点）
识记：体育统计的研究对象、体育统计工作的基本过程。
理解：体育统计的研究对象的内容，体育统计的研究对象的特征，体育统计工作的基本过程三个环节的意义。
应用：能用实例说明体育统计研究对象的内容、特征以及体育统计工作的基本过程。
（三）体育统计在体育活动中的作用（一般）
识记：体育统计在体育教育科研、训练、研究设计、文献获取的作用。
理解：体育统计是体育教育科研活动的基础，体育统计有助于训练工作的科学化，体育统计能帮助研究者制定研究设计，体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料。
应用：能用实例说明上述作用。
如何在生活中运用体育统计学
在生活中运用体育统计学如下：
体育统计的研究对象主要是从体育比赛和训练过程中所产生的大量数据中，挖掘出有用的信息和规律。这些数据包括运动员的身体指标、战术和技战术传承、比分和时间等等。通过对这些数据进行分析和整理，可以为教练员、运动员和对体育感兴趣的人提供更加科学、实用、准确的指导和参考。
统计学由于其自身具备的应用特性，所以并不像许多人认为的那样与人们日常生活关系不大。相反，它与我们的日常生活关系密切，在我们身边随处可以见到与统计学知识相关的实例。
例如，在我们乘坐高铁、飞机去外地出差或者旅行时，虽然存在发生意外的可能性，但是由于概率很低，所以我们往往就将其忽略，进而继续乘坐：媒体为了获得大众对某个热点事件或者话题的整体看法，而在街头随机对路人进行采访等等。
不仅如此，统计学凭借着其特有属性，在我们生活中发挥着越来越重要的作用。从社会和经济管理角度来说，利用统计学理论可以使政府、企事业单位作出更符合实际的决策。
例如，政府为了获得有关人口、收入、国民生产总值、教育普及水平、就业率等情况，通过对调查得来的数据进行统计和分析，可以对社会整体的相关指标情况做出估计，进而为制定相关政策措施提供可靠的数据支撑：
企业为了实现自身发展而对拟实施的项目进行评估和选择，可以考察各个项目的期望利润，再与企业的发展目标相比较，从而选择出与企业发展目标接近、符合企业风险承受能力的项目等等。
从个人认知和决策角度来说，利用统计学理论可以增强个人对事物的理解和认识，有利于做出更优决策。
例如，众所周知，买彩票中奖的概率极低，但是有些人却在此方面投入大量时间和金钱，希望获得巨额回报。
如果这些人掌握统计学知识，就能够对购买彩票持有更加清晰的认识，从而做出更加理性的决策，不会盲目地追求超额回报;在个人对股票证券进行投资时；
如果掌握统计学知识，就能够在对以往数据详细分析的基础上合理估计目标公司的期望业绩，从而做出符合市场规律的投资决策。
体育统计学的应用，举个实际例子!急啊。13号前回答啊!!!
为什么庄家只赚不赔呢？因为庄家是根据中奖的概率来确定中奖额的。简单地说，如果中奖的概率是十分之一，也就是说十张彩票中有一张是中奖的。假设每张彩票卖2元钱，十张彩票可以卖出二十元钱。这十张彩票分别被十个人买走。其中有一个人中奖了，他中奖了，他会中多少呢？他最多只能中二十元，庄家最多只奖给他十倍于彩票价格的钱，再奖下去庄家就要亏了。也就是说，当庄家在制定中奖规则的时候，首先就要运用统计学原理，来计算一下老百姓中奖的机会有多大，如果机会大的话，庄家就给你少奖一些钱，机会小的话就给你多奖一些。老百姓中奖的机会是百分之一，庄家就最多给老百姓发放100倍的奖金，通常来说，发个七八十倍，老百姓自己就觉得很了不起了，殊不知另外的二十倍让庄家自己赚走了。但是有几个人会那么细心地计算中奖的几率呢？况且再分他个特等奖、一等奖、二等奖、三等奖、鼓励奖，就更加让人眼花缭乱了，谁还算得那么清楚？结果是庄家赚得更多了。而且，就算是计算了又怎么样？每一个人都相信自己的运气好，只要中奖了，哪怕该奖100倍的奖了80倍，中奖者也赚了呀！中奖者和庄家都赚了，赔的是那些没有中奖的老百姓。所以说，所谓彩票，是庄家和少量中奖者，共同分享广大非中奖者金钱的一场社会性活动。这就是统计学体育统计中:标准差与标准误的关系
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异（即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度），标准误不是标准差。
标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。
在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准差是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。
标准差与标准误都是心理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。
首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。
标准差（standard deviation, STD）
表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差收到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个侧样测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。
标准误（standard error, SE)
表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无多个样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本人数的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本人数的影响。样本人数越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表样本。
希望我的回答对您有帮助