Типичные ошибки измерений результатов исследования в физической культуре и спорте
Authors: Клочков Р.В. , Пичугин М.Б. , Иванова М.М. 
Published: December 2024

в сфере физической культуры и спорта, как и в иных областях науки, результаты исследования и измерений для объективизации и последующей экстраполяции должны быть подтверждены методами математической статистики. Основной целью использования данной группы методов в сфере физической культуры и спорта является установление наличия разницы между двумя замерами «было» и «стало» под влиянием нагрузок на учебных и учебно-тренировочных занятиях. Целью исследования выступает актуализация вопросов применения математической статистики в сфере физической культуры и спорта. В статье обоснована актуальность применения различных способов математической обработки результатов исследовательской деятельности, представлено описание основных измерительных шкал. С целью изучения специфики применения методов математический статистики в исследуемой области знаний, нами был проведен анализ защищенных выпускных квалификационных работ бакалавров и магистрантов с 2020 по 2025 годы, по физической культуре и спорту. Работы были взяты на сайте 10 университетов, осуществляющих подготовку специалистов сферы физической культуры и спорта. Предметом анализа выступили ведущие методы математической статистики, применяемые для обработки первичного цифрового массива результатов учебно-тренировочного процесса. В результате выделены наиболее распространенные методы математической статистики, на основе детального ознакомления с работами удалось выделить шесть групп проблемных аспектов применения математических методов, которые могут способствовать искажению и получению недостоверных результатов. К основным группам сложностей нами отнесены: 1) неправильный выбор измерительной школы; 2) отсутствие доказательной базы относительно однородности выборок (в случае параллельного эксперимента); 3) нарушение правил и условий применения формул; 4) определение и дальнейшая интерпретация уровня статистически значимой разницы результатов исследования; 5) отсутствие статистической гипотезы; 6) объективизация методов экстраполяции результатов исследования.

in the field of physical education and sports, as in other fields of science, the results of research and measurements for objectification and subsequent extrapolation must be confirmed by methods of mathematical statistics. The main purpose of using this group of methods in the field of physical education and sports is to establish the difference between two measurements of "was" and "became" under the influence of loads in educational and training sessions. The purpose of the study is to update the issues of the application of mathematical statistics in the field of physical education and sports. The article substantiates the relevance of using various methods of mathematical processing of research results, and provides a description of the main measuring scales. In order to study the specifics of the application of mathematical statistics methods in the field of knowledge under study, we analyzed the protected final qualifying works of bachelors and masters from 2020 to 2025, in physical education and sports. The works were taken from the website of 10 universities that train specialists in the field of physical education and sports. The subject of the analysis was the leading methods of mathematical statistics used to process the primary digital array of the results of the educational and training process. As a result, the most common methods of mathematical statistics were identified, and based on a detailed review of the works, it was possible to identify six groups of problematic aspects of the application of mathematical methods that can contribute to distortion and obtaining unreliable results. We refer to the main groups of difficulties: 1) wrong choice of measuring school; 2) lack of evidence base regarding the uniformity of samples (in the case of a parallel experiment); 3) violation of the rules and conditions for the use of formulas; 4) determination and further interpretation of the level of statistically significant difference in the results of the study; 5) lack of a statistical hypothesis; 6) objectification of methods for extrapolating the results of the study.