在制定運動員選材標準時，理論上要求先對不同年齡的運動員，各測試乙個較大的樣本，然後，計算出各年齡的平均數、標準差，再來制定標準。
但是，在實際工作中，有時某些年齡組不能測到較大的樣本。這時能不能使用統計的方法，進行處理呢？
我們遇到乙個例項。測得45名11至18歲男田徑運動員的立定**跳遠資料。其各年齡組人數分布如表一。由於受到許多客觀因素的限制，一時無法再擴大樣本，因此決定使用統計方法進行處理。
第一步，首先用原始資料做散點圖，並通過新增趨勢線，看資料的變化趨勢是否符合隨年齡增長而變化的趨勢，決定能否使用回歸方程制定標準。如果趨勢線不符合隨年齡增長而變化的趨勢，或者相關程度很差就不能用了。
本例作出的散點圖如圖1，圖上用一元回歸方法新增趨勢線，並計算出年齡和立定**跳遠的：
一元回歸方程：y＝2.5836＋0.3392 x
相關係數 r＝0.7945（p<0.01）
由於從趨勢線可以看出，立定**跳遠的成績是隨年齡增加而逐漸增加，符合青少年的發育特點。而且, 相關係數 r＝0.7945，呈高度相關。因此，可以認為計算出的一元回歸方程，反映了11至18歲男運動員年齡和立定**跳遠成績的線性關係。決定用一元回歸方程來制定各年齡組的標準。
第二步，用一元回歸方程：y＝2.5836＋0.3392 x 推算出各年齡的立定**跳遠回歸值，作為各年齡組的第2等標準。
第三步，用45人的立定**跳遠資料計算出標準差為：0.8271。由於在正態分佈下，如把平均數作為標準約有50%的人可達到標準，用平均數-0.25標準差制定標準則約有60%的人可達到，用平均數+0.25、+0.52、+0.84標準差制定標準約有40%、30%、20%的人可達到標準。本例用各年齡組回歸值-0.25標準差、+0.25標準差、+0.52標準差、+0.84標準差計算出1至5等標準如表2、圖2。
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