1、体育科学研究方法主要有：实验法、调查法、观察法、仿真模拟法、统计分析法、文献研究法。实验法：通过进行实验操作和观察，来获取相关变量的数据，通过实验设计进行数据分析和解释。其优点在于操作可控、结论可靠、结果重现性高，并且能够消除一些外部因素的干扰。
2、除了基本研究方法以外，在比较体育的研究中还有很多常用的研究方法，可将其大致区分为定性研究与定量研究两大类。其中，定量研究即为统计分析法。
3、通过统计方法对数据进行分析，可以得到数量化的研究结果，例如：平均值、标准差、偏度、峰度、相关系数、回归系数等。能够开展长期追踪。借助定量分析方法，可以对一些长期跟踪监测的研究问题进行分析，例如：体育训练效果、运动损伤预防与康复效果、运动员成长轨迹、运动发展趋势等。
4、第三，有36人以减肥为目的，总比占到占到了52%，其中男性占了84%，少于女性的135%，表明了女性老年人对自己的体形有更多的关注。另外还有104的人为了消磨时间，总占比例251%，这表明了还有很多老年人对体育锻炼价值的认知是一片空白。
5、在体育文献综述中，选择适当的研究方法和数据分析技术是非常重要的。以下是一些关键因素和步骤，可以帮助你做出这个决定： 研究问题：首先，你需要明确你的研究问题或目标。这将帮助你确定哪种研究方法和数据分析技术最适合你的需求。
1、懂业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、具备技能 数据分析师要学会Exce掌握SQLServer或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。 首先是Exce1，貌似这个很简单，其实未必。Exce1不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Columnchart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combochar、散点图、win Loss图等，而且能实现更高级的功能。
3、撰写报告的能力 在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。
4、应聘数据分析岗，需具备以下的知识和能力：数学和统计学基础：数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率论、假设检验、回归分析等。如果你没有相关的背景知识，那么你需要通过学习数学和统计学的基础知识来建立扎实的基础。
5、可以融合数据。（2）易于收购。（3）可以建立作业流程。 “软”实力 光懂技术还不行，数据分析师还有必要具有以下几种“软”技术：（1）很强的交流才能。假设数据分析师不能将自己的分析作用表达清楚，那么他的分析作用将一文不值。（2）了解业务内容。我们学习数据分析的终究意图，就是作业。
1、统计数据的具体搜集方法有：访问调查。访问调查又称派员调查，它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。访问调查的方式有标准式访问和非标准式访问两种。前者是按一个事先设计好的访问结构，如固定格式的标准化问卷，有顺序地依次提问，并由受访者做出
2、统计调查的方法主要的有直接观察法、报告法、采访法和网上调查法等。直接观察法优点是能够保证所搜集的调查资料的准确性，也有利于开展统计分析；缺点是所需花费的人力、物力和时间较大，而且无法用于对历史统计资料的搜集。报告法，我国现行的统计报表制度就是采用报告法搜集资料并逐级上报的。
3、统计数据收集方法：直接观察法、采访法（又分为面访式、电话式、自填式）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。统计调查方法，是指统计资料的搜集方法，即确定或选取统计调查对象的方法。经常被采用的统计调查方法有：普查、抽样调查、全面调查、重点调查等。
4、搜集第一手统计数据的方法包括：①直接观察法；②报告法；③采访法；④登记法；⑤电话访问法；⑥网络调查法；⑦试验设计法。其中，报告法是我国统计调查中常用的方法，一般由统计机构将调查表格分发或利用网络传送给被调查者，被调查者则根据填报的要求将填好的调查表发回。
5、统计数据收集方法：直接观察法、采访法（又分为面访式、电话式、自填式）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。直接观察法 调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。调查人员对所观察的事件或行为不加以控制或干涉，能够在被调查者不察觉的情况下获得资料。
6、抽样调查法。抽样调查法是指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。
Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作。Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。它提供了广泛的数据处理和可视化功能，适用于各种规模的数据集。
SAP商业智能 SAP是SAP的BI工具，可为组织提供实时分析以帮助他们做出决定。信息研究人员，预测分析师，评估投资者，技术专家和信息工程师认为此工具非常理想，因为它是理想，更智能，更快捷的工具。它提供了各种高级分析解决方案，包括 机器学习，计划，分析和实时BI预测分析。
Excel Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能非常强大。
BI也就是商业智能，这类工具就是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。
