Name: Weitsprung: Leistungsvorhersage und Talentidentifizierung (en Alemán)
Price: 203.43 PEN
Availability: InStock
Author: Joshi, Deepti
ISBN: 9786205255940

portada Weitsprung: Leistungsvorhersage und Talentidentifizierung (en Alemán)

Weitsprung: Leistungsvorhersage und Talentidentifizierung (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Deepti Joshi

Editorial

Verlag Unser Wissen

Idioma

Alemán

N° páginas

100

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.6 cm

Peso

0.16 kg.

ISBN13

9786205255940

Categorías

Deporte: general

Weitsprung: Leistungsvorhersage und Talentidentifizierung (en Alemán)

Deepti Joshi (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Weitsprung: Leistungsvorhersage und Talentidentifizierung (en Alemán)"

Ziel dieser Studie war es, anthropometrische Variablen, psychomotorische Fähigkeiten und koordinative Fähigkeiten als prädiktive Faktoren für die Weitsprungleistung auf nationaler Ebene zu analysieren. In dieser Studie wurden 55 Weitspringerinnen als Probanden ausgewählt, die an nationalen Leichtathletik-Meisterschaften in den Jahren 2014 und 2015 teilgenommen hatten. Die Daten wurden während der Trainingslager für die Meisterschaften und nach Abschluss des Weitsprungs während des Wettkampfs erhoben. Die Altersgruppe der Probanden reichte von 17 bis 28 Jahren. Die für diese Studie ausgewählten Variablen waren ausgewählte anthropometrische Variablen, psychomotorische Fähigkeiten und koordinative Fähigkeiten. Die erforderlichen Daten zu den ausgewählten Variablen wurden durch die Durchführung verschiedener Tests erhoben. In dieser Studie wurden die Probanden nach dem Zufallsprinzip und je nach ihrer Verfügbarkeit während der Wettkämpfe und Trainingslager ausgewählt und umfassten 55 Weitspringerinnen auf nationaler Ebene. Um die gesammelten Daten zu analysieren und die Beziehung zwischen verschiedenen unabhängigen und abhängigen Variablen herauszufinden, wurde die Korrelationstechnik angewandt. Au erdem wurde zur Bildung eines Vorhersagemodells eine schrittweise multiple Regressionsanalyse auf einem Signifikanzniveau von 0,05 durchgeführt. Die Daten wurden mit SPSS (16.0) berechnet.