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運動統計學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊忠祥寫的 體育與運動測驗信度考驗：組內相關係數 可以從中找到所需的評價。
世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 吳翠鳳所指導 林昱德的 使用理財機器人的行為意圖之研究 （2022），提出運動統計學關鍵因素是什麼，來自於UTAUT、理財機器人。
而第二篇論文國立臺北護理健康大學 護理研究所 李梅琛所指導 余秋菊的 行動裝置教育方案於腦中風患者之成效 （2021），提出因為有 行動裝置、教育方案、腦中風、自我照顧知識、自我效能、憂鬱、滿意度的重點而找出了 運動統計學的解答。
體育與運動測驗信度考驗：組內相關係數
為了解決運動統計學 的問題，作者楊忠祥 這樣論述：
本書共五章 第一章介紹體育與運動估計測驗信度方法。分別說明信度的意義、信度理論與信度估計方法。 第二章說明組內相關係數發展歷程、定義與重要性。 第三章描述變異數分析應用在組內相關係數模型計算。組內相關係數的計算是以單向相依樣本變異數為基礎，其差別，單向模型「測量變異」與「誤差變異」全不歸納在「受試者內」的變異；而雙向模型「受試者內」的變異分為「測量變異」與「誤差變異」兩部分。 第四章說明組内相關係數的選擇，三種模型定義，單向隨機模型、雙向隨機和雙向混合模型，並進一步介紹單向隨機模型 (one-way random) 之單一分數絕對ㄧ致性 (sin
gle absolute agreement) 估計公式、雙向隨機與混合模型 (two-way random/mixed) 單一分數 (single) 與平均分數數 (average) 相對對ㄧ致性 (consistency) 估計公式和雙向隨機與混合模型 (two-way random / mixed) 之單一分數 (single) 與平均分數 (average) 絕對ㄧ致性 (absolute agreement) 估計公式。 第五章簡介組內相關係數估計信度的應用，因其計算過程煩瑣，研究者只要透過SPSS，配合研究設計中測驗步驟與程序，選擇最佳 模型與類型計算軟體。此外，SPSS亦報
告 信賴區間估計數值，提供另外說明測驗信度係數之選擇。
運動統計學進入發燒排行的影片
《第107故事分享及哈佛知識分享(足本)》第一次全家分享故事: 當神仙遇上凡人
聖誕及新年假期，我第一次全家為你送上故事祝福。
.... 從前有個神仙，希望親自完成凡間每一個人嘅願望。 有日佢化身做了個凡人，遇上不同路人的經歷 .... 你又會是那個路人呢? 這個故事理念有沒有科學根據？ 根據哈佛心理學教授Daniel Gilbert 指出....
......
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故事全文:
《第107故事分享及哈佛知識分享(足本)》第一次全家分享故事: 當神仙遇上凡人
從前有個神仙，希望親自完成凡間每一個人嘅願望。 有日佢化身做了個凡人...
係路上遇到一個丈夫係度喊: 「 我老婆啱啱患咗重病過身，我人生無晒意義，以後日子點過? 」
神仙就問呀丈夫: 「咁我有咩可以幫到你，完成你嘅心願?」
「我想要返我老婆!」
「 ok，無問題！」
就係咁， 阿老婆就喺阿丈夫面前返生。 大家互相擁抱，丈夫好開心!
「多謝恩人，多謝恩人」
行多一陣，佢喺路上又遇到另一個乞兒。 乞衣好可憐咁， 不斷叩頭，跪喺個地下道乞錢。 佢又問阿乞兒:
「我有咩可以幫到你，完成你嘅心願?」
「我淨係想乞夠一千蚊， 咁我就成年都唔使捱餓啦!」
「 ok，無問題!」
就係咁， 乞兒就袋咗張一千蚊， 佢從來未見過一千蚊係咩樣，佢拿出嚟又聞又望，越聞就越開心。
「多謝恩人，多謝恩人」
再行多一陣，佢喺路上又遇到另一個單眼海盜 ，雖然佢已經上曬岸，重歸正途， 佢始終好懷念以前兩隻眼睇野嘅世界:
「我有咩可以幫到你，完成你嘅心願?」
「如果我可以有返兩隻眼睇野， 咁我就咩金銀珠寶都可以唔要喇。」
「 ok，無問題!」
就係咁，又搞惦咗!
「多謝恩人，多謝恩人」
神仙覺得原來滿足人嘅心願係咁容易，佢就開始沾沾自喜。 直至遇到下一個路人。
佢英明神武，有錢有勢，有老婆有父母有仔女，乜嘢都有，可惜日子就係過得唔快樂。神仙又問佢:
「我咩人都可以完成佢嘅心願，我有乜可以幫到你?」
「我想要幸福!」
「 ok，無問題!」
老婆父母仔女係晒佢身邊，一家人食飯，個個都好關心佢。
佢無晒表情，話「哦，咁就叫幸福啦!」
神仙覺得佢未感受到幸福，就再試下!
好多金銀珠寶就係佢面前出現。
「哦，咁就叫幸福啦!」
神仙再試下!
把佢變得更加高大威猛， 肌肉紮實， 連個鼻都長高咗半吋!
照照塊鏡，「哦，OK!」 依然面目無情。佢話:「睇嚟，你呢個所謂嘅神仙都係無用㗎啦!」
神仙聽後好嬲， 一怒之下就決定懲罰佢，變走曬佢嘅財富，健康同親人。瞬眼間佢變成個乞兒， 跛下跛下，自己孤伶伶咁喺條街度乞食。
過兩日，神仙啖氣過咗，冷靜下來就對自己之前無理懲罰人嘅行為有啲內疚，就決定回去探下個人點。
「你仲問我點? 我而家乜都冇曬啦! 你走把啦!」
神仙見佢咁慘， 就決定將佢變走咗嘅嘢，變返晒畀佢。
從此，佢又再次英明神武，有錢有勢，有老婆有父母有仔女，仲有多咗樣嘢，就係...
(他多了樣什麼?)
「多謝恩人，多謝恩人，我終於知道咩叫做 ...... 幸福啦!」
故事帶出乜嘢理念?
做人，最好嘅 , 就係 Live in the Present (活在當下). 最好嘅嘢已經係你身邊， 你好好珍惜/享受的話，我相信凡事都會變得更好。
其實唔單只我相信，根據哈佛心理學教授 Daniel Gilbert 係2010年做咗個研究，佢搵咗2200 個人參加實驗，用咗一個 iphone app 叫做 "trackyourhappiness" ，係不定期嘅時間聯絡嗰班人，問佢哋 (1) how are feeling? 100分就代表最開心，0分就代表最唔開心。(2) what are you doing? 你做緊乜嘢? 同埋 (3) are you thinking about something other than what you are currently doing? 你係唔係諗緊啲其他嘢?
目的就係睇佢哋做緊啲嘢，同諗嘅嘢，係咪一致/集中，抑或唔同， 即係代表個腦係道「遊緊魂」"Mind Wandering". 如果遊緊魂嘅話會再問佢，你係
(1) 諗緊啲唔開心嘅嘢 unpleasant mind wandering，或
(2) 諗緊啲中性嘅嘢 neutral mind wandering, 定
(3) 諗緊啲開心嘅嘢 pleasant mind wandering
研究結果顯示， 人有平均47%嘅時間個腦係喺道「遊緊魂」Mind Wandering， 即係做緊嘅嘢同諗緊嘅嘢唔一致。 問佢哋開唔開心嘅話就發覺， 從統計學角度 multilevel regression 指出，越遊魂嘅人就越唔開心，越集中一致做緊嘅嘅人就越開心。
睇下呢個圖， 左邊代表唔開心，右邊代表開心。 越大個波，代表sample size越大，即係越多人回覆。 中間嗰條一點點嘅綫，就代表平均值。研究發現:
(1) Unpleasant mind wandering 佔所有25萬個回覆嘅12.5%, 係令人最唔開心，開心指數只有42分。
(2) Neutral mind wandering 佔14.5%，有62分。
(3) Pleasant mind wandering 排第二開心，佔19.9%，有69分
(4) 最開心嘅，就係 Not mind wandering, 佔53.1%，有71分
即係話即使你個腦係諗緊啲開心嘢，都唔夠你個腦集中注意力喺依家做緊嘅嘢開心。 點解? 就係因為你專注，先至能夠 apprepriate 真正地感受到嗰一刻嘅 touch and feel，而嗰一刻係最直接有機會能夠令你最開心。 即是我睇舖，都經常合埋隻眼去 feel 間舖! Really!
想睇佢哋做緊Present啲咩嘢，再睇埋上半part 個圖。最唔開心，就係休息或者返緊工嘅時候。最開心? 就係傾計，做運動，同埋make babies 嘅時候，你明我意思啦。
最好嘅 Present, 就係 Live in the Present 係有科學根據㗎！ 最好嘅嘢已在身邊，想幸福? 你依家又唸緊啲乜呢?
使用理財機器人的行為意圖之研究
為了解決運動統計學 的問題，作者林昱德 這樣論述：
本研究以探討使用者使用理財機器人之使用行為相關研究，目的為探討使用者使用因素，提供未來後續業界之參考，以及找出現階段理財機器人使用者的描述性統計分析。本研究以有使用過銀行推出之理財機器人作為研究對象，於 2022年 7月 14日於網路進行正式問卷投放，回收後進行資料分析，經過問卷後台揭露，本次問卷研究投放人數為 4765 人，回收 490 份問卷，有效得 387份，有效回收率為 78.79%。研究架構以 UTAUT2 為基礎，並加入感知風險成為新的會影響使用意圖的因素。研究結果顯示，績效預期、社群影響、促進條件、價格價值以及習慣會對行為意圖產生顯著正向影響；努力預期以及感知風險對行為意圖則是
沒有影響；行為意圖以及習慣對使用行為有顯著正向影響；促進條件對使用意圖則無影響。希冀本研究可以作為相關單位的參考依據。
行動裝置教育方案於腦中風患者之成效
為了解決運動統計學 的問題，作者余秋菊 這樣論述：
背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法
：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal
e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道
教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,
p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成
效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，
更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。