Statistika je metoda analýzy dat, která nachází široké uplatnění v celé řadě odvětví, oblast sportu, tělesné výchovy a kinantropologie nevyjímaje. Její význam s rozvojem výpočetní techniky a specializovaných aplikací roste, což umožňuje urychlení a zkvalitnění při sběru a přenosu dat a také při zpracování a ukládání informací.

Při statistické analýze potřebujeme u každé proměnné určit její typ. Můžeme se setkat s několika způsoby klasifikace proměnných, v našem textu popisujeme přístup, který za hlavní kritérium považuje typy vztahů mezi hodnotami. 

Podle Řezankové (2001) u tohoto hlediska rozlišujeme proměnné:

• Nominální. Hodnotou je číslo nebo text. U těchto proměnných můžeme provádět jen rozdělení četností, případně operaci porovnání.
  Příklad: student absolvoval motorický test „běh na 50 m“ s výkonem 7,4 s a motorický test „leh-sed“ s výsledkem 50 opakování za minutu. Číselné hodnoty 7,4 a 50 určují jen odlišné výsledků motorických testů, nic jiného se vyčíst nedá
• Ordinální znaky umožňuje provádět srovnání a tím určit pořadí. V případě textových proměnných je nutné tyto převést na čísla.
  Příklad: v dotaznících vyjadřujeme míru souhlasu s daným tvrzením. Svou kondici hodnotím jako: vynikající – velmi dobrou – dobrou – slabou – špatnou. Výroky respondentů můžeme určit pořadí, jak který respondent souhlasí s tvrzením. Avšak netvrdíme, že rozdíl mezi odpověďmi vynikající a velmi dobrou je stejný jako mezi slabou a špatnou.
•  Intervalové kromě porovnání můžeme provádět operaci součtu a rozdílu.
  Příklad: výška a hmotnost jedince. Naměříme-li u batolete výšku v cm po čtyřech měsících hodnoty 60, 62, 64, 66, znamená to, že každým měsícem dítě vyrostlo o 2 cm.
• Poměrové znaky umožňují interpretovat kromě operace rovnosti, uspořádání a rozdílu ještě operace podílu a součinu.
  Příklad: zaběhne-li atlet 100 m za 11 s a druhý atlet za 22 s, je možné pro­hlásit, že první je dvakrát rychlejší než druhý.

Přepočty výsledků měření

Velmi často je nutné porovnávat výsledků z jednotlivých testů. Jsou-li ve stejných jednotkách, je srovnání jednoduché. V případě, kdy jsou vyjádřeny v různých jednotkách, je srovnání obtížné. Jedním ze způsobů, jak najít společný jmenovat pro porovnání, je převést výsledky na normované. Nejčastěji používané jsou percentily, z-body, t-body a c-body. Společnou vlastností normovaných výsledků je vyjádření, o kolik směrodatných odchylek je sledovaný výsledek horší než aritmetický průměr.

1.    Percentily. Percentily (procenily) vyjadřují, kolik procent měřených osob podává horší výsledek než právě hodnocený jedinec. Hodnota 25. percentilu udává, že 25 % naměřených výsledků je horší než daný výkon a 75 % je lepší než naměřený výsledek.

2.    Kvantily jsou čísla, která rozděluji řadu výsledků testu, uspořádanou podle velikosti, na určitý počet skupin o stejně velkém počtu prvků. 50. kvantil je medián.

3.    Z-body (z-skóre), rozdíl výsledku a průměru dělíme směrodatnou odchylkou souboru Z=x-x/s. Interval Z-hodnot je od -3 do 3. Aritmetický průměr má hodnotu 0 bodů, hodnota směrodatné odchylky se rovná 1 bodu.

4.    T-body, je další metoda, kterou je odvozena ze z-bodů vztahem T = 50 + 10z. Interval t-bodů je od 20 do 80. Změnou naproti z-bodům je práce s nezápornými čísly. Průměr má hodnotu 50 bodů, směrodatná odchylka 10 bodů.

5.    Steny. Jedná se o destibodovou stupnici kde má každý sten určité nestejné rozpětí.