CN102427855A - 一种运动能力评级系统 - Google Patents

Abstract

在一个实施例中，本发明涉及标准化及更精确地比较至少两个运动员的全面运动能力的运动素质评级方法。每个运动员完成至少两个不同的运动能力测试。每个测试设计为用于测定在确定运动中有效竞争所需要的不同运动技能。给定运动员的每个测试的结果通过将该测试结果与数据库比较来标准化，该数据库提供相似级别的运动员测试结果的分布，然后基于该测试结果在测试结果分布中的百分位数给每个测试结果分配一个点数。结合源于一个运动员的至少两个不同运动能力测试的点数，生成表示每个运动员全面运动素质的运动素质评级得分。

Description

一种运动能力评级系统

相关申请的交叉引用

本申请要求享有申请号为61/169,993、申请日为2009年4月16日、名称为“运动能力评级系统(Athletic Performance Rating System)”(代理人卷号为NIKE.146269)的美国专利申请以及申请号为16/174,853、申请日为2009年5月1日、名称为“运动能力评级系统(Athletic Performance Rating System)”(代理人卷号为NIKE.148870)的美国专利申请的权益。

本申请主题与申请号为61/148,293、申请日为2009年1月29日、名称为“运动能力评级系统(Athletic Performance Rating System)”的美国临时专利申请，申请号为61/149,251、申请日为2009年2月2日、名称为“运动能力评级系统(Athletic Performance Rating System)”(代理人卷号为NIKE.146269)的美国专利申请以及申请号为12/559,082、申请日为2009年9月14日、名称为“运动能力评级系统(Athletic Performance Rating System)”(代理人卷号为NIKE.146275)的美国专利申请相关联。

技术领域

本发明涉及主要用于诸如训练、评估运动员等体育活动的运动素质评级和相关能力测定系统。

背景技术

在我们的社会中运动是极其重要的。除了在球场上相互对抗外，运动员常常还在场外相互竞争。例如，学生运动员为了队中的位置(更多的上场时间)或者更高的首发位置进行常规地相互竞争。应届中学毕业生为了令人渴望的大学运动奖学金等等也与其他学生运动员竞争。同样地，一些运动中的业余运动员与特定运动中的职业运动员一样常常为了工作而相互竞争。所有这些竞争的关键因素是特定运动员的运动能力、或者说运动素质、以及该运动员向其他人论证或证明这些能力的能力。

速度、敏捷性、反应时间和力量是一些确定的影响运动员运动素质的特征。因此，运动员努力提高他们在这些领域中的运动能力，并且教练和招聘人员倾向于寻找那些对于特定运动具有最佳的上述特征组合的运动员。

到此为止，运动员的评价和比较具有很大程度上的主观性。球探们游历整个国家仅仅通过口头为特定队物色潜在的运动员，许多顶尖运动员是招募的盲点。评估和招募运动员的这些方法常常是漫无目的的。

一种评价和比较运动员的运动素质的方法包括让运动员执行一套通用的练习和训练。更快地和/或更精确地执行练习或训练的运动员通常被认为比那些更慢或更不精确地执行同样的练习或训练的运动员更好。例如，在训练和评估运动员时常规使用“绕锥训练(cone drills)”。在典型的“绕锥训练”中，运动员必须沿着预先确定的在若干个标记圆锥之间的场地，在推进过程中，执行许多快速的变向和/或从向前到向后转换或者侧向跑动。

尽管这样训练和测试训练广泛地用于很多公共机构(例如中学、大学、训练营和业余及职业队)，但是这样的训练和测试训练通常依赖于教练或训练员的主观评价或者由人类操作者手动触发的计时装置。因此，他们固有地受制于人类感知和错误。这些人类感知中的变化和错误能导致最佳的运动员不被确定和奖赏。

此外，有目的地编辑和评价从这些练习和训练收集的计时及其它信息的努力被限制。例如，虽然一组运动员中最快的运动员可通过特定的训练确定，但是这些已知的系统却不允许将该运动员与全世界未在同一天参加同一训练的运动员进行有目的地比较。

例如，在篮球比赛中，大学和中学运动员被至少部分基于他们在由NBA举办的选秀前训练营中的表现来评价他们在美国篮球联盟(NBA)中比赛的能力。在该训练营中，运动员接受一系列意在说明每个球员的能力的测试，由此每个NBA球队在选择球员的时候能在选秀日做出明智的决定。

虽然这样测试为每个NBA球队提供某一球员在特定测试中的能力的快照，但是没有一个测试被编制成提供全面的运动素质评级和/或分级。测试结果只是离散的数据点，这些数据点在一个隔绝的空间中不考虑其他它测试中的每个测试而被观察。此外，这样的测试得分几乎不会为积极进取的大学、中学及年轻运动员提供好处，因为选秀前的测试结果不容易被分级并且因此不能被大学、中学及年轻运动员用来判断他们的能力以及将他们的技能与未来的和现役的NBA球员进行比较。

发明内容

本发明的实施例涉及对运动员能力进行评级的方法。在一个实施例中，本发明涉及标准化及更精确地比较至少两个运动员的全面运动能力的运动素质评级方法。每个运动员完成至少两个不同的运动能力测试。每个测试设计为用于测定在确定运动中有效竞争所需要的不同运动技能。给定运动员的每个测试的结果通过将该测试结果与数据库比较来标准化，该数据库提供相似级别的运动员测试结果的分布，然后基于该测试结果在测试结果分布中的百分位数给每个测试结果分配一个点数。结合源于一个运动员的至少两个不同运动能力测试的点数，生成表示每个运动员全面运动素质的运动素质评级得分。

例如，当确定的运动是篮球时，运动能力测试可包括测量运动员无助跑垂直弹跳的高度、测量运动员助跑弹跳摸高高度、测量运动员通过预定距离的冲刺时间，以及测量运动员绕预定场地的循环时间。该方法还可包括将无助跑垂直弹跳高度、助跑弹跳摸高高度、冲刺时间和循环时间与用于生成运动素质级别得分的至少一个查阅表进行对照。还可将换算系数应用于计算出的运动员的运动素质级别得分，以允许一组被测试的运动员的级别得分落在期望的范围内。

本发明内容的目的在于以简化的形式介绍概念的精选，本发明的概念在以下具体实施方式中更详细地说明。本发明内容非旨在确定主张主题的关键特征或必要特征，也非旨在用于帮助确定权利要求的主题的范围。

附图说明

下面将参照附图对本发明进行详细说明，其中：

图1描述了根据本发明原理的运动素质评级系统的流程图；

图2描述了图1的用于运动素质评级方法的数据收集卡的用户界面；

图3为图1的用于运动素质评级系统的测试设备和测试配置的示意图；

图4为根据本发明原理的示范无助跑垂直弹跳测试的运动员的透视图；

图5为根据本发明原理的用于确定最大摸高高度的测试设备的透视图；

图6为显示根据本发明原理的示范最大摸高测试的运动员的图5中的测试设备的透视图；

图7为根据本发明原理的用于确定禁区敏捷性(lane agility)的测试设备的示意图；

图8为根据本发明原理示范用于确定跪姿大力抛球的双手举起健身实心球的运动员的透视图；

图9为根据本发明原理执行多级障碍测试的运动员的透视图；

图10为根据本发明原理的示例性能力指南；

图11为显示在篮球测试活动期间收集的数据的一个实例的表；

图12为女性篮球运动员的无助跑垂直弹跳的一个示例性的查阅表；

图13为显示许多被测试的女性篮球运动员在运动场中观察到的无助跑垂直弹跳数据的示例性曲线图；

图14为显示可适用于篮球的示例性的女性运动员的“W-得分”的表；

图15为显示可适用于篮球的示例性的女性运动员的“W-得分”的表；

图16为流程图，描绘了根据本发明的实施例的示例性的生成运动素质评级得分的方法；

图17为适用于执行本发明的实施例的一个示例性计算环境的方框图；

图18为根据本发明的原理的用于生成快投垒球的运动素质评级的另一个示例性能力的实施例；

图19为显示快投垒球测试活动期间收集的数据的一个实例的表；

图20为女性快投垒球运动员的垂直弹跳的一个示例性查阅表；

图21为显示许多被测试的女性快投垒球运动员在运动场中观察到的垂直弹跳数据的示例性曲线图；

图22为显示可适用于快投垒球的示例性的女性运动员的“W-得分”的表；

图23为显示可适用于快投垒球的示例性的女性运动员的“W-得分”的表；

图24为根据本发明原理的用于确定敏捷性的测试设备的示意图；

图25为根据本发明原理的用于确定恢复能力的测试设备的示意图；

图26为女性足球运动员的垂直弹跳的一个示例性查阅表。

具体实施方式

在此详细介绍本发明的主旨，以满足法定的要求。但是，说明本身并非用于限制本发明的保护范围。更确切地，发明人已预料到本发明所要保护的主旨还可以其它方式实施，与其它的现在或未来的技术结合，从而包括与该文件中说明的步骤不同的步骤，或与该文件中说明的步骤相似的步骤的组合。此外，虽然术语“步骤”和/或“方框”在此可用于表示所使用方法的不同组成，但是这些术语不应当认为暗含本文披露的各步骤间的任何特定次序，除非以及除了明确地描述了各个步骤顺序。

本发明的实施例涉及对运动员能力进行评级的方法。在一个实施例中，本发明是针对标准化及更精确地比较至少两个运动员的全面运动能力的运动素质评级的方法。每个运动员完成至少两个不同的运动能力测试。每个测试设计为用于测定在确定的运动中有效竞争所需要的不同运动技能。给定运动员的每个测试的结果通过将该测试结果与数据库比较来标准化，该数据库提供相似级别的运动员测试结果的分布，然后基于该测试结果在测试结果分布中的百分位数给每个测试结果分配一个点数。结合源于一个运动员的至少两个不同运动能力测试等级数生成表示每个运动员的全面运动素质的运动素质评级得分。

详细参照图1，提供了对运动素质评级的方法10，其包括举行至少两个不同的运动测试，该运动测试被设计用于通过为运动员生成全面运动素质评级得分来评估给定运动员的运动技能和/或能力。

每个测试设计为用于测定在确定的运动中有效竞争所需要的不同运动技能。例如，在篮球运动中，运动素质评级方法10包括举行四个不连续的测试，该测试可用于确定男性运动员的全面运动素质评级。在另一种配置中，当其涉及篮球运动时，运动素质评级方法10包括举行六个可用于确定女性运动员的全面运动素质评级的不连续的测试。一个示例性的测试设备和配置示意性地显示在图3中。该用于测量和收集测试数据的测试设备和装置可以是公开于受让人共同拥有的申请号为11/269,161、申请日为2005年11月7日的美国专利申请中的类型，该美国专利申请公开的内容通过参考引用的方式全部结合于此。

继续参照图1，确定运动员的全面运动素质的测试步骤可以开始于步骤12，首先在步骤14中确定受试运动员是男性还是女性。如果受试运动员是男性，则该运动员的体重在步骤16中测量并在数据收集卡上进行记录，数据收集卡如图2所示。在体重测量之后，在步骤18中运动员进行无助跑垂直弹跳(no-step vertical jump)测试。

无助跑垂直弹跳测试主要揭示运动员下半身最大力量的发展状态并是在球场或其他坚硬的平坦水平表面上进行。运动员通过下蹲和两脚突然跳起同时利用手臂摆动来进行反向垂直跳跃，以达到最大高度(图4)。该垂直跳跃的测量可记录在物理或电子数据收集卡上(图2)。

一旦运动员的体重和无助跑垂直弹跳被记录在数据收集卡上，则在步骤20中可计算出运动员的最大力量。该计算出的最大力量也可与运动员的体重和无助跑垂直弹跳数据一起被显示和记录在数据收集卡上。

如上所述，无助跑垂直弹跳测量运动员从一般立姿垂直弹跳的能力。除确定无助跑垂直弹跳(即从一般静止姿势跳跃)外，运动素质评级方法10还包括测量助跑跳(approach jump)，其允许运动员通过朝目标助跑或走从而向任一方向移动(move-either)，以评估运动员的功能性跳跃能力。

如图5和6所示，例如卷尺的刻度可固定于例如像篮板的结构上。一旦刻度附于篮板上，即允许运动员从实质上十五英尺的弧度以内的接近该刻度且单脚或双脚跳起朝所述刻度向上伸展手臂来确定地面以上的最高可达区域。当运动员接近而后起跳离开地面时，助跑跳到达的高度可基于运动员的手相对于该刻度的位置视觉上地读取，或者通过电子传感器来读取，该高度可在步骤22中记录为运动员的“最大摸高”。像最大力量一样，该最大摸高也可记录在图2的数据收集卡上。

在测量助跑跳的达到高度之后，运动员可经受一预定距离内的计时冲刺。在一种配置中，运动员冲刺跑过约75英尺，其大概相当于篮球场的长度的四分之三。运动员跑过预定距离的时间在步骤24中被测量并可记录在图2的数据收集卡上。

参照图7，通过对运动员机动通过预定场地时对运动员记时可以确定运动员的敏捷性。在一种配置中，该场地为实质上16英尺×19英尺大小的方框，其大致和篮球场的“油漆区”或“方框”的尺寸一致。对运动员横越油漆区的能力进行计时提供了关于运动员的整体敏捷性的评价。可要求运动员围绕方框跑单圈或多圈。运动员绕盒子跑圈的时间的测量可在步骤26中测量并记录在数据收集表中。

除前述最大力量、最大摸高、四分之三场地冲刺和禁区敏捷性之外，还可要求男性运动员执行步骤24的跪姿大力抛球(kneeling power ball toss)以及步骤30的多级障碍(测试)(multi-stage hurdle)。图8提供了运动员可用于举健身实心球的测试设备的实例，该健身实心球用于确定跪姿大力抛球评级。具体地，运动员从跪姿开始测试并且举起预定重量的健身实心球。在一种配置中，健身实心球为三公斤，并且其总体由运动员从跪姿使用双手举起。健身实心球行进的整体距离可记录在数据收集表中。

多级障碍测试通过要求运动员在预定时间间隔期间连续跳过障碍来进行(如图9所示)。在一种配置中，记录运动员在两个二十秒的间隔期间跳过12英寸高的障碍的双脚跳跃次数，两个二十秒的间隔可由一个十秒的休息间隔隔开。落地的双脚跳的次数可被作为多级障碍级别在数据收集表上记录。

虽然可要求男性运动员执行跪姿大力抛球(kneeling power ball toss)和多级障碍(测试)(multi-stage hurdle)，并且虽然这些数据对运动员的全面运动素质是有用的并可检验的，但来自跪姿大力抛球和多级障碍(测试)的数据也可不用于确定全面运动素质的级别。

给定运动员的每个测试的结果通过将该测试结果与数据库比较来标准化，该数据库提供相似级别的运动员测试结果的分布，然后基于该测试结果在测试结果分布中的百分位数给每个测试结果分配一个等级数。例如，步骤32中，最大力量、最大摸高、四分之三场地冲刺和禁区敏捷性数据可参照对应于最大力量、最大摸高、四分之三场地冲刺和禁区敏捷性的单表格或个别查阅表。该查阅表可包含以特定测试(即最大力量、最大摸高、四分之三场地冲刺和禁区敏捷性)得分为基础而分配的点值。在步骤34中可记录该分配的点值。为了用于在步骤38中产生全面运动素质级别，可在步骤36中换算并组合上述通过查阅表分配的点值。该过程将参照图16进行更详细地描述。

继续参照图1，当在步骤14中确定受试运动员是女性时，在步骤40中记录无助跑垂直弹跳。像男性运动员一样，无助跑垂直弹跳测试主要揭示了运动员下半身的最大力量的发展状态并且在球场或其它坚硬的平坦水平表面上进行。运动员通过下两脚突然跳起同时利用手臂摆动来进行反向垂直跳跃，以达到最大高度(图4)。

在无助跑垂直弹跳测量之后，在步骤42中测量女性运动员的最大摸高，并在步骤44中测量四分之三场地冲刺。在步骤46中测量禁区敏捷性，并且该禁区敏捷性用于与无助跑垂直弹跳、最大摸高和四分之三场地冲刺结合确定女性运动员的全面运动素质级别。

像男性运动员一样，女性运动员接受步骤48中的跪姿大力抛球测试和步骤50中的多级障碍测试。虽然女性运动员与男性运动员一样以同样的方式进行上述测试，如图8所示，但女性运动员可使用轻一些的健身实心球。在一种配置中，男性运动员使用三公斤的健身实心球而女性运动员使用两公斤的健身实心球。

一旦在步骤40、42、44、46、48和50中进行了上述测试，在步骤52中，将无助跑垂直弹跳、最大摸高、四分之三场地冲刺、禁区敏捷性、跪姿大力抛球和多级障碍的数据参考单查阅表或个别查阅表。

在步骤54中，将每个各自测试的数据参考查阅表为每个测试分配点值。在步骤54中分配的点值可随后在步骤56中被结合并换算，由此可基于换算和结合的点值在步骤58中生成全面运动素质级别。

虽然女性运动员的测试与男性运动员相似，但并不记录女性运动员的体重。同样的，最大力量可不用于确定女性运动员的全面运动素质级别。尽管最大力量可不用于确定女性运动员的全面运动素质级别，但是如以上提出的，无助跑垂直弹跳高度、跪姿大力抛球以及多级障碍被参考和用于确定全面运动素质级别。在图10中提供了一个示例性的查阅表，并且该查阅表提供了用于女性运动员的对一系列测试中的每个的能力评级。

不管特定运动员的性别如何，可通过测量并记录成百上千的运动员的标准化的测试数据确定查阅表。标准化的数据可通过测试分类，以映射能力范围和为在运动员测试期间观察的每个测试值建立百分位数分级和阈值。制成表格的分级可被计分并利用统计学函数转化为点值，以为每个特定测试(即最大力量、最大摸高、四分之三场地冲刺和禁区敏捷性)建立每个计分的查阅表。一旦构建了查阅表，为了确定全面运动素质级别，可在查阅表中参考测试数据。

单个运动员样本的测试数据可从数据收集卡中得到，而后可被分级、计分、并且换算得出全面运动素质级别。

在测试活动(如联合场地、露营场地等)的运动场收集的测试数据被输入，例如，直接通过手持装置(未示出)录入数据库并可显示在该手持装置上，或以图2所示的形式从手持装置远程录入数据库。除多级障碍(MSH)以外，每个测试可允许两次试验，该多级障碍(MSH)是一个包含两个跳跃阶段的试验。

图11提供了收集的数据的一个实例。图11的测试单元如下：NSVJ＝无助跑垂直弹跳(英寸)；最大摸高(英寸)；MSH＝多级障碍(跳跃的数量)；禁区敏捷性(秒)；四分之三场地冲刺(秒)；KnPB＝跪姿大力抛球(英尺)。

来自每个测试的最佳结果通过参考为每个测试提供的得分(查阅)表的测试结果被转化为分数项目点(fractional event points)。对于男性运动员的篮球评级，例如无助跑垂直弹跳是一个测试，而最大力量(其源于体重和无助跑垂直弹跳高度)是计分项目。图12中提供了用于女性运动员的无助跑垂直弹跳的查阅表(能力范围的上限)，以举例说明查阅表的一个例子。每个可能的测试结果对应于分配的级别和分数项目点。

在上述图12的实例中，分配给每个测试结果的分级可以来源于之前为全国各地各个活动中的数以百计青年女篮球员收集的标准化的数据。分类这些标准化数据，并且每个值转化为为经验累积分布函数(eCDF)的百分位数。该百分位数或分级依赖于原始测试测量(标准数据)，并且是数据集的大小和组件测试值两者的函数。

以上运动素质得分系统包括两个步骤：原始得分的标准化和将标准化的得分转化为积累的点值。标准化是比较不同测试的数据的先决条件。步骤1确保其随后的有目的的比较，而步骤2确定计分系统的特定方面(例如是回报日益增多的极端能力或是日益减小的回归)。因为步骤2中形成的映射(mapping)将标准化的得分转化为点值，所以其从不需要更新，并且普遍地适用于所有测试，而不管运动和测量标准。标准化和转化函数的谨慎选择根据预先确定的性质提供了一致的级别以评价能力。

为了比较包含投手(battery)的不同测试的结果，以共同标准(commonscale)使结果标准化是必要的。如果数据是标准的，共同标准化是Z-得分(z-score)，其表示观测值和平均值之间的标准偏差的(正负)数值。然而，当数据是非标准的时，Z-得分不再适合，因为对来自不同分布的数据，他们没有一致性的判读。更稳定的标准化为经验累积分布函数(ECDF)的百分位数u，其定义如下：

在上述方程式中，x为待标准化的原始测量结果；y₁，y₂，…，y_n为用于校准活动的数据，II{A}是指如果事件A发生则为1、否则为0的指标函数。注意，u依赖于目的原始数据x和同等的原始测量结果结果y两者。

方括号中的总和加1/2及分母中使用的(n+1)确保u∈(0，1)的严格不等式。虽然定义是复杂的，但是u通过调整和计算由所有校准数据(y₁，y₂，…，y_n)和待标准化的原始得分x组成的数据集很容易地计算出来。

$u=\frac{[\#\mathrm{of}{y}^{\′}\mathrm{s\; less\; than\; x}]+0.5[(\#\mathrm{of}{y}^{\′}\mathrm{s\; equal\; to\; x})+1]}{\#\mathrm{of}{y}^{\′}s+1}$

$=\frac{[\#\mathrm{of}\left(y^{\′}\mathrm{s\; and\; x}\right)\mathrm{less\; than\; x}]+0.5[\#\mathrm{of}\left(y^{\′}\mathrm{s\; and\; x}\right)\mathrm{equal\; to\; x}]}{\#\mathrm{of}\left(y^{\′}\mathrm{s\; and\; x}\right)}$

注意，该定义还适用于分组数据(尽管任何可能的时候都应该使用原始数据)。

尽管步骤1中计算的ECDFs提供了共同的标准，通过该共同的标准比较完全不同的测试结果，但是对于评级能力，ECDFs是不恰当的，因为他们不用累进奖励(progressive rewards)和百分位数“锚”(完整性检查)一致地赋予点值。因此，将计算的百分位数转化(通过无变化的1对1映射)为合适的点级别是必要的。

逆威布尔(Weibull)转换提供了这样一个转换，如下给出：

此处α＝1.610andλ＝2.512.

上述函数依赖于两个参数(α和λ)并产生性质上与适用于原始得分的两参数幂律相似的得分曲线。参数α和λ被选择用来大致满足以下四个规则，该规则调整能力的百分位数和赋予的点值之间的关系：

1.第10百分位数应当大约完成额定最大值的百分之十。

2.第50百分位数应当大约完成额定最大值的百分之三十。

3.第97.7百分位数应当大约完成额定最大值的百分之百。

4.第99.9分点应当大约完成额定最大值的百分之一百二十五。

因为，总体上，四个规定不能通过二参数模型同时满足，所以参数被选择用来最小化一些差异测量(在这种情况下，为log-误差平方的和(sum ofsquared log-errors))。然而，估算对于差异度量的特定选择相对不敏感。

为了说明原始(非分组)数据是可用时的方法，用由九个观察值：16 2025 27 19 18 26 27 15组成的校准数据集来考虑给三种能力12、16和30打分。

对于x＝16，校准数据(15)中存在一个小于等于x观察值和一个等于16的观察值。因此，

计算的总结在下表中给出。

对于向后兼容，可能需要基于分组数据给运动员打分。考虑用如下分组的校准数据集给四种表现40、120、135和180打分。这里，分组标签与下限对应，例如，标为90的组包含间隔(90、100)的测量结果。

分组	计算
		＜50	0
50	2
		60	19
70	33
		80	63
90	39
		100	20
110	17
		120	26
130	14
		140	4
150	3
		160	1
170	4
		总计	245

对于x＝135，存在0+2+…+17+26＝219个观察值，分组中的这些观察值小于在同一分组中的包含x和14的值。因此，

$=\frac{1}{246}[219+7+\frac{1}{2}]=0.921.$

计算的总结在下表中给出。

标准化和转化过程完全像原始数据的例子一样进行；然而，必须注意确保分组的一致性处理。包含在同一组中的所有原始值将导致同样的标准化值，进而导致同样的得分。简而言之，基于分组数据打分以辨析率(仅范围，而不是精确值，被记录)和复杂性(分组标签的一致性处理)的代价使数据收集和存储简单化。

在极少情况下，仅有校准数据的概要统计(例如平均和标准偏差)是可用的。如果做出标准数据的假设，那么原始数据能在MicrosoftExcel

中用normsdist()函数被标准化。

上述方法极大地依赖于标准的假设。因此，如果数据是不标准的，它将必然地表现很差。由于假设的标准化，此方法不享有基于原始或分组的数据的ECDF方法的稳定性，并且应当被避免，除非别无选择。

为了说明该技术，假设正态分布的校准数据集的平均值和标准偏差分别为98.48和24.71，并且得分x＝150是令人满意的。这样，u＝normsdist((150-98.48)/24.71)＝0.981。

如上，

一旦标准数据以一定的方式被收集和分类，如上述用于给定测试的方式，它的eCDF被分散绘制以显示能力曲线。例如，在运动场上针对288位女孩观测的非站立的垂直弹跳数据示于图13中。对于那些未观测到的结果，例如，26.6英寸，值的分级(99.37个百分位数)通过插值法分配；需要分配分级的未观测到的点如图13所示。

对于每个测试，确定“最高限度”和“最低限度”值，其代表了每个测试的得分的分界线。等于或高于最高限度的任何测试值得到项目点的相同的数。同样地，等于或低于最低限度的任何测试值得到项目点的相同的数。这些分界线承担起保持评级尺度的完整性的作用。最高限度限制了个别杰出测试结果歪曲运动员级别从而掩饰其他测试的平庸能力的机会。

利用统计学函数将每个分级转化为分数项目点，如上述提出的关于逆威布尔转化。在图13中显示了针对女孩的无助跑垂直弹跳的项目点的得分曲线，如图中所示，以百分数显示点，即，0.50点(为18.1英寸跳跃赋予的)被作为百分之五十显示。这些分数项目点也称为W-得分(“W”表示Weibull)。

逆威布尔转化能处理测试数据的非标准(歪曲的)分布，如以上描述的。该转化也允许在能力范围的上端累进得分。累进得分对更多杰出的测试结果累进地(更宽大地)分配点值。在图13中描述了用于高于26英寸的跳跃的该累进，其中红色曲线变得逐渐陡峭，个别数据点变得更清楚。累进得分允许加强杰出能力，从而使该评级作为用于天才甄别的工具更有用。

图12甄别了一个样本运动员，“安德里亚·怀特(Andrea White)”，其在无助跑垂直弹跳期间跳跃了26.5英寸。该值与1.078的w-得分对应。她测试的所有w-得分通过参考这些测试的各自查阅表而建立。在图14中显示了这些w-得分。

对于每个评级测试变量，加和分数项目点以获得运动员的总w-得分(例如，图14中的5.520)。这个总数乘以项目换算系数得到评级。对于女孩的篮球评级，例如，换算系数为18，因此安德里亚·怀特的全面运动素质评级为99.36(＝5.520×18)。

该“项目换算系数”通过评级的项目的数量和期望的评级范围来为每个评级确定。评级应当总体落在10到110的范围内。例如，男孩的换算系数为25，该评级包含4个变量：最大力量、最大摸高、禁区敏捷性和四分之三场地冲刺。

如果女性运动员在所有六个测试(图15所示)中都“达到上限(hit theceiling)”，那么她的总w-得分将产生大约130(129.85)的评级。

不管特定运动员的性别如何，表1列出了以上测试的每一个的示例性的测试次序，并且分配每个测试应当进行的时间周期。

测试/测量	计时周期
		身高(不包括鞋)	N/A
体重	N/A
		无助跑垂直弹跳	小于一(1)分钟
最大摸高	一(1)分钟
		四分之三场地冲刺	小于一(1)分钟
禁区敏捷性	一(1)到一点五(1.5)分钟
		跪姿大力抛球	一(1)到一点五(1.5)分钟
多级障碍	一(1)分钟

表1-示例性的测试次序和分配的时间

为每个测试评估每一个不同得分为运动员提供全面运动素质评级，该全面运动素质级别可被运动员用于与他们年龄组的其他运动员比较他们的水平和/或能力。此外，运动员可利用这些信息来将他们的技能集和NBA或WNBA球员的技能集相比较，以确定他们的技能集和职业篮球球员的技能集相比如何。

参见图16，根据本发明的实施例，描述了生成运动素质评级得分的示例性方法100。运动素质评级得分可为特定运动员与确定运动，如篮球，相关联而产生。然后这样的运动素质评级得分可用于，例如，识别个体的运动素质和/或比较运动员。首先，如步骤110所示，为一组运动员收集与特定运动相关的运动能力数据。运动能力数据可包括，例如但不限于，无助跑垂直弹跳高度、助跑跳摸高高度、预定距离冲刺时间、围绕预定场地的循环时间等等。可为一组数百或数千的运动员记录运动能力数据。在例如图17的数据库212的数据存储器中，可存储这样的运动能力数据。

在步骤112中，收集的运动能力数据，例如运动能力测试结果，被标准化。相应地，将运动员执行的与确定运动关联的每个运动测试的运动能力测试结果(例如原始测试结果)进行标准化。即，每个运动员的原始测试结果能根据共同标准被标准化。标准化能够使对应于不同运动测试的数据进行比较。在一个实施例中，标准化的运动能力数据是经验累积分布函数(ECDF)的百分位数。如本领域技术人员所了解的，任何方法可被用于获得标准化的运动能力数据(如已经被标准化的运动能力数据)。

在步骤114中，标准化的运动能力数据被用于产生一组分级。这组分级包括为包括在计分表内的每个运动能力测试结果分配的级别。计分表(例如，查阅表)包括一组运动能力测试结果，或者它们的可能性。在计分表内的每个运动能力测试结果与分配的分级和/或分数项目点数相对应。在一个实施例中，分类运动能力数据并为每个值计算出经验累积分布函数(ECDF)的百分位数。如此，经验累积分布函数的百分位数代表包含在计分表中的特定运动能力测试结果的分级。在这点上，基于测试结果的正态分布中的该测试结果的百分位数，每个运动能力测试结果被分配一个分级数。该分级(例如百分位数)依赖于原始测试结果并且是数据集大小和要素测试值两者的函数。可以理解，计分表可包括观察到的运动能力测试结果和未观察到的运动能力测试结果。对应于未观察到的运动能力测试结果的分级能用对观察到的运动能力测试结果数据插值来分配。

在步骤116中，为每个运动能力测试结果确定分数项目点数。基于相应的分配的分级为特定运动能力测试结果确定或计算出分数项目点数。即，将这组分配的分级或百分位数转换为适当的分数量表。在一个实施例中，统计学函数，例如逆威布尔转化，提供这样的转化。

在步骤118中，生成一个或多个计分表。如之前提及的，计分表(例如，查阅表)包括一组运动能力测试结果，或者它们的可能性。在计分表内的每个运动能力测试结果与分配的分级和/或分数项目点数相对应。在某些情况下，能生成包括与多个测试和/或运动相关的数据的单个计分表。可选地，能生成多个计分表。例如，可为每个运动或每个运动能力测试生成计分表。在例如图17的数据库212的数据存储器中，可存储一个或多个计分表，或它们的一部分(例如，运动测试结果、分配的分级、分数项目点数等等)。

如在步骤120中所示的，参考(例如，接收、获得、取回、识别等等)与特定运动员相关的运动能力数据。即，参考多个不同运动能力测试的运动能力测试结果。可以根据特定运动或其它身体活动预先确定这组运动测试。运动能力测试设计成用来评估特定运动员的运动素质和/或奴隶，以及测量与特定运动或身体活动相关的运动能力技能。

可以在测试项目的场地中测量和收集参考的运动能力数据。可以通过手持装置(例如，图17的远程计算机216)或其它计算装置(例如，图17的控制服务器210)输入这些数据，以记录在数据库(例如，图17的数据库212)中。如此，可以在接收输入的装置(例如，图17的远程计算机216或控制服务器210)的数据存储器内存储数据。可选地，可以在远离接收输入的装置的数据存储器内存储数据。在这种情况下，接收数据输入的装置将数据传送到远程数据存储器或与其相关的处理装置。仅仅作为一个示例，评估者能将运动能力数据，例如运动能力测试结果，输入手持装置。将数据输入手持装置后，数据能被传送到控制服务器(例如，图17的控制服务器210)，以存储在数据库(例如，图17的数据库212)中。收集的数据可在手持装置上显示或由手持装置远程显示。

在步骤122中，识别与运动员的每个测试结果相对应的分数项目点数。可以使用计分表基于运动员的运动能力测试结果查找或识别分数项目点数。在实施例中，通过参考用于每个测试的查阅表中的测试结果将来自每个测试的最佳结果转化为分数项目点数。尽管方法100总体描述了生成计分表，该计分表具有与每个测试结果相对应的分级和分数项目点数，以用于为特定的运动能力测试结果查找分数项目点数，但是也可利用其他可选的方法为测试结果识别或确定分数项目点数。例如，在某些情况下，接收运动员的测试结果后，就能够确定分级和/或分数项目点数。在这点上，能够实时执行算法以计算出特定运动能力测试结果的分数项目点数。仅仅作为一个示例，可将特定运动员的运动能力测试结果与类似于该运动员的运动员的运动数据的测试结果的分布相比较，并且能确定该测试结果的百分位数分级。然后，可将该测试结果的百分位数分级转化为分数项目点数。

在步骤124中，合并或合计运动员的每个相关的测试结果的分数项目点数以得出总点值得分。即，将运动员的每个测试结果的分数项目点数相加，来计算出运动员的总点值得分。在步骤126中，总点值得分乘以项目换算系数得出全面运动素质评级。可利用评级的项目的数量和/或期望的评级范围来确定项目换算系数。可在例如图17的数据库212的数据存储器中，存储与特定运动员相关的运动数据，例如运动测试结果、分级、分数项目点数、总点值、全面运动素质评级等等。

以上对本发明的实施例进行了简要描述，以下描述一个适用于实施本发明的实施例的示例性运行环境。

参照图17，一个示例性的计算系统环境，即一个运动能力信息计算系统环境，总体以附图标记200图示和标示，本发明的实施例可以利用该系统实施。本领域普通技术人员应当知道和了解的是，图示的运动能力信息计算系统环境200仅仅是适用于计算环境的一个示例，而非旨在作为本发明的应用或性能的范围的任何限制。运动能力信息计算系统环境200也不应该认为对涉及本文描述的元件的任何单个元件或组合有任何依赖和需求。

本发明可以利用许多其它通用或特定用途的计算系统环境或配置是运行。众所周知的可适用于与本发明一起使用的计算系统、环境、和/或配置的例子包括，仅仅作为示例，个人电脑、服务器电脑、手持或笔记本电脑设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程的消费类电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括任何上述任何系统或装置的分布式计算环境等等。

可以用由计算机执行的通用的计算机可执行指令，例如程序模块，描述本发明。总体上，程序模块包括，但不限于，常规程序、程序、对象、要素和进行特定任务或执行特定概要数据类型的数据结构。也可在分布式计算环境中实施本发明，该环境中任务通过经由通讯网络连接的远程处理装置执行。在分布式计算环境中，程序模块可以与本地和/或远程计算机存储介质结合被定位，该计算机存储介质包括，仅仅作为一个示例，存储器存储装置。

继续参照图17，示例性的运动能力信息计算系统环境200包括控制服务器210形式的通用计算装置。控制服务器210的元件包括，而不限于，处理单元、内部系统存储器及用于将各种系统元件，包括数据库集群(databasecluster)212，与控制服务器210连接的合适的系统总线(system bus)。系统总线可为采用各种总线结构中的任何一种的各种类型的总线结构中的任何一种，其包括存储总线或存储控制器、外围总线和局域总线。这样的结构包括，作为示例，但不限于，工业标准体系结构(ISA)总线、微通道结构(MCA)总线、扩展ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线和周边元件扩展接口(PCI)总线，也称为夹层总线(Mezzanine bus)。

控制服务器210典型地在其中包括，或可以访问，各种计算机可读介质，例如数据库集群212。计算机可读介质可以是可由服务器210访问的任何可用介质，包括易失性和非易失性的介质，还有可移动的和不可移动的介质。作为示例，但不限于，计算机可读介质可包括计算机存储介质。计算机存储介质可包括，但不限于，易失性的和非易失性的介质，还有可移动的和不可移动的介质，这些介质以任何方法和技术进行存储信息，该存储信息例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其他数据。在这点上，计算机存储介质可包括，但不限于，RAM、ROM、EEPROM、闪存或者其它存储技术、CD-ROM、数字多功能磁盘(DVD)或其它光盘存储器、磁带、盒式磁带、磁带、磁盘存储器、或其它磁性存储装置，或者能被用于存储所需信息并能被控制服务器210访问的其它任何介质。作为示例，但不限于，传播媒介包括有线媒介，例如有线网络或直接接线连接，以及无线媒介，例如声波、RF、红外线和其他无线媒介。任何上述的组合也可包括在计算机可读介质的范围内。

上述的以及在图17中阐述的包括数据库集群212的计算机存储介质，提供计算机可读指令、数据结构、程序模块和其它用于控制服务器210的数据的存储。控制服务器210可利用与一个或多个远程计算机216的逻辑连接在计算机网络214中运行。远程计算机216可位于运动训练或能力环境中的多个位置。远程计算机216可为手持计算装置、个人电脑、服务器、路由器、网络PC、对等装置、其它共用网络节点等等，并且可包括一些或所有上述的与控制服务器210相关的元件。该装置可为个人数字助理或其它类似装置。

示例性的计算机网络214可包括，但不限于，局域网(LAN)和/或广域网(WAN)。这些网络环境是办公室常见的环境、企业级计算机网络、企业内部互联网和因特网。当控制服务器210在WAN网络环境中使用时，其可包括调制解调器或用于在WAN上建立通信的其他装置，如因特网。在网络环境中，程序模块或其部分可与控制服务器210、数据库集群212或任何远程计算机216关联存储。例如，但不限于，不同应用程序可置于与任何一个或多个远程计算机216相关的存储器中。本领域普通技术人员可以了解，所示的网络连接是示例性的，其他的在计算机(例如控制服务器210和远程计算机216)之间建立通信连接的装置也可被应用。

运行时，运动能力评估者(例如教练、招募人员等)，可向控制服务器210中输入命令和信息或者通过一个或多个远程计算机216利用输入装置向控制服务器210传达命令和信息，该输入装置例如是键盘、定点设备(通常指鼠标)、轨迹球或触摸板。其他输入装置可包括，但不限于，麦克风、圆盘式卫星电视天线或扫描仪等。命令和信息也可直接从运动能力装置传送到控制服务器210中。除了监视器，控制服务器210和/或远程计算机216也可包括其他外围输出装置，如扬声器和打印机。

尽管控制服务器210和远程计算机216的许多其他内部元件未显示，但是本领域普通技术人员将了解到这些元件和其连接关系是公知的。因此，关于控制服务器210和远程计算机216的内部结构的额外细节这里不进一步公开。

在其他实施例中，可进行不同的测试来确定运动员对于特定运动的运动素质。例如，在快投垒球中，该方法可使测试的运动员参与四个不连续的测试，该测试可用于确定女性对于该运动的全面运动素质。具体地，运动能力测试可包括测量运动员的垂直弹跳、测量完成灵敏往返的总时间、测量运动员20码距离冲刺所花时间以及测量大力旋转掷球(rotational power ballthrow)的距离。

垂直弹跳是类似于上述弹跳远的原地无助跑垂直弹跳。20码猛冲是计时冲刺。

灵敏往返是5-10-5灵敏度测试。3个圆锥(线或其他障碍)以间隔五码的距离置于一直线上。运动员开始于中间的圆锥，同时其用一个手触摸圆锥。运动员刚开始不允许面向或朝向外面圆锥中的任何一个。移动后，运动员以与开始触摸圆锥的手的相反方向向外面的圆锥冲刺。运动员触摸外面的圆锥、反转方向并向另一个外面的圆锥冲刺。一旦触摸到这个圆锥，运动员再次改变方向并冲刺经过中心圆锥。测量的时间始于运动员从中心圆锥移开她的手，并终止于运动员跑过中心圆锥。

大力旋转掷球可用三公斤的球进行。运动员开始时以类似于垒球中击球的姿态与起始线垂直站立。运动员可踩在起始线上或触及起始线，但不能跨过该线。球放在两个手里，其中运动员的反手(朝向起始线的手掌)在球的背面，正手在球的下方。将球收回并将球保持在运动员的腰和胸之间。运动员的手臂必须完全伸出，仅在肘处有一点弯曲。运动时，运动员旋转她的身体来向前扔(sing)球，最佳地，以45°角度进行。该运动模仿垒球中的球棒摆动。运动员以她的手臂伸出而结束。运动员可完成击球后的弧形动作，但她的脚直到球释放出去后才能伸过该线。测量球行进的距离。

按照类似于收集篮球测试数据的方法获取运动数据。例如，可向手持计算装置输入数据。每个测试进行两次试验，最佳结果用于如下所述阐述的评级。

每个测试的最佳结果通过参考计分(查阅)表中的测试结果转化为分数项目点。示例性的查阅表示于图18中，该表为女性运动员的一系列测试的每一个提供能力评级。类似于用于篮球的表(图10)，该查阅表可通过在数百或数千运动员中测量和记录标准化测试数据来确定，并通过测试来分类，以映射能力范围和为在运动员测试期间观测到的每一个测试值建立百分位数分级和阈值。同样地，如上所述，制成成表格的分级可被计分并用统计学函数转换成点值，以为每个特定测试(即垂直弹跳、灵敏往返、20码猛冲以及大力旋转掷球)建立每个计分的查阅表。

图19提供了收集的数据的例子。图19中的测试单位如下：VJ＝垂直弹跳(英寸)；灵敏往返(秒)；20码猛冲(秒)；RoPB掷球(英尺)。首先，每个测试的最佳结果通过参考计分(查阅)表转换成分数项目点。

完全如上所述，在图20中，分配给每个测试的分级可源于被分类和转化成其eCDF函数百分位数的标准化数据。一旦标准数据如前所详述被收集和分类，其eCDF被分散绘制，以显示能力曲线。例如，在运动场观察到的1343个女孩的垂直弹跳数据如蓝色菱形示于图21中。对于没有观察到的那些结果，该值的分级通过插入法分配；需要分配分级的未观察到的点在图21中以黄色三角形表示。最高限度和最低限度值如上所述建立。

同样如上所述，每个分级用统计学函数，即逆威布尔转化，转化成分数项目点。垂直弹跳的项目点的计分曲线在图21中以红色圆圈表示，其中该点以百分数表示，即，对于女孩快投垒球，19.1英寸的第61百分位数的跳跃赋予0.50的点，表示为50％。通用，分数项目点是该W-得分。类似于篮球曲线，逆威布尔转化能处理测试数据的非正态(歪斜的)分布，并考虑到累进得分，以强调杰出能力，该能力用26英寸和27英寸之间的W-得分曲线的跃升描绘。

参见图19，样本运动员″玛利亚·吉尔哈特(Mariah Gearhart)″在无助跑垂直弹跳期间跳了24.6英寸。该值对应于W-得分1.023(图20)。她的所有测试的W-得分可通过参考这些测试的各自的查阅表而找到。这些W-得分示于图22中。

为了实现换算，对于样本运动员玛利亚·吉尔哈特(Mariah Gearhart)，对各个评级测试变量加和分数项目点以获得运动员的总W-得分3.528，如图22所示。这个总计乘以项目换算系数生成评级。针对女孩的快速投掷评级，例如，换算系数是30，因此玛利亚·吉尔哈特的全面运动素质评级是105.84(＝或者3.528×30)。

该“项目换算系数”通过评级的项目的数量和期望的评级范围来为每个评级确定。评级应当总体落在10到110的范围内。如果女性运动员在所有四个测试(图23所示)中都“达到上限”，那么她的总w-得分将产生大约157.44(或者5.248×30)的评级。在一个实施例中，可强加最高限度(例如120)以限制极度偏离者(extreme outliers)的全面得分。

在另一个实施例中，可执行不同的测试以确定足球运动员的运动素质。具体地，运动能力测试可包括测量运动员的垂直弹跳、测量完成灵敏往返的总时间、跪姿大力抛球、测量运动员的40码距离冲刺所花时间以及最大力量垂直弹跳。上文描述了灵敏往返，40码猛冲类似于上文描述的20码猛冲。跪姿大力抛球通过以跪姿从胸前举起3kg重量的球来进行。该动作类似于篮球中的双手胸前传球，只是同时跪下并用规定的沿水平以上30-40度的球轨迹以获得最大距离。最大力量垂直弹跳测量下半身最大力量并与垂直线相结合加入重量。在具体实施例中，利用触摸垫(contact mat)确定弹跳的垂直高度。最大力量垂直测试可以通过许多方式为初始项目结果加入重量。在其它实施例中，可以单独使用垂直跳。在一个加入重量的最大力量垂直测试的例子中，最大力量的项目结果可用以下等式：

最大力量(瓦特)＝[60.7×垂直跳(cm)]+[45.3×重量(kg)]-2055

在足球的实施例中，使用上述的系统和方法处理结果。

本发明以特定实施例来描述，其旨在说明所有相关示例，而不是限制。对于本领域普通技术人员来说，不脱离本发明的保护范围的实施例是显而易见的。

在另一个实施例中，可执行不同的测试以确定足球(或世界足球)运动员的运动素质。具体地，运动能力测试可包括测量运动员的最大力量垂直弹跳、测量从某一方向开始(即，左侧)完成灵敏往返的总时间、测量从相反方向开始(即，右侧)完成箭头灵敏测试(arrowhead agility test)的总时间、测量运动员的20米距离冲刺所花时间以及悠悠间歇性恢复测试(Yo YoIntermittent Recovery Test，YIRT)。除YIRT外，每一测试进行两次试验。

如上所述，最大力量垂直弹跳测量下半身最大力量并与垂直飞跃相结合加入重量。在具体实施例中，利用触摸垫(contact mat)确定弹跳的垂直高度。最大力量垂直测试可以通过许多方式为初始项目结果加入重量。在其它实施例中，可以单独使用垂直跳。在一个加入重量的最大力量垂直测试的例子中，最大力量的项目结果可用以下等式：

最大力量(瓦特)＝[60.7×垂直跳(cm)]+[45.3×重量(kg)]-2055

箭头灵敏测试测量改变方向、控制姿势和灵敏性的能力。参考图24，多个圆锥240A-F设置成圆锥240A和240E以及240B和240C分别彼此间隔10米的形式。圆锥240F在一个方向上处于240C和240E中间，并且圆锥240D距240F 5米，与圆锥240C、240F和240E形成的连线垂直。运动员在标记为虚线242的右侧路线上计时，然后休息2或3分钟。随后，运动员在标记为实线244的左侧路线上计时。在休息至少2或3分钟之后，运动员重复该过程。另外，在一个实施例中，在处理之前，将开始于“左侧”路径的箭头训练和开始于“右侧”路径的箭头训练的最佳结果进行加和。

20米猛冲如上所述。

在悠悠间歇性恢复测试(YIRT)中测量足球的“开始-停止-恢复-开始”本质。参考图25，运动员在位于一对圆锥252A和252B之间的开始线250上开始，并且完成朝向位于一对圆锥256A和256B之间的中线254的多对20米冲刺，圆锥256A和256B距开始线250的距离为20米，直至运动员无法完成。由已记录的CD发出的第一次哔哔声开始第一个20米冲刺，第二次哔哔声结束第一个20米冲刺并开始第二个20米冲刺，第三次哔哔声结束第二个20米冲刺并开始10秒恢复周期，在该周期内运动员在恢复区258慢跑。允许运动员错过一个哔哔声，但第二次错过哔哔声即结束测试。该测试通常持续三到十分钟。

在实施例中，系统和方法处理如上所述篮球和足球的示例中的项目的结果。在图26中提供足球的垂直弹跳训练的结果表格的示例。如该表中所列出的，以厘米为单位反映出运动的整体性质。与上述相似，项目评级乘以25以计算评级。另外，“最高限度”和“最低限度”值可用于维持换算。

由上述可以看出，本发明非常适合于获得所有上述的目的和目标，以及该方法和系统明显的及固有的其他优势。可理解的是，某些特征和子组合是有用的并可以不参考其他特征和子组合而使用。这是由权利要求书可预期的并在权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.含计算机可执行指令的一个或多个计算机存储介质，用于在计算环境中执行评估足球运动员的运动素质的方法，其特征在于，所述方法包含：接收与足球相关的至少两个不同的运动能力测试中运动员的至少两个能力结果；将所述至少两个结果中的每一个与对应的和该运动员类似的运动员的运动数据的测试结果的分布进行比较，并且为所述至少两个结果中的每一个确定百分位数分级；将所述至少两个结果中的每一个的百分位数分级转化为每个结果的分数项目点数；以及结合所述分数项目点数并使用换算系数为所述足球运动员生成运动素质评级得分。

2.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述至少两个结果中的每一个的百分位数分级是累进的。

3.根据权利要求2所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述将至少两个结果的百分位数分级转化为所述分数项目点数包含应用逆威布尔转化。

4.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述与该运动员类似的运动员的运动数据的测试结果的分布利用经验累积分布函数来确定。

5.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述至少两个结果中的每一个的百分位数分级上限为最高限度值。

6.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述至少两个结果中的每一个的百分位数分级下限为最低限度值。

7.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，至少两个运动能力测试包括垂直弹跳测试、恢复测试、冲刺时间测试和灵敏性时间测试。

8.根据权利要求7所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述恢复测试为悠悠间歇性恢复测试。

9.根据权利要求8所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述冲刺时间测试为20米冲刺。

10.根据权利要求8所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述垂直弹跳测试为最大力量垂直弹跳测试。

11.根据权利要求10所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述灵敏性测试为箭头灵敏性测试。

12.根据权利要求1所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述与该运动员类似的运动员的运动数据的测试结果包含来自包括与该运动员性别相同的运动员的数据。

13.根据权利要求8所述的一个或多个计算机存储介质，其特征在于，所述与该运动员类似的运动员的运动数据的测试结果包含来自包括该运动员年龄的年龄范围内的运动员的数据。

14.一种评估足球运动员的运动素质的方法，其特征在于，该方法包含：在与足球相关的至少两个不同的运动能力测试中测量运动员的能力，以确定每个能力测试的结果；将每个能力测试的结果与和该运动员类似的运动员的运动数据的测试结果的分布进行比较，并且为能力测试的每个结果确定百分位数分级；将每个百分位数分级转换为每个结果的分数项目点数；结合所述分数项目点数并利用换算系数为足球运动员生成运动素质评级得分。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述能力测试的每个结果的百分位数分级是累进的。

16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述能力测试的每个结果的百分位数分级限于最低限度值和最高限度值之间。

17.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，测量运动员的能力包含：测量所述运动员的垂直弹跳高度；测量恢复测试的时间；测量所述运动员通过预定距离的冲刺时间；以及测量所述运动员围绕预定场地的循环时间。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，测量运动员的能力包含：测量所述运动员的体重；以及基于所述测量的体重和所述无助跑垂直弹跳高度计算最大力量。

19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，测量所述运动员围绕预定场地的循环时间为箭头灵敏性训练。

20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述恢复测试为悠悠间歇性恢复测试。

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