过了一个好忙的周末，终于有空坐下来，摆弄那点辛辛苦苦攒来的数据。本来想得很简单，祭出我的拿手活，利用 pivot report —— 生成一个简单的二维百分比条形图，粗暴的告诉读者，不好好训练就拿不出好成绩！只需要几分钟，一张完美的图表就生成了，它真是让我——大跌眼镜。 虽然说在做调查的时候应该排除主观期待，以免干扰调查的客观性。但是，这样一个结果也太说不过去了吧？你们看，虽然训练“非常好，极少缺勤”的跑者在比赛中“达到预期”的比例最高。可是训练过程“一般”的跑者中，却有着最高比例的“比预期好很多”的完赛者。即便是“中途中断训练”中，也有11.11%的完赛者认为“比预期好很多”。我们还能不能用“天道酬勤”来教育下一代了？要是这样，我们还幸苦训练干什么，不如碰碰运气？ 我想起来老师说过的一句话：统计有误差，但是数字不说谎。当你认为不合理的时候，要么就是你的主观判断失误了，要么就是你的分析不到位。既然我是这么不信任这个结果，那么理所应当继续分析下去。 最简单的方法就是再加上一个维度。最理所应当的就是加上与时间相关的维度。我选择了跑龄这个轴线，而没有采用年龄范围。因为我直觉上认为跑龄与训练/成绩之间的关联性更强（相对与绝对年龄来说）。我先用跑龄和执行计划情况来生成二维表。嗯？这下有意思的信息出来了… Share the post “从菜鸟到大神—你们之间隔了多远？训练计划的调查分析 ( training plan survey result analysis) — II” FacebookTwitterShare…
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