T他是19世纪初的高尔夫球手哈里·瓦尔登，他是当时的泰格·伍兹，这不仅仅是因为他有婚姻问题。他甚至写了一本关于他的传记，其中讲述了他如何处理失去第一个孩子和患有肺结核的情况。但是，如果把瓦尔登的生活背景化的话，它将对体育史更有用。肺结核是职业高尔夫球手的一种职业病吗？他的婚姻问题是因为他离家出走吗？
这些都是统计问题。不幸的是，许多学术领域已经从定量研究转向了定性研究。体育史，我感兴趣的领域，就是其中之一。也许，正如科学院倾向于区分硬科学（科学、技术、工程和数学）和软科学（社会科学）一样，现在是区分硬（定量）和软（定性）体育史的时候了。
以最近的一次为例学习比如美国的赛马骑师。他们建立了一个4794名骑师的数据库，结果显示，在1880年，非裔美国人在骑师职业中的比例(22%)惊人地高于他们在普通人口中所占的比例(13%)，而且随着时间的推移，非裔美国人骑师人数的下降并不像人们通常认为的那样急剧。通过使用定量技术，研究人员能够提供比那些依靠直觉、情感和非统计证据的历史学家更精确的数据。
放弃使用统计学就是拒绝提供比直觉更具体答案的论文的机会。
同样，爱尔兰盖尔体育协会成立于1884年，该协会使用人口普查报告、土地估价、贸易目录和其他来源，对前二十年的500名运动员的职业进行了细致的统计，打破了该国主要由无地劳工组成的神话。
学术体育史学家当然有能力理解和欣赏统计数据。那么，他们为什么不把他们的定量意识带到实际研究中去呢？我想到了几个原因。
不使用定量方法有时是站得住脚的，例如，更关注个人经验的研究人员可能认为统计倾斜不合适。然而，数字是回忆集体经历的历史的本质，比如体育人群或职业运动员群体，而通过个人例子进行论证并不能真正替代使用硬量化数据，因为它可以显示社会科学理论的整个基础上的典型和不寻常之处。
然而，质的历史发展的另一个不太合理的原因是，计数往往是一个费劲、乏味的过程，数小时的工作只需要一张桌子，甚至一句话。然而，这是很多体育史学家回避的问题。即使是那些认为三分之四的体育史学家在数学方面有问题的人，仅仅因为研究体育的性质，也至少应该对基本的统计数据略知一二。知道平均值、模式还是中位数是最合适的计算方法不应该超出大多数学者的理解范围。此外，统计显示可以产生即时、引人注目的影响。放弃使用统计学就是拒绝提供比直觉更具体答案的论文的机会。
在现代体育中，分析家不会考虑政策的影响，比如说增加基层参与或新经理对团队绩效的影响，而不诉诸测量。所以，当我们回顾过去时，应该是这样。例如，统计数据可以描述性地用于设置历史场景，并显示特定事件、事件或主题的相对重要性。如果非定量体育史学家不能在基本的统计技术或方法学方面对自己进行教育，他们就有可能不幸地剥夺自己在自己学科中的知识。
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Wray Vamplew是斯特林大学体育史名誉教授，曼彻斯特城市大学运动与运动科学研究教授。他目前的研究主题是一部全球体育经济史。
这张主要的照片是由他提供的亚伦·克罗通过Flickr.
