Základy katapultu: Hodnocení kvality údajů o výkonnosti
Data ve sportu jsou ze své podstaty hlučná. S rozvojem technologií a zvyšováním objemu generovaných dat je důležité, abychom kvantifikovali hranice tohoto šumu (variability). Jakmile jsou hranice šumu definovány, můžeme mít větší jistotu při posuzování případů, kdy pozorování leží mimo tyto hranice.
Důvěra, kterou můžeme mít v systémy a údaje, bude v zásadě záviset na jejich spolehlivosti a platnosti. Tento článek se zabývá tím, jak lze této vysoké úrovně důvěry dosáhnout v aplikovaném sportovním prostředí.
Spolehlivost
Spolehlivost označuje míru, do jaké nástroj nebo technika poskytuje konzistentní výsledky. V podstatě se zabývá opakovatelností zjištění. Pokud by například byla určitá studie provedena několikrát, přinesla by pokaždé stejné výsledky? Pokud ano, můžeme říci, že údaje nebo nástroj, který je získal, jsou spolehlivé.
V konkrétním případě technologií GPS víme, že lineární měření lokomoce nízkou rychlostí je spolehlivější než vícesměrné měření lokomoce vysokou rychlostí. Při práci se systémy pro monitorování sportovců je zásadní zjistit spolehlivost technologie a každé z metrik, které generuje, dříve než začnete činit jakákoli rozhodnutí na základě údajů z ní získaných.
Platnost
Validita se týká míry, do jaké přístroj měří to, co tvrdí, že měří. Pokud bychom měli jít trochu podrobněji, existují dva základní aspekty validity:
Vnitřní platnost: Měří technologie a procesy přesně to, co mají měřit?
Vnější platnost: Lze informace získané z jednoho kontextu/scénáře zobecnit a použít je na jiné scénáře/sportovce?
Aby byla vaše data validní, musí být nejprve spolehlivá. Jinými slovy, pokud technologie neměří to, co má měřit, nemůže z definice poskytovat konzistentní a spolehlivé výsledky.
Hodnocení spolehlivosti/platnosti systémů monitorování sportovců
Vzhledem k tomu, že se stále více rozšiřuje používání technologií pro sledování sportovců, akademická obec věnuje velkou pozornost zkoumání a kvantifikaci spolehlivosti a platnosti získaných údajů.
Spolehlivost a platnost údajů může záviset na situaci a prostředí. Proto se odborníkům doporučuje, aby prováděli interní testy ve svém vlastním pracovním prostředí (např. standardizované běhy) a kvantifikovali tak důvěru, kterou mohou mít ve vygenerovaná data. Tyto testy pravděpodobně nebudou tak přísné jako testy prováděné akademickými institucemi, ale mohou vám poskytnout užitečný pohled na vaše systémy a mohou informovat o některých zavedených procesech.
Máte zájem zjistit, jak může Catapult pomoci vašemu týmu najít konkurenční výhodu? Kliknutím sem se dozvíte více o naší nabídce technologií pro monitorování sportovců.