Catapult-Grundlagen: Bewertung der Qualität von Leistungsdaten
Es liegt in der Natur der Sache, dass Daten im Sport von Natur aus verrauscht sind. Da sich die Technologie weiterentwickelt und immer mehr Daten erzeugt werden, ist es wichtig, dass wir die Grenzen dieses Rauschens (Variabilität) quantifizieren. Sobald die Grenzen des Rauschens definiert sind, können wir mit größerer Sicherheit beurteilen, ob die Beobachtungen außerhalb dieser Grenzen liegen.
Grundsätzlich wird das Vertrauen, das wir in Systeme und Daten haben können, durch ihre Zuverlässigkeit und Gültigkeit bestimmt. In diesem Artikel wird untersucht, wie dieses hohe Maß an Vertrauen in einem angewandten Sportumfeld erreicht werden kann.
Verlässlichkeit
Die Zuverlässigkeit bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Instrument oder eine Technik konsistente Ergebnisse liefert. Im Wesentlichen geht es dabei um die Wiederholbarkeit von Ergebnissen. Wenn zum Beispiel eine bestimmte Studie mehrmals durchgeführt würde, würde sie dann jedes Mal die gleichen Ergebnisse liefern? Wenn ja, könnte man sagen, dass die Daten bzw. das Instrument, mit dem die Daten gewonnen wurden, zuverlässig sind.
Im konkreten Fall von GPS-Technologien wissen wir, dass lineare Messungen bei Bewegungen mit geringer Geschwindigkeit zuverlässiger sind als multidirektionale Messungen bei Bewegungen mit hoher Geschwindigkeit. Bei der Arbeit mit Athleten Monitoring ist es entscheidend, die Zuverlässigkeit der Technologie und jeder einzelnen der von ihr generierten Kennzahlen zu überprüfen, bevor man Entscheidungen auf der Grundlage der daraus gewonnenen Daten trifft.
Gültigkeit
Die Validität bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Gerät das misst, was es zu messen vorgibt. Um etwas mehr ins Detail zu gehen, gibt es zwei grundlegende Aspekte der Validität:
Interne Validität: Messen die Technologien und Prozesse genau das, was sie messen sollen?
Externe Validität: Können die in einem bestimmten Kontext/Szenario gesammelten Informationen verallgemeinert und auf andere Szenarien/Sportler übertragen werden?
Damit Ihre Daten gültig sind, müssen sie zunächst zuverlässig sein. Mit anderen Worten: Wenn eine Technologie nicht das misst, was sie zu messen vorgibt, kann sie per Definition keine konsistenten, zuverlässigen Ergebnisse liefern.
Bewertung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Athleten Monitoring
Mit der zunehmenden Verbreitung von Technologien zur Verfolgung von Sportlern hat sich die akademische Gemeinschaft intensiv mit der Prüfung und Quantifizierung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit der generierten Daten befasst
Die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Daten kann von der Situation und der Umgebung abhängen. Daher wird Praktikern empfohlen, interne Tests in ihrem eigenen Arbeitsbereich durchzuführen (z. B. standardisierte Läufe), um das Vertrauen in die erzeugten Daten zu quantifizieren. Diese Tests werden wahrscheinlich nicht so streng sein wie die von akademischen Einrichtungen durchgeführten, aber sie können Ihnen eine nützliche Perspektive auf Ihre Systeme geben und einige der von Ihnen eingeführten Prozesse beeinflussen.
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