Catapult Fundamentals : Évaluer la qualité des données de performance

Par nature, les données relatives au sport sont bruyantes. Au fur et à mesure que la technologie évolue et que de plus en plus de données sont générées, il est important de quantifier les limites de ce bruit (variabilité). Une fois les limites du bruit définies, nous pouvons alors avoir une plus grande confiance dans les jugements portés lorsque les observations se situent en dehors de ces limites.

Fondamentalement, la confiance que nous pouvons avoir dans les systèmes et les données sera déterminée par leur fiabilité et leur validité. Cet article explore la manière dont ce niveau élevé de confiance peut être atteint dans un environnement sportif appliqué. 

Fiabilité

La fiabilité fait référence à la mesure dans laquelle un outil ou une technique produit des résultats cohérents. Il s'agit essentiellement de la reproductibilité des résultats. Par exemple, si une étude particulière était menée plusieurs fois, produirait-elle les mêmes résultats à chaque fois ? Si c'est le cas, on peut dire que les données, ou l'instrument qui les a générées, sont fiables.

Dans le cas spécifique des technologies GPS, nous savons que les mesures linéaires de la locomotion à faible vitesse sont plus fiables que les mesures multidirectionnelles de la locomotion à grande vitesse. Lorsque l'on travaille avec des systèmes de suivi des athlètes, il est essentiel d'établir la fiabilité de la technologie et de chacune des mesures qu'elle génère avant de commencer à prendre des décisions basées sur les données qui en découlent.

Validité

La validité est la mesure dans laquelle un dispositif mesure ce qu'il prétend mesurer. Pour entrer un peu plus dans les détails, la validité comporte deux aspects fondamentaux :

Validité interne : Les technologies et les processus mesurent-ils avec précision ce qu'ils sont censés mesurer ?

Validité externe : Les informations recueillies dans un contexte/scénario peuvent-elles être généralisées pour s'appliquer à d'autres scénarios/athlètes ?

Pour que vos données soient valables, elles doivent d'abord être fiables. En d'autres termes, si la technologie ne mesure pas ce qu'elle est censée mesurer, elle ne peut, par définition, produire des résultats cohérents et fiables.

Évaluation de la fiabilité et de la validité des systèmes de suivi des athlètes

L'utilisation des technologies de suivi des athlètes étant de plus en plus répandue, la communauté universitaire s'est attachée à examiner et à quantifier la fiabilité et la validité des données générées.

La fiabilité et la validité des données peuvent dépendre de la situation et de l'environnement. Il est donc conseillé aux praticiens d'effectuer des tests internes dans leur propre espace de travail (par exemple, des essais normalisés) afin de quantifier la confiance qu'ils peuvent avoir dans les données générées. Il est peu probable que ces tests soient aussi rigoureux que ceux menés par les institutions universitaires, mais ils peuvent vous donner une perspective utile sur vos systèmes et informer certains des processus que vous mettez en place.

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