Основы Catapult: Оценка качества данных о производительности
По своей природе данные в спорте являются шумными. По мере развития технологий и получения большего количества данных важно определить количественные границы этого шума (изменчивости). Определив границы шума, мы сможем с большей уверенностью принимать решения, когда наблюдения выходят за эти границы.
В основе уверенности в системах и данных лежат их надежность и достоверность. В этой статье рассматривается, как можно достичь высокого уровня доверия в прикладной спортивной среде.
Надежность
Надежность - это степень, в которой инструмент или методика дают стабильные результаты. По сути, речь идет о повторяемости выводов. Например, если провести определенное исследование несколько раз, будут ли оно каждый раз давать одни и те же результаты? Если да, то можно сказать, что данные или инструмент, с помощью которого они были получены, были надежными.
В конкретном случае с технологиями GPS мы знаем, что линейные измерения низкой скорости локомоции более надежны, чем разнонаправленные измерения высокой скорости локомоции. При работе с системами мониторинга спортсменов очень важно определить надежность технологии и каждой из генерируемых ею показателей, прежде чем принимать какие-либо решения на основе полученных с ее помощью данных.
Валидность
Валидность - это степень, в которой устройство измеряет то, на что оно претендует. Если говорить немного подробнее, то у валидности есть два фундаментальных аспекта:
Внутренняя валидность: Точно ли технологии и процессы измеряют то, для чего они предназначены?
Внешняя валидность: Можно ли обобщить информацию, полученную в одном контексте/сценарии, и применить ее к другим сценариям/спортсменам?
Чтобы ваши данные были достоверными, они должны быть надежными. Другими словами, если технология не измеряет то, что она призвана измерять, она по определению не может давать последовательные и надежные результаты.
Оценка надежности/действительности систем мониторинга спортсменов
Поскольку технологии слежения за спортсменами становятся все более распространенными, научное сообщество уделяет большое внимание тщательному анализу и количественной оценке надежности и достоверности получаемых данных.
Надежность и достоверность данных может зависеть от ситуации и условий. Поэтому практикам рекомендуется проводить собственные тесты в своем рабочем пространстве (например, стандартизированные прогоны), чтобы определить степень доверия к получаемым данным. Эти тесты вряд ли будут такими же строгими, как те, что проводятся в академических институтах, но они могут дать вам полезный взгляд на ваши системы и обосновать некоторые процессы, которые вы внедряете.
Хотите узнать, как Catapult может помочь вашей команде обрести конкурентные преимущества? Нажмите здесь, чтобы узнать больше о нашем ассортименте технологий мониторинга спортсменов.