Catapult 基础知识：评估绩效数据的质量

就其本质而言，体育运动中的数据本身就存在噪声。随着技术的发展和更多数据的产生，我们必须量化噪音（可变性）的边界。一旦确定了噪音的边界，当观察结果超出这些边界时，我们就能增强对所做判断的信心。

从根本上说，我们对系统和数据的信心取决于它们的可靠性和有效性。本文将探讨如何在体育应用环境中实现这种高度自信。 

可靠性

可靠性是指工具或技术产生一致结果的程度。本质上，它涉及研究结果的可重复性。例如，如果某项研究进行了多次，每次都能得出相同的结果吗？如果是，我们就可以说数据或产生数据的工具是可靠的。

就 GPS 技术而言，我们知道低速运动的线性测量比高速运动的多向测量更可靠。在使用运动员监测系统时，关键是要确定技术的可靠性及其生成的各项指标，然后再根据从中得出的数据做出任何决定。

有效性

有效性指的是设备在多大程度上测量了它声称要测量的东西。更详细地说，有效性有两个基本方面：

内部有效性：技术和流程是否能准确测量其预期测量结果？

外部有效性：从一种情况/场景中收集到的信息能否推广到其他场景/运动员？

数据要想有效，首先必须可靠。换句话说，如果技术不能测量它想要测量的东西，那么顾名思义，它就不能产生一致、可靠的结果。

评估运动员监测系统的可靠性/有效性

随着运动员跟踪技术的使用日益广泛，学术界将大量注意力集中在对所生成数据的可靠性和有效性进行审查和量化上。

数据的可靠性和有效性可能取决于具体情况和环境。因此，建议从业人员在自己的工作区内进行内部测试（如标准化运行），以量化他们对所生成数据的信心。这些测试不可能像学术机构进行的测试那样严格，但可以为您的系统提供有用的视角，并为您实施的某些流程提供参考。

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