Catapult Fundamentals : évaluer la qualité des données de performance
De par leur nature même, les données dans le sport sont intrinsèquement bruyantes. À mesure que la technologie évolue et que davantage 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 confiance accrue dans les appels de jugement effectués 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 comment ce haut niveau 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. Essentiellement, il traite de la répétabilité des résultats. Par exemple, si une étude particulière était menée plusieurs fois, donnerait-elle les mêmes résultats à chaque fois ? Si c'était le cas, nous pourrions dire que les données, ou l'instrument qui a généré les données, étaient fiables.
Dans le cas particulier 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 vous travaillez avec des systèmes de surveillance des athlètes, il est crucial 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 sont dérivées.
Validité
La validité concerne la mesure dans laquelle un appareil mesure ce qu'il prétend mesurer. Pour entrer un peu plus dans les détails, il y a deux aspects fondamentaux à la validité :
Validité interne: Les technologies et les processus mesurent-ils avec précision ce qu'ils étaient censés mesurer ?
Validité externe : Les informations recueillies à partir d'un contexte/scénario peuvent-elles être généralisées pour s'appliquer à d'autres scénarios/athlètes ?
Pour que vos données soient valides, elles doivent d'abord être fiables. En d'autres termes, si la technologie ne mesure pas ce qu'elle est censée mesurer, par définition, elle ne peut pas produire de résultats cohérents et fiables.
Évaluation de la fiabilité/validité des systèmes de surveillance des athlètes
Alors que l'utilisation des technologies de suivi des athlètes est de plus en plus répandue, la communauté universitaire a accordé une grande attention à l'examen et à la quantification de la fiabilité et de la validité des données générées.
La fiabilité et la validité des données peuvent dépendre de la situation et de l'environnement. À ce titre, il est conseillé aux praticiens d'effectuer des tests internes dans leur propre espace de travail (par exemple, des analyses standardisées) pour quantifier la confiance qu'ils peuvent avoir dans les données générées. Il est peu probable que ces tests soient aussi rigoureux que ceux effectués par les établissements universitaires, mais ils peuvent vous donner une perspective utile sur vos systèmes et éclairer certains des processus que vous mettez en place.
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