Catapult Fundamentals: パフォーマンス データの品質の評価

その性質上、スポーツにおけるデータには本質的にノイズが含まれます。テクノロジーが進化し、より多くのデータが生成されるにつれて、このノイズ (変動性) の境界を定量化することが重要になります。ノイズの境界が定義されると、観測値がこれらの境界の外側にある場合に行われる判断の信頼性が高まります。

基本的に、システムやデータに対する信頼性は、その信頼性と有効性によって決まります。この記事では、応用されたスポーツ環境でその高いレベルの自信がどのように達成されるかを探ります。 

信頼性

信頼性とは、ツールまたは手法が一貫した結果を生み出す程度を指します。本質的に、それは結果の再現性を扱います。たとえば、特定の研究が複数回実施された場合、毎回同じ結果が得られるでしょうか?もしそうであれば、そのデータ、またはデータを生成した機器は信頼できるものであると言えます。

GPS テクノロジーの特殊なケースでは、低速移動の線形測定の方が、高速移動の多方向測定よりも信頼性が高いことがわかっています。アスリート監視システムを使用する場合、テクノロジーから得られたデータに基づいて意思決定を開始する前に、テクノロジーとそれが生成する各指標の信頼性を確立することが重要です。

有効

有効性は、デバイスが測定対象を測定する範囲に関係します。もう少し詳しく説明すると、妥当性には 2 つの基本的な側面があります。

内部有効性: テクノロジーとプロセスは、測定しようとしていたものを正確に測定していますか?

外部の有効性: 1 つの状況/シナリオから収集した情報を一般化して、他のシナリオ/アスリートに適用することはできますか?

データが有効であるためには、まず信頼できるものでなければなりません。言い換えれば、テクノロジーが測定すべきものを測定しなければ、定義上、一貫性のある信頼できる結果を生み出すことはできません。

アスリートモニタリングシステムの信頼性/有効性の評価

アスリート追跡テクノロジーの使用がますます普及するにつれて、学術コミュニティは、生成されたデータの信頼性と有効性を精査し、定量化することに多くの注目を集めています。

データの信頼性と有効性は、状況や環境に依存する可能性があります。したがって、専門家は、生成されたデータに対する信頼性を定量化するために、独自のワークスペース内で社内テスト (標準化された実行など) を実施することをお勧めします。これらのテストは、学術機関が実施するテストほど厳格ではない可能性がありますが、システムに関する有益な視点を提供し、導入しているプロセスの一部について情報を提供することができます。

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