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Analizzare il rendimento nel ciclismo: le connessioni

Bikelife, Salute, Statistica • di

In tema di analisi statistica dell’allenamento, dopo aver visto la media, le dispersioni e le distribuzioni, ci occupiamo di creare relazioni fra i valori rilevati, attraverso le connessioni. Come possiamo definire l’interazione tra le variabili e i dati registrati? Come possiamo calcolare i principi di causa ed effetto che correlano due variabili differenti, in modo da poter capire come si relazionano tra loro?

Indice
Il concetto di dipendenza statistica
Concludendo

Il concetto di dipendenza statistica


Due variabili statistiche, dette X e Y, possono essere dipendenti oppure indipendenti tra loro. Il livello di dipendenza identifica il grado di connessione. Se per esempio il valore di X rimane costante anche al variare di Y, allora le due variabili sono indipendenti (l’indipendenza è simmetrica, cioè se X è indipendente da Y, Y lo è da X).

Se invece il valore di X varia al variare di Y, allora le due variabili sono legate da dipendenza e da una forte connessione. Tale connessione è identificata dall’indice X2 (chi quadro) o dal suo valore normalizzato, chiamato la V di Cramer. Si tratta di un processo statistico importante per definire come due variabili siano legate tra loro.

Esempio pratico: un allenatore effettua un test FTP su 15 suoi atleti e ne cataloga i risultati in una tabella di dati grezzi, dove inserisce il nome dell’atleta, l’età e il valore in watt del test FTP.

L’allenatore ora vuole capire se vi sia una reale connessione tra l’età di ciascun atleta e la sua FTP. Per questo crea una seconda tabella, dove delinea le distribuzioni di frequenza:
• Le righe sono destinate ai valori di FTP, divisi per minori di 300watt, tra i 300 e i 350 watt oppure maggiori di 350watt;
• Le colonne sono destinate all’età, raggruppata in minori di 25 anni, compresi tra 25 e 30 anni e compresi tra 30 e 35 anni;

La tabella si presenta così:

Ora, per calcolare la dipendenza e la connessione tra le variabili età e soglia di FTP, per prima cosa l’allenatore deve calcolare le frequenze teoriche:
Per ciascuna cella dovrà moltiplicare il totale di riga per il totale di colonna e dividere il risultato per il totale delle osservazioni (15 in questo caso).

La tabella delle frequenze teoriche si delinea in questo modo:

Una volta fatto questo, l’allenatore può calcolare l’indice Chi quadro. Per prima cosa deve calcolare per ogni cella il valore dedicato, che è pari al quadrato della differenza tra la frequenza osservata e quella teorica, tutto diviso per il valore della frequenza teorica.

I valori sono così distribuiti:

L’indice Chi Quadro è dunque la somma di tutte le celle, che è pari a 6.5.
Per normalizzare il valore e definire la connessione, bisogna calcolare il Chi quadro max, che è pari al numero di frequenze osservate (15) per il numero di colonne o righe – 1.
In questo caso l’indice X2 max è 30 (15 * 2).

Infine, per comprendere davvero se vi sia una connessione, l’allenatore deve dividere l’indice Chi Quadro per il suo massimo e moltiplicarlo per 100 (per avere le percentuali).
Il risultato è 21,68% di connessione. Si tratta di una connessione blanda, poiché si è riscontrata una connessione tra l’età e la FTP espressa in meno di un quarto degli atleti esaminati.
Questo fa capire all’allenatore come la FTP sia dipendente più dal grado di allenamento, dalla periodizzazione e dalla bontà del programma più che da variabili fisse come l’età, il talento o la predisposizione.

Concludendo


Con le connessioni concludiamo il viaggio nel mondo della statistica applicata al ciclismo. Il mio consiglio è di utilizzare le nozioni raccontate in questi articoli per creare un proprio metodo di valutazione e di analisi delle proprie attività.





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