La statistica applicata al ciclismo

Il metodo scientifico è l’unico modo per ottenere risultati nel ciclismo, ovvero attraverso l’applicazione delle metodologie di allenamento o bikefitting che sono state sviluppate e convalidate dalla comunità scientifica. Un allenatore, biomeccanico, team manager o preparatore atletico del ciclismo non può esimersi dall’essere anche un “data scientist”, ovvero un conoscitore dell’analisi statistica. In questa serie di articoli andremo a vedere come sviluppare un metodo che permetta di analizzare le prestazioni e le correlazioni degli atleti del ciclismo e di migliorare il proprio rendimento.

Indice
• Cos’è la statistica e come si applica al ciclismo
• Campione e popolazione
• Vantaggi della statistica
• Concludendo

Cos’è la statistica e come si applica al ciclismo

In parole semplici la statistica è scienza che studia e analizza i dati e cerca di trovare correlazioni causa-effetto tra le variabili. Si prendono dei numeri, li si combinano tra loro e si definiscono le relazioni che li accomunano.

Perché si usa la statistica nel ciclismo? Per determinare le correlazioni tra i valori misurati e la realtà, per valutare l’andamento della preparazione, per mettere in relazioni le prestazioni e cercare di capire se esistono delle relazioni di causa-effetto tra le prestazioni e le modalità di esecuzione.

Facciamo un esempio: un preparatore atletico vuole valutare l’andamento di quattro suoi atleti nel corso della stagione, per capire quale sia stato il più costante nel rendimento, il peggiore e chi invece abbia brillato particolarmente.
Raccoglie quindi i dati dei piazzamenti in una tabella:

Questi però sono dati grezzi, che hanno poco valore e non consentono di trarre conclusioni degne di nota. Per potervi riuscire è necessario utilizzare gli strumenti forniti dalla statistica. Qui possiamo già capire un concetto fondamentale: i numeri sono importanti ma ciò che è importante è effettuare confronti e trovare soluzioni nei numeri.

Ricordate sempre che “i numeri hanno un valore solo quando vengono messi in relazione con gli esseri umani“.

Campione e popolazione

In un’analisi statistica vi sono due gruppi d’indagine:
• La popolazione: comprende l’intero gruppo di persone da studiare;
• Il campione: un gruppo più piccolo che identifica la popolazione e che permette quindi di effettuare delle misure statistiche;

Se prendiamo in esempio il preparatore atletico precedente, questi può lavorare su due diversi gruppi:
• La popolazione sarà l’intero gruppo degli atleti da lui allenati;
• Il campione invece sarà una quota parte di tali atleti che verrà presa in esame.

Mettiamo il caso che il preparatore segua 100 atleti e voglia sapere se vi sia una correlazione tra l’età di ogni atleta e la sua frequenza cardiaca a riposo. Il preparatore potrebbe lavorare in due modi:
• Calcolare la variazione di bpm a riposo su tutti i 100 atleti, ovvero su tutta la popolazione;
• Estrarre un gruppo random (cioè totalmente casuale) di 10 atleti, sul quale poi effettuare l’analisi. Questo gruppo è il campione statistico.

Le analisi effettuate su questo campione ristretto potranno poi essere applicate (e in caso verificate, come vedremo) alla popolazione, per ottenere delle informazioni preziose.

Vantaggi della statistica

Perché un preparatore atletico, un biomeccanico o un professionista del mondo del ciclismo dovrebbe apprendere i fondamenti della statistica? I vantaggi sono innumerevoli:
• Poter valutare in modo oggettivo il proprio lavoro;
• Comprendere l’andamento della forma fisica nell’allenamento;
• Individuare i punti deboli e di forza del proprio operato;
• Conoscere se vi siano correlazioni tra aspetti diversi (per esempio età e bpm oppure postura della testa e dolori in bici);
• Definire assetti e poter effettuare modifiche vincenti al proprio metodo;
• Valutare l’atteggiamento in gara di un atleta (ad esempio conoscendo la potenza normalizzata e vedere se l’atleta stia spingendo di più o meno del necessario su una determinata salita);

La statistica non è una scienza astratta, bensì è decisamente calata nella realtà. Prendiamo questo esempio: un biomeccanico ha effettuato 250 bike fit e vuole comprendere quali siano i clienti più affezionati. Crea cosi una tabella di dati grezzi:

Da questa, attraverso metodi che vedremo nei prossimi articoli, riesce a determinare le percentuali di ciascun valore:

Dando un’occhiata alla seconda tabella, se dovesse investire in una campagna Facebook mirata, il biomeccanico dovrebbe puntare a un target di giovani che praticano triathlon oppure di 40enni che partecipano alle granfondo? Dove si trova il bacino più ampio della sua clientela?
Ovviamente nel gruppo di 40enni ciclisti su strada, che da soli rappresentano il 10% di tutta la sua clientela.
Ma questo non avrebbe mai potuto scoprirlo senza la statistica e magari avrebbe effettuato delle scelte (di livello imprenditoriale in questo caso ma il concetto si applica anche all’allenamento o alla biomeccanica) completamente sbagliate.

Concludendo

Abbiamo visto come si possa applicare la statistica al ciclismo e quali vantaggi apporti. Nei prossimi articoli entreremo più nel dettaglio e vedremo come poterli sfruttare a proprio vantaggio per analizzare il rendimento e compiere le scelte più funzionali.