자료범주에 따른 경기기록 승패의 재해석

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 스포츠 경기기록 자료의 범위를 경기결과와 시간적 단위에 따라서 구분하고, 승리와 패배한 경기력을 재정리한 후, 경기결과와 시간적 단위에 따라서 구분한 자료의 범위가 승패 간 차이분석 결과를 해석하는 데 있어서의 차이를 비교하는 데 있다. 더불어 경기결과와 시간적 단위에 따라 구분한 자료를 각기 다른 표본크기에 따라서 승패간 경기내용의 차이를 비교 분석해 봄으로써 스포츠경기 내용을 해석하는 데 필요한 자료의 범위와 크기를 논의해 보고자 하였다. 이 연구를 위하여 2005년부터 2007년까지 열린 영국 시니어 여자 농구대회 경기(n=39)와 2005년부터 2010년까지의 테니스 그랜드슬램 대회 경기(n=1,079)를 대상으로 각각 156개의 쿼터별 기록과 3,964개의 세트 기록으로 재구성하여 분석하였다. 통계적인 자료처리를 위하여 비모수 통계 중 Wilcoxon Signed Rank 검정을 사용하였으며 유의수준은 .05로 설정하였다. 이 연구를 통해서 도출된 연구결과는 첫째, 전체 농구 16개 변인과 테니스 10개변인 모두 경기결과와 시간적 단위에 따른 구분과 관계없이 승패 간 통계적으로 유의한 차이(p<.05)를 보였다. 하지만, 농구 경기기록의 경우, 자유투 성공수, 자유투 실패수, 자유투 성공률, 공격 리바운드 비율, 개인 파울수에서는 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 둘째, 표본크기에 따른 유의확률의 변화를 비교한 결과, 농구 자료를 경기결과로 구분할 경우, 전체 자료의 80%가 넘을 경우, 통계적으로 유의한 차이(p<.05)를 나타내는 반면, 시간적 단위로 구분하는 경우에는 전체 자료의 90%를 차지했다. 테니스의 경우에는 전체 자료 중 무작위로 추출한 45개의 자료가 사용될 경우 경기결과와 시간적 단위 구분 없이 통계적으로 유의한 차이(p<.05)를 나타냈다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was to compare two different conditions of data range regarding to identify the winning and losing performances in basketball and tennis match. Two conditions were basing on the game results and different time scales such as quarters in basketball and sets in tennis. Additionally, the data arranged by the game results and different time scales were determined with various sample sizes. Thus, it keened to identify the optimal data rage and types for the performance analysis. English Senior basketball competitions (from 2005 to 2007, n=39) and Tennis Grand Slam championships (from 2005 to 2010, n=1,079) were considered that it re-arranged as 156 quarters in basketball and 3,964 sets in tennis. The Wilcoxon Signed Rank tests among the non-parametric statistics were used to determine the data that the .05 significant level was used to figure the significant differences. As results, firstly, there were significant differences of all variables used (16 variables in basketball and 10 variables in tennis) in this study(p<.05). However, no matter what types of data ranges, there were no significant differences found on successful free-throw, unsuccessful free-throw, % of successful free-throw, % of offensive rebound and personal fouls. Secondly, there were significant differences with 80% of total data range in basketball when the data were re-arranged by the game results. But, 90% of total data range were required in order to identify significant differences when the data were re-arranged by the time scales (quarters for basketball). However, the optimal data range needed when randomized sample sizes were above 45 cases with no consideration of data types such as by game results or by the time scales (sets for tennis).

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