Sumários
12 Maio 2022, 09:30
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Duarte Fernando da Rosa Belo Patronilho de Araujo
Dados de performance desportiva – aplicações de inferência estatística
1. Dimensão do efeito (diferença d de Cohen, proporções n2 e n2p).
2. Caso de estudo: dados do FIFA World Cup 2018 (base de dados disponível em https://github.com/statsbomb/open-data).
3. Caso de estudo: dados dos Grand Slam Tennis – 2012 (base de dados disponível em www.routledge.com/Data-Analysis-in-Sport/ODonoghue-Holmes/p/book/9780415739849s.com/ic/ogm.htm).
4. Resolução de vários problemas de inferência paramétrica e não paramétrica para duas ou mais populações (com base em amostras independentes e em medidas repetidas).
Referências:
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral
Sciences (2nd ed., Capítulos 2 e 8).
McGuigan, M. (2017). Monitoring Training and Performance in
Athletes. Champaign, IL:Human Kinetics (Capítulo 2).
O’Donoghue, P. & Holmes, L. (2015). Data Analysis in Sport.
Routledge Studies in Sports Performance Analysis (Capítulo 8).
11 Maio 2022, 09:30
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Duarte Fernando da Rosa Belo Patronilho de Araujo
Dados de performance desportiva – aplicações de inferência estatística
1. Dimensão do efeito (diferença d de Cohen, proporções n2 e n2p).
2. Caso de estudo: dados do FIFA World Cup 2018 (base de dados disponível em https://github.com/statsbomb/open-data).
3. Caso de estudo: dados dos Grand Slam Tennis – 2012 (base de dados disponível em www.routledge.com/Data-Analysis-in-Sport/ODonoghue-Holmes/p/book/9780415739849s.com/ic/ogm.htm).
4. Resolução de vários problemas de inferência paramétrica e não paramétrica para duas ou mais populações (com base em amostras independentes e em medidas repetidas).
Referências:
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral
Sciences (2nd ed., Capítulos 2 e 8).
McGuigan, M. (2017). Monitoring Training and Performance in
Athletes. Champaign, IL:Human Kinetics (Capítulo 2).
O’Donoghue, P. & Holmes, L. (2015). Data Analysis in Sport.
Routledge Studies in Sports Performance Analysis (Capítulo 8).
10 Maio 2022, 10:30
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Duarte Fernando da Rosa Belo Patronilho de Araujo
Dados de performance desportiva – aplicações de inferência estatística
1. Dimensão do efeito (diferença d de Cohen, proporções n2 e n2p).
2. Caso de estudo: dados do FIFA World Cup 2018 (base de dados disponível em https://github.com/statsbomb/open-data).
3. Caso de estudo: dados dos Grand Slam Tennis – 2012 (base de dados disponível em www.routledge.com/Data-Analysis-in-Sport/ODonoghue-Holmes/p/book/9780415739849s.com/ic/ogm.htm).
4. Resolução de vários problemas de inferência paramétrica e não paramétrica para duas ou mais populações (com base em amostras independentes e em medidas repetidas).
Referências:
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral
Sciences (2nd ed., Capítulos 2 e 8).
McGuigan, M. (2017). Monitoring Training and Performance in
Athletes. Champaign, IL:Human Kinetics (Capítulo 2).
O’Donoghue, P. & Holmes, L. (2015). Data Analysis in Sport.
Routledge Studies in Sports Performance Analysis (Capítulo 8).
9 Maio 2022, 14:00
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Duarte Fernando da Rosa Belo Patronilho de Araujo
1. Resumo breve do tema da aula anterior. Exemplos práticos de como perceber a análise da performance no rendimento e na formação desportiva.
2. O processo de preparação do jogo: o modelo de preparação da competição no microciclo típico de competição.
3. Os momentos críticos do jogo: definição e modelos de abordagem conceptual.
4. Os modelos de abordagem centrados no atelta: o modelo da crise psicológica de Bar-Eli et al., os modelos de sucesso precoce e o hot hand como uma linha de investigação da criticalidade do jogo. Exemplos de algumas preocupações e resutados gerados pelas respetivas linhas de investigação.
5. Os modelos de abordagem centrados no jogo: o modelo projetado da performance. Exemplos práticos de análise de dados do desempenho das equipas com base no modelo projetado da performance.
6. Para uma definição conceptual de momento crítico do jogo e possibilidades de classificação do conceito.
Referências:
· Ferreira, A.P.(2013). Criticalidade e momentos críticos nos jogos desportivos. In A. Volossovitch & A.P. Ferreira (Eds). Fundamentos e aplicações em análise do jogo. Lisboa: FMH Edições.
6 Maio 2022, 09:00
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Duarte Fernando da Rosa Belo Patronilho de Araujo
Dados de performance desportiva – conceito de fiabilidade
(introdução e aplicações)
1. Caso de estudo: “a match in the squash team World Cup, played
in Holland, July 1999” e “five analysts were to undertake an
analysis of the recent World” (bases de dados disponíveis em
Hughes, M. & Franks, I. (2008, chap. 9)).
2. Caso de estudo: dados do FIFA World Cup 2018 (base de dados
disponível em https://github.com/statsbomb/open-data).
3. Fiabilidade (coeficientes de correlação intraclasse (ICC)).
Referências:
Hughes, M. & Franks, I. (2008). The Essentials of Performance
Analysis: An Introduction. London Routledge (Capítulo 9).
Koo, T. & Li, M. (2016). A guideline of selecting and reporting
intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of
Chiropractic Medicine, 15, 155–163.
McGraw, O. & Wong, P. (1996). Forming inferences about some
intraclass correlation coefficients. Psychological Methods, 1, 30–46.
Shrout, P. & Fleiss, J. (1979). Intraclass correlations: uses in
assessing rater reliability. Psychological Bulletin, 86, 420–428.