トライアスロンにおいて最も重要な 種目は何か? 大学スポーツにおけるトライアスロン 競技について • 本来トライアスロンというのはロングディスタ ンスのことを指す。 (swim 3.8km bike 180km run 42.2km) • 大学対抗の選手権はオリンピックディスタン スというカテゴリーで争われる。 (swim 1.5km bike 40km run 10km) 目的 • トライアスロンはどの種目に比重をかけて練 習すれば最も良いパフォーマンスが得られる かということを調べます。その方法として関東 インカレ上位29名の各種目のタイムをもとに どの種目が総合順位に一番影響を与えてい るかを分析しました。 データの出典 http://www.jutu.org/11/11result/11kanto-res.pdf 仮説① バイクのタイムが早ければ早いほど最終的な 順位も上位になる。 理由1:三種目の中で競技時間が一番長く、距 離も長い。 理由2:個人的に経験者との差を一番感じた。 仮説② ランのタイムは三種目中一番合計タイムに影響 しない。 理由:ラン種目は最終種目であり、疲れている 中実力を出しにくいのではないかと考える。 長距離陸上部出身者以外はあまり差が つけられないと思う。 仮説③ スイムはバイクに近い相関関係ではなくランの 相関関係に近い。 理由:バイクが大学から一斉に始める競技であ るのに対し、ラン・スイムは小・中・高の経 験がものをいう。よってスイムはランと近 い相関関係がみられる。 swimデータ #スイムについ ての回帰分析 相関係数:0.396 回帰式:y=1.738x-22.81 F値の有意確率(.034)は0.05を下回っているのでこの回帰モデルは成立してはいるが 決定係数が0.157なのでこの分析は説明力が低いといえる。 bikeデータ #バイクについ ての回帰分析 相関係数:0.445 回帰式:y=1.896x-105.844 F値の有意確率(.016)は0.05を下回っているのでこの回帰モデルは成立しているが、決定係数 は0.198でこの分析は説明力が低いといえる。 Runデータ #ランについて の回帰分析 相関係数:0.394 回帰式:y=1.903x-56.387 F値の有意確率(.034)は0.05を下回っているのでこの回帰モデルは成立しているが、決定係 数は0.156でこの分析は説明力が低いといえる。 仮説の検証 相関係数 swim bike run 0.396 0.445 0.394 仮説① バイクのタイムが早ければ早いほど最終的な順位も上位になる。 仮説② ランのタイムは三種目中一番合計タイムに影響しない。 仮説③ スイムはバイクに近い相関関係ではなくランの相関関係に近い。 1. についての仮説はおおむね正しく、三種目の中で一番総合順位との相関関係が高 かったのがバイクの種目であった。よって三種目の中ではバイクを練習して速くなれ ば一番総合順位に直結するということができる。 2. についての仮説もおおむね正しく、三種目の中で一番総合順位との相関関係が低 かったのがランの種目であった。よってランが速くなっても三種目の中では一番総合 順位に結果が反映されにくい。 3. についてもおおむね正しかった。 反省・感想 • データが多ければ多いほど正確なデータが 取れることを今回の分析を通して実感。 • しかし、データが少ない場合でも今回の分析 がほとんど予想通りになったのは実力の近い 選手のデータを抽出したからであり、無作為 に選んでいれば結果が違うものになっていた と思う。
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