WEIGHT THROWING TRACK EVENTS SHARE IN FIELD COMPETITION
Keywords:
shot putt, track event, competition, correlationAbstract
Introduction. The carry out of track events provides data relating to body state, being necessary to identify deficiencies, to evaluate learning outcomes, to assess the different training stages level, to calculate the effort capacity progress rate, the behavior prognosis and the results from current following competitions. Hypothesis. We consider that the statistic correlations as being nonlinear, meaning that veracity of track events depend on the athlete’s performances, on the age or training level and lastly by the event itself. Methods. I took in to consideration the result at the three weeks track events and correlated it to the result for 8 Romanian National Team man and women throwers contest. In the mathematic – statistic calculation I used the Mathcad software. Results. From table of correlation of coefficients between competition results and track events we observe that only the extension, the genuflections, lie down push ups, standing long jump shot put backward and shot put forward are significantly correlated with throwing athletic shot put event. Some events are correlated between them, standing long jumps with 30 m sprint, the extensions and genuflections. The tight correlated events may usually replace each other. From the calculation of nonlinear correlations it results that the replacement between them is possible only for certain performance gaps. Conclusions. In management of high performance training in preparation of shot put would to renounce at a series of track events that do not have any relevance with throwing and any relevance in prognosis of the result at the next available competition.
Importanța relației dintre probele de control și proba din concurs la aruncarea greutății. Introducere. Prestarea probelor de control este necesară pentru a obține informații în legătură cu starea organismului, depistarea unor carențe, controlul evoluției învățării, diagnoza nivelului de pergătire în diferite etape de pregătire, calcularea ratei de progress a capacității de efort, prognoza comportamentului și rezultatelor din competiţiile imediat următoare. Ipoteză. Considerăm că, corelaţiile statistice sunt neliniare, însemnând că veridicitatea probelor şi normelor de control depinde de performanţa atletului, de vârstă sau nivelul de pregătire şi în ultima instanţă de de probă. Metode. S-au luat în considerare rezultatele la probele de control cu trei săptămâni și s-au corelat cu rezultatele din concurs pentru 4 aruncători și aruncătoare din reprezentativa României. În calculul matematico-statistic s-a folosit softul Mathcad. Rezultate. Din tabelul coeficientilor de corelatie dintre rezultatele competiționale și probele de control se observă că numai detenta, genuflexiuni, împins culcat, lungime fără elan aruncarea greutății înapoi și aruncarea greutății înainte se corelează semnificativ cu proba atletică de aruncare a greutății. Unele probe se corelează între ele, precum lungime fără elan cu 30m sprint, detenta și genuflexiuni. De regulă, probele corelate strâns se pot înlocui între ele. Din calculul corelației neliniare rezultă că înlocuirea între ele este posibilă numai pentru anumite ecarturi de performanță. Concluzii. În managementul antrenamentului de înaltă performanță în pregătirea aruncătorilor de greutate ar trebui să se renunțe la o serie de probe de control care nu au nici o relevanță cu aruncarea și nicio relevanță în prognoza rezultatului la proxima competiție. Aceasta ar conduce la economie a a energiei și implicit la o mai rapidă refacere a organismului.
Cuvinte cheie: aruncarea greutății, probe de control, corelare, concurs
References
Anton, M. (2003). Studiul performanței competiționale pe baza probelor de control relevante la aruncări. ANEFS, Teza de doctorat. București.
Dietrich, C.F. (1991). Uncertainty, Calibration and Probability. The Statistics of Scientific and Industrial Measurement 2 nd Edition, A. Higler, page 331.
Gagea, A. (1999). Metodologia cercetării ştiinţifice în educaţie fizică şi sport. Bucureşti Ed. Fundaţiei “România de Mâine”, pages: 105-115; 139-143; 156-163.
Mosteller, F. & Tukey J.W. (1977). Data analysis and regression. Boston: Addison-Wesley.
Nelder, J.A. (1990). The knowledge needed to computerise the analysis and interpretation of statistical information. In Expert systems and artificial intelligence: the need for information about data. London, March, 23–27. Library Association Report.
Yates, D.S. Moore & Starnes, D.S. (2003). The Practice of Statistics (2nd ed.). New York: Freeman.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2015 Studia Universitatis Babeș-Bolyai Educatio Artis Gymnasticae
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.