A competition period evaluation in the long jump events in terms of seasonal Variables: Creating prediction models

Uzun atlama branşında bir yarışma periyodunun sezon değişkenleri yönüyle değerlendirilmesi: Performans tahmin modellerinin oluşturulması

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14687/jhs.v18i2.6144

Keywords:

Periodization, prediction model, competition period, long jump, performance, Periyodizasyon, tahmin modeli, yarışma dönemi, uzun atlama, performans

Abstract

Aim: The purpose of training planning in performance sports is to achieve the desired performance in the target competition. Maintaining the desired performance in the major competition is the main subject of periodization. But at this point, the prediction of the season best, which will serve as a showcase for preparations, is a question as old as the history of training science for coaches. The aim of the study is to examine the variables in the competition period of female and male athletes participated in the top 100 places in the 2018 world lists in the long jump event, to compare by gender, and to create prediction models for the season best and season average performances (SPA) according to the average of first two performances (AF2P). Methods: Ages, total number of days in a season, the number of days between the competitions, total competitions, the number of competitions in which the season's best (SB) performance was achieved, the ratio of the SB to the total number of competitions, the percentages of the first, end, and average scores were analysed. Statistical comparison of female and male athletes was carried out using Independent Samples t-Test. To express the relationships between parameters Pearson correlation coefficients (r) were used. Besides, polynomial regression analysis was used. Finally, the quadratic equations were used to predict SB performance and SPA according to the AF2P. Findings: SB competition, season initial, AF2P, SB, SPA and season-end variables were found to be statistically different between genders. Season initial and SB showed significant relationships for both genders (women; r=0.68; p<0.001; men; r=0.51; p<0.001). AF2P explained 54% of the SB performance for women and 48% for men. Conclusion: The prediction model found in the current study to predict SB performance was applied to the male and female athletes from 2019 season. Models predicted the actual performance with an average of 1.15%. Depending on the close estimation of the actual SB performance of the models; It is thought that the prediction models will enable the trainers to predict the performance of their athletes in target competitions at the beginning of the season.

 

Özet

Amaç: Performans sporlarında antrenman planlamasının amacı hedef yarışmada istenilen performansı yakalamaktır. İstenen performansın da majör yarışmada gerçekleştirilmesi periyodizasyonun ana konusudur. Fakat bu noktada hazırlıkların vitrini niteliğinde olacak sezonun en iyi derecesinin gerçekleşeceği öngörüsü antrenörler için antrenman bilim tarihi kadar eski bir sorudur. Çalışmanın amacı, uzun atlama branşında 2018 dünya listelerinde ilk yüz sırada yer alan kadın ve erkek sporcuların yarışma periyodundaki değişkenleri incelemek, cinsiyetlere göre karşılaştırmak, ilk iki performans ortalamasına göre sezonun en iyi ve ortalama performansları için tahmin modelleri oluşturmaktır. Metot: Çalışmada sporcuların yarışma verileri [yaş, bir sezondaki toplam gün sayısı (SGS), bir sezondaki toplam yarışma sayısı (TYS), sporcunun sezondaki en iyi derecesi (SB), SB performansının gerçekleştiği yarışma (SBY), sporcunun sezonun ilk iki yarışmasındaki performansının ortalaması (İ2PO), sezon en iyi derecesine göre; sezon ortalama (SORT), başlangıç (SBAŞ) ve bitiriş (SBİT) derecelerinin yüzde oranları] incelenmiştir. Parametreler arasındaki ilişkiler için pearson korelasyon (r) istatistiği, ilişkilerin belirleme katsayılarının (r2) bulunmasında polinom regresyonu, cinsiyete göre İ2PO’dan SB ve sezon ortalama performanslarının tahmin modellerinde karesel regresyon modeli kullanılmıştır. Bulgular: SBY, başlangıç, İ2PO, SB, SORT ve SBİT değişkenleri cinsiyetler arasında istatistiksel olarak farklı bulunmuştur. SBAŞ değerleriyle SB performansı arasında iki cinsiyet için anlamlı ilişkiler bulunmuştur (kadınlar; r=0,68; p<0,001; erkekler, r=0,51; p<0,001). İ2PO; kadınlarda SB performansının %54’ünü, erkeklerde; %48’ini açıklayabilmektedir. Sonuç: Çalışmada bulunan İ2PO’na göre SB tahmin modeli, 2019 yılında dünya listelerinde yer alan erkek ve kadın sporculara uygulandığında, modelin SB performansını ortalama %1,15 farkla tahmin ettiği görülmüştür. Modellerin gerçek SB performansını yakın tahmin edebilmesine bağlı olarak; tahmin modellerinin antrenörlerin sezon başında sporcularının hedef yarışmalardaki performanslarını öngörebilmelerine olanak sağlayacağı düşünülmektedir.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

Berfin Serdil Ors, Aydın Adnan Menderes University

Dr. Öğr. Üyesi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Spor Bilimleri Fakültesi, Antrenörlük Eğitimi Bölümü

Işık Bayraktar, Alanya Alaaddin Keykubat University

Doç. Dr., Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi, Spor Bilimleri Fakültesi, Antrenörlük Eğitimi Bölümü

References

Açıkada, C. (2018). Antrenman Bilimi. Antrenman ilkeleri, periyodizasyon ve form antrenmanları. Spor Yayınevi.

Açıkada, C., & Bayraktar, I. (2018). Atletizmde Periodizasyon Stratejileri. In Antrenman Bilimi (1st ed.). Spor Yayınevi.

Bartolomei, S., Hoffman, J. R., Merni, F., & Jeffrey, R. S. (2014). A comparison of traditional and block periodized strength training programs in trained athletes. 28(4), 990–997.

Bayraktar, I., & Çilli, M. (2017). Uzun ve üçadım branşlarında biyomekanik analizler. Nobel Akademik Yayıncılık.

Bompa, T. (1994). Theory and Methodology of Training: The Key To Athletic Performance. Hunt Publishing Company.

Bompa, T., & Haff, G. G. (2015). Dönemleme: Antrenman Kuramı ve Yöntemi (Ç. T. Bağırgan (ed.)). Spor Yayınevi.

Fattah, O. A., & Bataineh, A. S. (2020). Analysis of kinematics of the approach run in long jump event among jordanian male team. Russian Journal of Biomechanics, 24(1), 15–22. https://doi.org/10.15593/RJBiomech/2020.1.02

Haff, G. G. (2013). Periodization strategies for youth development. Strength and Conditioning for Young Athletes: Science and Application (R. L. and J. Oliver (ed.)).

Hartmann, H., Wirth, K., Keiner, M., Mickel, C., Sander, A., & Szilvas, E. (2015). Short-term Periodization Models: Effects on Strength and Speed-strength Performance. Sports Medicine, 45(10), 1373–1386. https://doi.org/10.1007/s40279-015-0355-2

Heazlewood, T. (2006). Prediction versus reality: The use of mathematical models to predict elite performance in swimming and athletics at the Olympic Games. Journal of Sports Science and Medicine, 5(4), 541–547.

Issurin, V. B. (2008). Block periodization versus traditional training theory: A review. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 48(1), 65–75.

Issurin, V. B. (2010). New Horizons for the Methodology and Physiology of Training Periodization. Sports Med, 40(3), 189–206.

Morley, B., & Thomas, D. (2005). An investigation of home advantage and other factors affecting outcomes in English one-day cricket matches. Journal of Sports Sciences, 23(3), 261–268. https://doi.org/10.1080/02640410410001730133

Naclerio, F., Moody, J., & Chapman, M. (2013). Applied periodization: A methodological approach. Journal of Human Sport and Exercise, 8(2 SUPPL), 350–366. https://doi.org/10.4100/jhse.2012.82.04

Nugraha, E., Dliss, F., & Asmawi, M. (2017). Long jump training programs for Indonesian athletes. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 180(1), 1–7. https://doi.org/10.1088/1742-6596/755/1/011001

Örs, B. S., & Bayraktar, I. (2020). A Competition Period Evaluation Concerning Seasonal Variables of Elite Track and Field Athletes in Vertical Jumping Events: A Different Insight for Coaching Education. Journal of Educational Issues, 6(1), 439. https://doi.org/10.5296/jei.v6i1.17258

Örs, T., Bayraktar, I., Demir, M. O., & Örs, B. S. (2019). Elit sprinterlerin bir yarışma periyodunun değerlendirilmesi: 100 metre branş örneği. II. Dünya Spor Bilimleri Kongresi, 830–837.

Portney, L. G., & Watkins, M. P. (2015). Foundations of clinical research. Applications to practice (3rd ed.). F. A. Davis Company.

Tan, A., & Zumerchik, J. (2000). Kinematics of the long jump. The Physics Teacher, 38(3), 147–149. https://doi.org/10.1119/1.880478

World Athletics (2019a): https://www.worldathletics.org/records/toplists/jumps/long-jump/outdoor/men/senior/2018?regionType=world&windReading=regular&page=1&bestResultsOnly=true 10 Şubat 2019 tarihinde erişildi

World Athletics (2019b): https://www.worldathletics.org/records/toplists/jumps/long-jump/outdoor/women/senior/2018?regionType=world&windReading=regular&page=1&bestResultsOnly=true 10 Şubat 2019 tarihinde erişildi

Downloads

Published

2021-06-26

How to Cite

Ors, B. S., & Bayraktar, I. . (2021). A competition period evaluation in the long jump events in terms of seasonal Variables: Creating prediction models: Uzun atlama branşında bir yarışma periyodunun sezon değişkenleri yönüyle değerlendirilmesi: Performans tahmin modellerinin oluşturulması. Journal of Human Sciences, 18(2), 331–341. https://doi.org/10.14687/jhs.v18i2.6144

Issue

Section

Physical Education and Sport Sciences