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6º Campeonato do Mundo de Juniores Masculinos de Basquetebol:
a análise do sucesso realizada a partir das estatísticas do jogo

   
* Faculdade de Ciências do Desporto e de Educação Física,
Universidade do Porto, Portugal
** Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro,
(Portugal)
 
 
Eurico Brandão*
Manuel Janeira
Jaime Sampaio**

ebrandao@fcdef.up.pt 
 

 

 

http://www.efdeportes.com/ Revista Digital - Buenos Aires - Año 8 - N° 45 - Febrero de 2002

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Introdução

    Nos Jogos Desportivos Colectivos (JDC), o estudo do jogo e do jogador tem produzido um conjunto de conhecimentos essenciais para a direcção e condução do processo de treino e competição (Janeira,1994; Garganta,1995).

    Através desses estudos, tem sido possível identificar um quadro de aptidões e competências dos atletas. Este assunto foi claramente definido por Janeira (1994).

    No domínio estrito da análise do Jogo de Basquetebol, o quadro de referências é vasto (Janeira, 1994; Mendes, 1996; Sampaio,1997). Muito particularmente na análise do jogador em situação de jogo, os últimos trabalhos realizados em Portugal tem procurado esclarecer acerca da resposta dos atletas no quadro polifacetado das exigências do jogo.

    Uma das questões mais em evidência centra-se na conhecimento da capacidade dos indicadores de jogo em discriminarem os jogadores por posições específicas (Basto, 1997; Dias, 1999) e também na capacidade desses mesmos indicadores discriminarem equipas vitoriosas e derrotadas (Janeira, 1994; Mendes, 1996; Sampaio, 1997).

    Neste domínio, o trabalho de Sampaio é exemplar, já que, evoluindo na forma como interpreta o jogo (subdivisão da amostra por categorias de jogos), procura de forma bem sustentada, justificar, a partir dos indicadores de jogo, as razões que levam uma equipa a ser mais eficaz do que outra numa dada competição.

    Esta avaliação da perfomance desportivo-motora dos jogadores e das equipas tem recorrido, elegantemente, às técnicas estatísticas multivariadas. Estas utilizam as medidas referentes aos valores gerais da perfomance individual e colectiva e projectam-nas num perfil de perfomance desportivo-motora com poder discriminante relevante.

    Apesar deste volume de informação e independentemente dos tipos de categorias utilizadas nos diferentes estudos, não é possível perceber na literatura disponível uma ideia de consistência replicativa na forma de associação vectorial dos indicadores de jogo relativamente à sua capacidade de discriminar as vitórias das derrotas.

    De facto, uma visão mais abrangente e rica do problema passa pela possibilidade de se confirmarem ou não associações de indicadores discriminantes das vitórias ou derrotas numa competição de dimensão mundial.

    Do atrás exposto, são definidos os seguintes objectivos:

  1. Identificar o menor lote de indicadores de jogo que diferencia as equipas vencedoras das equipas derrotadas em jogos equilibrados, normais e desequilibrados.

  2. Avaliar o poder discriminatório e reclassificativo dos indicadores do jogo face à vitória ou derrota nas competições.


Material e métodos

Amostra

    A amostra foi constituída pelos dados estatísticos de 64 jogos do 6º Campeonato do Mundo de Juniores Masculinos realizado em 1999, subdividida em 2 grupos, face à vitória ou derrota das equipas. Posteriormente foram consideradas as seguintes categorias de jogos: (i) jogos equilibrados (JE), com diferenças no resultado final inferiores ou iguais a 10 pontos; (ii) jogos normais (JN), com diferenças no resultado final superiores a 10 pontos e inferiores ou iguais a 23 pontos, e (iii) jogos desiquilibrados (JD), com diferenças no resultado final superiores a 24 pontos (Quadro 1).

Quadro 1. Categorização dos jogos segundo a diferença final do resultado.
Grupo
JE
JN
JD
Intervalo
1 a 10 pontos de diferença
11 a 23 pontos de diferença
24 ou mais pontos de diferença

    A definição das “balizas” que delimitam as categorias dos jogos em equilibrados, normais e desequilibrados tem sido resolvida de modo mais ou menos aleatório. No sentido de tentar justificar mais plenamente estes critérios de diferenciação, foi realizada uma cluster analysis às diferenças pontuais no final dos jogos. Esta técnica estatística procura resolver a questão da formação de grupos na base das suas similaridades, ou seja, grupos que se separam em função da distância entre as suas médias, comparadas com a distância média dentro de cada um dos grupos (Kendall, 1980). A constituição final da amostra, após expurgados os casos extremos, foi a seguinte (Quadro 2)

Quadro 2. Constituição final da amostra
Categoria
Jogos equilibrados
Jogos normais
Jogos desequilibrados
Total
Vitórias
34
20
7
61
Derrotas
34
18
9
61
Total
68 55.7%
38 31.2%
16 13.1%
122 100%


Definição das Variáveis em Estudo

    Foi estudado o comportamento técnico-táctico dos jogadores a partir de um conjunto de 10 indicadores da performance avaliados em situação de jogo: (1) Percentagem de Lançamentos de 2 Pontos, (2) Percentagem de Lançamentos de 3 Pontos, (3) Percentagem de Lançamentos Livres, (4) Ressaltos Defensivos, (5) Ressaltos Ofensivos, (6) Roubos de Bola, (7) Assistências, (8) Faltas Cometidas, (9) Faltas Sofridas e (10) Turnovers.

    Estes dados são secundários e a sua recolha foi realizada por técnicos especializados em procedimentos desta natureza.


Procedimentos Estatísticos

    A análise estatística foi realizada de forma independente para cada categoria de jogos e consistiu nos seguintes passos:

  • A análise exploratória, com recurso aos métodos gráficos “caixa de bigodes” para identificação de outliers, aos procedimentos de Kolmogorov-Smirnov e ao teste de Lillefors para testar a normalidade da distribuição, e ao teste de Levene, para testar a homogeneidade das variâncias;

  • A análise inferêncial, com recurso à ANOVA de medidas independentes para comparação dos grupos (comparações à posterior a partir do Scheffé - F test), ao cálculo da Função Discriminante (FD) para identificação do menor lote de indicadores com poder maximalmente separador e, ao teste de Jackknife, para testar a qualidade do ajuste da função linear encontrada.

    Consideramos como relevantes para interpretação do compósito linear os |CCE|> 0.30 (Tabachnick & Fidell, 1989).

    O nível de significância foi fixado em 5%.


Resultados

    A análise exploratória dos dados permitiu-nos perceber que todos os indicadores em estudo obedeceram aos pressupostos da curva de distribuição normal. Este facto conduziu-nos ,sem restrições, para a análise inferencial. Refira-se, entretanto, que foram identificados outliers à direita (n=3) e posteriormente retirados da amostra, já que a sua presença alterava, de forma significativa, os parâmetros de tendência central e, igualmente, modificações substantivas nos procedimentos seguintes.

Jogos Equilibrados

    O Quadro 3 apresenta os resultados da análise univariada que comparou os valores médios dos indicadores de jogo, face à vitória e à derrota. Verificaram-se diferenças estatisticamente significativas nos Ressaltos Defensivos.

Quadro 3. Resultado da comparação das médias entre vitórias e derrotas em jogos equilibrados
Indicadores
Vitória
Derrota
F
p
% Lançamento de 2 pontos
50.97+7.38
47.76+7.84
3.02
0.087
% Lançamento de 3 pontos
30.50+10.78
31.53+10.82
0.15
0.696
% Lances-livres
70.21+10.98
66.15+14.14
1.75
0.191
Ressaltos Defensivos
25.24+5.46
22.12+4.64
6.44
0.014
Ressaltos Ofensivos
13.68+4.46
12.44+4.79
1.21
0.275
Roubos de Bola
11.15+3.92
12.06+4.61
0.77
0.383
Assistências
2.94+2.39
2.12+2.35
2.06
0.156
Faltas Cometidas
20.09+5.59
22.24+4.44
3.08
0.084
Faltas Sofridas
22.15+4.38
20.18+5.21
2.85
0.096
Turnovers
16.12+5.63
15.97+4.54
0.01
0.906

    Foi identificada uma FD, à qual se atribui 100% da variância, associada a um Coeficiente de Correlação Canónica (Rc) de 0.530, e um = 20.103, p = 0.028 (Quadro 4)

Quadro 4. Resultados da função discriminante em jogos equilibrados
Função
% Variância
l de Wilks
Rc
c2
GL
Sig. (p)
1
100.0
0.719
0.530
20.103
10
0.028

    Analisando os valores dos CCE (ver Quadro 5) sobressaem a Percentagem de Lançamentos de 2 pontos, a Percentagem de Lançamentos de 3 pontos, a Percentagem de Lançamentos Livres, os Ressaltos Defensivos, os Ressaltos Ofensivos, os Roubos de Bola, as Faltas Cometidas e os Turnovers como os indicadores que melhor contribuem, neste tipo de jogos, para a vitória ou derrota.

Quadro 5. Coeficientes Canónicos Estruturais da Função
Discriminante encontrada para jogos equilibrados (CCE je )

Indicadores
CCE
% Lançamento de 2 pontos
0.599
% Lançamento de 3 pontos
0.489
% Lances-livres
0.581
Ressaltos Defensivos
0.770
Ressaltos Ofensivos
0.608
Roubos de Bola
0.309
Assistências
0.063
Faltas Cometidas
-0.393
Faltas Sofridas
0.222
Turnovers
-0.398

    A reclassificação dos jogos nos seus grupos originais foi definida a partir da Matriz de Confusão (Quadro 6), com um valor final de 73.5%. A qualidade do ajuste é elevada tanto nas vitórias como nas derrotas (25 em 34, 73.5%).

Quadro 6. Matriz de Confusão (classificação de Jackknife) para os jogos equilibrados.
Grupo
N
Vitórias
Derrotas
Vitórias
34
25 (73.5%)
9
Derrotas
34
9
25 (73.5%)

Jogos Normais

    Em jogos normais, a análise univariada expressa diferenças significativas entre vitórias e derrotas para os indicadores Percentagem de Lançamento de 2 Pontos, Ressaltos Defensivos e Assistências (Quadro 7)

Quadro 7. Resultado da comparação das médias entre vitórias e derrotas em jogos normais
Indicadores
Vitória
Derrota
F
P
% Lançamento de 2 pontos
52.05+7.37
40.39+6.69
25.89
0.000
% Lançamento de 3 pontos
35.95+10.67
29.61+12.21
2.92
0.096
% Lances-livres
72.85+12.44
66.89+16.03
1.66
0.206
Ressaltos Defensivos
28.05+5.06
18.44+4.05
41.11
0.000
Ressaltos Ofensivos
15.75+5.81
12.72+4.25
3.29
0.078
Roubos de Bola
10.30+3.99
11.28+4.61
0.49
0.488
Assistências
4.75+3.02
2.89+2.40
4.35
0.044
Faltas Cometidas
18.70+4.67
20.06+4.84
0.77
0.386
Faltas Sofridas
19.45+5.13
17.83+5.58
0.87
0.358
Turnovers
17.75+5.32
16.67+5.14
0.41
0.528

    Foi identificada uma FD, à qual se atribui 100% da variância, associada a Coeficiente de Correlação Canónica (Rc) de 0.904, e um c2 = 52.679, p = 0.000 (Quadro 8)

Quadro 8. Resultados da função discriminante em jogos normais
Função
% Variância
l de Wilks
Rc
c2
GL
Sig. (p)
1
100.0
0.183
0.904
52.679
10
0.000

    A estrutura da matriz e os valores dos CCE (Quadro 9) destacaram a Percentagem de Lançamentos de 2 pontos, a Percentagem de Lançamentos de 3 pontos, os Ressaltos Defensivos, os Ressaltos Ofensivos e os Turnovers, como os indicadores do jogo que melhor diferenciam, neste tipo de jogos, as vitórias e as derrotas.

Quadro 9. Coeficientes Canónicos Estruturais da Função Discriminante
encontrada para jogos normais (CCEJN)

Indicadores
CCE
% Lançamento de 2 pontos
0.947
% Lançamento de 3 pontos
0.471
% Lances-livres
0.210
Ressaltos Defensivos
0.775
Ressaltos Ofensivos
0.875
Roubos de Bola
0.168
Assistências
0.192
Faltas Cometidas
0.005
Faltas Sofridas
0.235
Turnovers
-0.410

    A qualidade do ajuste da função linear é elevada tanto nas vitórias (19 em 20, 95%) como nas derrotas (18 em 18, 100%). A reclassificação final foi de 97.4% (Quadro 10).


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