Hasan AKA, Ömer ŞENEL, Özgür SÖNMEZ, Esen GÜZBÜZSEL

Voleybolda Maç Sonucuna Yönelik Tahmin Modeli ve Bilgisayar Programının GeliştirilmesineYönelik Bir Araştırma

Bu çalışmanın amacı, Vestel Venüs Sultanlar Lig’inde bulunan takımların, müsabaka sonucuna anlamlıetkide bulunan değişkenlerin belirlenmesi, müsabaka sonucunun tahmin edilmesine yönelik istatistikselmodellerin oluşturulması ve paket programa oluşturulmasıdır. Çalışmada, 2016-2017 sezonunda VestelVenüs Sultanlar Lig’inde oynanan 132 müsabakanın istatistiki bilgileri kullanılmıştır. Çalışma kapsamındavoleybola özgü 37 farklı değişkenin yapılan analizleri ve uzman görüşü sonucunda, takımların müsabakalarıkazanmasını önemli derecede etkileyen bazı değişkenler saptanmıştır. Belirlenen bu değişkenler sırasıyla; Setbaşına hücumdan alınan sayı, Set başına karşılama hatası, Set başına break point, Pasör etkinlik 6 vereception point şeklindedir. Çalışmada yer alan analizler, istatistik paket programları (STATA 10 ve SPSS)kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada detaylı analiz öncesinde ilgili verilerin ölçümlerinin güvenilirliğiCronbach’ın alfa katsayısı ile sınanmıştır. Çalışmanın başında gözlemlenen ilişkili değişkenler arasındakideğişkenliği, potansiyel olarak daha az sayıda gözlemlenmeyen faktör ile açıklayarak, çalışmanın ana odağıiçin en anlamlı olan değişkenlerin seçilebilmesinde Faktör Analizi kullanılmıştır. Bu seçimden sonra, lojistikregresyon modeli oluşturulmuş ve ilgili model, Cox&Snell ve Nagelkerke R-kare değerleri iledeğerlendirilmiştir. Modelin anlamlılığının testi için ise Hosmer and Lemeshow testi kullanılmış ve adımsalileriye doğru örnekleme metodunu kullanan lojistik regresyonun en uygun model olduğuna karar verilmiştir.Çalışmada doğru sınıflama oranı %92.4 olarak belirlenmiştir. Çalışmada yapılan analiz sonuçlarına görebelirlenen lojistik modelin %95 güven düzeyinde uygun olduğu anlaşılmıştır. Kurulan lojistik modeldekideğişkenlerin, takımların müsabakaları kazanabilmesinde etkinlik düzeyinin nasıl olacağı değerlendirilmiştir.Son olarak oluşturulan bu model paket programa uyarlanmıştır.

A Research on Development of A Prediction Model and Computer Program for The MatchScore in Volleyball

This study has been carried out with the aim of determining the variables affecting the competitionresult in Vestel Venus Sultans’ League and forming statistical models by estimating the competition resultand transferring them to the packaged software. In the study, statistics of 132 competitions in Vestel Venuswoman volleyball league in 2016-2017 have been used. Within the scope of this study, variables affecting theteams’ winnings by evaluating 37 different variables as a result of analyses and expert opinion have beendetermined. The determined variables are the number of score taken from the attack per set, the receptionfault per set, the break point per set, the setter performance and reception point, respectively. The analyzes inthe study were carried out through statistical package programs (STATA 10 and SPSS). Before the detailedanalysis, the reliability of the measurements of the relevant data was tested with Cronbach's alpha coefficient.Factor Analysis was used to select the variables that were most significant for the main focus of the study,explaining the variability between the associated variables observed at the beginning of the study withpotentially fewer unobserved factors. After this selection, the logistic regression model was established andthe relevant model was evaluated with Cox & Snell and Nagelkerke R-squared values. For testing the significance of the model, the Hosmer and Lemeshow test was used and it was decided that the logisticregression using the stepwise forward sampling method was the most appropriate model. In the study, theclassification accuracy rate has been determined as 92.4%. It has been understood that the determined logisticmodel is suitable with 95% confidence level according to analysis result obtained in the study. It has beenevaluated how the variables in logistic model affect the activity level of teams’ competition winning. Inconclusion, the generated model has been adapted to the packaged software

PDF

___

Aka, H. (2020). Yapay sinir ağları modeli ile futbolda takım sıralamasının tahmin edilmesi, spor bilimleri alanında akademik çalışmalar-2, Gece Kitaplığı Yayın Evi, s, 173-182.
Akarçeşme, C. (2017). Is it possible to estimate match result in volleyball: A new prediction model, Central European Journal of Sport Sciences and Medicine, 19(3), 5-17. http://dx.doi.org/10.18276/cej.2017.3-01
Akarçeşme, C., Aka, H., Özden, S., & Aktuğ, Z.B. (2020). Yapay sinir ağları ve doğrusal model ile 2016 Rio Olimpiyatlarındaki voleybol takım sıralamasının tahmin edilmesi, International Journal of Human Sciences, 17(4), 1069-1078. http://dx.doi.org/10.14687/jhs.v17i4.6077
Aoki, M.S., Arruda, A.F., Freitas, C.G., Miloski, B., Marcelino, P.R., Drago, G., ve ark. (2017). Monitoring training loads, mood states, and jump performance over two periodized training mesocycles in elite young volleyball players. International Journal of Sports Science & Coaching, 12(1), 130-137. http://dx.doi.org/10.1177/1747954116684394
Araujo, R., Mesquita, I., & Marcelino, R. (2009). Relationship between block constraints and set outcome in elite male volleyball. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(8), 306-313. http://dx.doi.org/10.1080/24748668.2009.11868487
Asterios, P., Kostantinos, C., Athanasios, M., & Dimitrios, K. (2009). Comparison of technical skills effectiveness of men's national volleyball teams. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(7), 1–7. http://dx.doi.org/10.1080/24748668.2009.11868460
Baacke, H. (2005). Voleybol Antrenmanı Üst Düzey Takımlar İçin El Kitabı 2. Pekünlü E (Çev), 1. Baskı, Çağrı Baskı.
Çankaya, E., & Sunay, H. (2006). Türkiye’de 1. Lig bayan voleybol takımlarında kullanılan çeşitli hücum kombinasyonlarının set ve maç kazanmasındaki etkisi. Hacettepe Üniversitesi, Voleybol Bilim ve Teknoloji Dergisi, 13(37), 3-13.
Fernandez-Echeverria, C., Mesquita, I., González-Silva, J., Claver, F., & Moreno, M.P. (2017). Match analysis within the coaching process: a critical tool to improve coach efficacy. International Journal of Performance Analysis in Sport, 17(1-2), 149-163. http://dx.doi.org/10.1080/24748668.2017.1304073
Franks, I.M., & Hughes, M. (2016). Successful Coaching through Match Analysis. Meyer and Meyer Sport. 1nd Ed.
Freitas, V.H.d., Nakamura, F.Y., Andrade, F.C.d., Pereira, L.A., Coimbra, D.R., & Bara Filho, M.G. (2015). Pre-competitive physical training and markers of performance, stress and recovery in young volleyball athletes. Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano, 17(1), 31-40. http://dx.doi.org/10.5007/1980-0037.2015v17n1p31
Gabbett, T., & Georgieff, B. (2004). Physiological characteristics of elite junior volleyball players over a competitive season. Strength Condition Coaching, 13(1), 2–7.
Gabbett, T., & Georgieff, B. (2007). Physiological and anthropometric characteristics of junior national, state, and novice volleyball players. Journal of Strength and Conditioning Research, 21(3), 902–908. http://dx.doi.org/ 10.1519/R-20616.1
Hayrinen, M., Hoivala, T., & Blomqvist, M. (2004). Differences between winning and losing teams in men’s European top-level volleyball. KIHO Centre for Performance Analysis, School of Sport, Physical Education and Recreation. University of Wales Institute Cardiff. p 194– 199.
João, P.V., Vaz, L., & Mota MP. (2019). The statistics which qualified Portugal for the European Volleyball Championship. Motricidade, 15, 139-139.
Marcelino, R., Mesquita, I., & Afonso, J. (2008). The weight of terminal actions in volleyball contributions of the spike, serve and block for the teams' rankings in the World League 2005. International Journal of Performance Analysis in Sport, 8(7), 1-7. http://dx.doi.org/10.1080/24748668.2008.11868430
Marques, M.C., Van den Tillaar, R., Gabbett, T.J., Reis, V.M., & Gonzalez-Badillo, J.J. (2009). Physical ftness qualities of professional volleyball players: determination of positional differences. Journal of Strength and Conditioning Research, 23(4), 1106–1111. http://dx.doi.org/ 10.1519/JSC.0b013e31819b78c4
Palao, J.M., Manzanares, P., & Ortega, E. (2009). Techniques used and efficacy of volleyball skills in relation to gender. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(13), 281- 293. http://dx.doi.org/ 10.1080/24748668.2009.11868484
Palao, J., & Hernández-Hernández, E. (2014). Game statistical system and criteria used by Spanish volleyball coaches. International Journal of Performance Analysis in Sport, 14(2), 564- 573. http://dx.doi.org/10.1080/24748668.2014.11868743
Paulo, A., Zaal, F.T.M., Fonseca, S., & Araújo, D. (2016). Predicting volleyball serve-reception. Frontiers in psychology, 7(2), 1-9. http://dx.doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01694
Strudwick, T. (2016). Application of soccer science, soccer science. Human Kinetics. 1nd Ed

ISSN: 2667-5617
Yayın Aralığı: Yılda 6 Sayı
Başlangıç: 2006
Yayıncı: ASOS Eğitim Bilişim Danışmanlık Otomasyon Yayıncılık Reklam Sanayi ve Ticaret LTD ŞTİ