STATISTIK-FORUM.de

[Casual]

Hallo,

ich möchte folgende Untersuchung zum Tennissport machen: Ich möchte untersuchen, ob die Qualität des Aufschlages von Tennisspielern ein entscheidender Faktor für den Erfolg des gesamten Spiels/Matches ist. Oder anders ausgedrückt: Sind diejenigen Spieler, die besonders gut aufschlagen können auch gleichzeitig diejenigen Spieler mit dem meisten sportlichen Erfolg?

Nun habe ich mir dazu sämtliche Daten zum Aufschlag aus zwei großen Tennisturnieren besorgt. In diesen Tennisturnieren nehmen immer alle Top 100 Tennisspieler der Weltrangliste teil (es sei denn der eine oder andere ist zu diesem Zeitpunkt verletzt und kann deswegen nicht teilnehmen). In den Turnierdaten gibt es zu jedem teilnehmenden Spieler entsprechende Statistiken über dessen Aufschlag. Diese Daten möchte ich jetzt verwenden, um obige Frage zu untersuchen.

Mein Frage daher: Ich habe ja jetzt hier keine Zufallsstichprobe vorliegen. Ich habe ja im Prinzip die Daten über alle Top 100 Tennisspieler der Weltrangliste.
Welche Methoden kann ich daher hier anwenden ? Inferenzstatistik würde keinen Sinn machen oder ? Was könnte ich stattdessen anwenden außer rein deskriptiv zu arbeiten?
Ich würde zusätzlich auch gerne schauen, ob es zwischen den beiden Turnieren Unterschiede gibt hinsichtlich obiger Frage.

Vielen Dank schon einmal

[bele]

Naja, man könnte die Top-Spieler aus allen Spielen dieser beiden Turniere in diesem Jahr als Quasi-Zufallsstichprobe aller Top-Spieler aller Turniere aller Jahre interpretieren. i.i.d. ist nochmal etwas anderes aber so ungewöhnlich wäre das nun auch wieder nicht, hier Inferenzstatistik zu betreiben. In der praktischen Statistik geht es halt darum, die Daten auszuwerten, an die man herankommen kann und nicht darum, von Daten zu träumen, an die man nicht herankommen kann.

LG,
Bernhard

[Casual]

Das ist ein interessanter Gedanke. Vielen Dank.

Wenn ich am Ende untersuchen will, ob es zwischen den beiden Turnieren hinsichtlich meiner Forschungsfrage Unterschiede gibt, kann ich dann die Stichprobe als abhängige Stichprobe betrachten? Ich meine, 90 % aller Spieler die am 1. Turnier teilnahmen, nahmen auch am 2. Turnier teil. In diesem Sinne könnte ich dies doch als eine Art Vorher-Nacher-Vergleich an der "selben" Stichprobe betrachten oder?

[bele]

Hallo Casual,

ich weiß noch nicht, was Du eigentlich rechnen möchtest, aber ich kann Dir soweit Recht geben: Die "Messwiederholung" bei 90% der Spielern ist eine wesentliche Aussage, die man bei der Auswertung nicht vernachlässigen darf.

LG,
Bernhard

[Casual]

Hallo,

ich würde zum Beispiel rechnen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Turnieren gibt hinsichtlich der Variable "Aufschlag". Also ob der Aufschlag bei Turnier 1 genauso oft zu einem Punktgewinn des aufschlagenden Spieler führte wie in in Turnier 2. Die Sache ist die, das in Turnier 1 auf Hartplatz gespielt wird und in Turnier 2 auf Rasen. Ich habe dabei die Hypothese, dass Aufschläge auf Rasenuntergrund weniger ausschlaggebend sind wie auf einem Hartplatz. Das würde ich dann bspw. mittels eines geeigneten Tests (eventuell zweistichproben t-test für abhängige Stichproben) testen.

[bele]

ob der Aufschlag bei Turnier 1 genauso oft zu einem Punktgewinn des aufschlagenden Spieler führte wie in in Turnier 2.
[...]eventuell zweistichproben t-test für abhängige Stichproben) testen.

Das scheint mir nicht der richtige Test für die Frage, wie oft der Aufschlag zum Punkt führte und wie oft nicht, aber für metrische Vergleiche ist das wahrscheinlich die richtige Wahl.
http://www.uni-konstanz.de/ZE/RZ/statis ... ra/np2.pdf

LG,
Bernhard

[Casual]

Beim Aufschlag gibt es mehrere Kennzahlen wie z.B. Geschwindigkeit des Aufschlags, Anzahl der Asse, wie oft der erste Aufschlag zum Punktgewinn geführt hat, wie oft der zweite Aufschlag zum Punktgewinn geführt hat.
Hier würde sich doch zur Auswertung auch ein multiples Regressionsmodell anbieten oder ? Also obige Kennzahlen als abhängige Variable und die Anzahl der erreichten Runden (also wie weit man im Turnier gekommen ist. Bspw. Ist man bereits in der ersten Runde ausgeschieden oder erst in der 7. Runde) als unabhängige Variable ?

Grüße

[Casual]

Wäre das geeignet ? Grüße

[PonderStibbons]

Deine abhängige Variable (Zahl der Runden) ist nicht die abhängige Variable
Deiner ursprünglichen Frage (Erfolg im jeweiligen match).

Die wesentliche Frage ist, wie Du Daten aggregieren wirst. Jeder einzelne
Aufschlag hat eine bestimmte Geschwindigkeit und führt zum Punkt
oder nicht. Das kann man Aufschlag-für-Aufschlag oder Punkt-für-Punkt
analysieren, oder für den einzelnen Spieler innerhalb eines Spieles aggregieren
(eventuell: Durchschnittgeschwindigkeit versus Zahl der erreichten Punkte),
schlecht allerdings wohl über mehrere Spiele hinweg (weil sich je nach Gegner
das Verhalten ändern kann).

Da derselbe Spieler bei der Betrachtung Aufschag-für-Aufschlag/Punkt-für-Punkt
oder bei der Betrachtung Spiel-für-Spiel mehrfach auftritt, stellt sich dann
allerdings das Problem, dass eine gewöhnliche Regression dem nicht
Rechnung trägt, man bräuchte eine Mehrebenenmodell.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Casual]

Ich hatte mir überlegt den Erfolg als abhängige Variable in Form der erreichten Rundanzahl eines Turniers zu messen. Also scheidet Spieler A in Runde 1 aus oder in Runde 2 oder erreicht er gar das Finale (Runde 7). Je mehr Runden ein Spieler erreicht, desto erfolgreicher ist er demnach. Wenn ich 7 Runden habe als abhängige (quasi-stetige) Variable wäre eine solche Regression doch möglich oder ?