2019 세계 남자 농구 월드컵 경기대회의 공식기록에 기반한 경기내용에 관한 군집 분석 (The Cluster Analysis for Performance Analysis in 2019 International Men Basketball World Cup)

서지정보

· 발행기관 : 한국체육학회
· 수록지 정보 : 한국체육학회지 / 59권 / 3호 / 397 ~ 411페이지
· 저자명 : 저우차우, 최형준

초록

본 연구는 2019 세계 남자 농구 월드컵 경기대회의 공식기록을 사용하여 승패, NBA 선수 비율, 대륙별 특성에 대한 차이 를 군집분석으로 알아보는데 목적을 두었다. 본 연구의 대상은 2019 세계 남자 농구 월드컵 경기대회의 공식기록을 통해 얻어지는 기록 중에서 32개 팀이 경기한 총 184개 경기기록이었으며, 총 33개의 변수를 통해 승패, NBA 선수 비율, 대륙별 특성에 대한 차이를 비교하였다. 본 연구의 자료수집과 처리를 위하여 통계프로그램 R 3.6.2 버전을 패키지와 함께 사용하 였고, 모든 통계적 검증은 유의수준은 95%로 설정하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 승패별 차이에서는 승리한 팀과 유사성이 높은 군집에서 득점과 연관된 변수가 패배한 팀과 유사성이 높은 군집에 비해서 높게 나타났다. 둘째, NBA 선수 비율별 차이에서는 실제 자료와 군집분석 결과와의 명확한 분류가 이루어지지는 않았지만, NBA 선수 비율에 따라 구분된 집단 중 B그룹(NBA 선수: 1-3명)인 경우에서는 다른 그룹에 비해 높은 유사성을 보였다. 셋째, 대륙별 차이에서는 실제 자료와 군집분석 결과와의 뚜렷한 군집 기준을 나타내지 않았으며, 원자료 일부가 2개 군집에 혼합되어 소속 되는 결과를 보이기도 하였다. 본 연구의 연구결과를 토대로 향후 사례수를 증가하여 경기대회 간 교차 분석이나 변수의 일반적 인 특성을 파악하는 연구가 필요할 것으로 사료되며, 농구 경기의 빠른 전술 및 전략 변화를 감지할 수 있는 패턴 인식과 관련 한 연구도 필요할 것으로 판단되는 바이다.

영어초록

The purpose of this study was to compare differences of characteristics on winning factors, ratio of NBA players and regional areas using the cluster analysis within the official data of 2019 men basketball world cup. The subjects of this study were 184 matches’data by 32 teams which participated to the 2019 men basketball world cup. In addition, totally 33 variables from the official data were selected and used in this study. For the data collection and process, the statistical software, called R version 3.6.2 was used with relevant packages. Also, the statistical results was determined within 95% level of confidence interval. The conclusion of this study was as following belows; First of all, the comparison by winning factors shown that the winning team had greater relationship to scoring factors rather than the losing teams’ cluster. Secondly, the ratio of NBA players in a team could not show the critical classification between the groups, but the group B (1∼3 NBA players) group shown higher similarity to the cluster, compared to other groups. Thridly, there were not many clear similarity found in the comparison between regional areas, but some raw data were located in several clusters in this study. Consequently, further researches on the increasing cases, cross comparison between competition and variables, and the identification of general characteristics by variables are strongly required.

참고자료

· 없음