Precisión estadística de la predicción de la distribución del armado en el complejo uno de voleibol masculino en los Juegos Olímpicos 2020

Abstract

RESUMEN: El propósito del estudio fue analizar la precisión estadística utilizando una Red Neuronal Artificial (RNA), sobre la predicción de la Distribución del Armado mediante un Modelo de Regresión Logística Multinomial (MRLM) en el complejo uno en voleibol Masculino de los Juegos Olímpicos (JJOO) 2020. Para esto se usó la metodología Observacional Anguera & Hernández-Mendo intraobservador para el análisis de las situaciones de juego con un estadístico Kappa de Cohen, mostrando un valor mayor de 0,76 para Fleiss, posteriormente se buscó la asociación de las variables (p ≤ 0,05) de Tipo de Servicio (0,068; p=0,002), Calidad del Servicio (0,296; p=0,000), Zona de Servicio (0,003; p=0,003), Calidad de Recepción (0,218; p=0,000), Zona de Recepción (0,048; p=0,008), Tipo de Armado (0,693; p=0,000), Zona de Armado (0,150;p=0,000) con relación a la Distribución del Armado, luego se construyó el Modelo de Regresión Logística Multinomial determinando el ajuste del modelo (0,703) mediante el estadístico Pseudo R2 de Nagelkerke y por último se estableció la precisión estadística en la predicción mediante una Red Neuronal Artificial en Zona 3 (0,993), Zona 4 (0,752) y Zona 6 (0,798). Se concluyó que hay excelente precisión estadística en la predicción de la distribución del armado en zona 3 (0,993) y buena precisión estadística en zona 4 y 6. Sin embargo, se necesitan más información para establecer excelente precisión estadística en todas las zonas de la cancha.