테니스 경기의 득점 및 실점상황에 의한 승패결정 경기내용분석
Notational Analysis of 2006 US Open Tennis Game
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초록
이 연구는 테니스 경기에서 승자와 패자간 기술사용과 성공 및 실패 등의 경기관련 요인들에서 어떤 차이가 있는지를 규명하려는 목적으로 계획되었다. 또한 예선라운드와 결승라운드에 따라서 어떤 차이가 있는지를 규명하는 것이 부차적인 목적이다. 이 목적을 위하여 2006년 US오픈 테니스 경기대회에서 수행된 47개의 남자경기(94명)를 대상으로 첫 서브득점, 리시브득점, 스트로크 에이스에 의한 득점, 실수에 의한 실점 등 경기관련 19개의 변인 선정하였다. 자료를 수집하는 방법으로는 2006년 US오픈 테니스 경기대회의 공식 통계치와 영상시뮬레이션 자료를 통하여 매 포인트마다 득점 및 실점상황을 정리하였다. 자료정리는 10년 이상 테니스선수로 활동한 경험을 가지고 있는 2인의 전문가에 의해서 득점 및 실점 상황에 대한 기술 분류가 이루어졌다. 수집된 자료는 47개 경기에 출전한 94명(승자 47명, 패자 47명)이며 윈도우용 SPSS를 이용하여 입력이 이루어졌다. 테니스 경기의 승패를 결과변인으로 하고 득점 및 실점 등의 경기상황을 예언변인으로 하여 의사결정 나무분석의 CHAID 알고리즘을 적용하였고 Alpha는 .05로 설정하였다. 이 연구과정을 통하여 얻어진 결론은 다음과 같다. 테니스 경기에서 리시브에서 득점이 30점 이상이면서 자기실수에 의한 실점이 37점 이하일 때 승리할 확률이 .91이다. 그러나 리시브에서 득점이 30점 이상일 지라도 자기실수에 의한 실점이 37점 이상이라면 해당경기에서 승리할 확률이 .38로 떨어진다. 테니스 경기에서 승률을 높이는 방법으로 자기실수에 의한 실점을 줄이는 것이 중요하다. 또한 리시버에서 득점이 적고(30점 이하), net approach에 의한 득점이 15점 이하라면 대부분의 경기에서 패하는 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze on notational contents (winning and losing factor) of 2006 US open tennis game. For this study, nineteen variables based on winning and losing factors (i.e. double faults, forced and unforced error, net approaches) were collected by two tennis experts, and the official statistics and multimedia simulating figures on 47 men's single matches from 2006 US open were used to gather data for notational analysis. Answer tree analysis for data mining with the CHAID algorithm were performed and alpha was set at .05. The results are following that: It is most important factor that discriminatesbetween winner and loser to receive points. If more than 30 receive points, players were classified 67.2% into a winner. Unforced error and net approach points are second factors categorizing winner and loser. Less than 37 unforced error points with more than 30 receive points were 91% winner (n=32). Less than 15 net approach points with less than 30 receive points were 100% loser (n=21).
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