MySportAPP
it
← Torna al sito

Metodo

I tuoi voti valgono oro.

Dopo ogni partita dai un voto ai tuoi colpi, al tuo morale, al tuo sonno. Non sono dati di serie B in attesa di un sensore: è la misura che le scienze dello sport usano da più di quarant’anni, dal circolo all’alto livello.

1982
la prima scala dello sforzo percepito (Borg)
56
studi confrontati dalla revisione di Saw et al.
58
riferimenti verificati in questa pagina
01

Che cos’è un dato dichiarativo?

Un dato dichiarativo (o autoriferito) è una misura che produci tu stesso: un voto al tuo smash, al tuo morale, al tuo sonno, allo sforzo che hai sentito. Ogni approccio scientifico comincia così: osservare, annotare, contare, prima di spiegare.

Un voto che ti dai dopo ogni partita è esattamente questo: un’osservazione regolare, fatta nelle stesse condizioni, sulla stessa scala. È il primo piano della misura, quello su cui si costruisce tutto il resto.

02

Quarant’anni di scienze dello sport

Nel 1982 Gunnar Borg getta le basi della scala di percezione dello sforzo 1. Una meta-analisi mostra poi che questo voto è legato alla frequenza cardiaca, al lattato e al consumo di ossigeno 3. Nel 2001 Carl Foster propone di moltiplicare il voto di sforzo di una seduta per la sua durata: è la session-RPE, diventata una misura standard del carico di allenamento 2. È stata validata in numerosi sport, per entrambi i sessi, a ogni età e a ogni livello 4, 5, 6, 7.

I questionari di benessere (fatica, stress, indolenzimento muscolare, sonno) seguono la stessa logica 16, 20, 21, 22, come i profili dell’umore 17, 18, 19 e i questionari sul sonno 24, 25, 26, 27. I consensus internazionali sul monitoraggio degli atleti li raccomandano accanto alle misure fisiologiche, dal Comitato Olimpico Internazionale alle società scientifiche europea e americana 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35.

03

E negli sport di racchetta?

Nel tennis, lo sforzo percepito durante una vera partita è legato al lattato nel sangue 8, 9. Nei giocatori professionisti, il carico misurato con la session-RPE segue quello calcolato dalla frequenza cardiaca 10, ed è servito a guidare l’allenamento al Roland-Garros 11 come con i giovani giocatori 12. Nello squash distingue i tipi di seduta nei professionisti 14. Uno studio confronta il carico del padel con quello del tennis in singolo e in doppio 13, e una revisione copre l’insieme degli sport di racchetta 15.

Onestamente: non abbiamo trovato studi che validino la session-RPE specificamente per il padel, il pickleball o il tennistavolo. I risultati del tennis e dello squash sono i più vicini.

04

Più sensibile di tanti sensori

La revisione sistematica di Saw, Main e Gastin (2016) ha confrontato 56 studi: le misure soggettive riflettono il carico di allenamento, acuto come cronico, con più sensibilità e costanza dei marcatori oggettivi comunemente usati 23. Su oltre 2.500 questionari nel football australiano, i voti di benessere seguono le variazioni di carico nel corso della settimana e della stagione 21.

Precisazione importante: questi studi riguardano lo sforzo, la fatica e il benessere dichiarati, non il voto tecnico di un colpo. Per i colpi l’argomento è diverso, e arriva poco più avanti.

05

E se mi valuto male?

Ci giudichiamo in modo imperfetto: in media, l’autovalutazione è legata solo moderatamente alla prestazione reale (una correlazione di circa 0,29) 37, 38, ed è spesso sfasata, per lo più verso l’alto 39. Ma diventa più precisa quando riguarda un ambito preciso, un compito familiare, e quando si è abituati a valutarsi 37, 38. Nel tennis giovanile, i colpi stimati dai giocatori non differiscono in modo significativo dall’analisi video 36.

Soprattutto, un bias costante non dà fastidio. Se ti sopravvaluti sempre di due punti, tutti i tuoi voti si spostano di altrettanto, e il divario tra i tuoi giorni buoni e quelli cattivi resta lo stesso. Ciò che conta non è l’esattezza di un voto, ma la sua affidabilità: giudicare la stessa cosa allo stesso modo ogni volta 42, 43, 44.

Per questo l’app ti confronta con te stesso, mai con gli altri. Ciò che vale per un gruppo spesso non vale per una persona 48, 49, ed è misurando più volte lo stesso giocatore che si separa una vera tendenza dal caso 50, 51, 52. Le autovalutazioni ripetute, annotate sul momento, sono affidabili e limitano gli errori di memoria 45, 46, 47.

06

I limiti, senza giri di parole

Un voto non dice se il tuo smash è oggettivamente buono: dice come l’hai percepito. È sensibile all’umore del momento e al risultato. E descrive associazioni, mai cause: «vinco quando do un voto alto al mio smash» non prova che lo smash faccia vincere. Serve a individuare, non a concludere.

07

Cosa ne fa MySportAPP

I voti del dopo partita sono trattati come conseguenze del risultato, mai come cause: non entrano in «cosa ti fa vincere». Vengono letti confrontando le tue vittorie con le tue sconfitte, con soglie sul numero di partite, un livello di affidabilità visibile e un ritorno verso il tuo livello abituale quando le partite sono poche.

Il tuo livello, invece, si calcola come nei migliori modelli di previsione del tennis: un punteggio che sale o scende dopo ogni partita in base all’avversario e allo scarto nel punteggio, con la sua incertezza 53, 54, 55, 56. I punti di una partita non sono del tutto indipendenti 57, e le statistiche individuali aiutano a prevedere l’esito di un incontro 58.

La domanda non è mai «questo colpo è buono?», ma «quando lo percepisci come riuscito, il tuo risultato cambia?». E questa relazione si misura molto bene.

08

Domani: le tue sensazioni e il tuo corpo, fianco a fianco

Le scienze dello sport distinguono il carico esterno (ciò che fai) dal carico interno (quanto ti costa), di cui fa parte la percezione dello sforzo 7. Con l’orologio, la tua frequenza cardiaca e i tuoi colpi misurati si uniranno ai tuoi voti: lo sforzo che senti, accanto a quello che registra il tuo corpo.

Riferimenti

Ogni riferimento è stato verificato online (DOI risolto, abstract consultato). Il riassunto in una frase resta fedele allo studio.

  1. Borg, G. A. (1982). Psychophysical bases of perceived exertion. Medicine & Science in Sports & Exercise, 14(5), 377–381. doi.org/10.1249/00005768-198205000-00012Pone le basi psicofisiche delle scale di percezione dello sforzo (RPE e CR10).
  2. Foster, C., Florhaug, J. A., Franklin, J., Gottschall, L., Hrovatin, L. A., Parker, S., Doleshal, P., & Dodge, C. (2001). A new approach to monitoring exercise training. Journal of Strength and Conditioning Research, 15(1), 109–115. doi.org/10.1519/00124278-200102000-00019Introduce la session-RPE: il punteggio di sforzo della seduta moltiplicato per la sua durata fornisce un carico di allenamento.
  3. Chen, M. J., Fan, X., & Moe, S. T. (2002). Criterion-related validity of the Borg ratings of perceived exertion scale in healthy individuals: a meta-analysis. Journal of Sports Sciences, 20(11), 873–899. doi.org/10.1080/026404102320761787Meta-analisi: l'RPE è correlato alla frequenza cardiaca (r ≈ 0,62), al lattato (0,57) e al consumo di ossigeno in % del VO2max (0,64), con variazioni a seconda delle condizioni.
  4. Impellizzeri, F. M., Rampinini, E., Coutts, A. J., Sassi, A., & Marcora, S. M. (2004). Use of RPE-based training load in soccer. Medicine & Science in Sports & Exercise, 36(6), 1042–1047. doi.org/10.1249/01.MSS.0000128199.23901.2FSu 479 sedute, la session-RPE è correlata ai carichi calcolati tramite la frequenza cardiaca (r = da 0,50 a 0,85 a seconda del giocatore).
  5. Haddad, M., Stylianides, G., Djaoui, L., Dellal, A., & Chamari, K. (2017). Session-RPE method for training load monitoring: validity, ecological usefulness, and influencing factors. Frontiers in Neuroscience, 11, 612. doi.org/10.3389/fnins.2017.00612Revisione: la session-RPE è valida, affidabile e coerente in numerosi sport, per entrambi i sessi, a ogni età e a ogni livello.
  6. Foster, C., Boullosa, D., McGuigan, M., et al. (2021). 25 years of session rating of perceived exertion: historical perspective and development. International Journal of Sports Physiology and Performance, 16(5), 612–621. doi.org/10.1123/ijspp.2020-0599Bilancio di 25 anni: la session-RPE è un marcatore accettato del carico interno, rimane stabile se raccolta tra 1 minuto e 14 giorni dopo la seduta ed è utile dai pazienti fino all'élite.
  7. Impellizzeri, F. M., Marcora, S. M., & Coutts, A. J. (2019). Internal and external training load: 15 years on. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(2), 270–273. doi.org/10.1123/ijspp.2018-0935Precisa il quadro concettuale che distingue il carico interno (inclusa la percezione) dal carico esterno.
  8. Mendez-Villanueva, A., Fernandez-Fernandez, J., Bishop, D., Fernandez-Garcia, B., & Terrados, N. (2007). Activity patterns, blood lactate concentrations and ratings of perceived exertion during a professional singles tennis tournament. British Journal of Sports Medicine, 41(5), 296–300. doi.org/10.1136/bjsm.2006.030536In un torneo professionistico di tennis, l'RPE e il lattato sono più elevati nei game di servizio e correlati alla durata degli scambi.
  9. Mendez-Villanueva, A., Fernandez-Fernández, J., Bishop, D., & Fernandez-Garcia, B. (2010). Ratings of perceived exertion–lactate association during actual singles tennis match play. Journal of Strength and Conditioning Research, 24(1), 165–170. doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181a5bc6dIn partite reali di tennis, l'RPE è significativamente correlato al lattato ematico (r = da 0,48 a 0,57).
  10. Gomes, R. V., Moreira, A., Lodo, L., Capitani, C. D., & Aoki, M. S. (2015). Ecological validity of session RPE method for quantifying internal training load in tennis. International Journal of Sports Science & Coaching, 10(4), 729–737. doi.org/10.1260/1747-9541.10.4.729In 12 tennisti professionisti (384 sedute, 36 partite), la session-RPE è correlata ai metodi basati sulla frequenza cardiaca (r = da 0,58 a 0,89 a seconda del giocatore).
  11. Coutts, A. J., Gomes, R. V., Viveiros, L., & Aoki, M. S. (2010). Monitoring training loads in elite tennis. Revista Brasileira de Cineantropometria e Desempenho Humano, 12(3), 217. doi.org/10.5007/1980-0037.2010v12n3p217Resoconto di esperienza al Roland-Garros 2008: la session-RPE è presentata come uno strumento poco costoso e semplice per controllare il carico ed evitare gli eccessi.
  12. Gomes, R. V., Moreira, A., Lodo, L., Nosaka, K., Coutts, A. J., & Aoki, M. S. (2013). Monitoring training loads, stress, immune-endocrine responses and performance in tennis players. Biology of Sport, 30(3), 173–180. doi.org/10.5604/20831862.1059169In giovani tennisti, il carico misurato con la session-RPE e i sintomi di stress dichiarati seguono la periodizzazione, in parallelo con il cortisolo.
  13. Armstrong, C., Reid, M., Beale, C., & Girard, O. (2023). A comparison of match load between padel and singles and doubles tennis. International Journal of Sports Physiology and Performance, 18(5), 512–522. doi.org/10.1123/ijspp.2022-0330Lo sforzo percepito e la frequenza cardiaca sono più elevati nel singolare di tennis che nel doppio o nel padel; il padel impone un carico che gli è proprio.
  14. James, C., Dhawan, A., Jones, T., & Girard, O. (2021). Quantifying training demands of a 2-week in-season squash microcycle. International Journal of Sports Physiology and Performance, 16(6), 779–786. doi.org/10.1123/ijspp.2020-0306In 15 professionisti di squash, la session-RPE e l'RPE differenziato distinguono i tipi di seduta; la partita non è sistematicamente la seduta più impegnativa.
  15. Cádiz Gallardo, M. P., Pradas de la Fuente, F., Moreno-Azze, A., & Carrasco Páez, L. (2023). Physiological demands of racket sports: a systematic review. Frontiers in Psychology, 14, 1149295. doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1149295Revisione di 27 studi sul carico interno in badminton, padel, tennistavolo, tennis e squash: il badminton è il più intenso, il tennistavolo il meno intenso.
  16. Hooper, S. L., & Mackinnon, L. T. (1995). Monitoring overtraining in athletes. Sports Medicine, 20(5), 321–327. doi.org/10.2165/00007256-199520050-00003Propone di monitorare il sovrallenamento con indicatori semplici, tra cui valutazioni soggettive (fatica, stress, indolenzimento muscolare, sonno).
  17. Morgan, W. P., Brown, D. R., Raglin, J. S., O'Connor, P. J., & Ellickson, K. A. (1987). Psychological monitoring of overtraining and staleness. British Journal of Sports Medicine, 21(3), 107–114. doi.org/10.1136/bjsm.21.3.107Su 10 anni e 400 nuotatori, i disturbi dell'umore (POMS) aumentano con il carico e tornano alla normalità quando questo diminuisce.
  18. Beedie, C. J., Terry, P. C., & Lane, A. M. (2000). The profile of mood states and athletic performance: two meta-analyses. Journal of Applied Sport Psychology, 12(1), 49–68. doi.org/10.1080/10413200008404213L'umore misurato con il POMS predice moderatamente il risultato di una prestazione (ES ≈ 0,31) ma non il livello di pratica, con effetti più netti negli sport ad abilità aperte.
  19. Terry, P. C., Lane, A. M., & Fogarty, G. J. (2003). Construct validity of the Profile of Mood States – Adolescents for use with adults. Psychology of Sport and Exercise, 4(2), 125–139. doi.org/10.1016/S1469-0292(01)00035-8Estende agli adulti la validazione della versione breve del POMS (sei dimensioni, base della BRUMS), su 2549 partecipanti tra cui sportivi prima della gara.
  20. McLean, B. D., Coutts, A. J., Kelly, V., McGuigan, M. R., & Cormack, S. J. (2010). Neuromuscular, endocrine, and perceptual fatigue responses during different length between-match microcycles in professional rugby league players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 367–383. doi.org/10.1123/ijspp.5.3.367Fatica, benessere e indolenzimento muscolare dichiarati peggiorano per almeno 48 h dopo una partita, parallelamente al calo del salto verticale.
  21. Gastin, P. B., Meyer, D., & Robinson, D. (2013). Perceptions of wellness to monitor adaptive responses to training and competition in elite Australian football. Journal of Strength and Conditioning Research, 27(9), 2518–2526. doi.org/10.1519/JSC.0b013e31827fd600Su 2583 questionari di 9 item valutati da 1 a 5, i punteggi di benessere sono sensibili alle variazioni di carico nel corso della settimana e della stagione.
  22. Grove, J. R., Main, L. C., Partridge, K., Bishop, D. J., Russell, S., Shepherdson, A., & Ferguson, L. (2014). Training distress and performance readiness: laboratory and field validation of a brief self-report measure. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 24(6), e483–e490. doi.org/10.1111/sms.12214Un questionario di 19 item segue il calo della prestazione sia in laboratorio sia sul campo, e punteggi bassi prima della gara sono associati a prestazioni migliori.
  23. Saw, A. E., Main, L. C., & Gastin, P. B. (2016). Monitoring the athlete training response: subjective self-reported measures trump commonly used objective measures: a systematic review. British Journal of Sports Medicine, 50(5), 281–291. doi.org/10.1136/bjsports-2015-094758Su 56 studi, le misure soggettive riflettono il carico acuto e cronico con maggiore sensibilità e regolarità rispetto alle misure oggettive, con le quali sono generalmente poco correlate.
  24. Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., & Kupfer, D. J. (1989). The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Research, 28(2), 193–213. doi.org/10.1016/0165-1781(89)90047-4Presenta il PSQI, questionario autosomministrato sulla qualità del sonno divenuto lo strumento di riferimento.
  25. Samuels, C., James, L., Lawson, D., & Meeuwisse, W. (2016). The Athlete Sleep Screening Questionnaire: a new tool for assessing and managing sleep in elite athletes. British Journal of Sports Medicine, 50(7), 418–422. doi.org/10.1136/bjsports-2014-094332Questionario di screening di 15 item specifico per gli atleti, affidabile, che individua coloro che necessitano di una visita specialistica.
  26. Driller, M. W., Mah, C. D., & Halson, S. L. (2018). Development of the athlete sleep behavior questionnaire: a tool for identifying maladaptive sleep practices in elite athletes. Sleep Science, 11(1), 37–44. doi.org/10.5935/1984-0063.20180009Questionario di 18 item, affidabile nel test-retest (ICC = 0,87), moderatamente correlato al tempo di sonno misurato con l'actigrafia (r = −0,42).
  27. Mah, C. D., Mah, K. E., Kezirian, E. J., & Dement, W. C. (2011). The effects of sleep extension on the athletic performance of collegiate basketball players. Sleep, 34(7), 943–950. doi.org/10.5665/SLEEP.1132Allungare il sonno di giocatori di basket universitari migliora lo sprint cronometrato e la precisione al tiro, con un monitoraggio dell'umore tramite POMS.
  28. Bourdon, P. C., Cardinale, M., Murray, A., et al. (2017). Monitoring athlete training loads: consensus statement. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(Suppl 2), S2-161–S2-170. doi.org/10.1123/IJSPP.2017-0208Consenso (conferenza di Doha, 2016) che fornisce un quadro comune sul cosa, sul come e sul perché del monitoraggio del carico.
  29. Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J.-M., et al. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–1041. doi.org/10.1136/bjsports-2016-096581Consenso del CIO: raccomandazioni per monitorare il carico di allenamento, di gara e psicologico, nonché il benessere.
  30. Halson, S. L. (2014). Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports Medicine, 44(Suppl 2), S139–S147. doi.org/10.1007/s40279-014-0253-zPassa in rassegna i marcatori (tra cui percezione dello sforzo, questionari, diari, sonno) e constata che nessun marcatore singolo fa testo.
  31. Thorpe, R. T., Atkinson, G., Drust, B., & Gregson, W. (2017). Monitoring fatigue status in elite team-sport athletes: implications for practice. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(Suppl 2), S2-27–S2-34. doi.org/10.1123/ijspp.2016-0434Le misure autoriferite figurano tra gli strumenti rapidi e promettenti, a condizione di definire una soglia di cambiamento significativo.
  32. Gabbett, T. J., Nassis, G. P., Oetter, E., et al. (2017). The athlete monitoring cycle: a practical guide to interpreting and applying training monitoring data. British Journal of Sports Medicine, 51(20), 1451–1452. doi.org/10.1136/bjsports-2016-097298Guida pratica per pianificare, analizzare, interpretare e applicare i dati di monitoraggio.
  33. Coyne, J. O. C., Haff, G. G., Coutts, A. J., Newton, R. U., & Nimphius, S. (2018). The current state of subjective training load monitoring — a practical perspective and call to action. Sports Medicine – Open, 4, 58. doi.org/10.1186/s40798-018-0172-xLe misure soggettive possono riflettere affaticamento mentale, sforzo, stress e motivazione; gli autori raccomandano scale più fini e pratiche psicometriche rigorose.
  34. Meeusen, R., Duclos, M., Foster, C., et al. (2013). Prevention, diagnosis, and treatment of the overtraining syndrome: joint consensus statement of the ECSS and the ACSM. Medicine & Science in Sports & Exercise, 45(1), 186–205. doi.org/10.1249/MSS.0b013e318279a10aConsenso ECSS/ACSM: fatica, calo della prestazione e disturbi dell'umore sono segni centrali del sovrallenamento.
  35. Kellmann, M., Bertollo, M., Bosquet, L., et al. (2018). Recovery and performance in sport: consensus statement. International Journal of Sports Physiology and Performance, 13(2), 240–245. doi.org/10.1123/ijspp.2017-0759Sottolinea la variabilità tra atleti e all'interno dello stesso atleta, e l'utilità di un monitoraggio sistematico del recupero.
  36. Murphy, A. P., Duffield, R., Kellett, A., & Reid, M. (2014). Comparison of athlete–coach perceptions of internal and external load markers for elite junior tennis training. International Journal of Sports Physiology and Performance, 9(5), 751–756. doi.org/10.1123/ijspp.2013-0364Nel tennis giovanile, gli allenatori sottostimano l'RPE di seduta dei giocatori (r = appena 0,59), mentre i colpi stimati dal giocatore non differiscono significativamente dall'analisi video.
  37. Mabe, P. A., & West, S. G. (1982). Validity of self-evaluation of ability: a review and meta-analysis. Journal of Applied Psychology, 67(3), 280–296. doi.org/10.1037/0021-9010.67.3.280Su 55 studi, l'autovalutazione è modestamente correlata alla prestazione (r ≈ 0,29), e la precisione aumenta con l'esperienza di autovalutazione e quando ci si aspetta un confronto con i fatti.
  38. Zell, E., & Križan, Z. (2014). Do people have insight into their abilities? A metasynthesis. Perspectives on Psychological Science, 9(2), 111–125. doi.org/10.1177/1745691613518075Sintesi di 22 meta-analisi (sport compreso): correlazione media di 0,29, più forte quando l'autovalutazione riguarda un ambito preciso e un compito familiare e oggettivo.
  39. Dunning, D., Heath, C., & Suls, J. M. (2004). Flawed self-assessment: implications for health, education, and the workplace. Psychological Science in the Public Interest, 5(3), 69–106. doi.org/10.1111/j.1529-1006.2004.00018.xL'autovalutazione è spesso distorta in modo sistematico, in particolare da una sovrastima di sé: è il «bias costante» da neutralizzare.
  40. Hughes, M. D., & Bartlett, R. M. (2002). The use of performance indicators in performance analysis. Journal of Sports Sciences, 20(10), 739–754. doi.org/10.1080/026404102320675602Classifica gli indicatori di prestazione (compresi gli sport «di rete e di muro») e raccomanda di confrontarli e normalizzarli.
  41. Courel-Ibáñez, J., Sánchez-Alcaraz Martínez, B. J., & Cañas, J. (2017). Game performance and length of rally in professional padel players. Journal of Human Kinetics, 55, 161–169. doi.org/10.1515/hukin-2016-0045Analisi notazionale di 1527 scambi del World Padel Tour: il 40 % degli errori non forzati si verifica nei primi 4 secondi, e i vincitori giocano scambi più lunghi.
  42. Hopkins, W. G. (2000). Measures of reliability in sports medicine and science. Sports Medicine, 30(1), 1–15. doi.org/10.2165/00007256-200030010-00001Riferimento sull'affidabilità (errore tipico, test-retest) necessaria per giudicare che un cambiamento individuale è reale.
  43. Atkinson, G., & Nevill, A. M. (1998). Statistical methods for assessing measurement error (reliability) in variables relevant to sports medicine. Sports Medicine, 26(4), 217–238. doi.org/10.2165/00007256-199826040-00002Revisione dei metodi per stimare l'errore di misura e il bias sistematico.
  44. Bland, J. M., & Altman, D. G. (1986). Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. The Lancet, 327(8476), 307–310. doi.org/10.1016/S0140-6736(86)90837-8Metodo dei limiti di concordanza per distinguere bias costante e dispersione.
  45. Csikszentmihalyi, M., & Larson, R. (1987). Validity and reliability of the Experience-Sampling Method. Journal of Nervous and Mental Disease, 175(9), 526–536. doi.org/10.1097/00005053-198709000-00004Mostra l'affidabilità e la validità degli autoresoconti ripetuti quotidianamente.
  46. Bolger, N., Davis, A., & Rafaeli, E. (2003). Diary methods: capturing life as it is lived. Annual Review of Psychology, 54, 579–616. doi.org/10.1146/annurev.psych.54.101601.145030I diari colgono l'esperienza come i metodi classici non possono fare; gli autori raccomandano misure fondate sul cambiamento all'interno della stessa persona.
  47. Shiffman, S., Stone, A. A., & Hufford, M. R. (2008). Ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology, 4, 1–32. doi.org/10.1146/annurev.clinpsy.3.022806.091415Raccogliere l'autoresoconto sul momento e in situazione reale riduce il bias di richiamo e aumenta la validità ecologica.
  48. Molenaar, P. C. M. (2004). A manifesto on psychology as idiographic science: bringing the person back into scientific psychology, this time forever. Measurement, 2(4), 201–218. doi.org/10.1207/s15366359mea0204_1Le strutture osservate tra individui si trasferiscono all'individuo solo a condizioni raramente soddisfatte.
  49. Fisher, A. J., Medaglia, J. D., & Jeronimus, B. F. (2018). Lack of group-to-individual generalizability is a threat to human subjects research. PNAS, 115(27), E6106–E6115. doi.org/10.1073/pnas.1711978115Su sei campioni, la varianza all'interno dello stesso individuo è da 2 a 4 volte più grande di quella osservata a livello di gruppo.
  50. Kinugasa, T., Cerin, E., & Hooper, S. (2004). Single-subject research designs and data analyses for assessing elite athletes' conditioning. Sports Medicine, 34(15), 1035–1050. doi.org/10.2165/00007256-200434150-00003Sostiene i disegni a caso singolo per sapere che cosa funziona per un determinato atleta piuttosto che per l'atleta «medio».
  51. Barker, J. B., Mellalieu, S. D., McCarthy, P. J., Jones, M. V., & Moran, A. (2013). A review of single-case research in sport psychology 1997–2012. Journal of Applied Sport Psychology, 25(1), 4–32. doi.org/10.1080/10413200.2012.709579Censisce 66 studi a caso singolo in psicologia dello sport e le loro tendenze.
  52. Hecksteden, A., Pitsch, W., Rosenberger, F., & Meyer, T. (2018). Repeated testing for the assessment of individual response to exercise training. Journal of Applied Physiology, 124(6), 1567–1579. doi.org/10.1152/japplphysiol.00896.2017Testare più volte la stessa persona permette di separare la vera risposta individuale dall'errore casuale.
  53. Glickman, M. E. (1999). Parameter estimation in large dynamic paired comparison experiments. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, 48(3), 377–394. doi.org/10.1111/1467-9876.00159Algoritmo (base di Glicko) che migliora l'Elo tenendo conto dell'incertezza del punteggio, applicato agli scacchi e al tennis.
  54. Kovalchik, S. A. (2016). Searching for the GOAT of tennis win prediction. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 12(3). doi.org/10.1515/jqas-2015-0059Su 2395 partite ATP vengono confrontati 11 modelli; i modelli basati sulla classifica e un Elo sono i più precisi (75 % di previsioni corrette tra i meglio classificati, al livello dei bookmaker).
  55. Kovalchik, S. A. (2020). Extension of the Elo rating system to margin of victory. International Journal of Forecasting, 36(4), 1329–1341. doi.org/10.1016/j.ijforecast.2020.01.006Integrare lo scarto nel punteggio nell'Elo migliora la previsione; solo la variante «additiva congiunta» fornisce punteggi non distorti.
  56. Angelini, G., Candila, V., & De Angelis, L. (2022). Weighted Elo rating for tennis match predictions. European Journal of Operational Research, 297(1), 120–132. doi.org/10.1016/j.ejor.2021.04.011Propone un Elo ponderato in base al punteggio dell'ultima partita per cogliere meglio la forma del momento.
  57. Klaassen, F. J. G. M., & Magnus, J. R. (2001). Are points in tennis independent and identically distributed? Journal of the American Statistical Association, 96(454), 500–509. doi.org/10.1198/016214501753168217Su quasi 90 000 punti a Wimbledon, i punti non sono del tutto indipendenti: lo scostamento è piccolo, ma più marcato nei giocatori più deboli.
  58. Barnett, T., & Clarke, S. R. (2005). Combining player statistics to predict outcomes of tennis matches. IMA Journal of Management Mathematics, 16(2), 113–120. doi.org/10.1093/imaman/dpi001Combina le statistiche individuali al servizio per prevedere l'esito e la durata di una partita.
← Torna al sito