Distribuição de subgrupos com base nas respostas fisiológicas em jogadores profissionais de futebol pela técnica K Means Cluster Subgroup distribution based on physiological responses in professional soccer players by K-means cluster technique

• Main Authors: Luiz Fernando Novack, Vitor Bertoli Nascimento, Fabiano de Macedo Salgueirosa, Luís Felipe Carignano, André Fornaziero, Elton Bonfim Gomes, Raul Osiecki
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Medicina do Esporte 2013-04-01
• Series: Revista Brasileira de Medicina do Esporte
• Subjects: análise por conglomerados; educação física e treinamento; futebol; cluster analysis; physical education and training; soccer
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-86922013000200012
• ISSN: 1517-8692; 1806-9940

INTRODUÇÃO: A preparação física no futebol necessita estar sempre em constante atualização em virtude das exigências presentes no futebol contemporâneo. OBJETIVO: Verificar a sensibilidade da técnica estatística K Means Cluster na distribuição de grupos com base nas respostas fisiológicas pertinentes ao futebol. MÉTODOS: Os atletas foram submetidos a avaliações antropométricas para determinar o percentual de gordura (%G) e de massa magra (MM), teste incremental em esteira para obter o VO2 máximo (VO2máx) e a velocidade de limiar ventilatório (VLim), bem como testes de campo para a agilidade (AG) e o salto vertical (SV). Os dados foram analisados pelo teste de Kruskal-Wallis e a distribuição dos grupos foi desenvolvida pela técnica de K Means Cluster conforme as semelhanças dos jogadores com essas variáveis fisiológicas, assumindo o nível de significância de p < 0,05. RESULTADOS: Os grupos diferiram significativamente somente com relação ao SV (p < 0,001), MM (p < 0,001), VLim (p = 0,011) e VO2máx (p = 0,029) indicando que para estas variáveis, os atletas necessitam ser distribuídos em grupos. Entretanto, o %G e a AG (p = 0,317; p = 0,922), respectivamente, não foram diferentes, indicando que essas variáveis podem ser aprimoradas em todos os atletas de maneira coletiva. CONCLUSÃO: Tendo em vista os resultados encontrados, podemos concluir que a distribuição dos grupos pela técnica K Means Cluster pode ser realizada utilizando as respostas fisiológicas dos atletas no intuito de otimizar e priorizar o treinamento físico das principais necessidades apresentadas em comum pelos atletas, independentemente da função tática exercida em campo.<br>INTRODUCTION: Physical fitness in soccer needs to be constantly updated due to current demands in contemporary soccer. OBJECTIVE: To assess the sensitivity of the K Means Clustering in group distribution based on physiological responses relevant to soccer. METHODS: The athletes underwent anthropometric evaluations to determine fat percentage (%F) lean mass (LM), treadmill incremental test to obtain the VO2 maximum (VO2max) and ventilatory threshold velocity (VL), as well as a field test for agility (AG) and vertical jump (VJ). Data were analyzed by Kruskal-Wallis and distribution of groups was determined by K Means Clustering according to their similarities with these physiological variables, assuming significance level of p < 0.05. RESULTS: Showed that both groups were significantly different only concerning VJ (p < 0.001); LM (p < 0.001); VL (p = 0.011) and VO2max (p = 0.029) indicating that the athletes need to be distributed in groups for these variables. Nevertheless, %F and AG (p = 0.317; p = 0.922) respectively, were not different, indicating that these variables can be improved in all athletes collectively. CONCLUSION: The results make us conclude that group distribution by K Means Clustering technique can be performed using physiological responses of athletes in an attempt to optimize training for professional soccer players with focus on the common main training needs regardless of their tactical function played on the field.