Modelos matemáticos para identificação de jogadores de alto desempenho esportivo para integrarem a seleção brasileira de voleibol masculina sub-19

Abstract

Os processos de seleção dos novos talentos para incorporar as seleções de base de voleibol masculino são de fundamental importância para a manutenção dos resultados da equipe principal, devendo levar em consideração os aspectos relacionados ao desempenho físico. O objetivo deste estudo foi propor modelos matemáticos capazes de subsidiar a identificação de jogadores de alto desempenho esportivo para integrarem a seleção brasileira de voleibol masculina sub-19. Para isso, 18 jogadores selecionados (16,89 ± 0,96 anos) e 138 não selecionados (16,91 ± 0,74 anos) para a equipe sub-19 foram avaliados quanto ao perfil de treinamento, perfil antropométrico e nível de desempenho físico. As variáveis estudadas faziam parte da rotina de avaliações da Confederação Brasileira de Voleibol e foram as seguintes: experiência no voleibol (anos), treinos físicos na semana (dias), treinos de voleibol na semana (dias), massa corporal (kg), estatura (cm), envergadura (cm), envergadura de bloqueio (cm), envergadura de ataque, troca de direção (s), sprint 10m (s), alcance de bloqueio (cm), alcance de ataque (cm), salto de bloqueio (cm) e salto de ataque (cm). A análise da função discriminante foi utilizada para construir os modelos, com significância de α < 0,05. O alcance de ataque apresentou maior correlação com as pontuações discriminantes obtidas nos dois modelos (r = 0,701; r = 0,782). As 10 variáveis incluídas no modelo 1 ajudaram a identificar 88,9% dos jogadores selecionados em seu grupo de origem. O modelo 2, obtido pelo alcance de ataque e a experiência de jogo, identificou 83,3% dos jogadores selecionados. Portanto, os treinadores devem estar cientes de que as diferenças entre os jogadores selecionados e não selecionados são multifatoriais, sendo o alcance de ataque a medida mais relevante. Além disso, jogadores com desempenho para a seleção podem ser identificados por meio dos dois modelos: o modelo 1 apresenta maior chance de acerto com as dez avaliações, enquanto o modelo 2 permite a identificação de jogadores adequados para a seleção masculina de voleibol sub-19 com apenas duas avaliações simples.

The selection processes of new talents to incorporate the men's volleyball base selections are of fundamental importance for the maintenance of the results of the main team, having to take into account aspects related to physical performance. The objective of this study was to propose mathematical models capable of supporting the identification of high-performance sports players to integrate the Brazilian under-19 men's volleyball team. To this end, 18 selected (16.89 ± 0.96 years) and 138 non-selected (16.91 ± 0.74 years) players for the under-19 team were assessed for the training profile, anthropometric profile, and physical performance level. The variables studied were part of the evaluation routine of the Brazilian Volleyball Confederation and were the following: experience in volleyball (years), physical training per week (days), volleyball training per week (days), body mass (kg), body height (cm), arm span (cm), block standing reach (cm), spike standing reach (cm), change of direction (s), 10 m sprint (s), block jump reach (cm), spike jump reach (cm), block jump (cm), and spike jump (cm). The discriminant function analysis was used to build the models, with a significance of α < 0.05. The spike jump reach showed a greater correlation with the discriminant scores obtained in the two models (r = 0.701; r = 0.782). The 10 variables included in model 1 helped identify 88.9% of the players selected in their group of origin; Model 2—obtained by the spike jump reach and duration of playing experience—identified 83.3% of the players selected. Therefore, coaches should be aware that differences between the selected and non-selected players are multi-factorial, with the spike jump reach being the most relevant assessment factor. Furthermore, good players for the selection can be identified using the two models: model 1 promises greater success with ten assessments, whereas model 2 allows the identification of suitable players for the under-19 men’s volleyball team with only two simple assessments