Анализ взаимосвязи параметров состава тела с параметрами скоростных качеств у футболистов на этапе углубленной специализации

Введение. Подготовка футболистов на этапе углубленной специализации является базисом совершенствования способностей спортсмена. Актуальной задачей данного этапа является поиск эффективных средств подготовки. Уровень развития скоростных способностей определяет качество технической подготовленности футболистов.

Условием качественного роста футбола в республике стал Указ Президента Республики Узбекистан «О мерах по поднятию на совершенно новый этап развития футбола в Узбекистане» от 4 декабря 2019 года УП-5807. В этом Указе даны конкретные рекомендации по созданию детских и подростковых академий футбола и в Республике Каракалпакстан.

Эти академии создаются с целью подготовки из подрастающих юных футболистов талантливых игроков для команд высшей лиги [2].

Известно, что процесс многолетней подготовки от этапа к этапу не всегда протекает поступательно и равномерно; на одном из этапов происходит скачок развития силы, возрастных изменений, роста подготовленности. Скачок роста наступает в 14–15 лет, когда к этому есть все предпосылки (рост физической силы, функциональных возможностей). Необходимо выяснить зависимость скоростных качеств от физиологических показателей [1, 3].

Исследование зависимостей методами математической статистики и теории вероят- ностей, в частности корреляционным анализом, способствует установлению исследователями ранее не известных им закономерностей, получению точных и оперативных сведений при анализе спортивных параметров, имеющих сложный и комплексный характер. Вместе с этим для оптимального планирования тренировочных нагрузок необходима обработка измеренных в ходе проведения тренировочных занятий данных; оценка состояния футболиста после нагрузочных тренировок является бесценным инструментом в арсенале исследователя, а особенно на этапе углубленной специализации [4–6].

Цель: исследовать взаимосвязи контрольных упражнений с составами тела и в результате получить количественные меры этих взаимосвязей в виде коэффициентов парных корреляций с целью поиска эффективных средств развития скоростных качеств.

Материалы и методы исследования.

В качестве объекта исследования было выбрано 8 учащихся футболистов РШИОР (Республиканская школа-интернат олимпийского резерва) в возрасте от 14 до 15 лет.

Для достижения поставленной цели нами был использован пакет компьютерных программ математической статистики SPSS, включающий программную процедуру, которая реализует параметрический и непараметрический метод корреляционного анализа.

Физиологическими показателями спортсменов являлись восемь признаков: длина тела, масса тела, проценты общего жира и воды в организме, мышечная масса, тип сложения, скорость метаболизма и индекс плотности костной массы. Показатели снимались с помощью аппаратуры «Танита МС-980» (Япония) и методом биоимпедансометрии.

Исследовательская деятельность проводилась в июле 2019 года при Республиканской школе-интернате олимпийского резерва с 12 футболистами в 4 возрастных группах. При исследовании использовали измерительный прибор Microgate Racetime 2, были применены 3 нормативных теста.

Первый нормативный тест – «бег на 30 м»: при начале бега с высокого старта измерительные приборы скорости устанавливаются на дистанциях «Старт», «10 м от старта» и на линии «Финиш». В нормативе бег на 30 м, скорость преодоления дистанций 10 м и 30 м определяются одновременно.

Второй нормативный тест – челночный бег 5×30 м: измерительные приборы скорости Microgate Racetime 2 устанавливаются на пересечении линий «Старт» и «Финиш», где время засекается лишь при полном пересечении этих линий футболистом. Этим методом определяется полнота пересечения линий старта и финиша футболистами.

Третий нормативный тест – тест «восьмерка»: 4 конуса расставляются с четырех сторон в форме четырехугольника и один конус размещается в центре. Расстояние между конусами составляет 10 м. Футболист должен осуществить скоростное ведение мяча от конусов в углу к конусу в центре. При этом измерительный прибор скорости Microgate Racetime 2 устанавливается на линиях «Старт» и «Финиш».

Корреляционный анализ служит для определения степени тесноты связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема n связанных пар наблюдений (x, y) из совместной генеральной совокупности X и Y. Существует несколько типов коэффициентов корреляции, применение которых зависит от предположений о совместном распределении величин X и Y.

На базе вышеупомянутых скоростных и физиологических показателей спортсменов нами была образована выборка в формате Excel файла, состоящая из восьми наблюдений (строк) и двенадцати показателей (столбцов), копия которой далее была использована как исходные данные для программы корреляционного анализа. Ввиду того, что обрабатываемый файл имеет меньшее количество наблюдений, помимо параметрического метода (расчет коэффициента корреляции методом Пирсона – Браве) использованы и непараметрические методы (методы ранговых корреляций Кендала и Спирмана) расчета коэффициентов корреляций.

Результаты исследования. Перед тем как начинать расчеты для определения основных статистических характеристик и проверки распределения исходных данных на нормальность, были выполнены программы описательной статистики и разведочного анализа (табл. 1 ) .

В табл. 1 показаны наименование, средние, стандартные отклонения и количество всех исследуемых показателей.

Таблица 1

Table 1

Таблица описательной статистики

Descriptive statistics

№	Показатели / Parameter	Среднее Average	Стандартные отклонение Standard deviation
1	Бег на 10 м / 10-meter run	1,8825	,17990
2	Бег на 30 м / 30-meter run	4,5375	,20070
3	Челночный бег 5×30 м / 5×30 shuttle run	31,8638	1,09520
4	Тест «восьмерка» / 8 standard physical test	15,4075	,55633
5	Длина тела (см) / Body length (cm)	170,7500	4,43203
6	Масса тела (кг) / Body weight (kg)	61,2125	5,62810
7	% жира общего / % total body fat	2,0875	9,72220
8	% воды / % body water	65,8750	3,00464
9	Мышечная масса (кг) / muscle mass (kg)	52,9625	3,51281
10	Тип сложения / Somatotype	6,6250	1,40789
11	Скорость метаболизма / Metabolic rate	1665,3750	107,59705
12	Индекс плот.кост. массы / Bone mass density index	2,8250	,17525
В табл. 2 представлена корреляционная матрица, содержащая парные коэффициенты корреляций, полученные в результате работы программы расчетов корреляционных коэффициентов по методу Пирсона – Браве. Анализ данных табл. 2 показал, что из		скоростных характеристик спортсменов показатель бег на 10 м коррелирует не со всеми физиологическими показателями, кроме показателя длина тела, не имеет корреляционные связи, а с показателем длина тела коррелирует в средней степени тесноты с коэффициентом корреляции, равным на r = 0,454.

Таблица 2

Table 2

Корреляция по Кендалю Kendall method	Бег на 10 м, с 10-meter run, s	Бег на 30 м, с 30-meter run, s	Челночный бег 5×30 м, с 5×30 shuttle run, s	Тест «восьмерка», с 8 standard physical test, s	Длина тела, см Body length, cm
Бег на 30 м, с 30-meter run, s	,805*
Челночный бег 5×30 м, с 5×30 shuttle run, s	,586	,652
Тест «восьмерка», с 8 standard physical test, s	,548	,824*	,737*
Длина тела (см) Body length (cm)	,454	,091	,245	,228
Масса тела, кг Body weight, kg	,100	–,015	,538	,320	,123
% жира общего % total body fat	–,015	–,183	–,259	–,072	–,131
% воды % body water	,035	,098	–,407	–,312	–,102
Мышечная масса, кг Muscle mass, kg	,092	–,034	,615	,313	,252
Тип сложения Somatotype	–,069	,082	,049	–,145	–,063
Скорость метаболизма Metabolic rate	,095	–,033	,603	,313	,229
Индекс плотности костной массы Bone mass density index	,147	–,035	,628	,300	,414

Окончание табл. 2

Table 2 (end)

Корреляция по Кендалю Kendall method Масса тела, кг Body weight, kg % жира общего % total body fat % воды % body water Мышечная масса, кг Muscle mass, kg Тип сложения Somatotype Скорость метаболизма Metabolic rate Бег на 30 м, с 30-meter run, s Челночный бег 5×30 м, с 5×30 shuttle run, s Тест «восьмерка», с 8 standard physical test, s Длина тела (см) Body length (cm) Масса тела, кг Body weight, kg % жира общего % total body fat ,526 % воды % body water –,973** –,596 Мышечная масса, кг Muscle mass, kg ,951** ,302 –,910** Тип сложения Somatotype –,685 –,940** ,761* –,515 Скорость метаболизма Metabolic rate ,968** ,350 –,929** ,998** –,551 Индекс плотности костной массы Bone mass density index ,879** ,180 –,829* ,979** –,420 ,967** ной массы r = 0,967** и скоростью метаболизма.

• 3.    Установлена высокая степень зависимости (r = 0,7) между скоростью бега на 30 м и 10 м, слабая и обратная связь (r = –0,19) между бегом на 30 м и параметром процентного содержания жира в организме. Параметр челночного бега 5×30 м имеет среднюю степень связи с физиологическими данными физического развития: длиной тела, массой тела, скоростью метаболизма, индексом плотности костной массы и мышечной массы тела (соответственно r = 0,245; 0,538; 0,310; 0,603; 0,615), то есть с основными показателями состава тела. Для этого необходимо с целью формирования фундамента в комплексную программу подготовки футболистов включать упражнения, развивающие скоростные качества, которые положительно влияют на отдельные показатели состава тела.