Validity and Reliability of the Football Specific Match Analysis Scale

Öz

Football is one of the most popular sports in the world. The use of technology in football continues to increase day by day. At the beginning of these technologies, it develops match and performance analysis and the speed of application in technologies continues to increase day by day. The content based on this information was made for the purpose of making and combining the current study, the validity and reliability analyzes of the match analysis system specific to the football branches of the individuals. For this purpose, data were collected from a total of 734 people (545 men, 189 women). The 55-item item pool created by the researchers was presented to experts in the field, and then 5 items were excluded. Exploratory factor analysis was applied to the 50-item draft scale, and the construct confirmatory factor analysis obtained was verified. Test-retest method and internal consistency analysis were applied to the verified structure. As a result of the exploratory factor analysis applied to the draft scale, a measurement structure consisting of 4 factors and 32 items was obtained. This structure was tested with confirmatory factor analysis, and the 4-factor structure was preserved and a 23-item structure emerged. The reliability of the scale was examined by test-retest method and internal consistency analysis. Analysis showed that the stability coefficient of the scale was 0.988; The Cronbach Alpha internal consistency coefficient showed that it was 0.885. It can be said that the developed scale is suitable in terms of content and construct validity. It is thought that the current scale is suitable for use in the field of sports sciences.

Anahtar Kelimeler

• Football
• Match analysis
• Validity
• Reliability

Futbola Özgü Maç Analizi Ölçeğinin Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Öz

Futbol dünyanın en popüler spor dallarından birisidir. Futbolda teknoloji kullanımı her geçen gün artarak devam etmektedir. Bu teknolojilerin başında da maç ve performans analizi gelmekte ve teknolojilerin uygulamadaki kullanım sıklığı her geçen gün artarak devam etmektedir. Bu bilgilerden yola çıkarak mevcut çalışma, bireylerin futbol branşına özgü maç analizi ölçeğinin geçerlik ve güvenirlik analizlerinin yapılması ve geliştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Bu amaç doğrultusunda toplam 734 kişi (545 erkek, 189 kadın)’den veri toplanmıştır. Araştırmacılar tarafından oluşturulan 55 maddelik madde havuzu alanında uzman kişilere sunulmuş ve sonrasında 5 madde kapsam dışı bırakılmıştır. 50 maddelik taslak ölçeğe açımlayıcı faktör analizi uygulanmış, elde edilen yapı doğrulayıcı faktör analizi doğrulanmıştır. Doğrulanan yapıya test tekrar test yöntemi ve iç tutarlılık analizi uygulanmıştır. Taslak ölçeğe uygulanan açımlayıcı faktör analizi sonucunda 4 faktör ve 32 maddeden oluşan bir ölçme yapısı elde edilmiştir. Bu yapı doğrulayıcı faktör analizi ile test edilmiş 4 faktörlü yapı korunmuş ve 23 maddelik yapı ortaya çıkmıştır. Ölçeğin güvenirliği, test tekrar test yöntemi ve iç tutarlılık analizi ile incelenmiştir. Analizler, ölçeğin kararlılık katsayısının 0,988; Cronbach Alpha iç tutarlılık katsayısı ise 0,885 olduğunu göstermiştir. Geliştirilen ölçeğin, kapsam ve yapı geçerliliği açısından uygun olduğu söylenebilir. Mevcut ölçeğin spor bilimleri alanında kullanıma uygun olduğu düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Futbol
• Maç Analizi
• Geçerlik
• Güvenirlik

Kaynakça

1. Akgeyik, T. (2018). Futbolda başarıyı etkileyen faktörler, (Türkiye süper lig takımları üzerine ampirik bir araştırma). HAK-İŞ Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 7(18), 396-413. https://doi.org/10.31199/hakisderg.418083
2. Aksayan, S., ve Gözüm, S. (2002). Guide for intercultural scale adaptation: psychometric features and intercultural comparison. Journal of in Nursing Research Developing, 4(2),9-20. Erişim adresi: http://hemarge.org.tr/ckfinder/userfiles/files/2003/2003-vol5-sayi1-65.pdf
3. Alves, D. L., Osiecki, R., Palumbo, D. P., Moiano-Junior, J. V. M., Oneda, G., & Cruz, R. (2019). What variables can differentiate winning and losing teams in the group and final stages of the 2018 FIFA World Cup?, International Journal of Performance Analysis in Sport, 19(2), 248-257. https://doi.org/10.1080/24748668.2019.1593096
4. Araya, J. A., & Larkin, P. (2013). Key performance variables between the top 10 and bottom 10 teams in the English premier league 2012/13 season. Human Movement, Health and Coach Education (HMHCE), 2, 17-29. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/260422971
5. Armatas, V., & Pollard, R. (2012). Home advantage in Greek football. European Journal of Sport Science, 14(2), 116- 122. http://dx.doi.org/10.1080/17461391.2012.736537
6. Aquino, R., Garganta, J., Manechini, J. P. V., Bedo, B. L. S., & Puggina, E. F. (2017). Effects of match situational variables on possession: The case of England Premier League season 2015/16. Motriz: Revista de Educação Física, 23(3), 1-6. http://dx.doi.org/10.1590/S1980-6574201700030015
7. Bilgin, S., ve Müniroğlu, R. S. (2022). 2018 Dünya kupası maçlarının teknik, taktik ve hareket zaman ilişkisinin istatistiksel analizi. Spormetre The Journal of Physical Education and Sport Sciences, 20(2), 105-116. https://doi.org/10.33689/spormetre.1088717
8. Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (2. Baskı). Pegem Akademi Yayıncılık.

9. Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (12. Baskı). Pegem Akademi Yayıncılık.
10. Carling, C. (2010). Analysis of physical activity profiles when running with the ball in a professional soccer team. Journal of Sports Sciences, 28(3), 319–326. https://doi.org/10.1080/02640410903473851
11. Carling, C., Williams, A.M., & Reilly, T. (2005). Handbook for soccer match analysis. Taylor and Francis Group.
12. Coşkuner, Z., Büyükçelebi, H. ve Kurak, K. (2020). Türkiye süper ligi’ndeki oyun içi değişkenlerin analizi. GERMENİCA Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 1(1), 47-54. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/germenica/issue/52438/660107
13. Franks, I.M., & Hughes, M. (2016). Successful coaching through match analysis (1nd Ed.). Meyer and Meyer Sport.
14. Gürkan, O. (2018). İç saha ve deplasmanda oynanan müsabakaların bazı performans parametreleri açısından karşılaştırılması: Türkiye futbol süper ligi örneği. The Journal of Academic Social Science, 6(76), 442-448. http://dx.doi.org/10.16992/ASOS.13931
15. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., & Black, W.C. (1999). Análisis multivariante. Prentice Hall.
16. İnan. T. (2018). Analyzing the home-field advantage in major european football leagues. International Journal of Environmental & Science Education, 13(2), 113-124. Erişim adresi: http://www.ijese.net/makale_indir/IJESE_2011_article_5a9aca8d4b4ff.pdf
17. Karagöz Y. (2016). SPSS ve AMOS 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Akademik Yayıncılık. Karagöz, Y., ve Bardakçı, S. (2020). Bilimsel araştırmalarda kullanılan ölçme araçları ve ölçek geliştirme. Nobel akademik yayıncılık.
18. Kartal M., ve Bardakçı S. (2018). SPSS ve AMOS uygulamalı örneklerle güvenirlik ve geçerlik analizleri. Akademisyen Yayınevi.
19. Kayhan, R.F., Bardakçı, S., ve Caz, Ç. (2020). Türk futbolunda video yardımcı hakem (VAR) uygulamasına yönelik tutum ölçeği geliştirilmesi. OPUS International Journal of Society Researches, 16(27), 571-596. https://doi.org/10.26466/opus.673635
20. Kubayi, A., & Toriola, A. (2020). Match performance indicators that discriminated between winning, drawing and losing teams in the 2017 AFCON Soccer Championship. Journal of Human Kinetics, 72, 215-221. https://doi.org/10.2478/hukin-2019-0108
21. Lames, M. (2008). Coaching and computer science. P. Dabnichki, & A. Baca (Eds.), Computers in sport (p.:99-120). WITPress.
22. Mackenzie, R., & Cushion, C. (2016). Player and team assessments. T. Strudwick (Eds.), Soccer science (p.:531-545). Human Kinetics.
23. Meydan, C.H., ve Şeşen, H. (2015). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları (2. Baskı). Detay Yayıncılık.
24. Michailidis. Y., Michailidis, C., & Primpa, E. (2013). Analysis of goals scored in European championship 2012. Journal of Human Sport & Exercise, 8(2), 367-375. http://dx.doi.org/10.4100/jhse.2012.82.05
25. Müniroğlu, S. (2009). Futbolda maç analizi ve gözlemin önemi. 3. Ulusal Futbol Bilim Kongresi Bildiri Kitabı İçinde. s.:17, 9-11 Ocak, Antalya, Türkiye. Erişim adresi: https://docplayer.biz.tr/2774056-3-ulusal-futbol-ve-bilim-kongresi-9-11-ocak-2009-bildiri-kitabi.html
26. Müniroğlu, S., ve Deliceoğlu, G. (2008). Futbolda maç analizi ve gözlem teknikleri (1. Baskı).Ankara Üniversitesi Basımevi.
27. Nakip, M. (2006). Pazarlama araştırmaları teknikler ve SPSS destekli uygulamalar. Seçkin Yayıncılık.
28. Rein, R., & Memmert, D. (2016). Big data and tactical analysis in elite soccer: Future challenges and opportunities for sports science. Springer Plus, 5(1),1410. http://dx.doi.org/10.1186/s40064-016-3108-2
29. Sarmento, H., Marcelino, R., Anguera, M.T., Campanico, J., Matos, N., & Leitao, J. (2014). Match analysis in football: A Systematic review. Journal of Sports Sciences, 32(20),1831-1843. https://doi.org/10.1080/02640414.2014.898852
30. Schermelleh-Engel, K., & Moosbrugger, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/251060246
31. Tavşancıl, E. (2002). Tutulumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (1. Baskı). Nobel Basım Yayın.
32. Tezbaşaran, A.A. (1996). Likert tipi ölçek geliştirme kılavuzu. Psikologlar Derneği Yayınları.