| Abstract | Osnovni je cilj ovog istraživanja bio utvrditi strukturu i razlike u važnosti specifičnih i situacijskih trenažnih operatora kondicijske pripreme u rukometu s obzirom na spolne, dobne, vremenske i pozicijske atribute rukometne igre te, temeljem rezultata istraživanja, utvrditi najvažnije modele operatora za pojedine varijable i njihove kombinacije. Za realizaciju postavljenoga cilja konstruiran je mjerni instrument (upitnik) kojim se, ekspertnom procjenom, utvrdila važnost specifičnih i situacijskih trenažnih operatora (entiteta) kondicijske pripreme u rukometu za pojedine varijable (atribute) rukometne igre. Uzorak entiteta sadrži 117 trenažnih operatora specifične i situacijske kondicijske pripreme. Uzorak varijabli sadrži 13 varijabli rukometne igre. Varijable su kategorizirane u četiri skupine (atributa), i to: atribut faze igre (3), atribut igračke pozicije (5), atribut dob (3), atribut spol (2). Važnost specifičnih i situacijskih kondicijskih trenažnih operatora (entiteta) za svaku pojedinu varijablu koja opisuje rukometnu igru procijenio je 21 ekspert. Sukladno ciljevima istraživanja izabrane su metode za analizu podataka. Analizom pouzdanosti utvrđeno je da postoji visok stupanj slaganja eksperata u ocjenjivanju važnosti svakog trenažnog operatora u odnosu na varijable rukometne igre. Vrijednosti koeficijenta pouzdanosti kreću se u rasponu od 0,80 do 0,94; prosječna vrijednost koeficijenta pouzdanosti bila je 0,91. Analiza deskriptivnih i distribucijskih parametara pokazala je normalnu distribuciju varijabli na razini subuzoraka eksperata. Faktorskom analizom pod metodom glavnih komponenata uz Guttman-Kaiserov (GK) kriterij dobivene su dvije latentne dimenzije: faktor igre u napadu i faktor igre u obrani. U daljnjem je postupku provedena taksonomska (klasterska) analiza kao polazište za analizu razlika različitim metodološkim pristupima. Nehijerarhijskom K-means metodom dobivene su tri različite i relativno homogene skupine trenažnih operatora koje su bile polazište za diskriminacijsku analizu. Prvu skupinu čine trenažni operatori koji se odnose većinom na razvoj agilnosti te aerobne i anaerobne izdržljivosti. Drugu skupinu čine operatori koji se odnose većinom na razvoj brzine i brzinske reakcije, specifične koordinacije, preciznosti dominantnom rukom i eksplozivne snage tipa skoka i tipa bacanja. Treću skupinu čine operatori koji se odnose većinom na razvoj fleksibilnosti, ravnoteže, preciznosti nedominantnom rukom te statičke i repetitivne snage. Kanoničkom diskriminacijskom analizom ustanovljene su dvije diskriminacijske funkcije koje statistički značajno razlikuju tri navedene skupine. Prva diskriminacijska funkcija, F1, dijeli prvu i drugu skupinu trenažnih operatora, koje se nalaze na pozitivnom polu, od treće skupine koja se nalazi na negativnom polu diskriminacijske funkcije. Druga diskriminacijska funkcija, F2, dijeli drugu skupinu trenažnih operatora, koja se nalazi na pozitivnom polu, od prve i treće skupine koje se nalaze na negativnom polu diskriminacijske funkcije. Rezultati analize razlika važnosti trenažnih operatora među trenažnim atributima spol, dob, pozicije u igri i faze igre ukazuju na to da ne postoje statistički značajne razlike između muškog i ženskog rukometa niti statistički značajne razlike među kadetima, juniorima i seniorima na razini svih entiteta. Rezultati su potvrdili da postoje statistički značajne razlike među pozicijama u igri (krilni napadač, vanjski napadač, kružni napadač, vratar, branič) i među fazama igre (pozicijski napad, pozicijska obrana, tranzicija) na razini svih entiteta. Analizom razlika važnosti pojedinih operatora u odnosu na atribut spol može se ustvrditi da nisu evidentirane statistički značajne razlike između spolova na razini od p<0,05 niti za jedan operator. Analiza razlika važnosti pojedinih operatora u odnosu na dob potvrđuje statističku značajnu razliku, ali ne na razini svih entiteta. Analizom razlika važnosti pojedinih operatora u odnosu na pozicije u igri utvrđena je statistički značajna razlika. Analizom razlika važnosti pojedinih operatora u odnosu na faze igre utvrđena je statistički značajna razlika.U završnom je dijelu istraživanja razvijen i predložen matematički model namijenjen odabiru najpogodnijih trenažnih operatora za pojedine varijable (atribute rukometne igre) i neke njihove kombinacije. Temeljem rezultata ovog istraživanja izvedeno je nekoliko osnovnih zaključaka koji generiraju nove spoznaje utemeljene na ekspertnom znanju o strukturi, razlikama i važnosti brojnih specifičnih i situacijskih trenažnih operatora specifične i situacijske kondicijske pripreme u rukometu. |
| Abstract (english) | The aim of this research was to determine the structure and differences in the importance of specific and situational training operators of conditioning preparation in handball (entities) with respect to gender, age, time, and position attributes of the handball game, and, based on the research results, determine the most important content models for individual variables and combinations thereof. In order to achieve this goal, a measuring instrument (questionnaire) was constructed, which would determine the importance of specific and situational training operators of conditioning preparation (entities) for the individual variables that describe handball game by expert rating. The entity sample represents 117 specific and situational conditioning training operators, while the variable sample represents 13 handball game variables. The variables are categorized into four groups (attributes): game phase attribute (3), player position attribute (5), age attribute (3), gender attribute (2). The total number of experts who assessed the importance of specific and situational training operators of conditioning preparation in handball (entities) for each variable describing the handball game was 21.The choice of methods for data analysis is consistent with the research objectives. Reliability analysis determined that there is a high degree of agreement among experts in evaluating the importance of each training operator in relation to the variables of the handball game. The values of the reliability coefficient range from 0.80 to 0.94, and they were on average 0.91. The analysis of descriptive and distributional parameters determined the normal distribution of variables at the level of the subsample of experts. By means of the factor analysis under the component model, two significant latent dimensions according to the Guttman-Kaiser criterion were obtained: the factor of attack play and the factor of defense play. A taxonomic (cluster) analysis was carried out as a starting point for the analysis of differences using different methodological approaches. Using the non-hierarchical K-means method of cluster analysis, three different and relatively homogeneous groups of training operators were classified, which were the starting point for the discrimination analysis. These are the following groups: The first group is made up of training operators, which mainly relate to the development of agility and the development of aerobic and anaerobic endurance. The second group is made up of operators which mostly relate to the development of speed and speed reactions, the development of specific coordination, precision with the dominant hand and explosive strength such as jumping and throwing. The third group is made up of operators that relate mostly to the development of flexibility, balance, precision with the non-dominant hand, and static and repetitive strength. Canonical discriminant analysis established two discriminant functions that statistically differentiate these three groups. The first discrimination function, F1, divides the first group and the second group, which are on the positive pole, from the third group, which is on the negative pole of the discrimination function. The second discrimination function, F2, divides the second group located on the positive pole from the first group and the third group located on the negative pole of the discrimination function. The results of the analysis of differences in the importance of training operators between the training attributes gender, age, position in the game and phase of the game indicate that there are no statistically significant differences between men's and women's handball, nor statistically significant differences for cadets, juniors, and seniors at the level of all entities. The results confirmed that there are statistically significant differences between the positions in the game (wing, back, pivot, goalkeeper, defender) and between the phases of the game (positional attack, positional defense, transition) at the level of all entities. By analyzing the differences in the importance of individual operators in relation to the gender attribute, it can be determined that no statistically significant differences at the p<0.05 level were recorded for any operator. Analysis of differences in the importance of individual operators in relation to age confirms a statistically significant difference, which was not the case at the level of all entities. By analyzing the differences in the importance of individual operators in relation to the positions in the game, a statistically significant difference was determined. By analyzing the differences in the importance of individual operators in relation to the phases of the game, a statistically significant difference was determined. In the final part of the research, a mathematical model was developed and proposed for the selection of the most suitable training operators for a single variable and some combinations thereof. Based on the results of this research, several basic conclusions were drawn that generate new knowledge based on expert knowledge about the structure, differences and importance of numerous specific and situational training operators in handball training. |
