Schaatsen bestaat voor 80% uit techniek. Atletiek veel minder. Dus kunnen a-typische sprinters als Timmer of Shimizu toch veel snelheid ontwikkelen. En kunnen relatief zwaar gebouwde allrounders als Groenewold en Kramer het wel lang volhouden.
2 opmerkingen waar ik verder over na gedacht heb. Hoewel voorzieningen, maar ook cultuur een cruciale rol spelen denk ik toch dat afkomst een rol speelt. Om terug te komen op de atletiek. De meeste sprinters maken vooral gebruik van Amerikaanse faciliteiten. We kunnen ook niet ontkennen dat de voorzieningen daar goed toegankelijk zijn voor blanken. Ik heb alle Olympische 100m mannen finales gezien sinds 1996 en altijd stonden louter negers met voorvaderen uit ongeveer hetzelfde deel van Afrika aan de start. Hoe verklaar je dat dan? En waarom zou dat niet gelden voor andere sporten. Je opmerking over techniek is juist, al geldt dit natuurlijk ook enigszins voor de zogeheten technische nummers in atletiek. Daarin zie je trouwens ook doorgaans atleten met dezelfde lichaamsbouw. Verder zette me dat lang volhouden ook aan het denken. Typerend voor het langebaanschaatsen is dat echt sprinten (inspanning van 10, max. 20 seconden) en duursport (inspanning van minimaal een half uur) niet voorkomen. Omdat de inspanningen die Kramer met diens grote zware lijf leverde max. 15 minuten duurden, kon hij daar wellicht top in zijn. Stel dat we een 50km zouden rijden, dan is hij wellicht in het nadeel. Daarnaast is het denk ik juist dat het schaatsen een minder ontwikkelde sport, hetgeen grote niveauverschillen veroorzaakt. Hoeveel procent van de Europese- of wereldbevolking zal ooit een poging hebben ondernomen om te ontdekken of hij/zij talent voor schaatsen heeft? Dan weet je ook meteen hoeveel talent gewoon nooit tot ontdekking is gekomen. Kijk ook naar hoe dominant bijv. Nederland en Noorwegen waren in de Europese schaatsgeschiedenis. Zou er niet minimaal evenveel talent zijn geboren in bijv. Engeland, Portugal of Bulgarije? Daar is het talent echter haast nooit ontdekt.
opmerkelijk om dit zo in grafiek vorm te zien. Maar wat me opvalt is, dat bij de dames, de lengte van de top 6 duidelijk boven die van de rest uitsteekt, is dat bij de mannen ook zo? Moet je dus langer dan de rest zijn om bij de top te horen er zijn toch wel onderzoeken geweest of kenianen/ethiopiers andere lichaamsbouw/aanhechting pezen en spieren hebben, waardoor ze in het voordeel zijn op de langere afstanden? Overigens is dat laatste wel een punt, als Sablikova was blijven basketballen, hadden we misschien nooit van haar gehoord. Gelukkig is dit talent een keer op schaatsen gaan staan en is ze echt ontdekt anders hadden we nooit aan tjechie gedacht voor langebaanschaatsen
ik zie toch tot mijn tevredenheid dat wat ik al wist, nu ook met de feiten wordt bevestigd. Daarbij komt nog dat zowel BMI als lengte afneemt, dus als je alleen gewicht zou nemen, neemt dat nog sneller af naarmate de afstand toeneemt. De 500 en het iets mindere nadeel van kleinere schaatsers blijkt ook. Inderdaad is schaatsen een (veel)te kleine sport om een groot talent qua techniek 'af te straffen' voor een te beperkte lichaamsbouw. Hij/zij komt er dan toch wel. Wel kunnen we wijzen op het feit dat hoe goed hij dan ook wordt, wereldkampioen zelfs, de echte superkamioenen combineerden een goede techniek met een groot atletisch lichaam (Schenk, Ritsma, Kramer). Ook zit schaatsen erg complex in elkaar, waardoor een simpel, eendimensionaal talent als lichaamslengte niet doorslaggevend is. Dit in tegenstelling tot bijv volley- en basketbal, waar je gewoon lang moet zijn, zonder uitzonderingen, om iets te bereiken. Gezien de cijfers kunnen we ook stellen dat de hele lange mannen en vrouwen coordinatief toch tekort komen. 1.82 voor de allerlangste vrouw is niet superlang, en dat is dan nog Boer die er ver bovenuit steekt. Langer is alleen een voordeel als je relatief die grotere slagen ook nog krachtig uit kunt voeren. Lange dames zouden hele lange slagen kunnen maken, maar missen daarvoor de kracht. Omdat heren meer kracht hebben, kennen zij dit probleem minder. Een wijsheid die ik uit het zwemmen meenam: de vlinderslag heren zijn erg groot, de vlinderslagdames mogen ook kleiner zijn. Dat vind ik echt een veel te simpele weergave. Iemand die lichamelijk/fysiek tekort komt zal nooit een wereldtopper worden, in geen enkele sport. Het is juist zo dat de ene tekortkoming in een ander sport juist een voordeel kan zijn, daarom is de een geschikt om te golfen en een ander is een voetballer. Als je naar een gewone dorpsclub de jeugd van 10-12 jaar bekijkt, zie je al 80 % van de jeugd die nooit kampioen kan worden. Nog geen clubkampioen. Stelling: Met andere woorden, misschien is de variantie in bouw van de toppers binnen een sportdiscipline een eerste indicator voor de mate waarin een sportdiscipline ontwikkeld is! Dat gaat me te ver, ik heb m aangepast tot een eerste indicatie. Waarbij sommige sporten een dimensie kennen (lengte bij basketbal), maar andere sporten niet. En vergeet ook niet dat een sport bestaat uit verschillende disciplines: bij voetbal zijn de mensen die ballen uit de lucht moeten halen (keepers, centrale verdedigers, spitsen) altijdlanger dan de middenvelders en buitenspelers. Op elftalfoto's pik je de voorstopper er zo uit. Ik noemde al de atleten. Ook de wielrenners in de waalse klassiekers zijn veel kleiner dan die van de Vlaamse wedstrijden.Dat draagt dus sterk bij aan je stelling. En dan zijn er de 'combinatie-sporten' (het WK allround). Daar waar de bouw per afstand gelijk is, zal de bouw van de deelnemers aan het allround wel weer uiteenlopen. Het is de reden waarom ik in diverse sporten de combinaties altijd het mooist en eerlijkst vind. Op met name de 500 m, en ook de 1000, speelt nog mee dat een echte sprinter er in het schaatsen soms moeite mee heeft die kracht ook efficient om te zetten in snelheid. Ik dacht dat bijv Groenewold zo iemand was. Verder vind ik sommige cijfers wat vreemd. Mag ik mijn vraagtekens zetten bij de BMI van sprietje Skobrev ? (ja dat mag ik van Mart). En Richardson slechts 1.78 ??
Ja dat van Skobrev vond ik ook al vreemd. Ik heb het gedubbelchecked en ook nog eens even de schaatsseizoen erop nageslagen en daarin staan dezelfde cijfers, dus het zal wel kloppen.
ik vind dit allemaal al super werk hoor, en wil je niet met meer werk opzadelen, maar de discussie op het allround topic draait vooral over lange afstand/groot lichaam/zuurstofschuld... is dat misschien iets dat je ook hierin kunt verweven? top 6 op een hooglandbaan vs top 6 op laagland... zijn dat andere mensen? ziet de grafiek er op hoogland heel anders uit..? zijn kleinere sprinters op de 1.000m op hoogland in het voordeel in tegenstelling tot hun potige concurrentie op laagland?
Dat is zeker interessant, dat ga ik inderdaad eens uitzoeken, maar ik denk niet dat ik met iets zal komen voor volgende week. Goed idee!
Ik heb er nog eens over na zitten denken en bij nader inzien denk ik dat dit toch niet haalbaar is. Welke gegevens neem je dan? Ik heb eens zitten kijken naar de uitslagen van de WB in Salt Lake City in 2009 en de WK afstanden in Richmond een week later, en daar staan gewoon praktisch dezelfde schaats(t)ers in de top 6. Als er maar een of twee namen verschillen krijg je niet echt verschillen waarmee je ook maar iets significants over de relatie tussen BMI en de prestatie op hoogland/laaglandbanen kunt zeggen. Anders is het in 2010. Toen waren er in december WB's in Calgary en SLC. Echter, van wat ik me kan herinneren deden toen best veel toppers niet mee. Als je de top tijdens die WB's gaat vergelijken met de top tijdens laagland WB's datzelfde seizoen dan spelen dus andere variabelen een te belangrijke rol. Misschien zou je wel kunnen kijken naar de verhouding tussen tijden die schaats(t)ers rijden op een hooglandbaan vs. tijden die schaats(t)ers rijden op een laaglandbaan per individuele schaatser en dat relateren aan het BMI van deze schaats(t)ers. Echter, dat zou veel te veel werk worden. Hoewel ik het nog steeds een goed idee vind, lijkt het me dus niet echt haalbaar. Of heeft er iemand een idee voor een andere (eenvoudige) onderzoeksopzet?
ja ik zat wel te denken aan het verschil tussen de nr 1 en de nr 10 op laagland en hoogland in relatie tot BMI maar als dat te veel werk is, ik geloof je zo. vooral niet doen, het moet wel leuk blijven.
Nog even terugkomend op mijn stelling dat de variantie in bouw van de toppers binnen een sportdiscipline een eerste indicator zou kunnen zijn voor de mate waarin die sportdiscipline ontwikkeld is... Het leek me interessant om de mate van variantie in BMI tussen de verschillende disciplines in het schaatsen te vergelijken. Dit kwam eruit: Uploaded with ImageShack.us (link to graph: http://img600.imageshack.us/i/graphw.png/) Deze gegevens laten dus zien (1) dat er structureel meer variantie is in het BMI van de absolute top bij de dames, en (2) dat zowel bij de dames als bij de heren veel meer variantie in BMI is naarmate de afstanden langer worden. De grafiek laat zo duidelijk een tendens zien (ook al is het aantal gegevens waarop deze grafiek gebaseerd is wat aan de kleine kant) dat het me geen toeval lijkt. Nu is de vraag, hoe deze gegevens te verklaren? Optie 1: Als je mijn stelling neemt dan kun je deze bevindingen verklaren door te zeggen dat mannenschaatsen sterker ontwikkeld is dan vrouwenschaatsen, en dat de korte afstanden in het schaatsen beter ontwikkeld zijn dan de lange afstanden. Dit strookt enigszins met mijn vermoedens vooraf, dus ik vind het wel een plausibele verklaring. Een minpunt van deze verklaring is echter (en dit is gesuggereerd door Nogevendit in persoonlijke correspondentie met hem) dat het niet echt logisch is dat verschillende disciplines binnen een sport verschillend ontwikkeld zijn, omdat atleten binnen een sport zich over het algemeen zullen richten op disciplines waar het gemakkelijkst prijzen te behalen zijn waardoor de mate van ontwikkeldheid altijd gelijk zal trekken. Optie 2: Sprintmaster's stelling is dat schaatsen voor 80% techniek is (en dat lichaamsbouw veel minder een rol speelt) en dat er daarom zoveel variantie bestaat in de bouw van de verschillende schaatsers. Hij zou de bovenstaande gegevens dus kunnen verklaren door te stellen dat de lange afstanden meer techniek vergen dan de korte afstanden en dat de korte afstanden relatief meer een gelijke bouw vergen. Minpunt van deze verklaring: Hoe verklaart hij dat vrouwen structureel meer variantie in BMI vertonen? Komt dit omdat vrouwenschaatsen meer techniek vereist? Dat lijkt me niet echt plausibel. Twee verklaringen die allebei voor en nadelen hebben, maar beiden wel plausibel zijn (zelf vind ik Sprintmaster's stelling misschien nog wel geloofwaardiger). Wat denken jullie, en vooral, hebben jullie nog alternatieve verklaringen voor deze gegevens.
Ik ga naar doen en een stapje terug. Hoe zit het met de validiteit van je data? Wat is de bron? Wanneer is er gemeten? Door wie is er gemeten? Waarmee is er gemeten? Hoe is er gemeten? Bijvoorbeeld met lengte heb je al meetbare verschillen tussen 's morgens vroeg en in de loop van de middag. Daarnaast vind ik je onderzoekspopulatie wat aan de kleine kant om echt goeie uitspraken te kunnen doen. Ik vraag me ook af wat je standaarddeviaties zijn trouwens, die helpen wel mee in het verklaren van je ondezoeksresultaten. Eigenlijk zou ik op zoek moeten naar m'n boekje methoden en technieken om nog meer lastige vragen te bedenken Los daarvan vraag ik me af of er wel een direct verklaarbaar causaal verband is, en of de factoren techniek en talent niet een hele grote rol spelen en dat het lichaam, mits gezond, een relatief kleine rol speelt.
Even de metingen weer op een rij zetten: De schaatsers op de korte afstanden zijn even lang en gespierd. De schaatsers op de langere afstanden zijn verschillend: zij kunnen lang en dun zijn, maar ook lang en zwaar. En wat kleiner en lichter met meer efficiency is ook een weg die naar succes kan leiden. Op de kortere afstanden is efficiency en heel zuinig rijden niet zo belangrijk: kracht is er te over, bij iedereen, die kracht omzetten in snelheid is het probleem. Dat van Riessen kleiner is en iets efficienter rijdt is leuk, maar een langere maakt grotere klappen en is eerder bij de streep. Meer kapot, maar wel eerder. Op de langere afstanden zijn er meerdere wegen die naar Rome leiden: het type Romme met grote klappen, vaak oplopend schema, of het type Sighel, met zuiniger rijden en fijne techniek. Hierbij speelt mee dat zeker de 5 km nog helemaal geen lange afstand is - de snelheid ligt er voor vele marathonners nog veel te hoog. Romme, Ritsma, Postma, allemaal leken ze goed op de lange afstand, maar dit kwam vanwege een hoge basissnelheid. Deze types mengen zich dan met de echte stayers, lage BMI, en voila: hogere variantie. Dat bij de vrouwen de variantie hoger ligt, is m.i. wel een indicatie dat de top daar minder 'breed' is. Ook is mijn verklaring niet meer dan een variant van die van Sprintmaster, het gaat om techniek en bij mij dan dat je bij de lange afstanden meerdere technieken terugziet, en op de sprint minder.
Heb je Kazachstanen wel of niet meegeteld bij de Aziaten? Ze doen wel mee met het CK voor Azië! 8) Ow, en ik wil een scatterplot!
Je gaat dus voor een soort gecombineerde verklaring van de cijfers: Korte vs. Lange afstanden: Sprintmaster's stelling. Mannen vs. Vrouwen: mijn stelling. Interessant! De vragen van Reitse: Wat is de bron? Een lijst met de lengtes en het gewicht van alle deelnemers aan de OS. Ik ben erachter gekomen dat die lijst overeenkomt met de lijst van lengtes en het gewicht die de 'Schaatsseizoen' geeft. Wanneer is er gemeten? Waarschijnlijk redelijk recent: De lijst in de 'Schaatsseizoen 2009-2010' is enigszins anders dan de lijst in de 'Schaatsseizoen 2008-2009'. Ik mag dus aannemen dat de gegevens up-to-date zijn. Door wie is er gemeten? Geen idee, de ISU? Wie anders zou de moeite nemen van iedereen de lengte en het gewicht op te nemen? Waarmee is er gemeten? Geen idee, een meetlat en een weegschaal? Hoe is er gemeten?Geen idee, schaatser op een weegschaal zetten en gewicht aflezen? Maar even serieus, je hebt natuurlijk helemaal gelijk als je zegt dat er allerlei zaken kunnen zijn die zorgen voor afwijkingen. Echter, dit is amateurwetenschap, en dat moet natuurlijk een beetje leuk blijven. Ten tweede, de gegevens geven zo'n duidelijk patroon weer dat er van toeval haast geen sprake kan zijn (ik ben me er van bewust dat dit een zeer gevaarlijke uitspraak is, maar ik sta er wel achter). Dus als je vraagt, in hoeverre is het nu bewezen dat bijvoorbeeld de variantie in BMI op stayerafstanden groter is dan de variantie in BMI op sprintafstanden. Dan zou ik zeggen, het is zeker niet bewezen, maar ik heb het wel redelijk aannemelijk kunnen maken.
Komkom Reitse, een beetje kritisch zijn mag, maar dit is vragen naar bekende wegen. Dat het om het WK in Vancouver was stond er al bij ook. Ja, verdeel en heers, zo houd ik iedereen te vriend 8) Maar in feite zijn er twee uitkomsten: 1. de lijn is stijgend 2. de lijn bij de vrouwen ligt hoger ad 1. Ik combineer dus toch niet: ik denk aan te voelen waarom de lijn stijgend is. Dat heeft met eerder verteld verhaal te maken. Ik heb hier eerder ook wel eens over geboomd. Wat ook een aardige analogie is, is deze: Vergelijk het met twee racefietsen, de ene met een verzet van bijv 52:13, de ander mer 52:14. (da's niet zo heel zwaar voor de outsiders). Als twee man gaan sprinten, wint degene met de 13. hij kan de grootste 'slagen maken' Als de afstand langer wordt, gaat ook efficiency een rol spelen. (ik neem ook even aan dat die van 52:13 ook terug kan schakelen naar een 14). Nu speelt het fysieke nadeel dat de een had geen rol meer. Maar het slaat nog niet om in een voordeel: beide typen bouw kunnen de (iets) langere afstand aan. Want zeker bij de dames is het 'ietsje' langer, we praten niet over echte stayers. ad 2. Van alles wat hiervoor gezegd is, van techniek tot vergelijking van disciplines, kan nog steeds niet worden verklaard waarom de lijn van de vrouwen hoger ligt. Het onderscheid moet hem zitten in het verschil tussen man en vrouw. Nu begeef ik mij op glad ijs, maar is het niet sowieso zo dat vrouwen een hogere spreiding van BMI hebben ? Sommige zeer dunne atleten, gemengd met enkele stevige boerenmeiden (hoe druk ik mij nog netjes uit ?). ik weet hier te weinig van. Een veel gehoorde kreet is wel dat vrouwensport minder breed is dan mannensport. Kijk eens bij de uitslagen van bijv een hardloopwedstrijd: (marathon):een half uur na de 1e man zijn er al honderden mannen over de meet. een halfuur na de 1e vrouw zijn dat....8 vrouwen ! Het argument van een minder brede top paste perfect in de hogere BMIvariantielijn, maar kan ook te kort door de bocht zijn. Nu je toch bezig bent: was het niet de Keizer die al verondersteld dat de BMIverschillen niet op vet gebaseerd zijn ? Je zou dus ook gewoon de lengte kunnen nemen als uitgangspunt, en dan dezelfde grafiekjes nog eens maken. Ik weet niet of het veel werk is, of dat je simpel een rijtje getallen moet deleten, maar het geeft wellicht wat extra inzicht in hoe we deze eerste uitkomsten moeten duiden
Quotes uitzoeken is me even teveel werk @DeDeut: tuurlijk is het amateurwetenschap en is het niet volledig verantwoord, maar waar ik eigenlijk naartoe wilde is de basis, wat is je dataset. Je geeft zelf al aan dat de gegevens van een site komen. Als sommige rijders (in topvorm) vlak voor de OS gemeten worden en andere rijders ergens tijdens een trainingskamp in de zomer waar ze net even lekker rustig aan doen gemeten worden, dan krijg je al opvallende verschillen. Verdere afwijkingen in meetapparatuur met betrekking tot weegschalen, centimeters enzo vervuilen je dataset nog verder. Bij een grote onderzoekspopulatie heb je daar niet zo heel veel last van, maar bij een kleine groep die je nu hebt ga je dat wel merken. Daarom is een standaarddeviatie, normaalverdeling en scatterplot (dat was een goeie, Leenstrafan!) wel goed om erbij te zetten. Dan krijg je iets meer inzicht, een gemiddelde alleen mag je als onderzoeker eigenlijk nooit gebruiken. Het voert wat ver om meteen bergen statistische toetsen los te laten, maar een beetje meer inzicht in de dataset moet kunnen. Gezien de grafieken en het feit dat je studeert (in Grunn) vermoed ik dat je wel toegang hebt tot SPSS, daarmee moet dat allemaal gemakkelijk in beeld te brengen zijn. Daarmee kan je je opmerking met betrekking tot toeval veel beter onderbouwen. @Nogevendit: les 1 die ik kreeg bij het doen van onderzoek is altijd kritisch zijn, weet wat je meet, test op validiteit en probeer bewijzen te vinden die je eigen conclusie onderuit halen in plaats van te bevestigen. Zorg ook dat je weet hoe je dataset is opgebouwd, wat de bron is en bij verschillende bronnen, of ze met elkaar matchen. Ik denk namelijk ook zeker te weten dat DeDeut tot betere onderzoeken en onderzoeksresultaten in staat is dan het standaard riedeltje van de Maurice de Honden van deze wereld.
Je hebt volkomen gelijk dat je kritisch bent, als een onderzoekje geen kritiek aankan is het geen knip voor de neus waard. De eerste grafieken in dit topic beschrijven de gemiddelden, en de laatste grafieken beschrijven de standaarddeviaties. Dus die twee beschrijvingstechnieken heb ik al gebruikt. Persoonlijk denk ik dat je aan een scatterplot niet veel hebt in dit geval. Als voorbeeld heb ik er een bijgevoegd: Uploaded with ImageShack.us Link to graph: http://img560.imageshack.us/i/chartq.png/ Wat een chaos! Toch denk ik niet dat dit iets zegt over de validiteit van de andere grafieken. In dit geval zijn gemiddeldes en standaarddeviaties betere beschrijvingstechnieken, juist vanwege de grote relatief grote variantie in de data alsmede het feit dat er grote overlappen zijn tussen de afstanden (i.e. de meest gespierde stayers doen niet onder voor de minst gespierde sprinters) Wat betreft je opmerking over het tijdstip van opname van lengte en gewicht. Tsja, dat weet ik simpelweg niet. Dus dat blijft een valide kritiekpunt. Toch zouden verschillende opnamemomenten binnen het seizoen mijn conclusies niet volledig overhoop gooien, tenzij ze alle sprinters in de zomer en alle stayers tijdens de OS gemeten hebben.
Dat is inderdaad geen werk (een formuletje vervangen), dus hier is ie: Uploaded with ImageShack.us Link to graph: http://img24.imageshack.us/i/graph6.png/ Conclusies: - Bij de heren zie je dat de variantie in lengte tussen de afstanden ongeveer gelijk is (slechts 1 punt verschil tussen de hoogste en de laagste). - Bij de dames zien we (in eerste instantie zeer verrassend) dat de variantie (sterk) daalt naarmate de afstanden langer worden, wat precies het tegenovergestelde is als bij het BMI. - De variantie blijft bij de dames (op de 5000/10000) na hoger liggen. Wat betekent dit? De conclusie bij de dames moet dus zijn dat het het op de korte afstanden niet uitmaakt hoe lang je bent (grote variantie) als de verhouding gewicht/lengte maar enigszins juist is (kleine variantie in BMI). Met andere woorden: als je maar gespierd genoeg bent om je lengte vooruit te krijgen. Op de lange afstanden ligt het precies andersom. Het maakt niet zoveel uit hoe gespierd je bent (dit pleit voor Sprintmaster's idee dat techniek belangrijk is, zoals gezegd). Bij de heren blijven de conclusies gelijk. Het enige dat relatief belangrijk is om een topper te zijn is dat je op de korte afstanden in ieder geval gespierd genoeg bent. Toch blijven alle varianties bij de heren lager dan bij de dames, je mag dus niet concluderen dat het onbelangrijk is bij de heren op de stayerafstanden hoe lang en gespierd je bent. Relatief gezien is het echter vooral belangrijk om gespierd te zien op de korte afstanden. Iets dat moeilijk verrassend mag heten.
Cool scatterplot. Voor de indeling had ik denk ik eerder gekozen voor de afstand op de X-as aangezien je lengte al in je BMI hebt zitten maar goed. Jij noemt het een chaos, dat klopt op zich ook wel omdat je alle afstanden bij elkaar hebt. Maar ik vind nu wel dat je inzichtelijk hebt gemaakt wat de spreiding van de data is, naar mijn smaak meer dan met je eerdere grafieken. Bij de 500 meter zie je nu een groepje ontstaan tussen de 23,5 en 24. Interessant clustertje, zijn dat ook degenen die de prijzen pakken? Bij de 1000 zie je meer een tendens naar een hogere BMI maar ook hier de vraag, zitten in die hogere BMI's degenen die de prijzen pakken? Bij de andere afstanden geldt eigenlijk hetzelfde. Je ziet heel lichtjes wat clustervorming ontstaan maar de kernvraag is een beetje: zijn het de outliers in je geheel die de prijzen pakken of zijn het juist de leden van de clusters (die daarmee dan een bepaalde lengte-gewicht ratio hebben) die winnen.
Ik blijf dit toch interessant vinden. Hoop niet dat Reitse zich aangevallen voelde (toch een beetje ?), maar je vroeg o.a. naar hoe ze de lengte en gewicht meten. Maar heb je gelijk, kritisch blijven moet (ik stelde vraagtekens bij gewicht Skobrev). Ik heb zelfs eens meegemaakt dat men een coopertest uitvoerde op een parkoers waarvan men de lengte zo maar even met de natte duim had geschat. De scatterplot geeft duidelijk aan dat er in eerste instantie niet zoveel lijn in lijkt te zitten. Als je dan toch gaat rekenen en er komen wat continu stijgende lijntjes uit, is dat opvallend, maar de opmerking over de afstanden op de x-as gaan volgens mij toch een beter beeld geven. Een verrassende conclusie: begrijp ik het goed dat de dames op de langere afstand allemaal even lang zijn, maar erg verschillen qua spiermassa ? Toch fietsen die (Aziatische) rassenverschillen hier ook lelijk doorheen he, als op de sprint de Lee's en Wangs tussen Boer en Timmer inzitten, en op de lange afstand je diverse Canadese eenheidsworsten hebt. Waar ik eigenlijk benieuwd naar was is de lengte van de rijders, per afstand. Dit is eigenlijk het startpunt in mijn verklaring : je constateert lengteverschillen, en een (stap 2)variantie daarin per afstand, gaat vervolgens verklaren dat de langere dan ook meer massa hebben. Dedeuts conclusies over de lengte-variantie deel ik helemaal. Om te beginnen wordt de nonchalante kijker op het verkeerde been gezet omdat je de schaalverdeling hebt aangepast. De variantie in lengte is dus veel groter dan die van BMI: dit is ook logisch : je hebt lange en kortere schaatsers, maar de langere is wat zwaarder dus qua BMI zitten de sporters wat dichter bij elkaar. Op de korte afstanden moet je dus spiermassa hebben, al mag dat nog bij verschillende lengten. Op de langere afstanden gaat de lengte minder varieren, dit verbaast mij enigszins, en ik wacht nog even de Aziatische vertroebelingen af. Daar heb ik ook wel aan zitten denken, en ik weet niet in hoeverre het statistisch 'mag', maar een gewichtje (hoe toepasselijk) toekennen aan de rijders zou de gevonden zeer kleine sets (n=6) wat uitgebreider maken. Als het gaat om het WK is ook top-8 denkbaar, kortom iets waarmee de sets iets groter worden. In de praktijk worden dit soort variabelen altijd zo gekozen dat ze je standpunt en conclusies zoveel mogelijk onderbouwen. (als de voetbaltrainer het slecht doet, en men zegt: slechts 3 punten uit de laatste 6 wedstrijden, dan kun je er donder op zeggen dat de op 6 na laatste wedstrijd gewonnen werd).
