Cieľom práce bolo zistiť, aký je vzťah medzi jednotlivými disciplínami a celkovým výkonom v triatlone. K analýze sme použili výsledky z vrcholných podujatí (OH, MS, ME) za rok 2021. Analyzovanú vzorku tvorili pretekári a pretekárky kategórie elite v počte šprint triatlon: muži (n = 30), ženy (n = 30). Olympijský triatlon: muži (n=30), ženy (n=30). Dlhý triatlon: muži (n=26), ženy (n=16) a terénny triatlon: muži (n=30), ženy (n=19). Na overenie vzťahov medzi jednotlivými premennými sme použili Spearmanov korealčný koeficient. Výsledky: Šprint triatlon muži - Štatisticky významný (p < 0,01) vzťah sme zaznamenali pre beh (R = ,662) a bicykel (R = ,474), prechod medzi plávaním a bicyklom predstavoval štatisticky významný vzťah (p < 0,05; R = ,396). U žien sme zaznamenali štatisticky významný vzťah (p < 0,01) pre bicykel (R = ,811), prechod z bicykla na beh (R = ,666) a beh (R = ,783). Olympijský triatlon muži - Štatisticky významný vzťah (p < 0,01) sme zaznamenali pre beh (R = ,936) a prechod z bicykla na beh (R = , 682). U žien sme zaznamenali štatisticky významný vzťah (p < 0,01) pre plávanie ( R = ,535), cyklistiku (R = ,780) a beh (R = ,750). Pre dlhý triatlon sme u mužov zaznamenali štatisticky významný vzťah (p < 0,01) pre plávanie (R = , 574), bicykel (R = ,683) a beh (R = ,832). U žien sme zaznamenali štatisticky významný vzťah (p < 0,01) pre plávanie (R = ,862), bicykel (R = ,879) a beh (R = ,821). Štatisticky významný vzťah (p < 0,05) sme zaznamenali pre prechod plávanie - bicykel (R = ,591) a bicykel - beh (R = ,602). Terénny triatlon muži - štatisticky významný vzťah (p < 0,01) sme zaznamenali pre plávanie (R = ,480), cyklistiku (R = ,932) a beh (R = ,844). Štatisticky významný vzťah (p < 0,05; R = ,391) sme zaznamenali pre prechod plávanie - bicykel. U žien sme zaznamenali štatisticky významný vzťah (p < 0,01) pre cyklistiku (R = ,946), prechod bicykel - beh (R = ,801) a beh (R = ,921).

The aim of the work was to find out what is the relationship between individual disciplines and the overall performance in triathlon. For the analysis, we used the results of three top events for each variant of triathlon for the years 2019 to 2021. The analyzed consisted of athletes in the elite category. We analyzed the sprint triathlon, the Olympic triathlon, the long triathlon and the off-road triathlon. We used Spearman's correlation coefficient to verify the relationships between the individual variables. Results: For all monitored triathlons, we observed statistically significant relationships (p < 0,05) for running, with the most significant contribution to the overall result in Olympic (R = 0,907; 0,840; 0,964) and long men's triathlon (R = 0,832; 0,772; 0,878). For cycling, we observed statistically significant relationships (p < 0,01) in all but one of the triathlons monitored, with cycling most significantly contributing to the overall result in the off-road triathlon of men (R = 0,932; 0,896; 0,961), women (R = 0,946; 0,826; 0,875) and in women's long triathlon (R = 0,879; 0,706; 0,864). For the men's sprint triathlon, we observed the most significant correlations twice for running (R = 0,965; 0,849) and once for cycling (R = 0,873). Women in the sprint, similarly to men, were dominated twice by running (R = 0,885; 0,820) and once by cycling (R = 0.895). For the women's Olympic Triathlon, we recorded the strongest correlation for running (R = 0,827; 0,828) and once for cycling (R = 0,907).

Stredná športová škola Nitra

Trnavská Univerzita v Trnave Pedagogická fakulta Katedra školskej pedagogiky

Univerzita Komenského v Bratislave Lekárska fakulta Ústav telesnej výchovy a športu

Relationship between individual disciplines and sports performance in triathlon

Citace poskytuje Crossref.org