Rugby Analysis
Thiago O Borges
20/08/2024
1 Intro
Este projeto investigou os scouts de seleções de rugby.
2 Métodos
Os dados são apresentados como média e desvio padrão. As premissas para utilização da ANOVA One Way foram investigados utilizando o teste de Shapiro Wilk, para investigar se os residuos apresentam distribuição normal, bem como o teste de Levene foi implementado, visando investigar a homogeneidade da variância. A ANOVA de Welch foi utilizada para comparar os trimestres, e como comparações post-hoc, foi utilizado uma comparação do tipo pairwise com o teste Games-Howell. Nível de significância adotado foi de p < 0,05. As análises foram conduzidas utilizando o software R e bibliotecas dedicadas.
3 Imports
4 Load Data
5 Check data
## Rows: 50
## Columns: 43
## $ `#` <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13…
## $ jogador_tries <chr> "Will Jordan", "Damian Penaud", "Bundee A…
## $ trimestre_tries <dbl> 1, 3, 2, 4, 2, 1, 4, 2, 4, 2, 1, 1, 4, 4,…
## $ tries <dbl> 8, 6, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 3,…
## $ jogador_tackles_completos <chr> "Marcos Kremer", "Ben Earl", "Franco Most…
## $ trimestre_tackles_completos <dbl> 3, 1, 4, 1, 3, 3, 1, 4, 1, 2, 4, 4, 4, 4,…
## $ tackles_completos <dbl> 92, 80, 73, 67, 66, 65, 63, 62, 61, 61, 6…
## $ jogador_chutes <chr> "Alex Mitchell", "Beauden Barrett", "Sant…
## $ trimestre_chutes <dbl> 2, 2, 1, 2, 1, 4, 3, 1, 4, 2, 3, 3, 2, 3,…
## $ chutes <dbl> 64, 60, 53, 49, 46, 45, 44, 36, 36, 34, 3…
## $ jogador_pontos <chr> "Owen Farrell", "Thomas Ramos", "Emiliano…
## $ trimestre_pontos <dbl> 3, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 4, 2, 1, 2,…
## $ pontos <dbl> 75, 74, 67, 58, 56, 53, 46, 45, 41, 40, 3…
## $ jogador_carregadas <chr> "Ardie Savea", "Bundee Aki", "Beauden Bar…
## $ trimestre_carregadas <dbl> 4, 2, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 4, 2, 1, 1, 4,…
## $ carregadas <dbl> 82, 81, 72, 67, 64, 63, 59, 59, 59, 56, 5…
## $ jogador_metros_carregados <chr> "Will Jordan", "Beauden Barrett", "Bundee…
## $ trimestre_metros_carregados <dbl> 1, 2, 2, 3, 2, 4, 1, 2, 3, 4, 4, 2, 2, 3,…
## $ metros_carregados <dbl> 494, 493, 446, 425, 419, 392, 390, 389, 3…
## $ jogador_quebras_linha <chr> "Damian Penaud", "Will Jordan", "Louis Bi…
## $ trimestre_quebras_linha <dbl> 3, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 3, 1, 1, 1, 1, 4,…
## $ quebras_linha <dbl> 13, 12, 10, 10, 9, 8, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 7…
## $ jogador_offloads <chr> "Antoine Dupont", "Charles Piutau", "Ardi…
## $ trimestre_offloads <dbl> 4, 4, 4, 3, 1, 4, 4, 3, 4, 3, 1, 4, 2, 3,…
## $ offloads <dbl> 10, 10, 9, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 6, …
## $ jogador_defensores_batidos <chr> "Mark Telea", "Mateo Carreras", "Bundee A…
## $ trimestre_defensores_batidos <dbl> 4, 4, 2, 4, 2, 1, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 4, 4,…
## $ defensores_batidos <dbl> 40, 33, 30, 27, 25, 24, 23, 22, 22, 21, 2…
## $ jogador_assistencias <chr> "Cam Roigard", "Garry Ringrose", "Richie …
## $ trimestre_assistencias <dbl> 4, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 1, 4, 4, 2, 3, 3, 1,…
## $ assistencias <dbl> 6, 6, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3,…
## $ jogador_tackles_perdidos <chr> "Adrian Moțoc", "Tiaan Swanepoel", "Marco…
## $ trimestre_tackles_perdidos <dbl> 3, 2, 3, 4, 1, 2, 4, 2, 4, 1, 3, 3, 3, 3,…
## $ tackles_perdidos <dbl> 17, 17, 17, 14, 14, 14, 14, 13, 13, 13, 1…
## $ jogador_tackles_dominantes <chr> "Damian De Allende", "Siya Kolisi", "Marc…
## $ trimestre_tackles_dominantes <dbl> 4, 2, 3, 2, 4, 1, 4, 4, 4, 1, 3, 4, 2, 1,…
## $ tackles_dominantes <dbl> 11, 10, 9, 9, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 7, 7, 6, …
## $ jogador_turnovers_ganhos <chr> "Sam Cane", "Will Rowlands", "Scott Cummi…
## $ trimestre_turnovers_ganhos <dbl> 1, 3, 4, 4, 4, 4, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 3, 2,…
## $ turnovers_ganhos <dbl> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2,…
## $ jogador_lineouts_ganhos <chr> "Codie Taylor", "Jamie George", "Julián M…
## $ trimestre_lineouts_ganhos <dbl> 1, 4, 4, 1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 4, 3, 3,…
## $ lineouts_ganhos <dbl> 53, 52, 48, 45, 44, 43, 34, 34, 28, 28, 2…6 Convert ‘trimestre’ to factor
## Rows: 50
## Columns: 43
## $ `#` <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13…
## $ jogador_tries <chr> "Will Jordan", "Damian Penaud", "Bundee A…
## $ trimestre_tries <fct> 1, 3, 2, 4, 2, 1, 4, 2, 4, 2, 1, 1, 4, 4,…
## $ tries <dbl> 8, 6, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 3,…
## $ jogador_tackles_completos <chr> "Marcos Kremer", "Ben Earl", "Franco Most…
## $ trimestre_tackles_completos <fct> 3, 1, 4, 1, 3, 3, 1, 4, 1, 2, 4, 4, 4, 4,…
## $ tackles_completos <dbl> 92, 80, 73, 67, 66, 65, 63, 62, 61, 61, 6…
## $ jogador_chutes <chr> "Alex Mitchell", "Beauden Barrett", "Sant…
## $ trimestre_chutes <fct> 2, 2, 1, 2, 1, 4, 3, 1, 4, 2, 3, 3, 2, 3,…
## $ chutes <dbl> 64, 60, 53, 49, 46, 45, 44, 36, 36, 34, 3…
## $ jogador_pontos <chr> "Owen Farrell", "Thomas Ramos", "Emiliano…
## $ trimestre_pontos <fct> 3, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 4, 2, 1, 2,…
## $ pontos <dbl> 75, 74, 67, 58, 56, 53, 46, 45, 41, 40, 3…
## $ jogador_carregadas <chr> "Ardie Savea", "Bundee Aki", "Beauden Bar…
## $ trimestre_carregadas <fct> 4, 2, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 4, 2, 1, 1, 4,…
## $ carregadas <dbl> 82, 81, 72, 67, 64, 63, 59, 59, 59, 56, 5…
## $ jogador_metros_carregados <chr> "Will Jordan", "Beauden Barrett", "Bundee…
## $ trimestre_metros_carregados <fct> 1, 2, 2, 3, 2, 4, 1, 2, 3, 4, 4, 2, 2, 3,…
## $ metros_carregados <dbl> 494, 493, 446, 425, 419, 392, 390, 389, 3…
## $ jogador_quebras_linha <chr> "Damian Penaud", "Will Jordan", "Louis Bi…
## $ trimestre_quebras_linha <fct> 3, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 3, 1, 1, 1, 1, 4,…
## $ quebras_linha <dbl> 13, 12, 10, 10, 9, 8, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 7…
## $ jogador_offloads <chr> "Antoine Dupont", "Charles Piutau", "Ardi…
## $ trimestre_offloads <fct> 4, 4, 4, 3, 1, 4, 4, 3, 4, 3, 1, 4, 2, 3,…
## $ offloads <dbl> 10, 10, 9, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 6, …
## $ jogador_defensores_batidos <chr> "Mark Telea", "Mateo Carreras", "Bundee A…
## $ trimestre_defensores_batidos <fct> 4, 4, 2, 4, 2, 1, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 4, 4,…
## $ defensores_batidos <dbl> 40, 33, 30, 27, 25, 24, 23, 22, 22, 21, 2…
## $ jogador_assistencias <chr> "Cam Roigard", "Garry Ringrose", "Richie …
## $ trimestre_assistencias <fct> 4, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 1, 4, 4, 2, 3, 3, 1,…
## $ assistencias <dbl> 6, 6, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3,…
## $ jogador_tackles_perdidos <chr> "Adrian Moțoc", "Tiaan Swanepoel", "Marco…
## $ trimestre_tackles_perdidos <fct> 3, 2, 3, 4, 1, 2, 4, 2, 4, 1, 3, 3, 3, 3,…
## $ tackles_perdidos <dbl> 17, 17, 17, 14, 14, 14, 14, 13, 13, 13, 1…
## $ jogador_tackles_dominantes <chr> "Damian De Allende", "Siya Kolisi", "Marc…
## $ trimestre_tackles_dominantes <fct> 4, 2, 3, 2, 4, 1, 4, 4, 4, 1, 3, 4, 2, 1,…
## $ tackles_dominantes <dbl> 11, 10, 9, 9, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 7, 7, 6, …
## $ jogador_turnovers_ganhos <chr> "Sam Cane", "Will Rowlands", "Scott Cummi…
## $ trimestre_turnovers_ganhos <fct> 1, 3, 4, 4, 4, 4, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 3, 2,…
## $ turnovers_ganhos <dbl> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2,…
## $ jogador_lineouts_ganhos <chr> "Codie Taylor", "Jamie George", "Julián M…
## $ trimestre_lineouts_ganhos <fct> 1, 4, 4, 1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 4, 3, 3,…
## $ lineouts_ganhos <dbl> 53, 52, 48, 45, 44, 43, 34, 34, 28, 28, 2…7 Plot data - “tries”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_tries)
## W = 0.8167, p-value = 2.174e-06## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.5869 0.6267
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: tries and trimestre_tries
## F = 0.32138, num df = 3.000, denom df = 21.837, p-value = 0.8098## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'tries' entre cada trimestre de nascimento."8 Plot data - “tackles_completos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_tackles_completos)
## W = 0.83864, p-value = 7.728e-06## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.5933 0.6225
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: tackles_completos and trimestre_tackles_completos
## F = 0.67698, num df = 3.000, denom df = 23.279, p-value = 0.5749## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'tackles_completos' entre cada trimestre de nascimento."9 Plot data - “chutes”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_chutes)
## W = 0.87729, p-value = 9.27e-05## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 1.1297 0.3469
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: chutes and trimestre_chutes
## F = 0.49753, num df = 3.000, denom df = 24.638, p-value = 0.6874## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'chutes' entre cada trimestre de nascimento."10 Plot data - “pontos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_pontos)
## W = 0.90945, p-value = 0.001001## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 2.1033 0.1128
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: pontos and trimestre_pontos
## F = 3.6886, num df = 3.000, denom df = 20.174, p-value = 0.02892ANOVA de Welch demonstra que HOUVE diferença estatística no numero de ‘pontos’ entre cada trimestre de nascimento F~3, ~20,1 = 3,7; p = 0,02, onde o número de pontos daqueles nascidos no 4º trimestre foi menor que aqueles nascidos no 3º trimestre (p=0,031)
11 Plot data - “carregadas”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_carregadas)
## W = 0.85851, p-value = 2.651e-05## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.4249 0.7361
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: carregadas and trimestre_carregadas
## F = 0.33849, num df = 3.000, denom df = 24.836, p-value = 0.7976## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'carregadas' entre cada trimestre de nascimento."12 Plot data - “metros_carregados”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_metros_carregados)
## W = 0.95819, p-value = 0.07468## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.7731 0.515
## 46
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: metros_carregados and trimestre_metros_carregados
## F = 0.42278, num df = 3.000, denom df = 24.526, p-value = 0.7383## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'metros_carregados' entre cada trimestre de nascimento."13 Plot data - “quebras_linha”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_quebras_linha)
## W = 0.85299, p-value = 1.866e-05## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.6897 0.563
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: quebras_linha and trimestre_quebras_linha
## F = 0.21667, num df = 3.000, denom df = 14.766, p-value = 0.8833## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'quebras_linha' entre cada trimestre de nascimento."14 Plot data - “offloads”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_offloads)
## W = 0.95307, p-value = 0.04568## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 4.6126 0.00665 **
## 46
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: offloads and trimestre_offloads
## F = 2.1797, num df = 3.000, denom df = 24.174, p-value = 0.1164## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'offloads' entre cada trimestre de nascimento."15 Plot data - “defensores_batidos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_defensores_batidos)
## W = 0.87333, p-value = 7.062e-05## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 2.0272 0.1232
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: defensores_batidos and trimestre_defensores_batidos
## F = 1.9092, num df = 3.000, denom df = 18.129, p-value = 0.164## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'defensores_batidos' entre cada trimestre de nascimento."16 Plot data - “assistencias”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_assistencias)
## W = 0.8789, p-value = 0.0001037## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 1.5019 0.2266
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: assistencias and trimestre_assistencias
## F = 0.884, num df = 3.000, denom df = 23.935, p-value = 0.4634## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'assistencias' entre cada trimestre de nascimento."17 Plot data - “tackles_perdidos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_tackles_perdidos)
## W = 0.86756, p-value = 4.791e-05## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.4044 0.7506
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: tackles_perdidos and trimestre_tackles_perdidos
## F = 0.79649, num df = 3.000, denom df = 20.068, p-value = 0.5102## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'tackles_perdidos' entre cada trimestre de nascimento."18 Plot data - “tackles_dominantes”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_tackles_dominantes)
## W = 0.89503, p-value = 0.0003306## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 1.6209 0.1975
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: tackles_dominantes and trimestre_tackles_dominantes
## F = 0.57045, num df = 3.000, denom df = 25.244, p-value = 0.6396## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'tackles_dominantes' entre cada trimestre de nascimento."19 Plot data - “turnovers_ganhos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_turnovers_ganhos)
## W = 0.72433, p-value = 2.324e-08## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 0.8974 0.4497
## 46
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: turnovers_ganhos and trimestre_turnovers_ganhos
## F = 1.3404, num df = 3.000, denom df = 24.105, p-value = 0.2846## [1] "ANOVA de Welch demonstra que não houve diferença estatística no numero de 'turnovers_ganhos' entre cada trimestre de nascimento."20 Plot data - “lineouts_ganhos”
## [1] "Shapiro - Wilk's test for normality of residuals:"##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anv_lineouts_ganhos)
## W = 0.95011, p-value = 0.03449## [1] "Levene's test for homogeneity of variances:"## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 3 2.9948 0.04031 *
## 46
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## [1] "Assumptions violated: Running Welch's ANOVA"
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: lineouts_ganhos and trimestre_lineouts_ganhos
## F = 4.4369, num df = 3.000, denom df = 22.891, p-value = 0.01341## [1] "ANOVA de Welch demonstra que houve diferença estatística no numero de 'lineouts_ganhos' entre cada trimestre de nascimento."