Seconda parte della più completa ed approfondita analisi dei risultati dei Games 2022

Qualche settimana fa vi abbiamo presentato un articolo sull’analisi approfondita dei risultati della categoria men, a cui vi rimandiamo per la parte introduttiva, ma come si sono comportate invece le donne negli ultimi CrossFit® Games?

Categoria Individual Women

Analizziamo i risultati delle migliori 30 atlete giunte fino alla fase finale, sulla base degli scarti percentuali tra la migliore e la peggior atleta di ogni evento, in funzione della tipologia di workout.

Nella tabella seguente (Tabella 1) sono indicati gli eventi svolti durante i Games 2022, in ordine cronologico di svolgimento, con le componenti richieste per ogni evento, e gli scarti – in percentuale – tra il time cap (colonna Delta_t_%) e il tempo medio impiegato dalle atlete, e quelli tra la prima e la 30esima atleta qualificata (colonna Delta_%). A costo di essere ridondanti riprendiamo l’esempio della scorsa puntata. Prendiamo ad esempio il quarto workout, ‘Shuttle to Overhead A’, dove lo scarto in percentuale tra il tempo medio impiegato dagli atleti e il time cap è del 14%, cioè le atlete – mediamente – hanno impiegato il 14% di tempo in meno rispetto al time cap per completare il workout. Mentre, la differenza tra il tempo impiegato dalla prima e dalla 30esima classificata è circa del 16%, il che vuol dire che la prima classificata è stata il 16% più veloce dell’atleta che si è classificata 30esima. Allo stesso modo, in Tabella 4 è presentata la medesima analisi, con gli scarti medi percentuali in funzione della tipologia di workout proposto (e quindi delle componenti richieste: metabolic conditioning, ginnastica e weighlifting).

Tenendo bene a mente questi concetti, proviamo ad entrare nel merito dei risultati di quest’edizione.

Tabella 1 – Tabella riassuntiva degli eventi durante l’edizione 2022, le lettere rappresenta le componenti richieste nello specifico wod, mentre la colonna Delta_T_% rappresenta la differenza percentuale tra il time cap e quando impiegato mediamente dagli atleti, infine la colonna ‘Delta_%’ rappresenta la discrepanza tra la prima e l’ultima atleta. Il dato risulta mancante dove non era presente un time cap, oppure lo stesso non era rilevante ai fine dei risultati (esempio: 1-rep max). In rosso il dato peggiore ed in verde il dato migliore.
Tabella 2 – Differenza media percentuale in funzione della tipologia di componente coinvolta nel workout. In rosso il dato peggiore ed in verde il dato migliore.

È interessante notare alcuni punti:

  • Nel 60% degli eventi, tutti le atlete sono state capaci di completare il workout all’interno del time cap (8 su 13). Nella maggior parte degli eventi in cui il time cap non è stato rispettato sono presenti componenti di ginnastica e di weightlifting, a conferma del fatto che, come lecito aspettarsi, le componenti che richiedono una maggior tecnica sono anche quelle che presentano una maggior difficoltà.
  • Solo il 40% delle atlete è stato capace di completare l’evento ‘Elizabeth Elevated’ all’interno del tempo limite e, per queste atlete, lo scarto medio rispetto al time cap è stato solo del 3%. Lo stesso succedeva nella categoria men, con un time cap piuttosto basso rispetto a quanto effettivamente impiegato dagli atleti.
  • L’evento che ha presentato una minore differenza tra il vincitore e l’ultimo classificato – a sorpresa – è il terzo, ‘Elizabeth Elevated’. Risultato molto diverso da quanto succedeva nella categoria men (dove la forbice era tra le più ampie). Il workout, caratterizzato da una forte componente di ginnastica e quindi molto tecnica (high skill), risulta essere più agevole per le donne, considerando il background proprio in questa componente – tipico nella categoria femminile.
  • L’evento con lo scarto maggiore in termini percentuali tra time cap e tempo medio effettivo impiegato è ‘The Alpaca’ (evento ridotto) con circa il 45%, a seguire ‘Back Nine’, con il 27%. In questo caso ben il 40% delle atlete non è riuscita a stare all’interno del tempo limite. Quindi in quest’ultimo evento, a conferma di quanto mostrato dagli uomini, o l’atleta ha fatto segnare un buon tempo, oppure non è riuscito a finire il workout, probabilmente a causa degli elevati carichi richiesti per tutti i movimenti (yoke carry, front squat e deadlift).
  • L’evento che ha presentato invece la maggiore differenza (89%) tra la prima e l’ultima classificata, è l’evento ‘Shuttle To Overhead’, in particolare la parte B (max Clean & Jerk). Ciò è plausibile da attribuirsi alla tipologia di workout ad intervalli, con una parte di corsa prima delle max reps e nei time cap piuttosto ridotti (l’atleta che ha fatto più ripetizione ne ha fatte 18 e quella che ne ha fatte meno, 2) ed una componente di weightlifting con una gestione di carichi decisamente alti, per entrambe le categoria (91 kg per le donne). A seguire ‘Back Nine’, ‘The Alpaca’ e ‘Echo Press’, di cui tre quarti caratterizzati da componenti monostrutturali e di weightlifting. In questi eventi, mediamente, il 55% delle atleti è riuscita a completare i workouts.
  • Mediamente lo scarto tra il primo è l’ultimo è stato superiore al 40%. Non si può fare di tutta l’erba un fascio, ma è un dato statistico rilevante. All’interno di un élite, come quella rappresentata dalle atlete qualificate ai Games c’è comunque una grandissima variabilità e differenza di prestazione.
  • Tra i 5 peggiori scarti percentuali tra primo e l’ultimo, tre sono negli ultimi due giorni di competizione al pari di quanto mostrato dalla categoria maschile, sintomo di come l’accumulo della fatica (e la sua gestione) all’interno della kermesse giochi un ruolo fondamentale. Inaspettatamente, anche i monostruttuali hanno presentato un grande scarto percentuale, così come gli eventi caratterizzati dalla sola componente di weightlifting, ma che – invece – era lecito aspettarsi, soprattutto per la categoria women, dove i background delle atlete – sembrerebbero – avere un impatto molto rilevante sulle performance mostrate sul floor di gara. Due esempi su tutte, Tia-Clair Toomey (weightlifting) e Haley Adams (ginnastica).
  • Al contrario di quanto mostrato dalla categoria men, i dati non mostrano particolare differenza tra workout temporalmente più corti e quelli più lunghi. Anzi, un evento come il ‘The Alpaca’ (che ricordiamo ridotto) ha mostrato un grande scarto percentuale tra la prima e l’ultima classificata, probabilmente a causa dell’accumulo dello sforzo durante lo svolgimento dei Games.
  • Gli eventi caratterizzati dalla singola o da tutte e tre le componenti presentano scarti minori se paragonati a quelli a due componenti, in particolari quelli rappresentati dalla combo monostrutturale-weightlifting.

La prestazione delle atlete in gara

Dall’analisi delle posizioni occupate dalle singole atlete durante i 5 giorni di kermesse emergono già delle differenze rispetto a quanto mostrato dalla categoria men. Delle prime cinque classificate, solo una risultava essere tra le top 5 già al termine del primo workout, e ben 4 su 5 ne erano al di fuori al termine della prima giornata, a conferma di quanto – in quest’edizione – il livello della categoria femminile fosse decisamente più uniforme tra le atlete in gara. Comunque sia, le prime due classificate, rispettivamente la Toomey e la O’Brian, a partire dal terzo giorno hanno preso posto nella parte alta della classifica senza più mollarlo. Mentre, l’ungherese Horvath, ha fatto un’impressionante rimonta nell’ultimo giorno, conquistandosi il gradino più basso del podio.

Inoltre, nessuna delle prime trenta qualificate era al di sotto della trentesima posizione al termine della prima giornata, e soprattutto non è mai uscita dai primi 30 nei giorni successivi. Insomma, chi è partita bene è andato migliorando oppure è rimasta – sostanzialmente – stabile nel corso di tutti i giorni di gara.

In linea generale, chi era nei primi dieci al termine delle prime due giornate ha poi tendenzialmente migliorato la sua posizione al termine dell’edizione 2022, mentre le classificate dalla undicesima alla ventesima posizione, hanno avuto una variabilità relativamente alta, che è andata a stabilizzarsi intorno al terzo giorno di gara.

Infine, chi ha concluso tra la ventunesima e la trentesima posizione finale, mostra generalmente una tendenza a partire forte nei primi due giorni di gara per poi avere un calo nei successivi tre. Sintomo – presumibilmente – di un calo dell’impegno psico-fisico richiesto lungo l’interno arco della competizione. Ne è un esempio Rebecca Fuselier, che al termine della prima giornata era in top 20, per poi finire ai margini della classifica negli ultimi due giorni di gara, strappando poi il trentesimo posto finale.

Figura 1 – andamento in classifica overall dei primi 30 classificati (suddivisi ogni 10 posizioni) nell’arco dei 5 giorni di gara suddivisi per workout (secondo l’origine cronologico svolto)

Confronto con la Categoria Men

Proviamo ora a confrontare quanto ottenuto dalla categoria men e da quella women.

Lo scarto medio tra uomini e tra le donne è differente, in particolare gli uomini tendono ad essere più livellati mentre le donne mostrano un maggiore scarto percentuale, (rispettivamente intorno al 30% per la categoria men e 40% per quella women). Il che è interessante perché, come abbiamo notato tutti, i Games al femminile sono sembrati decisamente più combattuti di quelli al maschile. Una percezione congrua in realtà: sostanzialmente tra le donne, c’è una differenza più marcata di prestazione tra la prima e l’ultima atleta, rispetto a quanto mostrato dagli uomini, ma questo è rilevante solo in parte rispetto alla prestazione media delle atlete. Proprio per questo, lo z-score, potrebbe essere una soluzione.

Un altro aspetto molto interessante è che le minori e le maggiori differenze le troviamo praticamente nei medesimi WOD (nella fattispecie il primo, ‘Elizabeth Elevated’ e in ‘The Alpaca’ per quanto riguarda gli scarti temporali, e ‘Elizabeth Elevated’ e ‘Shuttle to Overhead B’ per quanto riguarda gli scarti percentuali). Questo a testimonianza di come alcune tipologie di workout siano gradite, o al contrario trovate difficoltose, senza distinzione di genere.

Per quanto riguarda invece l’analisi degli scarti in funzione delle tipologie di componenti coinvolte, è qui che abbiamo le differenze maggiori. Inaspettatamente, i workout a componente solo monostrutturale, nella categoria women hanno mostrato una grande differenza (57%) tra i tempi della prima e della trentesima classificata, al contrario di quanto mostrato dagli uomini (24%). In questo caso sembra arduo trovare una motivazione valida, potrebbe essere legato all’assenza di scalature per le componenti monostrutturali (al contrario di quanto avviene nelle nostre classi di CrossFit®, con le famose 15 cal uomo che diventano 12 cal donna), e quindi l’uomo sostanzialmente risulta essere più veloce. Per quanto riguarda l’utilizzo dei pesi, scalati tra la categoria maschile e quella femminile, è rilevante notare come – mediamente – si attesti intorno al 70% (il peso usato dalle donne è circa i 70% di quello usato dagli uomini), con un minimo del 66% (evento Back Nine) e un massimo di 75 % (eventi The Capitol e The Alpaca).

Entrambe le categorie presentano lo scarto maggiore nei workout in cui sono impiegate le componenti monostrutturali e di weightlifting. Mentre, se era sorprendente come negli uomini la categoria con lo scarto minore fosse proprio quella rappresentata dalla solo componente di pesistica, per le donne il divario in questa componente è piuttosto elevato (36%). Diciamo che la Toomey ne sa qualcosa.

Allo stesso modo, la tipologia di workout che ha mostrato la differenza più contenuta tra la prima e l’ultima classificata è quella rappresentata dal binomio ginnastica e weightlifting, per la categoria women. Che il background di molte atlete sia da ricercarsi nella ginnastica è cosa risaputa e nota a tutti.

Nei grafici presentati in Figura 2, abbiamo una visualizzazione, detta a box plot, degli indici statistici significativi normalizzati. Andiamo con ordine, per non complicare troppo le cose, non staremo qui a definire ogni parametro, ma tratteremo la cosa in maniera generale. Partiamo dal concetto di normalizzato, senza entrare troppo nel merito diciamo che effettuiamo un semplice calcolo matematico di rapporto che permette di rendere confrontabili anche tipologie di dati che non lo sarebbero a prescindere. Invece, la parte inferiore del box rappresenta la soglia del 25% (25esimo percentile) dei valori, allo stesso modo, la parte superiore il 75% (75esimo percentile). Quindi, di fatto, il 50% dei risultati conseguiti dagli atleti/e, sta all’interno della scatola. E la linea? La linea che si trova all’interno del box rappresenta la mediana (Median line, è cioè il valore centrale dei risultati). Il quadratino rappresenta invece la media aritmetica dei risultati. Se avete letto l’articolo sullo z-score, già sapete che se questi due valori coincidono ci troviamo nel caso di una distribuzione normale o a campana. E quindi, come li leggo? Ma soprattutto, cosa si evince da tali dati? Più il box è piccolo e meno i valori sono dispersi, ergo, la performance generale degli atleti è stata simile. Al contrario, più il box è grande e più c’è stata differenza tra le performance mostrate in quel workout. Inoltre, più la linea all’interno del box ed il quadratino sono vicini (cioè media e mediana sono molto simili), più vuol dire che la performance degli atleti è stata molto compatta, e la performance generale è stata buona. Noterete infatti, che spesso in box di dimensioni maggiori la linea è più distante dal puntino che in quelle di dimensioni ridotte.

Infine, sempre senza entrare troppo nella statistica inferenziale il diamantino (detto outlier) colorato rappresenta una performance outstanding da parte di alcuni atleti (nel bene, ma anche nel male!). Anche qui noterete che le performance, quelle molto positive soprattutto, sono spesso legate a una prestazione generale molto buona (box piccoli). Se in generale la performance è molto buona, per discostarsi dalla media (e della mediana, e per chi è un po’ più avvezzo alla statistica, al di fuori dell’1.5 volte lo scarto interquartile) è richiesta una performance eccezionale.

Tabella 3 – confronto tra i risultati conseguiti dalla categoria men e quella women. le lettere rappresentano le componenti richieste nello specifico wod, mentre la colonna Delta_T_% rappresenta la differenza percentuale tra il time cap e quando impiegato mediamente dagli atleti, infine la colonna ‘Delta_%’ rappresenta la discrepanza tra la prima e l’ultimo atleta. Il dato risulta mancante non era presente un time cap, oppure lo stesso non era rilevante ai fine dei risultati (esempio: 1-rep max). In rosso il dato peggiore ed in verde il dato migliore.
Tabella 4 – – Confronto tra i risultati conseguiti dalla categoria men e quella women. La differenza media percentuale in funzione della tipologia di componente coinvolta nel workout. In rosso il dato peggiore ed in verde il dato migliore.
Figura 2 – qui I grafici denominati box plot che rappresentano la prestazione degli atleti suddivisi per WOD e per categoria.

Take home messages

Anche per il Crossfit® femminile, la preparazione delle atlete qualificate ai CrossFit® Games ha permesso ad ognuna di loro di completare quasi totalmente gli eventi di quest’anno. Importante notare come la preparazione nel barbell cycling – e più in generale nel weightlifting – pare essere fondamentale per costruire una prestazione solida e garantire un buon posizionamento in classifica. Inoltre, la prestazione che segna la differenza sembra essere quella nei workout ad altissima intensità (con time cap molto bassi), mentre eventi di lunghezza maggiore tendono a livellare la prestazione delle atlete.

  • Possiamo dire che, abbastanza inaspettatamente, anche eventi caratterizzati dalla solo componente monostrutturali hanno registrato grandi differenze in termini percentuali tra i tempi della prima e della trentesima classificata, al contrario di quanto mostrato dalla categoria men.
  • Anche per le donne, ovviamente, la gestione dello sforzo nell’arco della competizione è elemento fondamentale e di primaria importanza, soprattutto nella gara più lunga dell’intero panorama CrossFit®.
  • Dal confronto tra le due categorie, le donne risultano essere – in proporzione – più preparate a gestire i workout con una componente di ginnastica, allo stesso modo, gli uomini risultano avere una migliore gestione dei workout a componente di weightlifting.
  • Infine, questo vale per entrambe le categorie, quando la prestazione generale è molto buona (poca differenza tra il primo e il terzo quartile, media e mediana vicine) è richiesta una prestazione eccezionale per stare davanti. Per questo motivo, se avete letto l’approfondimento sullo z-score, potrebbe essere più corretto utilizzare una tipologia di punteggio simile per premiare questo tipo di prestazioni.

Concludiamo, stavolta senza citazioni di sorta, ma con una verità tanto semplice e banale quanto difficile da seguire: alla fine vince chi impiega meno tempo, chi solleva di più o chi si muove in maniera più veloce. Ergo, a tutta, sempre!

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