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영어

Regression analysis is one of the most popular ways to explore the performance related factors of professional sports. Regression analysis is a method that has many problems in terms of statistics, such as the need for an independent assumption about the described variables, in carrying out model predictions, etc. Therefore, when applying regression analysis in practice, alternatives to overcome these problems are needed, and the study used the Shapley value regression suggestion. To this end, data from the Korean Basketball League from 2016 to 2017 is used to identify the relative importance using Shapley value regression. As a result, offense-related variables such as ‘assists’ or ‘three-point field goal percentage’ and a defense-related variable including ‘GD’ were found to be relatively important, which were not statistically significant when using regression analysis. This study is meaningful in that it explores variables affecting the performance of professional basketball through a different approach from the existing regression analysis. It can also help researchers who perform quantitative research related to professional sports in the future to derive and interpret more accurate results.

한국어

프로스포츠의 경기력 관련 요인을 탐색함에 있어 그동안 많이 활용된 방법 중의 하나가 바로 회귀분석이다. 그런 데 회귀분석은 모형예측 등을 수행함에 있어서, 설명변수들에 대하여 독립성 가정이 요구되는 등 통계적인 측면에서 많 은 문제점이 있는 방법이기도 하다. 따라서 회귀분석을 실제로 적용함에 있어서는 이러한 문제점을 극복할 수 있는 대안 이 요구되는 바, 본 연구에서는 그 대안으로 Shapley value regression을 활용할 것을 제언하였다. 이를 위해 2016~2017 한국남자프로농구 데이터를 이용하여 Shapley value regression을 이용한 상대적 중요도를 구해 보았 다. 그 결과 회귀분석에서는 통계적으로 유의하지 않았던 ‘어시스트’나 ‘3점 성공률’ 그리고 수비 관련 변수에서는 ‘GD’ 등의 변수가 나름 상대적으로 중요한 것으로 나타났다. 본 연구는 프로농구 자료에 대하여 경기력에 영향을 미치는 변수 를 탐색함에 있어 기존의 회귀분석과는 다른 접근을 통해 보았다는점에서 의의가 있으며, 향후 프로스포츠 관련 양적 연구를 수행하는 연구자들에게 보다 정확한 결과도출 및 해석을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 설명 할 수 있다.