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Exploratory Data Analysis on 2018 CrossFit Open Games

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Anteprima della tesi: Exploratory Data Analysis on 2018 CrossFit Open Games, Pagina 5
1 
 
1 Introduction 
Sports have always been object of discussion of many scientific papers, even in the statistical 
field. For instance, in football for predicting players’ abilities (Mohr, et al., 2003) and in 
Basketball for rating teams’ performances (Sampaio & Janeira, 2017). 
In the present paper, a statistical study centred around CrossFit
®
 Open Games is conducted in 
order to explore the athletes’ similarity in performance across the workouts planned for the 
competition. This may allow the categorization of the competitors according to the abilities 
required by CrossFit
®
: Gymnastics, Endurance
1
 and Strength. In particular, this thesis will be 
focused on the analysis of specific data collected during 2018 CrossFit
®
 Open Games.  
The achievement of this thesis’ main goal requires a Factor Analysis to be run, which will aim 
to find interesting patterns between unobservable variables, abilities employed in each workout, 
and athletes’ performance in workouts. Afterward, in order to group athletes according to their 
performance and skills a Cluster Analysis is run. Nevertheless, to discover differences among 
the clusters it is necessary to analyse them under a descriptive perspective. 
The thesis is organized as follows. Section 2 gives a general introduction to CrossFit
®
 world, 
explaining the definition of CrossFit
®
 and giving a snapshot of the structure of its classes and 
of its respective worldwide competition. The description of 2018 CrossFit
®
 Open Workouts  is 
given in Section 3: each workout is explained in details and accompanied by some images 
illustrating each exercise involved in the six workouts. Section 4 describes the data sets used 
for this paper, and how they were worked around to avoid some issues that may arise in the 
analysis conducted in this paper. A descriptive overview of male and female athletes taking part 
in the 2018 CrossFit
®
 Open is provided in Section 5. While Section 6 aims to underline the 
relationship between the scores attained by the competitors in each workout, together with the 
main ability involved in each of the. Finally, through the use of hierarchical clustering, athletes 
are grouped according to their similarities in their performance, and the differences of the 
clusters are analysed in the last section (Section 7).  
 
 
 
                                                           
1
 Endurance, Resistance and Conditioning are used as synonyms in the whole paper
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Informazioni tesi

  Autore: Francesco Atria
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Data Science
  Relatore: Christian Martin Hennig
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 120

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Parole chiave

performance
cluster analysis
factor analysis
data analysis
descriptive statistics
crossfit
latent variables
exploratory data analysis
crossfit abilities

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