야망(포부)과 어빌상승량 간 상관관계에 관한 경험적 분석[발롱도르~]

시간이 없거나 통계적 방법론에 흥미없는 사람들은 아래 요약만 볼 것을 추천함

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야망(포부)과 어빌상승량 간 상관관계에 관한 경험적 분석

1. 실험목표

   - 그간 히든과 어빌상승량 간의 많은 분석이 있었으나 어느 것 하나 명확히 증명되지는 못함.

   - 특히 야망(포부) 히든의 경우 유망주의 어빌상승량에 영향을 미친다는 의견과 미치지 않는다는 의견이 공존하는 상황임.

   - 옆동네에서 이에 관한 실험한 결과가 있다는 이야기는 들었으나 확인하지 못하였고, 특히 FM2017을 기준으로 한 실험은 그간 시행되지 않았음.

   - 본 연구는 그간 시행되지 않았던 히든과 유망주의 어빌상승량에 대한 경험적 연구의 간극을 좁히고자 시행된 실험이며, 초보들에게 명확한 경험적 연구를 제공함으로써 유망주의 영입요건을 보다 간결하고 명확히 하는 데 도움을 줄 것이라 예상됨.

2. 실험 설계

   1) 가설 수립

      - 기본 가설 : FM의 히든인 야망(독립변수)은 어빌상승량에 영향을 미칠 것이다(종속변수)

      - 가정 :  FM 내에서 히든과 어빌을 포함한 모든 수치는 등간 척도(Scale)를 기준으로 설정되어있을 것이다.

   2) 실험 설계

       - 본 연구의 가설을 검증하기 위한 변수인 야망(포부)히든을 제외하고 통제 가능한 변수를 통제

       - 샘플은 포지션당 야망 수치를 1~20까지 가진 120명의 생성 유망주로 설정하고 한 시즌 간의 어빌상승량을 기록

       - 포지션 별 샘플 정보는 아래와 같음

       - 통제한 변수는 아래와 같음.

      - 생성 유망주를 기준으로 통제 가능한 변수의 설정은 다음과 같음

      - 구단을 기준으로 통제가능한 변수의 설정은 다음과 같음.

      - 경기 수 및 교체출전으로 발생할 수 있는 변수를 제거하기 위해 리그 규칙은 다음과 같이 설정.

     - 위와 같이 모든 팀들이 각각 15번씩 2번의 경기를 치르며 친선경기 팀 전력의 차이로 인한 변수를 통제하기 위해 이 외의 실험군들의 어떠한 친선경기도 시행하지 않음.

     - AMC 간의 비교가 가능하도록 하기위해 모든 AMC가 경기출장을 하지 않도록 하기 위해 리그 규칙은 교체출전을 허용하지 않음으로 설정.

     - 경기중 퇴장, 혹은 부상의 변수의 경우 통제불가능하므로 통제하지 못하였음.

     - 게임 내에서 통제할 수 있는 변수는 다음과 같이 설정.

    - 전술의 경우 위와 같이 최대한 같은 포지션들이 모두 경기에 뛸 수 있도록 4-2-2-2를 사용

    - 역할에 따른 어빌상승량의 차이가 발생할 수 있으므로 이를 통제하기 위해 같은 포지션끼리 설정한 역할은 모두 같은 역할을 배정(기본역할)

    - AMC는 단 한경기도 출장시키지 않음.

    - 모든 훈련은 균형에 평균으로만 설정하고 경기훈련은 단 한 번도 실시하지 않음.

    - 코치진은 모두 동일한 연예인 코치를 복사하여 사용하였고 위와 같이 배정

    - 개인훈련에 따른 어빌상승량의 변화를 통제하기위해 모든 팀에 어떠한 개인훈련도 시키지 않았음.

3. 실험 방법

    - 실험은 2016년 7월 1일부터 2017년 7월 1일까지 진행(일 년)

    - 10개 팀의 130명의 선수로 시행하였으며 변수의 설정은 위에서 살펴본 바와 같음.

    - 하루를 단위로 진행하되, 하루 단위로 부상정보와 사기, 전술적 친숙도, 금지정보, 불만정보를 갱신.

    - 하루를 단위로 갱신한 정보는 다음과 같음.

    - 경기는 경기계획을 사용하지 않은 시뮬레이션으로 대신함.

4. 실험 결과

   - 야망과 최종어빌상승량에 대한 기술통계량은 아래와 같음.

   - 위에서 살펴본 바와 같이 본 연구는 FM 내의 모든 히든 및 어빌이 '균등척도'를 기준으로 설정되어있다고 가정.

   - 균등척도 간의 상관계수를 분석할 수 있는 피어슨 상관계수를 통해 야망과 최종어빌상승량 간 상관관계를 분석하였음.

   - 결과는 아래와 같음.

   - 양쪽 유의확률을 보았을 때 p<0.05를 충족하지 못하였기 때문에 영가설을 기각하지 못하므로 양측의 상관관계는 통계적으로 유의미하지 않음.

   - 이를 통해 살펴보았을 때, 야망과 1년 후의 어빌상승량 간의 상관관계는 통계적으로 유의미하지 못하다고 할 수 있음.

5. 결론 및 한계

   - 야망과 유망주의 어빌상승량과의 상관관계를 분석하기 위해 각기 다른 야망치를 설정한 130명의 생성선수를 샘플로 지정하고 일 년 간의 어빌상승량을 분석함.

   - 상관관계를 보다 명확히 설정하기위해 훈련시설 등의 구단변수와 히든 및 어빌분배 등 생성선수 개인 변수를 최대한 통제함

   - 위와 같은 설계에 따라 각기 다른 야망을 가진 130명의 샘플로 일 년 간의 어빌상승량의 데이터를 산출

   - 앞서 FM 내 모든 어빌 및 히든은 등간척도로 측정되었다고 가정하였으므로, 이를 분석하기위해 피어슨 상관계수를 통해 상관관계를 분석.

   - 피어슨 상관계수를 통해 야망과 어빌상승량 간의 상관관계를 분석하였을 때 통계적 유의미성을 발견할 수 없었음.

   - 즉 야망과 어빌상승량 간의 상관관계는 통계적으로 유의미하지 못하다고 할 수 있음.

   - 그러나 경기 중 부상 및 퇴장, 평점 및 팀 간의 성적, 그리고 몇 시간 단위의 사기저하와 부상, 불만에는 대응하지 못하였으므로 이에 따른 변수는 통제하지 못하였다는 한계가 있음.

6. 실수로 나온 흥미로운 결과

1. 생성선수의 포지션 간 어빌상승량 간의 차이

   - 기존 포지션 별 샘플은 다음과 같이 추출하였음.

  - 이 데이터를 통해 유망주의 포지션과 어빌상승량 간의 차이가 있을 수 있는가를 분산분석(ANOVA)를 통해 분석해보았음.

   - 포지션별로 어빌상승량에 대한 기술통계량은 위와 같음.

   - 이에 대해 집단 간의 차이가 있는 지 분산분석을 통해 분석하였을 때 결과는 다음과 같음.

   - 분산의 등질성 검정에서 유의확률은 0.654로 p>0.05를 만족하므로 집단 간의 분산은 동질성을 가지고 있다고 가정할 수 있음.

   - 일원배치 분산분석을 통해 분석해보았을 때, 유의확률은 p<0.05를 만족하므로 영가설인 '집단 간의 최종어빌상승량의 차이가 없다'를 기각할 수 있음.

   - 즉 집단 간의 어빌상승량의 차이는 통계적으로 유의미하다고 할 수 있음.

   - 쉐페 사후검정을 통해 포지션 별 최종어빌상승량의 차이를 살펴보면 위와 같음.

   - 종합해보자면 포지션 간 어빌상승량의 차이는 통계적으로 유의미하다고 할 수 있으며, 포지션 별 동일기간 내 어빌상승량의 차이는 다음과 같음.

       - 동일 기간 내 전 경기를 출전할 경우 골키퍼의 어빌상승량이 가장 낮다.

       - 동일 기간 내 전 경기를 출전할 경우 수비형 미드필더와 중앙수비수의 어빌상승량이 가장 높다.

2. 경기출전 수와 어빌상승량 간의 차이는 그리 크지 않다.

   - AMC 포지션 2명을 설정한 것은 애초에 실수였음.(기존의 실험게획에서는 AMC포지션 샘플이 없었음)

   - 결국 AMC 포지션의 생성선수 2명은 한 시즌 간 단 한 경기도 출전하지 못함.(이 내용은 위 전술 스크린샷에서 확인)

   - 그러나 분산분석 중 쉐페 사후검정을 하던 중 AMC와 타 포지션 간의 평균과 표준편차가 크게 차이나지 않는 다는 것을 확인

   - 보다 명확히 확인하기위해 AMC와 MC 각각의 샘플만 추출하여 T검정을 실시

   - 레벤의 F검정을 통해 살펴보았을 때 유의확률은 0.146, 즉 p>=0.05를 만족하므로 두 집단의 분산이 같다고 가정할 수 있음.

   - 등분산을 가정하였을 때 유의확률 99.9%의 수준으로 영가설을 기각할 수 있으며, 이에 따라 두 포지션 간의 차이가 있다고 할 수 있음.

   - 그러나 평균차와 차이의 표준오차가 크지 않음.

   - 두 포지션 간의 포지션 차이가 없다고 가정하였을 때 95%의 신뢰구간에서 일 년 간 단 한 번도 경기에출전하지 못한 AMC 샘플과  MC 샘플들과의 차이는 최소 1.4~5어빌이 차이난다고 할 수 있음.

   - 그러나 이는 이를 목표로 실험설계를 하지 않았기 때문에 많은 변수가 있을 수 있으며, 가장 기본적으로는 포지션 간의 어빌상승량 차이를 통제하지 못하였음.

   - 그러므로 흥미로운 결과이나, 이를 위한 추후 세부적인 실험을 통해 새로 밝혀내야 할 것으로 보임.

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요약

1. 유망주의 야망(포부)과 어빌상승량 간 상관관계는 통계적으로 유의미한 결과를 나타내지 못함.

    - 야망과 어빌상승량 간 차이 없으니 그냥 야망 낮아서 징징대지 않는 유망주 영입이 차라리 나을 수 있음.

2. 보다 많은 샘플을 통해서 분석하지는 못하였으나 분산분석을 통해 검정하였을 때 포지션 간의 어빌상승량의 차이는 통계적으로 유의미하게 나옴

    - 보다 정확히 이야기하자면 동일기간 내 GK 유망주의 성장이 가장 낮으며 DM과 DC 유망주의 성장이 가장 높음.

3. 보다 정확한 실험설계와 변수의 통제가 필요하겠으나 기존에 논의되던 것 보다 경기출전시간과 유망주의 어빌상승량 간의 비례성이 크지 않을 수도 있음.