Влияние опыта на ставки на футбол
Автор: admin
Футбол (футбол) — один из самых популярных видов спорта в мире, в том числе и в Европе. Это связано с важными действиями по ставкам. Распространенное убеждение, широко распространенное среди тех, кто участвует в азартных играх, заключается в том, что знание и опыт в футболе помогают лучше предсказывать результаты матчей. Однако, если это необоснованно, это убеждение следует рассматривать как форму «иллюзии контроля». Целью этого исследования было выяснить, лучше ли футбольные эксперты прогнозируют результаты футбольных матчей, чем неспециалисты.
Методы
В исследовании приняли участие 258 человек: 21,3 % в качестве футбольных специалистов, 54,3 % непрофессионалов (не посвященных в футбол) и 24,4 % любителей футбола. Они предсказали результаты первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года. Были проведены логистические регрессии для оценки связи между точностью прогнозируемых показателей и опытом участников (эксперт, любитель, непрофессионал) с учетом возраста и пола.
Полученные результаты
Оцениваемые переменные не предсказывали точность оценки прогноза (R 2 колебался от 1% до 6%).
Выводы
Опыт, возраст и пол, по-видимому, не влияли на точность прогнозов футбольных матчей. Таким образом, вера в то, что футбольный опыт улучшает навыки ставок, является не более чем когнитивным искажением, называемым «иллюзией контроля». Игроки могут получить пользу от психологических вмешательств, нацеленных на иллюзию контроля, связанную с их предполагаемой связью между навыками ставок и футбольным опытом. В политике общественного здравоохранения может потребоваться учитывать это явление, чтобы предотвратить проблемы с азартными играми, связанные со ставками на футбол.Ключевые слова: Ставки, Ставки на спорт, Спорт, Футбол, Азартные игры, Зависимость
Вступление
Футбол — один из самых популярных видов спорта в мире, в том числе и в Европе. Это связано с важными денежными операциями и финансовым спонсорством [ 1 ].
Ставки на спорт связаны с патологической склонностью к азартным играм [ 2 ] и широко доступны в Интернете [ 3 ], одном из наиболее важных средств поиска общей, медицинской информации и информации об азартных играх [ 4 , 5 ]. Там можно найти такие сообщения, как «Чтобы выиграть в ставках на спорт, нужно правильно прогнозировать. Не забывайте, что ставка на спорт – это не лото. Спорт — это не только вопрос случая, это далеко не так. Чтобы эффективно делать ставки, вы должны узнать о футболе как о виде спорта и следить за минимумом его чемпионатов».
Футбольные соревнования, безошибочно, являются видом спорта, основанным на высоком уровне подготовки и определенных навыках. Это утверждение может привести к убеждению, что футбольные знания и опыт позволят лучше предсказывать результаты матчей. Однако, если это мнение необоснованно, его следует рассматривать как форму «иллюзии контроля». Этот термин был определен Лангером [ 6 ] как «ожидание вероятности личного успеха, неуместно превышающей объективную вероятность». Этот тип искаженного мышления считался основным фактором стойкости и тяжести азартных игр [ 7 , 8 ] и привел к разработке методов лечения когнитивной реструктуризации для патологических игроков [ 6 ].
Как предположили Кантинотти, Ладусер и Жак [ 9 ], в определенной степени нельзя полностью исключать полезность спортивного опыта в спортивных ставки лайв. Например, ранее было установлено, что такие факторы, как преимущество домашнего поля, рейтинг команды, самые последние результаты команд и травмы ключевых игроков, значительно влияют на результаты игры [ 10-14 ] . Затем было высказано предположение, что навыки могут быть полезны при ставках на спортивные события [ 15 ].
Вероятно, в связи с этими соображениями в спортивных и футбольных ставках поражения чаще обсуждались, чем победы [ 16 ], и обычно приписывались маловероятным или случайным событиям [ 5 ] или считались «почти выигрышем» [ 11 ] . тогда как победы приписывались навыкам выбора победивших игроков. Эта интерпретация, вероятно, способствует переоценке навыков заключения пари [ 5 ].
Было бы уместно определить, имеет ли значение опыт для определения очков в играх. Если бы это было не так, предполагаемые навыки в спортивных ставках можно было бы рассматривать не более чем как проявление иллюзии контроля, наблюдаемой в большинстве азартных игр.
За некоторыми исключениями, такими как ставки на лошадей [ 17 ] и хоккей [ 7 ], взаимосвязь между навыками игроков и результатами ставок редко изучалась. Исследования, в которых оценивались игровые навыки, а не роль спортивного опыта для ставок, показали, что денежная прибыль от игровых навыков не была значительно выше, чем это могло бы произойти случайно. Из-за широкой популярности футбола и ставок на футбол представляется важным с точки зрения политики общественного здравоохранения оценить связь между футбольным опытом и прогнозированием результатов матчей.
В настоящем исследовании изучалось, смогли ли футбольные эксперты лучше, чем неспециалисты, предсказать результаты первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года.
Методы
Процедура
За 3 недели до начала первого матча чемпионата Европы по футболу 2008 года 258 участников исследования анонимно заполнили анкету, набранную с помощью местной рекламы и прямого контакта с футбольными профессионалами (игроками, хэндлерами и судьями) и спортивными журналистами. . Анкета оценивала профессиональную и любительскую активность в отношении футбола. Он также включал пять вопросов (табл. (Таблица 1)1), связанные со степенью интереса к футболу (вопросы 1, 2 и 3), степенью веры в связь между хорошим знанием футбольных команд и точностью прогнозов, связанных с матчем (вопрос 4), и привычками делать ставки на спорт (вопрос 5). Кроме того, участники прогнозировали исходы первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года.
Таблица 1
Вопросы, связанные с футболом и ставками на спорт
| Отметьте ниже ответ, который в наибольшей степени соответствует вам (возможен только один ответ) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Нисколько | Немного | Весьма | Очень сильно | ||
| 1) Я увлекаюсь футболом. | |||||
| 2) Я собираюсь следить за Евро-2008. | |||||
| 3) Я большой фанат команды. | |||||
| 4) Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей. | |||||
| 5) Я часто делаю ставки на спорт (с денежными ставками). | Никогда | Редко | Частенько | Очень часто | Каждый раз, когда это возможно |
Участники были отнесены к одной из трех категорий:
(a) «Эксперты»: эксперты — это профессиональные или полупрофессиональные футболисты, тренеры или спортивные журналисты, чья работа была связана с чемпионатом Европы по футболу 2008 года.
(b) «Любители»: эти участники имеют любительскую связь с футболом (например, судьи-любители) и/или играют в футбол как любители.
(c) «Непрофессионалы»: Эта группа не имеет ни профессиональных, ни любительских связей.
Прогнозы были проанализированы на точность выигрыша (точность прогноза: команда-победитель 1, команда-победитель 2 или ничья) и точность счета (хороший прогноз результата).
Анализы
Статистический анализ был выполнен с помощью SPSS для Windows (версия 15.0). Первоначальный исследовательский анализ включал расчет пропорций, а также средних значений и стандартного отклонения значений результатов. Корреляции Спирмена с поправкой Бонферрони ( p = 0,05/4, поскольку анализировались четыре корреляции; p = 0,0125) были проведены для оценки связей между каждым из первых четырех вопросов, касающихся футбольных интересов, и пятым, касающимся спортивных ставок (табл. (Таблица 1).1). Кроме того, был проведен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) для сравнения распределения среднего количества правильных результатов и прогнозов правильных результатов в качестве зависимых переменных в отношении вышеупомянутых первых четырех вопросов в качестве факторов с поправкой на множественные попарные сравнения.
Мы также использовали t -критерий парных выборок, чтобы проверить, было ли у игроков большее количество правильных результатов, чем шансов, при прогнозировании результатов игр. Действительно, случайно, то есть при отсутствии какой-либо информации, вероятность того, что игрок предскажет 7 правильных исходов из 10 игр (0,016; точная формула биномиального распределения дается выражением р ( х ) знак равно(нИкс)пИкс( 1 — р )п — х, где x — количество успехов, а n — количество попыток) не совпадает с вероятностью предсказать 7 исходов из 10, учитывая всю информацию, которой владеет игрок (0,7; получено из предположения: 7 правильных исходов из из 10 игр). Эта последняя вероятность, называемая условной вероятностью, означает, что перед тем, как сделать выбор, игрок примет во внимание всю соответствующую информацию, имеющуюся в его распоряжении. В дополнение к наблюдаемой вероятности каждого участника сделать правильную ставку, можно сравнить ее с ожидаемой вероятностью, основанной на случайности.
Наконец, для каждого из 10 совпадений была проведена бинарная логистическая регрессия, чтобы предсказать точность оценок (правильная или неправильная оценка) с категориями опыта участников (эксперт, любитель или непрофессионал) в качестве предиктора с учетом возраста и пола. (женщина против мужчины). По категориальным факторам «пол» и «экспертиза» референтными группами были уровни 2 и 3 соответственно.
После проверки на мультиколлинеарность и выбросы мы оценили соответствие этих логистических моделей, приняв во внимание следующее:
Таблица классификации модели только для перехвата (базовая или нулевая модель) с таблицей полной модели, где следует ожидать значительного улучшения по сравнению с нулевой моделью.
Статистика R-квадрата Нагелькерке со всеми независимыми переменными. Эта статистика пытается количественно определить долю объясненной вариации в логистической регрессии.
Статистические тесты предикторов с использованием статистики хи-квадрат Вальда. Значения P менее 0,05 или, альтернативно, доверительные интервалы, исключающие значение «1», предполагают значимые прогнозы.
Полученные результаты
В исследовании приняли участие 258 человек (57% мужчин, средний возраст 36,6 лет ± 11,2). 55 (21,3%) были отнесены к футбольным экспертам, 140 (54,3%) к любителям и 63 (24,4%) к любителям.
Ответы на пять вопросов анкеты представлены в таблице Таблица 2.2. После внесения поправки Бонферрони корреляция Спирмена показала значимую связь между первыми тремя вопросами, связанными с интересом к футболу и спортивными ставками (r = 0,49, r = 0,43, r = 0,41 по Спирмену; p < 0,0005 соответственно). Ставки на спорт оказались связаны с интересом к футболу. Не было обнаружено корреляции между вопросом 4 (предполагаемая роль футбольного опыта для прогнозирования) и спортивными ставками.
Таблица 2
Распределение ответов участников на пять вопросов, представленных в таблицеТаблица 11
| N = 258 участников | % |
|---|---|
| 1) я увлекаюсь футболом | |
| — | 25.4 |
| нисколько | |
| — | 26.3 |
| немного | |
| — | 22.3 |
| весьма | |
| — | 26.0 |
| очень сильно | |
| 2) Я собираюсь следить за Евро-2008. | |
| — | 19.5 |
| нисколько | |
| — | 27.1 |
| немного | |
| — | 23.6 |
| весьма | |
| — | 29.8 |
| очень сильно | |
| 3) Я большой фанат команды | |
| — | 46.5 |
| нисколько | |
| — | 15.9 |
| немного | |
| — | 17.8 |
| весьма | |
| — | 19.8 |
| очень сильно | |
| 4) Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей. | |
| — | 27.2 |
| нисколько | |
| — | 36.8 |
| немного | |
| — | 30.2 |
| весьма | |
| — | 5.8 |
| очень сильно | |
| 5) Я часто делаю ставки на спорт (с денежными ставками) | |
| — | 81.0 |
| никогда | |
| — | 14.3 |
| редко | |
| — | 3.5 |
| частенько | |
| — | 1.2 |
| очень часто | |
| каждый раз, когда это возможно | 0.0 |
Количество и процент точных результатов и баллов по категориям участников приведены в таблице. Таблица3.3. Среднее количество правильных прогнозов результатов или баллов и относительная частота распределения правильных результатов по категориям участников приведены в таблице. Таблица44 и рисунок Фигура 1,1, соответственно.
Таблица 3
Количество и процент правильных исходов и очков по категориям участников и по матчам
| Правильные исходы, n (%) | Правильные оценки, n (%) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Совпадение | Эксперт (n = 55) | Любители (n=63) | Мирянин (n = 140) | Эксперт (n = 55) | Любители (n=63) | Мирянин (n = 140) |
| 1. Швейцария – Чехия | 11 (20) | 23 (36.5) | 38 (27.1) | 1 (1.8) | 4 (6.3) | 10 (7.1) |
| 2. Португалия – Турция | 45 (81.8) | 47 (74.6) | 105 (75) | 14 (25.5) | 15 (23.8) | 18 (12.9) |
| 3. Австрия – Хорватия | 41 (74.5) | 35 (55.6) | 69 (49.3) | 8 (14.5) | 8 (12.7) | 18 (12.9) |
| 4. Германия – Польша | 35 (63.6) | 50 (79.4) | 119 (85.0) | 9 (16.4) | 17 (27.0) | 23 (16.4) |
| 5. Румыния – Франция | 8 (14.5) | 8 (12.7) | 24 (17.1) | 1 (1.8) | 1 (1.6) | 5 (3.6) |
| 6. Нидерланды – Италия | 6 (10.9) | 11 (17.5) | 16 (11.4) | 0 (0) | 0 (0) | 2 (1.4) |
| 7. Испания – Россия | 33 (60) | 45 (71.4) | 95 (67.9) | 1 (1.8) | 0 (0) | 3 (2.1) |
| 8. Греция — Швеция | 13 (23.6) | 18 (28.6) | 44 (31.4) | 2 (3.6) | 4 (6.3) | 8 (5.7) |
| 9. Чехия – Португалия | 27 (49.1) | 36 (57.1) | 98 (70) | 6 (10.9) | 4 (6.3) | 13 (9.3) |
| 10. Швейцария – Турция | 10 (18.2) | 17 (27) | 37 (26.4) | 2 (3.6) | 6 (9.5) | 8 (5.7) |
Таблица 4
Сравнение среднего числа (стандартное отклонение) правильных результатов и оценок, точно предсказанных каждой группой участников.
| Эксперт | Любительское | Мирянин | |
|---|---|---|---|
| Среднее количество правильных исходов | 4.16 (1.27) | 4.60 (1.29) | 4.62 (1.41) |
| Среднее количество правильных прогнозов очков | 0.80 (0.80) | 0.94 (0.86) | 0.77 (0.83) |
Распределение относительных частот правильных исходов.
ANOVA, которые использовались для сравнения распределения среднего количества правильных результатов и прогнозов правильных результатов в отношении первых четырех вопросов, показали статистически значимую разницу между группами для среднего количества правильных результатов (F (3253) = 2,8 и p = 0,04) на вопрос 4 («Думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей»). Но после поправки на множественные сравнения эта разница перестала быть существенной. По остальным трем вопросам существенной разницы до и после корректировки не наблюдалось.
Парный выборочный t -критерий, который использовался для оценки того, имеют ли игроки большее количество правильных исходов, чем шанс, при прогнозировании результатов игр показал статистически значимую разницу (t = 39,15 и p < 0,0005). Из данных мы делаем вывод, что игроки были более точными в своих прогнозах, чем случайность.
Логистические регрессии, проведенные для проверки гипотезы исследования, дали плохие результаты. Классификационная таблица полных моделей не показала улучшения по сравнению с базовыми моделями, а это означает, что показатели классификации были одинаковыми в обеих ситуациях (табл. (таблица 5,5, столбец 2). Показатели R-квадрата Нагелькерке варьировались от 1% до 6%, что привело нас к выводу, что эти модели бесполезны для объяснения переменной результата (табл. (таблица 5,5, столбец 3). Наконец, предикторная переменная «экспертиза» (табл. (таблица 5,5, столбец 4) не оказались значимыми, за исключением модели, включающей игру Германия-Польша ( р = 0,03, отношение шансов = 2,57 и 95% ДИ для отношения шансов = [1,08; 6,14]). Этот результат означает, что по сравнению с непрофессионалом, будучи любителем, вероятность точного предсказания результата увеличивается на 2,57, если предположить, что другие факторы в модели остаются постоянными. Не было существенной разницы между экспертами и непрофессионалами, поскольку доверительный интервал включает «1» (точные результаты не показаны).
Таблица 5
Оценка пригодности модели
| Совпадение | Статус правильных случаев, классифицированных в полной модели, по сравнению с нулевой модельюM | R-квадрат Нагелькерке (в %) | Статус предикторной переменной «опыт» в регрессии |
|---|---|---|---|
| 1. Швейцария – Чехия | Без изменений | 4 | Незначительный |
| 2. Португалия – Турция | Без изменений | 6 | Незначительный |
| 3. Австрия – Хорватия | Без изменений | 1 | Незначительный |
| 4. Германия – Польша | Без изменений | 3 | Значительный |
| 5. Румыния – Франция | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 6. Нидерланды – Италия | Без изменений | * | * |
| 7. Испания – Россия | Без изменений | * | * |
| 8. Греция — Швеция | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 9. Чехия – Португалия | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 10. Швейцария – Турция | Без изменений | 4 | Незначительный |
* Достигнуто максимальное количество итераций, но окончательное решение не найдено, поскольку размер групповой выборки слишком мал.
Стоит отметить, что ни один эксперт не смог правильно предсказать более семи исходов, а ни один участник — более восьми.
Обсуждение
В настоящем исследовании результаты логистической регрессии, хотя и были неудовлетворительными, были одинаковыми во всех совпадениях. Похоже, что эксперты не лучше неспециалистов предсказывают счет футбольных матчей. Точно так же результаты дисперсионного анализа показали, что среднее количество правильных результатов по отношению к точным оценкам существенно не различалось по четырем условиям (первые четыре вопроса в таблице Таблица 1).1). Вера в то, что опыт полезен для игроков в спортивные игры, кажется просто иллюзией контроля.
Только по чистой случайности вероятность того, что кто-то предскажет 10 правильных исходов (первая команда-победитель, вторая команда-победитель или ничья) из 10 игр, оценивается как 1.7100,000, т.е. п( Х=10)=10!10!0!×1310×230. Точная формула биномиального распределения дается выражением р ( х ) знак равно(нИкс)пИкс( 1 — р )п — х, где χ — количество успехов, а n — количество попыток. Это интересная вероятность для бизнеса ставок на спорт, который в основном предлагает большие денежные выигрыши по комбинации результатов матчей. Таким образом, принимая во внимание эту вероятность и отсутствие влияния опыта на результаты ставок на футбол, ставки на спорт представляются ничем иным, как азартной игрой, как предполагают другие исследования [ 7 , 15 ].
Как сообщалось в другом месте [ 18 ], спортивный интерес, а не статус спортсмена [ 19 ], возможно, связан со ставками на спорт. Обнаружение отсутствия связи между спортивными ставками и убеждением, оцененным в вопросе 4 («Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью предсказывать результаты матча») может быть результатом того, что в настоящей выборке участвуют участники из сообщество, а не проблемные или патологические игроки. Однако около 6% испытуемых сочли это заявление чрезвычайно правильным и более 30% — достаточно правильным, что свидетельствует о широком распространении таких убеждений.
Одним из возможных ограничений настоящего исследования является то, что оно не проводилось в реальных условиях азартных игр. Затем результаты следует воспринимать с осторожностью. Дальнейшие исследования могут включать измерения когнитивных способностей, связанных с азартными играми (например, заблуждения, суеверные убеждения, предвзятая оценка результатов), поведения и привычек участников делать ставки, а также более подробные измерения опыта и уверенности в себе, связанные с ощущением опыта, как предлагается. по моделям ставок [ 20 ]. Дальнейшие исследования могут также включать ставки, связанные с другими видами спорта.
Еще одним ограничением была небольшая выборка обследованных игр и неслучайный выбор этих игр, в результате чего была получена невероятностная выборка. Из всех матчей, сыгранных на чемпионате Европы по футболу 2008 года, для анализа были отобраны только первые 10. Не следует игнорировать возможность того, что по чистой случайности выбранные игры оказались более или менее предсказуемыми, чем стандартные.
Наконец, модели логистической регрессии, настроенные для прогнозирования точности количества голов, забитых каждой командой, могли не учитывать другие возможные значимые предикторы, такие как качество команд (способность атаковать и/или защищаться). , положение команды в лиге на момент игры и «домашний эффект» (преимущество при игре дома). Отсутствие этих потенциальных предикторов может объяснить небольшую предсказательную силу наших моделей.
Вывод
Квалификация, пол и возраст не влияли на точность прогнозов на футбольные матчи. Следовательно, вера в то, что футбольный опыт улучшает навыки заключения пари, кажется когнитивным искажением.
Клиницисты могут информировать игроков об ограниченной помощи футбольного опыта в прогнозировании результатов матчей и относительной ошибочности коммерческой рекламы ставок на спорт, например: «… ставка на спорт — это не лотерея… футбол как вид спорта и следите за минимумом его чемпионатов». Игроки могут получить пользу от психологических вмешательств, нацеленных на иллюзию контроля, связанную с их предполагаемой связью между навыками ставок и футбольным опытом. Кроме того, в политике профилактики общественного здравоохранения, возможно, потребуется учитывать настоящие результаты, чтобы предотвратить проблемы с азартными играми, связанные со ставками на футбол.
Футбол (футбол) — один из самых популярных видов спорта в мире, в том числе и в Европе. Это связано с важными действиями по ставкам. Распространенное убеждение, широко распространенное среди тех, кто участвует в азартных играх, заключается в том, что знание и опыт в футболе помогают лучше предсказывать результаты матчей. Однако, если это необоснованно, это убеждение следует рассматривать как форму «иллюзии контроля». Целью этого исследования было выяснить, лучше ли футбольные эксперты прогнозируют результаты футбольных матчей, чем неспециалисты.
Методы
В исследовании приняли участие 258 человек: 21,3 % в качестве футбольных специалистов, 54,3 % непрофессионалов (не посвященных в футбол) и 24,4 % любителей футбола. Они предсказали результаты первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года. Были проведены логистические регрессии для оценки связи между точностью прогнозируемых показателей и опытом участников (эксперт, любитель, непрофессионал) с учетом возраста и пола.
Полученные результаты
Оцениваемые переменные не предсказывали точность оценки прогноза (R 2 колебался от 1% до 6%).
Выводы
Опыт, возраст и пол, по-видимому, не влияли на точность прогнозов футбольных матчей. Таким образом, вера в то, что футбольный опыт улучшает навыки ставок, является не более чем когнитивным искажением, называемым «иллюзией контроля». Игроки могут получить пользу от психологических вмешательств, нацеленных на иллюзию контроля, связанную с их предполагаемой связью между навыками ставок и футбольным опытом. В политике общественного здравоохранения может потребоваться учитывать это явление, чтобы предотвратить проблемы с азартными играми, связанные со ставками на футбол.Ключевые слова: Ставки, Ставки на спорт, Спорт, Футбол, Азартные игры, Зависимость
Вступление
Футбол — один из самых популярных видов спорта в мире, в том числе и в Европе. Это связано с важными денежными операциями и финансовым спонсорством [ 1 ].
Ставки на спорт связаны с патологической склонностью к азартным играм [ 2 ] и широко доступны в Интернете [ 3 ], одном из наиболее важных средств поиска общей, медицинской информации и информации об азартных играх [ 4 , 5 ]. Там можно найти такие сообщения, как «Чтобы выиграть в ставках на спорт, нужно правильно прогнозировать. Не забывайте, что ставка на спорт – это не лото. Спорт — это не только вопрос случая, это далеко не так. Чтобы эффективно делать ставки, вы должны узнать о футболе как о виде спорта и следить за минимумом его чемпионатов».
Футбольные соревнования, безошибочно, являются видом спорта, основанным на высоком уровне подготовки и определенных навыках. Это утверждение может привести к убеждению, что футбольные знания и опыт позволят лучше предсказывать результаты матчей. Однако, если это мнение необоснованно, его следует рассматривать как форму «иллюзии контроля». Этот термин был определен Лангером [ 6 ] как «ожидание вероятности личного успеха, неуместно превышающей объективную вероятность». Этот тип искаженного мышления считался основным фактором стойкости и тяжести азартных игр [ 7 , 8 ] и привел к разработке методов лечения когнитивной реструктуризации для патологических игроков [ 6 ].
Как предположили Кантинотти, Ладусер и Жак [ 9 ], в определенной степени нельзя полностью исключать полезность спортивного опыта в спортивных ставках. Например, ранее было установлено, что такие факторы, как преимущество домашнего поля, рейтинг команды, самые последние результаты команд и травмы ключевых игроков, значительно влияют на результаты игры [ 10-14 ] . Затем было высказано предположение, что навыки могут быть полезны при ставках на спортивные события [ 15 ].
Вероятно, в связи с этими соображениями в спортивных и футбольных ставках поражения чаще обсуждались, чем победы [ 16 ], и обычно приписывались маловероятным или случайным событиям [ 5 ] или считались «почти выигрышем» [ 11 ] . тогда как победы приписывались навыкам выбора победивших игроков. Эта интерпретация, вероятно, способствует переоценке навыков заключения пари [ 5 ].
Было бы уместно определить, имеет ли значение опыт для определения очков в играх. Если бы это было не так, предполагаемые навыки в спортивных ставках можно было бы рассматривать не более чем как проявление иллюзии контроля, наблюдаемой в большинстве азартных игр.
За некоторыми исключениями, такими как ставки на лошадей [ 17 ] и хоккей [ 7 ], взаимосвязь между навыками игроков и результатами ставок редко изучалась. Исследования, в которых оценивались игровые навыки, а не роль спортивного опыта для ставок, показали, что денежная прибыль от игровых навыков не была значительно выше, чем это могло бы произойти случайно. Из-за широкой популярности футбола и ставок на футбол представляется важным с точки зрения политики общественного здравоохранения оценить связь между футбольным опытом и прогнозированием результатов матчей.
В настоящем исследовании изучалось, смогли ли футбольные эксперты лучше, чем неспециалисты, предсказать результаты первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года.
Методы
Процедура
За 3 недели до начала первого матча чемпионата Европы по футболу 2008 года 258 участников исследования анонимно заполнили анкету, набранную с помощью местной рекламы и прямого контакта с футбольными профессионалами (игроками, хэндлерами и судьями) и спортивными журналистами. . Анкета оценивала профессиональную и любительскую активность в отношении футбола. Он также включал пять вопросов (табл. (Таблица 1)1), связанные со степенью интереса к футболу (вопросы 1, 2 и 3), степенью веры в связь между хорошим знанием футбольных команд и точностью прогнозов, связанных с матчем (вопрос 4), и привычками делать ставки на спорт (вопрос 5). Кроме того, участники прогнозировали исходы первых 10 матчей чемпионата Европы по футболу 2008 года.
Таблица 1
Вопросы, связанные с футболом и ставками на спорт
| Отметьте ниже ответ, который в наибольшей степени соответствует вам (возможен только один ответ) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Нисколько | Немного | Весьма | Очень сильно | ||
| 1) Я увлекаюсь футболом. | |||||
| 2) Я собираюсь следить за Евро-2008. | |||||
| 3) Я большой фанат команды. | |||||
| 4) Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей. | |||||
| 5) Я часто делаю ставки на спорт (с денежными ставками). | Никогда | Редко | Частенько | Очень часто | Каждый раз, когда это возможно |
Участники были отнесены к одной из трех категорий:
(a) «Эксперты»: эксперты — это профессиональные или полупрофессиональные футболисты, тренеры или спортивные журналисты, чья работа была связана с чемпионатом Европы по футболу 2008 года.
(b) «Любители»: эти участники имеют любительскую связь с футболом (например, судьи-любители) и/или играют в футбол как любители.
(c) «Непрофессионалы»: Эта группа не имеет ни профессиональных, ни любительских связей.
Прогнозы были проанализированы на точность выигрыша (точность прогноза: команда-победитель 1, команда-победитель 2 или ничья) и точность счета (хороший прогноз результата).
Анализы
Статистический анализ был выполнен с помощью SPSS для Windows (версия 15.0). Первоначальный исследовательский анализ включал расчет пропорций, а также средних значений и стандартного отклонения значений результатов. Корреляции Спирмена с поправкой Бонферрони ( p = 0,05/4, поскольку анализировались четыре корреляции; p = 0,0125) были проведены для оценки связей между каждым из первых четырех вопросов, касающихся футбольных интересов, и пятым, касающимся спортивных ставок (табл. (Таблица 1).1). Кроме того, был проведен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) для сравнения распределения среднего количества правильных результатов и прогнозов правильных результатов в качестве зависимых переменных в отношении вышеупомянутых первых четырех вопросов в качестве факторов с поправкой на множественные попарные сравнения.
Мы также использовали t -критерий парных выборок, чтобы проверить, было ли у игроков большее количество правильных результатов, чем шансов, при прогнозировании результатов игр. Действительно, случайно, то есть при отсутствии какой-либо информации, вероятность того, что игрок предскажет 7 правильных исходов из 10 игр (0,016; точная формула биномиального распределения дается выражением р ( х ) знак равно(нИкс)пИкс( 1 — р )п — х, где x — количество успехов, а n — количество попыток) не совпадает с вероятностью предсказать 7 исходов из 10, учитывая всю информацию, которой владеет игрок (0,7; получено из предположения: 7 правильных исходов из из 10 игр). Эта последняя вероятность, называемая условной вероятностью, означает, что перед тем, как сделать выбор, игрок примет во внимание всю соответствующую информацию, имеющуюся в его распоряжении. В дополнение к наблюдаемой вероятности каждого участника сделать правильную ставку, можно сравнить ее с ожидаемой вероятностью, основанной на случайности.
Наконец, для каждого из 10 совпадений была проведена бинарная логистическая регрессия, чтобы предсказать точность оценок (правильная или неправильная оценка) с категориями опыта участников (эксперт, любитель или непрофессионал) в качестве предиктора с учетом возраста и пола. (женщина против мужчины). По категориальным факторам «пол» и «экспертиза» референтными группами были уровни 2 и 3 соответственно.
После проверки на мультиколлинеарность и выбросы мы оценили соответствие этих логистических моделей, приняв во внимание следующее:
Таблица классификации модели только для перехвата (базовая или нулевая модель) с таблицей полной модели, где следует ожидать значительного улучшения по сравнению с нулевой моделью.
Статистика R-квадрата Нагелькерке со всеми независимыми переменными. Эта статистика пытается количественно определить долю объясненной вариации в логистической регрессии.
Статистические тесты предикторов с использованием статистики хи-квадрат Вальда. Значения P менее 0,05 или, альтернативно, доверительные интервалы, исключающие значение «1», предполагают значимые прогнозы.
Полученные результаты
В исследовании приняли участие 258 человек (57% мужчин, средний возраст 36,6 лет ± 11,2). 55 (21,3%) были отнесены к футбольным экспертам, 140 (54,3%) к любителям и 63 (24,4%) к любителям.
Ответы на пять вопросов анкеты представлены в таблице Таблица 2.2. После внесения поправки Бонферрони корреляция Спирмена показала значимую связь между первыми тремя вопросами, связанными с интересом к футболу и спортивными ставками (r = 0,49, r = 0,43, r = 0,41 по Спирмену; p < 0,0005 соответственно). Ставки на спорт оказались связаны с интересом к футболу. Не было обнаружено корреляции между вопросом 4 (предполагаемая роль футбольного опыта для прогнозирования) и спортивными ставками.
Таблица 2
Распределение ответов участников на пять вопросов, представленных в таблицеТаблица 11
| N = 258 участников | % |
|---|---|
| 1) я увлекаюсь футболом | |
| — | 25.4 |
| нисколько | |
| — | 26.3 |
| немного | |
| — | 22.3 |
| весьма | |
| — | 26.0 |
| очень сильно | |
| 2) Я собираюсь следить за Евро-2008. | |
| — | 19.5 |
| нисколько | |
| — | 27.1 |
| немного | |
| — | 23.6 |
| весьма | |
| — | 29.8 |
| очень сильно | |
| 3) Я большой фанат команды | |
| — | 46.5 |
| нисколько | |
| — | 15.9 |
| немного | |
| — | 17.8 |
| весьма | |
| — | 19.8 |
| очень сильно | |
| 4) Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей. | |
| — | 27.2 |
| нисколько | |
| — | 36.8 |
| немного | |
| — | 30.2 |
| весьма | |
| — | 5.8 |
| очень сильно | |
| 5) Я часто делаю ставки на спорт (с денежными ставками) | |
| — | 81.0 |
| никогда | |
| — | 14.3 |
| редко | |
| — | 3.5 |
| частенько | |
| — | 1.2 |
| очень часто | |
| каждый раз, когда это возможно | 0.0 |
Количество и процент точных результатов и баллов по категориям участников приведены в таблице. Таблица3.3. Среднее количество правильных прогнозов результатов или баллов и относительная частота распределения правильных результатов по категориям участников приведены в таблице. Таблица44 и рисунок Фигура 1,1, соответственно.
Таблица 3
Количество и процент правильных исходов и очков по категориям участников и по матчам
| Правильные исходы, n (%) | Правильные оценки, n (%) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Совпадение | Эксперт (n = 55) | Любители (n=63) | Мирянин (n = 140) | Эксперт (n = 55) | Любители (n=63) | Мирянин (n = 140) |
| 1. Швейцария – Чехия | 11 (20) | 23 (36.5) | 38 (27.1) | 1 (1.8) | 4 (6.3) | 10 (7.1) |
| 2. Португалия – Турция | 45 (81.8) | 47 (74.6) | 105 (75) | 14 (25.5) | 15 (23.8) | 18 (12.9) |
| 3. Австрия – Хорватия | 41 (74.5) | 35 (55.6) | 69 (49.3) | 8 (14.5) | 8 (12.7) | 18 (12.9) |
| 4. Германия – Польша | 35 (63.6) | 50 (79.4) | 119 (85.0) | 9 (16.4) | 17 (27.0) | 23 (16.4) |
| 5. Румыния – Франция | 8 (14.5) | 8 (12.7) | 24 (17.1) | 1 (1.8) | 1 (1.6) | 5 (3.6) |
| 6. Нидерланды – Италия | 6 (10.9) | 11 (17.5) | 16 (11.4) | 0 (0) | 0 (0) | 2 (1.4) |
| 7. Испания – Россия | 33 (60) | 45 (71.4) | 95 (67.9) | 1 (1.8) | 0 (0) | 3 (2.1) |
| 8. Греция — Швеция | 13 (23.6) | 18 (28.6) | 44 (31.4) | 2 (3.6) | 4 (6.3) | 8 (5.7) |
| 9. Чехия – Португалия | 27 (49.1) | 36 (57.1) | 98 (70) | 6 (10.9) | 4 (6.3) | 13 (9.3) |
| 10. Швейцария – Турция | 10 (18.2) | 17 (27) | 37 (26.4) | 2 (3.6) | 6 (9.5) | 8 (5.7) |
Таблица 4
Сравнение среднего числа (стандартное отклонение) правильных результатов и оценок, точно предсказанных каждой группой участников.
| Эксперт | Любительское | Мирянин | |
|---|---|---|---|
| Среднее количество правильных исходов | 4.16 (1.27) | 4.60 (1.29) | 4.62 (1.41) |
| Среднее количество правильных прогнозов очков | 0.80 (0.80) | 0.94 (0.86) | 0.77 (0.83) |
Распределение относительных частот правильных исходов.
ANOVA, которые использовались для сравнения распределения среднего количества правильных результатов и прогнозов правильных результатов в отношении первых четырех вопросов, показали статистически значимую разницу между группами для среднего количества правильных результатов (F (3253) = 2,8 и p = 0,04) на вопрос 4 («Думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью прогнозировать результаты матчей»). Но после поправки на множественные сравнения эта разница перестала быть существенной. По остальным трем вопросам существенной разницы до и после корректировки не наблюдалось.
Парный выборочный t -критерий, который использовался для оценки того, имеют ли игроки большее количество правильных исходов, чем шанс, при прогнозировании результатов игр показал статистически значимую разницу (t = 39,15 и p < 0,0005). Из данных мы делаем вывод, что игроки были более точными в своих прогнозах, чем случайность.
Логистические регрессии, проведенные для проверки гипотезы исследования, дали плохие результаты. Классификационная таблица полных моделей не показала улучшения по сравнению с базовыми моделями, а это означает, что показатели классификации были одинаковыми в обеих ситуациях (табл. (таблица 5,5, столбец 2). Показатели R-квадрата Нагелькерке варьировались от 1% до 6%, что привело нас к выводу, что эти модели бесполезны для объяснения переменной результата (табл. (таблица 5,5, столбец 3). Наконец, предикторная переменная «экспертиза» (табл. (таблица 5,5, столбец 4) не оказались значимыми, за исключением модели, включающей игру Германия-Польша ( р = 0,03, отношение шансов = 2,57 и 95% ДИ для отношения шансов = [1,08; 6,14]). Этот результат означает, что по сравнению с непрофессионалом, будучи любителем, вероятность точного предсказания результата увеличивается на 2,57, если предположить, что другие факторы в модели остаются постоянными. Не было существенной разницы между экспертами и непрофессионалами, поскольку доверительный интервал включает «1» (точные результаты не показаны).
Таблица 5
Оценка пригодности модели
| Совпадение | Статус правильных случаев, классифицированных в полной модели, по сравнению с нулевой модельюM | R-квадрат Нагелькерке (в %) | Статус предикторной переменной «опыт» в регрессии |
|---|---|---|---|
| 1. Швейцария – Чехия | Без изменений | 4 | Незначительный |
| 2. Португалия – Турция | Без изменений | 6 | Незначительный |
| 3. Австрия – Хорватия | Без изменений | 1 | Незначительный |
| 4. Германия – Польша | Без изменений | 3 | Значительный |
| 5. Румыния – Франция | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 6. Нидерланды – Италия | Без изменений | * | * |
| 7. Испания – Россия | Без изменений | * | * |
| 8. Греция — Швеция | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 9. Чехия – Португалия | Без изменений | 5 | Незначительный |
| 10. Швейцария – Турция | Без изменений | 4 | Незначительный |
* Достигнуто максимальное количество итераций, но окончательное решение не найдено, поскольку размер групповой выборки слишком мал.
Стоит отметить, что ни один эксперт не смог правильно предсказать более семи исходов, а ни один участник — более восьми.
Обсуждение
В настоящем исследовании результаты логистической регрессии, хотя и были неудовлетворительными, были одинаковыми во всех совпадениях. Похоже, что эксперты не лучше неспециалистов предсказывают счет футбольных матчей. Точно так же результаты дисперсионного анализа показали, что среднее количество правильных результатов по отношению к точным оценкам существенно не различалось по четырем условиям (первые четыре вопроса в таблице Таблица 1).1). Вера в то, что опыт полезен для игроков в спортивные игры, кажется просто иллюзией контроля.
Только по чистой случайности вероятность того, что кто-то предскажет 10 правильных исходов (первая команда-победитель, вторая команда-победитель или ничья) из 10 игр, оценивается как 1.7100,000, т.е. п( Х=10)=10!10!0!×1310×230. Точная формула биномиального распределения дается выражением р ( х ) знак равно(нИкс)пИкс( 1 — р )п — х, где χ — количество успехов, а n — количество попыток. Это интересная вероятность для бизнеса ставок на спорт, который в основном предлагает большие денежные выигрыши по комбинации результатов матчей. Таким образом, принимая во внимание эту вероятность и отсутствие влияния опыта на результаты ставок на футбол, ставки на спорт представляются ничем иным, как азартной игрой, как предполагают другие исследования [ 7 , 15 ].
Как сообщалось в другом месте [ 18 ], спортивный интерес, а не статус спортсмена [ 19 ], возможно, связан со ставками на спорт. Обнаружение отсутствия связи между спортивными ставками и убеждением, оцененным в вопросе 4 («Я думаю, что хорошее знание команд позволяет мне с точностью предсказывать результаты матча») может быть результатом того, что в настоящей выборке участвуют участники из сообщество, а не проблемные или патологические игроки. Однако около 6% испытуемых сочли это заявление чрезвычайно правильным и более 30% — достаточно правильным, что свидетельствует о широком распространении таких убеждений.
Одним из возможных ограничений настоящего исследования является то, что оно не проводилось в реальных условиях азартных игр. Затем результаты следует воспринимать с осторожностью. Дальнейшие исследования могут включать измерения когнитивных способностей, связанных с азартными играми (например, заблуждения, суеверные убеждения, предвзятая оценка результатов), поведения и привычек участников делать ставки, а также более подробные измерения опыта и уверенности в себе, связанные с ощущением опыта, как предлагается. по моделям ставок [ 20 ]. Дальнейшие исследования могут также включать ставки, связанные с другими видами спорта.
Еще одним ограничением была небольшая выборка обследованных игр и неслучайный выбор этих игр, в результате чего была получена невероятностная выборка. Из всех матчей, сыгранных на чемпионате Европы по футболу 2008 года, для анализа были отобраны только первые 10. Не следует игнорировать возможность того, что по чистой случайности выбранные игры оказались более или менее предсказуемыми, чем стандартные.
Наконец, модели логистической регрессии, настроенные для прогнозирования точности количества голов, забитых каждой командой, могли не учитывать другие возможные значимые предикторы, такие как качество команд (способность атаковать и/или защищаться). , положение команды в лиге на момент игры и «домашний эффект» (преимущество при игре дома). Отсутствие этих потенциальных предикторов может объяснить небольшую предсказательную силу наших моделей.
Вывод
Квалификация, пол и возраст не влияли на точность прогнозов на футбольные матчи. Следовательно, вера в то, что футбольный опыт улучшает навыки заключения пари, кажется когнитивным искажением.
Клиницисты могут информировать игроков об ограниченной помощи футбольного опыта в прогнозировании результатов матчей и относительной ошибочности коммерческой рекламы ставок на спорт, например: «… ставка на спорт — это не лотерея… футбол как вид спорта и следите за минимумом его чемпионатов». Игроки могут получить пользу от психологических вмешательств, нацеленных на иллюзию контроля, связанную с их предполагаемой связью между навыками ставок и футбольным опытом. Кроме того, в политике профилактики общественного здравоохранения, возможно, потребуется учитывать настоящие результаты, чтобы предотвратить проблемы с азартными играми, связанные со ставками на футбол.