Examensarbeit, 2016
83 Seiten, Note: 1,5
Die vorliegende wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Competitive Balance im Radsport. Sie untersucht den Einfluss unterschiedlicher Streckenparameter auf die Wettbewerbsintensität bei der Tour de France. Ziel ist es, die Faktoren zu identifizieren, die die Gleichmäßigkeit des Wettbewerbs beeinflussen und somit das sportliche Spektakel der Tour de France prägen.
Das erste Kapitel führt in die Thematik der Competitive Balance im Radsport ein und erläutert die Relevanz des Forschungsfeldes. Kapitel 2 stellt den aktuellen Forschungsstand dar und beleuchtet bisherige Studien zu Competitive Balance im professionellen Radsport. Kapitel 3 befasst sich mit dem Radsport als Sportart und beleuchtet seine spezifischen Eigenschaften, die ihn von anderen Sportarten unterscheiden. Kapitel 4 erläutert die Methoden, die zur Datenerhebung und -auswertung verwendet wurden. Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der deskriptiven Statistik und der Regressionsanalyse. Kapitel 6 diskutiert die Ergebnisse und geht auf Limitationen des Modells und zukünftige Forschungsansätze ein. Schließlich fasst Kapitel 7 die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammen und zieht ein Fazit.
Competitive Balance, Radsport, Tour de France, Streckenparameter, Wettbewerbsintensität, Regressionsanalyse, Doping, Sportökonomik, Sportmanagement, Sportpublizistik.
CB beschreibt die Ausgeglichenheit des Wettbewerbs. Im Radsport bezieht sie sich auf die Zeitabstände zwischen den Fahrern und die Intensität des Konkurrenzkampfes.
Unterschiedliche Profile (Bergetappen, Zeitfahren, Flachetappen) beeinflussen die Zeitabstände und damit die Spannung und Wettbewerbsintensität des Rennens.
Obwohl am Ende ein Einzelner gewinnt, ist der Erfolg ohne die taktische Unterstützung und Windschattenarbeit eines gesamten Teams kaum möglich.
Die Arbeit nutzt ein Doping-Modell, um zu untersuchen, wie unlauterer Wettbewerb die Competitive Balance und die Glaubwürdigkeit des Sports beeinflusst.
In der Studie werden die Standardabweichung der Fahrzeiten sowie summierte Zeitdifferenzen als Variablen für die Regressionsanalyse verwendet.
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