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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 637 - 650 (14page)
- DOI
- 10.35159/kjss.2023.12.32.6.637
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Soccer club enrollment appears necessary to advance the role of soccer as Sports for All (SFA) and consequently to promote its effect on SFA. The main purpose of this study is to explore predictors to impact soccer club enrollment via machine learning. A total of 413 soccer participants and their 247 variables from the 2021 National Survey on Sports for All data were analyzed using group Mnet and random forest, respectively. As the machine learning methods did not show statistically significant differences in terms of prediction, group Mnet, a linear method, was chosen for its strength in interpretation. As a result of group Mnet, 19 predictors were selected contributing to the prediction of soccer club enrollment. Predictors to encourage enrollment included degrees of regular physical activities, economic expenditure levels on physical activities, and perceived importance of social interaction in sports club activities. On the other hand, discouraging predictors included perceptions on drinking, the current level of interest in soccer, and the economic burden relating to physical activities. Based on the results, future policy directions were suggested for more effective policy implementation of soccer as SFA.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 논의
참고문헌
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