Целью исследования являлся анализ особенностей соревновательной деятельности бегунов на Лондонском марафоне 2022 года. Рассматривалась динамика относительной скорости бега у бегунов группы "элиты'' (21 человек) и "массового" забега, показавших результаты, равные или превышающие последний результат в группе "элиты" (140 человек). Для выявления групп бегунов со схожей динамикой скорости на дистанции использовался кластерный анализ. Достоверность различий в связанных выборках данных определялась при помощи критерия Фридмана, в независимых - при помощи критерия Краскела-Уоллиса. При помощи кластерного анализа были выделены три кластера бегунов, в первом из которых спортсмены показали наименее выраженную динамику скорости бега на всей дистанции (от 107,0 до 98,3% от средней скорости бега), а во втором - наиболее выраженные изменения скорости бега (от 116,3 до 81,9%). При этом бегуны первого кластера показали достоверно самую низкую, а второго кластера - самую высокую относительную скорость до отметки 25 км включительно. После отметки 30 км бегуны первого кластера показывали достоверно более высокую относительную скорость бега, а спортсмены второго кластера - более низкую. Во всех кластерах бегуны повысили скорость бега на отрезке от 20 км до полумарафона: до 107,0% в первом кластере, до 108,7% - в третьем и до 116,3% - во втором (р = 0,000). При этом в первый кластер вошли бегуны, показавшие первые пять результатов в группе "элиты'', а во второй кластер - последние четыре результата в группе "элиты"
The aim of this study was to analyze the pacing profiles at the 2022 men’s London Marathon. The dynamics of the relative speed of running among the runners of the "elite" group (21 humans) and the "mass" race, who had results equal to or higher than the last result in the "elite" group (140 humans), was considered. Cluster analysis was carried out to identify groups of runners with similar pacing profiles. The significance of differences in related data samples was determined using the Friedman test, and in independent data samples, using the Kruskal-Wallis test. Using cluster analysis, three clusters of runners were identified, in the first of which athletes had the least pronounced dynamics of running speed over the entire distance (from 107.0 to 98.3% of the average running speed), and in the second - the most pronounced changes in running speed (from 116.3 to 81.9%). The runners of the first cluster had significantly the lowest, and the second cluster - the highest relative speed up to the mark of 25 km inclusive. After the 30 km mark, the runners of the first cluster had a significantly higher relative running speed, and the athletes of the second cluster had a lower one. In all clusters, runners increased their running speed from 20 km to half marathon: up to 107.0% in the first cluster, up to 108.7% in the third, and up to 116.3% in the second (p = 0.000). At the same time, the first cluster included runners who had the first five finish times in the "elite" group, and the second cluster included the last four runners in the "elite" group