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Anales de Psicología

versión On-line ISSN 1695-2294versión impresa ISSN 0212-9728

Resumen

CASTANER, Marta et al. ¿Cómo combinar datos observacionales y fisiológicos?: un estudio de caso de patrones de habilidades motoras y frecuencia cardíaca en programas de ejercicio para mujeres adultas. Anal. Psicol. [online]. 2017, vol.33, n.3, pp.442-449. ISSN 1695-2294.  http://dx.doi.org/10.6018/analesps.33.3.271011.

El presente estudio analiza las respuestas individuales y de grupo de la frecuencia cardiaca de mujeres adultas mientras realizan actividad física. El interés de este estudio recae en comparar como estas respuestas varían entre sesiones de ejercicio rutinario y sesiones que incluyen variedad de habilidades motrices. Participaron 67 mujeres adultas (edad 65.1 ± 11.7) usuarias de programas de actividad física municipales. Analizamos dos sesiones representativas: una estándar de los propios programas de actividad física que realizan y otra diseñada ad hoc con variedad de diversos tipos de habilidades y capacidades motrices. Utilizamos la metodología observacional para obtener datos categóricos de las habilidades motrices realizadas en cada sesión a partir del instrumento de observación OSMOS-in context. Los datos continuos obtenidos de la frecuencia cardíaca individual de cada participante se midieron mediante monitorización en cada sesión. El análisis conjunto de ambos tipos de datos, categóricos y continuos, se realizó mediante la aplicación de Cadenas Ocultas de Markov (HMM). Los resultados obtenidos consideramos que son bastante relevantes puesto que indican que la sesión que aporta mayor riqueza motriz no solo muestra una mayor adecuación cardíaca a la intensidad del ejercicio (según las recomendaciones del American College of Sports Medicine) sino una mayor variabilidad individual, incluso una mayor sincronización entre todas las participantes con respecto a la sesión estándar propia de los programas de actividad física que realizan asiduamente.

Palabras clave : Habilidades motrices; mujeres adultas; daos categóricos; datos continuos; Cadenas Ocultas de Markov.

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