Técnicas de análisis en estudios observacionales en ciencias del deporte

Data analysis techniques in observational studies in sport sciences

Técnicas de ciências estudos de análise de observacionais no sporte

 

 

M. Teresa Anguera¹ y Antonio Hernández-Mendo²

¹Universidad de Barcelona y
²Universidad de Málaga

Este artículo se ha realizado con el apoyo y financiación del Grup de recerca i innovació en dissenys (GRID). Tecnologia i aplicació multimedia i digital als dissenys observacionals. Grupo Consolidado de la Generalitat de Catalunya [Referencia: 2014 SGR 971]. Asimismo, ha recibido el apoyo del Proyecto I+D+I: Observación de la interacción en deporte y actividad física: Avances técnicos y metodológicos en registros automatizados cualitativos-cuantitativos. Secretaria de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación del Ministerio de Economía y Competitividad [Referencia: DEP2012-32124]. También ha recibido apoyo del grupo "Evaluación Psicosocial en Contextos Naturales: Deporte y Consumo (SEJ 444)", financiado por la Junta de Andalucía (Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa);

Dirección para correspondencia

 

 

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RESUMEN

En este trabajo introductorio del número monográfico Análisis de datos en estudios observacionales de Ciencias del Deporte (1): Avances tecnológicos y analíticos, se realiza -desde la lógica del método cientifico y sus distintas fases- un trazado de las diversas técnicas de análisis de uso en Metodología Observacional (MO) y su importancia en el ámbito del Deporte. Se realiza una revisión en la cual los diseños observacionales condicionan la pauta de análisis, y que ilustraremos citando los principales trabajos que conforman cada uno de ellos. Se finaliza el trabajo con un planteamiento de los retos propuestos para el futuro: (1) completar el mapa de análisis de datos con estudios empíricos de análisis de datos hasta ahora no llevados a cabo; (2) realizar avances en las propias técnicas de análisis, poniendo en relación aquéllas que admiten complementariedad de objetivos; (3) contribuir al desarrollo tecnológico e informático, que en sí mismo es un importante incentivo para avanzar en la creación de plataformas informáticas; (4) aprovechar la importancia de la fuerza y la consistencia de los mixed-methods.

Palabras-clave: Metodología observacional, diseños observacionales, naturaleza de los datos, técnicas analíticas, programas informáticos.

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ABSTRACT

In this first article of monographic number, we present an approach to data analysis techniques in Observational Methodology from the framework of scientific method and taking account of several stages. All of these are rellevant in Sport Sciences field. There is a revision of some works, and moreover we present a landscape of main challenges for the future: (1) to complete a map of data analysis techniques in empirical studies, including new possibilities; (2) to improve advances in data analysis techniques, and specifically when it implies that some aims are complementary; (3) to contribute to technologic and software development, that itself it's very rellevant, and also we should move forward the creation of computerized plattforms; (4) to take advantage of the rellevance of the power and the consistency of mixed methods.

Key words: Observational methodology, observational designs, kind of data, analytic techniques, software.

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RESUMO

Nesta análise trabalho monografia Analise do dados introdutório em estudos observacionais de Ciências do Esporte (1): Avanços Tecnológicos e analítico, é feita-da lógica do método científico e sua diferentes fases de um caminho-de várias técnicas de análise utilizadas na metodologia observacional (MO) e sua importância no campo do Esporte. A avaliação em que a condição é realizada projetos observacionais o padrão de análise, e ilustrar citando grandes obras cada formulário. O trabalho analisa uma abordagem tendo em conta os desafios para o futuro: (1) completar o mapa análise Estudos de análise de dados empíricos até aqui asseguradas para fora; (2) fazer avanços em técnicas analíticas si, relacionando aqueles que apoiam objectivos complementares; (3) contribuir desenvolvimento tecnológico e de TI, o que em si é um importante incentivo para avançar a criação de plataformas; (4) construção a importância da força e consistência dos múltiplos métodos.

Palavras chave: Metodologia observacional, projetos observacionais, natureza dos dados, técnicas analíticas, programas de computador.

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Las Ciencias del Deporte han seguido una trayectoria imparable en la búsqueda del conocimiento científico. Este conocimiento implica objetividad, pero también propuestas renovadas de nuevas ideas, que orientan las múltiples direcciones que ofrece este ámbito de conocimiento.

Las Ciencias del Deporte se conforman por un amplio espectro sustantivo, basado en diferentes marcos teóricos (Williams y Straub, 1991; Weinberg & Gould, 1995; Rubio, 2001), y desplegado en una larga lista de modalidades deportivas que responden a las diferentes taxonomías existentes.

Todo estudio empírico en Ciencias del Deporte requiere forzosamente un desarrollo metodológico, mediante el cual se ofrece la respuesta que da una parcela de la realidad a la pregunta científica planteada. No se puede perder de vista este planteamiento, y habrá que garantizar, en pos de los lectores de las revistas del ámbito deportivo, que la lógica del proceso empírico se ajuste a los requerimientos del método científico, y que se active la necesaria priorización de criterios dentro de la metodología observacional (MO).

Esta lógica se puede presentar de diversas maneras, atendiendo a la vía inductiva, deductiva, o mixta del estudio; en función de la metodología seguida (observacional, selectiva, cuasiexperimental o experimental); atendiendo al carácter de estudios exploratorios o confirmatorios; especificando si se formulan hipótesis o preguntas de investigación; teniendo en cuenta si se trata de estudios cualitativos, cuantitativos, o mixed-methods; diferenciando si es un estudio de caso, de caso múltiple, o poblacional; ... Pero siempre resultará imprescindible dar a conocer cómo se ha gestionado y analizado la información extraída de la realidad, es decir, los datos recogidos.

La MO, debido a la idiosincrasía que la define es, quizás, las más apta para el estudio de problemas sociales cambiantes, donde los procedimientos estáticos de análisis no son suficientes. Esto convierte a la MO en la más idónea para el estudio del deporte, cuando el objetivo es analizarlo en su contexto y dinámica habitual (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014).

Las etapas que implica la lógica del método científico, contempladas esquemáticamente, serán las cuatro siguientes en todos los casos: Delimitación del problema, recogida y optimización de los datos, análisis de datos, e interpretación de resultados. La segunda etapa, que ha dado lugar en los últimos años a un amplio número de publicaciones dedicadas a la construcción ad hoc de instrumentos de observación, termina con el control de calidad de los datos (Blanco-Villaseñor, Castellano, Hernández-Mendo, Sánchez y Usabiaga, 2014; Castellano et al., 2000; Garay-Plaza, Hernández-Mendo y Morales-Sánchez, 2006; Hernández-Mendo, Díaz-Martínez y Morales-Sánchez, 2010; Hernández-Mendo et al., 2014; Usabiaga, Castellano, Blanco-Villaseñor, y Casamichana, 2013), y la cuarta se inicia una vez que ya disponemos de los resultados. Con ello queda delimitada la tercera etapa, que es el espacio metodológico correspondiente al análisis de datos.

Y precisamente al análisis de datos está dedicado este número monográfico, acotado a estudios observacionales en Ciencias del Deporte.

 

Revisión sobre análisis de datos en estudios observacionales del ámbito deportivo

En este número monográfico que aquí estamos presentando se ofrece un elenco de 16 estudios observacionales, que responden a diferentes planteamientos en cuanto al análisis de datos, haciéndose eco de la diversidad existente en la comunidad científica nacional e internacional.

Uno de los autores clásicos y de gran prestigio en metodología observacional, que fue un referente en la primera etapa de desarrollo de esta disciplina, Sackett (1983), sostenía que el abanico de posibilidades analíticas en estudios donde se había utilizado observación sistemática no debía ser distinto a los que correspondan a otros planteamientos metodológicos, siempre que se adecuen a los objetivos del estudio que se pretendan en cada caso, y a las características de los datos.

Esta afirmación, realizada hace más de tres décadas, no es en absoluto baladí, y máxime dado el incipiente desarrollo de la metodología observacional en aquellos momentos. Además, fue un importante impulso para establecer los criterios básicos por los cuales se debían regir las cadenas de decisiones relativas al análisis de datos en estudios observacionales. Veamos cómo se plasma en la actualidad.

Como cuestión inicial a dirimir, la delimitación del problema de estudio estará entroncada con el ajuste al perfil que señala la opción metodológica correspondiente, y que, para la metodología observacional, implica las cuatro características fundamentales (1) de comportamiento espontáneo o habitual, (2) contexto natural o habitual, (3) instrumentos no estándar, y (4) perceptividad (Anguera, 2003, 2010).

Una vez se ha establecido que la metodología observacional es la idónea, en todo estudio empírico, la primera decisión corresponde siempre al diseño observacional, y el trabajo de Anguera, Blanco-Villaseñor y Losada (2001) fue la primera propuesta -y hasta ahora la única- que se ha presentado sobre diseños observacionales (posteriormente, en Anguera, Blanco-Villaseñor, Hernández-Mendo y Losada, 2011; donde manteniendo idéntica la estructura de los diseños observacionales, se realiza una revisión en el ámbito de estudios deportivos, a la vez que se da cuenta de su amplia aplicabilidad). De acuerdo con los trabajos citados, la intersección de los criterios idiográfico-nomotético, puntual-seguimiento, y unidimensional-multidimensional, considerados dicotómicos, ha permitido la obtención de ocho diseños observacionales (I/P/U, I/P/M, I/S/U, I/S/M, N/P/U, N/P/M, N/S/U, N/S/M).

A partir del trabajo mencionado de Anguera, Blanco-Villaseñor y Losada (2001) se fundamentó la propuesta -no existe noticia de que en ningún ámbito geográfico se haya planteado otra alternativa, a pesar del estudio de Lees (2002)- materializada poco después en Blanco-Villaseñor, Losada y Anguera (2003), en la cual, a partir de cada uno de los ocho diseños observacionales, se presenta una lista relativa a las posibilidades analíticas (Tabla 1), y efectuada desde una perspectiva de amplio espectro. Para fundamentar la solidez de cualquier propuesta se requieren unos criterios que la justifiquen, y los que se tuvieron en cuenta derivan, de forma totalmente prioritaria, del diseño observacional específico en cada caso.

Resulta obvio, pero no por ello dejamos de indicarlo, que en un estudio observacional puede ocurrir que, si se plantean diferentes objetivos específicos, se requieran diferentes diseños observacionales. Lo que sí queda garantizado es que cada objetivo específico hallará una respuesta en uno, y sólo uno, de los ocho diseños observacionales.

No podemos olvidar, en este sentido, que la naturaleza de cada uno de los diseños marca un sistema de subordinación de otras decisiones, como las correspondientes a la naturaleza del instrumento de observación y tipos de datos (Bakeman, 1978; Anguera, Magnusson, y Jonsson, 2007; Anguera, 2008). En este sentido, el sistema de categorías solamente sería posible en diseños unidimensionales, mientras que el formato de campo o la combinación de formato de campo y sistemas de categorías serían los instrumentos de observación correspondientes a los diseños multidimensionales. De forma paralela, y siguiendo la taxonomía de Bakeman (1978), los datos secuenciales (I y III) procederían de diseños unidimensionales, mientras que los datos concurrentes (II y IV) se obtendrían en diseños mutidimensionales.

En el momento actual, y revisando el estado de la cuestión (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014), de las publicaciones recientes de estudios observacionales en el ámbito de las Ciencias del Deporte, emerge un mapa de desarrollo creciente, aunque desigual, en cuanto a la aplicación de técnicas analíticas (en algunos deportes, como el fútbol, se han realizado recientemente, de forma convergente revisiones sistemáticas, como en Sarmento, Marcelino, Anguera, Matos, Campaniço, & Leitão, 2014). En la Tabla 2 se presenta una revisión de las técnicas de análisis utilizadas en estudios observacionales en Ciencias del Deporte.

Posiblemente los análisis descriptivos, y especialmente en una primera época, han constituido una técnica de análisis -especialmente endeble si no se complementa con otras técnicas de análisis- que ha dado paso a otros planteamientos más específicos y robustos. Entre éstos, la mayor frecuencia de uso ha sido, indudablemente, el análisis secuencial de retardos, que en los últimos años se está viendo rebasado por la detección de T-Patterns y el análisis de variabilidad sustentado en la teoría de la generalizabilidad.

Asimismo, empiezan a adquirir consistencia los análisis específicos para datos categóricos (log-lineal, logit, probit) y aquéllos que requieren una dicotomía o dicotomización de los comportamientos observados (regresión logística). Del mismo modo, técnicas analíticas no específicas para datos categóricos, pero que pueden utilizarse de la misma forma, como análisis de tendencias, estudios correlacionales, o series temporales. En la posición opuesta, hay técnicas analíticas de las cuales no nos consta documentación en estudios observacionales en Ciencias del Deporte (como análisis de panel).

 

Retos futuros

El desarrollo y solidez alcanzado por estudios observacionales en Ciencias del Deporte exige, a nuestro entender, continuar con un avance progresivo en los próximos años, y dar una respuesta positiva a cuatro retos que tenemos planteados en la comunidad científica nacional e internacional:

En primer lugar, completar el mapa de análisis de datos (Tabla 1) con estudios empíricos que requieran la realización de análisis de datos hasta ahora no llevados a cabo. Todavía queda camino por recorrer.

En segundo lugar, se requiere realizar avances en las propias técnicas de análisis, poniendo en relación aquéllas que admiten alguna complementariedad de objetivos (como detección de regularidades en el comportamiento), aunque los algoritmos sean totalmente distintos, o bien incorporando elementos novedosos en el desarrollo de la técnica de análisis. Un ejemplo del primer caso se halla en Lapresa, Arana, Anguera, & Garzón (2013), en donde se han puesto en relación los resultados del análisis secuencial de retardos (mediante el programa SDIS-GSEQ) y la detección de T-Patterns (mediante el programa THEME), habiendo reflexionado sobre ello (Anguera, 2004). Y la segunda opción mencionada se ha desarrollado en Lapresa, Anguera, Alsasua, Arana, & Garzón, 2013), llevándose a cabo un estudio de simulación de distancias convencionales, o en Lapresa, Camerino, Cabedo, Anguera, Jonsson, y Arana (en prensa, en este número monográfico), dedicado a la degradación de T-Patterns. Todavía queda mucho camino por recorrer, y deberán dedicarse esfuerzos al análisis de satellites, T-bursts, repulsion zones, taboos, drifters, packet markers, ...).

En tercer lugar, estamos convencidos de que el desarrollo tecnológico e informático es un importante incentivo. Resulta esencial avanzar en la creación de plataformas informáticas como HOISAN (Hernández-Mendo, López-López, Castellano, Morales-Sánchez, Pastrana, 2012), LINCE (Gabín, Camerino, Anguera & Castañer, 2012), MOTS (Castellano, Perea, Alday y Hernández-Mendo, 2008) que permitan una amplia posibilidad de importación y exportación de datos respecto a otros programas utilizados en metodología observacional (Hernández-Mendo, Castellano, Camerino, Jonsson, Blanco-Villaseñor, Lopes, y Anguera, 2014). Asimismo, saludamos positivamente todos los esfuerzos realizados en la inclusión de nuevas técnicas analíticas en programas informáticos, como el análisis de coordenadas polares mediante el programa HOISAN (Hernández-Mendo, López-López, Castellano, Morales-Sánchez, Pastrana, 2012) o la facilitación e interconectividad con otros, p.e., SAGT para el análisis de generalizabilidad (Hernández-Mendo, Ramos-Pérez y Pastrana, 2012) con HOISAN.

Y en cuarto y último lugar, somos perfectamente sensibles a la fuerza y consistencia de los mixed-methods, hasta hace poco considerado como una metodología emergente, pero que ahora podemos afirmar con contundencia que está ya consolidada (Camerino, Castañer, & Anguera, 2012; Castañer, Camerino, y Anguera, 2013; Anguera, Camerino, Castañer y Sánchez-Algarra, 2014; Sarmento, Anguera, Pereira, Marques, Campaniço, & Leitão, 2014). En torno a los mixed-methods se han desarrollado diseños específicos (Anguera, Camerino & Castañer, 2012), que encajan perfectamente en la propia naturaleza de la metodología observacional, dado que en su primera parte es cualitativa, mientras que es cuantitativa en la segunda (Sánchez-Algarra & Anguera, 2013).

 

Aplicaciones prácticas

Las aplicaciones prácticas de este artículo son evidentes, dado que en todos los estudios empíricos que utilizan la metodología observacional en Ciencias del Deporte habrá una etapa del proceso en la cual, de acuerdo con la lógica del método científico, deberá llevarse a cabo el análisis de datos. Las preguntas a las que se enfrenta todo investigador se refieren esencialmente a cuál y a cómo. Por supuesto, la delimitación precisa de los objetivos deberá ser esencial para delimitar cuáles son los análisis de datos idóneos, sean varios o incluso un único posible. En este sentido, la decisión acerca de cuál sea la técnica analítica adecuada se puede adoptar de acuerdo con las directrices recogidas en este trabajo, que, a su vez, puede ayudar a canalizar unas bases documentales iniciales orientadas al cómo llevarlo a cabo, aunque, obviamente, requerirán un desarrollo en cada caso con el fin de adquirir la pericia necesaria en su aplicación y ejecución.

 

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Dirección para correspondencia:
Antonio Hernández Mendo.
Facultad de Psicología.
Universidad de Malaga (España).
E-mail: mendo@um.es

Recibido: 18/07/2014
Aceptado: 24/11/2014