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Cuadernos de Psicología del Deporte

On-line version ISSN 1989-5879Print version ISSN 1578-8423

CPD vol.15 n.1 Murcia Jan. 2015

http://dx.doi.org/10.4321/S1578-84232015000100024 

 

 

Estudio de fiabilidad de los indicadores de rendimiento en la liga asobal

Reliability study of performance indicators in asobal league

Estudo da fidelidade dos indicadores de rendimento na Liga Asobal

 

 

Andrea Blanco1, Sergio José Ibáñez1, Antonio Antúnez2 y Antonio Hernández-Mendo3

1Facultad de Ciencias del Deporte. Universidad de Extremadura,
2Facultad de Educación. Universidad de Extremadura,
3Facultad de Ciencias de la Educación. Universidad de Málaga

Dirección para correspondencia

 

 


RESUMEN

El objetivo de esta investigación fue validar los indicadores de rendimiento ofrecidos por las denominadas estadísticas oficiales de juego de la liga ASOBAL. Se realizó un muestreo de eventos sobre tres partidos (n=7950). Las variables utilizadas fueron los criterios que conforman el sistema de observación (localización, zona de lanzamiento, forma de finalización del lanzamiento, sanciones disciplinarias, faltas, acciones de ataque, acciones de defensa, zonas de la portería y eficacia del portero), el observador oficial encargado de elaborar las estadísticas, y dos observadores entrenados para el estudio. La recogida de datos se realizó mediante un sistema de formatos de campo, utilizado por los dos observadores entrenados. El análisis de calidad del dato confirma la fiabilidad (objetividad) de la muestra analizada. El estudio de generalizabilidad manifiesta la precisión de medida (Φ=1; p2=.999), el adecuado funcionamiento del sistema de observación (Φ=.000; p2=.000) y la capacidad de generalización (Φ=.998; p2=.998). Finalmente el estudio de decisión donde se proponen tres nuevos diseños con sobre la base de los datos del diseño original (variación del número de observadores, de criterios y partidos), certificó que los resultados obtenidos en el estudio de generalizabilidad del diseño original no eran mejorables con los diseños alternativos. Se concluye que los indicadores de rendimiento analizados son fiables, pudiendo generalizar los resultados de forma precisa para la realización de trabajos de investigación.

Palabras clave: Metodología observacional, fiabilidad, Teoría de la Generalizabilidad, balonmano.


ABSTRACT

The aim of this research was to validate the performance indicators offered by the so-called game official statistics of the ASOBAL league. A sampling of events in three matches (n=7950). The variables used were the criteria which make up the observation system (placing, throwing area, way of finishing throwing, disciplinary measures, fouls, offensive actions, defense actions, goal areas and goalkeeper efficiency), the official observer to compile statistics and two trained observers for the study. The data capture was performed using a system of field formats used by two trained observers. The agreement study proves the (objectivity) reliability of the analyzed sampling. The Generalizability study shows the reliable accuracy of it (Φ=1; p2=.999), the appropriate functioning of the observation system (Φ=.000; p2=.000) and the accuracy of generalization of the results (Φ=.998; p2=.998). Finally, the study of decision, where three new designs based on the original design data are proposed (variation of the number of observers, criteria and matches), certified that the results obtained in the study generalizability of the original design, not were improvable with alternative designs. To sum up, the performance indicators are reliable and the results can be used accurately for research works.

Key words: observational methodology, reliability, Theory of Generalizability, handball.


RESUMO

O objectivo desta investigação foi validar os indicadores de rendimento oferecidos pelas denominadas estatísticas oficiais de jogo da Liga ASOBAL. Foi realizada uma amostragem de eventos em três jogos (n=7950). As variáveis utilizadas foram os critérios que englobam o sistema de observação (localização, zona de lançamento, forma de finalização do lançamento, sanções disciplinares, faltas, acções de ataque, acções de defesa, zonas de baliza e eficácia do guarda-redes), o observador oficial encarregue de elaborar as estatísticas, e dois observadores treinados para o estudo. A recolha de dados foi realizada mediante um sistema de formatos de campo, utilizado pelos dois observadores. A análise da qualidade de dados confirma a fidelidade (objectividade) da amostra analisada. O estudo da generalização manifesta precisão de medida (Φ=1; p2=.999), o adequado funcionamento do sistema de observação (Φ=.000; p2=.000) e a capacidade de generalização (Φ=.998; p2=.998). Por último, o estudo de decisão a partir do qual se propõem três novos delineamentos tendo por base o delineamento original (variação do número de observadores, de critérios e jogos), certificou que os resultados obtidos no estudo de generalização do delineamento original não eram melhoráveis com delineamentos alternativos. Conclui-se que os indicadores de rendimento analisados são fiáveis, podendo generalizar os resultados de forma precisa para a realização de trabalhos de investigação.

Palavras-chave: Metodologia observacional, Fidelidade, Teoria da Generalização, Andebol.


 

Introducción

Actualmente, en los deportes colectivos de máxima práctica y difusión mediática (p.e. fútbol, baloncesto o balonmano), se suministran indicadores fruto de la observación, definidos en el ámbito científico como indicadores de rendimiento (Hughes y Bartlett, 2002, Prieto, 2011). Su importancia en los deportes colectivos va en aumento porque ayuda a la toma de decisiones directivas por parte de los entrenadores, ofreciendo una aproximación más objetiva a la realidad del juego tanto en competición amateur (García, Ibáñez, Parejo, Feu, y Cañadas, 2011), como profesional (Ohnjec, Vuleta, Milanovic, y Gruic, 2008; Volossovitch, Dumangane, y Rosati, 2012).

Los datos que se emplean en las investigaciones para el análisis del juego provienen habitualmente de las instituciones que organizan las competiciones (Sampaio, Ibáñez y Lorenzo, 2013). Para ello, selecciones un grupo de analistas que son los encargados de su registro. Estos datos, útiles para la competición, plantean interrogantes en relación a la rigurosidad del registro, la fiabilidad de la herramienta utilizada o la del observador que los ha recogido (Anguera, Blanco-Villaseñor, Losada, y Hernández-Mendo, 2000), desembocando en una cuestión de validez y fiabilidad de los datos ofrecidos (Hughes y Bartlett, 2002). Por tanto, pueden ser cuestionados por la investigación, siendo necesario proceder en primera instancia a su validación para posteriormente ser utilizados por los investigadores.

Anguera et al. (2000) ponen de manifiesto la necesidad de realizar un adiestramiento de los observadores, para el cual existen diversas propuestas como la de Medina y Delgado, (1999) o la de Losada y Manolov (2014). Tras el entrenamiento, los observadores son sometidos a una evaluación utilizando coeficientes de concordancia o asociación. Se asume la fiabilidad de los datos con un grado de acuerdo (inter e intra observador) de .70 o superior (Randolph, 2005). Pero los índices de concordancia únicamente miden la consistencia en el grado de acuerdo, aspecto que sólo constituye una de las tres formas de entender la fiabilidad (Anguera et al. 2000; García, Argudo, y Alonso, 2007; Hernández-Mendo, 1996). Blanco-Villaseñor (1989, 1997) considera que existen tres formas de estimar la fiabilidad de los datos observacionales: a) mediante los coeficientes de concordancia entre dos observadores independientes que utilizan el mismo instrumento, b) a través de los coeficientes de acuerdo basados en correlaciones, c) aplicando la Teoría de la Generalizabilidad (TG), en referencia a la precisión de la generalización, y por consiguiente, a la calidad del dato. El concepto de calidad del dato, además de integrar el concepto de fiabilidad, incluye el error del instrumento de medida, concepto vinculado al de validez, así como al de precisión de la medida, es decir, si se representa la conducta en cuestión (Blanco-Villaseñor, 1997).

Dentro la Teoría de la Generalizabilidad Cronbach, Gleser, Nanda, y Rajaratnam (1972), consideran que en cualquier situación de medida existen múltiples fuentes de error. Asume que hay otras fuentes de variación además de las clásicas (inter, intra y error), e integra cada una de ellas en una estructura global. El eje central se encuentra en los componentes de la varianza, dado que su magnitud aporta información sobre las fuentes de error que están afectando una medición, mediante la estimación del grado de generalización de un diseño de medida con condiciones particulares, a un valor teórico buscado (Blanco-Villaseñor, 1989, 1997; Blanco-Villaseñor, Castellano, Hernández-Mendo, Rosa y Usabiaga, 2014).

En las últimas décadas la utilización de la metodología observacional en el estudio de la actividad física y deportiva en diversas disciplinas deportivas ha tenido un crecimiento constante y sostenido, y se detecta una solidez en el planteamiento que hace presagiar que su utilización seguirá incrementándose (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014). Esta metodología se adapta perfectamente para resolver los problemas de estudio que surgen en la educación física y el deporte.

Se han identificado diversos estudios que utilizan la observación como método para el análisis del juego. En una búsqueda en la WOK (Web Of Knowledge) y base de datos TESEO, con las palabras clave: notational analysis, reliability, validity, observational methodology, y Theory of Generalizability se hallaron diversos artículos pudiendo clasificarlos en tres grandes grupos (Tabla 1): los que cumplen todos los criterios anteriormente definidos de validez, fiabilidad y precisión de la medida (1o grupo); los estudios que incluyen la consecución de la fiabilidad a través del entrenamiento de sus observadores (2o grupo); y finalmente los que no mencionan ni definen algún tipo de control de calidad del dato (3o grupo).

Hughes, Cooper, y Nevill, (2004) ponen de manifiesto las limitaciones en el diseño de las investigaciones basadas en el análisis del rendimiento. Realizaron una revisión sistemática de trabajos presentados en conferencias internacionales, encontrando un 67% que no mencionaban la inclusión de cualquier evaluación de la fiabilidad de los datos, y un 15% que empleaba técnicas de análisis estadístico inapropiadas. Estas omisiones o incoherencias parecen ser un descuido fundamental por parte de los autores, pues son de vital importancia para la relevancia de los resultados de investigación, pudiendo argumentar así que la calidad científica de algunos trabajos de este campo no ha sido alta (Drust, 2010; Sarmento et al., 2010).

Por lo tanto, tras la revisión realizada, el objetivo principal de este estudio es validar los indicadores de rendimiento ofrecidos por las estadísticas de juego de la liga ASOBAL. De este objetivo principal, se derivan tres objetivos secundarios: i) Evaluar la concordancia entre los observadores oficiales de la competición y los entrenados; ii) Analizar la validez de los datos registrados en las "estadísticas de juego" de la liga ASOBAL; iii) Calcular la estimación de la muestra a partir de cual se puede generalizar que los datos se pueden utilizar para la investigación.

 

Método

Taxonomía del diseño observacional

El diseño observacional de esta investigación es nomotético, de seguimiento y multidimensional (NSM-cuadrante IV) pues se estudia una pluralidad de unidades tratadas de forma independiente, la estabilidad del comportamiento en sucesivas sesiones, existiendo heterogeneidad en cuanto a las posibilidades de los niveles de respuesta (Anguera, Blanco-Villaseñor, y Losada, 2001; Anguera, Blanco-Villaseñor, Hernández-Mendo y Losada, 2011), la métrica del registro se basa en el parámetro Orden, (Anguera et al. 2001), y el tipo de dato son Multieventos (Bakeman y Quera, 1995).

Participantes

Se realizó un muestreo de eventos de carácter focal (Anguera, 1990; Hernández-Mendo, 1996). El número de partidos analizados son el resultado del estudio de decisión (D), ya que los coeficientes obtenidos indican que esa cantidad permite generalizar los resultados. Con ello se pretende utilizar para el análisis el mínimo número de partidos que nos permita afirmar que los datos obtenidos en relación a la fiabilidad, puedan ser atribuibles a toda la temporada objeto de estudio. Esta muestra quedó definida en 3 partidos, de los que se recogieron un total de 7950 unidades de observación. Estos partidos pertenecen a las jornadas 16 y 17 de la liga ASOBAL, temporada 2011/12. La elección de los partidos se ha realizado al azar, asegurando la estabilidad de las sesiones a nivel intersesional e intrasesional (Castellano et al., 2008), es decir, utilizar partidos de la misma liga y temporada, y eliminar los partidos donde se rompa la constancia a causa de un evento inesperado o circunstancia sobrevenida en su trascurso. En ningún caso la Inobservabilidad superó el 10% del total (Anguera, 1990; Anguera et al., 2000). Los indicadores de rendimientos correspondientes a la muestra (estadísticas de juego), han sido extraídos de www.asobal.es.

Variables del estudio

Las variables de estudio hacen referencia a dos aspectos. Por un lado, a las categorías del sistema de formatos de campo, provenientes de los indicadores de rendimiento que se recogen por la organización del campeonato durante todos los partidos (estadísticas de juego): localización, zona/tipo de lanzamiento, forma de finalización del lanzamiento, sanciones disciplinarias, faltas, acciones ofensivas, acciones defensivas, zonas de la portería y eficacia del portero. Las definiciones y descripciones de los indicadores fueron facilitadas por la propia organización para utilizar un sistema común. Por otro lado, a los diferentes observadores que participan en el estudio para validar el registro oficial de la competición, con sus registros: el observador oficial (OBS.1) y los entrenados (OBS.2A y OBS.2B).

Instrumento de registro: Sistema taxonómico

Para el registro de las conductas se utilizó un sistema de formatos de campo compuesto por 10 criterios y 35 unidades de registro (Tabla 2). En el sistema de formatos de campo, se denomina "criterios" a las categorías de estudio. Los criterios corresponden a los indicadores de rendimiento (estadísticas de juego) que se recogen durante la competición. En las unidades de registro se incluyen las posibilidades de registro de cada criterio.

 

 

Instrumentos de observación: el observador

Se considera a los observadores entrenados como instrumentos del estudio debido a que son la herramienta que se utiliza para recoger los datos a través del instrumento de registro descrito anteriormente. Y como un instrumento más, es sometido a una serie de procedimientos. Por lo tanto, después la selección de observadores según las recomendaciones de Arias, Argudo, y Alonso (2009), se llevó a cabo el entrenamiento de observadores (Medina y Delgado, 1999), con una duración de 12 sesiones. Tras el adiestramiento, los observadores fueron sometidos a una evaluación, donde, según la clasificación de Landis y Koch (1977), la fuerza de asociación obtenida fue Almost Perfect (.93 para la fiabilidad inter-observador y, .92 y .94 para la fiabilidad intra-observador) al excluir la categoría 8 Zonas de la portería, y una fuerza de asociación Sustancial (.73 para la fiabilidad inter-observador y, .80 y .72 para la fiabilidad intra-observador) al incluir la categoría en cuestión. En todos los casos la asociación fue estadísticamente significativa.

Material

Se ha utilizado el programa SPSS 19.0 para el análisis de concordancia y fiabilidad, y el programa SAGT versión 1.0 (Hernández-Mendo, Ramos-Pérez y Pastrana, 2012) para el análisis de generalizabilidad.

Procedimiento

Tras la construcción de la herramienta observacional, las pautas para el control de sesgos (Behar y Riba, 1993), la selección de observadores, y la planificación y desarrollo del entrenamiento de observadores, se realizó una evaluación de los mismos como paso previo al registro de los datos (primera etapa). Y una vez superados los mínimos de fiabilidad (K=.70) establecidos por Randolph (2005), se procedió a la segunda etapa del proceso, donde los observadores entrenados visualizaron y codificaron los partidos seleccionados de forma independiente, registrando una sesión por día para evitar así algún tipo de fatiga. Los datos se registraron sobre grabaciones, de forma sistemática y continua en función del parámetro orden (O).

Una vez finalizada esta segunda etapa, se efectuó el tratamiento de los datos y los diferentes análisis en función de los objetivos propuestos.

Análisis de datos

Estudio de concordancia inter-observadores (entrenados-oficial)

Se analizó la fiabilidad de los indicadores de rendimiento mediante el índice Kappa de Cohen (Cohen, 1968), y la clasificación seguida para el establecimiento de la fuerza de asociación fue la de Landis y Koch (1977), siempre y cuando fuese estadísticamente significativa (p<.05).

Estudio de generalizabilidad (G) y estudio de decisión (D)

El control de calidad del dato se realizó en dos fases según los criterios descritos por Blanco-Villaseñor (1989, 1997): el Estudio de generalizabilidad (G), mediante el análisis de la varianza y los coeficientes globales de generalizabilidad, y el estudio de decisión (D), para optimizar los datos obtenidos previamente, es decir, conocer si introduciendo alguna modificación en las dimensiones analizadas en el estudio, mejorarían los resultados; si esto fuese así, se debería valorar el costo-beneficio y decidir si volver a repetir el trabajo incluyendo esas modificaciones.

 

Resultados

Estudio de la concordancia inter-observador

En la tabla 3 se muestran los valores de los índices Kappa para las categorías valorando la fiabilidad inter-observador entre los dos sujetos entrenados así como la de cada uno de estos con el observador oficial.

Los resultados descubren una alto índice de concordancia (entre .80 y 1.00) para la mayoría de las categorías, con una fuerza de asociación Almost Perfect según la clasificación de Landis y Koch (1977). Se observan algunas categorías con un índice aceptable (entre .70 y .80), estableciéndose una asociación Substantial (Landis y Koch, 1977). Como excepción, la categoría 8 Zonas de la portería, que obtiene un valor Kappa claramente inferior (.58 y .57) en la concordancia inter-observador entre los observadores entrenados y el oficial, alcanzándose una fuerza de asociación Moderate (Landis y Konch, 1977). Asimismo, se puede advertir como, en general, los valores Kappa son mayores para la concordancia inter-observador entre los observadores entrenados, que para cada uno de éstos con el observador oficial.

En la tabla 4 se observan los índices de concordancia de las secuencias globales, considerando la inclusión de la categoría 8, Zonas de la portería. La fiabilidad entre los observadores entrenados se mantiene por encima de .80 en ambos casos, obteniendo una fuerza de asociación Almost Perfect (Landis y Koch, 1977). Ocurre lo contrario cuando se trata de la concordancia entre los sujetos entrenados y el observador oficial, pues, si se considera la categoría 8, el coeficiente Kappa obtiene valores de .48 y .46, catalogados como Moderate, pero si se obvia, el índice aumenta hasta .73 y .70, siendo Substantial (Landis y Koch, 1977).

Debido a los resultados obtenidos para la categoría 8, Zonas de la portería, se decidió excluir para el estudio de Generalizabilidad y por extensión del estudio de Decisión.

Estudio de Generalizabilidad (G)

Para llevar a cabo el estudio G, se estableció un Plan de Observación con una estructura de diseños multifaceta cruzadas, identificando como facetas: Observadores (O, con 3 niveles); Criterios (C, 8 niveles), y Partidos (P, 3 niveles.). Para ello se ha diseñado tres Planes de Medida de dos y tres facetas. Un primer diseño de dos facetas en la que estudia el comportamiento de los dos observadores entrenados en relación a los criterios que conforman el sistema de formatos de campo, utilizando los datos de un solo partido. Un segundo diseño de dos facetas en la que se añade al tercer observador, el oficial, para ver el comportamiento de éste respecto a los datos anteriores. Con esto se pretende comprobar si la variabilidad se atribuye a los observadores, lo cual sería un indicador para pensar en un nuevo planteamiento respecto a los mismos (re-entrenamiento, número de entrenadores) o si se atribuye a los criterios, lo cual puede indicar que hay adecuada discriminación, y se podría proseguir con el estudio. Y finalmente, un tercer diseño de tres facetas planteado para estudiar la interacción conjunta de todas las facetas propuestas, y observar cómo se distribuye la variabilidad y los resultados de los coeficientes.

Por lo tanto, para la estimación de la homogeneidad y del ajuste del sistema de observación se realizó a través de un diseño de dos facetas (Observadores/Criterios= O/C). El análisis de la varianza (Tabla 5) muestra que la totalidad de la variabilidad se encuentra asociada a la faceta Criterios (100%). Los coeficientes globales de generalizabilidad obtenidos (Tabla 6) fueron excelentes (.000 y .000), pues confirman tanto la adecuación del sistema como la homogeneidad de los criterios, es decir, que la bondad de los criterios es altamente significativa en el sentido de diferenciadora. Esto se traduce en que las categorías describen de forma heterogénea la realidad del juego, aspecto relacionado con la validez del sistema de observación y registro utilizado.

 

 

Mediante un diseño de dos facetas (Criterios/Observadores = C/O), se calculó la fiabilidad inter-observadores. La determinación de las fuentes de varianza (Tabla. 5) reveló que la mayor parte de la variabilidad (99,80%) estaba asociada a la faceta Criterios mientras que fue prácticamente nula para la faceta Observadores (0,06%) y para la interacción Observadores/Categorías o Residual (0,15%). En el análisis global de los coeficientes de generalizabilidad (Tabla.6) se obtuvieron valores muy satisfactorios (1 y .999), demostrando la elevada fiabilidad entre los tres observadores.

Finalmente, para valorar el número mínimo de partidos necesario para la consecución de la generalización con precisión, se utilizó un diseño de tres facetas (Observadores-Criterios/Partidos=OC/P). La determinación de las fuentes de varianza reveló que la mayor parte de la variabilidad se asociaba a la faceta Criterios (99,19%), siendo mínima o prácticamente inexistente para el resto de facetas e interacciones (Tabla 5). En el análisis global de los coeficientes de generalizabilidad (Tabla. 6) se alcanzaron valores muy satisfactorios (.998).

Estudio de Decisión

Para optimizar los Planes de Medida, se efectuó en terminología de Cronbach et al. (1972) un estudio de decisión. En este caso, fueron utilizadas de forma conjunta las tres facetas propuestas, de manera que cada una de ellas actuó como faceta instrumental. Cada vez que una de estas facetas obtuvo tal rol, se sometió a modificaciones en cuanto al número de niveles, obteniendo unos coeficientes de generalización estimados (Blanco-Villaseñor, 1989, 1997). (pe. para el diseño OC/P, donde P=Partido actúa como faceta instrumental, se estimó los coeficientes con un valor P diferentes al estudio real).

Para el diseño (PC/O) se propusieron tres modelos variando el número de niveles de la faceta Observadores (Tabla 7). Los resultados muestran que al aumentar el número de niveles de esta faceta los valores de los coeficientes (.999) se mantienen similares al obtenido en el estudio G (.999), únicamente si se utilizaran seis o más observadores, como se observa en la opción 2(OP-2), el modelo sería perfecto (1.000).

En el diseño (OP/C) se modificó el número de niveles de la faceta Criterios. Los resultados mostraron que al aumentar el número de criterios no mejoraban los coeficientes obtenidos (OP-1=.845 y .032), al contrario de lo que ocurrió al disminuir esta cantidad (OP-2= .592 y .009).

Finalmente, en el diseño (OC/P), los modelos planteados (P=6 y P=15) obtuvieron unos coeficientes muy próximos a los conseguidos en el estudio G realizado previamente. En la opción 2 (Op-2) se lograron unos coeficientes perfectos (1.000).

Los resultados ponen de manifiesto que para la muestra analizada, el proceso de validación de los indicadores de rendimiento puede realizarse con 3 partidos, pudiendo generalizar la validación a toda la muestra de datos de una temporada.

Aunque en este estudio no sería necesario llevar a cabo el estudio de decisión con el objetivo de optimizar los coeficientes de generalizabilidad (pues se puede observar que ya fueron adecuados), si se puede realizar con el objetivo de comprobar y corroborar que una mayor inversión temporal, económica o de recursos, no mejoraría sustancialmente los resultados. Desde otro punto de vista, con este estudio de decisión se demuestra la necesidad de estimar, mediante el mismo, el número de niveles de cada una de las facetas que cualquier investigador se proponga (número de observadores, de partidos o de criterios del sistema de formato de campo, en este caso), porque de de este modo puede predecir los recursos necesarios y la gestión de los mismos, para obtener los mejores resultados antes de llevar a cabo el estudio.

 

Discusión

La importancia de este trabajo radica en la presentación de un procedimiento para estipular, como investigadores, la calidad de los datos observacionales obtenidos en los medios de difusión deportivos. Estos datos son usados diariamente por equipos profesionales y empleados por los investigadores para realizar su investigación. Si los datos que provienen de las competiciones oficiales son adecuados a la realidad de juego, éstos podrán ser utilizados para la investigación con total garantía.

Para responder al objetivo principal del estudio, se han seguido los pasos propuestos en la literatura, tales como Anguera et al. (2000), Anguera et al. (2011), para el procedimiento metodológico y el diseño de investigación utilizado, Blanco-Villaseñor y Oliva-Millán (2010), para el estudio de fiabilidad y generalización en el estudio de conductas a través de la observación. Y finalmente Castellano et al. (2008), Hernández-Mendo et al. (2012), Hernández-Mendo, Díaz-Martínez, y Morales-Sánchez (2010) y Reina-Gómez, Hernández-Mendo y Fernández-García (2009) donde se hallan diversas aplicaciones de una o varias fases del proceso de validación de datos en diferentes modalidades deportivas. El procedimiento llevado a cabo se ajusta a los parámetros establecidos por los autores de referencia en este ámbito.

En cuanto a los objetivos específicos, los resultados del primer estudio, análisis de la concordancia entre observadores en el registro de los indicadores de rendimiento, han sido concluyentes. Se observa un grupo de categorías con resultados óptimos, pues el índice de fiabilidad ha sido casi perfecto (Landis y Koch, 1977). En cuanto al resto de categorías la fiabilidad entre los observadores se mantiene elevada y estadísticamente significativa aunque su fuerza de asociación es menor. Las Zonas de la portería, (categoría 8) donde se consigue el gol, el la variable más difícil de registrar.

Estos resultados pueden ser consecuencia de diversos aspectos no considerados en la planificación, dando lugar, tal y como exponen Behar y Riba (1993) a sesgos que afectan al observador y a la observación. Por un lado pueden deberse a los diferentes contextos de observación del observador oficial respecto a los observadores entrenados que analizan las acciones en condiciones óptimas. El primero, desarrolla su labor en el campo de juego (directo o in vivo), mientras que los segundos lo hacen en laboratorio (indirecto) y a través de grabaciones, donde, además de la diferencia en el tipo de registro y en el entorno en el que se realiza, probablemente no coincida el lugar de grabación con la situación del observador oficial. En este sentido, Losada y Arnau (2000) afirman que en el uso de medios audiovisuales para la observación, la zona de grabación puede llegar a influir para el registro de determinadas conductas o acciones ofreciendo ciertos problemas de inobservabilidad. En la misma línea, Anguera et al. (2000) establecen un tipo de sesgo que amenaza negativamente a la observación, denominándolos fallos de procedimiento, entre los que incluye los ángulos de visión incorrectos o el uso de diferentes ángulos de observación por parte de observadores estudiados. Behar y Riba (1993) se refieren a ellos como errores del observador que no producen reactividad, y los definen como sesgos de tipo perceptivo. Entre ellos se destacan: la localización espacial, la duración del estímulo, o la selección de la atención. Asimismo, Behar y Riba (1993) definen los efectos situacionales como sesgos que producen reactividad, es decir, que las condiciones bajo las que se lleva a cabo la observación (alto grado de actividad, elevados niveles de ruido o alta frecuencia de movimiento) pueden llegar a influir en la tarea desarrollada por el observador. Por otro lado, estos resultados también pueden venir motivados por el sistema de observación elaborado para el estudio, pues no es utilizado por el observador evaluado. Por esta causa, se pueden encontrar discrepancias a la hora de categorizar determinas conductas, influyendo en lo que Anguera et al. (2000) denominan como errores de omisión o comisión.

En cuanto al estudio de concordancia global entre los dos observadores entrenados y el oficial, los índices de fiabilidad obtenidos al excluir la variable 8 del estudio han sido aceptables, estableciendo así que los indicadores de rendimiento son fiables (Landis y Koch, 1977). De esta manera, la variable 8 Zonas de la portería, quedó eliminada del estudio, pues se vio notablemente afectada por ciertos sesgos que imposibilitaron el estudio de su fiabilidad.

El segundo objetivo específico del estudio, análisis de la validez de los indicadores de rendimiento, y en referencia al estudio G, los resultados del análisis de la varianza mostraron que, el mayor porcentaje de variabilidad se asoció a la faceta Criterio (indicadores de rendimiento). Resultados similares han sido obtenidos en los trabajos de Blanco-Villaseñor et al. (2000), Castellano et al. (2000), Gorospe et al. (2005), Hernández-Mendo et al. (2010), y Sautu (2010), de los que se deduce la necesidad de que la principal fuente de variación sea la faceta Criterios (para ellos Categorías), pues se confirma que los criterios propuestos discretizan las acciones o elementos a observar. Los resultados ponen de manifiesto la importancia de una correcta definición y delimitación de los indicadores de rendimiento, acciones de juego, categorías o estadísticas de juego, para así evitar situaciones de incertidumbre o confusión a la hora de incluir una acción en una u otra categoría.

Por el contrario, es un buen indicador que no se asocie excesiva variabilidad a las facetas Observadores y Partidos, pues hacen referencia a la fiabilidad de los observadores y a la constancia inter-sesional respectivamente.

En cuanto a los coeficientes globales de generalizabilidad obtenidos y según las bases de esta teoría (Cronbach et al., 1972), los resultados han sido adecuados, ofreciéndonos la siguiente información:

Mediante el diseño Criterios/Observadores determina una excelente fiabilidad de precisión de los resultados en relación a la fiabilidad inter-observador, al igual que reflejan en sus estudios Blanco-Villaseñor et al. (2000), y Castellano et al. (2000) en fútbol; Gorospe et al. (2005) en tenis; Hernández-Mendo et al. (2012) en voleibol; y Sautu (2010) en baloncesto.

El estudio del diseño Observadores/Criterios pone de manifiesto la validez del sistema de formatos de campo utilizado para la observación y registro de los datos. Resultados análogos se muestran en los trabajos de Gorospe et al. (2005), Hernández-Mendo et al. (2012), y Sautu (2010), en los que afirman que estos valores permiten certificar que el sistema de observación propuesto (para ellos sistema de categorías) diferencia adecuadamente las acciones que se registran en cada una de las categorías, apuntando que la bondad de los criterios establecidos resulta altamente significativa, en el sentido de diferenciadores.

Por último, a través del diseño Observadores-Criterios/Partidos, se establece una alta precisión en la generalización de los resultados con el número de partidos analizados. Como indican Gorospe et al. (2005), Hernández-Mendo et al. (2010), Hernández-Mendo et al. (2012), y Sautu (2010), el número de partidos analizados han sido suficientes para generalizar los resultados de la muestra estudiada a la población universo.

Finalmente, en cuanto al tercer objetivo específico de la investigación, los resultados del estudio de Decisión (D) para el diseño OC/P, confirman, según las bases de la TG (Cronbach et al., 1972), la adecuación del modelo establecido, pues si se aumentara el número de partidos a analizar, los coeficientes se mantendría similares. Estos resultados van en consonancia con los obtenidos por Gorospe et al. (2005), al obtener unos resultados adecuados en el estudio G, las propuestas para optimizar los Planes de Medida no serían eficaces en cuanto a costo/beneficio. Por el contrario, en el trabajo de Blanco-Villaseñor et al. (2000) les sirvió para mejorar considerablemente sus aportaciones.

Como se ha mostrado, diversos autores han utilizado esta teoría para sus trabajos de investigación, pues ofrece un marco satisfactorio para buscar las estimaciones de precisión y generalización de los márgenes de error, debido a que es suficientemente globalizada como para adaptarse a las condiciones particulares de cada objeto de medida (Blanco-Villaseñor, 1997), aspecto por el que también se impide la comparación de estudios realizados en diferentes condiciones de observación, aún definiendo similares fuentes de variación.

En definitiva, este tipo de estudios sitúa al investigador en una posición inmejorable para tomar decisiones, permitiéndole desarrollar la investigación en las mejores condiciones (Castellano et al., 2008).

A pesar de que el balonmano es un deporte de alta complejidad a la hora de recoger información de forma directa, los indicadores de rendimiento registrados por los observadores oficiales de ASOBAL que han sido estudiados, han cumplido los requisitos de fiabilidad exigidos por el riguroso proceso de validación propuesto. Además, estos resultados pueden generalizarse de forma precisa a la población que conforma este estudio. Por lo tanto, los datos validados que provienen de los registros oficiales de la competición ASOBAL pueden ser utilizados para desarrollar una investigación a mayor escala.

 

Aplicaciones prácticas

La validación de los indicadores de rendimiento, acciones de juego que provienen de las estadísticas de juego, es fundamental para el desarrollo de investigaciones sobre al análisis de la competición. El empleo de la TG para este procedimiento permite reducir la muestra sobre la que trabajar durante el proceso de validación, reduciendo los tiempos empleados en esta fase de la investigación. Los investigadores deben familiarizarse con esta técnica e incluirla dentro de sus estudios.

Las investigaciones que se realizan sobre el análisis de la competición, deben incluir dentro de su proceso metodológico la validación de los datos, así como el entrenamiento de los codificadores encargados de la recopilación de los datos. A partir de estos datos, los investigadores podrán establecer las hipótesis causales (diferencias), de covariación (relaciones), o predicciones en los indicadores de rendimiento en cada uno de los deportes analizados.

 

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Dirección para correspondencia:
Sergio José Ibáñez Godoy.
Facultad de Ciencias del Deporte.
Universidad de Extremadura.
Avd de la Universidad s/n.
10071 Cáceres (España).
E-mail: sibanez@unex.es

Recibido: 20/06/2014
Aceptado: 23/11/2014

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