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Cuadernos de Psicología del Deporte

versão On-line ISSN 1989-5879versão impressa ISSN 1578-8423

CPD vol.16 no.1 Murcia Jan. 2016

 

 

 

Generalizabilidad y Gestión Deportiva

Generalizability and Sports Management

Generabilidade e gestão desportiva

 

 

V. Morales-Sánchez1, R. Pérez-López1, R. Morquecho-Sánchez2 y A. Hernández-Mendo1

1 Facultad de Psicología. Universidad de Málaga (España).
2 Facultad de Organización Deportiva. Universidad Autónoma de Nuevo León (Monterrey. México)

Evaluación Psicosocial en Contextos Naturales: Deporte y Consumo (SEJ 444), financiado por la Junta de Andalucía (Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa).

Este trabajo forma parte de la investigación Observación de la interacción en deporte y actividad física: Avances técnicos y metodológicos en registrosautomatizadoscualitativos-cuantitativos, que ha sido subvencionado por la Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación del Ministerio de Economía y Competitividad [DEP2012-32124], durante el trienio 2012-2015.

Dirección para correspondencia

 

 

RESUMEN

La gestión de la calidad es un proceso imprescindible en cualquier empresa, especialmente en servicios. Este proceso lleva aparejado el consumo de recursos, y gestionarlos de forma óptima implica tomar decisiones sobre el muestreo de la opinión de usuarios y clientes. En este artículo se presenta el análisis de Generalizabilidad como una de las técnicas que pueden ayudar en la toma de decisiones sobre el muestreo en la opinión de usuarios y clientes. Se presentan dos estudios, uno de carácter cuantitativo y otro perteneciente a los diseños mixed methods. En el primer estudio participaron un total de 738 participantes, se utilizó la adaptación del Cuestionario de Evaluación de la Calidad Percibida en Servicios Deportivos (CECASDEP MEX v.1). En la primera muestra participaron 381 participantes de ambos géneros, 189 hombres (49.6%) y 182 mujeres (47.8%), valores perdidos 10 (2.6%). El rango de edad está entre 14 y 69 años (M= 28.26), y todos son usuarios activos de las entidades deportivas universitarias. En la segunda muestra utilizada participaron 357 participantes de ambos géneros, (156 hombres (43.7%) y 195 mujeres (54.6%), valores perdidos 6 (1.7%)). El rango de edad está entre 14 y 61 años (M= 24.76), y todos son usuarios activos de las entidades deportivas universitarias. En el segundo estudio se integraron de forma complementaria datos cualitativos y cuantitativos, siguiendo los planteamientos de los mixed methods. La recogida de los datos cualitativos se ha realizado mediante entrevistas individuales y los cuantitativos a través del análisis de reconocimiento facial de emociones. La muestra la formaron 29 participantes (n=29), niños/as con edades comprendidas entre los 5 a 12 años. El muestreo fue de carácter aleatorio y estratificado con asignación proporcional. En ambos estudios se realizó una optimización de los diseños de medida a través de un análisis de generalizabilidad utilizando el programa SAGT.

Palabras clave: Teoría de la Generalizabilidad, Calidad, mixed methods.

ABSTRACT

The quality management is an essential process in any business, specially in services. This process carries with resource consumption, and the optimal management involves making decisions about sampling in the opinion of users and customers. This article has applied the Generalizability Analysis, as a technique that can help in making decisions about sampling the opinion of users and customers. It implies both studies, one quantitative and other belonging to mixed methods. The first study involved 738 participants, and has used the adaptation assessment questionnaire about perceived quality in sports services (CECASDEP MEX v.1). The first sample consist of 381 participants of both genders, 189 men (49.6%) and 182 woman (47.8%), values lost 10 (2.6%). The age range is between 14 to 69 years old (M=28.26), and all are active members of university sports organizations. The second sample consist of 357 participants of both genders; 156 men (43.7%) and 195 woman (54.6%), values lost 6 (1.7%). Divided into age range between 14 to 61 years old (M=24.76), and all are active users of university sports organizations. In the second study there are integrated complementarity data qualitative and quantitative, according the approach of mixed methods. The collection of qualitative data was performed using individual interviews and quantitative analysis through facial emotion recognition. The sample involved 29 participants (n=29), that were children between 5 to 12 years old. The sampling was randomly and stratified proportionaly. In both studies, we have made an optimization of measurement designs through Generalizability Analysis, using the SAGT program.

Key words: Generalizability Theory, quality, mixed methods.

RESUMO

A gestão de qualidade é um processo imprescindível em qualquer empresa, em especial no que concerne aos serviços. Este processo acarreta o consumo de recursos, pelo que na opinião dos clientes e utilizadores, geri-los de forma ótima implica tomar decisões sobre a amostragem. No presente artigo apresenta-se a análise da generabilidade como uma das técnicas que, na opinião dos clientes e utilizadores, pode auxiliar na tomada de decisões sobre a amostragem. Apresentam-se dois estudos, um de carácter quantitativo e outro incluído nos desenhos mixed methods. No primeiro estudo analisaram-se 738 participantes, utilizando-se uma adaptação do Questionário de Avaliação da Qualidade Percebida em Serviços Desportivos (CECASDEP MEX v.1). A primeira amostragem continha 381 sujeitos de ambos os géneros, 189 homens (49.6%) e 182 mulheres (47,8%), enquanto que os valores perdidos foram 10 (2.6%). Divididos num intervalo de idades entre os 14 e os 69 anos (M= 28.26), todos os sujeitos eram utilizadores ativos de entidades desportivas universitárias. A segunda amostra foi constituída por 357 participantes de ambos os géneros, 156 homens (43.7%) e 195 mulheres (54,6%), enquanto que os valores perdidos foram 6 (1.7%). Divididos num intervalo de idades entre os 14 e os 61 anos (M= 24.76), todos os sujeitos eram utilizadores ativos das entidades desportivas universitárias. No segundo estudo integraram-se de forma complementar dados qualitativos e quantitativos, seguindo-se os planeamentos dos mixed methods. A recolha dos dados qualitativos realizou-se através de entrevistas individuais, enquanto que os quantitativos foram recolhidos através de análise do reconhecimento facial de emoções. A amostra foi formada por 29 participantes (n=29), crianças com idades compreendidas entre os 5 e os 12 anos de idade. A amostragem apresentou carácter aleatório e estratificado de acordo com uma alocação proporcional. Em ambos os estudos realizou-se uma otimização dos desenhos de medida através de uma análise da generabilidade, utilizando-se o programa SAGT.

Palavras chave: Teoria da Generabilidade, Qualidade, mixed methods.

 

Introducción

La calidad de servicio es una estrategia de beneficios comprobada (Berry, Bennet y Brown, 1989). El servicio de calidad es uno de los pocos medios que las entidades tienen para diferenciarse en el mercado, para conseguir un crecimiento excepcional de negocios y una realización de beneficios. Por ello, una adecuada gestión de la calidad en las organizaciones deportivas supone una evolución con respecto a las exigencias que establece el mercado, en definitiva, los usuarios de la misma. Es una alternativa para mejorar la competitividad y una forma de diferenciar los productos y los servicios de una entidad, dotándoles de un valor añadido y facilitando la continuidad de los usuarios a lo largo del tiempo.

En este contexto el Análisis de Generalizabilidad, y el análisis de componentes de varianza que en muchos casos le precede, permiten analizar distintos modelos que tienen como fin último minimizar la varianza error y residual, maximizando el control de las otras fuentes de variación, comprobando, previamente, que la estructura general de diseño se ajusta al Modelo Lineal General, a través de la comparación de similitud de los errores producidos por estrategias de mínimos cuadrados y máxima verosimilitud (Hemmerle & Hartley, 1973; Searle, Casella & McCulloch, 1992). El objetivo final es conseguir un acercamiento a la mejora de la calidad en los servicios deportivos.

Para lo cual, cada uno de los modelos propuestos, se pueden analizar de forma independiente, estimando cada una de las facetas necesarias individualmente (momentos de evaluación de la calidad, cuestionarios, ítems utilizados, usuarios, etc.) y/o en diversas interacción, de tal forma, que calculen el índice de variabilidad asociada, los índices de fiabilidad y generalizabilidad, para poder generalizar con precisión los resultados evaluados a través de distintos diseños de medida para un adecuado Plan de Optimización, en términos de Cardinet & Tourneur (1978) o un Estudio de Decisión según Cronbach, Gleser, Nanda y Rajaratnam (1972). El análisis de generalizabilidad permitirá estimar la fiabilidad y la generalizabilidad del modelo más adecuado y determinar su correspondiente Plan de Optimización.

La Teoría de la Generalizabilidad (TG) es relativamente nueva y ha tenido diversas consideradaciones según distintos autores, a saber: (1) como una teoría de los errores multifaceta al asumir que cualquier situación de medida posee infinitas fuentes de variación (denominadas facetas) (Cronbach, Gleser, Nanda y Rajaratnam, 1972); (2) como una extensión de la Teoría Clásica de los Tests (TCT) que utiliza los procedimientos del Análisis de la Varianza y de los diseños experimentales (Martínez-Arias, 1995). Una de las grandes aportaciones de esta teoría es la unificación de fiabilidad, validez y precisión.

Uno de los objetivos principales en la Teoría de Medida es determinar los componentes de variancia que aportan error en un diseño y poder implementar estrategias que lo reduzcan (Blanco-Villaseñor, 1993; Blanco-Villaseñor, Castellano y Hernández-Mendo, 2000; Blanco-Villaseñor, Castellano, Hernández-Mendo, Sánchez-López y Usabiaga, 2014; Morales-Sánchez, 2009). Este objetivo exige la estimación de los componentes de varianza de diversas facetas que componen el estudio observacional. El investigador definirá el conjunto de condiciones que restringen las facetas. El conjunto de valores que puede tomar una faceta se conoce como universo de generalización. La realización de un estudio de Generalizabilidad está compuesto de cuatro fases: (1) Definición de las facetas de estudio; (2) Análisis de varianza de las puntuaciones obtenidas sobre las facetas de estudio; (3) Cálculo de los componentes de error y, (4) Optimización de los coeficientes de Generalizabilidad (Blanco-Villaseñor et al., 2014). Su aplicación permite estimar el grado de generalización de un diseño de medida con respecto a las condiciones particulares de un valor teórico buscado. El coeficiente de generalizabilidad permite estimar el ajuste de la media observada a la media de todas las observaciones posibles. En este caso el problema de la fiabilidad se refiere a la precisión de esta generalización

El trabajo de Blanco-Villaseñor et al. (2014) recoge las tres aplicaciones más importantes de la TG en el ámbito de las Ciencias del Comportamiento, y especialmente, en la Gestión Deportiva: (1) estudio de la validez; (2) estimación de la muestra; y, (3) estudio de la fiabilidad. Este trabajo se centrará específicamente en la estimación de la muestra desde una perspectiva cuantitativa y otra cualitativa.

En este artículo se pretende el abordaje del constructo de calidad en organizaciones de servicio desde una perspectiva científica y rigurosa, desarrollando una estrategia de evaluación que recoja los planes de optimación de los modelos que se estiman necesarios, someterlos a un adecuado plan de calidad, estimando distintas fuentes de variabilidad y diseños de medida óptimos que reduzcan los recursos en una adecuada relación coste/beneficio. El objetivo final de este trabajo es presentar el análisis de generalizabilidad como una técnica flexible que permite la estimación del tamaño muestral de un diseño de medida sea éste dentro de un enfoque cuantitativo o en un mixed methods.

 

Caso 1: Optimización del diseño de medida en un estudio cuantitativo

Introducción

Las entidades deportivas son un sistema y su gestión de la calidad necesita un conjunto de acciones sistemáticas para lograr la planificación, el control, la evaluación y el mejoramiento de los servicios que prestan las entidades deportivas a sus usuarios. Por lo tanto una gestión adecuada implica mayores niveles de frecuencia del desarrollo de las tareas propias de la gestión, mayor nivel de planificación y mayor participación del gerente en las mismas, esto conlleva una gestión más profesionalizada, lo que permite obtener mayor capacidad predictora sobre la satisfacción (Ramos, Martínez-Tur y Peiró, 1997). De acuerdo a las necesidades sociales que demandan las Universidades Públicas en México, cada vez existe una mayor toma de conciencia hacia la calidad que impacte a toda la comunidad universitaria, esto obliga a desarrollar mecanismos de evaluación del servicio que formen parte de todos los niveles, incluidos los servicios deportivos universitarios. Por tanto, a través de instrumentos adecuados de evaluación se permitirá orientar a una planificación exitosa y contribuir a crear una cultura de calidad en las entidades deportivas universitarias y a la comunidad en general.

Diseño

En la denominación de los diseños de investigación se ha recomendado que los autores no se limiten a etiquetar los estudios, sino que expliciten los elementos estructurales de sus diseños (Higgins & Green, 2008). Desde esta perspectiva se trata de un diseño evaluativo de impacto medio de carácter correlacional (Anguera y Hernández-Mendo, 2003) a través de un muestreo estratificado.

Método

Participantes

En la investigación participaron un total de 738 participantes. Se utilizó un criterio de inclusión, donde los participantes debían ser usuarios activos dentro de las entidades deportivas, divididos en dos muestras recogidas en diferentes momentos, la primera aplicada para el estudio 1 en Noviembre de 2012 y la segunda para el estudio 2 en Mayo de 2013. El muestreo fue de carácter estratificado. Los participantes de las muestras son usuarios/as de las instalaciones deportivas universitarias más importantes de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) distribuidas en sus cuatro campus: (1) Polideportivo Tigres (campus Escobedo); (2) Centro Acuático Olímpico Universitario (campus cd. universitaria); (3) Gimnasio de Área Médica (campus de la salud); y, (4) Centro Magisterial de Acondicionamiento Físico (campus mederos)

La primera muestra utilizada en el estudio 1, participaron 381 participantes de ambos géneros, 189 hombres (49.6%) y 182 mujeres (47.8%), valores perdidos 10 (2.6%). Divididos en un rango de edad entre 14 y 69 años (M= 28.26), todos usuarios activos de las entidades deportivas universitarias.

La segunda muestra utilizada en el estudio 2, participaron 357 participantes de ambos géneros, (156 hombres (43.7%) y 195 mujeres (54.6%), valores perdidos 6 (1.7%)). Divididos en un rango de edad entre 14 y 61 años (M= 24.76), todos usuarios activos de las entidades deportivas universitarias.

Instrumento

La evaluación de la calidad percibida de los servicios deportivos universitarios se ha realizado con el Cuestionario de Evaluación de la Calidad Percibida en Servicios Deportivos (CECASDEP MEX v1.0) adaptado al contexto deportivo mexicano.

Respecto a las propiedades psicométricas del instrumento, el alfa de Cronbach más bajo le correspondió a la escala 2 con un índice de .711, mientras que el resto de las escalas se mostraron por encima de .80, solo superados por las escalas 4 y 6 con un valor de .90. Poniendo de manifiesto que la fiabilidad de este cuestionario en este estudio satisfactoriamente y es aceptable.

Procedimiento

Se planteó un cronograma de actividades. En la primera etapa, en Noviembre 2012 se comenzó con la selección de los Entidades Deportivas Universitarias a las que se les aplicaría el cuestionario, se seleccionaron las cuatro entidades más grandes de la UANL que brindan servicios deportivos y que daban cobertura a la población total de usuarios de los cuatro campus universitarios con los que cuenta la UANL, considerando los municipios Monterrey, San Nicolás de los Garza y Escobedo que ya han sido expuestas. Posteriormente se procedió a solicitar los permisos y autorización para la aplicación del cuestionario. Se recabo información a los directores de las entidades deportivas universitarias sobre la población total de usuarios, los deportes y actividades que ofrecen, así como los horarios de entrenamientos, clases, etc.

Se aplicó el siguiente protocolo: respondían el cuestionario una vez que terminaban sus entrenamientos dentro de la instalación deportiva de forma individualizada y voluntaria; siempre en presencia de la investigadora o los encuestadores por si surgiera alguna duda, estos están capacitados para responderla, a los usuarios se les explicada que su participación es desinteresada y de forma anónima. Después se procedió a recopilar los cuestionarios a cada uno de los encuestadores y comenzar con la captura de los mismos y realizar la matriz en SPSS de la primera toma. Una vez realizada la matriz de la primer toma, a finales de diciembre de 2012 se llevó a cabo el análisis fiabilidad utilizando el paquete estadístico SPSS v.21. En Enero de 2013 se realizó el análisis exploratorio y un análisis confirmatorio por cada una de las escalas por las que está compuesta el CECASDEP utilizando para estos análisis el LISREL v.8.8.

Análisis de Generalizabilidad

Previo al análisis de generalizabilidad se realiza un análisis de componentes de variancia. El análisis de generalizabilidad, tiene como objetivo identificar estrategias que reduzcan las fuentes de error e implementar diseños de medida optimizados que incrementen la fiabilidad y generalizabilidad en términos de costos-beneficios.

Para dichos análisis se utilizó el paquete estadístico SAS (Schlotzhauer y Littell, 1997) y el programa estadístico SAGT v1.0 (Hernández-Mendo, Ramos-Pérez y Pastrana, 2012; Hernández-Mendo, Blanco-Villaseñor, Pastarna, Morales-Sánchez y Ramos-Pérez, en prensa), el SAS se utiliza para realizar el análisis de componentes de variancia, por medio de dos procedimientos, (1) de mínimos cuadrados (VARCOM); y, (2) de máxima verosimilitud (GML).

En la tabla 1 se describe el diseños de medida usuarios/ítems(U/I), las fuentes de variación donde se muestra una mayor interacción entre los usuarios/ítems con un 61.87% de la variancia explicada; seguido de los usuarios con un 32.34% de la variancia explicada.

En la Tabla 2 se presenta el plan de optimización, donde se observa que al ir reduciendo la muestra de usuarios de 381, que es la muestra inicial con un total de 18669 observaciones, disminuyen el número de observaciones variando ligeramente los índices G. Al llegar a 160 usuarios con un total de 7840 observaciones, se obtiene una alta precisión de generalización de resultados cuyos valores son adecuados con un coeficiente G relativo (índice de fiabilidad) de (0.937) y un coeficiente de G absoluto (índice de generalizabilidad) de (0.908), de esta manera, en futuras evaluaciones solo sería necesario aplicar el cuestionario a 160 usuarios. Esto constituye una guía para diseñar futuras investigaciones de mayor alcance.

 

 

En la tabla 3 se muestran las fuentes de variación donde el mayor porcentaje de varianza está asociado a la interacción usuarios/factores con un 51.47% d; seguido de los usuarios con un 32.64 % de la variancia.

En la Tabla 4 se presenta el plan de optimización, donde se observa que al reducir la muestra de usuarios de 381 que es la muestra inicial con un total de 13716 observaciones, se produce una reducción de éstas y una leve variación en los índices G hasta llegar a 55 usuarios con un total de 1980 observaciones, obteniéndose una alta precisión de generalización de resultados cuyos valores son adecuados con un coeficiente G relativo (índice de fiabilidad) de (0.941) y un coeficiente de G absoluto (índice de generalizabilidad) de (0.907).

 

 

Caso 2: Optimización del diseño de medida en un estudio mixed method

Introducción

En la gestión de las organizaciones deportivas, una de las finalidades más perseguidas es ofrecer un servicio de calidad. Siendo necesario para ello, que todos los miembros de la organización estén comprometidos y tengan como objetivo obtener y mantener un servicio de calidad excelente. Por tanto, de aquí la importancia de realizar una evaluación de la calidad en los servicios deportivos.

Los usuarios de los diferentes centros deportivos acuden con unas expectativas y están obteniendo percepciones y emociones durante el tiempo que permanecen y disfrutan de las actividades deportivas. Por ello, es importante que las organizaciones deportivas conozcan la calidad percibida, expectativas, satisfacción, así como las emociones que experimentan sus usuarios. Tener un buen conocimiento del servicio que se está prestando va a contribuir para poder adecuar y mejorar los aspectos que sean necesarios.

Zeithaml, Parasuraman y Berry (1993) definen la calidad de servicio como la diferencia o discrepancia que existe entre las expectativas y las percepciones de los usuarios. Son muchos los elementos que contribuyen a que el servicio sea de calidad, pero lo que va a determinar la continuidad del usuario, es decir su fidelización, es que el usuario mantenga unas expectativas y unas percepciones positivas de la calidad de servicio.

El presente estudio se centra en los usuarios infantiles, dado que los trabajos que evalúan la calidad de los programas deportivos dirigidos a la población infantil (niños entre 5 y 12 años) son escasos, queda evidenciado en los pocos estudios que nos encontramos en la literatura científica que están realizados directamente a usuarios infantiles (Morales-Sánchez, Pérez-López y Anguera, 2014; Pérez-López, Morales-Sánchez, Anguera y Hernández-Mendo, 2015).

Diseño

En la realización del estudio se han integrado de forma complementaria datos cualitativos y cuantitativos, de acuerdo a los planteamiento de los mixed methods (Anguera, Camerino y Castañer, 2012; Camerino, Castañer y Anguera, 2012; Anguera, Camerino, Castañer y Sánchez-Algarra, 2014; Creswell y Plano Clark, 2011; Onwuegbuzie y Teddlie, 2003). La recogida de los datos cualitativos se ha realizado mediante entrevista individuales y los cuantitativos a través del análisis de reconocimiento facial de emociones.

Método

Participantes

Se obtuvo una muestra de 29 participantes (n=29), niños/as con edades comprendidas entre los 5 a 12 años, de ellos se utilizaron 19 participantes para realizar el análisis de generalizabilidad.

El muestreo fue de carácter aleatorio y estratificado con asignación proporcional. Previo a la grabación de las sesiones a los/as usuarios/as infantiles se informó a ellos/as y a sus padres de los objetivos de estudio, dando éstos su correspondiente consentimiento debidamente firmado, de acuerdo con la declaración de Helsinki (Rothman, Michels y Baum, 2000).

Instrumentos/Material

Se elaboraron entrevistas individuales, estructuradas con preguntas referidas a las actividades deportivas, el/la monitor/a, el material, la instalación deportiva y la organización.

En la recogida y grabación de la información se utilizó una cámara digital Sony HDR-CX505VE. Para el análisis cualitativo se empleó el programa Atlas ti versión 7.1.8. Para el análisis de las emociones se utilizó el programa FaceReader versión 5. Para el desarrollo del análisis de componentes de varianza es utilizó el programa SAS (Schlotzhauer y Littell, 1997) y para el análisis generalizabilidad el programa SAGT v1.0 (Hernández-Mendo, Ramos-Pérez y Pastrana, 2012; Hernández-Mendo, Blanco-Villaseñor, Pastarna, Morales-Sánchez y Ramos-Pérez, en prensa).

Procedimiento

Para diseño de la entrevista individual, se establecieron tres dimensiones de la calidad de servicio deportivo: Calidad funcional, calidad relacional o emocional y aspectos tangibles. Posteriormente se les cito a los/as usuarios/as infantiles para la realización de la entrevista. Para el análisis de contenido, se utilizó el programa ATLAS.ti. v. 7.1.8, un programa informático gran alcance para el análisis cualitativo de grandes cuerpos de datos textuales, gráficos, audio y vídeo (Morales-Sánchez, Pérez-López y Anguera, 2014).

Para la evaluación y análisis de la emocionalidad en el rostro de los/as niños/as se utilizó el FaceReader software v.5. (Noldus Information Technology B.V., 2013), un software que permitió evaluar y categorizar cada video con las siguientes emociones básicas: felicidad, tristeza, enfado, sorpresa, miedo, asco; además, el software añade la neutralidad como otra posible categoría. Una vez analizadas las emociones de los participantes en cada video, se relacionaron con la información obtenida de cada una de las dimensiones de calidad de servicio obtenido tras el análisis de contenido.

Finalmente, con el programa informático SAGT v1.0 (Hernández-Mendo, Ramos-Pérez y Pastrana, 2012; Hernández-Mendo, Blanco-Villaseñor, Pastarna, Morales-Sánchez y Ramos-Pérez, en prensa) se realizó el análisis de generalizabilidad.

Análisis de Generalizabilidad

Se realizó un análisis de varianza (figura 3 y 4) con el programa SAS utilizando procedimientos de Mínimos Cuadrados (Varcomp) y de Máxima Verosimilitud (GLM). Como variables de asignación se utilizó el número de participantes [p], los ítems de las entrevistas [i], y las preguntas/respuestas de las entrevistas [r]. Los resultados determinaron que los valores de error son iguales con ambos procedimientos, y por tanto, se puede considerar que la muestra es normal, lineal y homocedástica. A continuación se realiza un primer análisis de generalizabilidad con un diseño cruzado de 3 facetas: participantes [p] con 8 niveles y un tamaño muestral infinito, ítems de las entrevistas [i] con 50 niveles y un tamaño muestral infinito, y las preguntas/respuestas de las entrevistas [r] con dos niveles y un tamaño muestral infinito, [i] [r] /[p], donde [i] [r] son facetas de diferenciación y [p] es la faceta de instrumentación. El objetivo es determinar el número óptimo de participantes que permiten alcanzar unos valores G adecuados. Se plantean 12 posibles diseños de optimización. Con 8 participantes se obtienen 800 observaciones y la estimación de los coeficientes G se sitúan ente 0,55 y 0,59. Y para un máximo de 19 participantes (el máximo de entrevistas realizadas), los índices G se sitúan entre 0,77 y 0,75. Seguidamente se realiza otro análisis de generalizabilidad, donde los tamaños muestrales se ajustan a los niveles máximos de la investigación. Los resultados como se pueden observar en la Figura 5 presentan una curvatura suave, unos índices que comienzan en valores similares al análisis previo pero finales en valores máximos.

 

Discusión

A través de los dos estudios presentados, uno de carácter cuantitativo y otro integrado en un estudio mixed method (Anguera, Camerino y Castañer, 2012; Anguera, Camerino, Castañer y Sánchez-Algarra, 2014; Creswell y Plano Clark, 2011; Onwuegbuzie y Teddlie, 2003) que utilizan una técnica de análisis común a los dos, el análisis de generalizabilidad, se ha dejando patente la versátilidad y flexibilidad de dicha técnica (Blanco-Villaseñor, 1993; Blanco-Villaseñor, Castellano y Hernández-Mendo, 2000; Blanco-Villaseñor, Castellano, Hernández-Mendo, Sánchez-López y Usabiaga, 2014; Morales-Sánchez, 2009).

En el estudio 1, los análisis de generalizabilidad, han mostrado, en los diferentes modelos, que los factores estiman constructos diferentes y que, utilizando los planes de optimización, es posible reducir los niveles de las facetas (número de observaciones) para poder establecer planes de optimización en términos de costo-beneficio para las organizaciones deportivas universitarias. La aplicación de la TG al plan de optimización de la gestión deportiva mexicana contribuirá a la mejora de las organizaciones deportivas universitaria en México.

La importancia del estudio 2 estriba en: (1) conocer la calidad de servicio en instalaciones deportivas; y, (2) las emociones que se derivan al expresar la experiencia deportiva por parte de los usuarios infantiles. Sobre ambos aspectos, hay que resaltar que la literatura científica apenas proporciona estudios al respecto ni en la evaluación de la calidad de servicios deportivos por parte de la población infantil (Reverter-Masía, Plaza-Montero, Hernández-González, Jove-Deltell y Mayolas-Pi, 2013), ni en las emociones que se generan en la experiencia deportiva.

El diseño de investigación utilizado como punto de partida resulta adecuado y significativo en cuanto a las tres facetas establecidas: participantes, preguntas/respuestas y los ítems con sus correspondientes niveles. La aplicación de la Teoría de la Generalizabilidad ha permitido establecer el número óptimo de participantes necesario para el estudio, alcanzando unos valores G adecuados. Los resultados indican que la muestra, con 19 participantes, es óptima en términos de fiabilidad y generalizabilidad para evaluar la calidad de los servicios deportivos infantiles.

El análisis de generalizabilidad ha permitido establecer el modelo más adecuado y así poder determinar su correspondiente Plan de Optimización. Sin embargo, de acuerdo con Morales-Sánchez (2009); Gálvez y Morales-Sánchez (2011) a pesar de que la optimización de los recursos representa uno de los aspectos de mayor repercusión actualmente en el ámbito de la gestión deportiva, pocos estudios utilizan el análisis de generalizabilidad para el cálculo de un adecuado Plan de Optimización de la Calidad en Servicio Municipales Deportivos.

 

Aplicaciones prácticas

En este apartado, para el estudio 1, la principal aplicación, es la optimización de los instrumentos de medida que recojan aspectos relacionados con la calidad de los servicios deportivos y la aplicación de la TG a otras áreas de la gestión deportiva. El estudio 2 abre nuevas vías para profundizar en los estudios sobre la calidad emocional de servicios deportivos dirigidos a la población infantil. Haciendo posible la aplicación de análisis del reconocimiento de expresiones faciales en usuarios cuando transmiten sus experiencias de las actividades deportivas en los centros deportivos donde se desarrollen.

En términos generales, se puede considerar que el análisis de generalizabilidad, además de su versatilidad cuantitativa/mixed methods, puede ayudar a relacionar calidad, rentabilidad y crecimiento desde una perspectiva científica y rigurosa, reduciendo los costos y aumentando los beneficios a través de la relaciones de las distintas facetas que intervengan en el modelo, realzando la productividad y reduciendo los errores.

Los autores esperan que este artículo sea de utilidad para ayudar a los responsables de la gestión deportiva, tanto de instalaciones públicas como privadas, a profesionales involucrados en el sector, en definitiva, a los interesados del deporte y de la investigación y que tengan el convencimiento de la importancia de la calidad de servicio para aumentar la satisfacción del usuario y así crear una cultura de calidad como clave para la gestión en organizaciones de servicios deportivos.

 

Referencias

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Dirección para correspondencia:
Verónica Morales Sánchez.
Depto. Psicología Social, Trabajo Social, Antropología Social
y Estudios de Asia Oriental.
Universidad de Málaga (España).
E-mail: vomorales@uma.es

Recibido: 17/09/2015
Aceptado: 29/12/2015

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