Análisis del combate en la iniciación al karate: un ejemplo de utilización de árboles de decisión en metodología observacional
Agencias de apoyo
- Los autores agradecen el apoyo del subproyecto Integration ways between qualitative and quantitative data, multiple case development, and synthesis review as main axis for an innovative future in physical activity and sports research [PGC2018-098742-B-C31] (2019-2021) (Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades / Agencia Estatal de Investigación / Fondo Europeo de Desarrollo Regional), que forma parte del proyecto coordinado New approach of research in physical activity and sport from mixed methods perspective (NARPAS_MM) [SPGC201800X098742CV0]. Asimismo, los autores agradecen el apoyo del grupo de investigación de la Generalitat de Catalunya, Grup de recerca i innovació en dissenys (GRID), Tecnología i aplicació multimedia i digital als dissenys observacionals [2017 SGR 1405]. Este estudio ha recibido también ayuda de fondos de investigación de la Universidad de La Rioja.
Resumen
El presente trabajo persigue delimitar el desempeño técnico-táctico en combates en la iniciación al karate y mostrar las posibilidades de aplicación de la técnica de análisis de árbol de decisión en metodología observacional. El muestreo observacional ha ascendido a 887 acciones técnico-tácticas ofensivas realizadas en 40 combates por participantes de la franja de 8-9 años de edad. El instrumento de observación se ha introducido en el seno del software de registro y codificación, Lince. La calidad del dato ha quedado garantizada, por un lado, mediante un procedimiento de concordancia inter-observadores a partir del coeficiente Kappa de Cohen y, por otro lado, por un diseño de generalizabilidad. Se han realizado dos árboles de decisión utilizando dos algoritmos diferentes (CHAID y CART). Los resultados obtenidos con ambos algoritmos coinciden en señalar como mejor predictor de la “zona del cuerpo a la que se dirige la técnica” a la dimensión “segmento”; pero se diferencian en el segundo mejor pronosticador: dimensión “grupo de técnica” mediante el algoritmo CHAID; y dimensión “técnica detallada” con el algoritmo CART.
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