Combat analysis in initiation to karate: decision trees in observational methodology
Supporting Agencies
- 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.
Abstract
This work analyze the technical-tactical performance in combats in the initiation to karate and show the possibilities of application of the decision tree analysis technique in observational methodology. The observational sampling is made up of 887 offensive technical-tactical actions executed in 40 combats by participants of the 8-9 age group. Regarding the recording and coding process, the observation instrument has been introduced in the software LINCE. The quality of the data has been guaranteed by means of an inter-observer concordance procedure based on Cohen's Kappa coefficient and by a design of generalizability. Two decision trees have been made using two different algorithms (CHAID and CART). The results obtained with both algorithms coincide in pointing out the "segment" dimension as the best predictor of the "body area to which the technique is directed"; but they differ in the second best forecaster: dimension "technique group" through the CHAID algorithm; and "concrete technique" dimension with the CART algorithm.
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