Análise do combate na iniciação ao karatê: um exemplo do uso de árvores de decisão na metodologia observacional.
Agências Suporte
- 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.
Resumo
Este trabalho analisa o desempenho técnico-tático em combates na iniciação ao karatê e mostra as possibilidades de aplicação da técnica de análise de árvore de decisão na metodologia observacional. A amostragem observacional é composta por 887 ações técnico-táticas ofensivas executadas em 40 combates por participantes da faixa etária de 8 a 9 anos. Em relação ao processo de registro e codificação, o instrumento de observação foi introduzido no software LINCE. A qualidade dos dados foi garantida por meio de um procedimento de concordância interobservador baseado no coeficiente Kappa de Cohen e por um desenho de generalização. Duas árvores de decisão foram feitas usando dois algoritmos diferentes (CHAID e CART). Os resultados obtidos com ambos os algoritmos coincidem em apontar a dimensão "segmento" como o melhor preditor da “área do corpo para a qual a técnica é direcionada”; mas diferem no segundo melhor preditor: dimensão “grupo de técnicas” usando o algoritmo CHAID; e dimensão “técnica detalhada” com o algoritmo CART.
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