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III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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Psicothema

ISSN Paper Edition: 0214-9915  

2000. Vol. 12, nº 4 , p. 635-641
Copyright © 2014


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SISTEMA DE CODIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LA CALIDAD DEL DATO EN EL FÚTBOL DE RENDIMIENTO

 

Julen Castellano, Antonio Hernández Mendo, Pedro Gómez de Segura, Edorta Fontetxa e Igor Bueno

Universidad del País Vasco y Universidad de Málaga

En el presente trabajo, se presenta una nueva herramienta para observar, codificar, y analizar un contexto de comportamiento específico: el fútbol. El sistema de codificación, concebido en el marco de la Metodología Observacional, permitirá una ‘completa’ descripción de la acción de juego en el fútbol. Asumiendo que el fútbol es un juego deportivo de colaboración-oposición, se registraron ciertos tipos de comportamiento estratégico interactivo entre los equipos, así como los contextos de interacción en los que tienen lugar, y el aspecto espacial. La investigación fue desarrollada principalmente desde un punto de vista empírico-inductivo. La calidad del dato fue controlada y garantizada por el uso de diferentes procedimientos a lo largo de todo el proceso, entre los que cabe destacar la concordancia consensuada y el análisis de generalizabilidad.

Codification system and data quality analysis in top level soccer. In this work a new practical tool for the observation, codification, analysis and evaluation of a specific behavior context, football association or soccer, is presented The codifying tool, made within the framework of the observational methodology, will allow full description of the playing action in soccer. Assuming that soccer is a colaboration-oposition game, certain types of strategic behaviors of interaction between teams will be retained, as well as interaction contexts where they occure and place and space. Inductive viewpoint was the main scope of this research. Data quality was controlled and guaranteed by the use of several procedures along the whole process, whereas agreement and generallizability analysis were the most important ones.

 
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Correspondencia: Julen Castellano
Instituto Vasco de Educación Física
Universidad del País Vasco
01007 Vitoria (Spain)
E-mail: jcastellanop@nexo.es

 

El fútbol es un deporte de equipo de colaboración oposición, que se juega en un espacio ‘semisalvaje’ y común, y con participación simultánea (Hernández Moreno, 1987). La interacción motriz implícita en la situación motriz de los deportes sociomotores de equipo (Parlebas, 1988), ponen a los jugadores sobre una incertidumbre social en el que se desarrollan los acontecimientos del juego. Después de una revisión detallada sobre investigaciones en fútbol, y como parte de una investigación más ambiciosa, hemos optado por confeccionar un sistema taxonómico original que incluyera la contextualización en la interacción del juego de las conductas desarrolladas por los equipos, a la vez que permitiera llevar a cabo un registro continuo de los acontecimientos. La herramienta de codificación, que ha sido confeccionada dentro del marco de la metodología observacional (Anguera, 1979, 1988, 1990, 1991a, 1991b, 1991c, 1992 y 1997; Evertson & Green, 1989; Morales, 1987), hará referencia tanto a la modalidad topográfica de descripción como a la funcional (Anguera, 1993), que se corresponde a la «descripción por operación» (p.e.: espacialidad de las conductas) y «descripción por consecuencia» (p.e.: conductas desarrolladas por los equipos para continuar con la posesión del balón) respectivamente. Para ello, se tendrán en cuenta cierto tipo de «conductas estratégicas de interacción» realizadas por los equipos, «contextos de interacción» donde estas ocurren, y la espacialización dentro del terreno de juego, es decir, donde tienen lugar.

El proceso de elaboración del sistema de codificación ha seguido la estrategia «empírico-inductiva», condicionada por la falta de construcciones teóricas al respecto y el carácter multidimensional de la acción. A pesar de que la codificación se haya realizado con un sistema de formatos de campo, los criterios de cada uno de ellos está constituido por un sistema de categorías exhaustivo y mutuamente excluyente (EME). Presentado brevemente el sistema taxonómico (por no ser objeto de este artículo), este ha sido valorado con relación a la calidad del dato exigida a cualquier investigación observacional que pretenda ser científica. Para ello se han seguido unos procedimientos, que han afectado, entre otras cosas, a las diferentes fases del proceso de configuración ‘definitiva’ del sistema de codificación. Una de las estrategias ha sido la utilización de la concordancia consensuada (Anguera, 1990), que ha sido, además, complementada con: a) La elaboración conjunta, por los observadores implicados, del sistema de codificación; b) La confección de un protocolo de observación; c) El entrenamiento minucioso de los cuatro observadores; d) Elaboración de un archivo de detección de errores en el programa SDIS-GSEQ (Bakeman y Quera, 1996); y, e) La determinación de unos coeficientes de concordancia intraobservadores e interobservadores; f) Estudios de generalizabilidad de los datos registrados (Blanco y Hernández, 1998). La verificación de la calidad de los datos observacionales permite poder llevar a cabo estudios objetivos posteriores, sobre la dinámica diacrónica de la interacción desarrollada en el juego, y de esta forma adoptar estrategias originales para su aplicación en el entrenamiento.

Método

Participantes

Durante la construcción del sistema taxonómico se llevaron a cabo multitud de observaciones no sistemáticas. Más tarde, se realizaron observaciones sistemáticas para la configuración ‘definitiva’ de la herramienta observacional. Seguidamente se paso a comprobar la calidad del dato, para lo que se ha utilizado el registro de un partido, Brasil – Dinamarca, incluido en los cuartos de final de la segunda fase del mundial de Francia’98. El partido ha sido grabado en vídeo VHS, desde la emisión realizada por una cadena pública de televisión.

Material

El análisis de la calidad del dato ha sido realizado con la utilización el paquete estadístico SPSS para Windows versión 6.1.2., la hoja de cálculo Excel 97 y el programa informático Generalizability Study versión 2.0.E. (Ysewijn, 1996).

Procedimiento

La taxonomía conductual presentada ha sido elaborada a través de la combinación de dos estrategias diferentes en su construcción: los sistemas de categorías y los formatos de campo (Anguera, 1979; Hernández Mendo, 1996; Ardá, 1998; Gorospe, 1999 y Castellano, 2000). Los formatos de campo garantizan el registro sistemático de varios aspectos de un evento natural, para lo cual se proponen criterios relevantes, y para cada uno de ellos se desarrolla un listado de niveles situados bajo su cobertura (Anguera 1979), que hemos optado porque sean cerrados (forzando la unidimensionalidad), es decir, exhaustivos y mutuamente excluyentes. Todas las categorías han sido definidas reflejando tres niveles diferentes pero complementarios (Anguera, 1995 y 1993): Núcleo categorial, nivel de plasticidad y situación sociomotriz, en el cual se representan ejemplos ilustrativos de las categorías. Por motivos de espacio, solo aportaremos una pequeña definición de cada una de las categorías que pueda orientar al lector.

 

CRITERIO 1: Espacialización de las conductas de interacción (5 categorías).

Las conductas de interacción desplegadas por los equipos en el desarrollo de la ación de juego, van a ser espacializadas en cinco sectores del terreno de juego, tal y como aparece marcado en el gráfico 1. La zona 1 es la zona más próxima a la portería que defiende el equipo observado, mientras que la zona 5 representa la zona más alejada a la misma.

CRITERIO 2: Con balón fuera de juego. (6 categorías)

CRITERIO 3: Con balón en juego. (62 categorías)

• Cuando el equipo observado tiene posesión del balón:

1. Macrocategorías de inicio de la posesión del balón (8 categorías) y finalización de la posesión del balón (8 categorías).

2. Macrocategoría de desarrollo de la posesión del balón (23 categorías).

• Cuando el equipo observado no tiene posesión de balón.

3. Desarrollo de la no posesión del balón (23 categorías).

El registro de los datos ha sido continuo (Hernández Mendo, 1996). La técnica de registro a través de la cual se ha llevado a cabo la observación, corresponde con la de códigos de conductas (Fernández-Ballesteros, 1987). Estos registros fueron codificados en un procesador de textos. Una vez registrada la sesión, los datos fueron trasladados al programa informático SDIS-GSEQ versión 2.0 de Bakeman y Quera (1996), donde a partir de un archivo de instrucciones, que detecta errores formales en el registro de las conductas, fueron corregidos.

Resultados

Los resultados obtenidos en la observación de un mismo partido en tres sesiones diferentes por dos grupos de observadores que se mantienen constantes, están recogidos en la tabla 5.

Cuando aparece una discontinuidad en el registro se dice que existe una inobservabilidad. El tipo de inobservabilidad que hemos detectado fundamentalmente es el tecnológico (Hernández Mendo, 1996). En ningún caso se ha superado la ruptura de la continuidad de la sesión de observación por un período superior al 10% del total de la misma (Anguera, 1990). Los períodos de inobservabilidad no han sido tenidos en cuenta.

La constancia inter e intra sesional son dos requisitos de homogeneidad que deben cumplir las sesiones objeto de estudio. Con relación a la primera de ellas, la constancia intersesional, no se ha considerado en el estudio que nos ocupa, pues estaría incluida en una investigación futura una vez superada la prueba de calidad del dato. En relación a la homogeneidad intra sesional, las decisiones adoptadas se ajustan a: Seleccionar un partido en el que no existan expulsiones, ni lesiones, que hicieran cambiar el estado inicial de equilibrio numérico entre los dos equipos participantes o que hicieran suspender el partido (Hernández Mendo, 1996). En este caso, la realización de los cambios, no se ha considerado un hecho que afecte al discurrir habitual del juego.

La literatura específica muestra un gran número de índices utilizables para determinar la concordancia intraobservadores (mismo observador que registra la misma sesión en dos momentos diferentes), e interobservadores (dos observadores que registra la misma sesión por separado). Es un tema en el que no existe un consenso sobre los estadísticos que se deberían utilizar (Blanco, 1993). Dos van a ser las orientaciones desde las cuales se realizará la valoración de la calidad del dato (Hernández Mendo, 1996):

a) Apoyada en el carácter cualitativo (Anguera, 1990), se ha utilizado la concordancia consensuada, entendida como una estrategia que se utiliza en metodología observacional para lograr acuerdo entre los observadores. Pero al contrario de lo que ocurre con los demás índices de concordancia, este se consigue antes del registro.

b) Desde una perspectiva cuantitativa, se ha valorado las correlaciones con los coeficientes Tau de Kendall (también se presentan los de Pearson y Spearman). Estos índices se han determinado a través de una tabla de frecuencias de todas las categorías objeto de estudio para los tres observadores diferentes. Se ha utilizado el paquete estadístico SPSS para Windows versión 6.1.2. Además se ha buscado un índice que hiciese relación al concepto de asociación, Kappa de Cohen. Aquí se han incluido tanto la corrección por efecto del azar, como los errores de comisión y por omisión. Este índice se ha calculado tanto para cada uno de los grupos de categorías como para la sesión en general. Se ha utilizado la hoja de cálculo Excel 97.

Los coeficientes de correlación obtenidos en la codificación de los partidos tienen los siguientes valores en la Tau de Kendall: 0’89 para la concordancia interobservadores (Obs1 & Obs2), y de 0’94 para concordancia intraobservadores (Obs1 & Obs3). Además del coeficiente de correlación de Kendall, también se han hallado los coeficientes de Pearson (0’99 para la inter, y 0’99 para la intra) y los de Spearman (0’96 para la inter, y 0’98 para la intra). Los valores de los índices de Kappa de Cohen obtenidos de las diferentes observaciones tienen las siguientes puntuaciones (ver tabla 6).

Finalmente se ha llevado a cabo un análisis de generalizabilidad. El análisis de generalizabilidad constituye normalmente un estudio piloto, apriorístico, que sirve para preparar una experiencia a una escala mayor (Blanco, 1989). Este tipo de análisis ha sido utilizado con cuatro objetivos diferentes, y una vez configurados los diseños (Martínez Arias, 1995a y b), se han obteniendo estos resultados: 1) Para la determinación de la fiabilidad inter-observadores, se ha tomado un diseño de dos facetas (categorías y observadores = C/O). La estimación de los componentes de varianza, toda vez que se han procesado todos los niveles, se ha llevado a cabo de forma aleatoria infinita. Su análisis revela que la mayor parte de la variabilidad queda asociada a la faceta categorías (98 %), siendo nula para la faceta observadores y casi inapreciable para la faceta de interacción categorías/observadores o residual (2%). El análisis global de los coeficientes de generalizabilidad en esta estructura de diseño, determina una fiabilidad de precisión de generalización de los resultados que consideramos excelentes (0’99). 2) Respecto a la homogeneidad de las categorías, hemos optado por tomar nuevamente, un diseño de dos facetas. Esta vez se ha tomado observadores/categorías, con el que se intenta comprobar en qué grado las categorías propuestas nos discretizan las acciones de juego en el fútbol. Los coeficientes de generalización en esta estructura de diseño, son muy próximos a 0 (0’001), con lo que podríamos apuntar que la bondad de las categorías resultan altamente significativas, en el sentido de diferenciadoras. Los objetivos de estimar el número mínimo de sesiones necesarias para generalizar con precisión cualquier resultado procedente de la investigación que tuviera en cuenta las características definidas en la muestra y valorar la estabilidad inter-sesiones, complementan el uso del estudio de la generalizabilidad pero no serán tratados en el presente artículo.

Discusión

Tal y como afirman Hernández Mendo, Areces, González Fernández y Vales (1995a), el registro observacional en los deportes de equipo resulta dificultoso. Complejidad que es debida a la velocidad a la que se suceden las conductas, la gran extensión espacial sobre la que se desarrollan, el tipo de registro audiovisual utilizado, el gran número de jugadores que intervienen y ciertos problemas de inobservabilidad. A pesar de todo, los resultados obtenidos en cuanto a la calidad del dato podemos considerarlos que han sido satisfactorios. Tanto los coeficientes de correlación, los de asociación como los valores de generalizabilidad, permiten afirmar que la definición de categorías conductuales configuradas cumplen con los requisitos de fiabilidad exigidos. La concordancia de los observadores así como los estudios de generalizabilidad han aportado resultados satisfactorios, lo que da pie a pensar que el proceso de contextualización de las conductas no suponen la imposibilidad de llevar a cabo inferencias que se ajusten al rigor objetivo (Hernández Mendo, 1996 y Ardá, 1999). Entendemos que la herramienta observacional que se ha confeccionado permite llevar a cabo estudios sobre la acción de juego en fútbol, haciendo posible el análisis de los aspectos del juego desde una perspectiva contextualizada y secuenciada, que creemos se ajusta de forma más pertinente a la «realidad» del juego en fútbol.

Las posibles aplicaciones prácticas que a partir de estos estudios pudiéramos obtener resultan reveladoras desde nuestro punto de vista, pues permitirían conocer cuales son los flujos de conducta más eficaces para el juego tanto en el plano defensivo como en el ofensivo.


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Aceptado el 21 de junio de 2000

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    Gráfico 1. En este gráfico se muestra la subdivisión de espacios que hemos considerado en este primer criterio.
                            
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    Tabla 1. Categorías del criterio balón parado.
                            
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    Tabla 5. Frecuencias de cada una de las categorías para cada uno de las observaciones
                            
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    Tabla 6. Valores de los índices de Kappa de Cohen en relación a los diferentes grupos de categorías
                            
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    Tabla 7. Componentes de varianza y nivel de significación en las diferentes facetas y sus combinaciones en cada uno de los análisis de generalizabilidad