Análisis del combate en la iniciación al karate: un ejemplo de utilización de árboles de decisión en metodología observacional
RESUMEN El presente trabajo persigue delimitar el desempeño técnico-táctico en combate 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.
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Universidad de Murcia
2022
|
| Online Access: | https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1578-84232022000200017 |
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| Summary: | RESUMEN El presente trabajo persigue delimitar el desempeño técnico-táctico en combate 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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