DOI: http://doi.org/10.15366/rimcafd2019.74.003
ORIGINAL
DISEÑO Y VALIDACIÓN DE UNA HERRAMIENTA OBSERVACIONAL PARA EL
BÁDMINTON (BOT)
DESIGN AND VALIDITY OF A BADMINTON
OBSERVATION TOOL (BOT)
Valldecabres, R.1; de Benito,
A.M.2; Casal, C.A.2 y Pablos, C.3
1 Doctorando, Escuela de
Doctorado de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir (España)
raul.valldecabres@ucv.es
2 Doctores acreditados, Facultad
de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte de la Universidad Católica de
Valencia San Vicente Mártir (España) am.debenito@ucv.es, ca.casal@ucv.es
3 Titular de universidad,
Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte de la Universidad
Católica de Valencia San Vicente Mártir (España) carlos.pablos@ucv.es
AGRADECIMIENTOS
Este
trabajo ha sido posible gracias a la Generalitat Valenciana y su programa de
becas ACIF 2016/121 para la contratación de personal investigador en formación y
al apoyo del proyecto de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir:
Estudios en el deporte de élite desde los Mixed
Methods: técnicas de estudio de análisis comparativos [UCV2017/230/002]
CONFLICTO DE INTERESES
Los
autores declaran no tener ningún conflicto de intereses y que el trabajo cumple
todas las normas éticas internacionales, así como la legislación vigente en
materia de investigación.
Código
UNESCO / UNESCO Code: 6199 Otras especialidades psicológicas
(Psicología del Deporte).
Clasificación
del Consejo de Europa / Council of Europe Classification: 15.
Psicología del deporte / Sport Psychology.
Recibido 16 de mayo de 2016 Received
May 16, 2016.
Aceptado 19 de julio de 2017 Accepted
July 19, 2017
RESUMEN
La
metodología observacional permite analizar deportes en contexto y dinámicas
habituales. El objetivo principal fue la construcción y validación de una
herramienta observacional ad hoc para
analizar el bádminton individual, que incluye la trayectoria de los
desplazamientos como variable no analizada anteriormente. Constituida por 13
criterios y 47 categorías mutuamente excluyentes, fueron analizadas 287
acciones del Campeonato de Mundo de Bádminton 2015. Para la validación se
utilizó el coeficiente Kappa de Cohen y la teoría de la generalizabilidad. Se
han obtenido resultados, tanto para la herramienta como para cada uno de los
criterios de forma individual, superiores a 0,98 estando por encima de 0,81 que
propone la literatura como “casi perfecto”. El análisis de la generalizabilidad
se realizó mediante un modelo de dos facetas (Categoría/Observador = C/O) y
reveló que la fiabilidad era excelente (1,00). La herramienta diseñada es válida
y fiable para el análisis de las conductas del bádminton individual.
PALABRAS
CLAVE: Deportes
de raqueta; instrumento de observación; validación herramienta; análisis de
rendimiento, generalizabilidad.
ABSTRACT
Observational methodology allows analysing sports’ specific behaviour context. The main
purpose of this manuscript was to develop and validate an ad hoc observational
tool for badminton singles games, which includes lunges trajectories as a
non-analysed variable till this study. For that reason, the observational tool
consists of 13 criteria and 47 categories mutually exclusive. 287actions of the
2015 Badminton World Championship were analysed. With the aim to assess the tool’s
validity Cohen’s Kappa and generalizability theory were used. The outcomes for
complete observational tool and for each criterion exceed 0.98, being above
0.81 proposed by literature as “almost perfect”. Generalizability
analysis was done by two sides model (Category/Observer = C/O) and showed an
excellent reliability (1.00). It could be
said that it is a reliable tool designed
for recording and analyzing the behaviour of badminton singles
players.
KEY WORDS: Racket
sports; observational methodology; tool validation; performance analysis, generalizability.
INTRODUCCIÓN
Para
realizar un programa de intervención, independientemente de su naturaleza, es
necesario llevar a cabo un proceso de investigación previo con el objeto de
describir las características físicas y técnico-tácticas del deporte. En este
caso, el bádminton es un
juego que consiste en pasar el móvil (volante) por encima de la red, tratando
de enviarlo a la zona de mayor complejidad de golpeo del contrario (Cabello,
2000). Atendiendo
al tipo de esfuerzos realizados, se trata de un deporte interválico con
acciones explosivas de corta duración y alta intensidad entre periodos de
recuperación anárquicos (Cabello, 2000; Chin et al. 1995). Los jugadores, desde la
posición de defensa descrita por Gibbs (1988)
han de desplazarse hacia cualquier zona del campo con la suficiente antelación
para golpear el volante en la recepción (Huber,
1999), lo que supone el 15% de los movimientos realizados en competición
en la modalidad individual (Kuntze, Mansfield, y
Sellers, 2010). Los
golpeos realizados por los jugadores con la raqueta son parte de los gestos
técnicos específicos de la modalidad, clasificados en 6 tipos: smash, clear, drop, net, drive y lob según Cabello, Serrano y
García (1999) modificado por Abián-Vicén, Castanedo, Abián y Sampedro (2013).
Por
otro lado, conocer los elementos táctico-estratégicos del deporte permite al
entrenador analizar
los “patrones conductuales” de los jugadores, consiguiendo así una mejor
adaptación al contexto real de juego, adecuar los esfuerzos a la realización de
acciones técnicas que permitan obtener mayor número de puntos e incluso mejorar
los aspectos menos efectivos de cada jugador (Losada, Casal, y Ardá, 2015). Dicho lo cual, identificados los
factores a analizar, la metodología observacional se adapta al objetivo
propuesto ya que se lleva a cabo en un contexto natural, habitual o no preparado,
propio de la competición que vamos a observar, centrándose en el comportamiento
espontáneo y habitual de los jugadores (Anguera, 1990; Sánchez-Algarra y
Anguera, 2013), sin intervenir en el desarrollo del juego, ni en las decisiones
de los mismos y en la perceptividad
de las conductas, que son los movimientos que realizan los jugadores en
competición real (Anguera, Blanco, y Losada, 2001). El empleo de esta
metodología permite el conocimiento de las acciones de juego y del contexto en
el cual se producen, algo muy utilizado para el estudio de diversas
especialidades deportivas (e.g. Alonso y Argudo, 2011; Arbulu, Usabiaga, y
Castellano, 2016; Castañer, Torrents, Anguera, Dinušová, y Jonsson, 2009;
Cuadrado et al., 2010; Fernández, Camerino, Anguera, y Jonsson, 2009; Losada et
al., 2015; Menescardi, López-López, Falcó, Hernández-Mendo, y Estevan, 2015;
Pradas, Floría, González-Jurado, Carrasco, y Bataller, 2012), y que exige al observador
rigurosidad a la hora de diseñar la herramienta, así como en las siguientes
fases del proceso de observación o análisis (Etxeazarra,
Castellano, y Usabiaga, 2013).
Teniendo en
cuenta lo anterior, el objetivo de este estudio ha sido diseñar y validar un
instrumento observacional ad hoc denominado
“Badminton Observational Tool” (BOT), que nos permita identificar y
describir las acciones de juego en el bádminton, así como, valorar la calidad del dato
de la herramienta aplicada en la modalidad de individuales.
MÉTODO
Participantes
Se
realizaron observaciones sistemáticas de 287 registros correspondientes a un
partido de la modalidad individual masculina de cuartos de final del Campeonato
del Mundo 2015 Yakarta. La selección de la muestra responde a la necesidad de
controlar la variable situacional “nivel de los jugadores” asegurando que los
jugadores muestren un nivel de juego similar y estén dentro del TOP 15 mundial (Badminton World
Federation, 2015).
Las imágenes fueron obtenidas de las grabaciones oficiales proporcionadas por
el canal de televisión de la World Badminton Federation (WBF) y están
disponibles en su web. Según el Informe Belmont (1978)
en el ámbito de la investigación, las imágenes públicas no necesitan
consentimiento informado.
Material
El registro
de datos fue realizado mediante el uso de diferentes programas: LINCE (Gabin, Camerino,
Anguera, y Castañer, 2012)
para el registro de los datos definidos por la herramienta BOT, KINOVEA para los desplazamientos en pista y SAGT (Hernández-Mendo,
Blanco-Villaseñor, Pastrana, Morales-Sánchez, y Ramos-Pérez, 2016) para llevar a cabo el
análisis de la generalizabilidad. El tratamiento estadístico se realizó
mediante paquete estadístico IBM SPSS Statistics
v.23 (SPSS Inc., Chicago IL).
Procedimiento
Para la
construcción de la herramienta ad hoc
se ha optado por un sistema de categorías y formatos de campo (Anguera, Blanco,
Losada, y Hernández-Mendo, 2000; Castellano, 2005; Hernández-Mendo, 1996) que garantizan el registro
sistemático de varias situaciones producidas en un ambiente natural, optando
por sistemas cerrados, de manera que se fuerza la unidimensionalidad y quedando
exhaustivos y mutuamente excluyentes (E/ME). Se llevaron a cabo 5 sesiones con
3 expertos (entrenadores nacionales de bádminton con al menos 10 años de
experiencia en el entrenamiento y formación de jugadores) donde se realizaron 409
observaciones no sistemáticas, con el fin de definir la configuración
definitiva de las categorías que incluye la herramienta.
Las
situaciones que describe BOT, atienden
a los criterios de clasificación de los diseños observacionales, respondiendo a
diseños nomotéticos, de seguimiento y multidimensionales (Anguera et al.,
2000).
Para dotar
de fiabilidad a los datos registrados, se realiza un proceso de formación y
entrenamiento previo del observador, siguiendo las indicaciones de Losada y Manolov (2015). Posteriormente, éste
observador, siguiendo los criterios definidos previamente por los expertos,
realizó la observación del mismo partido en dos sesiones diferentes, separadas
10 días entre sí al igual que en los estudios de Lupo et al. (2011); Lupo, Condello y Tessitore
(2012); Menescardi et al. (2015); Tornello et al. (2014); Tornello, Capranica,
Chiodo, Minganti y Tessitore (2013).
Siguiendo
las indicaciones de Anguera (1990), para
garantizar la constancia intra-intersesional, se seleccionó el partido a
analizar, de manera que no existieron circunstancias excepcionales que
rompieran el flujo conductual, tales como lesiones, accidentes, apagones,
ruptura de material, etc. El registro se realizó con carácter continuo (Hernández-Mendo,
1996) mediante
codificación directa, donde no son tenidos en cuenta los periodos de
inobservabilidad puesto que en ningún caso superaron el 10% del total del
registro (Anguera, 1990).
Instrumento
de observación
La
herramienta utilizada para el análisis de los partidos, se encuentra agrupada
en 3 macroniveles de respuesta, que son: contextual (género, ronda, partido,
número de jugador y número de set), conductual (tipos de golpeo y tipos de desplazamiento)
y de resultado (resultado del golpeo, tiempos y puntos). Los criterios “golpeos”,
“tiempos” y “puntos” se fundamentan en los trabajos previos de Christmass,
Richmond, Cable y Hartmann (1995); Galiano, Escoda y Pruna (1996); Cabello,
Carazo, Ferro, Oña y Rivas (2004); Pradas, Floría, González-Jurado, Carrasco y
Bataller (2012); Abián-Vicén et al. (2013) y Abián, Castanedo, Feng, Sampedro y
Abián-Vicén (2014). Los criterios de “desplazamiento” conforman la principal
aportación de este trabajo, por lo que se detallarán a continuación.
La unidad de
análisis es la “jugada”, entendida como la acción realizada por el jugador
observado que resulta de la posible combinación de las categorías “desplazamiento”
y “golpeo”. El criterio de exclusión para el análisis de la jugada será la
filmación incompleta del tanto. Definimos “golpeo” como gesto técnico realizado
con la raqueta al volante, con las diferentes variantes (Cabello et al.
1999; Hernández y Moreno, 1984). El criterio “desplazamiento” (movimiento realizado por el
jugador para golpear el volante) es definido como la trayectoria que recorre el
jugador desde la posición donde se encuentra cuando el contrario golpea el
volante, hasta el lugar donde realiza la devolución del mismo. La construcción
de este criterio resulta de dividir la cancha en 12 zonas o cuadrantes (Z1, … ,
Z12) de dimensiones idénticas, que surgen de prolongar la línea longitudinal
hasta la red y a su vez dividir las 2 zonas resultantes en 6 (Figura 1).
Además, se definen los niveles “inicio” y “fin de desplazamiento” precisando el
lugar desde y hasta dónde se produce la trayectoria del desplazamiento. Dichas
acciones se clasifican en función de la dirección que tomen: “longitudinal”
(paralelo al eje longitudinal de la pista), “transversal” (perpendicular al eje
longitudinal de la pista) y “diagonal” (ni longitudinal, ni transversal). En
función de la distancia recorrida: “corto” (al cuadrante contiguo) y “largo” (a
un cuadrante no contiguo). Y en función del sentido del desplazamiento, tomando
como referencia la posición de partida respecto de la red: “izquierda”,
“derecha”, “delante” y “detrás”.
Finalmente,
quedarán codificados por medio de la combinación de los 3 términos de
movimiento en la pista (dirección, distancia y sentido) pudiendo resultar, por
ejemplo: “desplazamiento longitudinal corto delante” (de zona 7 a zona 8), “desplazamiento
transversal corto izquierda,” (de zona 3 a zona 6) o “desplazamiento diagonal
largo adelante derecha” (de zona 11 a zona 6). La permanencia del jugador en el
mismo cuadrante para la realización del golpeo será considerado como “sin
desplazamiento (NM)”.
Figura 1. Distribución de la
pista en 12 zonas.
Análisis estadístico
El análisis
de la calidad del dato ha sido abordado desde dos perspectivas: la cualitativa
mediante concordancia consensuada (Anguera,
1990) entre
expertos en bádminton, y la cuantitativa, mediante el cálculo de la fiabilidad
intra-observador, para lo que se empleó la Kappa
de Cohen (Cohen, 1960), teniéndose en cuenta tanto
la corrección por efecto del azar como los errores de comisión y por omisión (Robinson y
O’Donoghue, 2007).
Este índice se ha calculado tanto para cada uno de los criterios que
configuran el BOT, como para la sesión en
general (Castellano et al., 2000; Hernández-Mendo, Montoro, Reina, y
Fernández, 2012).
Este índice es considerado el único estadístico válido para comprobar la
fiabilidad de herramientas de análisis de parámetros temporales según Choi, O’Donoghue y
Hughes (2007).
Los resultados, además, son contrastados mediante un análisis de
generalizabilidad con un modelo de dos facetas (categorías/observadores=C/O),
el cual permite también comprobar la fiabilidad de las categorías que componen
la herramienta BOT. El estudio de la
generalizabilidad se realizó mediante SAGT
(Hernández-Mendo
et al., 2016).
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 (Castellano,
Hernández-Mendo, Gómez de Segura, Fontetxa, y Bueno, 2000).
RESULTADOS
El análisis
de la fiabilidad intra-observador aporta un resultado de la Kappa de Cohen para
el total de la herramienta BOT de 0,994
estando por encima del 0,81 considerado por Landis
y Koch (1977) como “casi perfecta” (almost
perfect). Analizando los criterios de manera independiente, los resultados
obtenidos, mostrados en la Tabla 1, presentan también valores por encima de 0,81.
Tabla 1. Coeficiente de Kappa de Cohen intra-observador para las
frecuencias de cada criterio de la herramienta
|
Criterios BOT |
Valor |
|
Golpeos |
0,980 |
|
Desplazamientos |
0,983 |
|
Resultado |
1,000 |
|
Tiempos |
1,000 |
Esta
perspectiva de control del dato se complementa con el estudio de la
generalizabilidad de los datos (Blanco y Anguera, 2003) que asume que existen otras fuentes de
variación, además de las diferencias intra, inter y error del observador, e
integrando cada una de esas fuentes de variación en una estructura global que
permite aplicaciones particulares de la teoría estadística del muestreo (Blanco, 1989,
1992, 1997).
El análisis
de la teoría de la generalizabilidad (Tabla 2) se realizó mediante un diseño de
dos facetas (categorías/observadores = C/O). La determinación de las fuentes de
varianza revelan que la mayor parte de la variabilidad (99,984%) se asocia a la
faceta categoría, presentando un 0,008% de variabilidad para la faceta
observador y 0,016% para la interacción de ambas (C/O). El análisis global de
los coeficientes de generalizabilidad reveló que la fiabilidad de precisión de
generalización de los resultados era excelente (1,00).
Tabla 2. Análisis de la
generalizabilidad de la herramienta BOT
|
|
SC |
GL |
MC |
Aleatorio |
Mixtos |
Corregidos |
% |
DT |
h2 |
h2p |
||||
|
Modelo |
276050,98 |
59 |
4678,83 |
|
|
|
|
|
0,691394437 |
1,00 |
||||
|
Intersección |
123216,02 |
1 |
123216,01 |
|
|
|
|
|
0,3086055622 |
1,00 |
|||||
|
C |
276028,48 |
29 |
951822 |
4758,73 |
4758,73 |
4758,73 |
99,98 |
1208,8 |
0,691338084 |
1,00 |
||||
|
O |
0,15 |
1 |
0,15 |
-0,02 |
-0,02 |
-0,02 |
0,00 |
0,01 |
|
1,00 |
||||
|
C*O |
22,35 |
29 |
0,77 |
0,77 |
0,77 |
0,77 |
0,02 |
0,20 |
|
1,00 |
||||
|
Total |
399267,00 |
60 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Nota:
SC= suma de cuadrados; GL= grados de libertad; MC=media cuadrática; DT=desviación
típica; h2= Eta
cuadrado; h2p= Eta cuadrado parcial.
Finalmente,
con el análisis de los factores determinados por los expertos surge la
herramienta BOT. Con la combinación
de los 13 criterios y 47 categorías, resultan las siguientes posibilidades
(Tablas 3, 4, 5 y 6):
Tabla 3. Macronivel
contextual y códigos del instrumento de observación (BOT)
|
MACRONIVEL |
CRITERIO |
CATEGORÍA |
DESCRIPCIÓN |
CÓDIGO |
|
CONTEXTUAL |
GÉNERO |
MASCULINO |
Modalidad de juego |
MA |
|
FEMENINO |
FE |
|||
|
RONDA |
RONDA 1/64 |
Ronda de competición a
la que pertenece |
R64 |
|
|
RONDA 1/32 |
R32 |
|||
|
RONDA 1/16 |
R16 |
|||
|
RONDA 1/8 |
R8 |
|||
|
RONDA ¼ |
R4 |
|||
|
RONDA ½ |
R1/2 |
|||
|
FINAL |
RF |
|||
|
PARTIDO |
PARTIDO Nº |
Número del partido
analizado |
N |
|
|
JUGADOR |
JUGADOR |
Número del jugador
analizado |
P |
|
|
SET |
SET 1 |
Set al que pertenece
el análisis |
S1 |
|
|
SET 2 |
S2 |
|||
|
SET 3 |
S3 |
Tabla 4.
Macronivel conductual y códigos del
instrumento de observación (BOT) I
|
MACRONIVEL |
CRITERIO |
CATEGORÍA |
DESCRIPIÓN |
CÓDIGO |
|
CONDUCTUAL |
GOLPEO |
SAQUE CORTO |
Golpeo a la zona
permitida más cercana a la red (Z3, Z6, Z9 y Z12) |
SS |
|
SAQUE LARGO |
Golpeo al fondo de la
pista (zona de los pasillos que limitan el saque de dobles, Z1, Z4, Z7 y Z10) |
DS |
||
|
SMASH |
Golpeo desde el fondo
o media pista con mano alta por encima de la cabeza. Trayectoria del volante
descendente, rectilínea y gran velocidad |
SM |
||
|
CLEAR |
Golpeo de fondo a
fondo, por encima de la cabeza y trayectoria plana |
CL |
||
|
DROP |
Golpeo suave, desde el
fondo con mano alta por encima de la cabeza con trayectoria descendente para
caer cerca de la línea de saque |
DP |
||
|
NET |
Golpeo desde una
posición próxima a la red. El volante describe trayectoria lo más cerca
posible de la red en altura y distancia. Se puede golpear a media altura e
incluso a mano baja. Incluye kill, brush
y push. |
NE |
||
|
DRIVE |
Golpeado a la altura
del cuerpo (entre cabeza y cintura) y realizando el volante una trayectoria
tensa, paralela-descendente al suelo, pasando lo más cerca posible de la red |
DR |
||
|
LOB |
Golpeo
cerca de la red para lanzar el volante al fondo de la pista contraria lo más
alto posible en trayectoria tensa. Se golpea con la mano a media o baja
altura |
LB |
Tabla 5. Macronivel
contextual y códigos del instrumento de observación (BOT) II
|
MACRONIVEL |
CRITERIO |
CATEGORÍA |
DESCRIPCIÓN |
CÓDIGO |
|
|
CONDUCTUAL |
DESPLAZAMIENTO LONGITUDINAL |
CORTO ADELANTE |
Desplazamiento
paralelo al eje longitudinal de la pista, al cuadrante contiguo y dirección a
la red |
LSF |
|
|
CORTO ATRÁS |
Desplazamiento
paralelo al eje longitudinal de la pista, al cuadrante contiguo y dirección
al fondo del campo propio |
LSB |
|||
|
LARGO ADELANTE |
Desplazamiento
paralelo al eje longitudinal de la pista, al cuadrante no contiguo y
dirección a la red |
LLF |
|||
|
LARGO ATRÁS |
Desplazamiento
paralelo al eje longitudinal de la pista, al cuadrante no contiguo y
dirección al fondo del campo propio |
LLB |
|||
|
DESPLAZAMIENTO TRANSVERSAL |
CORTO DERECHA |
Desplazamiento
perpendicular al eje longitudinal de la pista y cuadrante contiguo derecho |
TSR |
||
|
CORTO IZQUIERDA |
Desplazamiento
perpendicular al eje longitudinal de la pista y cuadrante contiguo izquierdo |
TSL |
|||
|
LARGO DERECHA |
Desplazamiento
perpendicular al eje longitudinal de la pista y cuadrante no contiguo derecho |
TLR |
|||
|
LARGO IZQUIERDA |
Desplazamiento
perpendicular al eje longitudinal de la pista y cuadrante no contiguo
izquierdo |
TLL |
|||
|
DESPLAZAMIENTO DIAGONAL |
CORTO ADELANTE DERECHA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante contiguo, dirección a la red,
derecha |
DSFR |
||
|
CORTO ADELANTE
IZQUIERDA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante contiguo, dirección a la red,
izquierda |
DSFL |
|||
|
CORTO ATRÁS DERECHA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante contiguo, dirección al fondo del
campo propio, derecha |
DSBR |
|||
|
CORTO ATRÁS IZQUIERDA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante contiguo, dirección al fondo del
campo propio, izquierda |
DSBL |
|||
|
LARGO ADELANTE DERECHA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante no contiguo, dirección a la red,
derecha |
DLFR |
|||
|
LARGO ADELANTE
IZQUIERDA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante no contiguo, dirección a la red,
izquierda |
DLFL |
|||
|
LARGO ATRÁS DERECHA |
Desplazamiento ni
longitudinal ni transversal, al cuadrante no contiguo, dirección al fondo del
campo propio, derecha |
DLBR |
|||
|
LARGO ATRÁS IZQUIERDA |
Desplazamiento ni longitudinal
ni transversal, al cuadrante no contiguo, dirección al fondo del campo
propio, izquierda |
DLBL |
|||
|
SIN
DESPLAZAMIENTO |
Permanencia en el
cuadrante |
NM |
|||
Tabla 6. Macronivel de
resultado y códigos del instrumento de observación (BOT) III
|
MACRONIVEL |
CRITERIO |
CATEGORÍA |
DESCRIPCIÓN |
CÓDIGO |
|
DE RESULTADO |
RESULTADO |
ÉXITO |
El golpe realizado por
el jugador observado finaliza en punto propio |
SU |
|
NO ÉXITO |
El golpe del jugador
observado no finaliza en punto propio (va fuera o continúa la jugada) |
NS |
||
|
TIEMPO |
DURACIÓN PARTIDO |
Tiempo desde el primer
servicio hasta que el volante deja de ser jugable en el último punto del
partido |
MD |
|
|
TIEMPO REAL DE JUEGO |
Sumatorio de tiempos
en los cuales el volante puede ser jugable |
RTP |
||
|
DURACIÓN DEL PUNTO |
Tiempo entre que la
raqueta toca el volante en el servicio hasta que el volante deja de ser
jugable |
RT |
||
|
TIEMPO DE DESCANSO |
Tiempo que pasa entre
que el volante toca el suelo hasta la realización del siguiente servicio |
ReT |
||
|
PUNTO |
PUNTOS DISPUTADOS |
Número de
puntos disputados en el encuentro |
PP |
|
|
GOLPEOS POR PUNTO |
Número de
veces que el volante es golpeado en cada punto |
SPP |
DISCUSIÓN
La principal
novedad que aporta este trabajo es la construcción de una herramienta ad hoc (BOT) que añade la variable “desplazamiento” al resto de acciones
técnicas que desarrollan los jugadores de bádminton a lo largo de un partido,
permitiendo así un estudio más completo y pormenorizado de este deporte. Estudios
previos, como los realizados por Abián et al. (2014), Abián-Vicén et al. (2013), Cabello
et al. (1999), Cabello et al. (2004), Cabello y Serrano (1997) aportan datos en cuanto a
la relación de tiempos (trabajo/descanso) y frecuencia y tipo de golpeos
realizados, pero nada respecto de la variable “desplazamiento”, su dirección, distancia
o sentido.
En el
bádminton, la especificidad de los comportamientos de los jugadores, unido a la
alta velocidad a la que se disputan los partidos, hace muy difícil el registro de
las acciones sin medios digitales, al igual que ocurre en otros deportes como
por ejemplo el tenis (Gorospe, Hernández-Mendo, Anguera, y Martínez, 2005) y el tenis de mesa (Pradas et al.,
2012).
Los datos
obtenidos en cuanto a los índices de Kappa de Cohen fueron óptimos, similares a
los encontrados en otros trabajos de Garay, Hernández-Mendo y Morales (2006) y Gorospe et al. (2005) en tenis; Pradas et al. (2012) en tenis de mesa; Hernández-Mendo et al.
(2012) e Hileno y Buscà (2012) en voleibol; Castellano et al. (2000) en fútbol y Arbulu et al.
(2016) y De Benito et al. (2011)
en escalada. Además, los valores estimados sobre el
porcentaje de variabilidad aportados por el análisis de la generalizabilidad se
asemejan a los conseguidos por otros autores en otras disciplinas deportivas,
como por ejemplo Gorospe et al. (2005) en tenis.
Como
aplicación práctica y futuras líneas en el ámbito de la investigación
observacional, podrían aplicarse técnicas estadísticas innovadoras en esta
modalidad deportiva, tales como análisis predictivos a través de la regresión
logística, identificación de patrones motores a través de análisis de
correspondencias múltiples, árbol de decisión, patrones temporales (T-Patterns), etc.
CONCLUSIONES
La
herramienta que aquí se muestra y sus resultados de calidad del dato (índices
de fiabilidad y generalizabilidad) permiten considerar el sistema de categorías
propuesto como “excelente”, cumpliendo con holgura los requisitos metodológicos
de bondad de ajuste, fiabilidad y generalizabilidad exigibles.
BOT permite
la codificación de frecuencia, orden y duración de las acciones (entendidas
como “golpeos con o sin desplazamiento”) que se dan en el bádminton de la
modalidad individuales, por lo que podría ser utilizado en futuras
investigaciones para valorar el rendimiento de los jugadores y/o diseñar
propuestas de intervención ajustadas a la realidad del contexto competitivo.
Finalmente,
los resultados aquí mostrados permiten afirmar que la herramienta observacional
BOT podría ser empleada en la
descripción del comportamiento de los jugadores de bádminton modalidad
individual.
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Número de citas totales / Total referentes: 53(100%)
Número de citas propias de la revista / Journal’s own referentes: 3
(3,77%)
Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 19 - número 74 - ISSN: 1577-0354