Estudio sobre los factores generales de rendimiento en bádminton para poder plantear entrenamientos.

Estudio sobre los factores generales de rendimiento en bádminton para poder plantear entrenamientos Universidad de Sevilla Facultad de Ciencias de la Educación Trabajo Fin de Grado Curso 21/22 Realizado por: José Antonio Pozo Zamora Dirigido por: Fátima Palacios Rodríguez ÍNDICE 1. Resumen ........................................................................................................................................... 1 2. Introducción...................................................................................................................................... 2 3. Estudio descriptivo ............................................................................................................................ 9 4. Estudio de los test según sexo, nivel y categoría ...............................................................................16 5. Estudio de las variables cualitativas ..................................................................................................28 6. Modelos de regresión ......................................................................................................................30 7. Conclusiones ....................................................................................................................................33 8. Bibliografía .......................................................................................................................................34 1 1. Resumen Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo realizar y estudiar un conjunto de test que determinan el rendimiento en jugadores de bádminton. Estos test se basan en parámetros básicos de rendimiento del bádminton. Por tanto, si un jugador tiene un rendimiento positivo en estos test, se va a apreciar una condición física idónea para destacar en este deporte. Este estudio se realiza utilizando una muestra de 40 individuos que juegan al bádminton cuyas edades comprenden desde los 10 años hasta los 29 años. En primer lugar, se presenta una breve introducción donde se explican las principales características de cada test realizado. En segundo lugar, se realiza un estudio estadístico descriptivo de las variables consideradas. A continuación, se estudia la relación entre las distintas variables cualitativas y cuantitativas del estudio utilizando contrastes de hipótesis. Por último, se analizan modelos de regresión que nos permitan obtener predicciones en un futuro. Palabras claves: bádminton, rendimiento, test, sexo, nivel Abstract: This end-of-degree project aims to carry out and study a set of tests that determine the performance of badminton players. These tests are based on basic badminton performance parameters. Therefore, if a player has a positive performance in these tests, an ideal physical condition will be appreciated. This study is carried out using a sample of 40 individuals who play badminton whose ages are between 10 and 29 years old. First of all, a brief introduction is presented where the main characteristics of each test are explained. Secondly, a descriptive statistical study of the variables considered is carried out. Next, the relationship between the different qualitative and quantitative variables of the study is studied using hypothesis contrasts. Finally, regression models are analyzed that allow us to obtain predictions in the future. Keywords: badminton, performance, test, sex, level 2 2. Introducción Este trabajo de fin de grado se centra en el deporte del bádminton. El bádminton es un deporte de raqueta cuyo objetivo es que el volante pase a través de la red y caiga en las delimitaciones de pista del rival o contrario. El bádminton como el resto de deporte tiene varias subdivisiones: por categoría de edad, por nivel de juego o por modalidad de juego. En la tabla 1, se muestran las categorías que tiene cada una de las variables indicadas. Tabla 1 Subdivisiones en bádminton Nivel de juego Categoría de edad Modalidad de juego -Local -Provincial -Autonómico -Nacional -Europeo -Internacional -Sub 11 -Sub 13 -Sub 15 -Sub 17 -Sub 19 -Absoluto -Senior (Diferentes categorías) -Individual Femenino -Individual Masculino -Dobles Masculino -Dobles Femenino -Dobles Mixto Una pista de bádminton (ver figura 1) se divide en 2 partes simétricas mediante una red que se sitúa a una altura de 1,55 m en los laterales y de 1,52 m en medio. La pista de bádminton tiene una delimitación de 6,20 m x 13,40 m. 3 Figura 1 Pista de bádminton con sus dimensiones Notas: Imagen de Abián (2015) El equipamiento para poder jugar a bádminton son la raqueta, su cordaje y los volantes. Una raqueta (ver figura 2) suele pesar entre 75 y 90 g y las partes de las que se compone son: Cabeza, varilla y empuñadura. El cordaje se sitúa alrededor de la cabeza y su grosor suele estar entre 0.65 mm y 0.75mm. Figura 2 Partes de una raqueta de bádminton Notas: Imagen sacada de Fernández et al. (2005). 4 Un volante puede ser de dos tipos: sintético (nylon) o de pluma natural. En el conjunto de datos que se analiza los individuos usan estos dos tipos de volantes. El uso de un volante depende del nivel de jugador, en los datos de este trabajo hay individuos que juegan con volante de nylon porque están iniciándose y el volante dura más. Por otro lado, hay individuos que están compitiendo a un nivel elevado, como puede ser campeonatos de España, que juegan y entrenan con volante de pluma natural. Como curiosidad el volante de pluma natural lo componen 16 plumas del ala izquierdo del ganso. Según Pearce (2002) el bádminton de raqueta se caracteriza por su dinamismo y rapidez de ejecución donde importa tener una gran base de habilidades técnicas, tácticas, psicológicas y una buena preparación física. Además es un deporte que se desarrolla a través de esfuerzos intermitentes de moderada a alta intensidad, provocados por acciones cortas y repetitivas (Cabello & Gonzalez, 2003). En este trabajo fin de grado se analiza una muestra de 40 jugadores de bádminton con edad entre 10 a 29 años. El objetivo es obtener información de las habilidades de dichos jugadores que nos permita poder plantear entrenamientos para poder sacar el máximo partido en sus juegos. A continuación se detallará cada test de este trabajo fin de grado: -Test de Cooper Fue creada por el Dr. Kenneth Cooper para determinar el VO2 máx. en atletas varones. En 1977 fue adaptada por Gerchell para su aplicación en mujeres. Este test mide la capacidad aeróbica de un jugador necesaria para poder resistir a los sucesivos esfuerzos intermitentes de cada punto. Según el estudio de Abián (2015) el tiempo real de juego de un partido en los juegos olímpicos de Londres fueron de 21 min, en la actualidad este tiempo ha subido. Es importante tener datos sobre la base aeróbica que pertenece a cada jugador para así poder averiguar su volumen de oxígeno máximo (VO2máx) y poder planificar entrenamientos. Según García Manso et al. (1996) se afirma que la distancia recorrida puede determinar el VO2 max. de un individuo, ya que se relaciona con el agotamiento del cuerpo tras correr 12 min al máximo esfuerzo constante. El resultado de test mide el nº de metros que realiza un individuo en 12 minutos. 5 -Test de agilidad sideways Este test es específico para este deporte ya que se mide la agilidad del individuo. Consiste en que a la señal, el individuo se desplace lateralmente por el ancho de la pista de individual mediante 10 repeticiones, desplazando en cada repetición un volante en dicha líneas laterales. Se anota para cada individuo el tiempo en segundos que tardan (ver figura 3) Según el estudio de Ooi et al. (2009), la media de jugadores de élite está en torno a los 15 s y este test depende en gran parte de las habilidades técnicas. Figura 3 Test de agilidad sideways Notas: Imagen tomada de Abián (2015) -Test de Sargent El test de Sargent es una prueba de salto horizontal (ver figura 4) que sirve para medir la potencia del tren inferior, este test fue creado por Dudley Sargent en 1921. Según Martín (1986) el test se cumplimenta cuando se coloca el jugador de costado a la pared y extiende la mano hacia arriba en la pared sin despegar los pies del suelo y se marca hasta donde ha llegado sus puntas de los dedos. Después se salta pudiendo utilizar una flexo-extensión de todo el cuerpo para saltar lo más alto posible y se marca la señal de los dedos en el salto. Para cuantificar 6 este test se hace la diferencia entre la distancia del salto y la distancia sin saltar extendiendo la mano. Se hará dos veces este test quedándose con la mejor marca. El resultado de este test se mide en centímetros en valores enteros. Figura 4 Test de Sargent h = altura del salto; a = posición inicial del salto (altura inicial =ℎ𝑎); b = altura máxima del salto (altura máxima = ℎ𝑏). Notas: Imagen sacada de Villa Vicente, J. G., & García López, J. -Test de salto horizontal El principal objetivo es medir el tren inferior en un salto horizontal. Según Martínez (2003), se colocará el jugador de pies tras una línea marcada, las piernas estarán colocadas como el jugador crea conveniente. Seguidamente el jugador flexionará tronco y piernas y realizara un salto hacia delante (ver figura 5). Se marca el registro en la parte más retrasada en la caída. Se mide el registro en centímetros. Figura 5 Test de salto horizontal Notas: Imagen sacada de Martínez (2003) -Test de lanzamiento de balón medicinal 7 El principal objetivo de este test es valorar la fuerza explosiva del tren superior. El jugador se colocará con los dos pies en paralelo en el recorrido del balón, se podrá flexionar el tronco para generar más fuerza y se realizará el lanzamiento por encima de la cabeza y sin levantar los pies del suelo, habrá una cinta métrica y se marcará el sitio donde cayó el lanzamiento (ver figura 6). Según la evidencia en el estudio de Blázquez (1990) el peso del balón será de 3 kg para ambos sexos. Figura 6 Test balón medicinal Notas: Imagen tomada de Martínez (2003) -Test de abdominales Este test mide la fuerza de los músculos de la parte anterior del tronco más concretamente el recto anterior, oblicuos del abdomen y el recto transverso del abdomen. Tener un tronco anterior fuerte es muy importante para el bádminton ya que es la base del cuerpo para que sea un movimiento armónico y evitemos lesiones en movimientos bruscos. La mecánica de la prueba consiste en colocarse en decúbito supino con las piernas flexionadas 90° y las manos detrás de la nuca. Se podrá tener un ayudante para que nos fije los pies. Se dará la señal y se hará el mayor número de repeticiones de flexión y extensión de la cadera, esta prueba durará 30 segundos, se realizará dos veces y se cogerá la prueba con más ciclos realizados. -Test del flamenco El objetivo de esta prueba es valorar el equilibrio estático del jugador. El jugador se coloca de pie con un pie apoyado sobre una barra de espacio con 3cm de ancho y se eleva la otra pierna durante un minuto y se contabilizará las veces que toca la pierna levantada el suelo. Se realizará dos veces y se quedará con la mejor marca. 14 -Resúmenes numéricos A continuación se va a mostrar la tabla 2 donde se mostrarán todas las variables y datos que reflejen su media, varianza, mediana, apuntamiento y asimetría. Tabla 2 Resúmenes numéricos de las variables cuantitativas Variable Media Varianza Mediana Apuntamiento Asimetría Abdominales 24.85 44.173 24 -0.402 0.523 Balón medicinal 5.469 3.677 4.96 -0.928 0.394 Flamenco 1.45 3.446 1 6.223 2.225 Flexión de tronco 29.525 38.453 29 -0.115 -0.066 Salto horizontal 1.7655 0.113 1.755 -0.370 -0.108 Test agilidad sideways 20.421 10.702 20.05 -0.333 0.765 Test de Cooper 1918.5 209307.822 1920 0.035 0.298 Test de Sargent 36.575 116.990 35 -0.556 0.432 Talla 1.67825 0,010 1.69 -0.388 -0.333 En la tabla 2 hay diferentes medidas que serán explicadas a continuación: La primera columna muestra la media de cada variable. Una media es una medida que tiene una tendencia central, se halla sumando sus datos y dividiendo entre el nº de datos. La segunda columna de la tabla 2 muestra la medida de la varianza, es una medida 15 de dispersión que muestra la variación del conjunto de datos respecto a su media. Las variables más dispersas son el test de Cooper y el test de Sargent. La tercera columna muestra la mediana que es el valor del conjunto de datos que se posiciona en el centro, ya que hay el mismo nº conjunto de datos por arriba y por abajo. La cuarta columna de esta tabla 2 presenta el apuntamiento o curtosis es una medida que representa lo achatada que está la distribución de datos. Por lo tanto la distribución puede ser leptocúrtica si el valor es mayor a 0, mesocúrtica si es igual a 0 y platicúrtica si es menor que 0. En nuestra tabla las variables leptocúrticas son: el test de flamenco y el test de Cooper, variables mesocúrticas no encontramos en esta tabla y variables platicúrticas son: test de abdominales, test de balón medicinal, test de flexión de tronco, test de salto horizontal, test de agilidad sideways, test de Sargent y talla. La quinta columna muestra la medida asimetría, es una medida que indica el grado de simetría o asimetría tiene una distribución de datos. Por lo tanto una distribución puede ser simétrico si su valor es 0, si es menor que 0 representa una asimetría negativa y si es mayor que 0 tiene una asimetría positiva. En nuestra tabla no tenemos ninguna variable simétrica, si tenemos variables con asimetría negativa que son: test flexión de tronco, test salto horizontal y talla. Las variables con asimetría positiva son: test de abdominales, test de balón medicinal, test de flamenco, test de agilidad sideways, test de Cooper y test de Sargent. 16 4. Estudio de los test según sexo, nivel y categoría En esta sección, el objetivo es analizar si existen diferencias para las variables observadas en términos de las categorías que definen a las variables cualitativas estudiadas. Es decir, se estudia las características medidas a los jugadores de bádminton según sexo, categoría de edad y nivel de juego. Para dicho fin, la categoría por edad se recodifica en dos nuevas categorías: menores de edad (sub-11, sub-13, sub-15 y sub-17) y mayores de edad (sub- 19 y absoluto). A su vez, según el nivel de juego, se consideran las nuevas categorías: amateur (jugadores locales y provinciales) y federados (jugadores a nivel autonómico y nacional). El análisis citado se lleva a cabo con la realización de contrastes de hipótesis. Un contraste de hipótesis es un conjunto de técnicas estadísticas cuyo objetivo fundamental es rechazar o no rechazar una afirmación o conjetura acerca de una población. Según un nivel de confianza del 95%. Por lo tanto a un nivel de significación del 5% si el p-value es menor que 0,05 se rechaza la 𝐻0 y al contrario si es mayor o igual a 0,05 se asume o no se rechaza la 𝐻0. Todos los contrastes de hipótesis que se realizan en esta sección consideran una variable cuantitativa para la que se estudia si existen diferencias según una variable cualitativa con dos categorías. Es decir, se consideran dos poblaciones independientes en cada caso. En primer lugar, si estudiamos una variable cuantitativa discreta se realiza el test no paramétrico, “Test de Wilcoxon para dos muestras”. Este test se basa en la mediana poblacional, sea X la variable cuantitativa estudiada según la variable cualitativa con dos categorías a y b, el contraste de hipótesis viene dado por: {𝐻0: 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 (𝑋𝑎)=𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 (𝑋𝑏) 𝐻1: 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 (𝑋𝑎)≠𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 (𝑋𝑏) Siendo 𝑋𝑎 y 𝑋𝑏 la variable cuantitativa para la población con categoría a o b respectivamente. En segundo lugar, si estudiamos una variable cuantitativa continua realizaremos primeramente el test de normalidad, será el Test de Shapiro-Wilk para cada población considerada. Sea 𝑋𝑖 la variable cuantitativa continua, para la población 𝑖 se realiza el test Shapiro-Wilk. Se define como: 17 𝐻0: 𝑋𝑖 𝑆𝑖𝑔𝑢𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝐻1:𝑋𝑖 𝑁𝑜 𝑠𝑖𝑔𝑢𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 Si la hipótesis de normalidad se rechaza para al menos una de las dos poblaciones consideradas, se procede como en el caso de las variables discretas mediante el test de Wilcoxon para dos poblaciones independientes. Si se puede asumir la hipótesis de normalidad para las dos poblaciones estudiadas, se procede con el test F de igualdad de varianzas y el test de medias para dos poblaciones normales independientes. Sea 𝑋𝑎~𝑁(𝜇𝑎,𝜎𝑎) y 𝑋𝑏~𝑁(𝜇𝑏,𝜎𝑏), el test F de igualdad de varianzas. Se define como: {𝐻0:𝜎𝑎2=𝜎𝑏2 𝐻1: 𝜎𝑎2≠𝜎𝑏2 Siendo 𝜎𝑖2 , la varianza poblacional asociada a la población i, i=a,b. La conclusión del contraste de igualdad de varianzas hay que considerarlo para realizar el test de medias. El test de medias para dos poblaciones independientes se define como: {𝐻0: 𝜇𝑎= 𝜇𝑏 𝐻1: 𝜇𝑎 ≠ 𝜇𝑏 -Estudio de la variable abdominales Figura 14 (A) Diagrama de caja nº de abdominales según sexo, (B) Diagrama de caja nº de abdominales según nivel, (C) Diagrama de caja nº de abdominales según categoría (A) (B) (C) 18 En la figura 14 (A), la distribución del número de abdominales no es simétrica tanto hombre como para mujeres. Las medianas igualmente tanto de hombre como de mujer no están alineadas siendo la del hombre superior. En la figura 14 (B), las medianas según el nivel, parece que están alineadas. En la figura 14 (C), muestra que las medianas según la categoría están muy distante entre ellas, siendo mayor en mayor de edad. Esta variable del nº de abdominales es una variable discreta por lo que se le hará un estudio de sus medianas a través del test no paramétrico de Wilcoxon para dos muestras. Al realizar este test para las variables sexo y nivel no se rechaza la 𝐻0 por lo que se asume que no hay diferencias del nº de abdominales según el sexo y el nivel (p-value de sexo es 0.188 y p-value de nivel es 0.943). Por el contrario, al realizar el test a la variable categoría (Figura 14 C) se rechaza la 𝐻0, se asume que hay diferencias del número de abdominales en la variable categoría (pvalue es 0.000005). -Estudio de la variable balón medicinal Figura 15 (A) Diagrama de caja test balón medicinal según sexo, (B) Diagrama de caja test balón medicinal según nivel, (C) Diagrama de caja test balón medicinal según categoría (A) (B) (C) En la figura 15 (A): Ambas distribuciones del diagrama de caja según el sexo parecen asimétricas pero los datos de la categoría hombre están más dispersos. 19 En la figura 15 (B): La distribución de los metros en lanzamiento balón medicinal según el nivel están casi alineados, las dos categorías tienen un rango de datos dispersos pero siendo más pronunciados en federados. En la figura 15 (C): Las medianas en este diagrama según la categoría están muy distantes, siendo superior en mayor de edad. Al ser una variable cuantitativa continua se realiza primeramente un test de normalidad, en este caso Shapiro-Wilk para ver si las dos categorías siguen una distribución normal. En las tres categorías sus dos variables siguen una distribución normal. En la figura 15 (A), en hombres el p-value es de 0.217 y en mujeres de 0.671. En la figura 15 (B), en amateur el p-value es de 0.128 y en federados de 0.354. En la figura 15 (C), en mayor de edad el p-value es de 0.115 y en menor de edad de 0.377. El siguiente paso es comprobar si ambas categorías tienen igualdad de varianzas a través del test F para dos varianzas. Para la variable sexo se rechaza la 𝐻0 , se asume que hay diferencias en las varianzas en el nº de metros en el test de balón medicinal según el sexo (p-value es 0.024). Para la variable nivel y categoría se acepta 𝐻0, por lo que se supone que no hay diferencia de varianzas según la categoría y el nivel en el nº de metros lanzados en el test. En la variable nivel el p-value es 0.167 y en la variable categoría el p-value es de 0.077. Por último se hace un estudio de medias a través del test t para muestras independientes, una vez comprobado la igualdad de varianzas, en este caso para las variables categoría y nivel. Para las tres variables sexo, nivel y categoría se rechaza 𝐻0, por lo que se asume que hay una diferencia de medias en el nº de metros lanzados, para la variable sexo el p-value es de 0.00024, para la variable nivel el p-value es de 0.0007 y para la variable categoría de edad el p-value es de 0.002. 20 - Estudio de la variable flamenco Figura 16 (A) Diagrama de caja test flamenco según sexo, (B)Diagrama de caja test flamenco según nivel, (C)Diagrama de caja test flamenco según categoría (A) (B) (C) En la figura 16 (A): Ambas distribuciones del diagrama de caja según el sexo son simétricas pero el nº de errores de la categoría hombre están más dispersos. Se observan un outlier en cada categoría. En la figura 16 (B): La distribución de los errores según el nivel están alineados pero se en la categoría amateur encontramos dos outliers. En la figura 16 (C): En esta figura destacan los outliers pues son hasta 5 individuos los que están fuera de los valores de las cajas y bigotes de su categoría. La distribución de los datos se encuentra muy distante. El test de flamenco es una variable cuantitativa discreta ya que se cuenta el nº de fallos en esta prueba de equilibrio, por lo tanto se le realiza un estudio a través de un test no paramétrico, en este caso el test de Wilcoxon para dos muestras. Para las variables sexo y nivel no se rechaza 𝐻0, por lo que se asume una igualdad el nº de errores para las categorías dentro de cada variable. El p-value para sexo fue de 0.956 y el p-value para nivel fue de 0.451. Para la variable categoría se rechaza 𝐻0, se supone que existen diferencias entre el nº de errores entre las categorías de menor de edad y mayor de edad. (p-value es 0.027). 21 - Estudio de la variable flexión de tronco Figura 17 (A) Diagrama de caja test flexión de tronco según sexo, (B)Diagrama de caja test flexión de tronco según nivel, (C) Diagrama de caja test flexión de tronco según categoría (A) (B) (C) En la figura 17 (A): La distribución de los centímetros está alineada según el sexo. La categoría hombre tiene el conjunto de datos más disperso. En la figura 17 (B): Para la variable nivel el conjunto de datos se muestra simétricos en torno a las medianas. El conjunto de datos para la categoría amateur se encuentra muy disperso. En la figura 17 (C): Se encuentra para la variable categoría, la distribución de datos simétricos, para la categoría mayor de edad su conjunto de datos se encuentra más disperso. Para la categoría menor de edad se observan tres datos fuera de la caja (outliers). La variable flexión de tronco es una variable cuantitativa discreta ya que se cogieron valores enteros. Para comprobar la igualdad de sus medianas se le realizará el test de Wilcoxon para dos muestras. Para las tres variables no se puede rechazar 𝐻0, se asume igualdad de medianas en el nº de centímetros para cada categoría dentro de su variable. El p-value para sexo es 0.879, el p-value para nivel es 0.504 y el p-value para categoría es 0.532. 22 - Estudio de la variable salto horizontal Figura 18 (A)Diagrama de caja test salto horizontal según sexo, (B) Diagrama de caja test salto horizontal según nivel, (C) Diagrama de caja test salto horizontal según categoría (A) (B) (C) En la figura 18 (A): Las medianas según el sexo no están alineada siendo inferior la categoría mujer. La categoría hombre tiene un outlier. En la figura 18 (B): Se contempla en este diagrama para la variable nivel una distribución de medianas casi simétrica pero teniendo la categoría amateur un distribución de datos más dispersa que la categoría federado. En la figura 18 (C): Las medianas según la categoría se encuentran muy distante siendo superior la categoría mayor de edad. Esta variable es cuantitativa continua por lo que primero hay que comprobar si ambas categorías siguen una distribución normal para las tres variables (sexo, nivel y categoría). No se rechaza 𝐻0, por lo que se verifica normalidad para las tres variables en sus categorías. Para la variable sexo (p-value hombre es 0.157 y p-value mujeres 0.243), para la variable nivel (p-value amateur es 0.731 y p-value federados 0.337 ) y para la variable categoría (p-value menor de edad es 0.455 y p-value mayor de edad es 0.300 ). El siguiente paso es realizar un estudio de varianzas a través del test F para dos varianzas. No se rechaza 𝐻0 por lo que se supone que hay igualdad de varianzas en el nº de metros saltados para las tres variables. El p-value para sexo es 0.130, el p-value para nivel es 0.354 y el p-value para categoría es 0.559. Por último, se hace un estudio de comprobación de igualdad de medias a través del test T para muestras independientes. Se rechaza 𝐻𝑜, se supone que existe una desigualdad de 23 medias en la longitud de los saltos de los individuos para las tres variables (para sexo el p-value es 0.001, para nivel el p-value es 0.001 y para categoría el p-value es 0.002). - Estudio de la variable talla Figura 19 (A) Diagrama de caja talla según sexo, (B) Diagrama de caja talla según nivel, (C) Diagrama de caja talla según categoría (A) (B) (C) En la figura 19 (A): Según el diagrama de caja se observa las medianas distantes según el sexo. Ambas categorías tienen varios outliers y la categoría hombre tiene una distribución de datos más dispersa que la categoría mujer. En la figura 19 (B): Se aprecia en este diagrama según el sexo, que ambas medianas están más o menos alineadas. La distribución de datos para la categoría federado es más dispersa que para la categoría mujeres. En la figura 19 (C): Las medianas se encuentran muy distantes según la categoría. Como es una variable continua realizaremos en primer lugar, la comprobación de la normalidad para las tres variables en sus respectivas categorías. Las variables sexo y nivel rechazan 𝐻0, por lo que no siguen una distribución normal (para sexo el p-value en hombres es 0.01 y el p-value en mujeres es 0.003 y para nivel el p-value de una de la dos categorías es 0.023). Por lo que ahora se le aplicará el mismo método que a una variable discreta que es el test de Wilcoxon para dos muestras donde se comprobará la igualdad de medianas para las variables sexo y nivel. Para la variable sexo se rechaza 𝐻0, se asume desigualdad en la 30 6. Modelos de regresión Un modelo de regresión es un modelo matemático que se utiliza para determinar la relación entre una variable dependiente (Y), con respecto a variables independientes (X). Según Larios et al. (2014) hay varios tipos de regresión (lineal simple, lineal múltiple y no lineal). El análisis de regresión lineal simple es el más utilizado y sencillo de todos. Se estudia el efecto de una variable independiente sobre una única variable dependiente de la primera. Empleando esta ecuación de regresión lineal simple se puede realizar una estimación basándose en los datos obtenidos. En primer lugar, se estudia el grado de dependencia lineal entre las variables cuantitativas dos a dos utilizando el coeficiente de correlación de Pearson. El rango del coeficiente está entre-1 y 1. Si es positivo, indica que hay una relación directa entre las variables. Si es negativo indica que hay una relación inversa. Cuanto más cercano a -1 o 1 esté el coeficiente mejor es la relación entre las dos variables. Para más detalles sobre el coeficiente de correlación de Pearson, el lector puede consultar Larios et al. (2014). Tras calcular los coeficientes de correlación entre cada par de variables cuantitativas de nuestro conjunto de datos, se observa lo siguiente. El coeficiente de correlación positiva más cercano a 1 se obtiene para las variables Salto horizontal y Test de Sargent, la correlación entre ambas variables es de 0.895. Por otro lado, las variables que presentan mejor relación lineal inversa son Test de agilidad sideways y Test de Sargent. Por tanto, estos dos pares de variables nos van a proporcionar los modelos de regresión lineal univariante más adecuados que se pueden obtener en nuestro conjunto de datos. A continuación se realiza la recta de regresión con las dos variables elegidas, la recta sería la siguiente y=a+bx. Se utiliza para predecir un valor de X dado un valor de Y. El modelo de regresión lineal que explica la variable Salto Horizontal en términos del Test de Sargent viene dado por: Salto horizontal=0.745 +0.028*Test de Sargent Figura 25 31 Recta de regresión (Test de Sargentsalto horizontal) En la figura 25 se aprecia como este modelo de regresión lineal quiere decir que cuando más centímetros salte en el test de salto horizontal mayor será mi salto en el test vertical (Test de Sargent). El modelo de regresión lineal que explica la variable Test de agilidad sideways en términos del Test de Sargent viene dado por: Test de agilidad sideways= 29.057 + (-0.236)* Test de Sargent Figura 26 Recta de regresión (test de Sargenttest de agilidad sideways) Esta recta de regresión lo que quiere interpretar es que mientras más alto saltas (test de Sargent) más rápido serás (Test de agilidad sideways). Estos modelos se pueden justificar ya que en ambos lo que estamos trabajando es la fuerza en el tren inferior y por lo tanto quien sea fuerte lo va a ser en ambas pruebas. En el primer modelo relacionamos los test salto horizontal y test de Sargent, básicamente estamos 32 trabajando la potencia pero para el salto horizontal de manera horizontal y para el test de Sargent el salto es vertical. Para el segundo modelo estamos relacionando la potencia de tren inferior (test de Sargent) con la velocidad (test de agilidad), esto influye de manera directa, ya que una de las premisas para mejorar la fuerza, es mover la misma masa pero más rápido, entonces quien tiene buena fuerza en tren inferior, si lo trabaja también será rápido, este ejemplo se observa en los corredores de 100 m lisos, son individuos muy fuertes y fibrados que mueven su cuerpo a unas velocidades muy altas. 33 7. Conclusiones Las principales conclusiones que se pueden sacar de este trabajo de campo basado en pruebas que determinan el rendimiento de la condición física en bádminton han sido las siguientes. Con respecto a la variable sexo, se puede observar que en todas las pruebas el hombre saca siempre mejor resultado que la mujer a excepción de las pruebas donde se trabaja el equilibrio (Test flamenco) y la flexibilidad (test flexión de tronco). Por tanto, sería bueno potenciar el entrenamiento en la mujer para acortar la diferencia con el hombre. A su vez, ese potenciamiento implicaría que las mujeres tuviesen más potencial físico para ganar, en su categoría de competición. Según la variable nivel, la categoría federado, que son los jugadores que compiten a nivel nacional y autonómico, tienen mejores resultados. Esta conclusión era esperada ya que en sus entrenamientos trabajan las cualidades estudiadas en este trabajo. Sin embargo, sorprendentemente, no existe gran diferencia entre los resultados obtenidos para federados y amateurs. Luego, una línea de trabajo importante es potenciar el trabajo de acondicionamiento físico para estos jugadores amateur ya que están a un nivel superior. Por otro lado, sobresale la categoría mayor de edad en resultados más óptimos. Es de esperar dicho hecho ya que su cuerpo ha completado la madurez y los sistemas energéticos están consolidados. También, destacar un dato curioso: en la variable test de Cooper la mediana de la categoría menor de edad es mayor que para los mayores de edad. Dicho hecho se debe a la capacidad volitiva de los individuos, cuando estás en etapa de crecimiento, lo das todo pero cuando vas creciendo dicha actitud empeora. Por último, un aspecto interesante para distintos trabajos de investigación, son los modelos de regresión ya que nos van a permitir poder realizar predicciones de nuevos datos recogidos sin la necesidad del trabajo de medición. 34 8. Bibliografía - Abián Vicén, P. (2015). Análisis de la estructura del juego y parámetros morfológicos y fisiológicos en bádminton (Doctoral dissertation, Ciencias). - Blázquez Sánchez, D. (1990). Evaluar en Educación Física. Barcelona, Inde. - Cabello, D., and Gonzalez, J.J. (2003). Analysis of the characteristics of competitive badminton. / Analyse des caracteristiques du badminton de competition. British Journal of Sports Medicine, 37(1), 62-66. - Campos, FAD, Daros, LB, Mastrascusa, V., Dourado, AC, & Stanganelli, LCR (2009). Perfil antropométrico y rendimiento motor de jugadores juveniles de bádminton. Revista brasileña de biomotricidad , 3 (2), 146-151. - Fernández Martínez, Rivas Corral, López Gutiérrez, Pérez Cortés & Ramírez Jiménez, (2005). 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