Inferencias estadísticas, tu aliado en el análisis del rendimiento

Inferencias estadísticas, tu aliado en el análisis del rendimiento

El análisis del rendimiento es una de las tareas fundamentales dentro de un proceso de entrenamiento y/o readaptación deportiva. Habitualmente, evaluamos los cambios en la forma física de nuestro deportista a través de diferentes baterías de test. Por ejemplo, en nuestro anterior entrada sobre frecuencia de muestreo hablábamos de la posibilidad de utilizar los encoder para evaluar la fuerza. Sin embargo, cuando realizamos estas evaluaciones, muchas veces no sabemos lo real o importante que ha podido ser la mejora. Por ello, conocer diversas ciertas técnicas estadísticas, como es la inferencia estadística y, en concreto, el manejo de las hojas de excel realizadas por William Hopkins, pueden sernos de vital importancia en nuestro día a día.

Todo test físico debe cumplir una serie de características fundamentales para poder ser considerado como tal:

Sabías que...

www.sportsci.org

En la página web www.sportsci.org podrás encontrar información muy interesante sobre los cambios en las magnitudes y las inferencias estadísticas. Esta página, casa de William Hopkins, contiene, desde las hojas de Excel que el autor propone para realizar algunos análisis muy interesantes, hasta información básica y clara sobre diversos conceptos estadísticos, los cuales son muy necesarios para poder entender esta información, la cual puedes consultar en este enlace.

Desde Science2improve, conocedores de las necesidades de conocimiento en este campo, organizamos nuestro «Curso en nuevas tendencias estadísticas», en el cual podrás aprender los conceptos básicos para poder utilizar las afamadas y cada vez más utilizadas hojas de excel de este autor.

Los puntos anteriormente citados deben ser evaluados de forma separada a la hora de determinar si un test es útil o no. Una de las ventajas de utilizar un test y/o un dispositivo que ya haya sido probado como útil es que no será necesario que nosotros debamos realizar dicho análisis. Sin embargo, es muy importante, tanto saber utilizar esta información como calcularla si no ha sido realizado hasta el momento.

Para poder entender mejor el análisis, por tanto, debemos conocer los siguientes términos estadísticos:

En la siguiente figura podemos observar un ejemplo gráfico sobre la importancia de obtener los valores de validez, fiabilidad y sensibilidad para poder determinar si un sujeto ha mejorado, por ejemplo, en un test de salto en contramovimiento (CMJ):

La validez refiere a el acuerdo que existe entre un valor medido y su valor real. Este error se calcula habitualmente realizando gráficos de Bland-Altman, donde su valor es igual a la media de las diferencias entre los valores observados y los valores reales.

La fiabilidad se refiere a la capacidad de poder medir el mismo valor sin condiciones cambiantes. El error típico en este caso puede ser calculado como la desviación estándar entre sujeto, para lo que podemos ayudarnos de esta fantástica hoja de excel 

La sensibilidad es la capacidad de un instrumento o test para poder detectar un cambio importante en el rendimiento. Lo ideal es que este valor sea superior al error típico. Existen diversas propuestas, aunque William Hopkins recomienda en su página www.sportsci.org utilizar un valor de 0.2 * desviación típica media de los cambios.

En la siguiente figura podemos observar un ejemplo gráfico sobre la importancia de obtener los valores de validez, fiabilidad y sensibilidad para poder determinar si un sujeto ha mejorado, por ejemplo, en un test de salto en contramovimiento (CMJ):

En esta imagen anterior podemos observar tres posibles situaciones habituales en una medición de rendimiento. En la primera situación (izquierda), observamos cómo tanto el valor medio como sus límites de confidencias están completamente fuera de la zona de error de medida, error típico y mínimo cambio apreciable. En este ejemplo, podemos afirmar de que a habido un cambio en el rendimiento importante. En la segunda situación (centro), observamos como parte de límite de confidencia inferior está dentro de la zona del mínimo cambio apreciable positivo. Aquí, el cambio medio está fuera de las zonas de conflicto, aunque la probabilidad de que ese cambio se real será menor que en el caso anterior. Por último (derecha), observamos un cambio cuyo valor medio (bola amarilla) está dentro de la zona del error típico. En esta ocasión, el cambio producido no supera ni el ruido del test ni su mínimo cambio apreciable, con lo que no es posible determinar el cambio, no es probable que se haya producido.

Todos estos conceptos de probabilidad del cambio, la magnitud del mismo y su importancia se llevan a cabo, utilizando los parámetros de los estudios de fiabilidad y validez, mediante el uso de esta hoja de Excel, la cual podrás aprender a utilizar con ejemplo prácticos y reales en nuestro Curso de estadística aplicada al rendimiento deportivo. 

¿Cómo puedo saber cuanto de importante ha sido un cambio? Uno de los parámetros más habituales para evaluar la importancia de un cambio es el Tamaño del Efecto, el cual combina tanto media como desviación típica de las observaciones pre y post para obtener un valor, que puede oscilar desde menos de 0.2 (Tamaño del Efecto bajo) hasta más de 2 (Tamaño del Efecto muy alto). En esta simpática calculadora puedes calcular el tamaño del efecto según la propuesta de Cohen: https://www.easycalculation.com/es/statistics/effect-size.php

  • Un test debe ser válido, fiable y sensible

  • El Tamaño del Efecto cuantifica la importancia

  • Utiliza la estadística para entender mejor los cambios

¿Qué hemos aprendido?

Alejandro Muñoz López

Science2improve CEO |
Doctor en Ciencias del Deporte |
Máster Oficial en Rendimiento Físico y Deportivo |
Máster en Preparación Física y Recuperación de Lesiones en Fútbol | Máster Profesional en Alto Rendimiento en Deportes de Equipo |

By | 2017-05-29T20:02:29+00:00 mayo 29th, 2017|Categories: Análisis del rendimiento, Estadística|0 Comments