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PRINCIPIOS METODOLÓGICOS Y PRÁCTICOS DE LA CONSTRUCCIÓN DE BATERÍAS DE TESTS PARA II

PRINCIPIOS METODOLÓGICOS Y PRÁCTICOS DE LA CONSTRUCCIÓN DE BATERÍAS DE TESTS PARA LA SELECCIÓN DE APTITUD PSICOLÓGICA EN EL DEPORTE (K. Scharbert) II

5. Definición de la batería de tests

No precisa de mayor explicación el hecho de que el rendimiento deportivo contenga la compleja conjunción de numerosos requisitos de rendimiento de naturaleza física y psíquica.

Sin embargo, la diversidad de las exigencias de rendimiento dentro de las mayorías de las modalidades deportivas hace fracasar cualquier intento de obtener resultados válidos sobre la capacidad o el desarrollo del rendimiento con ayuda de un único test. Pero incluso si se realizan varios tests, precisamos de informaciones complementarias que sólo pueden obtenerse por un análisis más detenido del material estadístico, a saber, el conocimiento de la importancia relativa, del valor relativo que cada una de las características analizadas tiene para el rendimiento en cuestión. En ocasiones se encuentra en la práctica deportiva -aunque no precisamente en relación con planteamientos psicológicos- el procedimiento de obtener la valoración sumaria de una serie de valores de test determinando sencillamente el lugar de rango ocupado en cada uno de los tests y sumarlo para cada uno de los deportistas encuestados. Se trata de un modelo aditivo demasiado sencillo, dado que en él cada característica obtiene la misma valoración. Y de esta forma se obtiene un resultado excesivamente burdo y erróneo. Se hace necesario, por lo tanto, reunir los procedimientos de test previstos para el pronóstico de rendimiento, siguiendo para ello unos determinados criterios estadísticos, y combinándolos con vistas a su máxima eficacia común. Esta combinación de procedimientos de «test» es lo que denominamos batería de «tests». Tiene por finalidad alcanzar una validez de predicción que sobrepase la capacidad de rendimiento de un test aislado. Debido a la diversidad de contenido de los requisitos de rendimiento estudiados por medio de tests, en la práctica deportiva se tratará casi siempre de las llamadas baterías heterogéneas de tests, cuyos diversos tests integrantes tienen la menor correlación posible.

37. Si se tiene la intención de construir un procedimiento de pronóstico para la medición de la estabilidad en competiciones, en interés del gran muestreo se estudiará a deportistas muy buenos de muchas disciplinas, dado que no se trata de un problema específico de una modalidad deportiva, sino general. Es requisito previo, sin embargo, el que también se encuentre un criterio general.

6. Requisitos estadísticos para una batería

Ahora nos dedicaremos al método con el cual se determina la validez de la batería, la llamada validez múltiple. Ello se consigue con ,la ayuda del cálculo múltiple de correlación. Recordemos antes que todos los valores habían de traducirse a valores normalizados z o T. Ello lo damos por sentado a partir de ahora. El problema de la correlación simple es la determinación de los pares de la mejor adaptación de dos series de valores estandarizados (valores z). La «mejor adaptación» queda definida por la minimalización del error de estimación con ayuda del método de los menores cuadrados. Este procedimiento queda extendido ahora al problema de dar una estimación de una variable dependiente (el criterio) de entre una combinación de variables independientes (valores de test). Representamos las variables dependientes con K y las variables independientes con T, Tz, Ts, ..., Tk. A cada combinación de variables independientes para la predicción de K la representamos por K'. La combinación utilizada con mayor frecuencia es una combinación lineal:

K' = ß1T1 + ß2T2 + ß3T3

donde

K' = predicción de K

T1, T2, T3 = variable independiente

ß1, ß2, ß3=  pesos para las variables independientes.

Los se denominan pesos beta. Han de calcularse de tal forma, que la suma del cuadrado de las diferencias entre las predicciones de criterio y los valores reales de criterio constituyan un mínimo:

E (K-K')2 = min

Esta fórmula se denomina suma del cuadrado de errores, dado que contiene el error de predicción.

El cálculo de los pesos beta resulta bastante laborioso y exige la solución de una serie de ecuaciones simultáneas. Con sólo dos variables independientes, la solución todavía resulta bastante fácil.38 Pueden verse los procedimientos de cálculo en GUILFORD (1965) y MCNEMAR (1962). En el campo de la psicología, y para el cálculo de datos relativamente fáciles de manejar, se ha elaborado el análisis Wherry-Doolittle.39

38. LIENERT (1961), p. 395.

39. Ibídem, pp. 409 ss.

La vía más económica consiste, naturalmente; en utilizar programas de computadoras (Borko, 1962; KELLY y BEGGS, 1969; BRANDSTi1TTER, 1970). Ello parece imprescindible en el empleo de gran número de predictores y en aquellos planteamientos que van más allá de la indicada función aditiva y lineal, como por ejemplo para examinar si la no-linealidad de uno o varios predictores, o bien la relación multiplicativa (relación recíproca) de dos o más predictores, reduce el error de predicción en me­dida estadísticamente significativa, todavía más que el modelo aditivo. El ejemplo de un tal principio sería la función:

K' = ß1T1 + ß2T2 + ß3T3 + ß4T2 .T3 + ß5T32 ,

de donde se deduce que el esfuerzo matemático necesario para solucionar la función, no puede realizarse con la calculadora de mesa en un espacio de tiempo aceptable.

Una vez calculados los valores beta, pueden ser aplicados a las variables independientes para determinar la validez múltiple (R) de la batería. Los pesos beta marcan el valor relativo de predicción de cada test individual dentro de la batería.

Es válida la siguiente relación:

R2 K.1... k = ß1r K1 + ß2r K2 + … ßKr Kk        [ 2 ]

donde:

R2 K . 1...k = cuadrado de la correlación múltiple del criterio con los predictores 1, ..., k

rK1...rKk = coeficientes de validez de los predictores k

ßi r Ki       = coeficientes de determinación de los predictores.

La prueba puede encontrarse en MCNEMAR (1962}.

Como es sabido, el cuadrado de un coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación, corresponde a la parte común, «declarada», de variancia de ambas variables en correlación. La mismo vale para R2. Por tanto, RZ es la parte de la variancia del criterio que es explicable por los predictores. En consecuencia (1-Rz) es el producto de la variancia de error desconocida. A partir de este valor puede calcularse el error estándar de una predicción (W H ITLA, 1968, p. 461):

sK¨= sK Ö1-R2

donde:

sK' = dispersión de los valores de predicción del criterio

sK = dispersión de los valores de criterios medidos.

Deben tenerse en cuenta algunas particularidades importantes de la validez múltiple:

- R será alto, si los coeficientes aislados son altos;

- R no puede ser menor que el máximo coeficiente de validez de uno de los tests aislados implicados;

- R es mayor si la inter correlación de los tests es relativamente pequeña;

- R puede incrementarse en caso excepcional cuando se incluye en la batería un test que posea un coeficiente de validez igual a cero, pero que está en. una correlación relativamente alta con otro test de la batería. A un test de este tipo se le denomina test supresor. El efecto supresor tiene lugar cuando en la correlación de ambos tests está contenida una determinada parte de variancia que no se refiere al criterio, por lo que rebaja la fuerza predictiva del test válido y, en consecuencia, debe ser restado. En consecuencia, el peso beta de un test supresor es negativo. Puede encontrarse una detallada explicación de este tema en LIENERT (1961, p. 384) y MCNEMAR (1963, p. 186). Sólo el cálculo de correlación múltiple puede decirnos si existe efecto supresor en un test, pero jamás puede saberse a simple vista.

- R no puede incrementarse arbitrariamente en la práctica incluyendo más y más tests en la batería. Por lo general se observa que después del tercer, cuarto o quinto test la validez múltiple de una batería apenas se incrementa, deja de incrementarse, o incluso vuelve a bajar. Ello está relacionado con el hecho de que con cada nuevo test no sólo se introduce nueva información, sino también redundancia en forma de correlación de tests. Está claro que siempre existe la posibilidad de encontrar un nuevo test que sea menos redundante frente a los demás tests ya existentes y que aumente sensiblemente la correlación múltiple. Este efecto puede obtenerse con mayor facilidad constituyendo una batería de selección interdisciplinar, formada, por ejemplo, con variables fisiológicas, antropométricas, motoras y psicológicas. En la situación aquí descrita encontramos también una fundamentación estadística para la cooperación de las ciencias especializadas en la selección de aptitudes.

- R tiene la tendencia de ser sobrevalorado en los pequeños muestreos o bien de «reducirse» al ampliar el muestreo.

De acuerdo con el número de tests integrados en una batería, puede obtenerse el importe de sobrevaloración del pequeño muestreo mediante la fórmula de corrección de la reducción (LIENERT, 1961, p. 410):

                                 N - 1

R2  = 1- (1 – R2) . _______

                                 N - k

donde:

R2 = valor de población de la correlación múltiple

R = validez múltiple en el muestreo de la magnitud N

k = número de tests.

La corrección de reducción no puede sustituir el control de verificación de la batería con un nuevo muestreo y conservando los pesos beta del muestreo de análisis, que representa una forma efectiva de la llamada validación en cruz (cf. KELLY y BEGGS, 1969, p. 232).

Para la predicción de rendimiento individual se colocan en la ecuación [1], válida para cada caso individual, los pesos beta calculados. Como es natural, en nuestro muestreo de análisis este procedimiento no tiene ningún valor práctico, que sólo adquiere con su aplicación práctica en los muestreos de deportistas en formación, una vez efectuados el control de verificación y la estandarización de edad.

Los coeficientes de determinación de la ecuación [2] tienen -calculado en el muestreo de análisis- el carácter de presupuestos máximos, que sólo pueden ser aproximados en los distintos niveles de edad de la esfera de los deportistas en formación.

7. Un ejemplo en la práctica de la psicología del deporte

Después de la exposición de los principales fundamentos estadísticos y metodológicos, expondremos a continuación un ejemplo práctico de la construcción de una batería de tests en determinada modalidad deportiva (SCHARBERT, 1970), con el fin de poder describir diversos aspectos con algo más de claridad.

7.1. LA SELECCIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS

Las investigaciones se llevaron a cabo sobre equipos de baloncesto (femeninos) de gran clase, al igual que las investigaciones previas para la obtención de las características determinantes del rendimiento, y para la fijación de los correspondientes procedimientos de investigación. Los procedimientos empleados en las investigaciones previas estaban basados en charlas previas con el entrenador, manifestaciones de las jugadoras más experimentadas, así como amplias observaciones de entrenamientos y competiciones por parte del propio autor. Han sido seleccionados aquellos tests que mejor diferenciaban entre «buenas y «malas» jugadoras dentro de los citados equipos, efectuándose la valoración del rendimiento según el criterio abajo descrito, obtenido también dentro del equipo. Esta selección del test en la investigación previa ha quedado confirmada en el ulterior desarrollo del estudio, a pesar del indudablemente grande error de muestreo de esta decisión.

Se estudiaron las siguientes esferas de rendimiento (entre paréntesis las nomenclaturas para los tests; a continuación sólo se utilizarán los correspondientes números para los tests):

(1) capacidad de rendimiento sensomotora (2) velocidad de movimiento

(3) tiempo de reacción electiva

(4) cualidades de personalidad de la escala «éxito en el baloncesto» (MMPI)

(5) capacidad de acción emocional (MMPI)

(6) estabilidad emocional (MPI)

(7) concentración, bondad de percepción (d2, error tipo 1)

(8) capacidad de rendimiento espiritual (valor conjunto LPS)

(9) comportamiento de la voluntad, motivación del rendimiento (Pauli, cantidad de adición).

7.2. EL CRITERIO

En la obtención del criterio se había tomado por meta lograr una medida de la capacidad de rendimiento durante la competición, excluyendo en la medida de lo posible el nivel de entrenamiento siempre que no coincida con el nivel de rendimiento en competición. Se efectuaron tres variantes de un criterio de capacidad de rendimiento en competición:

-la valoración del entrenador (E) en forma de una serie de rangos;

-la puntuación media (P) de cada jugadora en la última temporada de competición;

-valoraciones de rendimiento de las jugadoras (V) entre sí, en forma de series de rangos. Todos los evaluadores tenían instrucciones de valorar únicamente la capacidad de rendimiento en competición.

Las correlaciones resultaron para

rEP = 0,94

rEV = 0,99

rPV = 0,96

en donde no sólo sorprende en general la altura de esta correlación, sino, ante todo, la estrecha. relación entre los criterios subjetivos «valoración del entrenador» y «valoración de las ju­gadoras», y el criterio objetivo «puntuación media».

Las tres variantes son prácticamente inmejorables y poseen el mismo valor. La decisión se tomó en este caso en favor de un criterio «subjetivo», dado que en él se puede suponer una mayor esfera de validez: las valoraciones de los expertos fueron reunidas en una serie global de rangos y transformadas -por el procedimiento de la transformación normal de rangos (SIXTL, 1967}- en una serie de valores de medida.

Una segunda realización del criterio no se efectuó hasta pasados seis meses, con el fin de excluir en lo posible efectos de memoria y de verificar al mismo tiempo la estabilidad del criterio. Se tomó, por tanto, el riesgo de incurrir en una subvaloración de la fiabilidad del criterio sobre la base de auténticos cambios de características. Esto no se produjo. El coeficiente de fiabilidad comportaba rtt = 0,97. Ahora bien, no puede excluirse aquí que unos procesos contrarios, por ejemplo de naturaleza socio sicológica, dieran lugar a una estabilidad en cierto modo artificial debido al mantenimiento de una constante injustificada en los mecanismos de la formación subjetiva de juicios.

Para asegurar todavía más la objetividad de las valoraciones de los expertos, se efectuó la correlación del criterio (K) con un juicio de simpatía (S) obtenido de forma socio métrica:

rKS = 0,04

Este valor corresponde a la esperada independencia de las valoraciones, con respecto a las relaciones personales existentes entre los evaluadores.

7.3. DETERMINACIÓN DE LA BATERÍA

Tabla 12. – Inter correlaciones de los tests y los coeficientes de validez.

 

 

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

K

(1)

 

09

-03

-06

19

-25

27

09

08

36

(2)

 

 

64

37

20

-05

-14

-22

-35

25

(3)

 

 

 

28

44

-38

35

-22

-15

29

(4)

 

 

 

 

01

27

16

11

17

35

(5)

 

 

 

 

 

-56

21

00

-10

32

(6)

 

 

 

 

 

 

23

-01

02

-03

(7)

 

 

 

 

 

 

 

49

22

34

(8)

 

 

 

 

 

 

 

 

69

37

(9)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

32

 

Nota: 09 significa 0.09

La matriz de correlación (tabla 12) muestra que algunos coeficientes de validez son mayores que 0,30, y que además existe gran número de inter correlaciones muy pequeñas. Con ello se dan unos buenos requisitos para una satisfactoria altura del coeficiente de validez múltiple.

Mediante la aplicación del análisis Wherry-Doolittle a la matriz de correlación, se resuelven simultáneamente las siguientes tareas:

-selección de aquella combinación de tests que den la mayor validez múltiple posible;

-selección de dichos tests por orden de su importancia;

-realización de la corrección de reducción;

 -determinación de los pesos beta;

-determinación de la validez múltiple de la batería.

Tabla 13 Resultados del los análisis

m

R

T

1

0.3700

8

2

0.4629

1

3

0.5506

4

4

0.5883

5

5

0.6053

7

6

0.6116

6

Tabla 14 Pesos beta de los tests aislados seleccionados

Test

ß

(1)

0.2909

(4)

0.2883

(5)

0.0068

(7)

0.2523

(8)

0.1685

Las tablas 13 y 14 muestran el resultado del análisis. En la tabla 13 puede verse cómo en el orden (m) de admisión de los tests (T) se incrementa paso a paso la validez múltiple de la batería (R). El valor alcanzado por R muestra en qué medida la capacidad de rendimiento de la batería de tests supera a cada uno de los tests aislados de que está compuesta. La batería de tests definitiva está formada por los tests (1}, (4), (5), (7) y (8), y está en una correlación de 0,61 con el criterio. Esta cifra es satisfactoriamente alta. El test (6) no está contenido en la ba­tería, dado que, como muestra la tabla 13, ya no conduce a ningún aumento notable de la validez múltiple.

La fiabilidad de la batería resulta de los coeficientes de fiabilidad de los distintos tests, de sus inter correlaciones y de los pesos beta según la fórmula de Mosier (LIENERT, 1961, p. 372). La fiabilidad de los tests comporta, en el orden indicado: 0,80; 0,86; 0,73; 0,82; 0,99.

El coeficiente de fiabilidad de la batería comporta 0,89.

7.4. EXCLUSIÓN DE LA VARIABLE

«AÑOS DE ENTRENAMIENTO»

Para el estudio y la predicción de los grados de manifestación de las características determinantes del rendimiento, se plantea la pregunta sobre la dependencia o la posibilidad de entrenamiento de los distintos requisitos subjetivos de rendimiento. Las características que a nosotros nos interesan, no sólo son «determinantes del rendimiento», sino al mismo tiempo cada vez más «determinadas por el entrenamiento»; no sólo requisito, sino al mismo tiempo resultado del proceso de formación deportiva coronado por el éxito. Como es natural, él diagnóstico de aptitud centra su atención en los requisitos del rendimiento deportivo de desarrollo menos fácil, puesto que aquellas características que en dependencia primordial de los estímulos de entrenamiento pueden desarrollarse hasta un nivel elevado, en realidad no han de ser tenidas en cuenta en el diagnóstico de aptitud. Por otra parte, precisamente la posibilidad de entrenamiento o capacidad de aprendizaje son unas características esenciales del talento deportivo.

Por lo tanto, al diagnóstico de aptitud también le interesa determinar aquellas características cuya relación con la capacidad de rendimiento deportivo son relativamente menos debidas a influencias del proceso de entrenamiento.

Pueden esperarse primeras informaciones en este sentido, cuando la influencia de la variable «años de entrenamiento» es excluida de las inter correlaciones y los coeficientes de validez' de las características válidas en relación con un criterio de rendimiento. Ello se consigue calculando la correlación parcial, con exclusión de la característica «años de entrenamiento». Este procedimiento crea, entre las características implicadas, la condición como si el estudio se hubiera realizado en un muestreo entre deportistas de la misma edad de entrenamiento. Ahora bien, una misma edad de entrenamiento significa constancia de esta característica y, con ello, ineficacia en el sentido de una fuente de variancias.

Está claro que la variable «años de entrenamiento» sólo se refiere, en grandes rasgos, a la cantidad de entrenamiento anterior, sin tener absolutamente en cuenta la calidad y la intensidad, por lo que, desgraciadamente, no es apenas idéntica con la variable «efecto del entrenamiento». Puesto que la edad del deportista (ED) y los años de entrenamiento (AE) están en notable correlación en el muestreo, ambas fueron «parcializadas» conjuntamente, así que tenemos que tratar con una matriz de correlación parcial de segundo orden.

La correlación de dos variables 1y 2, con exclusión de una variable 3 (r, z. s, correlación parcial del primer orden), se calcula según la siguiente fórmula:

                        r12 - r13 r23

R12.3 =      ________________

                    √ 1 – r213   √ 1 – r223   

La correlación de dos variables 3 y 4, con exclusión de las variables 1 y 2 ( r34.12 , correlación parcial de segundo orden), se calcula según la siguiente fórmula:

                         r34.1   - r23.r24.1

r34.12  =     _____________________

                     √1- r223. 1   √1 - r224. 1

Después de calculadas las correlaciones parciales de segundo orden, con exclusión de las variables AE y ED de las inter correlaciones y coeficientes de validez de la tabla 1, sólo quedaron dos procedimientos de test con un coeficiente de validez útil para una batería. Se trataba de los tests (6) «estabilidad emocional» (MPI), y (8) «capacidad de rendimiento espiritual» (LPS).

Se trata, por tanto, de una dimensión del tratamiento y de un componente de inteligencia, de los que se puede afirmar que, bajo los requisitos de rendimiento analizados en el citado muestreo, fueron los relativamente menos influidos por el efecto de las dos variantes parcializadas.

Este resultado corresponde a unos hechos de la psicología del desarrollo y la teoría de la personalidad, que, sin embargo, no discutiremos en este contexto.

Con el fin de aumentar en lo posible la validez de una batería de tests a formar según los datos hasta ahora obtenidos, se seleccionaron otros dos tests en los que se podía suponer un efecto supresor. Se trata de los tests (4) «éxito en el baloncesto» (MMPI), y (7) «concentración y bondad de percepción» (d2), que ofrecen unos coeficientes de validez alrededor de cero, pero -por lo menos (7)- fuertes inter correlaciones con los tests válidos (6) y (8). La tabla IS expone estas relaciones, mientras que la tabla 16 contiene los pesos beta calculados.

TABLA 15. - Correlación parcial de 2.o orden (exclusión de las variables AE y ED)

 

( 6 )

( 4 )

( 7 )

( 8 )

K

( 6 )

 

-35

25

10

33

( 4 )

 

 

-02

09

01

( 7 )

 

 

 

50

01

( 8 )

 

 

 

 

40

TABLA 16. - Pesos beta calculados

Test  

ß

( 6 )

0,399

( 4 )

0,096

( 7 )

0,352

( 8 )

0,527

R= 0,58

El test (7) es efectivamente un test supresor, mientras que el test (4) no lo es; con ello no posee valor práctico para la batería, y queda excluida de ella.

Esta segunda batería, que está caracterizada por la influencia de entrenamiento relativamente menor sobre los requisitos de rendimiento analizados con ella, contiene los tests (6), (7) y (8), y posee una validez múltiple de 0,58. Esto constituye, dadas las condiciones más independientes, un valor satisfactoriamente elevado.

7.5. RESUMEN

Los resultados muestran que la investigación que acabamos de exponer registró importantes requisitos de rendimiento de la modalidad deportiva en cuestión; que son de gran importancia, para la valoración de predicción de la capacidad de rendimiento, en la esfera de rendimiento indicada. Pero no debe olvidarse que, como es natural, también son pensables otras variables psicológicas, que todavía podrían aumentar más la presente validez múltiple. Por otra parte, hay que tener presente que tales variables -como la de la capacidad de reacción o del comportamiento de la voluntad- eran de esperar de forma puramente especulativa como «partes integrantes» de una batería selectiva de dicha modalidad deportiva. Sin embargo, han fracasado en cierto modo en el análisis de correlación, aunque sus partes de variancia informativas, para la capacidad de rendimiento en el baloncesto femenino, están contenidas en la batería.

Es cuestión del control de verificación empírica en los muestreos de diferentes niveles de edad, controlar el valor de predicción de la batería. Por este camino también es posible la comparación con la capacidad de rendimiento de la batería basada en correlaciones parciales.

8. Problemas de Metodología

Como colofón, presentaremos de forma breve y sumaria algunos problemas del diagnóstico de aptitud, cuyas consecuencias para la temática dada están a la vista y no precisan de un comentario detallado.

8.1. DESARROLLO Y POSIBILIDAD DE DIAGNÓSTICO DE LOS REQUISITOS DE RENDIMIENTO

Un requisito para el diagnóstico fidedigno de características es la mensurabilidad de éstas. La ley de desarrollo de la diferenciación dice que las características de la personalidad se van formando y diferenciando en el curso del desarrollo, por lo que determinadas características todavía no son medibles en determinados niveles de edad.

En la misma relación deben situarse los resultados de Fleishman-Hempel y otros (cf. GUILFORD, 1965, pp. 394 ss.) sobre la transformación de la estructura de factores de características relativas al rendimiento, a consecuencia del desarrollo de los ejercicios.

8.2. CONDICIONAMIENTO DEL PRONÓSTICO DE RENDIMIENTO

La validez del pronóstico de rendimiento depende del cumplimiento de determinadas condiciones reinantes en el momento del pronóstico y del desarrollo del instrumento de predicción. En nuestro caso, por ejemplo, unos cambios drásticos en la metodología del entrenamiento en un determinado espacio de tiempo, conducirían a unos cambios de las condiciones establecidas para el pronóstico. A los cambios de estas condiciones debe responderse en la práctica con un control constante y la revisión del procedimiento de selección.

8.3. PROBLEMA DE LOS MUESTREOS PEQUEÑOS

Los planteamientos de la estadística multi variable que deben utilizarse para la metodología del diagnóstico de aptitud, requieren unos muestreos bastante grandes, que no se dan en

todas' las modalidades deportivas; por lo menos, no en las esferas superiores del rendimiento. La generalización de los criterios de rendimiento y la subsiguiente posibilidad de formar unos muestreos más grandes de diferentes modalidades deportivas, limitaría posiblemente la eficacia selectiva del procedimiento.

Por otra parte, hasta el momento no parecen existir procedimientos estadísticos practicables para tener en cuenta, en su justa medida, la fiabilidad de las manifestaciones de características -ya grande debido a la masiva preselección- y de los correspondientes valores de medida de un muestreo entre deportistas punteros, frente a los valores de un muestreo casual cualquiera de igual magnitud.

Este difícil problema requiere un número y un cuidado excepcionales de controles de validez.

8.4. TIEMPO DE PREDICCIÓN

Es plausible que una predicción de rendimiento del nivel de edad 5 al nivel de edad 6 sea más precisa que al nivel 20. Esto también queda patente en los diversos coeficientes de validez (sobre este problema, cf. WHITLA, 1968, en lo referente a la predicción del éxito de los estudios).

Con la obtención de normas de edad y la aplicación de ecuaciones de regresión múltiples, específicas del nivel de la edad (véase la ecuación [ 1 ] ), se salva en parte esta dificultad.

26/10/2013 18:06 ucha #. sin tema

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