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Las pruebas estadísticas son herramientas matemáticas utilizadas para analizar datos y tomar decisiones o inferencias sobre una población a partir de una muestra. En el contexto de la psicología del deporte, estas pruebas se aplican para evaluar variables psicológicas y de rendimiento físico, ayudando a determinar la relación entre factores psicológicos y el rendimiento deportivo.

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Importancia de las pruebas estadísticas en la psicología del deporte

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Las pruebas estadísticas son fundamentales en la psicología del deporte porque permiten validar hipótesis sobre cómo diferentes variables psicológicas (como la motivación o el estrés) afectan el rendimiento deportivo. A través de estas pruebas, los psicólogos pueden interpretar datos de manera objetiva y basarse en evidencia para diseñar programas de intervención, mejorar el rendimiento de los atletas y tomar decisiones informadas.

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Parámetros: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo. Se refiere a algo general, como una medida central (media, mediana) o de dispersión (desviación estándar).

Estadísticos descriptivos: Son medidas obtenidas de una muestra, como la media muestral (x̄) o la desviación estándar muestral (s), que se utilizan para estimar los parámetros de la población. Con ellos tratamos de hacer inferencias o aproximaciones sobre los parámetros que corresponderían a la población completa.

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t de Student: Es una prueba estadística utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.

ANOVA de un factor: Se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si al menos uno de ellos es significativamente diferente de los otros. Se enfoca en un solo factor o variable independiente.

ANOVA de dos factores: Extiende el ANOVA a dos variables independientes, permitiendo analizar no solo los efectos principales de cada factor, sino también las interacciones entre ellos.

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Pearson: Es una medida estadística que evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Se utiliza para determinar el grado de asociación lineal entre las variables. El coeficiente de correlación de Pearson (r) varía entre -1 y +1

Spearman: Se utiliza para medir la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables cuando estas no siguen una distribución normal o cuando la relación entre ellas no es lineal. En lugar de trabajar con los valores numéricos directos, Spearman utiliza los rangos de las variables. El coeficiente de correlación de Spearman también varía entre -1 y +1

Regresión lineal y múltiple: La regresión lineal estima la relación entre una variable dependiente y una independiente. La regresión múltiple incluyen varias variables independientes para predecir una variable dependiente.

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C. Pruebas de Comparación de Proporciones

Prueba de chi-cuadrado para independencia: Se utiliza para determinar si hay una relación significativa entre dos variables categóricas. Se compara la frecuencia observada con la esperada.

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A. Pruebas de Comparación de Medias

U de Mann-Whitney: Compara dos grupos independientes cuando los datos no siguen una distribución normal. Es el equivalente no paramétrico de la t de Student.

Kruskal-Wallis: Se utiliza cuando se tienen más de dos grupos independientes. También es una prueba no paramétrica que compara las distribuciones de los grupos para ver si hay diferencia significativa en al menos uno respecto a los otros.

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Kendall: Es una prueba no paramétrica que evalúa la fuerza de la relación entre dos variables ordinales. Mide cuán fuertemente están asociadas las variables.

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C. Pruebas de Comparación de Proporciones

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C. Pruebas de Comparación de Proporciones

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Prueba de McNemar: Es una prueba estadística no paramétrica que se utiliza para comparar dos proporciones relacionadas en un conjunto de datos emparejados o de tipo "antes y después". Es particularmente útil cuando se quiere analizar el cambio en las respuestas o condiciones de los mismos participantes, por ejemplo, para evaluar si un tratamiento o intervención produce un cambio significativo en un resultado.

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Diseño experimental en psicología del deporte

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Diseño experimental en psicología del deporte

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El diseño experimental en psicología del deporte se utiliza para investigar los efectos de diferentes intervenciones o variables psicológicas sobre el rendimiento deportivo. Implica manipular una o más variables independientes para observar su efecto sobre las variables dependientes (como el rendimiento o la motivación).

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Randomización y control de variables extrañas

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Randomización y control de variables extrañas

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La randomización asigna aleatoriamente a los participantes a diferentes grupos para reducir sesgos y garantizar que los resultados sean atribuibles a la intervención. El control de variables extrañas se refiere a la eliminación o mitigación de factores externos que podrían influir en los resultados del experimento.

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Análisis de componentes principales (PCA)

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Análisis de componentes principales (PCA)

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El PCA es una técnica estadística utilizada para reducir la dimensionalidad de los datos, identificando las variables más importantes que explican la mayor parte de la variabilidad en un conjunto de datos.

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El análisis de conglomerados agrupa los datos en clusters (o grupos) de acuerdo con sus características similares. En psicología del deporte, se puede usar para segmentar a los atletas en diferentes grupos según sus perfiles psicológicos o de rendimiento.

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Análisis de ecuaciones estructurales (SEM)

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Análisis de ecuaciones estructurales (SEM)

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El SEM es un conjunto de técnicas que permiten modelar relaciones complejas entre variables. Se utiliza para probar teorías que implican variables latentes (como la motivación) y sus efectos en el rendimiento.

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Este análisis se utiliza para estudiar cómo cambian las variables a lo largo del tiempo, lo cual es útil en estudios que investigan el rendimiento deportivo en períodos prolongados o bajo diferentes condiciones.

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Herramientas como SPSS, R, JASP, y JAMOVI son utilizadas para realizar análisis estadísticos avanzados. Estos programas permiten a los investigadores realizar pruebas de hipótesis, análisis multivariados y visualización de datos de manera más eficiente.

Interpretación de resultados de software:

Es crucial interpretar correctamente los resultados obtenidos de estos programas. Esto incluye examinar los valores de p, los intervalos de confianza, las medidas de dispersión y las relaciones entre variables para tomar decisiones informadas.

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Es un software gratuito y de código abierto para el análisis estadístico, enfocado en la facilidad de uso y en la visualización de resultados. Ofrece un enfoque intuitivo y sin necesidad de programación, pero también permite análisis avanzados. 

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s un software estadístico muy utilizado en el ámbito académico y profesional. Aunque es de pago, es muy potente y cuenta con herramientas para una amplia gama de análisis estadísticos, desde los básicos hasta los más complejos. Tiene una interfaz gráfica que facilita su uso y también permite programación en su propio lenguaje (Syntax).

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Es otro software de análisis estadístico gratuito y de código abierto que se basa en R. Tiene una interfaz gráfica similar a SPSS, lo que lo hace accesible para usuarios sin experiencia en programación. Ofrece una gran variedad de técnicas estadísticas, incluyendo análisis descriptivos, pruebas de hipótesis, análisis multivariantes y más.

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Las pruebas estadísticas deben ser aplicadas de manera ética, especialmente cuando se trabaja con datos sensibles de individuos. Es importante respetar la confidencialidad, la privacidad y el consentimiento informado de los participantes en los estudios, asegurándose de que los resultados no sean manipulados y que los análisis se realicen de manera honesta y transparente.

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La psicología del deporte utiliza diversas pruebas estadísticas para diseñar y evaluar intervenciones, programas de entrenamiento, y estudios sobre el comportamiento de los atletas. Estas aplicaciones permiten mejorar el rendimiento deportivo, aumentar el bienestar psicológico de los atletas, y comprender mejor las variables que influyen en el éxito en el deporte.

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Ejemplos de estudios utilizando pruebas estadísticas

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Ejemplos de estudios utilizando pruebas estadísticas

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Evaluación de la eficacia de una intervención psicológica (t de Student): Un grupo de atletas recibe un programa de entrenamiento mental (técnicas de relajación, visualización, etc.), mientras que otro grupo no recibe ninguna intervención. El investigador podría utilizar la t de Student para comparar las medias de los niveles de ansiedad entre ambos grupos después de la intervención. Esto permite determinar si la intervención tuvo un impacto significativo en la reducción de la ansiedad, comparando las medias de los dos grupos.

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Matrícula: 1667875

Seminario de Investigación Básica IV

Actividad ponderada 1.3

Wiki de pruebas estadísticas

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Implicaciones prácticas y aplicaciones en el campo

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Implicaciones prácticas y aplicaciones en el campo

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Optimización de programas de entrenamiento psicológico.

Diagnóstico de factores psicológicos.

Evaluación del bienestar psicológico.

Selección y clasificación de atletas.

Investigación sobre la psicología de la recuperación.