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11 Jun 2012

Optimización de investigaciones de psicología de la actividad física y del deporte: Teoría de la Generalizabilidad (TG)

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La Teoría de la Generalizabilidad (TG) permite comprobar la precisión de generalización de los resultados de cualquier investigación.

Autor(es): Blanco-Villaseñor, Ángel; Castellano, Julen
Entidades(es): Universidad de Barcelona, Universidad del País Vasco
Congreso: XII Congreso Nacional de Psicología de la Actividad Física y el Deporte
Madrid, 23-26 de Junio del 2010
ISBN: 978-84-614-1163-4
Palabras claves:

Optimización de investigaciones de psicología de la actividad física y del deporte: Teoría de la Generalizabilidad (TG)

Resumen

La Teoría de la Generalizabilidad (TG) permite comprobar la precisión de generalización de los resultados de cualquier investigación. La teoría estadística puede aplicarse a cualquiera que fuese el objeto de estudio y por esto la TG constituye una teoría de la medida quizás, el modelo de medida mejor definido que existe actualmente. La TG descompone la variancia observada en sus componentes y obtiene información analizando éstos, particularmente lo que respecta al error del diseño. Un índice global de la variancia de puntuaciones universo relativa a la variancia del error es el coeficiente de generalizabilidad, que se define como la proporción de variancia observada que es atribuible a la puntuación universo. Un análisis G constituye normalmente un estudio a priori, que sirve para preparar la estructura de un diseño de investigación a gran escala. El trabajo de estimación de las fuentes de variancia debe permitir poner a punto los dispositivos de medida adaptados a las decisiones consideradas en la investigación principal (Plan de Optimización). Todas las fases de un estudio de generalizabilidad constituyen por sí una puesta a punto: redefinición del universo de generalización, purificación de la diferenciación, fijación de las facetas que inducen a un sesgo excesivo, etc. Ilustraremos mediante investigaciones del deporte y la actividad física, la precisión de generalización de los resultados en función de las variables o facetas utilizadas en las mismas, máxime cuando es normal disponer de estructuras no aleatorias y no balanceadas que no nos permiten utilizar los algoritmos habituales de estimación por mínimos cuadrados.

 

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