Estadístico para investigadores en ciencias del deporte: ANOVA de medidas repetidas, tamaño del efecto (d de Cohen), fiabilidad (ICC) y análisis de potencia. Tesis y Q1/Q2.
Tesis doctorales, artículos Q1/Q2 y respuesta a revisores en ciencias del deporte, INEF, actividad física y rendimiento. Estudios de entrenamiento con N modesta, modelos mixtos para medidas repetidas, índices de cambio fiable, sociogramas y análisis de redes en equipos.
El campo del deporte combina muestras pequeñas, medidas repetidas y mucha variabilidad individual. Cada uno de estos puntos tiene método específico.
Has hecho un protocolo de 8-12 semanas con un grupo experimental y uno control. La muestra es modesta y tu análisis con t-tests no convence al revisor.
Los efectos del entrenamiento varían muchísimo entre sujetos. La media del grupo enmascara cambios individuales relevantes y necesitas RCI o trayectorias individuales.
Tu estudio analiza interacciones, cohesión o liderazgo en un equipo deportivo. La estadística inferencial clásica no aplica: necesitas análisis de redes.
Diseños 2×3 (grupo × momento), corrección de Greenhouse-Geisser, contrastes específicos y modelos mixtos cuando hay drop-out.
Cohen's d con IC 95%, eta cuadrado parcial, interpretación clínica de magnitudes y por qué el revisor ya no acepta solo p-valores.
Cuántos sujetos cambiaron de forma fiable, no solo si la media cambió. Reportar respondedores vs no respondedores.
Cohesión grupal, centralidad, liderazgo informal, comunidades en equipos deportivos y comparación entre equipos.
Tamaño muestral a priori realista para tu protocolo, justificación de N para revisor y análisis a posteriori si te lo piden.
Fiabilidad test-retest (ICC), error estándar de medida, mínimo cambio detectable e invarianza de medida entre poblaciones (élite vs amateur).
Sin reloj corriendo a tu costa. Acordamos al inicio el alcance, los plazos y un precio cerrado. Lo que yo tarde es asunto mío: no se hinchan horas ni te llega una factura mayor de la acordada. Antes de entregar, cada análisis pasa por una revisión a fondo: replico el código, verifico supuestos y reviso tablas y figuras línea por línea. Es lo que más me obsesiona: que lo que recibas esté listo para defender sin errores que afloren en peer review. Un ensayo de entrenamiento, una validación, una respuesta a revisor: encajan en este modelo sin sorpresas.
Ejemplo ilustrativo: red de relaciones dentro de un equipo con medidas de centralidad para identificar líderes y jugadores aislados. Útil en estudios de cohesión, liderazgo y dinámica de grupos deportivos.
Recursos gratuitos sobre los análisis habituales en estudios de actividad física y rendimiento.
Si lo tuyo es una tesis o un TFM, mira la asesoría estadística de tesis y TFM.
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Es posible, pero necesitas un diseño analítico que no se ahogue en una muestra modesta: ANCOVA con baseline en lugar de comparar cambios crudos, intervalos de confianza junto al p-valor, tamaño del efecto con IC 95%, análisis de respondedores y reporte transparente de las limitaciones. Muchos artículos en revistas como JSCR o IJSPP tienen N similares.
Si has tenido drop-out, los modelos mixtos son metodológicamente superiores y los revisores actuales los prefieren. Usan toda la información disponible aunque un sujeto no haya completado todos los momentos. Te puedo entregar ambos análisis para que veas la diferencia.
Sí. He trabajado con sociogramas en deporte (cohesión, centralidad, liderazgo informal) usando R (igraph, qgraph). Es un nicho metodológico interesante porque combina estadística clásica con grafos.
Sí. Las tesis en ciencias del deporte suelen ser multiestudio. Cubro la parte cuantitativa de cada uno: descriptivos biomecánicos, análisis psicométrico de cuestionarios, modelos de entrenamiento y meta-análisis si lo necesitas.