Antropometrica Un libro de referencia sobre mediciones corporales humanas para la educación en deportes y salud - Kevin Norton, Tim Olds
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Antropométrica<br />
<strong>Kevin</strong> <strong>Norton</strong> y <strong>Tim</strong> <strong>Olds</strong><br />
concluir que el evaluador ha realizado <strong>mediciones</strong><br />
precisas <strong>de</strong>l pliegue <strong>de</strong>l tríceps.<br />
El CCI está dado por,<br />
n(M Cs - MCe )<br />
CCI =<br />
nMCs + kMCt + (nk - n - к )M C e<br />
Como k = 2, <strong>en</strong> este ejemplo,<br />
CCI = n(MC s - M C e )<br />
nMCs + 2MC t + (n - 2)MC e<br />
10(3.312 - 0.0742)<br />
CCI = = 0.94<br />
10(3.312) + 2(0.392) + 8(0.0742)<br />
Observan que este valor es cercano, pero no idéntico,<br />
al CCI basado <strong>en</strong> el ANOVA <strong>de</strong> una vía.<br />
6. CALCULO DEL ETM Y DEL CCI CON<br />
TRES MEDICIONES POR SUJETO<br />
Cuando se dispon<strong>en</strong> <strong>de</strong> tres o más <strong>mediciones</strong> <strong>de</strong> <strong>la</strong><br />
misma variable <strong>para</strong> cada sujeto, no es aplicable el<br />
método <strong>de</strong> <strong>la</strong>s difer<strong>en</strong>cias <strong>para</strong> calcu<strong>la</strong>r el ETM, tal<br />
como se <strong>de</strong>scribió <strong>en</strong> <strong>la</strong> Sección 5. Sin embargo, se<br />
podrían utilizar <strong>la</strong>s fórmu<strong>la</strong>s g<strong>en</strong>erales <strong>para</strong> el ETM y<br />
el CCI que se pres<strong>en</strong>taron también <strong>en</strong> dicha Sección, y<br />
esta parte conti<strong>en</strong>e ejemplos <strong>de</strong> los cálculos.<br />
Los datos serán los mismos que <strong>para</strong> el ejemplo con<br />
dos <strong>mediciones</strong>, pero con el agregado <strong>de</strong> una terc<strong>en</strong>a<br />
evaluación <strong>de</strong>l pliegue triccipital <strong>en</strong> cada sujeto (Tab<strong>la</strong><br />
4).<br />
1 2 3 4 5 6 7 s 9 10<br />
9.9 8.6 11.6 10.3 11.7 9.9 10.8 9.4 7.6 8.8<br />
9.3 8.7 10.6 10.5 11.4 9.6 11.0 9.1 7.4 8.2<br />
9.7 8.3 11.2 10.6 12.3 9.9 11.4 9.0 7.8 8.3<br />
TABLA 4. Serie hipotética <strong>de</strong> datos: medición <strong>de</strong>l pliegue<br />
Triccipital (mm), <strong>en</strong> 1 0 sujetos, evaluados 3 veces.<br />
6.1 Tab<strong>la</strong> <strong>de</strong> datos a una vía<br />
Suponi<strong>en</strong>do que los datos forman una tab<strong>la</strong> a una vía,<br />
el ANOVA a una vía arroja los resultados pres<strong>en</strong>tados<br />
<strong>en</strong> <strong>la</strong> Tab<strong>la</strong> 5.<br />
Fu<strong>en</strong>te <strong>de</strong><br />
variación<br />
Grados <strong>de</strong><br />
libertad<br />
Suma <strong>de</strong><br />
cuadrados<br />
Entre sujetos 9 49.6630 5.518<br />
Media<br />
cuadrada<br />
Error 20 1.8667 0.09333<br />
Total 29 51.5297<br />
TABLA 5. Tab<strong>la</strong> <strong>de</strong>l ANOVA a una vía <strong>para</strong> <strong>la</strong> serie <strong>de</strong> Datos,<br />
pres<strong>en</strong>tada <strong>en</strong> <strong>la</strong> Tab<strong>la</strong> 4.<br />
ETM = л M C e = V 0.09333 = 0.31mm<br />
Como <strong>la</strong> media <strong>de</strong> <strong>la</strong>s treinta observaciones es 9.76<br />
mm,<br />
7 1'! ' \ /f a /A<br />
% ETM = --------- x 100 = — x 100 = 3.2%<br />
media 9.76<br />
Como k = 3, <strong>en</strong> esto ejemplo, el CC1 está dado por,<br />
CCI = M C s - M C e = 5.518 - 0.09333 = 0 95<br />
M C S + 2(MC e ) 5.518 + 2(0.09333 '<br />
6.2 Tab<strong>la</strong> <strong>de</strong> datos a dos vías<br />
Suponi<strong>en</strong>do que los datos forman una tab<strong>la</strong> a dos vías,<br />
el ANOVA a dos vías arroja los resultados<br />
pres<strong>en</strong>tados <strong>en</strong> <strong>la</strong> Tab<strong>la</strong> 6. Las medidas <strong>de</strong> los pliegues<br />
triccipitales <strong>para</strong> los mom<strong>en</strong>tos 1, 2, y 3 son 9.86 mm,<br />
9.58 mm, y 9.85 mm, respectivam<strong>en</strong>te. Para testear si<br />
<strong>la</strong>s medidas son significativam<strong>en</strong>te difer<strong>en</strong>tes, se<br />
calcu<strong>la</strong> F,<br />
Fu<strong>en</strong>te <strong>de</strong><br />
variación<br />
^ M C t 0.2523<br />
F = -------= ------------- = 3.33<br />
M C e 0.07567<br />
Grados <strong>de</strong><br />
libertad<br />
Suma <strong>de</strong><br />
cuadrados<br />
Entre sujetos 9 49.6630 5.518<br />
Entre<br />
mom<strong>en</strong>tos<br />
2 0.5047 0.2523<br />
Media<br />
cuadrada<br />
Error 18 1.3620 0.07567<br />
Total 29 51.5297<br />
TABLA 6. Tab<strong>la</strong> <strong>de</strong>l ANOVA a dos vías <strong>para</strong> <strong>la</strong> serie <strong>de</strong> datos, <strong>en</strong><br />
<strong>la</strong> Tab<strong>la</strong> 4.<br />
Como el perc<strong>en</strong>til 95 <strong>de</strong> F, con 2 y 18 grados <strong>de</strong><br />
libertad, es 3.55, se pue<strong>de</strong> concluir que <strong>la</strong>s medias no<br />
son significativam<strong>en</strong>te difer<strong>en</strong>tes al nivel <strong>de</strong><br />
significancia <strong>de</strong>l 5%. Sin embargo, 3.33 está cerca <strong>de</strong><br />
3.55, por lo cual se <strong>de</strong>berían consi<strong>de</strong>rar <strong>la</strong>s posibles<br />
razones por <strong>la</strong>s cuales <strong>la</strong> segunda media está por<br />
<strong>de</strong>bajo <strong>de</strong> <strong>la</strong>s otras dos. Si no se observan razones <strong>de</strong><br />
importancia, <strong>en</strong>tonces se dará por aceptado el<br />
procedimi<strong>en</strong>to <strong>de</strong> medición <strong>en</strong> su forma actual, y se<br />
proce<strong>de</strong>rá con el análisis.<br />
Versión digital por el Grupo Sobre Entr<strong>en</strong>ami<strong>en</strong>to (www.<strong>sobre</strong><strong>en</strong>tr<strong>en</strong>ami<strong>en</strong>to.com) Página 66