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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorLapresa Ajamil, Daniel-
dc.contributor.authorOtero, Alba-
dc.contributor.authorArana, Javier-
dc.contributor.authorÁlvarez, Ildefonso-
dc.contributor.authorAnguera, María Teresa-
dc.date.accessioned2021-04-27T15:39:17Z-
dc.date.available2021-04-27T15:39:17Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationCuadernos de psicología del deporte, Vol. 21, nº 2 (2021)es
dc.identifier.issn1989-5879-
dc.identifier.issn1578-8423-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10201/107191-
dc.description.abstractEn metodología observacional, para abordar la fiabilidad de los datos ya registrados, suele recurrirse a coeficientes de concordancia, coeficientes de correlación o a la teoría de la generalizabilidad; además, cada vez está tomando mayor protagonismo la concordancia consensuada. Esta forma de concordancia trata de lograr la coincidencia entre los observadores antes del registro. A pesar de su creciente presencia en estudios observacionales, son pocos los trabajos que han profundizado en el desarrollo y optimización de esta forma cualitativa de concordancia. El presente trabajo, además de constituirse en un ejemplo de la utilización de la concordancia por consenso, ha comparado el resultado obtenido (tiempo empleado y ajuste con el registro ideal) por grupos de consenso formados por diferente número de integrantes (dos, tres y cuatro observadores). No se han encontrado diferencias significativas al comparar los grupos de concordancia por consenso de dos, tres y cuatro integrantes, ni en relación al tiempo empleado en el registro, ni en lo relativo al porcentaje de acuerdo con el registro ideal. La determinación del tamaño muestral necesario para obtener diferencias significativas entre los grupos ha permitido elevar conclusiones en términos de eficiencia.es
dc.description.abstractThe reliability of datasets in observational methodology is typically tested using coefficients of agreement, correlation coefficients, or generalizability theory. Another increasingly popular method used to demonstrate the quality of data is the consensus agreement method, in which two or more observers agree on their coding decisions while creating the dataset. Although the consensus agreement method is being increasingly used in observational studies, few studies have conducted an in-depth analysis of how this qualitative procedure is approached or of how it can be optimized. In this study, in addition to presenting a practical example of the application of the consensus agreement method, we compare the results from three groups (of two, three, and four observers) to analyze performance in terms of time required to code the data and goodness of fit with respect to an optimal dataset. No significant differences were found between the three groups for either of the variables analyzed. Prior calculation of the sample size required to detect significant differences between the groups adds strength to our conclusions regarding the efficiency of the consensus agreement method.es
dc.description.abstractNa metodologia observacional, para lidar com a confiabilidade de dois dados já registrados, costumamos passarpelos coeficientes de concordância, coeficientes de correlação ou pela teoria da generalização. Além disso, a concordância consensual vem ganhando cada vez mais destaque. Esta forma de concordância tenta chegar a um acordo entre os observadores antes do registro. Apesar de sua crescente presença em estudos observacionais, poucos estudos se aprofundam no desenvolvimento e otimização de uma forma qualitativa de concordância. Ou apresentar trabalho, além de ser um exemplo do uso de concordância de consenso, comparação ou resultado obtido (tempo despendido e ajuste como registro ideal) por grupos de consenso formados por diferentes números de membros (dois, três e quatro observadores). Não foram encontradas diferenças significativas na comparação de dois gruposde concordância por consenso de dois, três e quatro membros, não em relação ao tempo gasto não registrado, mas em relação ao percentual de concordância conforme lista ideal. A determinação do tamanho dá a amostra necessária para obter diferenças significativas entre os grupos permitindo-nos tirar conclusões em termos de eficiência.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent12es
dc.languagespaes
dc.publisherUniversidad de Murcia. Servicio de publicacioneses
dc.relationSin financiación externa a la Universidades
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMetodología observacionales
dc.subjectConcordancia por consensoes
dc.subjectTamaño del grupoes
dc.subjectTiempoes
dc.subjectKappa de Cohenes
dc.subjectANOVAes
dc.subjectObservational methodologyes
dc.subjectConsensus agreementes
dc.subjectSample sizees
dc.subjectCohen's kappaes
dc.subjectTimees
dc.subjectANOVAes
dc.subject.otherCDU::1 - Filosofía y psicología::159.9 - Psicologíaes
dc.subject.otherCDU::7 Bellas artes::79 - Diversiones. Espectáculos. Cine. Teatro. Danza. Juegos.Deporteses
dc.titleConcordancia consensuada en metodología observacional: efectos del tamaño del grupo en el tiempo y la calidad del registroes
dc.title.alternativeThe consensus agreement method in observational methodology: impact of sample size on time requirements and dataset qualityes
dc.title.alternativeConcordância consensual na metodologia observacional: efeitos do tamanhodo grupo, tempo e qualidade do registroes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.6018/cpd.467701-
Aparece en las colecciones:Vol.21, nº 2 (2021)



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