ThesisPDF Available

Análisis del perfil condicional en función de la demarcación y la categoría en jugadores sub-15 y sub-16 de élite

Authors:

Abstract

Se presenta un estudio de futbolistas en edades de formación con el objetivo de analizar el perfil condicional, agrupando la muestra en función de la demarcación y la categoría, realizamos 4 test validados por la comunidad científica; SLH, FMI (ABD-ADD), MySprint™ y CODTimer™. Participaron 40 jugadores cadetes de una cantera élite de España (Edad=15.01±0.5 años, Masa=60.35±6.75 kg, Talla=1.72±0.06 m), 20 pertenecientes a la categoría sub-16 (Masa=63.4±5.6 kg, Talla=1.76±0.5 m) y otros 20 a la categoría sub-15 (Masa=57.3±7.9 kg, Talla=1.69±0.8 m). La demarcación se dividió en los siguientes grupos; porteros, centrales, laterales, mediocentros, extremos y delanteros. No encontramos diferencias significativas en función de la demarcación, sin embargo, en la muestra sub-16 los extremos fueron significativamente más rápidos en 15 m que centrales, también desarrollaron mayor potencia que centrales, laterales y porteros. Observamos también diferencias significativas en los 6 grupos analizados entre categorías, siendo los jugadores sub-16 significativamente superiores en las pruebas SLH, FMI (ABD) y CODTimer™, mientras que los jugadores sub-15 mostraron valores superiores en el test MySprint™. Debido a estos resultados sugerimos individualizar el entrenamiento de fuerza teniendo en cuenta la edad madurativa de cada jugador, además de corregir los posibles desequilibrios musculares o asimetrías como método preventivo de lesiones en fútbol.
Análisis del perfil condicional
en función de la demarcación
y la categoría en jugadores
sub-15 y sub-16 de élite
ÁREA DE ANÁLISIS Y CONTROL
Autores:
Biagio De Franco y Sergio Vallejo
Director:
Daniel Fernández Baeza
XII PROMOCIÓN
- 2 -
1. Índice
Contenido: General
1. Índice ___________________________________________________ - 2 -
2. Resumen - Abstract ________________________________________ - 4 -
3. Introducción ______________________________________________ - 5 -
4. Objetivos _______________________________________________ - 10 -
5. Hipótesis _______________________________________________ - 10 -
6. Metodología _____________________________________________ - 11 -
6.1 Sujetos _____________________________________________ - 11 -
6.2 Procedimiento ________________________________________ - 12 -
6.3 Batería de test ________________________________________ - 13 -
1. SLH ______________________________________________ - 13 -
2. FMI (ADD-ABD) _____________________________________ - 13 -
3. MySprint™ _________________________________________ - 14 -
4. CODTimer™________________________________________ - 14 -
6.4 Variables ____________________________________________ - 15 -
6.5 Análisis estadístico ____________________________________ - 17 -
7. Resultados _____________________________________________ - 19 -
1) Análisis en función de la demarcación ______________________ - 19 -
2) Análisis en función de la demarcación (Categorías) ___________ - 21 -
3) Análisis en función de la categoría ________________________ - 23 -
4) Análisis en función de la categoría (Demarcación) ____________ - 26 -
8. Discusión _______________________________________________ - 30 -
8.1 En función de la demarcación ____________________________ - 30 -
8.2 En función de la categoría _______________________________ - 33 -
9 Conclusiones ____________________________________________ - 38 -
9.1 Limitaciones del estudio ________________________________ - 40 -
9.2 Aplicaciones prácticas __________________________________ - 41 -
10 Anexos ________________________________________________ - 42 -
- Distribución demarcaciones _______________________________ - 42 -
- Test realizados en el gimnasio _____________________________ - 43 -
- 3 -
- Test realizados en el campo _______________________________ - 43 -
- Gráficas análisis demarcación _____________________________ - 44 -
- Gráficas análisis demarcación (Categorías) ___________________ - 46 -
- Gráficas analisis categoría ________________________________ - 50 -
- Gráficas analisis categoría (Demarcación) ____________________ - 52 -
11. Referencias Bibliográficas __________________________________ - 54 -
Contenido: Tablas
Tabla 1. Descriptivos de la muestra en función de la demarcación ____________ - 11 -
Tabla 2. Descriptivos de la muestra en función de la categoría _______________ - 11 -
Tabla 3. Pruebas realizadas _________________________________________ - 12 -
Tabla 4. Variables dependientes ______________________________________ - 15 -
Tabla 5. Variables independientes ____________________________________ - 16 -
Tabla 6. Tipos de análisis ___________________________________________ - 17 -
Tabla 7. Procedimiento estadístico inferencial ___________________________ - 18 -
Tabla 8. Pruebas de significación estadística ____________________________ - 18 -
Tabla 9. Estadísticos descriptivos análisis 1) ____________________________ - 19 -
Tabla 10. Estadísticos inferenciales análisis 1) ___________________________ - 20 -
Tabla 11. Estadísticos descriptivos análisis 2A) __________________________ - 21 -
Tabla 12. Estadísticos descriptivos análisis 2B) __________________________ - 21 -
Tabla 13. Estadísticos inferenciales análisis 2) ___________________________ - 22 -
Tabla 14. Diferencias significativas análisis 2A) __________________________ - 22 -
Tabla 15. Estadísticos descriptivos análisis 3) ___________________________ - 23 -
Tabla 16. Estadísticos inferenciales análisis 3) ___________________________ - 24 -
Tabla 17. Diferencias significativas análisis 3) ___________________________ - 25 -
Tabla 18. Estadísticos descriptivos análisis 4A) __________________________ - 26 -
Tabla 19. Estadísticos descriptivos análisis 4B) __________________________ - 27 -
Tabla 20. Estadísticos inferenciales análisis 4) ___________________________ - 28 -
Tabla 21. Diferencias significativas análisis 4) ___________________________ - 29 -
- 4 -
2. Resumen - Abstract
Se presenta un estudio de futbolistas en edades de formación con el objetivo de
analizar el perfil condicional, agrupando la muestra en función de la demarcación
y la categoría, realizamos 4 test validados por la comunidad científica; SLH, FMI
(ABD-ADD), MySprint y CODTimer. Participaron 40 jugadores cadetes de
una cantera élite de España (Edad=15.01±0.5 años, Masa=60.35±6.75 kg,
Talla=1.72±0.06 m), 20 pertenecientes a la categoría sub-16 (Masa=63.4±5.6 kg,
Talla=1.76±0.5 m) y otros 20 a la categoría sub-15 (Masa=57.3±7.9 kg,
Talla=1.69±0.8 m). La demarcación se dividió en los siguientes grupos; porteros,
centrales, laterales, mediocentros, extremos y delanteros. No encontramos
diferencias significativas en función de la demarcación, sin embargo, en la
muestra sub-16 los extremos fueron significativamente más rápidos en 15 m que
centrales, también desarrollaron mayor potencia que centrales, laterales y
porteros. Observamos también diferencias significativas en los 6 grupos
analizados entre categorías, siendo los jugadores sub-16 significativamente
superiores en las pruebas SLH, FMI (ABD) y CODTimer, mientras que los
jugadores sub-15 mostraron valores superiores en el test MySprint. Debido a
estos resultados sugerimos individualizar el entrenamiento de fuerza teniendo en
cuenta la edad madurativa de cada jugador, además de corregir los posibles
desequilibrios musculares o asimetrías como método preventivo de lesiones en
fútbol.
PALABRAS CLAVE:
tbol cantera salto horizontal aceleración agilidad asimetría
- 5 -
3. Introducción
El análisis de los partidos y entrenamientos mediante el uso de las nuevas
tecnologías ha sido de gran utilidad para identificar las demandas condicionales
de los jugadores de fútbol (Aguilera et al., 2012). Las exigencias físicas del juego
provocan una serie de adaptaciones que en su conjunto establecen el perfil
condicional del jugador (Barnes et al., 2014).
El perfil condicional se compone de diversos factores morfológicos,
funcionales, metabólicos y neuromusculares que representan la respuesta al
estímulo en forma de adaptación desarrollada por el jugador, que siempre
deberán respetar prioritariamente las características físicas específicas del juego
(Stolen, 2005). Las demandas condicionales de cada jugador dependerán de su
demarcación en el campo y su rol táctico, asumiendo que la intencionalidad
técnico-táctica de cada posición está determinada por el modelo de juego (Di
Salvo et al., 1998). Encontramos diferencias significativas en el perfil condicional
entre jugadores senior y amateur, y entre las diferentes categorías de fútbol
formación, principalmente sub-14, sub-16 y sub-18 (Casáis et al., 2012).
El fútbol es un deporte acíclico, estocástico e intermitente de gran variabilidad
resultando ser apenas predecible (Nicholas et al., 2000), la naturaleza del fútbol
condiciona el perfil morfológico de los jugadores, el somatotipo ideal del
futbolista es mesoformo balanceado, entre 175 y 185 centímetros de talla y con
75-80 kg de peso, con un porcentaje de grasa corporal que está entre 8,6 y 11,2
% (izquierdo et al., 2008). Encontramos diferencias en la morfología de los
jugadores en función de su demarcación en el campo, el porcentaje de grasa
de porteros, centrales y delanteros fue superior al resto de grupos, siendo los
mediocentros aquellos jugadores que obtuvieron valores inferiores de media (Gil
et al., 2014) El somatotipo endomorfo y ectomorfo es más frecuente en jugadores
jóvenes que en senior, sin embargo, el somatotipo mesoformo también
predomina en jugadores jóvenes (Malina et al., 2005).
- 6 -
Se evidencian diferencias en el somatotipo de los jugadores ofensivos respecto
a los jugadores defensivos, los jugadores atacantes tienen una tendencia
significativa a un menor peso e IMC (Alvero,. 2012).
Algunos autores sugieren utilizar el perfil morfológico para determinar la posición
específica para obtener mayor rendimiento en categorías de fútbol formación
(izquierdo et al., 2008), ya que, el porcentaje de grasa es el mejor predictor de
rendimiento en velocidad, resistencia y capacidad de salto en jóvenes futbolistas
(S. M. Gil et al., 2010).
Para suplir las demandas metabólicas y funcionales requeridas por el juego, el
jugador debe desarrollar con eficiencia la capacidad anaeróbica y aeróbica; el
componente anaeróbico, para suplir la demanda de acciones a alta intensidad, y
la capacidad aeróbica, para favorecer la recuperación tras los esfuerzos
explosivos y mantener el nivel de intensidad (Slimani et al., 2016). Durante el
partido los jugadores deben adaptarse y responder a las demandas
cardiorrespiratorias y neuromusculares (Stølen et al., 2005), la frecuencia
cardiaca en los jugadores se aproxima de media al umbral del lactato (8090%
FCmax) (Castagna et al., 2007). Existe cierta variabilidad en función del nivel y
la categoría, un mayor umbral de lactato supone que el jugador será capaz de
mantener intensidades altas sin acumulación de lactato (Edwards et al., 2003).
En jugadores de categoría amateur los valores de FC media varían entre 161 y
179 lat·min-1, los valores superiores de FC media en función de la demarcación
se dan en centrocampistas y delanteros (170–180 lat∙min-¹) en comparación con
defensas, que oscilan entre 160–170 lat∙min(Cañada et al., 2013).
Para establecer las demandas neuromusculares debemos clasificar la fuerza
especifica de fútbol en cuatro manifestaciones; fuerza de desplazamiento, fuerza
de salto, fuerza de golpeo y fuerza de contacto (Domínguez, 2020). Para el
presente estudio nos centraremos en las tres primeras.
A pesar de que aproximadamente el 80-90% de los esfuerzos son de baja-
moderada intensidad (Rienzi et al., 2000), los esfuerzos a alta intensidad son
ampliamente reconocidos como determinantes en el rendimiento final de los
jugadores (Barnes et al., 2014). Los desplazamientos a alta intensidad como las
aceleraciones y deceleraciones están determinados por una combinación de
factores anatómicos, fisiológicos, metabólicos y biomecánicos (M,G. 2005).
- 7 -
Analizando la biomecánica, en la fase de aceleración de un sprint, la fase de
apoyo implica un gran componente de propulsión horizontal (Kugler & Janshen,
2010), mientras que en la fase de velocidad máxima la técnica de aplicación de
la fuerza es vertical (Morin et al., 2011).
Las aceleraciones representan en el futbol profesional hasta el 17,85% de la
distancia total recorrida durante el partido (Akenhead et al., 2013); se pueden
dividir en 4 categorías: bajas 0-1 m s (66-77%), moderadas 1-2 (16-21%) altas
2-3 (4-7%) y máximas >3 (2-3%) (Osgnach et al 2010); los jugadores realizan
más de 90 aceleraciones a alta intensidad por partido (Dalen et al.,2016). La
mitad de las aceleraciones realizadas al 100% de la capacidad máxima se
ejecutan en distancias inferiores a 12 m, el 20% entre 12 y 20 m y el 15% entre
20 y 30 m (Gavin, 2007). La demarcación condiciona el número de
aceleraciones por partido, los mediocentros realizan más aceleraciones de
media que los delanteros y laterales (Pezet-Valdez et al., 2013), los laterales
realizan más que los centrales (Mendez et al., 2011). No encontramos
diferencias en la capacidad de acelerar entre jugadores de categoría sub16 y
sub18 (Santiago et al., 2015), pero si diferencias significativas entre jugadores
sub14 y sub16 (Mendez-Villanueva et al., 2011). Sin embargo, en comparación
con los profesionales, los jugadores jóvenes presentan valores muy inferiores en
test de aceleración de 5 y 10 metros (Reilly et al., 2000).
Los cambios de dirección (COD) en el fútbol son acciones muy frecuentes
(Vigne et al.,2010), los jugadores realizan aproximadamente de media 1100-
1300 COD durante el partido (Andrzejewski y cols., 2017;). Uno de los factores
determinantes en los COD es la capacidad de desacelerar de manera eficiente
(Chaouach et al., 2012) y en consecuencia alcanzar una óptima velocidad de
forma repentina en espacios reducidos (Haugen et al,.2013). Los COD están muy
condicionados por el rol táctico de cada demarcación, puesto que la intensidad
y la intencionalidad del COD están determinadas por la presencia del balón y/o
el rival (Andrzejewski et al., 2017). Los mediocentros realizan de media más COD
que defensas y delanteros, entre jugadores de zonas laterales no se encontraron
diferencias significativas. (Bloomfield et al., 2007).
- 8 -
Los mediocentros también obtuvieron valores superiores en pruebas de COD
como el test 505 de agilidad, en comparación con el resto de los grupos
(Dragijsky et al., 2017). Encontramos diferencias en la capacidad de acelerar y
COD entre jugadores de categoría sub16 y sub18 (Santiago et al., 2015),
también entre las categorías sub14 y sub16. (Mendez-Villanueva et al., 2011).
Sin embargo, en comparación con los profesionales, los jugadores jóvenes
presentan valores muy inferiores en el 505 Agility Test. (Reilly et al., 2000)
Cada acción con balón requiere la fuerza de golpeo, que recluta la mayoría de
grupos musculares de la articulación de la cadera; flexores, extensores,
aductores, abductores, rotadores etc. Sin embargo, los músculos encargados de
la abducción y la abducción resultan de vital importancia tanto en golpeos de
balón, pases y disparos a puerta, como en acciones de COD (Thorborg et al.,
2011). Analizar las posibles asimetrías o deficiencias en la fuerza de esas
cadenas musculares puede prevenir futuras lesiones musculares y articulares
(Sanz, 2015)
En el fútbol la fuerza de salto es una manifestación de la fuerza determinante
para el rendimiento final (Slimani et al., 2016), los saltos han sido ampliamente
evaluados en el fútbol, principalmente los saltos verticales mediante diferentes
test; CMJ (Counter Movement Jump), RJ (Repeat Jump), DJ (Drop Jump)
(Santiago et al., 2015). Los valores de potencia de salto no presentan diferencias
significativas entre posiciones, a excepción del grupo de porteros que presentó
los valores más elevados en test de salto como el CMJ (Pivovarniček et al.,
2015). A medida que avanza la edad, el rendimiento en la capacidad de salto
vertical en contra movimiento (CMJ) mejora significativamente (Hulse et al.,
2013); sin embargo, no encontramos diferencias significativas en función de la
demarcación ni la categoría en la capacidad de salto horizontal (SLH)
(Ronnestad et al., 2008).
Como hemos podido comprobar, en función de la demarcación y la edad
encontramos diferencias significativas en la capacidad de aceleración, la
capacidad de COD y la capacidad de salto (Casais et al., 2012).
- 9 -
Por ello, en categorías de formación puede resultar inadecuado utilizar como
parámetros de control del entrenamiento, datos que proceden de futbolistas
profesionales adultos, ya que existen diferencias significativas en el perfil
condicional entre jugadores senior y amateur (Aguilera et al., 2012). La edad
biológica o madurativa, condiciona el rendimiento físico de los jugadores,
modificando su morfología, fisiología y biomecánica, influyendo en su perfil
condicional (Casais et al., 2012). A causa del periodo de la pubertad, la categoría
sub-16 conlleva una gran cantidad de cambios en la estructura ósea y muscular,
los jugadores empiezan a desarrollar el perfil condicional explotando sus
cualidades físicas e iniciando la especialización producida por la demarcación
(Strøyer et al., 2004), por lo tanto, la categoría sub-16 resulta interesante para
analizar las diferencias entre demarcaciones y categorías, sub-15 y sub-16
(Perroni et al., 2015).
Los 4 test utilizados por el presente estudio analizan las diferentes
manifestaciones de la fuerza específica mencionadas previamente; la fuerza de
salto con el test SLH, fuerza de golpeo con el test FMI (ADD-ADD) y fuerza de
desplazamiento con los test MySprint y CODTimer.
Para establecer las subdivisiones en función de la demarcación utilizamos la
propuesta de Di Salvo; porteros, centrales, laterales, mediocentros, extremos y
delanteros (Di Salvo, 2007). La organización espacial se muestra en la página
de Anexos.
Una vez ubicado el contexto del estudio, procederemos con los siguientes
apartados en orden; objetivos, hipótesis, metodología, resultados, discusión,
conclusiones, limitaciones y aplicaciones prácticas.
- 10 -
4. Objetivos
Los objetivos principales del estudio, junto con sus objetivos secundarios, se
presentan a continuación:
I. Analizar las diferencias en el perfil condicional en función de la
demarcación de los jugadores.
i. Analizar las diferencias en el perfil condicional en función de la
demarcación agrupando a los jugadores por categorías.
II. Analizar las diferencias en el perfil condicional en función de la categoría
de los jugadores.
ii. Analizar las diferencias en el perfil condicional en función de la
categoría agrupando a los jugadores por su demarcación.
5. Hipótesis
Las hipotesis planteadas por los investigadores fueron las siguientes:
H0: No existirán diferencias significativas entre demarcaciones
H1: Existirán diferencias significativas entre demarcaciones
H0: No existirán diferencias significativas entre categorías
H2: Existirán diferencias significativas entre categorías
- 11 -
6. Metodología
6.1 Sujetos
Participaron 40 jugadores pertenecientes a la categoría Cadete, con 15.01±0.5
años de media, 20 jugadores sub-16, 63.4±5.6 kg, 1.76±0.5 m y 20 sub-15,
57.3±7.9 kg, 1.69±0.8 m.
La distribución de la muestra en función de su demarcación: 4 porteros, 8
centrales, 8 laterales, 8 mediocentros, 6 extremos y 6 delanteros, mitad sub-16
y mitad sub-15.
Categoría
gl.
Edad
Peso
Altura
Sub-16
20
14.9±0.3
63.4±5.6
1.76±0.05
Sub-15
20
14±0.5
57.3±7.9
1.69±0.08
Entrenaron de media 4 y 3 veces por semana respectivamente con un partido de
competición el fin de semana, “Liga Autonómica” de Castilla y León en el caso
de los sub-16 y “Primera Provincial” de Valladolid en el caso de los sub-15. Todos
los jugadores se encontraban en buenas condiciones físicas en el momento de
realizar las pruebas y completaron todos los test sin inconvenientes durante el
proceso de valoración, por lo que la totalidad de los datos fueron tomados en
cuenta.
gl.
Edad
Peso
Altura
4
14.93±0.6
65.5±8.5
1.79±0.08
8
15.12±0.5
64.8±5.8
1.76±0.07
8
14.86±0.5
54.8±8.1
1.67±0.09
8
15.11±0.5
59.5±6.6
1.73±0.07
6
14.92±0.8
58.6±1.7
1.71±0.05
6
15.06±0.4
61.6±6.1
1.71±0.05
Tabla 1. Descriptivos de la muestra en función de la demarcación; edad, masa y talla
Tabla 2. Descriptivos de la muestra en función de la categoría; edad, masa y talla
- 12 -
6.2 Procedimiento
Las pruebas se llevaron a cabo en el periodo competitivo durante los meses de
octubre y noviembre a lo largo de 2 semanas, los test realizados se muestran en
la siguiente Tabla;
El orden de las pruebas fue el siguiente; la primera semana se realizó el SLH
test, a la semana siguiente se realizaron los test de FMI (ADD-ABD), MySprint
y CODTimer, todas las pruebas se realizaron un martes por la tarde.
Los jugadores realizaron el SLH y FMI (ADD-ABD) con playeras en el gimnasio
de las instalaciones del club, mientras que los test MySprint y CODTimer se
realizaron en el campo con las botas de tacos. Los jugadores realizaron las
pruebas en grupos de 5 para un mayor control y supervisión.
En cuanto al material empleado en cada prueba; para el SLH se utilizó una cinta
métrica de 2 metros y cintas adhesivas, para el test de FIM(ADD-ABD) se utilizó
una colchoneta semidura y la máquina GroinBar, para las pruebas de
MySprint y CODTimer utilizamos un dispositivo IOS 13.1.1 (Apple,
California) que grabó a 240 fps con una resolución de 720p, el dispositivo
contenía ambas aplicaciones registradas en la AppStore.
Nombre completo de la prueba
Abreviatura
1
Salto máximo horizontal monopodal
SLH
2
Fuerza isométrica máxima en aducción y abducción de cadera
FMI(ADD-ABD)
3
Sprint lineal de 30 metros
MySprint
4
Cambio de dirección 15 y 5 metros
CODTimer
Tabla 3. Pruebas realizadas para el presente estudio; número, nombre completo y abreviatura
- 13 -
6.3 Batería de test
1. SLH
Para realizar esta prueba se situó una tira de 5 cm de grosor y 3 metros de largo
en el suelo perpendicular a la línea de salida. El jugador efectuó la salida con
una pierna detrás de la línea de 5cm y con los brazos en la cadera durante toda
la prueba, realizó un salto monopodal máximo horizontal y se midió la distancia
entre el talón y la línea de salida. Para que el salto fuera válido, el sujeto debía
permanecer 3’’ apoyado en posición monopodal sin desequilibrarse ni apoyar la
otra pierna. Cuando una repetición fue considerada como nula, se repitió la
prueba hasta ser realizada de manera correcta; repitió el mismo salto tres veces
por cada pierna alternando ambos perfiles, con 30’’ de descanso entre salto con
la misma pierna; se registraron tres valores por cada pierna y se tuvo en cuenta
del promedio. La ilustración explicativa del test se encuentra en la página 44.
El SLH ha sido validado por la comunidad científica para valorar la potencia del
tren inferior en cadena cinética cerrada (Booher et al., 1993).
2. FMI (ADD-ABD)
En el test de fuerza isométrica cada jugador se dispuso en posición supina con
la articulación de rodilla en ángulo de 60° (Ryan et al., 2019), se pidió al jugador
contraer isométricamente los dos muslos en aducción de cadera, se repitió la
prueba después de 20’’ y se tuvo en cuenta del valor más alto. En el test de
abducción se realizó mediante el mismo procedimiento, con la diferencia que el
jugador tuvo que realizar el movimiento opuesto, contraer isométricamente los
muslos en abducción de cadera. La ilustración explicativa de la prueba se
encuentra en la página 44.
Los resultados de los test en pruebas isométricas de aductores-abductores de
cadera pueden estar influenciados por diferentes factores como la edad (Hopkins
et al., 2001) el tipo de dinamómetro, la posición del sujeto y la determinación de
la fuerza isométrica. Por ello, resulta importante estandarizar el proceso de
medición en este tipo de pruebas. (Gerodimos et al., 2015)
- 14 -
3. MySprint
Antes de comenzar la prueba, colocamos 6 picas cada 5 metros en línea recta,
colocando el trípode con el dispositivo de grabación a 18 metros. Los jugadores,
realizaron un intento de familiarización a velocidad submáxima. Cada jugador
empezó la prueba situado detrás de línea marcada con uno de los dos pies y el
otro justo detrás del talón del anterior. El jugador, a señal del preparador físico,
salió a la máxima velocidad hasta superar la pica de 30 metros. Aconsejamos a
los jugadores no frenar bruscamente y reducir progresivamente la velocidad. La
ilustración explicativa del test se encuentra en la página 44. La app MySprint
utilizada en el presente estudio ha sido validada, mostrando una correlación de
Pearson perfecta (r = 0.999) (Romero-Franco et al., 2017) con las fotocélulas, el
gold estándar de medición en sprint (Haugen & Buchheit, 2016). Cabe destacar
que la grabación de la prueba debía realizarse manualmente, sin embargo, el
estudio de Romero-Franco afirmó que no existieron diferencias significativas
entre dos observadores independientes utilizando la app MySprint (Romero-
Franco et al., 2017).
4. CODTimer
Los jugadores realizaron una repetición de familiarización en cada perfil antes de
realizar la prueba. Ejecutaron el test de COD primero con la pierna dominante y
después con la no dominante. Los evaluadores se situaron uno a 7,5 metros de
la línea de inicio y otro a 5 metros perpendicularmente a ese punto y otro en la
línea de COD. La posición de inicio fue para todos la misma, el deportista se
colocó en el medio de un carril de 1,5 metros en posición de dos apoyos, el pie
más avanzado se colocó justo detrás de la línea de salida y el otro en línea con
el talón de adelante. El jugador realizó un sprint de 15 metros con un COD de
180º para volver 5 metros. el inicio y final de cada intento se consideró con el
primer fotograma en el que el jugador cruza la línea con cualquier parte de su
cuerpo. La ilustración explicativa del test se encuentra en la página 44.
Encontramos estudios que han validado la app CODTimer, mostrando una
correlación muy alta con las ‘timing gates’ (Balsalobre-Fernández et al., 2019).
- 15 -
6.4 Variables
Variables dependientes
Para el presente estudio analizamos las variables dependientes obtenidas de las
4 pruebas realizadas; (1) SLH, (2) FMI(ADD-ABD), (3) MySprint y (4)
CODTimer. Las variables dependientes se muestran en la siguiente tabla:
Nº
Variables dependientes
Unidad
Abreviatura
(1)
El promedio de cada salto con pierna der-izq
(cm)
SLH_PRO
Promedio de la asimetría de cada salto con der-izq
(cm)
SLH_ASI
(2)
El promedio de la pierna der-izq en aducción.
(N)
ADD_PRO
Promedio de la asimetría entre der-izq en aducción
(N)
ADD_ASI
Promedio entre la pierna der-izq en abducción
(N)
ABD_PRO
Promedio de la asimetría entre der-izq en abducción
(N)
ABD_ASI
Diferencia entre el promedio de aducción y abducción
(N)
ADD-ABD_DIF
(3)
Tiempo promedio en 5 metros.
(s)
SPRINT_5m
Tiempo promedio en 15 metros.
(s)
SPRINT_15m
Tiempo promedio en 30 metros.
(s)
SPRINT_15m
Potencia Máxima promedio en 30 metros.
(W)
PMax_W
PMax promedio con relación al peso corporal.
(W/kg)
PMax_W/kg
(4)
Tiempo promedio entre el perfil der-izq en el Cod 505
(s)
COD_TT_PRO
Promedio de la asimetría entre der-izq en el Cod 505
(s)
COD_TT_ASI
Promedio de contacto en el giro en el perfil der-izq
(ms)
COD_Cont_PRO
Promedio de la asimetría entre der-izq cont. en el giro
(ms)
COD_Cont_ASI
Tiempo promedio de contacto en el giro de 180°
(s)
COD_180°_PRO
Promedio de la asimetría entre der-izq en giro de 180°
(s)
COD_180°_ASI
Tabla 4. Variables dependientes; exposición de las variables dependientes obtenidas, número de
prueba, explicación detallada, unidades y abreviatura
- 16 -
Variables independientes
Organizamos el tamaño de la muestra en función de dos factores de agrupación;
(A) la demarcación de los jugadores, y (B) su categoría. Las variables
independientes se muestran en la siguiente tabla:
Mediante la combinación de las variables independientes y los factores de
agrupación obtuvimos los cuatro análisis estadísticos del presente estudio, que
se muestran a continuación.
Variables independientes/
factores de agrupación
Abreviatura
(A)
Porteros
POR
Centrales
CEN
Laterales
LAT
Medios
MED
Extremos
EXT
Delanteros
DEL
(B)
Cadete A
SUB-16
Cadete B
SUB-15
Tabla 5. Variables independientes; exposición de las variables independientes y los factores
de agrupación de la muestra
- 17 -
6.5 Análisis estadístico
En el presente estudio realizamos 4 tipos de análisis, se muestran en la siguiente
tabla:
Variable independiente
Factor de agrupación
Abreviatura
1
Demarcación
-
DEM
2
Demarcación
Categoría
DEM (CAT)
3
Categoría
-
CAT
4
Categoría
Demarcación
CAT (DEM)
Tabla 6. Tipos de análisis realizados en función de las variables independientes y los factores de
agrupación de la muestra
En cada análisis aplicamos estadística descriptiva y estadística inferencial. Los
resultados del análisis de estadística descriptiva se presentan como media ±
desviación estándar (SD) de la media. Para el análisis descriptivo utilizamos una
hoja de cálculo de Microsoft Excel 2019 (Washington, EE.UU.), calculamos las
variables dependientes aplicando las siguientes fórmulas:
- Promedio:
=(PROMEDIO(Derecha:Izquierda)
- Desviación Estándar:
=(DESVEST.M(Derecha:Izquierda)
- Asimetría:
=(Promedio_Dominante-Promedio_NoDominante)/Promedio_Dominante)
Los resultados del análisis de estadística inferencial se muestran como la
significación estadística p, el nivel se significación se estableció en p<0.05.
Para realizar el análisis utilizamos el programa Statistical Package for Social
Sciences (SPSS® Inc, versión 25.0 (Chicago, EE.UU.). El procedimiento
estadístico inferencial fue similar en los cuatro análisis, se muestra a
continuación en la siguiente tabla. Cuando una variable no superaba las dos
primeras pruebas estadísticas se aplicó estadística no paramétrica.
- 18 -
Para analizar la significación estadística aplicamos diferentes tipos de pruebas
en función del tipo de análisis, las diferentes pruebas de significación estadística
se muestran en la siguiente tabla:
*Pruebas de Significación Estadística
Análisis
Variables paramétricas
Variables no paramétricas
1. DEM
ANOVA de 1 Factor
Prueba H de Kruskal Wallis
2. DEM (CAT)
ANOVA de 1 Factor
Prueba H de Kruskal Wallis
3. CAT
Prueba T-Student
muestras independientes
Prueba U de Mann Whitney
4. CAT (DEM)
Prueba T-Student
muestras independientes
Prueba U de Mann Whitney
Tabla 7. Pruebas de significación estadística paramétricas y no paramétricas aplicadas en
función del tipo de análisis
Procedimiento Estadístico
1. Prueba de Normalidad de la muestra
Shaphiro-Wilk
H0: La distribución de las variables será normal en la muestra
p >0,05
H1: La distribución de las variables no será normal en la muestra
p <0,05
2. Prueba de Homocedasticidad
Levene
H0: La distribución de las variables será homogénea
p >0.05
H1: La distribución de las variables no será homogénea
p <0.05
3. Prueba de Significación Estadística
*
H0: Las diferencias en las variables no serán significativas
p >0.05
H1: Las diferencias en las variables serán significativas
p <0.05
4. Contrastes Pos-Hoc *ANOVA 1 Factor
Tukey
Tabla 6. Procedimiento estadístico inferencial aplicado siguiendo el orden establecido en los 4
análisis
- 19 -
7. Resultados
1) Análisis en función de la demarcación
A. Análisis Descriptivo
El análisis estadístico descriptivo muestra diferencias en el promedio y la
desviación estándar en cada una de las variables dependientes entre los grupos.
Las gráficas descriptivas se muestran en el apartado Anexos, página 44.
DEMARCACIÓN
POR
CEN
LAT
MED
EXT
DEL
VARIABLES
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
154,7
8,00
151,4
10,49
145,4
12,69
145,9
11,83
147,8
13,32
142,9
9,39
SLH ASI
3,61
2,89
4,38
3,10
1,41
1,78
2,96
3,18
1,47
2,74
2,62
2,74
ADD PRO
370,5
84,21
392,9
28,11
349,3
67,78
356,0
45,58
375,4
63,60
357,0
70,22
ADD ASI
0,23
0,17
0,19
0,12
0,11
0,10
0,21
0,17
0,15
0,05
0,09
0,06
ABD PRO
355,8
92,07
342,5
35,92
328,8
63,37
327,8
48,29
325,1
55,76
351,4
61,68
ABD ASI
0,45
0,04
0,43
0,01
0,63
0,25
0,51
0,12
0,57
0,20
0,44
0,03
ADD-ABD DIF
83,63
61,82
53,56
35,92
25,06
25,12
53,25
50,53
50,25
14,77
22,67
15,66
Sprint 5m
1,03
0,14
1,05
0,09
1,05
0,11
1,06
0,09
1,01
0,06
1,04
0,10
Sprint 15m
2,54
0,16
2,55
0,13
2,56
0,08
2,57
0,10
2,50
0,06
2,52
0,14
Sprint 30m
4,50
0,18
4,49
0,14
4,57
0,21
4,54
0,20
4,49
0,18
4,42
0,21
Pmáx
1921
725
1845
536
1677
662
1643
430
1836
229,4
1770
391
Pmáx (W/kg)
30,05
11,98
28,29
6,80
30,60
11,59
27,95
7,91
31,51
5,52
28,17
6,45
Cod TT PRO
2,52
0,11
2,44
0,04
2,42
0,09
2,48
0,06
2,48
0,08
2,42
0,07
Cod TT ASI
0,02
0,02
0,03
0,02
0,04
0,04
0,02
0,02
0,04
0,01
0,03
0,02
Cod Cont PRO
439,7
90,77
364,0
37,89
393,8
47,36
385,3
95,60
375,6
39,09
391,7
55,10
Cod Cont ASI
0,16
0,09
0,30
0,19
0,21
0,19
0,21
0,17
0,13
0,14
0,32
0,40
Cod 180° PRO
0,61
0,19
0,58
0,14
0,54
0,14
0,62
0,13
0,63
0,11
0,55
0,14
Cod 180° ASI
0,96
1,42
0,23
0,16
0,39
0,52
0,09
0,07
0,20
0,09
0,30
0,28
Tabla 8. Estadísticos descriptivos análisis 1) de las variables dependientes, análisis en función de la categoría
sin factor de agrupación categoría
- 20 -
B. Análisis Inferencial
Todas las variables muestran una significancia p>0.05, por lo que debemos
aceptar la hipotesis nula y afirmar que no existen diferencias significativas en
ninguna de las variables analizadas entre los grupos de la muestra analizados
en función de la demarcación sin el factor de agrupación categoría.
Variables
Prueba Estadística
Sig.
SLH_PRO_(cm)
ANOVA de 1 Factor
,566
SLH_ASI_(cm)
H - Kruskal Wallis
,164
ADD_PRO_(N)
H - Kruskal Wallis
,669
ADD_ASI_(N)
H - Kruskal Wallis
,261
ABD_PRO_(N)
ANOVA de 1 Factor
,911
ABD_ASI_(N)
H - Kruskal Wallis
,618
ADD-ABD_DIF
H - Kruskal Wallis
,233
SPRINT_5m_(s)
ANOVA de 1 Factor
,942
SPRINT_15m_(s)
ANOVA de 1 Factor
,854
SPRINT_30m_(s)
ANOVA de 1 Factor
,760
Pmax_(W)
H - Kruskal Wallis
,624
Pmax_(W/kg)
H - Kruskal Wallis
,930
COD_TT_PRO_(s)
ANOVA de 1 Factor
,203
COD_TT_ASI_(s)
H - Kruskal Wallis
,450
COD_Cont_PRO_(m)
H - Kruskal Wallis
,594
COD_Cont_ASI_(ms)
H - Kruskal Wallis
,528
COD_180°_PRO_(s)
ANOVA de 1 Factor
,798
COD_180°_ASI_(s)
H - Kruskal Wallis
,166
Tabla 9. Estadísticos inferenciales análisis 1) en variables dependientes,
análisis en función de la demarcación sin factor de agrupación categoría
- 21 -
2) Análisis en función de la demarcación (Categorías)
A. Análisis Descriptivo
SUB-16
POR
CEN
LAT
MED
EXT
DEL
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
159,4
10,01
158,7
6,24
153,2
6,84
149,7
13,48
158,5
3,45
148,0
9,39
SLH ASI
1,62
1,45
3,83
4,35
2,19
2,09
1,20
1,51
0,55
0,46
1,63
1,19
ADD PRO
392
69,29
380,1
13,35
384,6
62,75
356,8
51,79
401,1
14,25
377,3
28,25
ADD ASI
0,346
0,123
0,169
0,114
0,147
0,135
0,151
0,111
0,169
0,064
0,082
0,005
ABD PRO
399,2
114,9
345,6
48,29
359,7
65,33
366,7
25,06
346,8
22,27
337,1
36,70
ABD ASI
0,417
0,016
0,419
0,006
0,485
0,179
0,566
0,161
0,426
0,015
0,414
0,009
ADD-ABD DIF
130,2
10,25
40,75
25,91
33,62
33,11
40,37
35,67
54,33
8,08
40,16
6,17
Sprint 5m
1,14
0,038
1,12
0,059
1,12
0,057
1,10
0,047
1,04
0,039
1,13
0,048
Sprint 15m
2,66
0,021
2,65
0,102
2,54
0,022
2,59
0,044
2,47
0,034
2,61
0,084
Sprint 30m
4,61
0,164
4,56
0,153
4,41
0,097
4,43
0,073
4,37
0,093
4,49
0,234
Pmáx
1522
86,05
1387
173,5
1427
120,9
1487
215,5
1855
125,8
1446,
87,40
Pmáx (W/kg)
21,51
1,42
22,27
3,23
24,27
1,61
23,39
2,67
28,45
1,10
22,59
2,20
Cod TT PRO
2,54
0,148
2,42
0,024
2,37
0,070
2,47
0,054
2,45
0,055
2,44
0,048
CoD TT ASI
0,015
0,004
0,034
0,021
0,042
0,030
0,024
0,008
0,031
0,003
0,044
0,020
Cod Cont. PRO
458,5
41,01
345,8
20,32
409,5
42,96
365,2
74,19
399,8
43,93
400
43,30
CoD Cont. ASI
0,139
0,073
0,428
0,143
0,263
0,247
0,189
0,137
0,212
0,149
0,136
0,098
Cod 180° PRO
0,5
0,205
0,457
0,078
0,437
0,112
0,546
0,091
0,581
0,032
0,436
0,058
CoD 180° ASI
1,80
1,79
0,247
0,242
0,583
0,726
0,148
0,049
0,254
0,024
0,479
0,304
Tabla 10. Estadísticos descriptivos análisis 2A) de las variables dependientes, análisis en función de la categoría
con factor de agrupación categoría sub-16
SUB-15
POR
CEN
LAT
MED
EXT
DEL
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
149,9
1,67
144,0
8,67
137,4
12,78
142,0
10,26
137,2
9,50
137,8
7,38
SLH ASI
5,59
2,70
4,91
1,64
0,623
1,16
4,71
3,62
2,39
3,99
3,59
3,80
ADD PRO
349
120,9
405,7
35,03
314
58,78
355,1
46,49
349,6
89,00
336,8
101,4
ADD ASI
0,116
0,127
0,213
0,146
0,078
0,037
0,276
0,215
0,134
0,044
0,090
0,096
ABD PRO
312,5
68,58
339,3
25,52
298
50,59
289
27,97
303,5
76,60
327,6
80,44
ABD ASI
0,480
0,018
0,445
0,004
0,782
0,231
0,451
0,022
0,711
0,198
0,458
0,024
ADD-ABD DIF
37
51,61
16,5
43,60
16,5
13,42
66,12
65,14
46,16
20,73
25,16
23,58
Sprint 5m
0,910
0,037
0,974
0,010
0,975
0,102
1,01
0,109
0,974
0,053
0,957
0,013
Sprint 15m
2,42
0,144
2,44
0,040
2,58
0,117
2,55
0,137
2,52
0,078
2,42
0,126
Sprint 30m
4,39
0,130
4,41
0,100
4,73
0,169
4,64
0,234
4,60
0,180
4,34
0,197
Pmáx
2320
966,7
2303,
284,7
1927
917,8
1800
567,1
1816,
338,6
1986,
357,1
Pmáx (W/kg)
38,58
11,70
34,31
0,85
36,91
14,29
32,51
9,13
34,56
6,84
33,74
2,41
Cod TT PRO
2,49
0,113
2,45
0,043
2,47
0,087
2,49
0,061
2,49
0,110
2,40
0,089
CoD TT ASI
0,024
0,028
0,031
0,015
0,031
0,054
0,017
0,020
0,044
0,001
0,011
0,010
Cod Cont. PRO
421
147,0
382,2
45,32
378,1
52,27
405,5
121,4
351,5
11,69
383,5
74,22
CoD Cont. ASI
0,181
0,128
0,172
0,125
0,147
0,105
0,229
0,225
0,040
0,050
0,508
0,533
Cod 180° PRO
0,71
0,155
0,703
0,044
0,642
0,090
0,692
0,132
0,685
0,153
0,671
0,057
CoD 180° ASI
0,116
0,130
0,218
0,055
0,191
0,052
0,037
0,017
0,140
0,107
0,121
0,039
Tabla 11. Estadísticos descriptivos análisis 2B) de las variables dependientes, análisis en función de la categoría
con factor de agrupación categoría sub-15
- 22 -
B. Análisis Inferencial
Encontramos diferencias significativas en algunas variables entre los jugadores
sub-16, pero no así en los jugadores de la categoría sub-15.
Al realizar el constraste Pos Hoc de Tukey encontramos diferencias en las
siguientes demarcaciones:
Tabla 12. Estadísticos inferenciales análisis 2); significación estadística en variables dependientes,
análisis en función de la demarcación con factor de agrupación categorías sub-16 y sub-15
Categoría
SUB-16
SUB-15
Variables
Prueba Estadística
Sig.
Prueba Estadística
Sig.
SLH_PRO_(cm)
ANOVA de 1 Factor
,460
ANOVA de 1 Factor
,640
SLH_ASI_(cm)
H - Kruskal Wallis
,624
ANOVA de 1 Factor
,287
ADD_PRO_(N)
H - Kruskal Wallis
,823
H - Kruskal Wallis
,442
ADD_ASI_(N)
ANOVA de 1 Factor
,226
H - Kruskal Wallis
,419
ABD_PRO_(N)
H - Kruskal Wallis
,842
ANOVA de 1 Factor
,797
ABD_ASI_(N)
H - Kruskal Wallis
,307
H - Kruskal Wallis
,122
ADD-ABD_DIF
H - Kruskal Wallis
,187
H - Kruskal Wallis
,587
SPRINT_5m_(s)
ANOVA de 1 Factor
,247
H - Kruskal Wallis
,459
SPRINT_15m_(s)
H - Kruskal Wallis
,038
ANOVA de 1 Factor
,526
SPRINT_30m_(s)
ANOVA de 1 Factor
,331
ANOVA de 1 Factor
,765
Pmax_(W)
ANOVA de 1 Factor
,018
ANOVA de 1 Factor
,247
Pmax_(W/kg)
ANOVA de 1 Factor
,032
ANOVA de 1 Factor
,335
COD_TT_PRO_(s)
H - Kruskal Wallis
,243
ANOVA de 1 Factor
,689
COD_TT_ASI_(s)
ANOVA de 1 Factor
,529
H - Kruskal Wallis
,275
COD_Cont_PRO_(ms)
ANOVA de 1 Factor
,164
H - Kruskal Wallis
,992
COD_Cont_ASI_(ms)
ANOVA de 1 Factor
,230
H - Kruskal Wallis
,277
COD_180°_PRO_(s)
ANOVA de 1 Factor
,316
H - Kruskal Wallis
,946
COD_180°_ASI_(s)
H - Kruskal Wallis
,272
H - Kruskal Wallis
,076
Análisis Pos-Hoc de Tukey
Variables
Demarcación
Promedio y SD
Sig.
SPRINT_15m (s)
Centrales
2,65±0,102
,030
Extremos
2,47±0,034
Pmax_(W)
Centrales
1387±173,5
,012
Extremos
1855±125,8
Laterales
1427±120,9
,023
Extremos
1855±125,8
Pmax_(W/kg)
Porteros
21,51±1,42
,049
Extremos
28,45±1,10
Centrales
22,27±3,23
,034
Extremos
28,45±1,10
Tabla 13. Diferencias significativas análisis 2A) entre demarcaciones de la categoría sub-16; promedio,
desviación estándar y significación estadística
- 23 -
3) Análisis en función de la categoría
A. Análisis Descriptivo
El análisis estadístico descriptivo muestra diferencias en el promedio y la
desviación estándar en cada una de las variables dependientes entre los dos
grupos.
Las gráficas descriptivas se muestran en el apartado Anexos, página 50.
VARIABLES
SUB-16
SUB-15
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
154,27
8,86
140,99
9,32
SLH ASI
1,94
2,36
3,51
3,07
ADD PRO
380,30
40,44
352,85
68,70
ADD ASI
0,17
0,11
0,16
0,14
ABD PRO
362,65
47,9
311,20
50,37
ABD ASI
0,46
0,11
0,56
0,19
ADD-ABD DIF
47,15
37,46
44,20
40,89
Sprint 5m
1,11
0,05
0,97
0,07
Sprint 15m
2,59
0,08
2,50
0,11
Sprint 30m
4,47
0,14
4,54
0,21
Pmáx
1511,2
207,71
2008,5
562,32
Pmáx (W/kg)
23,80
2,95
34,85
7,88
Cod TT PRO
2,44
0,07
2,47
0,08
Cod TT ASI
0,03
0,02
0,03
0,03
Cod Cont PRO
389,95
53,47
385,53
72,32
Cod Cont ASI
0,24
0,17
0,21
0,25
Cod 180° PRO
0,49
0,10
0,68
0,10
Cod 180° ASI
0,49
0,71
0,14
0,09
Tabla 14. Estadísticos descriptivos análisis 3) de las
variables dependientes, análisis en función de la
categoría sin factor de agrupación demarcación
- 24 -
B. Análisis Inferencial
Variables
Prueba Estadística
Sig.
SLH PRO (cm)
T-Student 2 m.i.
,000
SLH ASI (cm)
U - Mann Whitney
,144
ADD PRO (N)
U - Mann Whitney
,256
ADD ASI (N)
U - Mann Whitney
,705
ABD PRO (N)
T-Student 2 m.i.
,002
ABD ASI (N)
U - Mann Whitney
,001
ADD-ABD (N)
U - Mann Whitney
,626
SPRINT 5m (s)
T-Student 2 m.i.
,000
SPRINT 15m (s)
T-Student 2 m.i.
,009
SPRINT 30m (s)
U - Mann Whitney
,249
PMax (W)
U - Mann Whitney
,001
PMax (W/kg)
U - Mann Whitney
,000
COD TTº PRO (s)
T-Student 2 m.i.
,272
COD TTº ASI (s)
U - Mann Whitney
,189
COD Cont. PRO (ms)
U - Mann Whitney
,432
COD Cont. ASI (ms)
U - Mann Whitney
,285
COD 180° PRO (s)
T-Student 2 m.i.
,000
COD 180° ASI (s)
U - Mann Whitney
,010
Tabla 15. Estadísticos inferenciales análisis 3) inferencial
Significación estadística en variables dependientes, análisis
en función de la categoría sin factor de agrupación
demarcación
- 25 -
Observamos diferencias significativas entre grupos en las variables
dependientes que se muestran en la siguiente tabla;
Tabla 16. Diferencias significativas análisis 3) entre categorías; promedio,
desviación estándar y significación estadística
Variables
Categoría
Promedio y SD
Sig.
SLH PRO (cm)
SUB-16
154,27±8,86
,000
SUB-15
140,99±9,32
ABD PRO (N)
SUB-16
362,65±47,9
,002
SUB-15
311,20±50,37
ABD ASI (N)
SUB-16
0,46±0,11
,011
SUB-15
0,56±0,19
SPRINT 5m (s)
SUB-16
1,11±0,05
,000
SUB-15
0,97±0,07
SPRINT 15m (s)
SUB-16
2,59±0,08
,009
SUB-15
2,50±0,11
PMax (W)
SUB-16
1511,2±207,71
,001
SUB-15
2008,5±562,32
PMax (W/kg)
SUB-16
23,80±2,95
,000
SUB-15
34,85±7,88
COD 180° PRO (s)
SUB-16
0,49±0,10
,000
SUB-15
0,68±0,10
COD 180° ASI (s)
SUB-16
0.49±0.71
,010
SUB-15
0.14±0.09
- 26 -
4) Análisis en función de la categoría (Demarcación)
A. Análisis Descriptivo
Las gráficas descriptivas se muestran en apartado Anexo, página 52. Por
motivos de espacio únicamente se muestran las gráficas con diferencias
significativas entre grupos.
Demarcación
PORTEROS
CENTRALES
LATERALES
Categoría
SUB-16
SUB-15
SUB-16
SUB-15
SUB-16
SUB-15
Variables
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
159
10
149
1,67
158
6,24
144
8,67
153
6,84
137
12,7
SLH ASI
1,62
1,45
5,59
2,70
3,83
4,35
4,91
1,64
2,19
2,09
0,62
1,16
ADD PRO
392
69,2
349
120
380
13,3
405,
35,0
384,
62,7
314
58,7
ADD ASI
0,34
0,12
0,11
0,13
0,17
0,11
0,21
0,14
0,15
0,13
0,08
0,04
ABD PRO
399
114
312
68,5
345
48,2
339
25,5
359
65,3
298
50,5
ABD ASI
0,41
0,01
0,48
0,01
0,41
0,01
0,44
0,02
0,48
0,17
0,78
0,23
ADD - ABD
130
10,2
37
51,6
40,7
25,9
66,3
43,6
33,6
33,1
16,5
13,4
Sprint 5m
1,14
0,03
0,91
0,03
1,12
0,05
0,97
0,01
1,12
0,05
0,97
0,10
Sprint 15m
2,66
0,02
2,42
0,14
2,65
0,10
2,44
0,04
2,54
0,02
2,58
0,11
Sprint 30m
4,61
0,16
4,39
0,13
4,56
0,15
4,41
0,10
4,41
0,09
4,73
0,16
Pmáx
1522
86,0
2320
966
1387
173
2303
284
1427
120
1927
917
Pmáx (W/kg)
21,5
1,42
38,5
11,7
22,2
3,23
34,3
0,85
24,2
1,61
36,9
14,2
Cod TT PRO
2,54
0,14
2,49
0,11
2,42
0,02
2,45
0,04
2,37
0,07
2,47
0,08
Cod TT ASI
0,01
0,01
0,02
0,02
0,03
0,02
0,03
0,01
0,04
0,03
0,03
0,05
Cod Cont PRO
458
41
421
147
345
20,3
382
45,3
409
42,9
378
52,2
Cod Cont ASI
0,13
0,07
0,18
0,12
0,42
0,14
0,17
0,12
0,26
0,24
0,14
0,10
Cod 180° PRO
0,5
0,20
0,71
0,15
0,45
0,07
0,70
0,04
0,43
0,11
0,64
0,09
Cod 180° ASI
1,80
1,79
0,11
0,13
0,24
0,24
0,21
0,05
0,58
0,72
0,19
0,05
Tabla 17. Estadísticos descriptivos análisis 4A) de las variables dependientes, análisis en función de la categoría
con factor de agrupación demarcación, porteros, centrales y laterales
- 27 -
Demarcación
MEDIOCENTROS
EXTREMOS
DELANTEROS
Categoría
SUB-16
SUB-15
SUB-16
SUB-15
SUB-16
SUB-15
Variables
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
AV
SD
SLH PRO
149
13,4
142
10,2
158
3,45
137
9,50
148
9,39
137
7,38
SLH ASI
1,20
1,51
4,71
3,62
0,55
0,46
2,39
3,99
1,63
1,19
3,59
3,80
ADD PRO
356
51,7
355
46,4
401
14,2
349
89
377
28,2
336
101
ADD ASI
0,15
0,11
0,27
0,21
0,16
0,06
0,13
0,04
0,08
0,05
0,09
0,09
ABD PRO
366,
25,1
289
27,9
347
22,2
303
76,6
375
36,7
327
80,4
ABD ASI
0,56
0,16
0,45
0,02
0,42
0,01
0,71
0,19
0,41
0,00
0,45
0,02
ADD - ABD
40,3
35,6
66,1
65,1
54,3
8,08
46,1
20,7
20,1
6,17
25,1
23,5
Sprint 5m
1,10
0,04
1,01
0,1
1,04
0,03
0,97
0,05
1,13
0,04
0,95
0,01
Sprint 15m
2,59
0,04
2,55
0,13
2,47
0,03
2,52
0,07
2,61
0,08
2,42
0,12
Sprint 30m
4,43
0,07
4,64
0,23
4,37
0,09
4,60
0,18
4,49
0,23
4,34
0,19
Pmáx
1487
215
1800
567
1855
125
1816
338
1446
87,4
1986
357
Pmáx (W/kg)
23,3
2,67
32,5
9,13
28,4
1,10
34,5
6,84
22,6
2,20
33,7
2,41
Cod TT PRO
2,47
0,05
2,49
0,06
2,45
0,05
2,49
0,11
2,44
0,04
2,40
0,08
Cod TT ASI
0,02
0,01
0,01
0,02
0,03
0,01
0,04
0,01
0,04
0,02
0,01
0,01
Cod Cont PRO
365
74,1
405
121
399
43,9
351
11,6
400
43,3
383
74,2
Cod Cont ASI
0,18
0,13
0,22
0,22
0,21
0,14
0,04
0,05
0,13
0,09
0,50
0,53
Cod 180° PRO
0,54
0,09
0,69
0,13
0,58
0,03
0,68
0,15
0,43
0,05
0,67
0,05
Cod 180° ASI
0,14
0,04
0,03
0,01
0,25
0,02
0,14
0,10
0,47
0,30
0,12
0,03
Tabla 18. Estadísticos descriptivos análisis 4B) de las variables dependientes, análisis en función de la categoría
con factor de agrupación demarcación, mediocentros, extremos y delanteros
- 28 -
B. Análisis Inferencial
Observamos diferencias significativas entre grupos de categoría agrupados por
demarcaciones en las siguientes variables dependientes:
Demarcaciones
POR
CEN
LAT
MED
EXT
DEL
Variables
E
Sig.
E
Sig.
E
Sig.
E
Sig.
E
Sig.
E
Sig.
SLH_PRO_(cm)
T-S
,320
T-S
,034
T-S
,073
T-S
,400
T-S
,022
T-S
,215
SLH_ASI_(cm)
T-S
,210
T-S
,660
M-W
,386
T-S
,124
M-W
,513
T-S
,442
ADD_PRO_(N)
T-S
,705
M-W
,191
T-S
,152
T-S
,962
T-S
,378
M-W
,827
ADD_ASI_(N)
T-S
,208
T-S
,654
M-W
,386
M-W
,386
T-S
,492
M-W
,513
ABD_PRO_(N)
T-S
,456
T-S
,827
T-S
,186
T-S
,006
T-S
,400
T-S
,405
ABD_ASI_(N)
T-S
,071
T-S
,001
T-S
,069
M-W
,564
M-W
,050
T-S
,043
ADD-ABD_DIF
T-S
,129
T-S
,351
T-S
,375
M-W
,564
T-S
,560
T-S
,740
SPRINT_5m_(s)
T-S
,025
M-W
,020
T-S
,048
T-S
,194
T-S
,160
T-S
,004
SPRINT_15m_(s)
T-S
,152
M-W
,021
T-S
,576
T-S
,590
T-S
,407
T-S
,109
SPRINT_30m_(s)
T-S
,271
T-S
,153
T-S
,017
T-S
,136
T-S
,119
T-S
,464
Pmax_(W)
M-W
,121
T-S
,002
M-W
,686
M-W
,564
T-S
,861
T-S
,064
Pmax_(W/kg)
T-S
,177
M-W
,021
M-W
,021
T-S
,104
M-W
,827
T-S
,004
COD_TT_PRO_(s)
T-S
,766
T-S
,360
T-S
,122
T-S
,544
T-S
,604
T-S
,566
COD_TT_ASI_(s)
T-S
,721
T-S
,851
T-S
,728
M-W
,561
T-S
,004
T-S
,068
COD_Cont_PRO_(ms)
T-S
,761
T-S
,193
T-S
,390
T-S
,592
T-S
,139
T-S
,756
COD_Cont_ASI_(ms)
T-S
,726
T-S
,036
T-S
,421
T-S
,769
T-S
,131
M-W
,301
COD_180°_PRO_(s)
T-S
,368
T-S
,002
T-S
,030
T-S
,119
M-W
,275
M-W
,050
COD_180°_ASI_(s)
M-W
,121
T-S
,823
M-W
,561
T-S
,006
M-W
,050
M-W
,127
Tabla 19. Estadísticos inferenciales análisis 4); significación estadística en variables dependientes, análisis en función de la
categoría con factor de agrupación demarcación
- 29 -
Demarcaciones
Variables
Promedio y SD
Sig.
SUB-16
SUB15
PORTEROS
SPRINT 5m (s)
1,14±0,038
0,91±0,037
0,025
CENTRALES
SLH_PRO_(cm)
158,7±6,24
144±8,67
0,034
ABD_ASI_(N)
0,419±0,006
0,445±0,004
0,001
SPRINT_5m_(s)
1,12±0,059
0,974±0,010
0,020
SPRINT_15m_(s)
2,65±0,102
2,44±0,04
0,021
Pmax_(W)
1387±173,5
2303±284,7
0,002
Pmax_(W/kg)
22,27±3,23
34,31±0,854
0,021
COD_Cont_ASI_(ms)
0,428±0,143
0,172±0,125
0,036
COD_180°_PRO_(s)
0,457±0,078
0,703±0,044
0,002
LATERALES
SPRINT_5m_(s)
1,12±0,057
0,975±0,102
0,048
SPRINT_30m_(s)
4,41±0,097
4,73±0,169
0,017
Pmax_(W/kg)
1427±120,9
1927±917,8
0,021
COD_180°_PRO_(s)
0,437±0,122
0,642±0,090
0,030
MEDIOS
ABD_PRO_(N)
366,75±25,06
289±27,97
0,006
COD_180°_ASI_(s)
0,148±0,049
0,037±0,017
0,006
EXTREMOS
SLH_PRO_(cm)
158,54±3,45
137,22±9,50
0,022
ABD_ASI_(N)
0,426±0,015
0,711±0,198
0,050
COD_TT_ASI_(s)
0,031±0,003
0,044±0,001
0,004
COD_180°_ASI_(s)
0,254±0,024
0,140±0,107
0,050
DELANTEROS
ABD_ASI_(N)
0,414±0,009
0,458±0,024
0,043
SPRINT_5m_(s)
1,13±0,048
0,957±0,013
0,004
Pmax_(W/kg)
22,59±2,20
33,74±2,41
0,004
COD_180°_PRO_(s)
0,436±0,058
0,671±0,057
0,050
Tabla 20. Diferencias significativas análisis 4) entre categorías agrupando la
muestra por demarcaciones; promedio, desviación estándar y significación
estadística
- 30 -
8. Discusión
Los objetivos del presente estudio fueron, por un lado, analizar las diferencias en
el perfil condicional en función de la demarcación y, por otro, analizar las
diferencias en función de la categoría. Para ello realizamos 4 análisis
estadísticos combinando las dos variables independientes con los dos factores
de agrupación.
En cada subapartado de la discusión comenzaremos exponiendo los principales
resultados del presente estudio para posteriormente exponer cada grupo de
variables de las cuatro pruebas realizadas.
8.1 En función de la demarcación
Para realizar el primer análisis, agrupamos a todos los jugadores en función de
su demarcación en el campo independientemente de su categoría, el total de la
muestra se dividió en 6 grupos; porteros, centrales, laterales, mediocentros,
extremos y delanteros. Al comparar las diferentes posiciones no encontramos
diferencias significativas en las variables dependientes analizadas.
El segundo análisis se dividió en dos, puesto que agrupamos a los jugadores en
función de su categoría y analizamos las diferencias entre demarcaciones en
ambos equipos, sub-15 y sub-16. En los jugadores sub-15 no se apreciaron
diferencias estadísticamente significativas en función de la demarcación,
encontramos resultados similares reportados por otros autores (Cañada et al.,
2012). Sin embargo, encontramos diferencias significativas en los jugadores
sub-16, los extremos fueron significativamente más rápidos en 15 metros que los
centrales (p=0.030), los extremos también mostraron valores superiores en
Pmax en comparación con centrales (p=0.012) y laterales (p=0.023), y en Pmax
en relación con el peso corporal en comparación con porteros (p=0.049) y
centrales (p=0.034).
A pesar de no encontrar diferencias estadísticamente significativas en la prueba
de salto, observamos que los porteros en los 3 análisis obtuvieron resultados
superiores de media en la prueba de salto horizontal monopodal (SLH).
- 31 -
En un estudio que analizó el salto vertical mediante CMJ y RJ en jugadores
amateur, encontraron que el grupo de porteros también mostró resultados
superiores al resto de grupos (Jiménez et al., 2016)(Azcárate Jiménez & Yanci
Irigoyen, 2016b) : Estos hallazgos pueden explicarse por el entrenamiento
especifico que realizan y el rol táctico que desempeñan los porteros, que deben
estar preparados para interceptar y repeler balones aéreos dentro del área
(Ruas, 2015)
En la prueba de fuerza isométrica de aductores y abductores de cadera, los
resultados entre los diferentes grupos fueron similares, aunque los laterales
mostraron de media un menor déficit ADD-ABD que el resto de grupos en los 3
análisis, pero no fue estadísticamente significativo. Estos resultados sugieren
que el rol táctico no condiciona la fuerza de las cadenas musculares de ADD-
ABD de cadera, ya que en ninguno de los análisis por demarcación se detectaron
diferencias entre posiciones. Sin embargo, encontramos que la asimetría de
aductores obtenida fue inferior a la asimetría de abductores en todas las
posiciones, algunos autores sugieren que el desequilibrio de fuerzas entre el
miembro derecho e izquierdo aumenta el riesgo de lesión (Rodríguez et al.,
2016), consideran que los desequilibrios del >15% en los valores de fuerza entre
miembros inferiores se asocian con jugadores en riesgo de lesión de lesión
muscular (Guimbao 2019). También encontramos una correlación directa entre
un mayor grado de asimetría en miembros inferiores y ejecuciones más lentas
en pruebas de sprint de 30ms (Bishop et al., 2018). Sugerimos a los
profesionales de la preparación física considerar las diferencias entre
extremidades puesto que suponen un impacto negativo en el rendimiento físico.
En el test de sprint lineal, los extremos sub-16 obtuvieron valores
significativamente superiores en comparación con centrales en el sprint de 15
metros, en otros estudios observamos que los jugadores con roles ofensivos
presentaron valores superiores en test de velocidad de 5, 10 y 15 metros en
comparación con jugadores de roles defensivos (Cañada et al., 2012),
encontramos también que los delanteros fueron significativamente más rápidos
en test de 20 metros que el resto de grupos comparados, defensas y
mediocentros (p=0.008 y p=0.012), respectivamente (Pedro et al., 2015).
- 32 -
Sin embargo, en nuestro estudio los jugadores ofensivos y defensivos obtuvieron
resultados similares en la prueba de velocidad de 30 metros, al igual que en el
estudio de Lago-Peñas, tampoco encontraron diferencias significativas en
función del puesto en pruebas de sprint lineal de 30 m, observaron que estas
diferencias eran significativas en jugadores profesionales, siendo el grupo de
delanteros el más rápido de media y el grupo de porteros el más lento ( Jiménez
et al., 2016). Los extremos de nuestro estudio mostraron valores superiores
respecto al resto de grupos en ambas categorías, categoría sub-16 y sub-15, en
la prueba de 30 metros. Consideramos que las demandas técnico-tácticas de los
extremos explican estas diferencias con el resto de grupos, algunos autores
sugieren que se debe al espacio útil ya que las zonas laterales están menos
congestionadas que las centrales, lo que da lugar a más espacios y mayor
probabilidad de alcanzar velocidades superiores a 23 km/h (Di Salvo et al., 2010).
En cuanto a la potencia desarrollada en el sprint de 30 metros, los extremos
fueron superiores en comparación con centrales y laterales, en relación con el
peso corporal también obtuvieron valores superiores de potencia en
comparación con centrales y porteros. Suponemos que son jugadores rápidos y
explosivos porque sus ejecuciones técnico-tácticas demandan unas exigencias
condicionales de fuerza elástico-explosiva-reactiva muy elevadas, para poder
superar la oposición de laterales y centrales. No encontramos en la literatura
actual artículos que comparen la potencia de sprint entre demarcaciones en
jugadores amateur. Suponemos que nuestros centrales obtuvieron valores
inferiores que extremos principalmente por diferencias en los factores
morfológicos, ya que en el fútbol amateur los jugadores más altos y corpulentos
son seleccionados para posiciones defensivas en categorías amateur (Bangsbo
1994), a mayor volumen corporal se requiere una mayor aceleración.
En el test de COD no encontramos diferencias significativas en los resultados
obtenidos por los diferentes grupos, sin embargo, el grupo de porteros presentó
los peores resultados en el test, aunque no fue significativo, en otro estudio que
realizó un test de COD parecido, el test de Barrow, los porteros también
presentaron valores inferiores en comparación con el resto de demarcaciones
(Piqueras et al., 2020).
- 33 -
El grupo de porteros también presentó peores resultados en el tiempo de
contacto del giro en el COD, aunque la diferencia tampoco fue significativa,
puede deberse a las diferencias en la aplicación de fuerza explosiva elástico-
reactiva requerida por cada posición, los porteros deben aplicar fuerza máxima
en un contacto para recorrer el espacio necesario y así interceptar el balón,
mientras que el resto de jugadores de campo deben recorrer la mayor distancia
posible con el menor tiempo de contacto posible. Los centrales y laterales
obtuvieron los mejores resultados en el tiempo de giro en 180°, suponemos que
es debido a las exigencias técnico-tácticas de su demarcación, puesto que son
los que realizan más desplazamientos hacia atrás y lateralmente (Strøyer et al.,
2004). Algunos estudios muestran que los mediocentros presentan valores
superiores en test de COD como el 505 agility test (Dragijsky et al., 2017), sin
embargo, en nuestro estudio los mediocentros no fueron los más rápidos en
ninguno de los análisis, sugerimos que estas diferencias pueden explicarse
debido a la gran diversidad en las demandas técnico-tácticas que tienen los
mediocentros, suponemos que incluir a mediocentros con roles defensivos,
mediocentros laterales o interiores y medios ofensivos en el mismo grupo puede
ser la causa de estos resultados contradictorios.
8.2 En función de la categoría
Para realizar el primer análisis en función de la categoría, dividimos el total de la
muestra en 2 grupos; jugadores sub-16 y sub-15. Observamos que los jugadores
sub-16 fueron superiores en el SLH (p=0.000), en la fuerza isométrica de
abductores (p=0.002), mostraron una menor asimetría en abductores (p=0.011),
tiempos inferiores en el giro de 180° del COD (p=0.000), con una menor asimetría
en el giro de ambos perfiles (p=0.010). En cambio, los jugadores sub-15 fueron
superiores en la prueba de sprint lineal, siendo más rápidos en 5 metros
(p=0.000) y 15 metros (p=0.009), además mostraron valores superiores en la
PMax (p=0.001) y la PMax en relación con la masa corporal (p=0.000).
- 34 -
El segundo análisis se dividió en 6, agrupamos a los jugadores en función de su
demarcación y analizamos las diferencias entre categorías; se observaron
diferencias en todas las demarcaciones.
En el grupo de porteros, los porteros sub-15 fueron significativamente más
rápidos (p=0.025) en 5 metros que los porteros de la categoría sub-16.
Los centrales sub-16 mostraron valores superiores en la prueba de SLH
(p=0.034) y en la capacidad de cambiar de dirección 180° (p=0.002); los
centrales sub-15 presentaron una mayor asimetría de abductores (p=0.001),
mayor velocidad en el sprint de 5 metros (p=0.020), en 15 metros (p=0.021),
PMax (p=0.002), PMax en relación con el peso corporal (p=0.021) y una mayor
asimetría en el tiempo de contacto en el COD (p=0.036).
Los laterales sub-15 fueron más rápidos en 5 metros (p=0.048) y en la potencia
máxima en relación con el peso corporal (p=0.021), sin embargo, los laterales
sub-16 fueron superiores en 30 metros (p=0.017); los sub-16 fueron más rápidos
también en el COD de 180° (p=0.030).
Los mediocentros sub-16 fueron superiores en la fuerza isométrica de
abductores (p=0.006), pero mostraron más asimetría en el COD en 180° que los
mediocentros sub-15 (p=0.006).
Los extremos sub-16 fueron superiores en la prueba de SLH (p=0.022), los
extremos sub-15 mostraron mayor asimetría en abductores (p=0.050), mayor
asimetría en el tiempo total (TT) en la prueba de COD (p=0.004) y una mayor
asimetría en el giro de 180° (p=0.050).
En el grupo de delanteros, en la prueba de velocidad, los jugadores sub15 fueron
superiores en los primeros 5 metros (p=0.004), obtuvieron mejores resultados en
PMax en relación con el peso corporal (p=0.004) y también mostraron mayor
asimetría en la fuerza isométrica abductora (p=0.043), los delanteros sub-16
fueron superiores en el giro de 18(p=0.050).
En la prueba de salto horizontal monopodal los jugadores de categoría sub-16
presentaron resultados significativamente superiores en comparación con los
jugadores sub-15.
- 35 -
Estas diferencias se dieron principalmente en centrales y extremos, en el resto
de grupos no se observaron diferencias significativas. Encontramos algunos
estudios que sugieren que la capacidad de SLH aumenta significativamente a
partir de los 14 y 15 años, para luego observarse una ligera estabilización a partir
de los 16 hasta los 18 años (Portella et al., 2011), suponemos que los jugadores
sub-16 se encontraban en el pico de su capacidad de fuerza de salto obteniendo
así resultados superiores en la prueba de SLH.
Los jugadores sub-16 mostraron valores superiores en test de fuerza máxima
isométrica de abductores de cadera y una menor asimetría entre miembros
inferiores en abducción, estas diferencias fueron significativas en el grupo de
mediocentros. Los abductores de cadera intervienen principalmente en COD,
más concretamente en los desplazamientos laterales. No podemos afirmar que
estas diferencias sean causa de la categoría ni de la demarcación, suponemos
que el factor que más influye es la experiencia previa de cada jugador en el
entrenamiento de fuerza. Además, debemos tener en cuenta que los jugadores
sub-16 iniciaron dos semanas antes sus entrenamientos de pretemporada que
los sub-15, por lo que el cómputo total de entrenamiento era superior en el
momento de realizar el test. Los centrales, extremos y delanteros también
presentaron diferencias significativas en la asimetría de los abductores de
cadera entre categorías, los extremos y delanteros sub-16 junto con los centrales
sub-15 mostraron una menor asimetría, por lo que descartamos la categoría y la
demarcación como causa de las diferencias observadas. Consideramos que la
asimetría entre las extremidades inferiores en abducción conlleva un déficit en la
potencia muscular, en la capacidad de acelerar-desacelerar y en la técnica
biomecánica de cambiar de dirección, factores que predisponen a las lesiones
musculoesqueléticas (Spagnuolo et al., 2013). Sugerimos a los profesionales de
la preparación física incluir ejercicios unilaterales generales en las sesiones de
entrenamiento de fuerza, con el objetivo de corregir posibles déficits bilaterales
entre miembros inferiores.
En la prueba de velocidad lineal es donde encontramos que los jugadores sub-
15, principalmente porteros, centrales, laterales y delanteros, fueron
significativamente más rápidos en 5 metros que los jugadores sub-16.
- 36 -
Estos resultados contradicen otros estudios que afirman que los jugadores con
mayor capacidad de propulsión horizontal obtienen mejores resultados en
pruebas de aceleración como el sprint de 5 y 10 metros (Akenhead et al., 2013).
Sin embargo, en nuestro estudio observamos que los jugadores sub-15
mostraron una mayor capacidad de aceleración, pero con resultados inferiores
en la prueba de SLH, sugerimos que esto se debe a diferencias en la capacidad
de reacción y la técnica de aceleración, además de diferencias en parámetros
corporales como la masa y la talla. En 15 metros los jugadores sub-15 también
presentaron mejores tiempos, principalmente el grupo de centrales. A partir de
15 metros se produce el cambio entre la fase de aceleración y la fase de
velocidad máxima (Young, 2001), puede que la ventaja obtenida de los jugadores
sub-15 gracias a una mejor capacidad de aceleración también determine el
tiempo de sprint en 15 metros. Sin embargo, observamos que la ventaja obtenida
en los primeros metros desaparece en 30 metros, ya que los jugadores sub-16
obtuvieron mejores tiempos, aunque la diferencia no fue significativa.
Consideramos que la ventaja de los jugadores sub-15 en la fase de aceleración
se pierde en la fase de velocidad máxima, en esta fase la técnica de aplicación
de fuerzas verticales y horizontales es determinante (Kugler et al,. 2010).
En cuanto a la potencia desarrollada en el sprint, los jugadores sub-15 fueron
significativamente más potentes que los jugadores sub-16, también en relación
con el peso corporal, principalmente estas diferencias se observaron en
centrales, laterales y delanteros. La potencia del sprint depende de varios
factores como la capacidad muscular explosiva-elástico-reactiva y la técnica de
carrera (Hunter, 2003). Suponemos que los grupos de jugadores sub-15 se
encontraban en una edad biológica madurativa superior a los grupos sub-16,
pudiendo desarrollar tasas superiores de fuerza muscular explosiva, además, los
jugadores sub-15 podrían haber ejecutado de forma óptima el movimiento de
esprintar en comparación con los jugadores sub-16. Estas diferencias en
factores madurativos y biomecánicos pueden explicar los resultados obtenidos
en el presente estudio.
- 37 -
Por último, en la prueba de COD los extremos sub-16 presentaron una menor
asimetría en el tiempo total de la prueba 505, sin embargo, los centrales sub-15
mostraron una menor asimetría en el tiempo de contacto en el giro de 180°;
centrales, laterales y delanteros sub-16 presentaron mejores tiempos en el giro
de 180°, mientras que medios y extremos sub-15 mostraron una menor asimetría
en el giro de 180°. Como podemos observar, los jugadores sub-16 fueron
superiores en el COD de 180°, podemos afirmar que se debe principalmente a
las diferencias encontradas en la prueba de abducción de cadera entre
categorías, donde los jugadores sub-16 obtuvieron valores superiores de fuerza
isométrica. Descender de forma óptima el centro de gravedad resulta ser
determinante en los COD, la técnica de aplicación de fuerzas horizontales-
laterales requiere de niveles adecuados de fuerza en los grupos musculares
aductores-abductores de la cadera (Sheppard et al., 2006). A pesar de la ventaja
obtenida por los jugadores sub-16 en el giro de 180° no se aprecian diferencias
en el tiempo total de la prueba 505, podemos afirmar entonces que los jugadores
sub-16 cambiaron de dirección más rápidamente, pero los jugadores sub-15
contrarrestaron esa ventaja con una mayor capacidad de aceleración en 15 y 5
metros. En cuanto a las asimetrías encontradas entre categorías, no podemos
asegurar que su causa sean factores como la demarcación o la categoría, puesto
que los extremos sub-15 presentaron una mayor asimetría en el TT de la prueba,
los centrales sub-16 mostraron una mayor asimetría en el tiempo de contacto en
el giro, y los mediocentros y extremos sub-16 fueron más asimétricos en el
tiempo de giro de 180°. Estas diferencias pueden explicarse por factores
cognitivos de aprendizaje motor, ya que los jugadores muy dominantes
presentan mayor lateralidad y asimetría en pruebas de salto y cambio dirección.
(Guimbao 2019)
- 38 -
9 Conclusiones
En nuestro estudio hemos observado diferencias significativas entre
demarcaciones en la categoría sub-16, y diferencias significativas entre
categorías en todos los grupos establecidos por demarcación.
En el test de Salto Horizontal Monopodal los porteros obtuvieron resultados
superiores de media en comparación con el resto de grupos, suponemos que la
predominancia de fuerza explosivo-reactiva en los entrenamientos específicos
de portero puede explicar estas diferencias. En cuanto a la categoría, los
jugadores sub-16 fueron superiores en la prueba de SLH, centrales y extremos
sub-15 obtuvieron valores significativamente inferiores en comparación con los
jugadores sub-16 de las mismas demarcaciones.
En el test FIM ADD-ABD observamos en todos los grupos que la asimetría de
ABD fue superior a la de ADD, advertimos que estos desequilibrios pueden
predisponer al jugador a lesiones musculares. Los jugadores sub-16 presentaron
significativamente una mayor fuerza isométrica en abducción; mediocentros,
extremos y delanteros sub-16 mostraron una menor asimetría en ABD, mientras
que los centrales sub-15 fueron menos asimétricos en abdución de cadera.
Consideramos que estas diferencias dependen de la experiencia previa de cada
jugador en entrenamiento de fuerza.
En la prueba de sprint lineal, los extremos fueron significativamente superiores
a centrales en 15 metros. Consideramos que en las zonas laterales, al estar
menos congestionadas de jugadores, es más probable alcanzar velocidades
máximas. Entre categorías observamos que los porteros, centrales, laterales y
delanteros sub-15 fueron más rápidos en 5 metros, suponemos que estas
diferencias se deben a factores morfológicos y biomecánicos. Sugerimos que la
técnica de aplicación de fuerza horizontal y vertical es determinante en las fases
de aceleración y velocidad máxima. En la potencia desarrollada en 30 metros,
los extremos fueron significativamente superiores a porteros, centrales y
laterales, estas diferencias se producen por el rol técnico-táctico de cada
demarcación, ya que los extremos deben superar la oposición de la línea
defensiva desarrollando elevadas tasas de fuerza explosiva-elástico-reactiva.
- 39 -
En cuanto a las diferencias entre categorías, los jugadores sub-15 desarrollaron
valores superiores de potencia, sugerimos que se debe a diferencias en la edad
madurativa y la técnica de sprint de cada jugador.
En la prueba de CODTimer los centrales y laterales presentaron los mejores
tiempos de media en el COD de 180°, suponemos que estas diferencias son
causa de las demandas gestuales técnico-tácticas de dichas demarcaciones.
Los jugadores sub-16 obtuvieron una menor asimetría en el TT de la prueba,
tambien mejores tiempos en COD de 180°, sugerimos que se debe
principalmente a las diferencias obtenidas en la prueba de abducción de cadera,
ya que los jugadores sub-16 tambien fueron superiores. En cambio, los
jugadores sub-15 mostraron una menor asimetría en el giro de 180°, los
resultados de asimetría obtenidos pueden explicarse por las diferencias en
factores cognitivos de aprendizaje motor.
Los análisis realizados en el presente estudio proporcionaron información acerca
de las diferencias en 4 pruebas de fuerza en jugadores de equipos sub-15 y sub-
16 en función de la demarcación y la categoría.
- 40 -
9.1 Limitaciones del estudio
Como principal limitación consideramos que el reducido tamaño de la muestra,
estadísticamente, no favoreció que encontrasemos diferencias significativas
entre los grupos analizados, a pesar de que la estadística descriptiva mostró
algunos resultados interesantes pero no significativos. En futuras investigaciones
sugerimos a la comunidad científica aplicar la metodología del presente estudio
con un tamaño muestral superior a 250 sujetos, consideramos que se
encontrarán diferencias significativas en practicamente todas las variables
analizadas.
Otra limitación, el hecho de realizar los test en diferentes días supone que
debemos aceptar la variabilidad intra e intersujeto y las fluctuaciones diarias y
semanales de rendimiento, afectando a los resultados del presente estudio. Para
conseguir una mayor estandarización y validez interna, futuras investigaciones
deberán realizar todas las pruebas en el mismo día, evitando en todo momento
el sesgo de efecto de orden y otros sesgos que amenacen la validez interna y
externa del estudio.
Por último, al comparar grupos de edades en formación debemos tener en
cuenta que la edad biológica madurativa tiene más relevancia en el fútbol que la
edad cronológica. Para nuestro estudio no fue posible calcular la velocidad de
altura de crecimiento de los jugadores, sugerimos a futuros estudios aplicar la
fórmula peak-age-velocity (Philippaerts et al., 2006) para obtener una
clasificación más aproximada de sus jugadores a la hora de analizar el perfil
condicional en jóvenes fútbolistas.
- 41 -
9.2 Aplicaciones prácticas
Despues de realizar la revisión bibliográfica y analizar los resultados obtenidos,
aconsejamos a los preparadores físicos individualizar el entrenamiento de
fuerza, con el objetivo de potenciar el perfil condicional de cada jugador en
función de sus demandas técnico-tácticas.
Tambien, consideramos que la fuerza propulsión horizontal tiene más relevancia
en fútbol que la fuerza vertical, por lo que sugerimos aplicar test de salto
horizontal validados en vez de pruebas de salto verticales, ya que la fuerza
horizontal está relacionada con la capacidad de acelerar en espacios reducidos.
En cuanto a las asimetrías, realizar ejercicios unilaterales mejora el rendimiento
en fútbol y corrige el deficit bilateral, los preparadores físicos deberán corregir
posibles desequilibrios musculares para prevenir posibles lesiones musculares
y, en ciertos casos, articulares.
La categoría sub-16 resulta un grupo poblacional muy interesante, los cambios
hormonales de la pubertad influyen directamente en el crecimiento condicional
del futbolista, desarrollando las capacidades que definirán su perfil condicional
en edades adultas. Analizar el perfil condicional de jugadores sub-16 puede
proporcionar información sobre predictores de rendimiento condicionales.
- 42 -
10 Anexos
- Distribución demarcaciones
Distribución de las demarcaciones en función de su posición táctica en el equipo:
- Porteros; Porteros
- Centrales; Central derecho, Central Izquierdo
- Laterales; Lateral derecho, Lateral Izquierdo
- Mediocentros; Mediocentro defensivo o pivote, mediocentro lateral o interior
- Extremos; Extremo derecho, Extremo Izquierdo
- Delanteros; Delanteros o puntas, Mediapuntas
Ilustración 1. Organización propuesta por Di Salvo en su estudio de 2007; ‘’Performance
Characteristics According’’. En nuestro estudio Incluimos la demarcación Portero*.
*
- 43 -
- Test realizados en el gimnasio
- Test realizados en el campo
Ilustración 2. SLH Test, salto máximo horizontal
monopodal, 1) posición inicial, 2) fase de impulso, 3)
fase de vuelo y 4) fase de aterrizaje
Ilustración 3. Ejemplo de la prueba FIM (ADD-ABD)
utilizando el dispositivo de medición GroinBar, imagen
obtenida del banco de imágenes de Google
Ilustración 4. Disposición del material en la prueba
MySprint, posición del dispositivo de grabación y las
6 marcas de picas
Ilustración 5. Disposición del material en la prueba
CODTimer, posición del dispositivo de grabación y las
2 líneas de referencia
- 44 -
- Gráficas análisis demarcación
0
50
100
150
200
POR CEN LAT MED EXT DEL
DIF ADD-ABD
1
2
3
4
5
140
145
150
155
160
165
POR CEN LAT MED EXT DEL
SLH TEST (cm)
SLH PRO (cm) SLH ASI (cm)
0
0.25
0.5
0.75
1
300
350
400
450
POR CEN LAT MED EXT DEL
ADD TEST (N)
ADD PRO (N) ADD ASI (N)
0
0.25
0.5
0.75
1
300
350
400
450
POR CEN LAT MED EXT DEL
ABD TEST (N)
ABD PRO (N) ABD ASI (N)
0.9
1
1.1
1.2
POR CEN LAT MED EXT DEL
SPRINT 5m (s)
2.4
2.5
2.6
2.7
POR CEN LAT MED EXT DEL
SPRINT 15m (s)
- 45 -
1.
25
30
35
40
0
500
1000
1500
2000
2500
POR CEN LAT MED EXT DEL
Pmax
WW/kg
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
SPRINT 30m (s)
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
POR CEN LAT MED EXT DEL
COD TT
COD TT PRO (s) COD TT ASI (s)
0.1
0.2
0.3
0.4
350
400
450
500
550
POR CEN LAT MED EXT DEL
COD Cont.
COD Cont PRO (ms) COD Cont ASI (ms)
0
0.25
0.5
0.75
1
0.5
0.6
0.7
0.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
COD 180º
COD 180° PRO (s) COD 180° ASI (s)
- 46 -
- Gráficas análisis demarcación (Categorías)
0
1
2
3
4
5
6
135
140
145
150
155
160
165
170
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
SLH TEST (cm)
SLH PRO (cm) SLH ASI (cm)
0
1
2
3
4
5
6
135
140
145
150
155
160
165
170
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
SLH TEST (cm)
SLH PRO (cm) SLH ASI (cm)
0
0.25
0.5
0.75
1
300
350
400
450
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
ADD TEST (N)
ADD PRO (N) ADD ASI (N)
0
0.25
0.5
0.75
1
250
300
350
400
450
500
550
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
ABD TEST (N)
ABD PRO (N) ABD ASI (N)
0
0.25
0.5
0.75
1
250
300
350
400
450
500
550
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
ABD TEST (N)
ABD PRO (N) ABD ASI (N)
0
0.25
0.5
0.75
1
300
350
400
450
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
ADD TEST (N)
ADD PRO (N) ADD ASI (N)
- 47 -
0
50
100
150
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
DIF ADD-ABD
0
50
100
150
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
DIF ADD-ABD
0.9
1
1.1
1.2
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
SPRINT 5m (s)
0.9
1
1.1
1.2
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
SPRINT 5m (s)
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
SPRINT 15m (s)
*
*
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
SPRINT 15m (s)
Ilustración 4. *Diferencias significativas entre
centrales-extremos (p=0.030)
- 48 -
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
SPRINT 30m (s)
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
SPRINT 30m (s)
20
25
30
35
40
1000
1500
2000
2500
3000
3500
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
Pmax
Pmax (W) W/kg
**
*
**
*
###
##
#
20
25
30
35
40
1000
1500
2000
2500
3000
3500
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
Pmax
Pmax (W) Pmax (W/kg)
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
COD TT
COD TT PRO (s) COD TT ASI (s)
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
COD TT
COD TT PRO (s) COD TT ASI (s)
Ilustración 5. *Diferencias sig. PMax (W) entre centrales-
extremos (p=0.012), **Diferencias sig. en PMax (W) entre
laterales-extremos (p=0.023), #Diferencias sig. PMax
(W/kg) entre porteros-extremos (p=0.049), ##Diferencias
sig. PMax (W/kg) entre centrales-extremos (p=0.034)
- 49 -
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
300
350
400
450
500
550
600
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
COD Cont.
COD Cont PRO (ms) COD Cont ASI (ms)
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
300
350
400
450
500
550
600
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
COD Cont.
COD Cont PRO (ms) COD Cont ASI (ms)
0
0.5
1
1.5
2
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-15
COD 180º
COD 180° PRO (s) COD 180° ASI (s)
0
0.5
1
1.5
2
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
POR CEN LAT MED EXT DEL
SUB-16
COD 180º
COD 180° PRO (s) COD 180° ASI (s)
- 50 -
- Gráficas analisis categoría
0
1
2
3
4
5
6
135
140
145
150
155
160
165
SUB-16 SUB-15
SLH TEST (cm)
SLH PRO (cm) SLH ASI (cm)
0
25
50
75
100
SUB-16 SUB-15
DIF ADD-ABD
0
0.25
0.5
0.75
1
300
350
400
450
SUB-16 SUB-15
ADD TEST (N)
ADD PRO (N) ADD ASI (N)
0
0.25
0.5
0.75
1
200
250
300
350
400
450
SUB-16 SUB-15
ABD TEST (N)
ABD PRO (N) ABD ASI (N)
*#
0.9
1
1.1
1.2
SUB-16 SUB-15
SPRINT 5m (s)
*
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
SUB-16 SUB-15
SPRINT 15m (s)
*
*
Ilustración 6. *Diferencias sig. SLH PRO (p=0.000)
Ilustración 7. *Diferencias sig. ABD PRO (p=0.002),
#Diferencias sig. ABD ASI (p=0.011)
Ilustración 8. *Diferencias sig. (p=0.000)
Ilustración 9. *Diferencias sig. (p=0.009)
- 51 -
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
SUB-16 SUB-15
SPRINT 30m (s)
20
25
30
35
40
1000
1500
2000
2500
3000
SUB-16 SUB-15
Pmax
Pmax (W) Pmax (W/kg)
*
#
0.01
0.015
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04
0.045
0.05
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
SUB-16 SUB-15
COD TT
COD TT PRO (s) COD TT ASI (s)
0.1
0.2
0.3
300
350
400
450
500
SUB-16 SUB-15
COD Cont.
COD Cont PRO (ms) COD Cont ASI (ms)
0
0.5
1
1.5
2
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
SUB-16 SUB-15
SUB-15
COD 180º
COD 180° PRO (s) COD 180° ASI (s)
*
#
Ilustración 10. *Diferencias sig. (p=0.001), #Diferencias
sig. (p=0.000)
Ilustración 11. Diferencias sig. COD 180° PRO (p=0.000),
#Diferencias sig. COD 180° ASI (p=0.010)
- 52 -
- Gráficas analisis categoría (Demarcación)
0.8
0.9
1
1.1
1.2
POR CEN LAT DEL
SPRINT 5 m (s)
SUB-16 SUB-15
(p=0.025)(p=0.020)(p=0.048)(p=0.004)
0
0.25
0.5
0.75
1
CEN EXT DEL
ABD ASI (N)
SUB-16 SUB-15
(p=0.001)(p=0.050)
(p=0.043)
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
SUB-16 SUB-15
CENTRALES
SPRINT 15m (s)
(p=0.021)
200
250
300
350
400
450
SUB-16 SUB-15
MEDIOCENTROS
ABD PRO (N)
(p=0.006)
135
145
155
165
CEN EXT
SLH TEST (cm)
SUB-16 SUB-15
(p=0.034)(p=0.022)
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
5
SUB-16 SUB-15
LATERALES
SPRINT 30m (s)
(p=0.017)
- 53 -
1000
1500
2000
2500
3000
SUB-16 SUB-15
CENTRALES
Pmax(W)
(p=0.002)
10
20
30
40
50
60
CEN LAT DEL
Pmax (W/kg)
SUB-16 SUB-15
(p=0.021)
(p=0.021)
(p=0.004)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
SUB-16 SUB-15
CENTRALES
COD Cont. ASI (ms)
(p=0.036)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
MED EXT
COD 180°ASI (s)
SUB-16 SUB-15
(p=0.006)
(p=0.050)
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
SUB-16 SUB-15
EXTREMOS
COD TT ASI (s)
(p=0.004)
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
CEN LAT DEL
COD 180°PRO (s)
SUB-16 SUB-15
(p=0.002)(p=0.030)(p=0.050)
- 54 -
11. Referencias Bibliográficas
Aguilera, C. J., Rodríguez, F. R., Vieira, M. I. T., & Gómez, F. B. (2012). Composición corporal y
somatotipo de futbolistas chilenos juveniles sub-16 y sub-17. International Journal of
Morphology, 30(1), 247252.
Akenhead, R., Hayes, P. R., Thompson, K. G., & French, D. (2013). Diminutions of acceleration
and deceleration output during professional football match play. Journal of Science and
Medicine in Sport, 16(6), 556-56.
Alvero Cruz JR, Fernández Vázquez R, Jiménez M, R. M. (2012). Relaciones entre las
características morfológicas y la posición de juego en jóvenes jugadores de fútbol.
Brazilian Journal of Soccer Science, 5(2), 310.
Andrzejewski, M, Chmura, P. Konefał M, Kowalczuk E (2017) activities in match play by elite
German soccer players. J Sports Med Phys Fitness.
Azcárate Jiménez, U., & Yanci Irigoyen, J. (2016). Perfil físico en futbolistas de categoría amateur
de acuerdo a la posición que ocupan en el campo. Revista Española de Educación Física
y Deportes: REEFD, 0(415), 2137.
Balsalobre-Fernández, C., Bishop, C., Beltrán-Garrido, J. V., Cecilia-Gallego, P., Cuenca-Amigó,
A., Romero-Rodríguez, D., & Madruga-Parera, M. (2019). The validity and reliability of a
novel app for the measurement of change of direction performance. Journal of Sports
Sciences. https://doi.org/10.1080/02640414.2019.1640029
Bangsbo, J. (1994). The physiology of soccer - With special reference to intense intermittent
exercise. Acta Physiologica Scandinavica, Supplement.
Bangsbo, Jens, Mohr, M., & Krustrup, P. (2006). Physical and metabolic demands of training and
match-play in the elite football player. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/02640410500482529
Barnes, C., Archer, D. T., Hogg, B., Bush, M., & Bradley, P. S. (2014). The evolution of physical
and technical performance parameters in the english premier league. International
Journal of Sports Medicine. https://doi.org/10.1055/s-0034-1375695
Bishop, C., Read, P., McCubbine, J., & Turner, A. (2018). Vertical and Horizontal Asymmetries
are Related to Slower Sprinting and Jump Performance in Elite Youth Female Soccer
Players. Journal of Strength and Conditioning Research, 1.
https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000002544
Bloomfield, J., Polman, R., & O’Donoghue, P. (2007). Physical demands of different positions in
FA Premier League soccer. Journal of Sports Science and Medicine.
Booher, L. D., Hench, K. M., Worrell, T. W., & Stikeleather, J. (1993). Reliability of three single
leg hop tests. Journal of Sport Rehabilitation. https://doi.org/10.1123/jsr.2.3.165
- 55 -
Calahorro Cañada, F., Zagalaz Sánchez, M. L., Lara Sánchez, A. J., & Torres-Luque, G. (2012).
Análisis de la condición física en jóvenes jugadores de fútbol en función de la categoría
de formación y del puesto específico. Apunts Educació Física i Esports, 109, 5462.
https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2012/3).109.05
Cañada, F. C., Luque, G. T., Lara Sánchez, A. J., & Zagalaz Sánchez, M. L. (2013). Exigencia
competitiva en jugadores de fútbol cadetes en relación al puesto específico. Journal of
Sports Science / Revista de Ciencias Del Deporte.
Casáis, L., Crespo J., Domínguez, E. & Lago, C (2012). Relación entre parámetros
antropométricos y manifestaciones de fuerza y velocidad en futbolistas en edades de
formación (tesis de postgrado). Universidad de Vigo, Galicia, España.
Castagna, C., Abt, G., & D’Ottavio, S. (2007). Physiological aspects of soccer refereeing
performance and training. In Sports Medicine. https://doi.org/10.2165/00007256-
200737070-00006
Castagna, C., D’Ottavio, S., & Abt, G. (2003). Activity Profile of Young Soccer Players During
Actual Match Play. Journal of Strength and Conditioning Research.
https://doi.org/10.1519/1533-4287
Chaouachi, A., Manzi, V., Chaalali, A., del Wong, P., Chamari, K., & Castagna, C. (2012).
Determinants analysis of change-of-direction ability in elite soccer players. J Strength
Cond Res, 26(10), 26672676.
Cunha, G., Lorenzi, T., Sapata, K., Lopes, A. L., Gaya, A. C., & Oliveira, Á. (2011). Effect of
biological maturation on maximal oxygen uptake and ventilatory thresholds in soccer
players: An allometric approach. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/02640414.2011.570775
Dalen T, Ingebrigsten J, Ettema G, Hjelde GH, Wisloff U (2016) Player load, acceleration, and
deceleration during forty-five competitive matches of elite soccer. J Strength Cond Res
30(2): 351-359.
Di Salvo, V., & Pigozzi, F. (1998). Physical training of football players based on their positional
rules in the team: Effects on performance-related factors. Journal of Sports Medicine and
Physical Fitness.
Di Salvo, V., Baron, R., Tschan, H., Calderon Montero, F. J., Bachl, N., & Pigozzi, F. (2007).
Performance characteristics according to playing position in elite soccer. International
Journal of Sports Medicine. https://doi.org/10.1055/s-2006-924294
Di Salvo, V., Baron, R., Tschan, H., Calderon Montero, F., Bachl, N., & Pigozzi, F. (2007).
Performance Characteristics According to Playing Position in Elite Soccer. International
Journal of Sports Medicine, 28(3), 222-227. https://doi.org/10.1055/s-2006-924294
- 56 -
Di Salvo, Valter, Baron, R., González-Haro, C., Gormasz, C., Pigozzi, F., & Bachl, N. (2010).
Sprinting analysis of elite soccer players during European Champions League and UEFA
Cup matches. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/02640414.2010.521166
Dominguez, Eduado. ‘’Metodología del entrenamiento de fuerza’’. Universidad de Castilla La
Mancha, Toledo, España. 11/05/2020
Dragijsky, M., Maly, T., Zahalka, F., Kunzmann, E., & Hank, M. (2017). Seasonal Variation of
Agility, Speed and Endurance Performance in Young Elite Soccer Players. Sports.
https://doi.org/10.3390/sports5010012
Edwards, A. M., MacFadyen, A. M., & Clark, N. (2003). Test performance indicators from a single
soccer specific fitness test differentiate between highly trained and recreationally active
soccer players. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness.
Gavin, M. Ross, S. Chris, B. Mark, G. (2007). The effect of periodized resistance training on
accelerative sprint performance Sports Biomechanics; 6(3), 285300.
Gerodimos, V., Karatrantou, K., Paschalis, V., Zafeiridis, A., Katsareli, E., Bilios, P., & Kellis, S.
(2015). Reliability of concentric and eccentric strength of hip abductor and adductor
muscles in young soccer players. Biology of Sport.
https://doi.org/10.5604/20831862.1189202
Gil, S. M., Gil, J., Ruiz, F., Irazusta, A., & Irazusta, J. (2010). Anthropometrical characteristics and
somatotype of young soccer players and their comparison with the general population.
Biology of Sport. https://doi.org/10.5604/20831862.906762
Gil, Susana Maria, Badiola, A., Bidaurrazaga-Letona, I., Zabala-Lili, J., Gravina, L., Santos-
Concejero, J., Lekue, J. A., & Granados, C. (2014). Relationship between the relative age
effect and anthropometry, maturity and performance in young soccer players. Journal of
Sports Sciences. https://doi.org/10.1080/02640414.2013.832355
Gomez-Piqueras, P., Gonzalez-Villora, S., Sanchez-Gonzalez, M., & Sainz de Baranda, P.
(2020). The functional assessment as a key element in the recovery of football players
after an injury. SPORT TK-Revista EuroAmericana de Ciencias Del Deporte.
https://doi.org/10.6018/sportk.412461
Guimbao, Iñigo. (2020). ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE LAS ASIMETRÍAS EN HOP TEST
Y EL TEST 505 COD.
Haugen, T. A., Tønnessen, E., & Seiler, S. (2013). Anaerobic performance testing of professional
soccer players 1995-2010. . Int J Sports Physiol Perform.;8:14815
Hopkins, W. G., Schabort, E. J., & Hawley, J. A. (2001). Reliability of power in physical
performance tests. In Sports Medicine. https://doi.org/10.2165/00007256-200131030-
00005
- 57 -
Hulse, M. A., Morris, J. G., Hawkins, R. D., Hodson, A., Nevill, A. M., & Nevill, M. E. (2013). A
field-test battery for elite, young soccer players. International Journal of Sports Medicine.
https://doi.org/10.1055/s-0032-1312603
Hunter J, Marshall R, McNair P (2003). Reliability of biomechanical variables of sprint
running. Med Sci Sports Exercise, 36 (5): 850-861
Izquierdo, J., Zarzuela, R., Sedano, S., De Benito, A. M., Salgado, I., & Cuadrado, G. (2008).
Estudio Comparativo De Factores Antropométricos Y Fisico-Técnicos En Jóvenes
Futbolistas De Élite De Ambos Sexos, En Función De La Posición Habitual De Juego.
Quinto Congreso Asociasion Española De Ciencias Del Deporte.
Kugler, F., & Janshen, L. (2010). Body position determines propulsive forces in accelerated
running. Journal of Biomechanics. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2009.07.041
Leite Portella, D., & De Arruda, M. (2011). Valoración del rendimiento físico de jóvenes futbolistas
en función de la edad cronológica. Apunts Educación Física y Deportes, 105, 4249.
https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2011/4).106.05
M, G. (2005). Physiological Responses, Mechanisms of Fatigue and the Influence of Aerobic
Fitness. Sports Medicine.
Malina, R. M., Cumming, S. P., Morano, P. J., Barron, M., & Miller, S. J. (2005). Maturity status
of youth football players: A noninvasive estimate. Medicine and Science in Sports and
Exercise. https://doi.org/10.1249/01.mss.0000171622.45134.cb
Martín-Moya, R., & Jesús Ruíz-Montero, P. (2017). Demandas físicas centradas en factores
externos del futbolista profesional. Revista Iberoamericana de Ciencias de La Actividad
Física y El Deporte.
Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Kuitunen, S., Douglas, A., Peltola, E., & Bourdon, P. (2011).
Age-related differences in acceleration, maximum running speed, and repeated-sprint
performance in young soccer players. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/02640414.2010.536248
Morin, J. B., Edouard, P., & Samozino, P. (2011). Technical ability of force application as a
determinant factor of sprint performance. Medicine and Science in Sports and Exercise.
https://doi.org/10.1249/mss.0b013e318216ea37
Nicholas, C. W., Nuttall, F. E., & Williams, C. (2000). The loughborough intermittent shuttle test:
A field test that simulates the activity pattern of soccer. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/026404100365162
Osgnach C, Poser S, Bernardini R, Rinaldo R, di Prampero PE. (2010). Energy cost and
metabolic power in elite soccer: a new match analysis approach. Med Sci Sports
Exerc.;42(1):1708.
- 58 -
Pedro, A., García-pinillos, F., Ruiz-ariza, A., & Latorre-román, P. A. (2015). Influencia del puesto
específico en la potencia y agilidad de jóvenes futbolistas. RETOS. Nuevas Tendencias
En Educación Física, Deporte y Recreación, 27, 5861.
Perroni, F., Vetrano, M., Camolese, G., Guidetti, L., & Baldari, C. (2015). Anthropometric and
Somatotype Characteristics of Young Soccer Players: Differences among Categories,
Subcategories, and Playing Position. Journal of Strength and Conditioning Research.
https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000881
Philippaerts, R. M., Vaeyens, R., Janssens, M., Van Renterghem, B., Matthys, D., Craen, R., …
Malina, R. M. (2006). The relationship between peak height velocity and physical
performance in youth soccer players. Journal of Sports Sciences, 24(3), 221-230.
https://doi.org/10.1080/02640410500189371
Pivovarniček, P., Pupiš, M., & Lacena, M. (2015). A level of jump abilities of elite slovak soccer
players at different positions in field. Journal of Physical Education and Sport.
https://doi.org/10.7752/jpes.2015.01009
Reilly, T., Williams, A. M., Nevill, A., & Franks, A. (2000). A multidisciplinary approach to talent
identification in soccer. Journal of Sports Sciences.
https://doi.org/10.1080/02640410050120078
Rienzi, E., Drust, B., Reilly, T., Carter, J. E. L., & Martin, A. (2000). Investigation of anthropometric
and work-rate profiles of elite South American international soccer players. Journal of
Sports Medicine and Physical Fitness.
Romero-Franco, N., Jiménez-Reyes, P., Castaño-Zambudio, A., Capelo-Ramírez, F., Rodríguez-
Juan, J. J., González-Hernández, J., Toscano-Bendala, F. J., Cuadrado-Peñafiel, V., &
Balsalobre-Fernández, C. (2017). Sprint performance and mechanical outputs computed
with an iPhone app: Comparison with existing reference methods. European Journal of
Sport Science. https://doi.org/10.1080/17461391.2016.1249031
Ronnestad, B. R., Kvamme, N. H., Sunde, A., & Raastad, T. (2008). Short-term effects of strength
and plyometric training on sprint and jump performance in professional soccer players.
Journal of Strength and Conditioning Research.
https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e31816a5e86
Ruas, C. V., Minozzo, F., Pinto, M. D., Brown, L. E., & Pinto, R. S. (2015). Lower-Extremity
Strength Ratios of Professional Soccer Players According to Field Position. Journal of
Strength and Conditioning Research, 29(5), 1220-1226.
https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000000766
Ryan, S., Kempton, T., Pacecca, E., & Coutts, A. J. (2019). Measurement properties of an
adductor strength-assessment system in professional Australian footballers. International
Journal of Sports Physiology and Performance. https://doi.org/10.1123/ijspp.2018-0264
- 59 -
Santiago, A., Granados, C., Quintela, K., & Irigoyen, J. Y. (2015). Diferencias entre jugadores de
fútbol de distintas edades en la capacidad de aceleración, cambio de dirección y salto.
Cultura, Ciencia y Deporte. https://doi.org/10.12800/ccd.v10i29.551
Sanz, R., Aranda R., Calabuig, F. & Crespo, H (2015). Efectos de un programa de entrenamiento
de fuerza unilateral o bilateral sobre el rendimiento en gestos de fuerza velocidad y la
asimetría bilateral en jóvenes futbolistas (tesis de postgrado). Universidad de Valencia,
Comunidad Valenciana, España.
Sheppard, J. M., Young, W. B., Doyle, T. L. A., Sheppard, T. A., & Newton, R. U. (2006). An
evaluation of a new test of reactive agility and its relationship to sprint speed and change
of direction speed. Journal of Science and Medicine in Sport, 9(4), 342-349.
https://doi.org/10.1016/j.jsams.2006.05.019
Slimani, M., Chamari, K., Miarka, B., Del Vecchio, F. B., & Chéour, F. (2016). Effects of Plyometric
Training on Physical Fitness in Team Sport Athletes: A Systematic Review. In Journal of
Human Kinetics. https://doi.org/10.1515/hukin-2016-0026
Spagnuolo, D. L., Machado, F. A., & Peccin, M. S. (2013). Evaluation of symmetry and weight-
bearing in lower limbs of youth soccer players. Revista Brasileira de Medicina Do Esporte.
https://doi.org/10.1590/S1517-86922013000600013
Stolen, T., Chamari, K., Castagna, C., & Wisl??ff, U. (2005). Physiology of Soccer. Sports
Medicine, 35(6), 501-536. https://doi.org/10.2165/00007256-200535060-00004
Strøyer, J., Hansen, L., & Klausen, K. (2004). Physiological Profile and Activity Pattern of Young
Soccer Players during Match Play. Medicine and Science in Sports and Exercise.
https://doi.org/10.1249/01.MSS.0000106187.05259.96
Thorborg, K., Couppé, C., Petersen, J., Magnusson, S. P., & Hölmich, P. (2011). Eccentric hip
adduction and abduction strength in elite soccer players and matched controls: A cross-
sectional study. British Journal of Sports Medicine.
https://doi.org/10.1136/bjsm.2009.061762
Tobergte, D. R., & Curtis, S. (2013). Relacion Entre Parametros Antropometricos Y
Manifestaciones De Fuerza Y Velocidad En Futbolistas En Edades De Formacion.
Journal of Chemical Information and Modeling.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Tyler, T. F., Nicholas, S. J., Campbell, R. J., & McHugh, M. P. (2001). The association of hip
strength and flexibility with the incidence of adductor muscle strains in professional ice
hockey players. American Journal of Sports Medicine.
https://doi.org/10.1177/03635465010290020301
Vigne G, Gaudino C, Rogowski I, Alloatti G, Hautier C. (2010) Activity profile in elite Italian soccer
team. Int J Sports Med.;31(5):304310
- 60 -
Young, W., Benton, D., Duthie, G., & Pryor, J (2001). Resistance training for short esprints and
maximum-speed esprints. Strength and Conditioning Journal, 23(2), 7-13
FIN
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
ABSTRACT The aim of the present investigation was to analyze the validity and reliability of a novel iPhone app (CODTimer) for the measurement of total time and interlimb asymmetry in the 5 + 5 change of direction test (COD). To do so, twenty physically active adolescent athletes (age = 13.85 ± 1.34 years) performed six repetitions in the COD test while being measured with a pair of timing gates and CODTimer. A total of 120 COD times measured both with the timing gates and the app were then compared for validity and reliability purposes. There was an almost perfect correlation between the timing gates and the CODTimer app for the measurement of total time (r = 0.964; 95% Confidence interval (CI) = 0.95–1.00; Standard error of the estimate = 0.03 s.; p < 0.001). Moreover, non-significant, trivial differences were observed between devices for the measurement of total time and interlimb asymmetry (Effect size < 0.2, p > 0.05). Similar levels of reliability were observed between the timing gates and the app for the measurement of the 6 different trials of each participant (Timing gates: Intraclass correlation coefficient (ICC) = 0.651–0.747, Coefficient of variation (CV) = 2.6–3.5%; CODTimer: ICC = 0.671–0.840, CV = 2.2–3.2%). The results of the present study show that change of direction performance can be measured in a valid, reliable way using a novel iPhone app.�
Article
Full-text available
El fútbol es el deporte más popular en el mundo y lo practican tanto hombres, como mujeres y niños con diferentes niveles de experiencia. La práctica del fútbol depende de una multitud de factores como son la técnica, biomecánica, táctica, áreas mentales y demandas fisiológicas. La información ha sido recabada de diversos artículos científicos y revisiones relacionadas con el tema, todos ellos de actualidad y seleccionando únicamente la información que nos interesa en relación a este tema. En el presente artículo se describen los factores externos más importantes y que mayor influencia tienen en el rendimiento del deportista y que se deberían de tener en cuenta. Se muestran las demandas relacionadas con la distancia total recorrida por los jugadores durante los partidos, la intensidad y velocidad de desplazamiento, las acciones según el puesto específico que ocupa cada jugador en el terreno de juego y, por último, la superficie de contacto.
Article
Full-text available
Purpose: To examine the measurement properties of an adductor strength assessment system in professional Australian footballers. Methods: Observational, longitudinal design. Test-retest reliability data were collected from 18 professional Australian footballers from one club on the same day during the 2017 AFL competition. Week-to-week variation data were collected on 45 professional Australian footballers from one club during the same season at 48, 72 and 120 h post-match (rounds 1-23). Players lay beneath a GroinBar Hip Strength Testing System in supine position with their knee joint at an angle of 60 degrees. Force (N) was extracted for left and right limbs of each player and a pain score from 0-10 (0=no pain, 10=maximum pain) was provided. Coefficient of variation (CV) and smallest worthwhile change (SWC) were calculated on test-retest data. Signal-to-noise ratio (SNR) was calculated for each major time point. Mean difference between force scores in a subgroup of players with and without groin pain (n=18) were collected as evidence of construct validity for the system. Results: Test CV was 6.3% [4.9, 9.0]. CV exceeded the SWC on both limbs. Intraclass coefficient (ICC) was 0.94. SNR ranged from 1.6 and 2.6 on average for 48, 72 and 120 h post-match. Groin pain had a very likely moderate negative effect on adductor strength (ES: 0.41). Conclusions: The system possesses greater measurement precision to dynamometry and sphygmomanometer adductor strength assessment methods in professional Australian footballers. Increased groin pain reduced groin squeeze force production. Practitioners may interpret changes exceeding 6.3% in adductor strength as real.
Article
Full-text available
Inter-limb asymmetries have been shown to be greater during vertical jumping compared to horizontal jumping. Notable inter-limb differences have also been established at an early age in male youth soccer players. Furthermore, given the multi-planar nature of soccer, establishing between-limb differences from multiple jump tests is warranted. At present, a paucity of data exists regarding asymmetries in youth female soccer players and their effects on physical performance. The aims of this study were to quantify inter-limb asymmetries from unilateral jump tests and examine their effects on speed and jump performance. Nineteen elite youth female soccer players performed a single leg countermovement jump (SLCMJ), single, triple, and crossover hops for distance and a 20 m sprint test. Test reliability was good to excellent (ICC = 0.81-0.99) and variability acceptable (CV = 1.74-5.42%). A one-way ANOVA highlighted larger asymmetries from the SLCMJ compared to all other jump tests (p < 0.05). Pearson’s correlations portrayed significant relationships between vertical asymmetries from the SLCMJ and slower sprint times (r = 0.49-0.59). Significant negative relationships were also found between horizontal asymmetries during the triple hop test and horizontal jump performance (r = -0.47 to -0.58) and vertical asymmetries during the SLCMJ and vertical jump performance (r = -0.47 to -0.53). The results from this study highlight that the SLCMJ appears to be the most appropriate jump test for identifying between-limb differences with values ~12% showing negative associations with sprint times. Furthermore, larger asymmetries are associated with reduced jump performance and would appear to be direction-specific. Practitioners can use this information as normative data to be mindful of when quantifying inter-limb asymmetries and assessing their potential impact on physical performance in youth female soccer players.
Article
Full-text available
The aim of this study was to investigate changes in the linear running speed (LRS) for 30 m, change of direction speed (CODS), and endurance in young elite Czech soccer players. The following tests were conducted to assess CODS and endurance: Agility 505 turning toward the dominant (A505DL) and non-dominant lower limb (A505NL); Illinois Agility Test (IAT); and intermittent test (Yo-Yo IRT1). During the soccer season, we investigated performance at the following time periods: the start (t1) and the end of the pre-season period (t2); during (t3) and at the end of the competitive period (t4). Repeated measurement analysis of variance revealed a significant effect of time period on selected fitness parameters (p < 0.05). Post hoc analysis for test A505DL revealed significant improvements of performance at t3 (2.71 ± 0.08 s) and t4 (2.72 ± 0.06 s) compared to t1 (2.81 ± 0.09 s). A505NL was significantly different between t1 (2.83 ± 0.09 s) and t2 (2.76 ± 0.09 s), t3 (2.7 ± 0.07 s) and t4 (2.71 ± 0.09 s). Performance of CODS at t1 for the IAT (18.82 ± 0.56 s) was significantly lower (p < 0.05) than any other time period (t2 = 18.52 ± 0.63 s, t3 = 17.94 ± 0.51 s, t4 = 17.89 ± 0.66 s). The power of LRS was significantly different at t3 (4.99 ± 0.15 s), and t4 (4.98 ± 0.17 s) compared to t1 (5.15 ± 0.21 s), and t2 (5.07 ± 0.14 s). For the Yo-Yo IRT1 test, we observed a significant increase in performance between t1 (625.26 ± 170.34 m), t2 (858.95 ± 210.55 m), and t3 (953.68 ± 229.88 m). These results show the impact of soccer season time period on young soccer player performance and may further serve as a basis for comparison with similar research conducted by peers. These results may aid sports practice for clinicians, conditioning coaches, soccer coaches and physiotherapeutic coaches.
Article
Full-text available
The purpose of this study was to assess validity and reliability of sprint performance outcomes measured with an iPhone application (named: MySprint) and existing field methods (i.e. timing photocells and radar gun). To do this, 12 highly trained male sprinters performed 6 maximal 40-m sprints during a single session which were simultaneously timed using 7 pairs of timing photocells, a radar gun and a newly developed iPhone app based on high-speed video recording. Several split times as well as mechanical outputs computed from the model proposed by Samozino et al. [(2015). A simple method for measuring power, force, velocity properties, and mechanical effectiveness in sprint running. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. https://doi.org/10.1111/sms.12490] were then measured by each system, and values were compared for validity and reliability purposes. First, there was an almost perfect correlation between the values of time for each split of the 40-m sprint measured with MySprint and the timing photocells (r=0.989–0.999, standard error of estimate=0.007–0.015 s, intraclass correlation coefficient (ICC)=1.0). Second, almost perfect associations were observed for the maximal theoretical horizontal force (F0), the maximal theoretical velocity (V0), the maximal power (Pmax) and the mechanical effectiveness (DRF – decrease in the ratio of force over acceleration) measured with the app and the radar gun (r= 0.974–0.999, ICC=0.987–1.00). Finally, when analysing the performance outputs of the six different sprints of each athlete, almost identical levels of reliability were observed as revealed by the coefficient of variation (MySprint: CV=0.027–0.14%; reference systems: CV=0.028–0.11%). Results on the present study showed that sprint performance can be evaluated in a valid and reliable way using a novel iPhone app.
Article
Full-text available
Plyometric training (PT) is a very popular form of physical conditioning of healthy individuals that has been extensively studied over the last decades. In this article, we critically review the available literature related to PT and its effects on physical fitness in team sport athletes. We also considered studies that combined PT with other popular training modalities (e.g. strength/sprint training). Generally, short-term PT (i.e. 2-3 sessions a week for 4-16 weeks) improves jump height, sprint and agility performances in team sport players. Literature shows that short PT (<8 weeks) has the potential to enhance a wide range of athletic performance (i.e. jumping, sprinting and agility) in children and young adult amateur players. Nevertheless, 6 to 7 weeks training appears to be too short to improve physical performance in elite male players. Available evidence suggests that short-term PT on non-rigid surfaces (i.e. aquatic, grass or sand-based PT) could elicit similar increases in jumping, sprinting and agility performances as traditional PT. Furthermore, the combination of various plyometric exercises and the bilateral and unilateral jumps could improve these performances more than the use of single plyometric drills or traditional PT. Thus, the present review shows a greater effect of PT alone on jump and sprint (30 m sprint performance only) performances than the combination of PT with sprint/strength training. Although many issues related to PT remain to be resolved, the results presented in this review allow recommending the use of well-designed and sport-specific PT as a safe and effective training modality for improving jumping and sprint performance as well as agility in team sport athletes.
Article
Full-text available
The concentric and eccentric strength profile and muscular balance of the hip joint are important parameters for success in soccer. This study evaluated the reliability for the assessment of hip abduction and adduction isokinetic strength over a range of angular velocities (30 and 90 degrees/s) and types of muscular actions (concentric and eccentric) in young soccer players. The reliability for the assessment of reciprocal (conventional and functional) and bilateral torque ratios was also examined. Fifteen male soccer players (15 +/- 1 years) performed two sessions, separated by three days. The testing protocol consisted of five maximal concentric and eccentric hip abductions and adductions of both legs at angular velocities of 30 degrees/s and 90 degrees/s. The peak torque was evaluated in young soccer players using an isokinetic dynamometer (Cybex Norm), and the reciprocal strength ratios (conventional and functional) and bilateral ratios (non-preferred to preferred leg ratios) were calculated. The test-retest reliability for the assessment of peak torque (ICC= 0.71-0.92) and of reciprocal muscle group ratios (ICC= 0.44-0.87) was found to be moderate to high. Bilateral torque ratios exhibited low to moderate reliability (ICC= 0.11-0.64). In conclusion, isokinetic strength of hip abductor and adductor muscles and the conventional and functional strength ratios can be reliably assessed in young soccer players, especially at low angular velocities. The assessment, however, of bilateral strength ratios for hip abductor/adductor muscles should be interpreted with more caution.
Article
Los objetivos del presente estudio fueron, por un lado, evaluar la antropometría, el rendimiento en el sprint en línea recta, la capacidad de cambio de dirección (CODA), la capacidad cardiovascular, el salto vertical, el salto horizontal y la capacidad de repetir esprines en jugadores de fútbol amateur, y por otro, examinar las diferencias en estas variables teniendo en cuenta el puesto que ocupan en el campo. En este estudio participaron 59 jugadores de fútbol amateur (edad = 23,41 ± 3,54 años, masa = 73,61 ± 6,51 kg, talla = 1,76 ± 0,06 m, porcentaje de grasa = 12,49 ± 3,02%, índice de masa corporal = 23,67 ± 1,65 kg/m2, masa ósea = 3,31 ± 0,31 kg, masa muscular = 61,87 ± 5,00 kg, porcentaje de agua = 63,13 ± 3,00%) pertenecientes a tres equipos que competían en las categorías de Primera Regional, Regional Preferente y Tercera División de la liga de fútbol profesional (LFP). No se encontraron diferencias significativas por puestos en los test de antropometría, Modified Agility T-test (MAT) y test intermitente de resistencia Yo-Yo nivel 1 (YYIR1), pero si en la capacidad de aceleración en SP10m y SP20m donde el grupo de delanteros (DEL) fue el más rápido y el grupo de porteros (P) el más lento. Sin embargo, en el salto vertical bilateral con contra movimiento y manos libres (VCMJAS) y en el salto horizontal con manos libres bilateral (HCMJAS) y con la pierna izquierda (HCMJASI) fue el grupo P el que más saltó y el grupo de medios centros (MC) los que menos. En el test de esprines repetidos (RSA30m) se observo como el grupo DEL era el más rápido y el grupo MC el más lento. Debido a los resultados obtenidos, creemos que sería interesante implantar programas de entrenamiento específicos para cada puesto que se ocupa en el campo ya que los roles de los jugadores son diferentes.
Article
Purpose: The aim of the study was to examine the ways playing positions and match outcome (i.e. win, draw, loss) affect the sprint distance covered and the number of sprints performed by German Bundesliga soccer players. Methods: Match performance data were collected from 350 soccer players competing in the German Bundesliga during the 2014/2015 domestic season. A total of 4393 individual match observations were undertaken on outfield players. The analysis was carried using the Impire AG motion analysis system with records of all movements of players in all the 306 matches. The recorded variables included total sprint distance covered and the total number of sprints in offensive and defensive play. The conformity assessment was carried out with the Shapiro-Wilk test (p ≤ 0.01). To compare mean values of the examined variables a two-way ANOVA was used. The differences between pairs of means were verified with Fisher's LSD. Results: The analysis of the covered sprint distance and the number of performed sprints showed that central defenders and full-backs covered shorter distances in won matches than in lost matches (p ≤ 0.05). Furthermore, forwards and wide midfielders covered significantly longer sprint distances in won matches than in lost matches (p ≤ 0.05). Conclusions: The match outcome may be viewed as a measure of performance accomplishment and, hence, it may influence the sprinting efforts made by players.