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Diego Chaverri, Xavier Iglesias i Reig, Fernando Agustín Rodríguez
Objetivo. Determinar la influencia de cada segmento y evaluar la capacidad predictiva de los modelos multivariados discriminantes en pruebas de triatlón olímpico de las Series Mundiales 2015 (WTS 2015).
Método. Los 40 primeros clasificados, mujeres (M) y hombres (H), se categorizaron en cuatro grupos en función de la posición final (1-10.o; 11-20.o; 21-30.o y 31-40.o) en cinco pruebas de triatlón olímpico (WTS 2015). Una vez comprobada la normalidad y la homocedasticidad, se estandarizaron (puntuaciones Z) las variables de rendimiento (tiempos por segmento, transiciones y final). Se valoró la capacidad predictiva del conjunto de variables en la posición final de cada prueba y para toda la temporada mediante el análisis multivariado de primera función discriminante con validación cruzada dejando uno fuera (LOO-CV).
Resultados. La carrera a pie fue el único segmento incluido en la primera función discriminante en todos los modelos, presentando el mayor poder discriminante (coeficiente estandarizado: M: 1.195-1.872; H: 1.000-1.554), seguido del ciclismo (M: 1.001-1.393; H: 0.825-1.112) y la natación (M: 0.610-0.837; H: 0.765-0.836). El porcentaje de triatletas clasificados correctamente por los modelos desarrollados analizando las carreras por separado (M: 78-100% [75-90% LOO-CV]; H: 83-90% [75-90% LOO-CV]), fue mayor que realizando el análisis conjunto de las cinco pruebas (M: 87% [86% LOO-CV]; H: 78% [76% LOO-CV]).
Conclusiones. El rendimiento en triatlón olímpico puede modelarse satisfactoriamente mediante el análisis multivariado de función discriminante. El tiempo en el segmento de carrera a pie presenta la mayor capacidad predictiva del rendimiento global.
