María José González Cuello*

mariajosegcuello@gmail.com
Antonio Hernández Mendo**

mendo@uma.es

Nicole Alejandra Liñan Camargo+

nicolelinancamargo@gmail.com

Lucía Moreno Cortés-Cavanillas++

luciamccavanillas@gmail.com

Gabriela Rosaura Soto Soler+++

gsotosoler@gmail.com

*Psicóloga con Máster en Psicología del Deporte

por la Escuela Universitaria Real Madrid

Cuenta con experiencia en el trabajo con deportistas de base

y alto rendimiento, así como en procesos sociales y organizacionales

**Catedrático de Universidad en la Universidad de Málaga

Doctor en Psicología por la Universidad de Santiago de Compostela

Máster en Psicología del Deporte por la Universidad Autónoma de Madrid

Coordina el Máster Oficial en Investigación en Actividad Física y Deporte (UMA)

Ha publicado más de 300 artículos científicos, 14 libros

y 84 capítulos de libro, y es titular de 19 patentes

Ha dirigido 40 tesis doctorales y ha impartido más de 100 conferencias

Actualmente es director de Cuadernos de Psicología del Deporte (Scopus Q3)

Editor-in-Chief de Psychology International (MDPI)

y editor asociado invitado en Frontiers in Movement Science

and Sport Psychology (JCR Q2) y Sustainability (Q2)

Ha colaborado con selecciones deportivas, clubes de fútbol y deportistas olímpicos.

+Psicóloga del deporte con Máster en Psicología del Deporte

por la Escuela Universitaria Real Madrid

Posee amplia experiencia con tenistas de base y élite

Extenista de alto nivel

++Graduada en Psicología con especialización en Recursos Humanos

por Wilmington University (EE.UU.)

Estudiante del Máster en Psicología del Deporte

en la Universidad Europea (Escuela Real Madrid)

Exjugadora de fútbol en la NCAA División II,

donde fue reconocida como All Academic CACC

Ha realizado prácticas como psicóloga de cantera en el Real Madrid

y actualmente trabaja como entrenadora en los USA Clinics

de la Fundación Real Madrid

+++Psicóloga del deporte con Máster en Psicología del Deporte

por la Escuela Universitaria Real Madrid

Ha trabajado con deportistas jóvenes y de alto rendimiento

en disciplinas como fútbol, tenis de mesa, natación y atletismo

Exdeportista de alto nivel

(España)

Recepción: 05/05/2025 - Aceptación: 29/05/2025

1ª Revisión: 17/05/2025 - 2ª Revisión: 29/05/2025

Documento accesible. Ley N° 26.653. WCAG 2.0

Cita sugerida: González Cuello, M.J., Hernández Mendo, A., Liñan Camargo, N.A., Cortés-Cavanillas, L.M., y Soto Soler, G.R. (2025). Herramienta observacional para el análisis de conductas en tenis profesional. Lecturas: Educación Física y Deportes, 30(325), 45-75. https://doi.org/10.46642/efd.v30i325.8371

 

Resumen

    Este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar una herramienta observacional específica para analizar acciones técnico-tácticas y psicológicas en el tenis individual profesional. Para ello, se integran metodologías cualitativas y cuantitativas, y se propone una herramienta basada en un sistema de categorías exhaustivas (17 criterios y 225 categorías). La herramienta contempla unidades técnicas (como la efectividad del saque), tácticas (uso estratégico del espacio) y dimensiones contextuales (presión psicológica en puntos críticos). Fue aplicada a partidos de tenistas destacados (Federer, Nadal, Alcaraz, Swiatek, entre otros) en distintas superficies y momentos competitivos. Se utilizaron los programas HOISAN y SAGT para asegurar la fiabilidad intra e interobservador, obteniendo coeficientes elevados (Pearson ≈ 0,99, Kappa de Cohen ≥ 0,85). El análisis de invarianza por sexo no mostró diferencias significativas (Z = 0), lo que respalda su aplicabilidad en circuitos ATP y WTA. Esta herramienta permite analizar secuencias de juego, diseñar entrenamientos situacionales y optimizar el scouting, destacando su valor metodológico y su utilidad en contextos reales de competición.

    Palabras clave: Metodología observacional. Tenis profesional. Herramienta observacional. Análisis técnico-táctico. Fiabilidad intraobservador. Invarianza de medida.

 

Abstract

    This study aims to develop and validate a specific observational tool for analyzing technical, tactical, and psychological actions in professional singles tennis. To this end, it integrates qualitative and quantitative methodologies and proposes a tool based on an exhaustive category system (17 criteria and 225 categories). The tool includes technical units (such as serve effectiveness), tactical components (strategic use of space), and contextual dimensions (psychological pressure at critical points). It was applied to matches played by elite tennis players (Federer, Nadal, Alcaraz, Swiatek, among others) on different surfaces and at competitive stages. HOISAN and SAGT software were used to ensure intra- and inter-observer reliability, achieving high coefficients (Pearson ≈ 0.99, Cohen’s Kappa ≥ 0.85). The gender invariance analysis showed no significant differences (Z = 0), confirming its applicability to both ATP and WTA circuits. This tool allows for the analysis of play sequences, design of situational training, and optimization of scouting, underlining its methodological rigor and practical value in real competition contexts.

    Keywords: Observational methodology. Professional tennis. Tool observational. Technical-tactical analysis. Intra-observer reliability. Measurement invariance.

 

Resumo

    Este estudo tem como objetivo desenvolver e validar uma ferramenta observacional específica para analisar ações técnicas, táticas e psicológicas no tênis profissional de singulares. Para tal, são integradas metodologias qualitativas e quantitativas, sendo proposta uma ferramenta baseada num sistema abrangente de categorias (17 critérios e 225 categorias). A ferramenta considera unidades técnicas (como a eficácia do serviço), unidades táticas (utilização estratégica do espaço) e dimensões contextuais (pressão psicológica nos pontos críticos). Foi aplicada a partidas que envolviam tenistas proeminentes (Federer, Nadal, Alcaraz, Swiatek, entre outros) em diferentes superfícies e em diferentes momentos competitivos. Os programas HOISAN e SAGT foram utilizados para garantir a fiabilidade intra e interobservador, obtendo-se coeficientes elevados (Pearson ≈ 0,99, Kappa de Cohen ≥ 0,85). A análise de invariância por sexo não mostrou diferenças significativas (Z = 0), suportando a sua aplicabilidade aos circuitos ATP e WTA. Esta ferramenta permite analisar sequências de jogo, elaborar treinos situacionais e otimizar a observação, destacando o seu valor metodológico e utilidade em cenários competitivos da vida real.

    Unitermos: Metodologia observacional. Tênis profissional. Ferramenta observacional. Análise técnico-tática. Fiabilidade intraobservador. Invariância de medição.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 30, Núm. 325, Jun. (2025)

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Introducción 

 

    En la última década, la Metodología Observacional (MO) ha experimentado una expansión significativa en el ámbito del deporte, consolidándose como una estrategia rigurosa y eficaz para el análisis de conductas en situaciones reales de competición. Su aplicación ha permitido identificar patrones técnico-tácticos, dinámicas interaccionales y regularidades en el rendimiento deportivo de forma objetiva y replicable (Anguera, y Hernández-Mendo, 2015, 2016). En un contexto como el del tenis profesional, caracterizado por su elevada exigencia física, técnica, táctica y psicológica (Crespo, y Miley, 1998; Egaña, Hernández-Mendo, Anguera, y De Santos, 2005), la observación sistemática se convierte en una herramienta clave para desentrañar los factores que diferencian el éxito del fracaso bajo condiciones reales de presión.

 

    La MO se distingue por ser un Mixed Methods en sí misma, integrando estrategias cualitativas y cuantitativas bajo un diseño flexible y ecológicamente válido (Anguera, y Hernández-Mendo, 2016; Creswell, y Plano Clark, 2007). Esta integración responde a una estrategia connecting dentro de los Mixed Methods, donde los datos cualitativos iniciales (observaciones estructuradas) nutren la construcción de variables cuantificables (Anguera, y Hernández-Mendo, 2016), permitiendo distintos tipo de análisis secuencial y/o de coordenadas polares. Así, la MO ha sido aplicada exitosamente en múltiples disciplinas deportivas, destacando por su no intrusividad, sistematicidad y adaptabilidad al entorno competitivo real. (Bakeman, y Quera, 2011; Anguera, y Hernández-Mendo, 2013)

 

    En deportes como el tenis, donde la toma de decisiones, el uso del espacio y la gestión emocional son determinantes, contar con herramientas de observación específicas permite evaluar de forma fiable acciones críticas como el saque, las respuestas tácticas, o los patrones de recuperación tras errores (Gillet et al., 2010; Fernández et al., 2009). La codificación y el análisis secuencial o de coordenadas polares de partidos grabados -como Federer vs. Nadal (Australian Open, 2017) o Alcaraz vs. Sinner (Roland-Garros, 2024)- aportan una base empírica sólida para la identificación de conductas clave en distintos contextos situacionales.

 

    El presente estudio tiene como objetivo desarrollar y validar una herramienta observacional específica para el tenis individual profesional, con el fin de:

• Sistematizar la recogida de datos sobre acciones técnico-tácticas bajo condiciones de alta exigencia.

• Transformar información cualitativa contextual en métricas cuantitativas útiles para el entrenamiento.

• Garantizar la fiabilidad, validez, precisión, generalizabilidad e invarianza de medida de los datos observados, asegurando su aplicabilidad en ambos circuitos profesionales (ATP y WTA).

    La herramienta fue aplicada al análisis de cinco partidos profesionales grabados en diferentes superficies, categorías y momentos competitivos relevantes: Federer vs. Nadal (Australian Open, Final, 2017), Alcaraz vs. Sinner (Roland-Garros, Semifinal, 2024), Federer vs. Roddick (Wimbledon, Final, 2009), Swiatek vs. Keys (Australian Open, Semifinal, 2025), y Sabalenka vs. Pavlyuchenkova (Australian Open, Cuartos de final, 2025).

 

    El sistema de categorías se construyó a partir de literatura especializada, revisiones sistemáticas y consenso de expertos (n = 8), integrando:

• Unidades técnicas: efectividad del saque (velocidad, ubicación, tipo de spin).

• Unidades tácticas: uso estratégico del espacio (ángulos, transiciones).

• Dimensiones contextuales: presión psicológica en puntos críticos (break points, tie-breaks).

    Para garantizar la calidad del dato, se emplearon herramientas específicas como HOISAN (Hernández Mendo et al., 2012; 2014) y SAGT (Hernández-Mendo et al., 2016; Hernández-Mendo, Ramos-Pérez, y Pastrana, 2012).), que permitieron calcular coeficientes de fiabilidad intra e interobservador (κ de Cohen ≥ 0,85), y realizar un análisis de invarianza en función del sexo, comparando estadísticamente las correlaciones observadas en ejecuciones masculinas y femeninas. Según los resultados del contraste de hipótesis (Z = 0), no se observaron diferencias significativas entre los coeficientes de concordancia intra e interobservador en ambas categorías (r₁ = r₂ = 0,90; n₁ = 244, n₂ = 209), lo que respalda la equidad metodológica y la validez transversal de la herramienta independientemente del género del tenista observado. (Mellenbergh, 1989; Meredith, 1993)

 

    Este trabajo propone una herramienta observacional con potencial para analizar comportamientos observables en el tenis profesional, permitiendo su posterior aplicación en análisis más complejos como los secuenciales y/o de coordenadas polares.

 

    Se optó por una herramienta de gran tamaño debido a la complejidad de las conductas observadas y la necesidad de captar con precisión aspectos técnicos, contextuales y conductuales dentro de un marco profesional. Este diseño busca garantizar la riqueza del registro, a pesar de que supone un esfuerzo considerable en el proceso de codificación. Se priorizó la sensibilidad del instrumento sobre su economía, tal como se ha hecho en otros estudios observacionales con gran densidad categorial.

 

Hipótesis 

 

    Se determinará la existencia de diferencias significativas en el análisis de invarianza por razón de sexo utilizando los indicadores de calidad del dato (correlaciones y kappa de Cohen).

 

Método 

 

Diseño de investigación 

 

    Se ha utilizado un diseño observacional idiográfico, de seguimiento y multidimensional, que resulta especialmente adecuado para este estudio (Anguera, y Hernández Mendo, 2011). El estudio es idiográfico porque se observa a un único jugador. Además el diseño de seguimiento permite porque se observan diversos partidos. Por último el diseño multidimensional porque se observan diversos niveles de respuesta. (Anguera et al., 2011)

 

Participantes 

 

    Se ha realizado un estudio compuesto por 4 participantes, dos jugadores de tenis masculino; Roger Federer y Carlos Alcaraz (50%) y dos jugadoras de tenis femenino; Iga Swiatek y Aryna Sabalenka (50%). Tres de estos jugadores son actuales jugadores de tenis en el top 5 del ranking ATP y WTA respectivamente (Carlos Alcaraz, Iga Swiatek y Aryna Sabalenka), por otro lado Roger Federer se retiró en el año 2022.

 

Instrumento 

 

    Se ha diseñado una herramienta de observación ad hoc utilizando un sistema mixto de formato de campo y sistema de categorías exhaustivas y mutuamente excluyentes formado por 17 criterios y 225 categorías que se corresponden con criterios tanto técnico-tácticos como psicológicos, mediante la herramienta de observación HOISAN. (Anguera et al., 2011; Egaña, Hernández-Mendo, Anguera, y De Santos, 2005; Hernández Mendo et al., 2012; 2014)

 

Criterios	Códigos	Categorías
Posición durante el servicio (PDS)	PI1	Posición inicial en lado derecho
	PI2	Posición inicial en lado izquierdo
Posición durante el resto (PDR)	LF	Línea fondo
	DP	Dentro de pista
	FP	Fuera de pista
Golpe después del servicio (GDS)	DC1S	Derecha Cruzada desde lado derecho
	DC2S	Derecha Cruzada desde lado izquierdo
	RC1S	Revés Cruzado desde lado derecho
	RC2S	Revés Cruzado desde lado izquierdo
	DP1S	Derecha Paralela desde lado derecho
	DP2S	Derecha Paralela desde lado izquierdo
	RP1S	Revés Paralelo desde lado derecho
	RP2S	Revés Paralelo desde lado izquierdo
	VDC1S	Volea Derecha Cruzada desde lado derecho
	VDC2S	Volea Derecha Cruzada desde lado izquierdo
	VDP1S	Volea Derecha Paralela desde lado derecho
	VDP2S	Volea Derecha Paralela desde lado izquierdo
	VRC1S	Volea Revés Cruzado desde lado derecho
	VRC2S	Volea Revés Cruzado desde lado izquierdo
	VRP1S	Volea Revés Paralelo desde lado derecho
	VRP2S	Volea Revés Paralelo desde lado izquierdo
	DPD1DS	Drop Paralelo Derecha desde lado derecho
	DPD2DS	Drop Paralelo Derecha desde lado izquierdo
	DCD1DS	Drop Cruzado Derecha desde lado derecho
	DCD2DS	Drop Cruzado Derecha desde lado izquierdo
	DPR1DS	Drop Paralelo Revés desde lado derecho
	DPR2DS	Drop Paralelo Revés desde lado izquierdo
	DCR1DS	Drop Cruzado Revés desde lado derecho
	DCR2DS	Drop Cruzado Revés desde lado izquierdo
Golpe ejecutado (GE)	SA1	Saque abierto desde lado derecho
	SA2	Saque abierto desde lado izquierdo
	SC1	Saque cerrado desde lado derecho
	SC2	Saque cerrado desde lado izquierdo
	DC1	Derecha Cruzada desde lado derecho
	DC2	Derecha Cruzada desde lado izquierdo
	RC1	Revés Cruzado desde lado derecho
	RC2	Revés Cruzado desde lado izquierdo
	DP1	Derecha Paralela desde lado derecho
	DP2	Derecha Paralela desde lado izquierdo
	RP1	Revés Paralelo desde lado derecho
	RP2	Revés Paralelo desde lado izquierdo
	VDC1	Volea Derecha Cruzada desde lado derecho
	VSC2	Volea Derecha Cruzada desde lado izquierdo
	VDP1	Volea Derecha Paralela desde lado derecho
	VDP2	Volea Derecha Paralela desde lado izquierdo
	VRC1	Volea Revés Cruzado desde lado derecho
	VRC2	Volea Revés Cruzado desde lado izquierdo
	VRP1	Volea Revés Paralelo desde lado derecho
	VRP2	Volea Revés Paralelo desde lado izquierdo
	DCC1	Derecha Cruzada Cortada desde lado derecho
	DCC2	Derecha Cruzada Cortada desde lado izquierdo
	DPC1	Derecha Paralela Cortada desde lado derecho
	DPC2	Derecha Paralela Cortada desde lado izquierdo
	RCC1	Revés Cruzado Cortado desde lado derecho
	RCC2	Revés Cruzado Cortado desde lado izquierdo
	RPC1	Revés Paralelo Cortado desde lado derecho
	RPC2	Revés Paralelo Cortado desde lado izquierdo
	DPD1	Drop Paralelo Derecha desde lado derecho
	DPD2	Drop Paralelo Derecha desde lado izquierdo
	DCD1	Drop Cruzado Derecha desde lado derecho
	DCD2	Drop Cruzado Derecha desde lado izquierdo
	DPR1	Drop Paralelo Revés desde lado derecho
	DPR2	Drop Paralelo Revés desde lado izquierdo
	DCR1	Drop Cruzado Revés desde lado derecho
	DCR2	Drop Cruzado Revés desde lado izquierdo
	GDD1	Globo Derecha Defensivo desde lado derecho
	GDD2	Globo Derecha Defensivo desde lado izquierdo
	GRD1	Globo Revés Defensivo desde lado derecho
	GRD2	Globo Revés Defensivo desde lado izquierdo
	GDO1	Globo Derecha Ofensivo desde lado derecho
	GDO2	Globo Derecha Ofensivo desde lado izquierdo
	GRO1	Globo Revés Ofensivo desde lado derecho
	GRO2	Globo Revés Ofensivo desde lado izquierdo
	SCD1	Smash Cruzado Derecha desde lado derecho
	SCD2	Smash Cruzado Derecha desde lado izquierdo
	SPD1	Smash Paralelo Derecha desde lado derecho
	SPD2	Smash Paralelo Derecha desde lado izquierdo
	SCR1	Smash Cruzado Revés desde lado derecho
	SCR2	Smash Cruzado Revés desde lado izquierdo
	SPR1	Smash Paralelo Revés desde lado derecho
	SPR2	Smash Paralelo Revés desde lado izquierdo
Punto ganado (PG)	A1	Ace desde lado derecho
	A2	Ace desde lado izquierdo
	S1	Smash desde lado derecho
	S2	Smash desde lado izquierdo
	VO1	Volea Ofensiva desde lado derecho
	VO2	Volea Ofensiva desde lado izquierdo
	TGD	Tiro Ganador Derecha
	TGR	Tiro Ganador Revés
	DC	Derecha Cortada
	RC	Revés Cortado
	DD	Dejada Derecha
	DR	Dejada Revés
	GD	Globo Derecha
	GR	Globo Revés
	VD	Volea Derecha
	VR	Volea Revés
	PSD1	Passing shot Derecha desde lado derecho
	PSD2	Passing shot Derecha desde lado izquierdo
	PSR1	Passing shot Revés desde lado derecho
	PSR2	Passing shot Revés desde lado izquierdo
	SGPG1	Servicio ganador (lado derecho)
	SGPG2	Servicio ganador (lado izquierdo)
	DFO1	Doble falta del oponente lado derecho
	DFO2	Doble falta del oponente lado izquierdo
Punto perdido (PP)	S1P	Smash desde lado derecho
	S2P	Smash desde lado izquierdo
	VO1P	Volea Ofensiva desde lado derecho
	VO2P	Volea Ofensiva desde lado izquierdo
	DCP	Derecha Cortada
	RCP	Revés Cortado
	DDP	Dejada Derecha
	DRP	Dejada Revés
	GDP	Globo Derecha
	GRP	Globo Revés
	VDP	Volea Derecha
	VRP	Volea Revés
	WR	Por winner del rival
	TDP	Tiro de derecha
	TRP	Tiro de revés
	AR1	Ace del rival desde lado derecho
	AR2	Ace del rival desde lado izquierdo
Error no forzado (ENF)	ENFDFC	Error no forzado de derecha fuera de las líneas del campo
	ENFDR	Error no forzado de derecha en la red
	ENFRFC	Error no forzado de revés fuera de las líneas del campo
	ENFRR	Error no forzado de revés en la red
Error en el servicio (ES)	FRPS1	Falta Red en el primer servicio desde lado derecho
	FRPS2	Falta Red en el primer servicio desde lado izquierdo
	FLPS1	Falta de Líneas en el primer servicio desde lado derecho
	FLPS2	Falta de Líneas en el primer servicio desde lado izquierdo
	DFR1	Doble falta Red desde el lado derecho
	DFR2	Doble falta Red desde el lado izquierdo
	DFL1	Doble falta Líneas desde el lado derecho
	DFL2	Doble falta Líneas desde lado izquierdo
Momentos decisivos del partido (MDP)	PQG	Punto de quiebre ganado
	PQP	Punto de quiebre perdido
	MPG	Match point ganado
	MPP	Match point perdido
	MPCG	Match point en contra ganado
	MPCP	Match point en contra perdido
Rutinas durante el tiempo de servicio (RDTS)	RBS	Rebote bola
	ATS	Agarrar toalla
	ACRS	Ajuste de cuerda de la raqueta
	MMS	Movimiento Muñeca
	MTS	Movimiento Tobillo
	CRS	Control respiración
	GSZS	Golpear la suela del zapato
	1RP	Un rebote a la pelota
	2RP	Dos rebotes a la pelota
	3RP	Tres rebotes a la pelota
	4RP	Cuatro rebotes a la pelota
	5RP	Cinco rebotes a la pelota
	6RP	Seis rebotes a la pelota
	7RP	Siete rebotes a la pelota
	8RP	Ocho rebotes a la pelota
	9RP	Nueve rebotes a la pelota
	10MRP	Diez a más rebotes a la pelota
	RS	Rituals
	GRRS	Giro raqueta
	SCMS	Secarse la cara con la muñequera
Rutinas durante el resto (RDR)	BCR	Balanceo corporal
	SR	Split
	SCR	Saltos continuos
	ACPR	Acomodar cinta pelo
	AMR	Acomodar muñequeras
	AZR	Acomodar zapatillas
	GRR	Giro raqueta
	ACR	Ajuste cuerdas
	ATR	Agarrar toalla
	MMR	Movimiento muñeca
	MTR	Movimiento tobillo
	CRR	Control respiración
	GSZR	Golpear la suela del zapato
	RR	Rituales
	SCMR	Secarse la cara con la muñequera
Rutinas de cambios de lado (RCL)	MLCL	Movimientos ligeros
	CRCL	Control de respiración
	CB	Consumo de bebidas
	CS	Consumo de snacks
	TM	Tiempo médico
	CR	Cambio de raqueta
	TA	Tiempo de aseo
	RCL	Rituales
	TIPG	Trote inicio próximo game
Acciones realizadas al ganar el punto (ARGP)	RPG	Respiración profunda
	IVETG	Interacción verbal con equipo técnico
	ETG	Acciones realizadas al ganar el punto Interacción no verbal con equipo técnico
	IVPG	Interacción verbal con el público
	INVPG	Interacción no verbal con el público
	CPG	Celebración puños
	CAG	Celebración alentar
	COG	Celebración oído
	CVG	Celebración verbal
	SG	Sonrisa
	AG	Aplausos
	RPPATG	Rutina post-punto de ajuste técnico
	IVPGP	Interacción verbal personal
Acciones realizadas al perder el punto (ARPP)	TP	Toalla
	IVETP	Interacción verbal con equipo técnico
	INVETP	Interacción no verbal con el equipo técnico
	IVPP	Interacción verbal con el público
	INVPP	Interacción no verbal con el público
	MVP	Manifestaciones verbales
	MNVP	Manifestaciones no verbales
	PSP	Pedir silencio
	IJP	Interacción con los jueces
	SP	Sonrisa
	GRCSP	Golpear con la raqueta contra el suelo
	GPCP	Golpearse alguna parte del cuerpo
	AP	Aplausos
	RPPATP	Rutina post-punto de ajuste técnico
	AMB	Alegaciones mediante movimiento de brazos
Tipo de Coaching (TC)	CTT	Correcciones técnico tácticas
	MET	Motivación por equipo técnico
Postura corporal al finalizar el punto (PCFP)	PR	Postura recta
	PE	Postura encogida
Warnings (W)	WDR	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WGR	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WLRP	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WLBP	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WAVJ	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WAVP	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WAVO	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WAVR	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.
	WDS	Advertencias o sanciones recibidas por el jugador durante el partido.

Fuente: Datos de la investigación

 

Procedimiento 

 

    El procedimiento se estructuró en 4 fases clave, ajustándose rigurosamente a la metodología descrita en el artículo original y eliminando elementos no implementados:

1. Diseño y Validación de la Herramienta Observacional

   • Construcción del Sistema de Categorías

     • Se definieron 17 criterios y 225 categorías mediante revisión de literatura especializada y consenso de 8 expertos (entrenadores y analistas de tenis).

     • Las categorías abarcaron tres dimensiones:

       • Técnica (efectividad de saque, tipos de golpe).

       • Táctica (ubicación espacial, transiciones).

       • Contextual-Psicológica (rutinas pre-servicio, reacciones post-punto).

2. Capacitación de Observadores

   • Selección y Calibración

   • 4 observadores fueron entrenados en el uso de la herramienta mediante:

     • Sesiones prácticas: Codificación de partidos históricos (e.g., Federer vs. Roddick, Wimbledon 2009) con retroalimentación inmediata.

   • Fiabilidad Inicial: Se exigió un Kappa de Cohen ≥ 0,85 en pruebas piloto para garantizar consistencia.

3. Recolección de Datos

   • Selección de Partidos

     • Criterios de Inclusión

       • Partidos profesionales en diferentes superficies (arcilla, hierba, pista dura).

       • Momentos decisivos (finales, semifinales, puntos de quiebre).

       • Equilibrio de género (4 partidos ATP / 4 partidos WTA).

     • Muestra Final: 8 partidos de tenistas destacados (e.g., Federer vs. Nadal, Australian Open 2017; Sabalenka vs. Pavlyuchenkova, Australian Open 2025).

   • Registro de Datos

     • Cada partido fue analizado por 2 observadores independientes utilizando el software HOISAN 1.2 para codificación en tiempo real.

     • Se empleó un sistema de repetición para acciones complejas (e.g., drops, passing shots).

4. Control de Calidad y Fiabilidad

   • Fiabilidad Intraobservador

     • El 20% de los datos se recodificaron tras 7 días para evitar sesgos (κ ≥ 0,85).

   • Fiabilidad Interobservador

     • Se calcularon coeficientes de concordancia (Pearson, Kappa) mediante SAGT 1.0, resolviendo discrepancias con discusión grupal.

   • Validación Externa

     • Un experto independiente revisó una muestra aleatoria (10%) para asegurar adherencia al protocolo.

   • Análisis de Invarianza

     • Se aplicó un contraste Z para comparar correlaciones intra/interobservador entre ATP y WTA.

Resultados 

 

    En el presente artículo se realiza un análisis detallado de la fiabilidad de las observaciones entre dos grupos, masculino y femenino, en el contexto de partidos de tenis de campo. Para evaluar la consistencia y concordancia de las mediciones, se calcularon diversos coeficientes de correlación: Pearson, Spearman y Tau b de Kendall, así como el índice Pi y el coeficiente Kappa de Cohen. Estos indicadores son herramientas estadísticas fundamentales para cuantificar el grado de acuerdo entre las observaciones, tanto intra-observador como inter-observador. Los coeficientes de correlación, como Pearson, proporcionan una medida de la relación lineal entre dos variables, mientras que Spearman y Tau b de Kendall son más apropiados para datos ordinales o cuando se espera una relación no lineal. Por otro lado, el índice Pi evalúa la precisión en la clasificación binaria, y el Kappa de Cohen mide el grado de acuerdo entre dos jueces, considerando la posibilidad de acuerdo aleatorio. Los resultados obtenidos permiten evaluar la fiabilidad comparativa de las observaciones entre géneros, proporcionando una comprensión más clara de las similitudes y diferencias en las evaluaciones de los partidos de tenis de campo y su utilidad en el contexto de la medición deportiva.

 

    En primer lugar, con el fin de validar la herramienta y evaluar su consistencia y reproducibilidad en partidos de tenis masculinos, se calcularon diversos coeficientes de correlación (Pearson, Spearman, Tau b de Kendall, Pi y Kappa) tanto para obtener resultados de concordancia intraobservador (un mismo observador en diferentes momentos) como interobservador (diferentes observadores). Es posible decir que los valores reflejan una alta fiabilidad y consistencia tanto en el intraobservador como en el interobservador, pues todos los datos obtenidos superan el umbral de 0,90. El coeficiente de Pearson mide la correlación lineal, y obtuvo en ambos grupos de observadores una correlación perfecta (ver Tabla 2). Asimismo, los coeficientes de Spearman y Tau b de Kendall evaluar correlaciones no paramétricas basadas en rangos, cuyos resultados demuestran también una alta concordancia a nivel intraobservador e interobservador pues obtuvieron valores altos, al igual que el coeficiente Pi y Kappa de Cohen. Los resultados obtenidos se presentan a continuación:

 

	Fiabilidad Intra observador	Fiabilidad Inter observador
Pearson	0,99	0,99
Spearman	0,91	0,94
Tau b de Kendall	0,97	0,98
Pi	0,90	0,95
Kappa	0,92	0,96

Fuente: Datos de la investigación

 

    De igual manera, se evaluó la consistencia y confiabilidad de las mediciones realizadas en el grupo femenino, en donde los valores obtenidos muestran una fiabilidad notablemente alta en ambos tipos de medición, con coeficientes que varían entre 0,7458 y 0,9846, lo que refleja una fuerte consistencia en las mediciones, de manera tanto intra como inter observador. El coeficiente de Pearson mostró (ver Tabla 3) una correlación casi perfecta tanto intra como interobservador, con valores de 0,9846 y 0,9732, respectivamente, lo que indica una consistencia lineal excepcional en las mediciones repetidas y realizadas por diferentes observadores. De manera similar, Spearman (0,9110 intra y 0,9291 inter) y Tau-b de Kendall (0,9807 intra y 0,9762 inter) también evidenciaron altos niveles de concordancia, destacando la consistencia en el orden de las mediciones y la estabilidad de los rangos evaluados. Por otro lado, los coeficientes Pi (0,7958 intra y 0,7458 inter) y Kappa de Cohen (0,8160 intra y 0,7706 inter) mostraron valores más bajos, pero aún reflejaron una buena concordancia en las variables categóricas, aunque con menor precisión comparado con los coeficientes anteriores.

 

	Fiabilidad Intra observador	Fiabilidad Inter observador
Pearson	0,9846	0,9732
Spearman	0,9110	0,9291
Tau b de Kendall	0,9807	0,9762
Pi	0,7958	0,7458
Kappa de Cohen	0,816	0,7706

Fuente: Datos de la investigación

 

    En cuanto a los resultados con relación a los índices de Kappa para los criterios, indican una alta concordancia entre jueces en la mayoría de los criterios evaluados en el grupo masculino, con índices de Kappa intra-jueces e inter-jueces (ver Tabla 4) que sugieren una fiabilidad excelente en criterios como PG (1,0), GE (0,95 intra, 0,99 inter), RDTS (0,97 intra, 1,0 inter) y RDR (0,93 intra, 1,0 inter). No obstante, algunos criterios presentan baja consistencia interna, como PDR (-0,0629 intra, 0 inter) y MDP (0 intra, 1 inter), donde se observa una nula concordancia intra-jueces en ciertos casos, mientras que la concordancia entre jueces es perfecta en el caso de MDP.

 

Criterio	Índice de Kappa Intra jueces	Índice de Kappa Inter jueces
PDS	0,82	0,93
PDR	-6,29E-02	0
GDS	0,70	0,68
GE	0,95	0,99
PG	1	1
ENF	0,85	1
ES	0,87	0,87
MDP	0	1
RDTS	0,97	1
RDR	0,93	1
RCL	0,82	1
ARGP	0,85	0,92
ARPP	1	0,89
TC	NeuN	NeuN
PCFP	0,65	0,78
W	NeuN	NeuN
PP	0,57	0,57

Fuente: Datos de la investigación

 

    De igual manera, los resultados de los indicadores Kappa para las categorías muestran una alta fiabilidad en la mayoría de las categorías evaluadas (ver Tabla 5), con índices de Kappa de 1 en varias de ellas, indicando una concordancia perfecta tanto intra como inter-jueces, como en los criterios DC1S, DC2S, DP1, DP2, TGD, entre otros. Sin embargo, se observan bajas concordancias en algunas categorías, como PI1 (-0,0667 intra), PI2 (-1,0 intra, -1,0 inter), y LF (0 intra, 0 inter), que presentan valores negativos o nulos, sugiriendo desacuerdo o falta de consistencia. Algunas categorías como SA1 y PQG muestran discordancia intra-jueces, pero coincidencia perfecta entre jueces.

 

Categoría	Índice de Kappa Intra jueces	Índice de Kappa Inter Jueces
PI1	-0,0666666666666667	1
PI2	-1	-1
LF	0	0
FP	0	0
DC1S	1	1
DC2S	1	1
RC2S	0	0
DP1S	1	1
DP2S	1	1
DPD2DS	0	0
DCD2DS	0	0
SA1	0	0
SA2	0	1
SC1	1	1
DC1	1	1
DC2	1	1
RC1	1	1
RC2	1	1
DP1	1	1
DP2	0	1
RP1	0	1
RP2	0	1
VRC2	1	1
DCC1	1	1
DPD2	1	1
DCD1	1	1
DCD2	1	1
GRD2	1	1
GRO2	1	1
SCD1	1	1
S1	1	1
TGD	1	1
TGR	1	1
DD	1	1
GR	1	1
PSR2	1	1
SGPG1	1	1
SGPG2	1	1
DFO1	1	1
ENFDFC	0	1
ENFDR	1	1
ENFRFC	0	1
ENFRR	1	1
FRPS1	1	1
FRPS2	1	1
FLPS1	1	1
FLPS2	1	1
DFL1	1	1
DFL2	0	0
PQG	0	1
PQP	0	1
ATS	1	1
ACRS	1	1
CRS	1	1
1RP	1	1
3RP	1	1
4RP	1	1
5RP	1	1
GRRS	0	1
SCMS	1	1
BCR	0	1
SR	1	1
SCR	1	1
GRR	0	1
CRR	1	1
MLCL	1	1
CRCL	1	1
CS	1	1
RCL	0	1
TIPG	1	1
IVETG	1	1
INVETG	0	1
CPG	1	1
CAG	0	0
CVG	1	1
IVPGP	1	1
IVETP	1	1
MVP	1	0
RPPATP	1	1
AMB	1	1
MNVP	1	1
PR	0	1
PE	-0,199999999999999	0
S1P	0	0
WR	1	1
TDP	1	1

Fuente: Datos de la investigación

 

    Por su parte, los resultados obtenidos en los indicadores Kappa para los criterios en la muestra femenina, se observa una concordancia notablemente alta en varios criterios (ver Tabla 6), con el índice de Kappa para PDS (0,83 intra-jueces, 1,0 inter-jueces) y PG (0,93 intra-jueces, 0,86 inter-jueces) alcanzando valores cercanos a la perfección, lo que indica una excelente fiabilidad tanto en la evaluación repetida por el mismo juez como entre diferentes jueces. Otros criterios, como GE (0,86 intra-jueces, 0,80 inter-jueces) y RDR (0,83 intra-jueces, 0,75 inter-jueces), también muestran una buena consistencia, aunque con una ligera variabilidad entre jueces. Sin embargo, varios criterios, como GDS (0,29 intra-jueces, 0,35 inter-jueces) y ARPP (0,54 intra-jueces, 0,33 inter-jueces), presentan baja concordancia, sugiriendo posibles dificultades en la interpretación o aplicación uniforme de estos criterios. Por otro lado, criterios como MDP, TC y W no tienen valores de Kappa disponibles (NeuN), lo que podría indicar limitaciones en la aplicación de estos criterios o falta de datos suficientes.

 

Criterio	Índice de Kappa Intra jueces	Índice de Kappa Inter jueces
PDS	0,83	1
PDR	5,20E-01	0,71
GDS	0,29	0,35
GE	0,86	0,8
PG	0,93	0,86
ENF	0,46	0,46
ES	1	0,44
MDP	NeuN	NeuN
RDTS	0,68	0,77
RDR	0,83	0,75
RCL	0,67	1
ARGP	1	0,82
ARPP	0,54	0,33
TC	NeuN	NeuN
PCFP	0,69	0,43
W	NeuN	NeuN
PP	0,67	0,92

Fuente: Datos de la investigación

 

    De igual manera, los resultados de los indicadores Kappa para las categorías muestran una fiabilidad general variable en las evaluaciones del grupo femenino (ver Tabla 7), con una alta concordancia en varias categorías que alcanzan Kappa = 1 tanto intra como inter-jueces, como en los criterios LF, SC1, DP1, TGD, y CRS, lo que indica una coincidencia perfecta entre las mediciones. Sin embargo, varias categorías presentan baja o nula concordancia, con valores de Kappa cercanos a 0 o negativos en criterios como PI1, FP, DC1S, y GRRS, lo que sugiere desacuerdos significativos tanto intra-jueces como inter-jueces.

 

Categoría	Índice de Kappa Intra jueces	Índice de Kappa Inter Jueces
PI1	0	0
PI2	1	0
LF	1	1
DP	-1	1
FP	0	0
DC1S	0	0
DC2S	0	0
RC2S	0	0
DP1S	0	1
DP2S	0	0
RP1S	0	0
RP2S	0	1
SA2	0	0
SC1	1	1
SC2	1	0
DC1	1	0
DC2	0	0
RC2	1	1
DP1	1	1
DP2	0	0
RP1	0	1
RP2	0	0
RCC2	1	1
DCD1	1	1
A1	1	1
TGD	1	1
TGR	0	1
DD	1	1
SGPG1	1	0
DFO2	1	1
ENFDFC	-1	-1
ENFDR	1	1
ENFRFC	1	1
ENFRR	0	0
FRPS1	1	1
FLPS2	1	0
RBS	0	1
ATS	1	1
CRS	1	1
3RP	0	1
4RP	1	1
5RP	0	0
6RP	1	1
10MRP	0	0
GRRS	-1	-1
BCR	0	0
SR	0	0
SCR	0	-1
GRR	1	1
ACR	1	1
CRR	-1	-1
RR	1	0
CB	0	1
RCL	1	1
TIPG	1	1
RPG	1	1
INVPG	1	0
CPG	1	1
SG	1	1
RPPATG	1	0
INVPP	-1	-1
MVP	1	1
RPPATP	0	0
AMB	1	1
MNVP	0	0
PR	0	0
PE	0	0
DRP	1	1
WR	1	1
TDP	0	0
TRP	0	1
AR1	1	1
AR2	1	1

Fuente: Datos de la investigación

 

Análisis de invarianza 

 

    La invarianza de medida se define con relación a un grupo o forma de un test, de tal modo que el significado formal y sustantivo de la medición es independiente respecto a ellos. Formalmente, la distribución de puntuaciones observadas depende sólo del espacio latente multidimensional (Mellenbergh, 1989; Meredith, 1993) del que aquellas son indicadores. Para la estimación de la invarianza se ha considerado adecuado realizar un contraste de hipótesis de las correlaciones asumiendo que:

1.     Hipótesis de contraste

 

 

2.  Estadístico de contraste. Se ha utilizado Z como estadístico de contraste.

 

 

    donde:

    r1 = correlaciones intra/inter observador en la ejecución masculina

    r2 = correlaciones intra/inter observador en la ejecución femenina

    n1 = tamaño de la muestra de observación masculina

    n2 = tamaño de la muestra de observación femenina

    ln = logaritmo neperiano.

 

3.     Distribución muestral de Z. Esta sigue una distribución normal.

 

4.     Región crítica de contraste. Si se asume que las correlaciones difieren de forma significativa para α = 0,05

Contraste de Hipótesis Indicadores de Calidad Intraobservadores
	Masc.Intra	Fem.Intra
	r1	r2	n1	n2	numerador	denominador	Z
Pearson	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Tau b Kendall	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Spearman	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Kappa Cohen	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Contraste de Hipótesis Indicadores de Calidad Interobservadores
	Masc.Inter	Fem.Inter
	r1	r2	n1	n2	numerador	denominador	Z
Pearson	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Tau b Kendall	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Spearman	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0
Kappa Cohen	0,9	0,9	244	209	0	0,094888074	0

Fuente: Datos de la investigación

 

Discusión 

 

    Los resultados obtenidos en este estudio refuerzan la utilidad de la Metodología Observacional (MO) como marco integrador para analizar comportamientos técnico-tácticos y psicológicos en el tenis profesional, tal como señalan Anguera (2003) y Anguera, y Hernández-Mendo (2013). La herramienta desarrollada, al combinar enfoques cualitativos y cuantitativos bajo un diseño Mixed Methods (Anguera, y Hernández Mendo, 2016; Creswell, y Plano Clark, 2007), no solo sistematiza la observación de acciones complejas, sino que también transforma datos contextuales en métricas aplicables al entrenamiento y al scouting. Esto coincide con la visión de Anguera, y Hernández-Mendo (2016), quienes destacan la capacidad de la MO para mantener validez ecológica mientras genera datos replicables en entornos competitivos reales.

 

    La alta fiabilidad intra e interobservador (κ ≥ 0,85; Pearson ≈ 0,99) respalda la consistencia metodológica de la herramienta, un aspecto crítico en estudios observacionales según Blanco-Villaseñor (1989) y Blanco-Villaseñor et al. (2014). Estos resultados son comparables a los estándares establecidos en trabajos previos que utilizaron software como HOISAN y SAGT para garantizar precisión (Blanco-Villaseñor et al., 2014). Además, la invarianza de medida por género (z = 0) confirma que la herramienta es aplicable sin sesgos en ambos circuitos profesionales (ATP y WTA), alineándose con los principios de equidad propuestos por Mellenbergh (1989) y Meredith (1993) y propuestos en observación por Quiñones et al. (2019). Esto sugiere que las diferencias históricas en el análisis de tenis masculino y femenino podrían superarse mediante sistemas de categorías exhaustivos y neutrales, como el propuesto aquí.

 

    Sin embargo, la variabilidad en ciertos criterios (e.g., PDR, MDP) sugiere limitaciones en la codificación de acciones menos estructuradas, como posiciones defensivas o momentos decisivos. Esto podría deberse a la subjetividad inherente a categorías psicológicas, un desafío ya identificado por Anguera, y Hernández-Mendo (2016) al integrar dimensiones contextuales en sistemas observacionales. Futuros estudios podrían explorar el uso de inteligencia artificial para reducir discrepancias en estas categorías, ampliando la propuesta de Lescún et al. (2016) sobre análisis cualitativo automatizado.

 

    En conclusión, esta herramienta valida la MO como metodología robusta para el tenis profesional, respaldando su aplicabilidad en contextos reales y su potencial para optimizar el rendimiento mediante evidencia empírica. Su diseño replicable abre caminos para estudios comparativos en otras disciplinas deportivas, siguiendo los lineamientos de Sánchez-Izquierdo et al. (2023) en danza clásica, lo que refuerza su contribución transversal a la ciencia del deporte. Además, se han considerado referencias relevantes no citadas previamente en el texto que aportan valor al enfoque metodológico, tales como: Anguera, y Hernández-Mendo (2015), Blanco-Villaseñor et al. (2014), Creswell, y Plano Clark (2011), Hernández-Mendo et al. (2012), Lescún et al. (2016) y Sánchez-Izquierdo et al. (2023).

 

Conclusiones 

• La herramienta observacional diseñada para el análisis del tenis ha mostrado ser adecuada para captar la dinámica del juego, las decisiones tácticas y el rendimiento técnico del jugador en contexto real.

• El uso de software específico como HOISAN permite una codificación precisa, flexible y replicable, facilitando el análisis secuencial y la triangulación metodológica.

• El entrenamiento previo de los observadores y la validación mediante el índice Kappa fortalecen la calidad de los datos obtenidos, garantizando su fiabilidad y rigor científico.

Líneas de trabajo futuras 

1. Ampliación de la muestra: Incluir partidos femeninos y categorías juveniles para explorar posibles diferencias en patrones de juego y toma de decisiones.

2. Incorporación de variables contextuales: Añadir indicadores situacionales como el marcador, el tipo de superficie o las condiciones climáticas.

3. Análisis mixto: Integrar métodos cualitativos (entrevistas con entrenadores o jugadores) que complementen el análisis cuantitativo de la conducta observada.

4. Aplicación en contextos formativos: Validar la herramienta en categorías de formación para evaluar su utilidad como recurso didáctico en la enseñanza del tenis.

5. Uso de inteligencia artificial: Explorar el uso de algoritmos de visión por computador para la automatización parcial del registro observacional.

Referencias 

 

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Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 30, Núm. 325, Jun. (2025)