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Existe un largo debate acerca de si el riesgo debe ser considerado de un modo subjetivo u objetivo. Quienes consideran al riesgo de un modo objetivo indican que el riesgo está relacionado con las características de la situación y no con aspectos subjetivos de quien decide involucrarse en ella (percepción de riesgo, por ejemplo); por su parte, quienes interpretan al riesgo de un modo subjetivo, consideran que el riesgo de una situación responde al inter-juego entre las características de la situación, la percepción del riesgo, la valoración subjetiva de sus consecuencias (en términos de costo-beneficio) y las experiencias de resultado previas con situaciones riesgosas. Así, el nivel de propensión al riesgo sería inconsistente a través de las situaciones, tal como plantea la teoría prospectiva de Kanheman y Tversky (1979). Una tercera línea (e.g. Weber, Blais, & Betz, 2002) combina ambas aproximaciones, ya que encontraron que mientras el riesgo percibido en una situación puede variar, la propensión hacia el riesgo se mantiene estable.
La teoría de propensión al riesgo (Sitkin & Pablo, 1992) sugiere que las entradas principales al estudio de las conductas de riesgo son la percepción de riesgo y la propensión al riesgo. Conceptualizan a esta última como la confluencia de tendencias disposicionales, cogniciones y experiencias pasadas. Es una decisión acerca de involucrarse o evitar los riesgos; tiene un aspecto general que se apoya en disposiciones personales estables y un aspecto específico, en tanto las situaciones tienen la capacidad de evocar diferencialmente comportamientos riesgosos.
Además, la historia de resultados posee un impacto significativo en las decisiones de comportamientos de riesgo a través de la propensión y la percepción de riesgo (Sitkin & Wingart, 1995). La premisa es que el constructo propensión al riesgo debe abarcar varios dominios y evaluarse temporalmente, ya que las inconsistencias en las aproximaciones al riesgo pueden deberse al nivel de propensión al riesgo, las demandas de la situación, la profesión, sexo, edad, experiencia pasada, etcétera.
En el deporte específicamente, por un lado, habría cuatro determinantes de la conducta de riesgo: la cultura de riesgo, que posibilita que deportistas juveniles de alta competición pongan en riesgo su salud física para obtener un rendimiento óptimo; el grado de socialización en el deporte ya que incide en la aceptación del riesgo en un deporte específico; variables sociodemográficas y deportivas como sexo, edad y tipo de deporte practicado y; disposiciones personales como el desarrollo cognitivo, la percepción de riesgo y características estructurales del deporte como nivel de rendimiento, frecuencia de entrenamiento, etc. (Schnell, Mayer, Diehl, Zipfel, & Thiel, 2014).
A lo anterior se agrega, primero, que las personas tienden a subestimar el riesgo de sufrir eventos negativos (sesgo de optimismo; Weinstein, 1980 citado por Schnell et al., 2014) y a descuidar las consecuencias negativas para su salud; segundo, que el riesgo es estimulante, valorado y percibido como un medio de integración social (Turner, McClure, & Pirozzo, 2004), lo que explicaría por qué, pese a las posibles consecuencias negativas de las conductas, es más probable que las personas asuman riesgos y tercero, que las experiencias pasadas exitosas con la toma de riesgos llevarían a una reducción de la percepción de riesgos y a un potencial incremento de la probabilidad de tomar riesgos en el deporte (Kontos, 2004).
Sin embargo, aunque los investigadores se focalizaron en discriminar las características que discriminan quienes toman riesgos y quienes no en el deporte, debe existir heterogeneidad entre quienes toman riesgos. Por ejemplo, Kern et al. (2014) hallaron que, entre los skaters, la edad, el nivel de experiencia, la búsqueda de sensaciones y la percepción de riesgo son variables explicativas significativas.
Así, los antecedentes indican que atletas varones jóvenes toman más riesgos que los atletas varones adultos y que las mujeres, y que esto se debe a una combinación de diferencias sexuales (Byrnes Miller & Schafer, 1999), a una función inversa de la edad en la toma de riesgos que pueden deberse al desarrollo cognitivo de los jóvenes o procesos evolutivos específicos de esta población en comparación a personas adultas -cuestionar normas, valores, entre otras-(Schnell et al., 2014) y de una combinación de factores de percepción de riesgo (Finucane, Slovitz, Mertz, Flynn, & Satterfield, 2000).
Por otro lado, una de las áreas de estudio que más ha crecido en el deporte en relación con las conductas de riesgo es la de las lesiones deportivas, con la intención de comprender, para así prevenir, la ocurrencia de lesiones deportivas. Al respecto, Kern et al. (2014) hallaron una correlación positiva entre el número de lesiones y la propensión al riesgo. Kontos (2000) halló que los varones se involucran con mayor frecuencia que las mujeres en conductas arriesgadas y se lesionan más que estas y que en la adolescencia las personas están más susceptibles de involucrarse en riesgos y, por lo tanto, de lesionarse.
Esta área también evidencia que la reflexión sobre las conductas de riesgo no puede hacerse sin comprender la relación entre propensión y percepción de riesgos (Davis-Berman & Berman, 2002), y si bien se han encontrado resultados contradictorios en los que algunos estudios plantean una correlación negativa entre estas variables (Mills et al., 2008), mientras que otros sostienen que existe una correlación positiva (Kontos, 2009), existe consenso sobre que el estudio de la relación de estas variables es necesaria para la comprensión de la ocurrencia de lesiones deportivas.
Por lo mencionado, este estudio pretende, primero, adaptar a población deportiva de Córdoba (Argentina) la Risk Taking Index (RTI; Nicholson, Soane, Fenton-O' Creevy & Willman, 2005) mediante un estudio instrumental (Montero & León, 2007). La RTI es una escala de autoreporte para medir la propensión general hacia el riesgo a través de la frecuencia con la que se involucran las personas en comportamientos riesgosos en seis dominios lo suficientemente amplios y diversos, en el presente y en el pasado: recreación (ocio/deporte), salud, profesionales, financieros, seguridad y sociales. Es una medida simple y corta que, en la literatura de riesgo, mostraron evidencias de que pueden usarse efectivamente para medir constructos psicológicos, y que se utilizan mejor cuando los constructos son esquemáticos, unidimensionales y subjetivos (Robins, Hendin, & Trzesniewski, 2001). Posee un formato de respuesta tipo Likert de cinco puntos (Nunca - Siempre). La relación entre la toma de riesgos actual y pasada evalúa la consistencia a través del tiempo y sus implicaciones para la existencia de una disposición hacia el riesgo. Los resultados de desarrollo de la escala mostraron la viabilidad de evaluar una medida global de riesgo, así como medidas específicas en dos cortes temporales.
Por último, para analizar diferencias entre grupos e identificar qué características tienen aquellos grupos que poseen una elevada propensión al riesgo, considerando variables que han sido ampliamente estudiadas en relación con el comportamiento de riesgo en el deporte como sexo (Harris, Jenkins, & Glasser, 2006), edad (Kontos, 2004) y deporte practicado (Kern et al., 2014) y así contar con evidencia empírica, local, que posibilite realizar intervenciones contemplando estas diferencias para prevenir las consecuencias negativas derivadas de las conductas de riesgo como la ocurrencia de lesiones deportivas.
Metodología
Fase 1. Traducción del inventario y entrevistas cognitivas
Se utilizó un proceso de traducción inversa; tres traductoras con conocimiento de los idiomas, proceso de adaptación y población meta, tradujeron los ítems; luego se unificaron en una única versión considerando que se respetara el significado original del ítem para mantener una equivalencia conceptual, semántica y funcional (Mimura & Griffiths, 2008). Por último, se envió la versión final a una traductora norteamericana con conocimiento del idioma meta para que la retradujera al inglés.
A continuación, se realizó un estudio de entrevistas cognitivas para evaluar la validez de la escala basada en el proceso de respuesta. Se utilizó la técnica de sondeo verbal para indagar sobre el proceso de comprensión de la pregunta. Participaron 10 deportistas de ambos sexos (Mujeres= 5 y Varones= 5) de entre 18 y 27 años (M= 21.5 años DS= 2.41) con una práctica deportiva que va desde 1 a 19 años (M= 9.94 años DS=6.52). El muestreo fue no probabilístico accidental (Bologna, 2010).
Las entrevistas tuvieron una duración de 30 minutos y fueron registradas mediante un grabador de voz. A partir de este procedimiento mejoró la calidad de los ítems, se establecieron ejemplos de situaciones riesgosas acordes a la cultura y población objetivo. Todos los participantes firmaron una nota de consentimiento informado en la que se garantizó la confidencialidad de la información, así como que podían abandonar el estudio en cualquiera de sus fases, y que su participación en el estudio no implicaba ningún riesgo para su salud y/o integridad personal.
Fase 2. Análisis de la estructura y consistencia interna de la RTI
Participantes. Mediante un muestreo no probabilístico accidental (Bologna, 2010) participaron 305 deportistas (139 mujeres y 166 varones), de los cuales 114 eran estudiantes del profesorado de Educación Física. El rango etario de la muestra osciló entre 14 y 45 años (M= 22,08; DS= 3,88 -Tabla Todas las personas entrenan un mínimo de 1 día y un máximo de 7 (M = 2,47; DS = 2,05) y la cantidad de horas de entrenamiento oscila entre 1 y 9 horas diarias (M = 1,51; DS = 1,44). La cantidad máxima de años de práctica deportiva es de 21 años y un mínimo de 1 año (M = 6,23; DS = 6,08). Compiten entre 1 y 20 veces por año (M = 2,26; DS =4,95) en niveles Provincial (74 -38,74%-), Regional (27 -14,13%-), Nacional (34 -17,80%-) e Internacional (11 -5,76%-); 45 personas (45 -23,56%-) no aportaron este dato.
Instrumentos
Planilla de datos sociodemográficos y deportivos. Registra variables como edad, sexo, puesto táctico, años de práctica de su deporte, cantidad de días de entrenamiento ocurrencia de lesiones deportivas, etc.
Tabla 1 Distribución de la muestra por sexo, rango etario y modalidad deportiva.
| Modalidad Deportiva | Total | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sexo | Deportes Individuales | Deportes de equipo | Prof. E. Física | |||
| Jóvenes | 13 | 26 | 34 | 73 | ||
| Rango etario | ||||||
| Femenino | Adultos | 19 | 12 | 23 | 54 | |
| Total | 32 | 38 | 57 | 127 | ||
| Jóvenes | 10 | 42 | 29 | 81 | ||
| Rango etario | ||||||
| Masculino | Adultos | 15 | 33 | 28 | 76 | |
| Total | 25 | 75 | 57 | 157 | ||
| Jóvenes | 23 | 68 | 63 | 154 | ||
| Rango etario | ||||||
| Total | Adultos | 34 | 45 | 51 | 130 | |
| Total | 57 | 113 | 114 | 284 |
* Rango etario: Jóvenes = 14 - 21,99 años; Adultos = 22 - 45,99 años.
Risk Taking Index (Nicholson et al., 2005). Escala multidimensional que evalúa el constructo propensión de riesgos en función de la frecuencia de asunción de comportamientos de riesgo en el presente y en el pasado. Posee una consistencia interna global de a =.80; mientras que la de las subescalas oscilan entre .80 y .88. El Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) reveló un buen ajuste de los datos al modelo planteado con índices de: x 2 /dj = 90.7 AGFI = .57. NNFI = .25, RMSR = .24 PNFI = .80.
Procedimiento. Se estableció contacto con la Confederación de Deportes de la Provincia de Córdoba, Asociaciones y/o Federaciones, clubes y entrenadores de distintos deportes, así como con instituciones educativas de Educación Física de la Ciudad de Córdoba para invitarlos a participar mediante una nota en la que se explicaban los objetivos, detalles y requerimientos del estudio. Con las instituciones que estuvieron dispuestas a participar se coordinó un día y horario para realizar la evaluación.
Se administró la planilla de evaluación colectivamente en un lugar tranquilo (vestuarios y/o aulas), con buena iluminación y la supervisión de la investigadora y responsable del grupo a cargo. Previo a entregarles la planilla se realizaba una presentación del estudio, consignas y modo de completamiento; también se indicaba que todo aquel que quisiera podía solicitar un informe del estudio y que una vez finalizada su participación se le brindaría toda la información que desee. La administración duró 15 minutos y al finalizar la fase de adaptación se envió un informe del proceso a quienes lo solicitaron.
Todos los participantes firmaron una nota de consentimiento informado en la que se garantizó la confidencialidad de la información, así como que podían abandonar el estudio en cualquiera de sus fases, y que su participación en el estudio no implicaba ningún riesgo para su salud y/o integridad personal.
Estrategia de análisis de datos
Se utilizó el software SPSS 19. Primero se evaluó el patrón de los valores perdidos para estimar si el mismo respondía a una distribución aleatoria (Tabachnick & Fidell, 2011). Segundo, se identificaron los casos atípicos. Para los univariados se calcularon las puntuaciones z y se consideraron atípicos aquellos datos con puntuaciones z > ±3.29, p <.01. Para los multivariados se utilizó la prueba de distancia de Mala-hanobis (D) y se consideró atípico todo caso que presentará en dicha prueba una significación p <.001. Tercero, se evaluó el tipo de distribución de las puntuaciones mediante los índices de asimetría y curtosis y Q-Q plots (Field, 2009). Se consideraron valores excelentes índices de asimetría y curtosis entre ±1.00 y como adecuados valores inferiores a ±2.00 (George & Mallery, 2011). Cuarto, se indagó mediante el estadístico de Levene la homogeneidad de la varianza. Quinto, se realizaron análisis descriptivos de las variables a través de medidas de tendencia central, frecuencias y porcentajes para las variables sociodemográficas.
Sexto, para evaluar la evidencia de la estructura interna se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC) con el programa Mplus versión 6.12 que permite aplicar el método Robust Weighted Least Squares considerado como el más pertinente para analizar datos categóricos (e.g., escalas tipo Likert). Para evaluar el ajuste del modelo se utilizó el estadístico chi-cuadrado, el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de Tucker-Lewis (TLI), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y la media cuadrática residual ponderada (WRMR). Los valores entre .90 y .95 o superiores para CFI y TLI son considerados como ajuste aceptable a excelentes; para RMSEA se esperan valores entre .05 y .08, y para WRMR valores menores a 1.00 (Yu & Muthen, 2002). Además, se estimó la fiabilidad compuesta, la cual utiliza las cargas factoriales, varianza residual y r 2 de cada ítem según una estructura subyacente, presentando menor varianza de error. Un índice igual o superior a p= .70 es considerado aceptable (Nunnally, 1978).
Por otra parte, con el objetivo de evaluar la relación entre las variables propensión al riesgo y ocurrencia de lesiones deportivas (si - no), se realizaron análisis de asociación mediante el estadístico V de Cramer. Además, para analizar las diferencias entre las variables sexo, edad, modalidad deportiva y propensión al riesgo, se realizaron pruebas t para muestras independientes y procedimientos de ANOVA de un factor. Finalmente, se llevó adelante un ANOVA factorial para evaluar los efectos de interacción entre las variables edad, sexo y modalidad deportiva sobre la propensión a asumir riesgos. Se analizaron los tamaños del efecto con el estadístico d de Cohen para las pruebas t y mediante el coeficiente eta cuadrado parcial (•2) el ANOVA. Se consideraron valores pequeños (d= |.2|, •2= 1%), medianos (d = |.5|, •2= 10%) y grandes (d = |.8|, •2 = 25%) (Cohen, 1988). Para el ANOVA factorial se consideró el estadístico omega cuadrado (•2); valores pequeños oscilan entre .00 y .01, medios hasta .06 y altos hasta .14.
Resultados
Análisis de exploración inicial de los datos
El porcentaje de valores perdidos no superó el 5% establecido (Graham, 2009) y se distribuyó en diferentes variables, por lo que se imputaron los datos por la moda (Mo) de las respuestas completas de un participante en una misma subescala, ya que proporciona un equilibrio entre precisión y simplicidad conceptual (Shrive, Stuart, Quan, & Ghali, 2006). Se eliminaron 16 casos atípicos puesto que alteraron la distribución y los resultados de los siguientes análisis. Los índices de asimetría y curtosis fueron excelentes y la inspección gráfica de los datos mostró que la mayor parte de los puntos del gráfico Q-Q se encontraban sobre la diagonal. Finalmente, todas las variables y factores del cuestionario mostraron una significación mayor a p > .05 en la prueba de Levene.
Análisis de la estructura interna de la RTI
El ajuste a los datos fue satisfactorio (CFI .993, TLI .990, RMSEA .661, 90% CI .025 .063, WRMR .662). Los pesos de regresión estandarizados (p ≤ .05) oscilaron entre .39 a .64 para el factor Actualidad; entre .35 a .73 para el factor Pasado (figura 1). En cuanto a la confiabilidad de la escala, el índice para la subescala actualidad fue de p= .72 mientras que para la subescala pasado de p= .76. La escala global presentó un índice de p= .85.
Correlación y diferencias entre grupos
Primero, se hallaron asociaciones pequeñas y positivas entre riesgos de salud y ocurrencia de lesiones deportivas actuales (V= .227; p < 0,05), y entre riesgos de seguridad y ocurrencia de lesiones deportivas en la temporada pasada (V = .240; p < 0,05). Además, se hallaron asociaciones pequeñas y positivas entre asunción de riesgos en el pasado y ocurrencia de lesiones deportivas actuales (V= .322; p < 0,05 -Tabla 2-).
Tabla 2 Correlación entre el Índice de toma de riesgos y ocurrencia de lesiones deportivas.
Segundo, en cuanto a las diferencias en la propensión al riesgo en función al sexo, se hallaron diferencias estadísticamente significativas en el factor financiero de la escala RTI (M mujeres = 2,72; M mujeres = 3,06; t(286)= -2,15; p < .05; d= -.25) con un tamaño del efecto pequeño (tabla 3).
Tabla 3 Media (M), Desviación estándar (DS), prueba t de diferencias entre medias y tamaño del efecto del RTI en función del sexo de los participantes.
| Femenino | Masculino | t | p | d | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Factores | M | DS | M | DS | |||
| Ocio | 4.09 | 2.04 | 4.45 | 2.24 | -1.40 | 0.16 | -0.16 |
| Salud | 4.75 | 2.13 | 4.72 | 1.95 | 0.119 | 0.90 | 0.01 |
| Profesionales | 3.45 | 1.74 | 3.51 | 1.59 | -2.65 | 0.79 | -0.03 |
| Financieros | 2.72 | 1.21 | 3.06 | 1.44 | ,-2,14 | 0.03 | -0.25 |
| Seguridad | 4.00 | 1.70 | 4.39 | 1.80 | -1.87 | 0.06 | -0.22 |
| Sociales | 2.90 | 1.41 | 3.13 | 1.54 | -1.32 | 0.18 | -0.15 |
| Pasado | 10.85 | 3.13 | 11.57 | 3.69 | -1.75 | 0.08 | -0.21 |
| Actual | 11.07 | 3.14 | 11.70 | 3.44 | -1.60 | 0.11 | 0.92 |
| Global | 21.92 | 5.91 | 23.27 | 6.50 | -1.82 | 0.07 | -0.22 |
Tercero, se hallaron diferencias en función de la edad en los factores Ocio (M jóvenes= 4; M adultos = 4,63; t(282)= -2,44; p < .05; d= -.29), Profesionales (M jóvenes = 3,22; M adultos = 3,79; t(282)= -2,88; p < .05; d = -.35), Seguridad (M jóvenes = 3,99; M adultos = 4,49; t(282)= -2,38; p < .05; d = -.28), en la propensión global de riesgos asumidas en el pasado (M jóvenes = 10,51; M adultos = 12,08; t(282)= -3,89; p < .05; d = -.46) y en la escala global de la RTI (M jóvenes _= 21,69; 23,79; t(282)= -2,84; p < .05; d = -.34); todos con un tamaño del efecto pequeño (tabla 4).
Tabla 4 Media (M), Desviación estándar (DS), prueba t de diferencias entre medias y tamaño del efecto del RTI en función del grupo etario de los participantes.
| Factores | Jóvenes | Adultos | t | p | - A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | DS | M | DS | d | |||
| Ocio | 4.00 | 2.13 | 4.63 | 2.17 | -2.44 | 0.01 | -0.29 |
| Salud | 4.69 | 2.11 | 4.77 | 1.91 | -0.309 | 0.75 | -0.03 |
| Profesionales | 3.22 | 1.58 | 3.79 | 1.70 | -2.90 | 0.00 | -0.34 |
| Financieros | 2.85 | 1.27 | 2.95 | 1.41 | ,-647 | 0.51 | -0.07 |
| Seguridad | 3.99 | 1.76 | 3.15 | 1.58 | 0.648 | 0.01 | -0.01 |
| Sociales | 2.92 | 1.41 | 3.15 | 1.58 | 0.145 | 0.19 | 0.50 |
| Pasado | 10.52 | 3.39 | 12.08 | 3.36 | 0.927 | 0.00 | -0.46 |
| Actual | 11.17 | 3.60 | 11.71 | 2.98 | 0.102 | 0.18 | -0.16 |
| Global | 21.69 | 6.50 | 23.79 | 5.81 | -2.84 | 0.00 | -0.34 |
Cuarto, el ANOVA mostró diferencias significativas entre la modalidad deportiva y los niveles propensión de riesgos de ocio (F(2,872)= 13,23; p < .05; •2=.02) y de salud (F(4,336)= 17,48; p < .05; •2=.03), ambos tamaños del efecto pequeños (tabla 5).
Tabla 5 Análisis de varianza (ANOVA), Media (M), Desviación estándar (DS) y tamaño del efecto (-2) del RTI y sus sub-escalas según modalidad deportiva.
| Individual | Grupal | Prof. E. Física | F | p | • 2 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | DS | M | DS | M | DS | ||||
| Ocio | 4.71 | 2.51 | 3.94 | 1.92 | 4.43 | 2.16 | 2.87 | 0.05 | 0.02 |
| Salud | 4.19 | 1.97 | 4.63 | 1.95 | 5.11 | 2.08 | 4.34 | 0.01 | 0.03 |
| Profesionales | 3.24 | 1.60 | 3.49 | 1.65 | 3.60 | 1.69 | 0.92 | 0.39 | 0.00 |
| Financieros | 2.81 | 1.44 | 2.93 | 1.46 | 2.93 | 1.20 | 0.20 | 0.82 | 0.00 |
| Seguridad | 3.77 | 1.70 | 4.37 | 1.76 | 4.26 | 1.78 | 2.40 | 0.09 | 0.02 |
| Sociales | 3.12 | 1.66 | 3.10 | 1.53 | 2.90 | 1.35 | 0.66 | 0.51 | 0.00 |
| Pasado | 11.14 | 3.75 | 10.97 | 3.52 | 11.58 | 3.26 | 0.91 | 0.40 | 0.00 |
| Actual | 10.71 | 3.26 | 11.52 | 3.54 | 11.67 | 3.09 | 1.73 | 0.17 | 0.01 |
| Global | 21.84 | 6.57 | 22.49 | 6.55 | 23.25 | 5.82 | 1.04 | 0.35 | 0.00 |
La prueba post-hoc HSD de Tukey indicó que los deportistas que practican deportes en modalidades individuales (M= 4,70; DS= 2,51) poseen niveles mayores de propensión a asumir riesgos de ocio que los estudiantes de educación física (M = 4,43; DS= 2,16) y que los deportistas de modalidades grupales (M = 3,94; DS= 1,92); mientras que, los estudiantes del profesorado en educación física (M = 5,11; DS= 2,08) poseen mayor propensión a asumir riesgos de salud que los deportistas de modalidades individuales (M= 4,19; DS= 1,96) y grupa-les (M= 4,63; DS= 1,95).
Por último, se halló un efecto de interacción entre las variables edad, sexo y modalidad deportiva sobre la propensión a tomar riesgos con un tamaño del efecto pequeño. Por un lado, en el grupo de jóvenes, las mujeres de deportes individuales asumen riesgos con mayor frecuencia (M= 21,92) que sus pares varones (M= 16,40), no así en la modalidad grupal en la que son éstos quienes poseen una media más alta de asunción de riesgos (M mujeresjóvene = 20,46; M varonesjóvenes = 22,86). Entre los estudiantes de educación física, los varones también asumen más riesgos (M mujeresjóvene = 21,21; M varonesjóvenes = 23,41). Por otro lado, en el grupo de adultos, los varones asumen más riesgos que las mujeres tanto en modalidades individuales (M mujeresadultas = 21,68; M varonesadultos = 26,13) como entre los estudiantes de educación física (M mujeresadultas = 23,83; M varonesadultos = 24,93) no así en las modalidades grupales, donde las medias de ambos sexos no difieren entre sí (M mujeresadultas = 23,25; M varonesadultos = 23,15) (Tabla 6).
Tabla 6 Análisis factorial de la varianza (ANOVA) y tamaño del efecto (•2) de la puntuación global del RTI según el sexo, grupo etario y modalidad deportiva.
| Origen | Suma de cuadrados tipo III | gl | Media cuadrática | F | Sig. | •2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Modelo corregido | 1001,170a | 11 | 91.015 | 2.440 | 0.006 | 0.090 |
| Intersección | 117824.614 | 1 | 117824.614 | 3158.397 | 0.000 | 0.921 |
| GEdad | 453.988 | 1 | 453.988 | 12.170 | 0.001 | 0.043 |
| Sexo | 33.408 | 1 | 33.408 | 0.896 | 0.345 | 0.003 |
| Modalidad | 125.297 | 2 | 62.649 | 1.679 | 0.188 | 0.012 |
| GEdad * Sexo | 66.011 | 1 | 66.011 | 1.769 | 0.185 | 0.006 |
| GEdad * Modalidad | 94.122 | 2 | 47.061 | 1.262 | 0.285 | 0.009 |
| Sexo * Modalidad | 44.388 | 2 | 22.194 | 0.595 | 0.552 | 0.004 |
| GEdad * Sexo * Modalidad | 370.995 | 2 | 185.498 | 4.972 | 0.008 | 0.035 |
| Error | 10147.013 | 272 | 37.305 | |||
| Total | 156910.000 | 284 | ||||
| Total corregida | 11148.183 | 283 |
a. R cuadrado = ,090 (R cuadrado corregida = ,053)
Discusión
El objetivo de este estudio fue analizar las propiedades El objetivo de este trabajo fue adaptar la RTI y contribuir al estudio de la toma de riesgos en deportistas de Córdoba. Así, por un lado, mediante un AFC la RTI mostró un ajuste satisfactorio de los datos al modelo teórico planteado. Se obtuvieron índices de consistencia interna moderados a altos. El proceso de entrevistas cognitivas posibilitó modificar los ejemplos de los ítems para que fueran acordes a la población objeto de la adaptación, lo que da cuenta de la utilidad de estos procedimientos y de la necesidad de adaptar las pruebas a cada contexto particular de aplicación.
Por otro lado, en consonancia con la bibliografía y las hipótesis planteadas, se hallaron diferencias entre grupos en función del sexo, la edad y la modalidad deportiva practicada, así como un efecto de interacción entre las variables.
Primero, sobre las diferencias halladas en función del sexo, si bien no se evaluaron los beneficios percibidos de la conducta, Harris et al. (2006) indican que las diferencias en los dominios financieros podrían deberse a que las mujeres consideran que las consecuencias negativas de asumir estos riesgos son más graves.
Además, sobre la interacción de las variables sexo, edad y modalidad deportiva practicada, los resultados van en la misma línea de lo hallado por otros autores (Byrnes et al., 1999, Nicholson et al., 2005 y Harris et al., 2006). Esto podría deberse a la socialización deportiva propia de cada sexo; en las mujeres se focaliza el entrenamiento en el desarrollo de habilidades y en los varones en el desarrollo de la fuerza, la preparación física y la agresividad (Kontos, 2009, Moreno-Murcia, Belando, Huéscar & Torres, 2017).
Segundo, en cuanto a la edad, contrariamente a lo señalado por Schnell et al., (2014) se halló que los deportistas adultos, indistintamente de la modalidad deportiva, asumen mayores riesgos que los jóvenes y que esta propensión es significativamente distinta para riesgos de ocio, profesionales, asunción de riesgos en el pasado y globales. El único dominio en el que los jóvenes mostraron un patrón significativamente más alto que los adultos fueron en los riesgos de seguridad.
Esto puede deberse al efecto de variables como la experiencia deportiva (Kern et al., 2014) o el nivel de competición (McKenna, Horswill, & Alexander, 2006) las cuales se han visto que moderan la propensión de riesgos en el deporte; así como variables psicológicas como la autoeficacia (Rubio, Pujals, De la Vega, Aguado, & Hernández, 2014) o la percepción de riesgo (Reuter & Short, 2005). Lo que cabe pensar es que los deportistas adultos, por su mayor nivel de experiencia, poseen mayores creencias de autoeficacia que los jóvenes, por lo tanto, percibirían menor riesgo y, en consecuencia, asumirían mayores conductas riesgosas que los jóvenes. Además, podría existir un sesgo de optimismo entre los adultos basado en su experiencia de riesgo pasada, ya que experiencias exitosas llevarían a una reducción de la percepción de riesgos y a un potencial incremento de la probabilidad de tomar riesgos en el deporte (Horvath & Zuckerman, 1993 citado por Kontos, 2004).
Por último, en el dominio de riesgos profesionales y seguridad, la diferencia podría estar dada por el ciclo vital de ambos grupos. Por un parte, los adultos se encuentran insertos en el mundo del trabajo lo que los enfrentaría a situaciones riesgosas en el dominio profesional con mayor frecuencia que los jóvenes. Por otra parte, los jóvenes suelen ser propensos a asumir riesgos de seguridad ya que en la juventud existe una sensación de invencibilidad y mayor impulsividad que en la adultez (Kern et al., 2014).
Tercero, se halló que los deportistas de modalidades individuales y grupales poseen una media de asunción de riesgos de ocio más alta que la de los estudiantes de Educación Física y, por el contrario, que estos últimos poseen una media más alta de asunción de riesgos de salud que los deportistas de ambas modalidades. Esto sustenta la idea de que la toma de riesgos es dependiente del contexto y no un rasgo general, sino que la propensión varía en función del tipo de actividad desarrollada (Merritt & Tharp, 2013). Asimismo, Reuter y Short (2005) y Kontos (2009) documentaron diferencias entre deportes en sus niveles de percepción de riesgo y asunción de riesgos.
Cuarto, al analizar la relación entre la propensión al riesgo y la ocurrencia de lesiones deportivas se hallaron correlaciones bajas y positivas entre lesiones actuales y riesgos de salud y propensión de riesgos en el pasado y entre propensión de riesgos de seguridad y lesiones en la temporada pasada. Kern et al. (2014) hallaron que los deportistas que se encontraban lesionados en el momento de la evaluación presentaron mayores niveles de propensión al riesgo que quienes se habían lesionado previamente; y que la lesión actual era una consecuencia de la propensión al riesgo (Traversi, Busico, & Caicedo Cavagnis, manuscrito presentado para su publicación).
Para finalizar, este estudio posibilitó adaptar a población deportiva de Córdoba un instrumento para evaluar la propensión de riesgos que permitirá, a futuro, que investigadores y profesionales de las ciencias del deporte cuenten con una herramienta válida y fiable para trabajar en el deporte. Asimismo, la investigación en psicología del deporte en Argentina no es abundante (Pinto & Vazquez, 2013), por lo que este tipo de aportes son significativos para el desarrollo del área y el conocimiento local específico; así, se espera que futuras investigaciones tomen este trabajo como un punto de partida para mejorar y continuar desarrollando estudios en psicología del deporte en Argentina.
A futuro, se sugiere diferenciar la muestra por deportes y comparar estos hallazgos considerando deportes de riesgo, ya que se observó que poseen una particular inclinación a asumir conductas de riesgo que permitiría comprender los motivos de la práctica de este tipo de deportes en relación con variables que ya han sido estudiadas como búsqueda de sensaciones (Klinar, Burnik, & Kajtna, 2017), rasgos de personalidad (Maher, Thomson, & Carlson, 2015), autoeficacia (Merritt & Tharp, 2013), entre otras, así como examinar los determinantes de la conducta de riesgo (Schnell et al., 2014) y la modificación en los procesos motivacionales de los deportistas (Jiménez, Moreno, Leyton & Claver, 2015).
