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Teoría de la Acción Planeada y tasa de ejercicio percibida:un modelo…
Teoría de la Acción Planeada y tasa de ejercicio percibida:un modelo predictivo en estudiantes adolescentes de educación física
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Discusión Y Resultados
La conducta de la persona en un intervalo de tiempo amplio, como puede ser un año, podría complementar las intervenciones dirigidas a desarrollar la promoción de actividad física en poblaciones sedentarias, ya que como se ha puesto de manifiesto en diferentes estudios, los hábitos pueden predecir la conducta futura directa o indirectamente a través de las actitudes o intenciones
La inclusión de la medida de la práctica físicodeportiva de los últimos doce meses como vía de influencia sobre la conducta podría tener importantes implicaciones sobre el diseño de campañas de promoción de la salud dirigidas a la población joven con el objetivo de instaurar hábitos saludables que redunden en una mejor calidad de vida.
Método
Participantes
Edades comprendidas entre los 12 y 16 años (M= 14.15, DT= 1.44),
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La muestra para este estudio estuvo compuesta por 698 estudiantes en clases de educación física (331 hombres y 367 mujeres)
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Procedimiento
Se llevó a cabo una selección de centros atendiendo a un muestreo aleatorio por conglomerados (Azorín, y Sánchez Crespo, 1986).
Se realizó la administración del cuestionario de las variables pertenecientes a la TCP (intención, creencias comportamentales, norma subjetiva y control comportamental percibido).
Transcurridos doce meses se recogió la información de la actividad física habitual, en ambas ocasiones bajo la supervisión del investigador principal del estudio.
El tiempo requerido para cumplimentar los cuestionarios fue de 25 minutos, aproximadamente.
Análisis de los datos
En primer lugar, se realizó un análisis descriptivo y de correlación de todas las variables del estudio.
En segundo lugar, para comprobar la relación existente entre las variables propuestas, se empleó el método de dos pasos propuesto por Anderson y Gerbing (1988).
Modelo de medición
Para poder realizar el análisis del modelo de medición y testar el modelo de ecuaciones estructurales (MEE), se redujo el número de variables latentes por factor, esto se aconseja especialmente cuando el tamaño de la muestra no es particularmente grande comparada con el número de variables del modelo
Los primeros ítems de cada subescala fueron promediados para formar el primer bloque de ítems, y la segunda mitad de ítems fueron promediados para formar el segundo bloque de ítems, y así hasta el último.
Se utilizó el método de estimación de máxima verosimilitud junto al procedimiento de bootstrapping, que permitió asumir que los datos eran robustos ante la falta de normalidad
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