Estudio de la performance de una tarea de seguimiento de múltiples objetos con modelos mixtos

SFER, ANA M.; MARTÍN, ANDRÉS; BARRAZA, JOSÉ F.; D'URSO VILLAR, MARCELA A.

CABA

Congreso; 1er Congreso Argentino de Estadística; 2015

Sociedad Argentina de Estadística

El trabajo está basado en un diseño experimental derivado del paradigma de Multiple Object Tracking (MOT), dentro del cual hay diversas posturas teóricas que pretenden explicar las distintas capacidades de los observadores, y ninguna es concluyente. Dentro de este marco, se pretende determinar si existe diferencia en el desempeño de jugadores que ocupan diferentes posiciones en un equipo de rugby (Forwards y Backs) al realizar una MOT. Los datos fueron tomados en la Facultad de Educación Física de la Universidad Nacional de Tucumán, donde concurrieron voluntariamente los jugadores. La tarea MOT consistía en elegir la posición final de 4 círculos al cabo de ciertos movimientos que se realizaban a diferentes tiempos y velocidades. Cada jugador realizó 120 MOT sorteando la velocidad y el tiempo de la misma. Se midió la performance de la tarea considerándola buena (código 1), si se clasificaba correctamente 3 o 4 círculos y mala (código 0) en caso contrario. Se ajustó un Modelo Lineal Generalizado Mixto (GLMM) con el paquete lme4 de R con familia Binomial y función de enlace logit. Los resultados indican que la performance mejora entre 1% y 3% con las repeticiones. Además existe interacción entre velocidad, posición y tiempo. La performance mejora entre un 15% un 25% cuando el tiempo cambia de largo a corto, dependiendo de la velocidad y la posición. Se utilizó  un  GLMM,  ya  que  permite  responder  a la  pregunta  de  investigación,  toma  en  cuenta  la dependencia  intrasujeto  de  los  valores  observados, permite  cuantificar  el  aporte  de  las  variables explicativas. Además y no menos importante es que se introduce los modelos mixtos en el área de Luminotecnia, lo que a futuro puede marcar una mejora en el diseño de los experimentos ya que los modelos mixtos permiten realizar experimentos con menor número de sujetos, asegurando buenas estimaciones.