Un vínculo empírico entre la ganancia de motivación y las estadísticas de la NBA: aplicación de modelos lineales jerárquicos

Sep 16, 2023

BMC Psychology volumen 11, Número de artículo: 135 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Este estudio probó si la ganancia de motivación en los grupos es el resultado de la compensación social o el efecto Köhler al examinar los salarios individuales escalados de los jugadores de la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA). Ambos factores explican los efectos positivos de un grupo, a diferencia de la holgazanería social. Sin embargo, las diferentes causas en la ganancia de motivación se relacionan con si los jugadores tienen un rendimiento alto o bajo y el efecto Köhler o la compensación social.

Para evaluar el aumento de la motivación, este estudio utilizó datos estadísticos de la NBA de 11 años de 3247 jugadores mediante la aplicación de modelos lineales jerárquicos (HLM) y se utilizó HLM 7.0 para el análisis. Las estadísticas individuales de los jugadores y los salarios anuales se recopilaron de los sitios web de la NBA y ESPN, respectivamente. Mientras que estudios anteriores han analizado el aumento de la motivación a través de los registros de relevos de atletismo y natación, este estudio verificó el aumento de la motivación a través de las variaciones salariales entre los jugadores de la NBA y sus equipos afiliados.

Los de alto desempeño, al seleccionar equipos con mayores diferencias de rendimiento entre los miembros del equipo, ganaron un salario más alto que al seleccionar equipos con menores diferencias de rendimiento entre los miembros del equipo. Este estudio encontró que existía una ganancia de motivación en los trabajadores de alto rendimiento, lo que puede interpretarse como apoyo a la compensación social en lugar del efecto Köhler.

Usamos nuestro resultado para dilucidar la base de las decisiones jugada por jugada tomadas por los individuos y el comportamiento del equipo. Nuestros resultados son aplicables para mejorar las estrategias de entrenamiento y, en última instancia, mejorar la moral y el rendimiento del equipo. Se puede interpretar que las ganancias de motivación de los jugadores de alto rendimiento en la NBA están impulsadas por el componente de costo del modelo de gastos de esfuerzo de los miembros del equipo (TEEM), en lugar de los componentes de expectativa y valor.

Informes de revisión por pares

Los estudios que han examinado la ganancia de motivación en general se centraron en tareas de laboratorio o en equipos deportivos reales [1,2,3,4,5,6]. Los investigadores contemporáneos continúan examinando este campo y otras áreas relacionadas. Los estudios de aumento de la motivación que se centraron en los deportes utilizaron datos de archivo en atletismo [5, 6] o natación [1,2,3,4, 7], solos. En los deportes de relevos, como el atletismo o la natación, el aumento de la motivación se puede verificar utilizando la diferencia entre los registros individuales y los de relevos. Sin embargo, en los deportes que promueven el rendimiento a través de la interacción y la cooperación entre los miembros del equipo, ¿cómo se puede confirmar la existencia de una ganancia de motivación? Además, ¿existe ganancia de motivación en los deportes de equipo fuera de los que involucran relevos? En este estudio, después de introducir un nuevo enfoque para confirmar la ganancia de motivación en la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA) a través de la relación entre el salario anual individual, los indicadores de rendimiento objetivo y la desviación estándar del salario anual del equipo, se demostró la existencia de ganancia de motivación en la NBA. también fue confirmado.

Karau y Williams [8] introdujeron el modelo de esfuerzo colectivo (CEM), que es un modelo integrador de motivación individual dentro del grupo, para generar predicciones de resultados grupales basados ​​en esfuerzos individuales. El CEM asume que el esfuerzo de un miembro individual en el curso del trabajo en equipo es una función de tres factores psicológicos, a saber, Expectativa (es decir, altos niveles de esfuerzo conducirán a altos niveles de desempeño), Instrumentalidad (es decir, un desempeño de alta calidad es fundamental para obtener una resultado; [8], p. 685), y valencia (es decir, está presente si los resultados de la actuación se consideran deseables; [9]). Karau y Williams [11] determinaron que la expectativa multiplicada por la instrumentalidad multiplicada por la valencia produce la fuerza motivacional resultante. Por lo tanto, si alguno de los tres factores converge a '0', la fuerza motivacional desaparece y puede existir el fenómeno de la holgazanería social.

La holgazanería social es un fenómeno en el que las personas invierten menos esfuerzos para lograr objetivos mientras trabajan juntas que cuando trabajan solas [10]. En CEM, los miembros que participan en tareas colectivas invierten mucho esfuerzo cuando creen que el esfuerzo individual juega un papel importante en el logro de las metas grupales. Sin embargo, cuando no lo hacen, se tiende a inducir la holgazanería social [11]. Hüffmeier y Hertel [12] presentaron dos casos en los que los esfuerzos individuales pueden obtenerse en tareas colaborativas. La primera es cuando los miembros individuales perciben que los resultados relacionados con el desempeño del grupo son valiosos, y la segunda es cuando se esperan mejores resultados individuales debido a los esfuerzos de uno mientras se trabaja colectivamente que cuando se trabaja individualmente.

Por ingresos, la NBA es la tercera liga deportiva profesional más rica de América del Norte después de la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL) y la Liga Mayor de Béisbol (MLB), y se ubica entre las cuatro mejores ligas del mundo [13]. A partir de 2021, los jugadores de la NBA son los atletas mejor pagados del mundo según el salario anual promedio por jugador [14]. En el caso de las ligas profesionales de clase mundial como la NBA, donde solo unos pocos jugadores son seleccionados a través de una feroz competencia para jugar en la liga de los sueños, los jugadores ganan fama y acumulan riqueza a través de las victorias del equipo y las buenas actuaciones. Los atletas pertenecientes a 30 equipos de la NBA juegan 82 partidos durante la temporada regular, tratando de ganar tantos como sea necesario para avanzar a los playoffs. Por lo tanto, la posibilidad de holgazanería social en la NBA es baja.

Entre varios enfoques teóricos, tanto el efecto Köhler como la compensación social inducen una ganancia de motivación de sujetos opuestos. Ambas teorías explican la ganancia de motivación de los miembros del equipo, sin embargo, puede ser inducida de manera diferente según el nivel de desempeño del miembro. El primero [15, 16] es un fenómeno en el que los trabajadores de bajo rendimiento aumentan el esfuerzo mientras realizan una tarea colectiva con los de alto rendimiento [17], mientras que el segundo muestra un aumento de la motivación entre los de alto rendimiento [18]. En el efecto Köhler, la ganancia de motivación depende de la indispensabilidad social percibida por el grupo de los de menor rendimiento, la discrepancia entre los de mayor rendimiento y ellos mismos (comparación social) y la evitación del estigma social (gestión de la impresión). Estos mecanismos son más relevantes en tareas conjuntas y cuando la discrepancia de desempeño es moderada. Por el contrario, en los efectos de compensación social, la importancia de la tarea, la menor capacidad esperada de los compañeros de equipo y las tareas de tipo disyuntivo son mecanismos más relevantes para explicar los efectos de compensación social.

Muchos estudios experimentales han examinado la ganancia de motivación de Köhler y han encontrado resultados consistentes para tareas conjuntas [19,20,21,22,23,24]. Resumiendo los resultados de estos estudios, la productividad del trabajador de bajo rendimiento mejoró bajo la condición de tareas conjuntas en las que el rendimiento del equipo estaba determinado por el miembro de bajo rendimiento. Osborn et al. [4] investigó si el efecto Köhler existe en entornos deportivos del mundo real al examinar los registros de una competencia de natación de relevos y una tarea aditiva en la que un grupo compite agregando los esfuerzos o contribuciones de los miembros individuales. Descubrieron una ganancia de motivación de Köhler en la que el registro de relevos del jugador de bajo rendimiento mejoró con respecto a su tiempo individual. En el contexto de la compensación social, las personas se esfuerzan más en el ámbito colectivo que en el individual, siendo uno de los factores el desempeño deficiente de un compañero de trabajo (como un bajo desempeño). Cuando la contribución de un trabajador de bajo rendimiento es insuficiente, un individuo (de alto rendimiento) debe esforzarse más para lograr el objetivo colectivo [25, 26]. La 'compensación social' se refiere al fenómeno en el que la ganancia de motivación se produce entre los trabajadores de alto rendimiento en lugar de los de bajo rendimiento [18].

Si bien CEM, con su énfasis en tres factores psicológicos, tiene mérito para explicar la aparición y reducción de la pérdida de esfuerzo en los equipos, no es adecuado como marco teórico para integrar todo el espectro desde la ganancia de motivación hasta la pérdida de motivación [27]. Torka et al. [27] presentó el modelo de gastos de esfuerzo de los miembros del equipo (TEEM), que explica claramente no solo las causas de la pérdida de esfuerzo, sino también las causas de la ganancia de esfuerzo según los estudios de Karau y Williams [8] y Shepperd [28] TEEM explica que la ganancia de esfuerzo y la pérdida de esfuerzo pueden ser causadas por tres componentes (1. Expectativa, 2. Valor y 3. Costo).

El Componente de Expectativa, que desencadena la ganancia de esfuerzo, se manifiesta como una ganancia de motivación cuando se percibe que el comportamiento y el resultado están fuertemente relacionados durante el trabajo en equipo. (p. ej., en una carrera de relevos de natación (trabajo en equipo), los miembros del equipo, excepto el último nadador, tienen la expectativa de que incluso si su récord no es bueno, los demás miembros del equipo lo harán bien y el récord del equipo mejorará ( baja relación comportamiento y resultado)). Sin embargo, el último jugador no tiene tales expectativas, por lo que percibe que su desempeño tiene el mayor impacto en el desempeño del equipo (alta relación entre comportamiento y resultado), lo que induce una ganancia de esfuerzo [29]. La pérdida de esfuerzo ocurre cuando se percibe que el comportamiento y el resultado están débilmente relacionados en el trabajo en equipo. (por ejemplo, prescindibilidad de las contribuciones individuales (free-riding)) [30].

El Componente de Valor, que desencadena la ganancia de esfuerzo, ocurre cuando el valor de una acción y/o resultado se percibe como mayor en el trabajo en equipo que en el trabajo individual. (por ejemplo, cuando un jugador puede comparar su desempeño con el de un compañero moderadamente superior, recibe información de comparación social que no habría obtenido en el trabajo individual y juzga que sus esfuerzos son más valiosos [31]. La pérdida de esfuerzo ocurre cuando el valor de una acción y/o resultado se percibe como menor en el trabajo en equipo que en el trabajo individual (p. ej., no identificabilidad de las contribuciones (holgazanería social)) [32].

Finalmente, el Componente Costo genera ganancias de esfuerzo cuando la relación costo/beneficio del gasto de esfuerzo se percibe más favorablemente en el trabajo en equipo que en el trabajo individual. (p. ej., los miembros más fuertes del equipo dedican más esfuerzo porque creen que las habilidades y los esfuerzos de los miembros más débiles del equipo son insuficientes para lograr el objetivo común [33]. La pérdida de esfuerzo se produce cuando se percibe que la relación costo/beneficio del esfuerzo gastado es menos favorable en el trabajo en equipo que en el trabajo individual (reducción del esfuerzo como respuesta al free-riding de los compañeros (efecto sucker)) [34].

Según TEEM, los componentes que afectan la ganancia de motivación en la NBA son el valor y el costo. Dado que la NBA está formada por los mejores jugadores del mundo, si se cumple el supuesto de que la brecha de rendimiento entre los jugadores de alto y bajo rendimiento es moderada, las ganancias de esfuerzo de los jugadores de bajo rendimiento (efecto Köhler) se pueden atribuir al componente de valor. Por otro lado, si las ganancias de esfuerzo están presentes entre los de alto desempeño (compensación social), se puede concluir que la ganancia de motivación es provocada por el Componente de Costo.

Se han realizado estudios relacionados con la ganancia de motivación en equipos deportivos reales, incluidos atletismo [5] y natación [1,2,3,4]. La ganancia de motivación en estos dos deportes puede examinarse comparando los registros individuales y de relevo. Sin embargo, hay algunas limitaciones. Primero, las diferencias en el proceso de salida entre los nadadores de relevos pueden afectar el desempeño individual. Por ejemplo, en natación, mientras que el primer nadador comienza con una salida de pistola, los demás comienzan con una salida voladora. En este último, el nadador puede comenzar basándose en la predicción de que la mano del nadador delantero hará contacto con el panel táctil, por lo que el tiempo de reacción es más rápido que en una salida con pistola. Hüffmeier et al. [1] ajustó el tiempo de reacción para compensar los errores de rendimiento individuales y de relés inducidos por disparos y arranques voladores. Sin embargo, todavía es difícil ver que el error de rendimiento debido a la diferencia en el proceso de arranque esté completamente controlado. En segundo lugar, las tareas adicionales no se limitan únicamente a la natación y los relevos de atletismo. Por lo tanto, las ganancias de motivación también deben confirmarse en una variedad de otros deportes. El fútbol, ​​el baloncesto y el béisbol son deportes de equipo en los que un equipo se esfuerza por lograr un objetivo común mientras mantiene una relación colectiva a través de la interdependencia y las interacciones entre los miembros del equipo. Por lo tanto, también es necesario estudiar la ganancia de motivación en deportes cooperativos y no solo en tareas aditivas.

En este estudio, se examinó la ganancia de motivación a través de la diferencia entre los salarios de los jugadores y equipos de la NBA. Como el salario de un atleta puede aumentar con un indicador objetivo de la evaluación general de la capacidad individual [35,36,37], debe asociarse con otros índices de rendimiento como puntos (PTS) y eficiencia (EFF). Si la relación entre los salarios individuales y las estadísticas de rendimiento (p. ej., PTS, EFF) se ve afectada por una desviación en el salario del equipo (p. ej., un equipo con una gran desviación salarial del equipo comprende jugadores de alto y bajo rendimiento, y mientras que un equipo con una pequeña desviación salarial del equipo comprende jugadores con actuaciones similares), es posible confirmar indirectamente la ganancia de motivación. Este enfoque puede contribuir a adoptar un nuevo método para verificar la ganancia de motivación que es completamente diferente del existente que compara los registros individuales y de relevo en atletismo y natación.

Este estudio probó si la ganancia de motivación en la NBA es el resultado del Componente de Costo (compensación social) o el Componente de Valor (efecto Köhler) al examinar los salarios individuales escalados de los jugadores de la NBA y las desviaciones estándar entre los salarios de cada equipo usando modelos lineales jerárquicos (HLM ) análisis. Como se muestra en la Fig. 1, HLM confirma cómo la pendiente de las estadísticas individuales (nivel 1) (PTS o EFF) de la temporada anterior en los salarios individuales de la temporada actual se ve afectada por las variables del equipo (nivel 2) como TM (media total en 11 años de salario medio de cada equipo) o TSD (media total de 11 años de desviación estándar de salario de cada equipo).

Modelo de investigación. Nota Hora 1 = temporada anterior. Hora 2 = temporada actual. PTS = puntos. EFF = eficiencia. TM = media total a lo largo de 11 años del salario medio de cada equipo; TSD = media total de 11 años de la desviación estándar del salario de cada equipo

Hipótesis 1 (Componente de valor de apoyo de TEEM [31]): La relación positiva del PTS individual sobre los salarios individuales será más débil para los empleados de alto rendimiento en comparación con los de bajo rendimiento (Nivel 1), y esta relación se encontrará en equipos con grandes desviaciones estándar en salario, pero no en aquellos con salarios medios altos (Nivel 2). Hipótesis 2 (Componente de valor de apoyo de TEEM [31]): La relación positiva de la EFF individual sobre los salarios individuales será más débil para los empleados de alto rendimiento en comparación con los de bajo rendimiento (Nivel 1), y esta relación se encontrará en equipos con grandes desviaciones estándar en salario, pero no en aquellos con salarios medios altos (Nivel 2). Hipótesis 3 (Componente de Costo de apoyo de TEEM [33]): La relación positiva de PTS individuales en los salarios individuales será más fuerte para los de alto desempeño en comparación con los de bajo (Nivel 1), y esta relación se encontrará en equipos con grandes desviaciones estándar en salario, pero no en aquellos con salarios medios altos (Nivel 2). Hipótesis 4 (Componente de costo de apoyo de TEEM [33]): La relación positiva de la EFF individual en los salarios individuales será más fuerte para los empleados de alto rendimiento en comparación con los de bajo rendimiento (Nivel 1), y esta relación se encontrará en equipos con grandes desviaciones estándar en salario, pero no en aquellos con salarios medios altos (Nivel 2).

Los datos de la NBA comprendían información acumulada sobre los salarios de los jugadores y las estadísticas durante un período prolongado de 11 años desde la temporada 2005/6 hasta la temporada 2015/16. Nota al pie de página 1 Los salarios anuales individuales se obtuvieron a partir de los datos de salarios de los jugadores proporcionados por ESPN (http ://www.espn.com/nba/salarios). Las estadísticas individuales se obtuvieron de los datos proporcionados en la página de inicio de la NBA (http://stats.nba.com). En primer lugar, se eliminaron del conjunto de datos 779 jugadores para los que no se pudieron encontrar registros salariales individuales (5001 a 4222 jugadores; Tabla 1). A partir de los 4222 casos se calculó la media y la desviación estándar del salario de cada equipo por temporada. La segunda ronda de limpieza de datos dio como resultado 3247 casos después de eliminar 975 casos en los que los salarios individuales de una temporada actual no podían coincidir con las estadísticas individuales de la temporada anterior.

Los jugadores de la NBA estaban anidados en 30 equipos. Esta relación jerárquica es apropiada para el modelado multinivel. La desviación estándar del salario en cada equipo, la variable de Nivel 2, es útil para probar los efectos de grupo (Componente de Costo o Componente de Valor). En general, esperamos que los jugadores con salarios altos se desempeñen mejor que los que tienen salarios bajos. Si un equipo con mayores desviaciones estándar en salario durante 11 años muestra mayores brechas, las diferencias en el desempeño individual entre los miembros son grandes. Por el contrario, los equipos con bajas desviaciones salariales tienen pequeñas diferencias de rendimiento entre jugadores. Por lo tanto, la desviación estándar del salario es más apropiada que el salario medio de los equipos para probar la presencia de un efecto de grupo que surge cuando varían los niveles de desempeño de los miembros del equipo.

Los salarios individuales en cada temporada (p. ej., temporada 15-16) se vieron influidos por las estadísticas individuales (p. ej., EFF y PTS) de la temporada anterior (p. ej., temporada 14-15). El Performance Level (PL) se determinó a partir del salario medio (4,62 millones de dólares) de los 4.222 jugadores analizados tras la primera ronda de limpieza de datos (Tabla 1). Los jugadores que ganaron menos y más que la media se clasificaron como jugadores de bajo y alto rendimiento, respectivamente. El PL se determinó por el salario de los jugadores en la temporada anterior. Como se observa en la Tabla 3, la rho de Spearman (r = 0,65, p < 0,001) de la PL determinada por los salarios de las temporadas anterior y actual no fue elevada, y no se presentó el problema de multicolinealidad. Por lo tanto, PL resultó apropiado como índice de rendimiento para predecir el salario en la temporada actual.

Las ecuaciones de nivel 1 en los modelos de coeficiente aleatorio y de condición se construyeron teniendo esto en cuenta (Tabla 2). Los datos de nivel 2, basados ​​en la primera ronda de limpieza de datos, fueron estadísticas combinadas para el salario medio (es decir, Mslope y TM) y para la desviación estándar del salario en cada equipo (es decir, SDslope y TSD). Como había 11 salarios medios (1 por cada temporada incluida en el análisis), el eje x representaba las temporadas y el eje y representaba los salarios medios correspondientes. La pendiente de la línea de regresión fue Mslope. De manera similar, para la desviación estándar del salario de cada equipo, la pendiente a lo largo de 11 temporadas fue SDslope. Esto implica que los equipos con mayor Mslope tenían salarios medios en constante aumento y los equipos con mayor SDslope tenían desviaciones estándar crecientes, ambos durante 11 temporadas. Se calculó la media total a lo largo de 11 temporadas para los salarios medios, y lo mismo se calculó para las desviaciones estándar del salario de cada equipo. Considerando esto, los análisis de Nivel 2 en los modelos de coeficiente aleatorio y condicional también se muestran en la Tabla 2.

Si, en el modelo condicional que se muestra en la Tabla 2, γ31 o γ32 no son estadísticamente significativos para Mslope y TM, sino solo para SDslope o TSD, el efecto de las estadísticas individuales de la temporada anterior sobre los salarios individuales de la temporada actual difiere según los niveles de el rendimiento individual de los jugadores (alto o bajo). Por lo tanto, el efecto está influenciado por las variables de Nivel 2 SDslope o TSD. Las estadísticas combinadas para las desviaciones estándar del salario (SDslope y TSD) reflejan las diferencias entre los niveles de desempeño de los miembros del equipo y significa que los efectos de las estadísticas individuales en los salarios individuales difieren según el nivel de desempeño de los miembros del equipo. Por lo tanto, un gráfico de interacción de tres vías puede determinar el grado de mejora en el desempeño individual en función de los niveles de desempeño de los miembros del equipo (alto o bajo). Por ejemplo, cuando el efecto de compensación social está presente, los jugadores de alto rendimiento en un equipo con grandes diferencias de rendimiento (un equipo con SDslope o TSD grande) ganarán salarios más altos incluso si sus estadísticas de rendimiento son las mismas que las de los jugadores de alto rendimiento con bajas diferencias de rendimiento ( un equipo con pequeño SDslope o TSD). Por el contrario, cuando el efecto Köhler está presente, los jugadores de bajo rendimiento en un equipo con grandes diferencias de rendimiento (un equipo con SDslope o TSD grande) ganarán salarios más altos, incluso si sus estadísticas de rendimiento son las mismas que las de los jugadores de bajo rendimiento con diferencias de rendimiento bajas ( un equipo con pequeño SDslope o TSD). Por lo tanto, si γ31 o γ32 son estadísticamente significativos para las estadísticas combinadas de desviaciones estándar de salario, a diferencia de las estadísticas combinadas de salario medio, es posible distinguir si el efecto de grupo se debe a la mejora en el desempeño de los altos (compensación social). ) o de bajo rendimiento (efecto Köhler). Para examinar esto, se utilizó HLM 7.0 para el análisis, se analizaron las estadísticas de correlación y descriptivas utilizando el programa estadístico SPSS, y el nivel de significación se fijó en 0,05.

Como PL son datos categóricos, la correlación entre PL y salario se analizó mediante la rho de Spearman, y las variables continuas (salario, PTS y EFF) se analizaron mediante los coeficientes de correlación de Pearson en la Tabla 3. Las correlaciones entre salario y PL, PTS y Los EFF fueron significativos en 0,65 (p < 0,001), 0,59 (p < 0,001) y 0,61 (p < 0,001), respectivamente. No hubo problema de multicolinealidad porque no hubo alta correlación. Sin embargo, la correlación entre PTS y EFF fue muy alta, 0,93 (p < 0,001). Por lo tanto, es deseable insertar estas dos variables por separado, ya que había un problema de multicolinealidad en este contexto. Dado que hubo una relación positiva entre el salario y las estadísticas (PTS, EFF), la validez convergente se consideró asegurada. La Tabla 4 muestra las estadísticas descriptivas para los niveles 1 y 2.

El modelo de coeficiente aleatorio de la Tabla 5 muestra que γ00 fue 5,69 (t (29) = 48,08, p = 0,001), lo que indica que el salario medio de todos los participantes a nivel individual fue similar al que se muestra en la Tabla 3 (es decir, 5,66) . En el Nivel 1, después de ingresar el nivel de rendimiento (PL), el salario individual de la temporada actual, el EFF de la temporada anterior y el EFF de la temporada anterior × PL, se examinó el efecto sobre el salario individual de la temporada actual. Los resultados presentaron un efecto fijo positivo de EFFtemporada anterior (β = 0,28, t (29) = 13,85, p = 0,001) y PL (β = 3,15, t (29) = 9,52, p = 0,001) sobre el salario individual temporada actual (ver Tabla 5). Por lo tanto, los jugadores con mayor EFFtemporada anterior y PL ganaron salarios más altos.

La correlación intraclase (CCI) en el modelo de coeficiente aleatorio fue de 13,3%, sugiriendo que, del total de la varianza en el salario individual temporada actual, la proporción explicada a nivel individual (Nivel 1) por las tres variables independientes (PL, EFFtemporada anterior, EFFtemporada anterior × PL) fue del 86,7% (11,28/13,02 × 100), y la proporción explicada a nivel de equipo (Nivel 2) fue del 13,3% (1,73/13,02 × 100). Como u3 a 0.018 (χ2 (29) = 46.69, p = 0.020) fue significativa para los efectos aleatorios en el modelo de coeficiente aleatorio, la pendiente de la variable de interacción (EFFtemporada anterior × PL) sobre el salario individual de la temporada actual fue diferente para cada uno de ellos. los 30 equipos de la NBA, lo que significa que hubo partes significativas que podrían explicarse por las variables del Nivel 2. Por lo tanto, el análisis del modelo condicional se realizó después de ingresar las variables de nivel 2, SDSlope y TSD.

Los resultados mostraron que para los efectos fijos en el modelo condicional, γ32 a 0,10 (t (29) = 2,49, p = 0,019) fue significativo. Por lo tanto, la pendiente de la variable de interacción EFFtemporada anterior × PL fue diferente para cada uno de los 30 equipos de la NBA. Esta diferencia se vio afectada por una variable de nivel 2, a saber, TSD. Para interpretar este efecto, se graficó la interacción de tres vías (Fig. 2) después de identificar los cinco equipos principales con el TSD más grande (grupo TSD alto) y los cinco equipos inferiores (grupo TSD bajo).

Gráfico de interacción de tres vías. Nota PL = nivel de rendimiento. EFF = eficiencia. TSD = media total a lo largo de 11 años de desviación estándar del salario para cada equipo

En la Fig. 2, los jugadores de alto desempeño, al seleccionar equipos con mayor TSD, es decir, equipos con mayor variación entre el desempeño de los miembros del equipo, mostraron una relación positiva más fuerte entre EFF y salario individual, en comparación con seleccionar equipos con menor TSD. . Esto implica que los jugadores de alto desempeño, al seleccionar equipos con mayores diferencias de rendimiento entre los miembros del equipo, ganaron un salario más alto que al seleccionar equipos con menores diferencias de rendimiento entre los miembros del equipo. Curiosamente, en el modelo condicional, donde se ingresaron Mslope y TM, ni γ31 ni γ32 fueron significativos. Por lo tanto, asumiendo que el salario es una medida objetiva del desempeño individual, los resultados pueden interpretarse en el sentido de que la compensación social, en lugar del efecto Köhler, se apoyó a medida que aumenta el desempeño de los jugadores de alto desempeño en los equipos de la NBA donde la variación en PL entre los miembros es largo.

En el Nivel 1 del modelo de coeficiente aleatorio, se ingresó el PL que explica el salario individual de la temporada actual, el PTS de la temporada anterior y el PTS de la temporada anterior × PL para examinar el efecto sobre el salario individual de la temporada actual. Los resultados indicaron que, para efectos fijos, PTStemporada anterior (β = 0,30, t (29) = 13,68, p = 0,001) y PL (β = 3,71, t (29) = 12,02, p = 0,001) afectaron positivamente el salario individual temporada actual (ver Tabla 6). Por lo tanto, los jugadores con mayor rendimiento y PTS de la temporada anterior ganaron salarios más altos. Por efectos aleatorios, el ICC fue de 11,7%, lo que significa que de la varianza total en el salario individual de la temporada actual (es decir, 12,97), predicha por tres variables independientes (PL, PTStemporada anterior, PTStemporada anterior × PL), 88,3% (11,46/12,97 × 100 ) se explicó a nivel individual (Nivel 1) y el 11,7% (1,51 / 12,97 × 100) se explicó a nivel de equipo (Nivel 2). Como u3 a 0,02 (χ2 (29) = 38,86, p = 0,104) no fue significativo, no se realizó un análisis de modelo condicional.

El modelado multinivel es un método para analizar datos estructurados jerárquicamente, como cuando los individuos pertenecen a organizaciones sociales específicas, lo cual es útil para explicar la ganancia de motivación en grupos [38, 39]. Myers y Feltz [39] sugirieron que se necesitan modelos multinivel como HLM para examinar el efecto de las variables a nivel de equipo en las variables a nivel individual en los deportes. En este estudio se aplicó la técnica estadística multinivel que se propuso para confirmar la ganancia de motivación en estudios previos [38, 39].

Los jugadores que fueron excluidos de la primera ronda de limpieza de datos en este estudio probablemente no completaron la temporada debido a factores como lesiones o cambios. En la segunda ronda de limpieza de datos, se eliminaron los datos de 975 personas que violaron el supuesto de que el salario individual se ve afectado por el indicador de rendimiento de la temporada anterior. En el caso de los novatos estrella, aunque existen los datos salariales de la temporada actual, no así las estadísticas individuales de la temporada anterior. Por lo tanto, la segunda ronda de limpieza de datos ayudó a eliminar datos de algunos jugadores que superaron sus bajos salarios (por ejemplo, estrellas novatas). En conclusión, realizar un análisis de Nivel 1 después de eliminar 1754 casos a través de los dos procedimientos de limpieza de datos fue un medio para aumentar la validez y confiabilidad de los resultados.

Aunque los datos del Nivel 1 se obtuvieron después de dos rondas de limpieza de datos, el Nivel 2 se calculó en función de los datos extraídos después de la primera ronda de limpieza de datos. La razón es que, cuando las variables de nivel 2 (Mslope, TM, SDslope, TSD) se calculan a partir de los datos extraídos después de la segunda ronda de limpieza de datos, es posible que el efecto de grupo no se represente adecuadamente. Si bien sería útil eliminar el sesgo de súper novato para aumentar el poder estadístico de nuestros resultados, en la NBA real, la presencia de una estrella novata en un equipo genera ganancias de motivación, por lo que usamos los datos de la segunda ronda de datos. limpieza para calcular la variable de la Palanca 2.

Si un equipo tiene un jugador con un rendimiento elevado a pesar de un salario bajo (o un salario alto), como un novato estrella (o un jugador de gran calidad a pesar de tener un rendimiento bajo si tienen un contrato largo hacia el final de su carrera) , γ31 o γ32 es significativo cuando se ingresan las variables de Nivel 2, Mpendiente y TM. Interpretando la direccionalidad, los jugadores de bajo rendimiento (estrellas novatas que fueron categorizadas como de bajo rendimiento porque sus salarios eran bajos, incluso si en realidad se desempeñaron excepcionalmente bien) deberían tender a mostrar una relación más fuerte entre las estadísticas individuales y el rendimiento en un equipo con baja Mslope o TM ( o jugadores de alto rendimiento (jugadores de alta calidad que fueron categorizados como de alto rendimiento porque sus salarios eran altos, incluso si en realidad tuvieron un rendimiento excepcionalmente bajo) deberían tender a mostrar una relación más débil entre las estadísticas individuales y el rendimiento en un equipo con Mslope o TM altos). Sin embargo, este estudio no encontró un γ31 o γ32 significativo cuando se ingresó Mslope o TM. Por lo tanto, se espera que los problemas de validez y confiabilidad debido a los jugadores que superan (o superan) sus salarios sean mínimos. Por último, debido al análisis en el Nivel 1, el modelo de coeficiente aleatorio, EFFtemporada anterior, PTStemporada anterior y PLtemporada anterior también tienen un efecto positivo estadísticamente significativo en el salario de la temporada actual, lo que asegura la validez predictiva.

La investigación sobre el efecto de grupo se ha centrado principalmente en el aspecto de la pérdida de esfuerzo [31, 40]. Los investigadores han teorizado sobre varias causas de la pérdida de motivación entre las personas cuando trabajan en grupos en comparación con cuando trabajan solos, representadas por la holgazanería social [8] y el free-riding [30, 34]. Parece que la prescindibilidad de las aportaciones individuales no es un caso en la NBA, ya que existe un claro objetivo común de ganar entre los miembros y una clara recompensa por ganar (premio en metálico o aumento de salario), por lo que no se observa pérdida de motivación por parte de la Expectativa. Componente del TEEM.

Este estudio encontró que existía una ganancia de motivación en los trabajadores de alto rendimiento, lo que puede interpretarse como apoyo a la compensación social. La compensación social se induce cuando un individuo de alto rendimiento entre los miembros del grupo piensa que necesita más de su propio esfuerzo porque espera que otros miembros se desempeñen mal [5]. Un equipo con una gran desviación en el salario de sus integrantes es aquel en el que coexisten jugadores de alto y bajo rendimiento. En tales casos, se espera que se induzca una ganancia de motivación ya que los de alto rendimiento esperan un desempeño deficiente de los de bajo rendimiento. En otras palabras, por el Componente de Costo de TEEM, los de alto rendimiento tienen un mayor gasto de esfuerzo porque creen que la capacidad y el esfuerzo de los de bajo rendimiento serán insuficientes para lograr el objetivo común.

Las ganancias motivacionales se observaron consistentemente en condiciones de alta indispensabilidad, ya sea que se trate de una tarea conjunta, donde el miembro más débil determina el desempeño del equipo; una tarea disyuntiva [41], donde el miembro más fuerte determina el desempeño del equipo, o donde competir más tarde o último durante el trabajo en equipo secuencial (p. ej., el último corredor en una carrera de relevos) determina el desempeño del equipo [27, 42, 43]. Dado que la temporada regular de la NBA consta de 82 juegos en 25 semanas, es más razonable explicar las ganancias de motivación con el Componente de costo en lugar del Componente de expectativa, que asume una condición de tarea disyuntiva en la que un jugador de alto rendimiento gana o pierde cada juego.

Cuando no se pueden realizar evaluaciones de desempeño, los miembros del equipo pueden "esconderse entre la multitud" [44] y es posible que no reconozcan la necesidad de trabajar duro si no reciben elogios o críticas por su desempeño [45]. Torka et al. [27] argumentó que si los miembros del equipo no pueden esperar obtener beneficios adicionales (p. ej., crédito o elogios), es poco probable que la evaluación resulte en una ganancia de esfuerzo. Los jugadores de la NBA son evaluados por los fanáticos y los medios de comunicación, pero en este estudio se encontró que las ganancias de motivación en el componente de costo de los jugadores de alto rendimiento del equipo fueron significativas. Por lo tanto, puede ser una buena estrategia firmar contratos de opción adicionales, basados ​​en estadísticas de jugadores de alto rendimiento para mejorar su gasto de esfuerzo (p. ej., los contratos de opción contienen beneficios basados ​​en estadísticas, donde los centros de alto rendimiento son incentivados con más rebotes de la temporada regular, y los guardias son recompensados ​​en base a las asistencias, etc.)

Dado que la indispensabilidad se puede realizar mediante la asignación de tareas únicas a los miembros del equipo, los investigadores [46, 47] dividieron la tarea principal en subtareas para miembros individuales del equipo, para inducir ganancias de esfuerzo en los miembros del equipo. Para aumentar el gasto de esfuerzo de los jugadores de bajo rendimiento de la NBA, sería útil personalizar el entrenamiento en función de las situaciones de juego con un alto grado de indispensabilidad. Por ejemplo, si tiene un jugador con poca velocidad y regate, pero un buen tiro de 3 puntos, puede hacer que repita repetidamente un patrón de triples en situaciones críticas, esto hace que sea más probable que desencadene una ganancia de esfuerzo porque está se le ha encomendado una tarea que sólo él puede realizar en situaciones de alta indispensabilidad.

Emich [48], utilizando equipos de baloncesto de 3 jugadores, demostró que en ataque, cuanto mayor sea la confianza en los compañeros de equipo, más pasará el balón un jugador a aquellos que pueden anotar en lugar de tratar de anotar ellos mismos. Sin embargo, en defensa, cuanto mayor sea la confianza en las habilidades de sus compañeros de equipo, más esfuerzo pone el jugador en la tarea porque el eslabón más débil en defensa puede dictar el rendimiento de todo el equipo. En defensa, los jugadores de alto rendimiento pueden inducir una ganancia de motivación para compensar la falta de jugadores de bajo rendimiento. Por lo tanto, es muy probable que la compensación social aparezca en las estadísticas relacionadas con la defensa. Mientras que PTS es una estadística que representa la ofensa, EFF es una estadística que también considera defensas como rebotes, robos y bloqueos. Así, la compensación social puede existir en EFF, no en PTS, como se muestra en los resultados de este estudio.

El conjunto de datos implica un modelo de tres niveles si consideramos que los datos de medidas repetidas están anidados dentro de los individuos y los individuos están anidados dentro de los equipos. Sin embargo, al analizar el modelo de tres niveles en HLM, los datos de las filas se excluyen debido a las limitaciones para cumplir con los supuestos estadísticos. En el modelo de tres niveles, el nivel 1 son datos de medición repetidos. Por lo tanto, todos los jugadores deben tener el mismo número de temporadas y estar en el mismo equipo. Por lo tanto, en este estudio se utilizó un modelo de dos niveles.

Hüffmeier et al. [42] notaron que un sentimiento de pertenencia y cohesión se desarrolló en condiciones de campo deportivo, donde los miembros se conocen bien y han trabajado juntos durante mucho tiempo, donde es más probable que se desencadenen ganancias de motivación en un estudio de campo que en una condición de laboratorio. . Dado que varios factores psicológicos, como el liderazgo, así como la relación y la cohesión entre los miembros, pueden afectar la motivación, este estudio dividió el nivel de desempeño de los miembros por salario anual individual en lugar de estadísticas (por ejemplo, EFF, PTS). Esto se debe a que creemos que es difícil evaluar la relación y la cohesión de los compañeros de equipo y los líderes a través de estadísticas individuales, pero los salarios individuales se pueden usar para evaluar no solo el rendimiento objetivo de un jugador, sino también otros factores que no se pueden medir a través de estadísticas (p. ej., liderazgo, carácter, etc.). Los futuros investigadores se beneficiarán enormemente al examinar las diferencias en las ganancias de motivación basadas en las relaciones entre los miembros (p. ej., amigos muy cercanos frente al grupo general) y los factores internos de los participantes a través de estudios de laboratorio.

Estudios previos [1,2,3,4,5] han analizado la ganancia de motivación desde la perspectiva de la indispensabilidad percibida basada en CEM. En este estudio, solo la primera contingencia, a saber, 'el rendimiento individual y del equipo', se consideró entre las tres contingencias que se percibían como indispensables, ya que se llevó a cabo basándose únicamente en los salarios de los jugadores y los registros personales. Los estudios futuros deberían investigar la segunda contingencia, a saber, "el rendimiento del equipo y los resultados resultantes del equipo (por ejemplo, los jugadores de los equipos que ocuparon un lugar más alto en la liga en la temporada anterior tendrán una ganancia de esfuerzo en comparación con los jugadores de los equipos que ocuparon un lugar más bajo)" y la tercera contingencia, 'los resultados del equipo y los resultados que reciben individualmente (por ejemplo, los playoffs son una competencia más valiosa que las ligas regulares, por lo que pueden existir ganancias de esfuerzo de los jugadores en los playoffs)'.

De acuerdo con el Componente de Expectativa del TEEM, el gasto de esfuerzo puede ocurrir en cualquier persona, independientemente de si es de alto o bajo rendimiento, en carreras de relevos o eventos de campo o eventos de natación, hay una ganancia de esfuerzo en el cuarto corredor en condiciones de alta indispensabilidad. [1,2,3,4,5,6]. En otras palabras, una situación con un alto grado de indispensabilidad puede provocar un mayor rendimiento de los de menor rendimiento. Muchos estudios de entorno de laboratorio [31, 49, 50] tuvieron resultados similares a los de los entornos deportivos, y se espera que en la NBA o la MLB, también habrá una mejora en el rendimiento de los jugadores de bajo rendimiento si hay un alto grado de indispensable. En los playoffs de la NBA y la MLB, los mejores equipos, que probablemente tengan habilidades similares, compiten entre sí y el desempeño de los jugadores de alto rendimiento entre los equipos debería ser similar, a diferencia de la temporada regular. En una situación en la que el nivel de rendimiento de los de alto rendimiento es similar al de los de bajo rendimiento, es más probable que los de bajo rendimiento necesiten desempeñarse mejor para que el equipo gane (una situación que es muy indispensable para los de bajo rendimiento), por lo que se esperan aumentos de motivación entre ellos. bajo rendimiento. La investigación futura deberá verificar los gastos de esfuerzo de los jugadores de bajo rendimiento debido a la indispensabilidad, según los datos de los playoffs de la NBA y la MLB.

Este estudio probó las ganancias de motivación en los resultados de los grupos del componente de valor o el componente de costo de TEEM al examinar los salarios individuales escalados de los jugadores de la NBA, utilizando índices relacionados con las estadísticas de los jugadores recopiladas durante una década. Para probar el aumento de la motivación, este estudio utilizó datos estadísticos de la NBA de 11 años de 3247 jugadores mediante la aplicación de HLM. Los resultados muestran que la compensación social, más que el efecto Köhler, provocó una ganancia en la motivación. Nuestros resultados se pueden utilizar para decisiones de temporada, como las elecciones de personal realizadas por los gerentes generales y para mejorar las estrategias de entrenamiento, lo que en última instancia mejora la moral y el rendimiento del equipo.

Los salarios anuales individuales se obtuvieron de los datos de salarios de los jugadores proporcionados por ESPN (http://www.espn.com/nba/salaries). Las estadísticas individuales se obtuvieron de los datos proporcionados en la página de inicio de la NBA (http://stats.nba.com).

La recopilación de datos para este estudio comenzó en 2017 y se completó en 2018, y después de 2019 no se recopilaron debido a la pandemia de COVID-19.

Asociacion Nacional de Basquetbol

modelo de esfuerzo colectivo

Liga Nacional de Fútbol

Liga Mayor de Béisbol

Puntos

Eficiencia

Modelado lineal jerárquico

Nivel de desempeño

Media total a lo largo de 11 años de salario medio para cada equipo

Media total a lo largo de 11 años de la desviación estándar del salario de cada equipo

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No aplica.

Este estudio fue apoyado por la Beca de Investigación 2021 de la Universidad Nacional de Kangwon.

Departamento de Ciencias del Deporte, Universidad de Soonchunhyang, Asan, Corea del Sur

Cuña Yunsik

Departamento de Deportes Recreativos, Universidad Nacional de Kangwon, Samcheok, Corea del Sur

Myoung Jin Shin

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Conceptualización, YS y MS; metodología, EM; software MS; análisis formal, YS; investigación, EM; curación de datos, MS; redacción—preparación del borrador original, YS y MS; escritura—revisión y edición, MS; supervisión, YS. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Myoungjin Shin.

No aplica.

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Los autores declaran que no tienen intereses contrapuestos.

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Reimpresiones y permisos

Shim, Y., Shin, M. Un vínculo empírico entre la ganancia de motivación y las estadísticas de la NBA: aplicación de modelos lineales jerárquicos. BMC Psychol 11, 135 (2023). https://doi.org/10.1186/s40359-023-01188-1

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Recibido: 15 Diciembre 2022

Aceptado: 24 abril 2023

Publicado: 27 abril 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s40359-023-01188-1

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