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Autores: Brenda L. Vogel, Jeff Kress y Daniel R. Jeske

Autor correspondiente:
Jeff Kress, Ph. D.
Departamento de Kinesiología
1250 Bellflower Blvd. – MS 4901, HHS2-103
Long Beach, CA 90840
[email protected]
949-375-3958

Brenda L. Vogel es profesora de criminología y justicia penal y directora de la Escuela de criminología, justicia penal y manejo de emergencias de la Universidad Estatal de California, LongBeach. Se desempeñó como representante de atletismo de la facultad de CSULB NCAA de 2007 a 2015.

Jeff Kress es Profesor Asociado en el Departamento de Kinesiología de la Universidad Estatal de California, LongBeach y enseña en el área de Educación Física. Sus intereses de investigación han estado en el área de mejora del rendimiento deportivo a través de métodos psicológicos.

Daniel Jeske es profesor en el Departamento de Estadística de la Universidad de California, Riverside. Se ha desempeñado como representante de atletismo de la facultad de la NCAA de la UCR. Es miembro electo de la Asociación Estadounidense de Estadística y miembro electo del Instituto Internacional de Estadística. Ha publicado más de 100 artículos de revistas revisados ??por pares y es co-inventor de 10 patentes de EE. UU. y actualmente es el editor en jefe de The American Statistician.

Estudiantes atletas versus estudiantes atletas: el éxito académico, la participación en el campus y las metas futuras de los estudiantes atletas de la División I que estaban destinados a la universidad en comparación con aquellos que no habrían asistido a una universidad si no hubieran sido atletas.

RESUMEN

Este estudio examinó las diferencias entre dos grupos de estudiantes atletas de la División I: aquellos que habrían asistido a una universidad de 4 años independientemente de su participación en el atletismo y aquellos que no habrían asistido a una universidad de 4 años si no hubiera sido por la oportunidad que se les brinda a través de su formación atlética. capacidad. Los investigadores examinaron una serie de factores académicos, incluido el GPA, la participación en experiencias académicas intensivas, la participación y preparación en clase, la percepción de la experiencia académica, la importancia de la graduación, la selección de la especialidad y la participación en actividades extracurriculares, las metas futuras y la identificación como atleta o estudiante. Se analizan los datos de la encuesta de Crecimiento, Oportunidades, Aspiraciones y Aprendizaje de Estudiantes Universitarios (GOALS) de la NCAA que se administró a una muestra aleatoria de estudiantes atletas de la NCAA en todo el país en 2006. Nuestros resultados sugieren que hubo diferencias significativas entre los dos grupos en varios de los dominios medidos. Por ejemplo, nuestros hallazgos sugieren que los estudiantes atletas que primero se identifican como atletas y luego como estudiantes piensan menos en los aspectos académicos cuando eligen una universidad, tienen menos probabilidades de especializarse en matemáticas y ciencias, tienen menos probabilidades de seleccionar una especialización para prepararse para la escuela de posgrado o una carrera específica, tienen GPA más bajos, es menos probable que participen en clases, es menos probable que se involucren en actividades extracurriculares, están menos dispuestos a sacrificar la participación atlética por lo académico, sienten que la graduación es menos importante para ellos y sus familias, y creen que es más probable que se conviertan en atletas profesionales . Se discuten las implicaciones para la NCAA y los programas deportivos universitarios.

Palabras clave: Estudiantes-Deportistas, Estudiantes Deportistas, encuesta GOALs

INTRODUCCIÓN

“'Correr me abrió muchas oportunidades, viniendo de una familia que no conocía la universidad', dice. 'Si no fuera por correr, probablemente no habría ido a la universidad y no estaría donde estoy hoy'” (15).

Esta cita, de un estudiante atleta de campo a través de la Universidad de Willamette, ilustra uno de los argumentos más convincentes en apoyo del atletismo interuniversitario: la competencia atlética puede brindar oportunidades educativas a los jóvenes que de otro modo no habrían asistido a la universidad. Es común que los entrenadores recluten a un posible estudiante atleta debido a su habilidad atlética excepcional, incluso si tiene calificaciones académicas marginales. De hecho, la mayoría de las universidades tienen disposiciones para la admisión “especial” de estudiantes que no califican para la admisión regular. Esos estudiantes incluyen no solo atletas, sino también artistas, hijos de donantes o figuras políticas, celebridades o amigos de los administradores del campus y legados. No obstante, es posible que algunos de esos futuros estudiantes atletas ni siquiera hayan considerado asistir a un colegio o universidad, y mucho menos estar preparados para asistir.

Las razones por las que algunos atletas de secundaria no tienen la intención de asistir a la universidad son muchas. Algunos vienen de entornos desfavorecidos donde asistir a la universidad no es una consideración (6). Algunos pueden haber tenido la intención de inscribirse en un colegio universitario. Algunos de ellos pueden haber carecido de un asesoramiento académico apropiado mientras estaban en la escuela secundaria o concentraron sus energías en competir con su equipo de la escuela secundaria o un equipo de club de élite en lugar de sus estudios. Otros más son estudiantes internacionales que pasaron sus años de escuela secundaria compitiendo en equipos nacionales juveniles y descuidaron sus estudios.

Independientemente de las razones por las que no estaban destinados a la universidad en primer lugar, muchos de estos estudiantes terminan en los campus universitarios compitiendo y asistiendo a clases junto con otros estudiantes atletas y no atletas que estuvieron destinados a la universidad todo el tiempo. Si bien varios estudios han examinado el desempeño académico de los estudiantes atletas y los predictores de su éxito académico (13, 24, 25, 27), no existe ninguna investigación que compare el éxito académico de los estudiantes atletas que iban a la universidad, independientemente de su participación en deportes, con aquellos que no habrían asistido a la universidad si no fuera por su talento atlético. Este estudio tiene como objetivo abordar este vacío en la literatura.

REVISIÓN DE LITERATURA

El desafío de equilibrar los estándares académicos con la competitividad atlética no es nuevo. Desde sus inicios en 1906, las intuiciones de los miembros de la Asociación Atlética Nacional Universitaria (NCAA) han luchado con los mismos problemas que enfrentamos hoy: la presión extrema para ganar, que se ve agravada por la comercialización del deporte, y la necesidad de regulaciones y un organismo regulador para garantizar la equidad. y seguridad (26). En la actualidad, la principal responsabilidad de la NCAA es proteger el bienestar de los estudiantes atletas y brindarles las habilidades para tener éxito en el campo de juego, en el salón de clases y durante toda la vida. De acuerdo con el Manual de la División I de la NCAA más reciente (20), bajo el título "Propósitos", la sección 1.2 dice: "Iniciar, estimular y mejorar los programas de atletismo intercolegial para estudiantes atletas y promover y desarrollar el liderazgo educativo, la aptitud física, la excelencia atlética y la participación atlética como una actividad recreativa. (p. 1)” Y en la sección 2.2 del Principio del Bienestar de los Estudiantes Atletas se lee: “Los programas deportivos intercolegiales se llevarán a cabo de una manera diseñada para proteger y mejorar el bienestar físico y educativo de los estudiantes atletas. (pág. 3)”

A pesar del propósito declarado, con miles de millones de dólares en juego (a través de contratos de televisión, salarios, incentivos, etc.), los programas atléticos, los directores deportivos y los entrenadores enfrentan una tremenda presión para construir y mantener programas ganadores. Una serie de escándalos sacudió los deportes universitarios en la década de 1980 en los que 109 colegios y universidades fueron censurados, sancionados o puestos en período de prueba por la NCAA. Ese número incluía a más de la mitad de las universidades que jugaban en el máximo nivel competitivo de la NCAA (57 instituciones de 106). En ese momento, casi un tercio de los jugadores de fútbol profesional actuales y anteriores que respondieron una encuesta cerca del final de la década dijeron que aceptaban pagos ilícitos mientras estaban en la universidad y más de la mitad dijeron que no veían nada malo en la práctica (17). Agregue a eso otra encuesta que muestra que entre 100 escuelas importantes, 35 tenían tasas de graduación inferiores al 20 por ciento para sus jugadores de baloncesto y 14 tenían la misma tasa baja para sus jugadores de fútbol (17).

Como resultado, en 1989 se formó la Comisión Knight de Atletismo Intercolegial (conocida simplemente como la Comisión Knight). Sus copresidentes fundadores fueron el reverendo TheodoreM. Hesburgh, presidente de la Universidad de Notre Dame, y William C. Friday, expresidente de la Universidad de Carolina del Norte. Poco antes del establecimiento de la Comisión, la revista Time (10) publicó un artículo que cuestionaba si los estudiantes atletas realmente estaban recibiendo educación. “Existe una obsesión por ganar y hacer dinero que impregna los ideales más nobles tanto del deporte como de la educación en Estados Unidos”. Sus víctimas, continuó Time, no eran solo atletas que consideraban una farsa la promesa de una educación, sino “los colegios y universidades que participan en una parodia educativa, una farsa que devalúa cada título y denigra la misión de la educación superior”. (pág. 54)

Entre sus recomendaciones iniciales, el informe de la Comisión Knight de 1991 abogó por el modelo “uno más tres”, una nueva estructura de reforma en la que el “uno” (control presidencial) se dirige hacia los “tres”: integridad académica, integridad financiera y certificación independiente. Con respecto a la integridad académica, la comisión escribió que los atletas “no deberían ser considerados para inscribirse en un colegio o universidad a menos que ofrezcan una promesa razonable de tener éxito en esa institución en un curso de estudio que conduzca a un título académico. autoridad, casi dos tercios de sus recomendaciones específicas fueron respaldadas por la NCAA en 1993. En el futuro, la "probabilidad de graduación" se convirtió en el estándar contra el cual las universidades medirían la admisión de estudiantes atletas (17).

En 2001, la Comisión Knight se volvió a reunir para evaluar lo que había ocurrido durante la década posterior a su informe inicial y para evaluar el estado del atletismo universitario a principios del nuevo siglo. Si bien descubrieron que se habían logrado algunos avances, sus hallazgos fueron igualmente, si no más, perturbadores que los encontrados en el primer informe. Descubrieron que las tasas de graduación de los atletas en la División 1A de baloncesto y fútbol en las mejores instituciones eran "tristemente bajas y, en algunos casos, fracasaban". En baloncesto, la tasa de graduación de cinco años fue del 34 por ciento. La tasa de graduación de los futbolistas blancos fue del 55 por ciento y la de los futbolistas negros del 42 por ciento. Según el informe, parte del problema era: “Los atletas suelen ser admitidos en instituciones en las que no tienen una posibilidad razonable de graduarse. Son estudiantes-atletas, traídos a la mezcla universitaria más como artistas que como aspirantes a estudiantes universitarios. Sus credenciales académicas ambiguas conducen a fracasos crónicos en el aula o encubrimientos crónicos de sus deficiencias académicas. Tan pronto como llegan al campus, se sumergen en las exigencias de sus deportes. Ante estas circunstancias, el fracaso académico, lejos de ser una sorpresa, es casi inevitable” (16).

Tasa de Progreso Académico

En 2003, la NCAA instituyó la Tasa de Progreso Académico (APR). El APR fue diseñado para mejorar el desempeño académico de los estudiantes atletas (24) y para aumentar las tasas de graduación (21). “Responsabiliza a las instituciones por el progreso académico de sus estudiantes-atletas a través de una métrica basada en equipos que da cuenta de la elegibilidad y retención de cada estudiante-atleta para cada término académico” (20). Los equipos deben mantener un APR mínimo o enfrentar una serie de sanciones que incluyen tiempo de práctica reducido, reducciones de competencia, reducciones de becas y prohibiciones de postemporada (20). En la práctica, la APR ha cambiado el reclutamiento de los waycoaches, haciéndolos menos propensos a “arriesgarse” con un recluta que puede estar menos preparado académicamente y que tiene el potencial de costarles un APRpoint. También ha cambiado la forma en que los administradores atléticos toman decisiones. “¿Cómo afectará esto nuestra APR?” es una pregunta que hacen los administradores al considerar la asignación de recursos, los cronogramas de viaje, los presupuestos de contratación, etc. (C.Masner, comunicación personal, 21 de marzo de 2017).

Desde sus inicios, la investigación sugiere que la APR ha aumentado la elegibilidad, la retención y la graduación de los estudiantes atletas (21). Otras reformas, incluidos los cambios en los requisitos iniciales de elegibilidad y el progreso hacia las reglas de titulación, ciertamente también han influido en las ganancias académicas (21). No obstante, el éxito académico general de los estudiantes atletas ha mejorado desde la llegada del sistema APR.

Admisiones Especiales

A pesar de la institución de la APR y el énfasis en el éxito académico, casi todas las universidades ofrecen alguna forma de "admisión especial" para seleccionar estudiantes, ya sean hijos de donantes o miembros influyentes de la comunidad, músicos excepcionales, actores talentosos, atletas hábiles o miembros de otro grupo objetivo. . De hecho, la NCAA aborda esta práctica directamente a través de su Estatuto 14.1.1.1 que establece: “Un estudiante atleta puede ser admitido bajo una excepción especial a los requisitos normales de ingreso de la institución si la autoridad discrecional del presidente o canciller (o el oficial o comité de admisiones designado) para otorgar tales excepciones se establece en un documento oficial publicado por la universidad (por ejemplo, catálogo oficial) que describe los requisitos de admisión de la institución” (20).

No obstante, los estudiantes-atletas que son especialmente admitidos ingresan característicamente en el límite o por debajo del SAT, ACT y/o registros académicos (18, 21). Si bien no se sabe cuántos estudiantes atletas son admitidos cada año en circunstancias especiales a nivel nacional, según Knobler (18) “más de la mitad de los atletas becados en la Universidad de Georgia, la Universidad de Wisconsin, la Universidad de Clemson, UCLA, la Universidad de Rutgers, Texas A&M, University y Louisiana State University fueron admitidos especiales”.

Los rectores universitarios, los directores atléticos y los entrenadores luchan con el reclutamiento de los mejores atletas cuyas calificaciones académicas son marginales (o peores). Muchos entrenadores argumentan que "si no lo admitimos, ¡nuestro rival de la conferencia lo hará!" Un administrador sénior de una destacada universidad de la División IA explicó: “…vamos a participar en atletismo y reclutaremos a estudiantes que tengan buenas o razonables posibilidades de triunfar aquí para ser competitivos en la NCAA” (7).

Admitir a estudiantes-atletas con una “posibilidad razonable” de graduarse mientras siguen siendo competitivos en un campo nacional es un patrón frecuente, tal como lo tipifica el presidente de la Universidad de Michigan, Mark Schlissel, quien dijo: “Admitimos estudiantes que no están tan calificados, y probablemente sean los niños que admitimos que honestamente, incluso con mucha ayuda, no podemos hacer la cantidad de trabajo y la calidad del trabajo que se necesita para progresar de un año a otro. Las deficiencias académicas de un individuo a menudo se pasan por alto para llenar listas competitivas” (29). Tom Lifka, presidente del comité que maneja las admisiones de atletas en la Universidad de California, Los Ángeles, un programa que ha ganado más campeonatos nacionales en todos los deportes que cualquier otra escuela, fue citado diciendo: “Si usted va a montar un programa competitivo en la División IA, y nuestra institución está comprometida a hacerlo, habrá cierta flexibilidad en la admisión de atletas. Todas las instituciones que conozco en el país funcionan de la misma manera. Puede que sea bueno o no, pero es así” (18).

La realidad de la “flexibilidad en la admisión de deportistas” está teniendo consecuencias notables. Una investigación de CNN en 2014 pudo obtener los registros públicos de varias escuelas que revelaron que la mayoría tiene entre un 7 % y un 18 % de atletas deportivos con ingresos que leen en un nivel de escuela primaria (8, 23). Muchos estudiantes atletas en esa investigación obtuvieron puntajes muy por debajo del umbral de lectura del SAT por ser alfabetizados en la universidad de 400, varios entre 200 y 300, que es un nivel de lectura elemental y demasiado bajo para las clases universitarias. El promedio nacional ese año fue de 497. La misma investigación señaló que en el ACT, que tiene 36 como puntaje más alto y un promedio nacional de 20, la mayoría de los equipos tenían un puntaje promedio en los adolescentes.

Los asesores académicos, tutores y profesores anteriores y actuales informan que es casi imposible pasar de un nivel de lectura elemental a uno universitario mientras se hace malabarismo con un horario agitado como atleta de la NCAA (8). Mientras realizaba una investigación sobre los aspectos académicos de los estudiantes atletas, Bimper (12) escribió: “Los atletas tontos no nacen; están siendo sistemáticamente creados y acomodados institucionalmente por la cultura del deporte que está creando esta disparidad que vemos entre el desempeño académico y las tasas de graduación” (p. 1).

La evidencia anecdótica sugiere que algunos atletas están siendo reclutados y admitidos en las universidades primero como atletas y luego como estudiantes. A estos estudiantes se les podría llamar básicamente “estudiantes-atletas”, mientras que a la mayoría de los atletas universitarios se los conoce comúnmente como “estudiantes-atletas”. Irónicamente, el término “estudiante atleta” fue creado por el ex director ejecutivo de la NCAA Walter Byers en la década de 1950 para contrarrestar los intentos de exigir a las universidades que pagaran compensación laboral después de que la viuda de un jugador de fútbol americano universitario muriera durante un juego y demandara por beneficios (4).

Aparte de los informes periodísticos, no existe una investigación académica integral que compare el éxito académico de los “estudiantes-atletas” que iban a la universidad, independientemente de su participación en los deportes, con los “estudiantes-atletas” que no habrían asistido a la universidad si no fuera por su talento atlético. Este estudio tiene como objetivo abordar este vacío en la literatura.

Preguntas de investigación

Con esta investigación, los investigadores buscaron abordar diez preguntas de investigación específicas. Los investigadores utilizaron varios elementos de la encuesta GOALS para representar cada pregunta de investigación. Las diez preguntas enumeradas con los elementos de METAS específicos utilizados para cada una, y enumeradas en el Apéndice 1.

  1. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los atletas-estudiantes con respecto a si la participación en el atletismo influyó o no en la elección de universidad/colegio, la elección de especialidad y la selección de clases?
  2. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los atletas-estudiantes con respecto a cómo la participación atlética ha afectado su GPA?
  3. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los atletas-estudiantes con respecto a su participación en clase y preparación?
  4. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los estudiantes-atletas con respecto a su participación en experiencias académicas intensivas?
  5. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los estudiantes-atletas con respecto a su nivel de participación en actividades extracurriculares y eventos del campus?
  6. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los estudiantes-atletas con respecto al grado en que la universidad contribuyó a su crecimiento y desarrollo personal?
  7. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los atletas-estudiantes con respecto a si se consideran más atletas que estudiantes?
  8. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los estudiantes-atletas con respecto a la percepción de su experiencia académica?
  9. ¿Los estudiantes-atletas se diferencian de los estudiantes-atletas con respecto a la importancia de la graduación para ellos?
  10. ¿Los estudiantes-atletas difieren de los atletas-estudiantes con respecto a sus metas futuras?

METODOLOGÍA

Datos y muestra

Los datos para este estudio provienen de la encuesta de Crecimiento, Oportunidades, Aspiraciones y Aprendizaje de los Estudiantes en la Universidad (GOALS) de la NCAA de 2006. La encuesta arrojó respuestas de más de 21,000 estudiantes atletas en 627 instituciones miembros de las Divisiones I, II y III. Sin embargo, el estudio actual se basa únicamente en datos de instituciones de la División I. Los encuestados brindaron información sobre sus vidas como estudiantes atletas en un espectro de dominios, incluido el compromiso y el éxito académico, las experiencias atléticas, las experiencias sociales, las aspiraciones profesionales, la salud y el bienestar, el clima del campus y del equipo y los compromisos de tiempo. La División de Investigación de la NCAA seleccionó de uno a tres equipos por institución para ser encuestados a fin de proporcionar muestras representativas dentro de cada división. Se le pidió al Representante de Atletismo de la Facultad (FAR) en cada campus que administrara las encuestas a los equipos seleccionados. La tasa de respuesta de las instituciones de la División I fue del 66%.

Variables

Nuestra investigación se centró en las opiniones y comportamientos de dos grupos: estudiantes-atletas y estudiantes-atletas. La encuesta GOALS pidió a los encuestados que respondieran en una escala de Likert de seis puntos a la siguiente declaración: "Hubiera ido a una universidad de 4 años en algún lugar, incluso si no hubiera sido un atleta". Definimos a los estudiantes deportistas como aquellos que indican (respondieron muy de acuerdo, de acuerdo o algo de acuerdo) que habrían asistido a una universidad de 4 años independientemente de su condición de deportista. Los estudiantes atletas se definieron como aquellos que indicaron (respondieron muy en desacuerdo, en desacuerdo o algo en desacuerdo) que no habrían asistido a una universidad de 4 años si no hubieran sido atletas. Con base en estas definiciones, la muestra incluyó a 7110 estudiantes, 6350 (89,3%) de los cuales eran estudiantes atletas de la División I y 760 (10,7%) de los cuales eran estudiantes atletas de la División I.

Las 10 variables de control y 65 dependientes y sus frecuencias y porcentajes para cada grupo (deportista-alumno y alumno-deportista) se proporcionan en el Apéndice Uno. Las 65 variables dependientes se agruparon por pregunta de investigación; Utilizamos varios ítems individuales de la encuesta GOALS para medir cada una de nuestras diez preguntas de investigación. Una revisión del Apéndice Uno revela que la distribución de estudiantes-atletas (89,3% de la muestra general) y estudiantes-atletas (10,7% de la muestra general) varía significativamente en varias de las variables dependientes. Esto sugiere que los estudiantes atletas y los estudiantes atletas difieren en varias medidas importantes. Muchas de estas diferencias aparentes se confirman a través del análisis que se analiza a continuación.

Análisis

El análisis procedió en dos pasos. Primero, examinamos las diferencias entre estudiantes-atletas y estudiantes-atletas en las 10 variables de control. Segundo, controlando por esas 10 variables, examinamos las diferencias entre los dos grupos en las 65 variables dependientes.

Usamos un análisis de bondad de ajuste chi cuadrado para determinar si los atletas-estudiantes y los estudiantes-atletas difieren en las diez variables de control. Las variables de control incluyeron deporte, clase académica, nivel de participación, ayuda atlética, atleta reclutado, seguiría asistiendo a esta universidad si el entrenador fuera diferente, género, raza/etnicidad, nivel educativo del padre y nivel educativo de la madre. Se usó la distribución de chi cuadrado para probar si los datos observados diferían significativamente de las expectativas teóricas (9). En este estudio, la expectativa teórica era que cada subgrupo (p. ej., mujeres, estudiantes con asistencia completa, etc.) incluiría un 89,3 % (0,893) estudiantes atletas (SA) y un 10,7 % (0,107) estudiantes atletas (AS). . Esto probó la hipótesis nula de que la distribución en cada atributo de la variable de control fue: AS=.107 y SA=.893.

El segundo paso analizó cada variable dependiente utilizando un modelo de regresión logística multinomial. El coeficiente de la variable de agrupación fue de interés primordial para explorar las diez preguntas de investigación descritas anteriormente. La variable de agrupación se codificó como una variable binaria, tomando el valor de 0 para estudiantes-atletas y 1 para estudiantes-atletas. Las variables de control se codificaron de manera similar usando conjuntos correspondientes de variables binarias. Todas las variables binarias utilizadas para codificar la variable de agrupación y las variables de control se incluyeron en el modelo de regresión logística multinomial como variables explicativas.

El marco del modelo de regresión logística multinomial puede manejar variables dependientes tanto nominales como ordinales. En el caso de las variables dependientes nominales, el modelo entregó probabilidades estimadas para cada categoría posible de la variable, y mostró cómo estas probabilidades varían dependiendo de los valores de las covariables. En el caso de una variable dependiente ordinal, el modelo entregó las probabilidades acumulativas de estar en o por debajo de cada nivel de categoría de la variable.

Para cada variable dependiente, la diferencia entre las poblaciones de estudiantes-atletas y atletas-estudiantes se evaluó examinando el signo y la magnitud de la estimación de máxima verosimilitud del coeficiente de la variable de agrupación. La hipótesis nula de no diferencia entre las dos poblaciones se probó usando una prueba de Wald (12) para determinar si el coeficiente estimado en la variable de agrupación era estadísticamente diferente de cero. Todos los análisis se realizaron utilizando el procedimiento PROC LOGISTIC en el paquete de software SAS/STAT Versión 9.2Copyright

Para ilustrar los análisis propuestos, considere el análisis de GPA. GPA es una variable ordinal con 9 categorías. Los investigadores dividieron las 9 categorías en 4 categorías: la categoría A, con GPA entre 3.5 y 4.0, la categoría B con GPA entre 2.5 y 3.49, la categoría C con GPA entre 1.5 y 2.49 y, finalmente, la categoría D con GPA inferior a 1.5. Después del colapso, el GPA se distribuyó como una distribución multinomial con 4 categorías de resultados, que se analizó con un modelo de regresión logística multinomial. Las variables independientes en la regresión fueron:

La regresión logística multinomial modela la probabilidad de cada una de las cuatro categorías de GPA. Esto era diferente de la típica regresión de mínimos cuadrados que modela el valor esperado de la variable dependiente. Aquí, GPA era una variable categórica, tomando los valores A, B, C y D. Entonces, el valor esperado de GPA, codificado de esta manera, no significa nada. Es más apropiado predecir la probabilidad de cada categoría de GPA que predecir el promedio de GPA. Las variables independientes se usaron de la misma manera que la regresión de mínimos cuadrados, excepto que trataron de explicar las influencias que tienen sobre la probabilidad de cada categoría de GPA.

El GPA se expresó en el modelo a través de las llamadas ecuaciones logit, que modelaron la probabilidad de cada categoría de GPA. Dejar denote el vector de las 40 variables indicadoras que colectivamente representan la variable de agrupación y las variables de control. Dejar denote el vector de pendientes en estas variables , y let, y ser tres parámetros de intersección. Dado que GPA es una variable ordinal, las ecuaciones logit utilizadas son las llamadas ecuaciones logit acumulativas y son:

que se puede resolver para las probabilidades de categoría de GPA de la siguiente manera:

Los algoritmos de máxima verosimilitud en el procedimiento SAS PROC LOGSITIC produjeron estimaciones y pruebas de significancia para la parámetros, y nuestro interés fue principalmente en la estimación de los coeficientes de las variables indicadoras y correspondiente a la variable de agrupación. La hipótesis nula de ningún efecto para la variable de agrupación fue .

Hay casos en los que la variable dependiente era nominal, como los ítems que preguntan “en cuál de las siguientes experiencias has tenido o participarás durante la universidad”, donde hay cuatro resultados (sí, todavía no, no, no tengo tiempo, y no, no tengo interés) que no tienen un ordenamiento matemático natural. En casos como este, se usaron los llamados logits generalizados al modelar la variable dependiente. Con logits generalizados, cada ecuación puede tener su propio vector pendiente. Para la pregunta 8 en la parte 2, hay tres ecuaciones logit generalizadas y son:

Esto se puede resolver para las probabilidades de resultado de la siguiente manera:

Nuevamente, los algoritmos de máxima verosimilitud en el procedimiento SAS PROC LOGSITIC producen estimaciones y pruebas de significación para el , y parámetros La hipótesis nula de ningún efecto de la variable de agrupación es .

RESULTADOS

La Tabla 1 proporciona los resultados de una serie de pruebas de chi-cuadrado unidireccionales si la distribución de atletas-estudiantes y estudiantes-atletas en cada atributo de la variable de control (por ejemplo, mujeres, adultos mayores, etc.) difería significativamente de su distribución en la muestra general. Los estudiantes-deportistas constituyen el 10,7% de la muestra total y los estudiantes-deportistas constituyen el 89,3% de la muestra total. Una revisión de la Tabla 1 sugiere que la proporción de atletas-estudiantes a estudiantes-atletas varió significativamente en varios atributos de las diez variables de control.

tabla 1

Atleta-estudiantes a estudiantes-atletas a través de varios atributos de las diez variables de control

Control variable

Atributo

Chi-Cuadrado1

valor p

Interpretación

Béisbol masculino

NS

baloncesto masculino

10.48

0.001

AS sobrerrepresentado

fútbol masculino

6.30

0.012

AS sobrerrepresentado

golf masculino

NS

Hockey sobre hielo masculino

NS

lacrosse masculino

3.89

0.048

como subrepresentado

fútbol masculino

NS

Natación masculina

NS

Tenis masculino

NS

Pista masculina (interior o exterior)

NS

lucha libre masculina

NS

baloncesto femenino

NS

Hockey sobre césped femenino

NS

golf femenino

NS

Gimnasia Femenina

NS

Hockey sobre hielo femenino

5.86

0.015

como subrepresentado

lacrosse femenino

NS

Softbol femenino

NS

Fútbol femenino

NS

Natación Femenina

10.61

0.001

como subrepresentado

tenis femenino

NS

Pista Femenina (Interior o Exterior)

NS

voleibol femenino

NS

Clase Académica

Estudiante de primer año

NS

Estudiante de segundo año

NS

Júnior

NS

Sénior

NS

Estudiante graduado

NS

Nivel de participación

Primer equipo

NS

segundo equipo

NS

tercer equipo

NS

Practicar, no competir

NS

Ayuda atlética

No

18.06

0.000

como subrepresentado

Sí, ayuda parcial

3.85

0.049

como subrepresentado

Sí, ayuda completa

35.98

0.000

AS sobrerrepresentado

atleta reclutado

NS

No

NS

¿Seguiría asistiendo a esta universidad si fuera otro entrenador?

Muy probable

NS

Probable

NS

Algo probable

NS

Algo poco probable

NS

Improbable

NS

muy improbable

8.99

0.002

AS sobrerrepresentado

Género

Femenino

5.41

0.02

como subrepresentado

Masculino

NS

Raza/Etnicidad

Blanco, no hispano

27.74

0.000

como subrepresentado

afroamericano

36.60

0.000

AS sobrerrepresentado

Otro

12.62

0.000

AS sobrerrepresentado

Nivel educativo del padre

Sin SA

39.15

0.000

AS sobrerrepresentado

SA completado

27.02

0.000

AS sobrerrepresentado

Asistió a la universidad sin título

NS

grado asociado

NS

licenciatura

21.98

0.000

como subrepresentado

Maestría

24.11

0.000

como subrepresentado

Doctorado

15.26

0.000

como subrepresentado

no sé

6.73

0.009

AS sobrerrepresentado

Nivel educativo de la madre

Sin SA

42.98

0.000

AS sobrerrepresentado

SA completado

28.51

0.000

AS sobrerrepresentado

Asistió a la universidad sin título

10.83

0.001

AS sobrerrepresentado

grado asociado

NS

licenciatura

35.63

0.000

como subrepresentado

Maestría

19.94

0.000

como subrepresentado

Doctorado

4.21

0.040

como subrepresentado

no sé

3.98

0.046

AS sobrerrepresentado

1 El valor calculado de chi-cuadrado se corrige para la continuidad.

Los resultados indicaron que los atletas-estudiantes estaban sobrerrepresentados en los siguientes grupos:

  • equipos masculinos de baloncesto y fútbol;
  • atletas que reciben ayuda atlética completa;
  • estudiantes que indican que habría sido "muy poco probable" que asistieran a su universidad o facultad actual con un entrenador diferente;
  • atletas afroamericanos y aquellos que se identifican como “otros”;
  • aquellos cuyos padres tienen muy poca educación (sin bachillerato o bachillerato) o cuando los encuestados no conocían el nivel de educación de sus padres; y aquellos cuyas madres tienen muy poca educación (sin bachillerato, bachillerato o alguna universidad) o cuando los respondidos desconocían el nivel educativo de sus madres.

Por el contrario, los resultados sugirieron que los atletas-estudiantes estaban subrepresentados en estos grupos:

  • equipos de lacrosse masculino, hockey sobre hielo femenino y tenis femenino;
  • los que no reciben ayuda o reciben una beca parcial;
  • atletas femeninas;
  • atletas blancos no hispanos; y
  • estudiantes cuyos padres obtuvieron una licenciatura o un título avanzado.

La distribución de atletas-estudiantes y estudiantes-atletas a través de los atributos de tres de las diez variables de control no difirió significativamente de la población general. Específicamente, no encontramos diferencias significativas cuando examinamos la clase académica, el nivel de participación en el equipo o si el estudiante fue reclutado o no.

La Tabla 2 proporciona los resultados de dos análisis diferentes: los efectos directos y los efectos totales. The direct effects are estimated from the multivariate logisticregressions, adjusting for the control variables and the total effects areestimated from a univariate logistic regression that did not include thecontrol variables from the model. Thisallowed for a comparison of the effects of the control variables on theparticular relationship under investigation. The results suggested that student-athletes and athlete-students variedon a number of the measured dimensions which are outlined below as they relateto the 10 research questions.

Table 2

Student-athletes and athlete-students varied on a number of the measured dimensions

Research Question

Dependent Variable

Total Effect 1

Direct Effect 2

Interpretation of significant direct effects

beta

p value

beta

p value

1

Effect of athletics participation on university, major, and class selection

Reason for attending current college/university

-0.5191

<.0001

-0.3417

0.004

AS think less about academics when choosing a college

Major selection

-0.4973

0.0002

-0.3404

0.0204

AS less likely to major in mathematics and science

Reason for choosing your major

-0.3837

<.0001

-0.3469

<.0001

AS less likely to select major to prepare for graduate study or a desired career

Has athletics prevented you from majoring in what you want

NS

NS

Have your coaches or others discouraged you from choosing a major

NS

NS

Has athletics prevented you from taking courses you want

separation

separation

Have your coaches or others discouraged you from taking certain classes

separation

separation

Have your coaches or others discouraged you from extracurricular activity

NS

NS

2

Effect of athletics participation on GPA

GPA

0.6456

<.0001

0.3984

<.0001

AS have lower GPA

Do you believe that athletics has affected your GPA?

NS

NS

3

Class participation and preparation

participate actively in class

0.2646

0.0008

0.2405

0.0068

AS less likely to participate in class

come to class without completing reading assignments

NS

NS

come to class without completing writing assignments

0.3705

0.0004

NS

discuss issues or ideas outside of class

0.1847

0.0099

0.2122

0.0088

AS less likely to discuss outside of class

discuss ideas, grades, assignments with professor

NS

0.1654

0.0421

AS less likely to discuss with professors

work with classmates on group projects

NS

NS

read non-assigned books for pleasure outside of class

0.3422

<.0001

0.2681

0.0029

AS less likely to read books for pleasure

4

Participation in intensive academic experiences

research project

NS

Video: student athlete or student athlete