CAFyD: cómo se plantean las hipótesis y variables de tu TFG, con ejemplos por línea de investigación (2026)

Hallazgo clave: en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (CAFyD) no existe una única forma de plantear hipótesis y variables — depende por completo de la línea de investigación. Un TFG de rendimiento deportivo formula hipótesis causales con variable independiente manipulada; uno de actividad física y salud suele trabajar con relaciones observacionales; y uno de pedagogía deportiva, con frecuencia, ni siquiera necesita hipótesis formales porque su diseño es cualitativo. Confundir estos tres registros es un error frecuente en los TFG de CAFyD.

Por qué las hipótesis en CAFyD dependen de la línea de investigación

CAFyD es una titulación que agrupa disciplinas con lógicas de investigación distintas bajo un mismo grado: fisiología del ejercicio y biomecánica (más cercanas al método experimental clásico), actividad física y salud pública (más cercanas a la epidemiología observacional), y didáctica de la educación física o gestión deportiva (con frecuencia diseños mixtos o cualitativos). Antes de escribir una sola hipótesis, tienes que saber en cuál de estos tres registros se mueve tu TFG, porque la estructura de la hipótesis cambia con él.

Esta mezcla de tradiciones dentro de un mismo grado es precisamente lo que confunde a muchos estudiantes de CAFyD cuando llegan al capítulo de metodología: han visto ejemplos de hipótesis experimentales en las asignaturas de fisiología del ejercicio, pero su TFG trata sobre percepción del alumnado en las clases de educación física, un terreno donde forzar una hipótesis causal no tiene sentido metodológico. El primer paso, antes de escribir nada, es identificar sin ambigüedad en cuál de las tres tradiciones se sitúa tu estudio — y ese diagnóstico debería hacerse con tu tutor antes de fijar el título definitivo del TFG, no después.

Las tres líneas y su tratamiento de hipótesis

Variables típicas de un TFG de CAFyD, por línea

La naturaleza de cada variable decide después qué instrumento usas para medirla y qué prueba estadística te corresponde. Estas son las variables más frecuentes en cada línea:

• Rendimiento: altura de salto (CMJ), tiempo en sprint, potencia media, percepción de esfuerzo (Borg RPE) — todas cuantitativas continuas o discretas.
• Salud: nivel de actividad física (IPAQ), índice de masa corporal, calidad del sueño (PSQI) — mezcla de cuantitativas y ordinales.
• Pedagogía/didáctica: percepción del alumnado, motivación autodeterminada (BREQ-3), clima motivacional percibido — habitualmente ordinales o categorías emergentes de un análisis cualitativo.

Si todavía no sabes con qué instrumento vas a recoger estas variables, la guía sobre cuestionarios, escalas y tests de campo para el TFG de CAFyD reúne los instrumentos con fiabilidad publicada y valores de referencia españoles para cada uno de estos tres bloques.

Ejemplo resuelto: variable independiente y dependiente en un diseño de rendimiento

Toma un TFG que estudia el efecto de un programa de entrenamiento pliométrico sobre la capacidad de salto en jugadoras de baloncesto de categoría juvenil:

Pregunta: ¿Un programa de entrenamiento pliométrico de seis semanas mejora la altura del salto vertical en jugadoras juveniles de baloncesto?
Hipótesis nula (H0): No existen diferencias significativas en la altura del salto CMJ entre el grupo que realiza el programa pliométrico y el grupo control tras las seis semanas.
Hipótesis alternativa (H1): El grupo que realiza el programa pliométrico presenta una altura de salto CMJ significativamente mayor que el grupo control tras las seis semanas.

Observa que la variable de control (antigüedad) no aparece en la hipótesis, pero sí en la matriz de variables: sirve para descartar que una diferencia inicial entre grupos explique el resultado en lugar del programa de entrenamiento. Omitir esta fila deja el diseño expuesto a una objeción evidente del tribunal. Para decidir qué prueba estadística aplicar una vez tengas los datos, la guía con árbol de decisión para elegir la prueba estadística correcta cubre este mismo caso de comparación pre-post entre dos grupos.

Tamaño de muestra y potencia estadística en estudios de rendimiento

Un error habitual en los TFG de rendimiento deportivo es plantear una hipótesis experimental ambiciosa con una muestra de conveniencia de ocho o diez deportistas — el equipo al que el estudiante tiene acceso — sin comprobar antes si ese tamaño tiene la potencia estadística mínima para detectar el efecto que la hipótesis predice. Con muestras tan pequeñas, un resultado no significativo no permite concluir que el programa de entrenamiento no funciona: puede significar simplemente que la muestra era demasiado pequeña para detectarlo. Declarar esta limitación de potencia estadística en el capítulo de discusión, en lugar de ignorarla, es lo que distingue un TFG metodológicamente honesto de uno que sobreinterpreta un resultado no significativo. Cuando el acceso a deportistas es limitado, algunos tutores aceptan diseños de caso único (N=1) con medidas repetidas como alternativa metodológicamente más honesta que un diseño de grupos con muestra insuficiente.

Consideraciones éticas cuando estudias a menores o deportistas de categoría juvenil

Buena parte de los TFG de rendimiento y de pedagogía deportiva en CAFyD trabajan con deportistas menores de edad — categorías juvenil, cadete o infantil — lo que añade una capa de exigencia ética que un estudio con adultos no tiene. Con menores de 14 años, el consentimiento debe firmarlo quien ejerza la patria potestad o tutela (artículo 7 de la LOPDGDD); a partir de los 14 el menor puede consentir el tratamiento de sus datos, aunque muchos comités de ética piden igualmente la autorización de las familias en investigación con menores, y conviene recoger además el asentimiento del propio menor. Si el estudio se desarrolla dentro de un club o centro educativo, hace falta el permiso de la entidad además del de las familias, y toda variable que pueda identificar indirectamente a un menor (nombre del equipo, categoría muy específica, localidad pequeña) debe anonimizarse en la memoria final del TFG.

Cómo redactar la hipótesis correctamente

1. Escribe primero la pregunta de investigación en una frase interrogativa medible.
2. Si tu diseño es experimental o cuasiexperimental, formula H0 y H1 explícitamente, en sentido direccional si tu literatura previa apoya una dirección concreta (por ejemplo, «mayor» en lugar de «diferente»). Una hipótesis direccional es más fácil de refutar y, por tanto, más informativa que una no direccional cuando ya existe evidencia previa que apunta en un sentido.
3. Si tu diseño es observacional (actividad física y salud), usa una hipótesis de relación o asociación, no de causalidad — el verbo «se asocia con» o «se relaciona con» es más honesto que «provoca» o «mejora» cuando no hay manipulación experimental. Es un matiz de redacción que los tribunales de CAFyD suelen revisar con atención.
4. Si tu diseño es cualitativo (pedagogía/didáctica), sustituye la hipótesis por preguntas de investigación y objetivos específicos; forzar una hipótesis formal en un diseño cualitativo es un error metodológico que los tribunales suelen señalar.

Errores frecuentes en hipótesis y variables de CAFyD

• Usar lenguaje causal en un diseño observacional. «La actividad física reduce el IMC» en un estudio transversal sin intervención es una afirmación que el diseño no puede sostener; la forma correcta es «se asocia con un menor IMC».
• No declarar la variable de control. Edad, nivel competitivo o experiencia previa pueden explicar el resultado si no se controlan o al menos se reportan.
• Mezclar instrumentos sin verificar su validación en población española o en el deporte concreto que estudias. Un cuestionario validado en fútbol adulto no se traslada automáticamente a baloncesto juvenil sin comprobarlo.
• Formular hipótesis en un TFG cualitativo porque «así se hace siempre» — revisa primero qué diseño tiene realmente tu estudio.
• Ignorar la potencia estadística de la muestra al plantear una hipótesis experimental ambiciosa con un grupo de acceso reducido.

Cómo te ayuda Tesify

Tesify no decide tu línea de investigación ni tu instrumento — eso depende de tu deporte, tu muestra y tu pregunta. Lo que sí hace es ayudarte a redactar la hipótesis en el formato H0/H1 correcto según tu diseño, mantener la coherencia entre variable independiente, dependiente y de control mientras escribes el capítulo de metodología, y revisar que el lenguaje de tus afirmaciones (causal, asociativo o cualitativo) corresponda de verdad a tu diseño.

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Preguntas frecuentes

¿Todos los TFG de CAFyD necesitan hipótesis formales?

No. Los diseños experimentales y cuasiexperimentales de rendimiento sí las necesitan en formato H0/H1; los diseños observacionales de salud suelen usar hipótesis de asociación; los diseños cualitativos de pedagogía o gestión deportiva habitualmente trabajan con preguntas de investigación y objetivos en lugar de hipótesis.

¿Qué diferencia hay entre variable independiente y variable de control?

La variable independiente es la que manipulas o comparas de forma deliberada (el programa de entrenamiento, el tipo de dieta). La variable de control no se manipula, pero se mide para descartar que esté explicando el resultado en lugar de la variable independiente (la edad, la antigüedad deportiva).

¿Puedo usar el mismo instrumento para adultos y para categorías juveniles?

Solo si el instrumento tiene validación publicada para ese rango de edad y ese deporte concreto; si no la tiene, debes documentarlo como una limitación metodológica o buscar la versión validada para población juvenil.

¿Qué prueba estadística corresponde a una hipótesis de comparación pre-post con dos grupos?

Depende de si los datos cumplen los supuestos de normalidad: con datos normales se usa habitualmente un ANOVA de medidas repetidas o una t de Student; sin normalidad, la alternativa no paramétrica correspondiente (Wilcoxon o U de Mann-Whitney según el diseño).

¿Cómo valido un cuestionario que he adaptado a mi deporte?

Necesitas un proceso de validación de contenido, habitualmente mediante juicio de expertos; la guía sobre cómo calcular la V de Aiken con jueces expertos explica el procedimiento paso a paso.

¿Qué hago si mi muestra de deportistas es demasiado pequeña para una hipótesis experimental?

Puedes plantear un diseño de caso único (N=1) con medidas repetidas en lugar de un diseño de grupos, o reformular la hipótesis como exploratoria y declarar la potencia estadística limitada como una limitación metodológica explícita en la discusión, en lugar de presentar un resultado no significativo como una conclusión definitiva.

¿Necesito consentimiento informado si mis participantes son mayores de edad?

Sí, el consentimiento informado es necesario en cualquier estudio con personas, sean menores o adultos; lo que cambia con la edad es quién lo firma (el propio participante si es adulto; con menores, las familias o tutores legales, obligatoriamente por debajo de los 14 años) y si se añade además el asentimiento del menor.