Sport Management and Fight Against Doping: Football doping and global socio-economic indicators

• Autor(a) principal: Camarada, Rui
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Machado, Maria Céu, Teixeira, Mário Coelho
• Tipo de documento: Livro
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10174/34142
• topic: Gestão do Desporto; Ética; Dopagem; Futebol; Indicadores Socioeconómicos; Sport Management; Ethic; Doping; Football; Socioeconomic Indicators; Gestión deportiva; Ética; Dopaje; Fútbol; Indicadores socioeconómicos

RESUMO: Em 1960 foram implementadas várias medidas no combate ao doping no desporto, designadamente a introdução de procedimentos para controlos antidopagem e a criação de uma lista por parte da World Anti-Doping Agency (WADA). Esta entidade revolucionou toda a estratégia na luta contra a dopagem (Ljungqvist, 2017). Atualmente, o consumo de substâncias dopantes é um dos grandes problemas da realidade desportiva. O objetivo deste estudo é compreender a relação entre diversos indicadores socioeconómicos globais e os casos positivos de doping no futebol em todos os países do mundo. Metodologicamente, recorremos a métodos quantitativos. Através de fontes oficiais, recolhemos os dados de todos os indicadores socioeconómico previamente definidos e dos casos positivos de doping. Realizámos vários procedimentos estatísticos, designadamente estatística descritiva, testes de hipóteses, correlações e análise de Variância (One-Way ANOVA). Nos resultados, através dos procedimentos estatísticos, aferimos que os indicadores com maiores médias são o índice capital humano (65,05) e o índice de corrupção (41,93), significando que estes indicadores são os mais importantes para os países. Verificamos, também, que existem mais países sem casos positivos (n=126) do que países com casos positivos de doping (n=58). O Sig (2 extremidades) apresenta um p < 0.05, logo, o teste de t de Student mostra diferenças estatisticamente significativas entre todas as variáveis analisadas e o número de casos de doping,à exceção da taxa de desemprego e do coeficiente de Gini para um intervalo de confiança de 95%. Concluímos que quanto maior o capital o humano e a perceção da corrupção menor o consumo de doping. Aferimos também que quanto maior o índice de desenvolvimento humano e o índice de felicidade, maior o consumo de doping. A taxa de desemprego e o coeficiente de Gini não mostraram qualquer diferença estatística. ABSTRACT: In 1960 were implemented several measures to combat doping in sport, namely in the introduction of anti-doping procedures and the creation of a list of parts of the World Anti-Doping Agency (WADA). This entity there was a revolution in anti-doping strategy (Ljungqvist, 2017). Currently, the consumption of doping substances is one of the major problems of the sports reality. This study has the goal to understand the relationship between several global socio-economic indicators and positive cases of doping in football in all countries of the world. Methodologically, we use quantitative method. Through official sources, we collect data for all socio-economic indicators defined above and positive cases of doping. Various statistical procedures were performed, such as descriptive statistics, hypothesis tests, correlations and analysis of variance (One-Way ANOVA). In the results, through statistical procedures, we found that the indicators with the highest averages are the human capital index (65.05) and the corruption index (41.93), meaning that these indicators are the most important for countries. We also found that there are more countries without positive cases (n=126) than countries with positive cases of doping (n=58). The Sig (2 extremities) presents a p < 0.05, so the Student's t test shows statistically significant differences between all variables analyzed and the number of doping cases, except for the unemployment rate and Gini coefficient for a 95% confidence interval. We conclude that the greater the human capital and the perception of corruption, the lower the consumption of doping. We also measured that the higher the Human development index and happiness index, the higher the doping consumption. The unemployment rate and Gini coefficient did not show any statistical difference. RESUMEN: En 1960 fueron implementado várias medidas para combatir el dopaje en el deporte, a saber, la introducción de procedimientos para los controles de dopaje y la creación de una lista por la Agencia Mundial Antidopaje (AMA). Esta entidad a revolucionado toda la estrategia de la lucha contra el dopaje (Ljungqvist, 2017). Actualmente, el consumo de sustancias dopantes es uno de los principales problemas de la realidad deportiva. El objetivo de este estudio es comprender la relación entre los varios indicadores socioeconómicos globales y los casos positivos de dopaje en el fútbol en todos los países del mundo. Metodológicamente, utilizamos métodos cuantitativos. Mediante de fuentes oficiales, recopilamos datos para todos los indicadores socioeconómicos previamente definidos y casos positivos de dopaje. Realizamos varios procedimientos estadísticos, en particular, estadística descriptiva, pruebas de hipótesis, correlaciones y análisis de varianza (ANOVA de una vía). En los resultados, los indicadores con los promedios más altos son el índice de capital humano (65.05) y el índice de corrupción (41.93), lo que significa que estos indicadores son los más importantes para los países. También constatamos que hay más países sin casos positivos (n=126) que países con casos positivos de dopaje (n=58). El Sig (2 extremidades) presenta una p < 0.05, por lo que la prueba t del Estudiante muestra diferencias estadísticamente significativas entre todas las variables analizadas y el número de casos de dopaje, excepto para la tasa de desempleo y el coeficiente de gini para un intervalo de confianza del 95%. Concluimos que cuanto mayor sea el capital humano y la percepción de la corrupción, menor será el consumo de dopaje. También medimos que cuanto mayor sea el índice de Indice de desarrollo humano y felicidad, mayor será el consumo de dopaje. La tasa de desempleo y el coeficiente de gini no mostraron ninguna diferencia estadística.