studie van onderliggende mechanismen in de zoektocht naar ... › fulltxt › rug01 › 001 › 459...
TRANSCRIPT
Universiteit Gent
Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen
Vakgroep Bewegings- en Sportwetenschappen
Opleiding Lichamelijke Opvoeding en Bewegingswetenschappen
Academiejaar 2009-2010
Studie van onderliggende mechanismen in de zoektocht naar
talentvolle balsporters
Bijdrage tot het SPORTAKUS-project
Door: Charlotte Bostyn
Promotor: Prof. dr. Renaat Philippaerts
Begeleider: Lic. Job Fransen
INHOUDSOPGAVE
Voorwoord Samenvatting
1 LITERATUURSTUDIE ...............................................................................................1
1.1 Inleiding.................................................................................................................1
1.2 Talent.....................................................................................................................2
1.2.1 Definitie en modellen ......................................................................................2
1.2.1.2 Talentidentificatie en -ontwikkeling .............................................................5
1.2.1.3 Model van Abbott en Collins (2004) ............................................................8
1.2.1.4 Besluit en kritiek........................................................................................12
1.3 Nature versus nurture problematiek..................................................................13
1.4 Fysieke en motorische basiseigenschappen van balsporters..............................15
1.4.1 Heeft maturiteit een effect op techniek? .....................................................16
1.5 Sportspecifieke tests (fysiek en motorisch).........................................................18
1.5.1 Voetbal..........................................................................................................18
1.5.2 Volleybal.......................................................................................................19
1.5.3 Basketbal.......................................................................................................20
1.5.4 Handbal.........................................................................................................20
1.6 Vroege specialisatie versus brede opleiding binnen balsporten ........................22
1.7 De relatie tussen motorische competentie en socio-economische status ............24
1.7.1 Socio-economische status..............................................................................24
1.7.2 Socio-economische status en sportbeoefening................................................26
1.8 Onderzoeksvragen ..............................................................................................27
2 METHODE.................................................................................................................28
2.1 Populatie..............................................................................................................28
2.2 Procedure ............................................................................................................29
2.3 Meetinstrumenten ...............................................................................................30
2.4 Data analyse ........................................................................................................34
3 RESULTATEN ...........................................................................................................38
3.1 Deel 1: Effecten van onderliggende mechanismen zoals coördinatie, actief
transport, sedentaire activiteit, graad van sportparticipatie, aantal sporten en graad
van geschooldheid van ouders op antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch
quotiënt ............................................................................................................................38
3.1.1 Effecten van motorisch quotiënt op antropometrie en fysieke vaardigheden...38
3.1.2 De invloed van antropometrie en fysieke variabelen op motorische coördinatie
......................................................................................................................42
3.1.3 Effecten van actief transport en sedentaire activiteit (tv kijken en aantal uren
studie) op antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt ..........................42
3.1.4 Effecten van graad van sportparticipatie en het aantal sporten op
antropometrie, fysieke vaardigheden en het motorisch quotiënt.....................................47
3.1.5 Effecten van graad van opleiding ouders op antropometrie, fysieke
vaardigheden en het motorisch quotiënt ........................................................................52
3.2 Deel 2: Verschillen in antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch
quotiënt tussen verschillende sporttakken......................................................................54
3.2.1 Verschillen in antropometrie en fysieke vaardigheden tussen verschillende
sporttakken ...................................................................................................................54
3.2.2 Verschil in motorisch quotiënt tussen verschillende sporttakken....................58
3.2.3 Correlaties tussen knee push-ups en lichaamsgewicht, sit-ups en
lichaamsgewicht en handknijpkracht en lichaamsgewicht. ............................................59
4 DISCUSSIE.................................................................................................................60
Deel 1: Effect van onderliggende mechanismen op antropometrie, fysieke
vaardigheden en motorisch quotiënt...............................................................................60
Deel 2: Effecten van sporttak op antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt...........................................................................................................64
Besluit ..................................................................................................................66
Opmerkingen.......................................................................................................68
5 BIBLIOGRAFIE ........................................................................................................69
6 BIJLAGEN .................................................................................................................79
6.1 Bijlage 1: Informatiebrief ...................................................................................80
6.2 Bijlage 2: Informed consent................................................................................81
6.3 Bijlage 3: Scoreformulier....................................................................................82
6.4 Bijlage 4: Testbeschrijving antropometrie.........................................................83
6.5 Bijlage 5: Testbeschrijving fysieke tests .............................................................84
6.6 Bijlage 6: Testbeschrijving motorische tests ......................................................87
6.7 Bijlage 7: Vragenlijst ..........................................................................................88
6.8 Bijlage 8: Regressieanalyse: Invloed van motorisch quotiënt op
antropometrische en fysieke variabelen..........................................................................98
6.9 Bijlage 9: Regressieanalyse: Invloed van antropometrische en fysieke
variabelen op het motorisch quotiënt .............................................................................99
6.10 Bijlage 10: Regressieanalyse: Invloed van actief transport op antropometrie,
fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt ................................................................100
6.11 Bijlage 11: Regressieanalyse: Invloed van sedentaire activiteit op
antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt.......................................101
VOORWOORD
Graag had ik mijn dank betuigd aan mijn promotor Prof. dr. Philippaerts, voor het aanbieden
van het interessante onderzoeksonderwerp. Ook dank aan Valerie Boydens, die eerst de taak
van begeleider op zich kreeg. Bijzondere dank voor de nauwe samenwerking aan Job Fransen,
die de niet evidente opdracht kreeg de plaats van Valerie Boydens in te nemen, halverwege
het jaar. Bij hem kon ik steeds terecht voor uitleg, nuttige tips en steun. Verder wil ik nog de
overige doctoraatsstudenten van het departement Bewegings- en Sportwetenschappen
bedanken, waaronder Stijn Matthys voor het verbeteren en bijsturen van deze masterproef, en
wetenschappelijk medewerker Johan Pion, waarbij ik steeds terecht kon voor informatie.
Hoewel ik deze masterproef alleen uitvoerde, kon ik veelal op de samenwerking met Elke
Callewaert rekenen, vooral bij de data-analyse en resultatenverwerking. Uiteindelijk wil ik
nog mijn ouders, medestudenten, vrienden en vriend vermelden, voor de steun en toeverlaat,
Celine Crevals, Sofie Compernolle en Tom Rommens voor het kritisch nalezen. Het werd
uiteindelijk een werk van lange adem, maar het resultaat is er gekomen. Daarom wil ik
iedereen nog eens extra bedanken die me bleven aanmoedigen.
SAMENVATTING
In het kader van het SPORTAKUS-project, werd er nagegaan wat de mogelijke
onderliggende mechanismen zijn om een talentvolle balsporter te worden. Zo werd er
nagegaan welke rol coördinatie, actief transport, sedentaire activiteit, de graad van activiteit,
het aantal sporten en de graad van geschooldheid van de ouders speelt binnen het
talentidentificatieproces. Om een zicht te krijgen op welke eigenschappen bij een bepaalde
sport van belang zijn, werden de verschillen tussen spelers die een bepaalde sporttak
beoefenen, onderzocht. Vooreerst werd een duidelijke omschrijving gemaakt van het begrip
‘talent’. Vervolgens werden de sportspecifieke tests en de basiseigenschappen van sporters
besproken. De data van balsporters tussen 6 en 12 jaar uit het SPORTAKUS-project werden
verzameld, aangevuld met data van het Vlaams Sport Kompas. Verscheidene tests werden
aangewend om antropometrische, fysieke en motorische karakteristieken te meten. Door
middel van een vragenlijst werd gepeild naar verschillende gegevens. (M)ANCOVA’s en
regressieanalyses werden uitgevoerd om de effecten van de onderliggende mechanismen op
antropometrische, fysieke en motorische karakteristieken na te gaan. Uit de resultaten kon
besloten worden dat coördinatief sterkere kinderen over een betere kracht van het
bovenlichaam, explosieve kracht, loopsnelheid en behendigheid en cardiorespiratoire
uithouding beschikken. Ook bleek dat het motorisch quotiënt een goede voorspeller is van de
scores voor staande vertesprong en shuttle run en omgekeerd. Sporters met een hoog
motorisch quotiënt zijn namelijk fysiek actiever en bewegen efficiënter (Wrotniak et al.,
2006). Het motorisch quotiënt kan dus beschouwd worden als een onderliggend mechanisme
om te komen tot talent. Sedentaire activiteit en actief transport hadden geen of weinig effect,
dit is tegenstrijdig met de literatuur (Graf et al., 2004). Sporters die meer uren sporten,
scoorden beter op staande vertesprong en op motoriek. Dit is in overeenstemming met de rol
van ‘deliberate practice’ (Ericsson, Krampe en Tesch-Römer, 1993) en de 10-jaar regel van
Simon en Chase (1973), maar is daarom niet per se een onderliggend mechanisme om te
komen tot talent. Het aantal sporten heeft geen effect, in tegenstelling tot de literatuur
(Andersen et al., 1999). Kinderen met laaggeschoolde ouders hebben een hoger BMI en
vetpercentage dan kinderen met hooggeschoolde ouders, doordat deze kinderen waarschijnlijk
minder de mogelijkheid hebben om een sport te doen, wat leidt tot een lage sportactiviteit.
Voetballers scoorden beter op snelheid en behendigheid en uithouding. Pas vanaf de leeftijd
van 8 jaar zijn er significante verschillen in antropometrie te merken, wat een pleidooi voor
brede ontwikkeling is. Voetballers zijn significant kleiner dan volleyballers en basketballers.
1
1 LITERATUURSTUDIE
1.1 Inleiding
In deze scriptie werd er nagegaan wat de mogelijke onderliggende mechanismen zijn in de
zoektocht naar talentvolle balsporters. Zo werd er nagegaan welke rol coördinatie speelt
binnen het talentidentificatieproces, aangezien coördinatie bij bepaalde leeftijdsgroepen in
bepaalde mate trainbaar is (Wrotniak et al., 2006). Door de coördinatie te verbeteren, zou het
talentidentificatieproces zo beïnvloed en vergemakkelijkt kunnen worden. Ook de mate van
actief transport zoals fietsen en wandelen naar school en in de vrije tijd, en de mate van
sedentaire activiteit (aantal uren studie en tv kijken) werden onderzocht. Zo kan er nagegaan
worden of de graad van activiteit een effect heeft. Uiteindelijk werd bestudeerd of de graad
van geschooldheid van de ouders van een verschil in prestatie teweeg brengt. Sociale
gelaagdheid speelt nog steeds een rol in sportbeoefening, waardoor ook geschooldheid van
invloed kan zijn op dit proces. Om een beter zicht te krijgen op welke eigenschappen bij een
sport van belang zijn, werden de verschillen tussen spelers die een bepaalde sporttak
beoefenen, onderzocht.
Deze studie vloeit voort uit het SPORTAKUS-project. Hierbij worden kinderen aan algemene
motorische tests onderworpen om hen daarna te kunnen oriënteren in de sport(en) die het
meest aansluit bij hun profiel. Dit profiel kan dan getoetst worden aan de eisen van een
bepaalde sport. Het project heeft twee doelstellingen, de ene gericht op ‘talentidentificatie’, de
andere op ‘sport voor allen’.
Er moet vooreerst een duidelijke omschrijving gemaakt worden van het begrip ‘talent’. Talent
werd namelijk al in veel modellen uitvoerig verklaard, maar wordt daarom niet hetzelfde
beschreven. In dit hoofdstuk wordt besproken vanuit welk perspectief ‘talent’ bekeken wordt.
Enkele van de belangrijkste modellen zullen in dit kader uitgediept worden. Daarnaast zullen
de sportspecifieke tests binnen verscheidene balsporten en de basiseigenschappen van
balsporters besproken worden. Deze factoren zijn namelijk van essentieel belang bij
talentidentificatie en –ontwikkeling. Er zal ook dieper ingegaan worden op reeds onderzochte
parameters voor motorische competentie. Tot slot werd de invloed van de socio-economische
status op de gekozen sporttak besproken.
2
1.2 Talent
1.2.1 Definitie en modellen
1.2.1.1 Model van Gagné (2004)
Figuur 1: Gagné’s Differentiated Model of Giftedness and Talent (DGMT) (2004)
Gagné (1985) was een van de eersten die talent beschreef. Hij maakte een onderscheid tussen
begaafdheid en talent:
“Giftedness corresponds to competence which is distinctly above average in one or more domains of
ability.”
“Talent refers to performance which is distinctly above average in one or more fields of human
performance.” (Gagné, 1985, p. 87)
Het verschil tussen begaafdheid en talent ligt volgens Gagné in de graad van prestatie. Twee
vlakken die talent en begaafdheid met elkaar gemeen hebben, zijn dat ze beiden terugvallen
op menselijke acties en dat ze beiden een prestatie bedoelen die zich boven de gemiddelde
populatie bevindt (Gagné, 1995). Later ontwierp Gagné (2004) het gedifferentieerd model
3
voor begaafdheid en talent (DMGT), waarin zijn eerder beschreven termen ‘begaafdheid’ en
‘talent’ centraal staan (Figuur 1).
Volgens dit model komt begaafdheid of “giftedness” tot uiting als ten minste één van de vier
niet-trainbare en spontaan natuurlijke bekwaamheden aanwezig is en gebruikt wordt (NAT).
Deze uiting moet ertoe leiden dat de persoon tot de top 10 % behoort binnen zijn/haar
leeftijdscategorie. Met talent wordt de ontwikkeling van getrainde vaardigheden bedoeld
(SYSDEV) tot een niveau behaald wordt, zodat de persoon tot de top 10 % behoort van
personen met eenzelfde training of binnen eenzelfde veld of “domein”. De natuurlijke
vaardigheden (‘natural abilities’) zijn deels van genetische oorsprong (van Rossum en Gagné,
2005). Daarom kunnen deze volgens Gagné het best onderzocht worden bij jonge kinderen.
Zij worden namelijk in mindere mate beïnvloed door externe factoren zoals
omgevingsfactoren en leren dan adolescenten en volwassenen, wat een vertekend beeld kan
geven op de vaardigheden. Daarnaast beschouwde Gagné (2004) ook drie groepen van
katalysatoren: de intrapersoonlijke factoren, de omgevingsfactoren en de geluksfactoren. Zij
maken geen deel uit van het talentontwikkelingsproces, maar beïnvloeden dit proces wel.
Intrapersoonlijke factoren zijn stabiele, menselijke karakteristieken, die zowel op fysiek,
mentaal, als op de verschillende vlakken van het zelfmanagement inspelen. De
omgevingsfactoren slaan op alle factoren die zich in de omgeving bevinden zoals het milieu
waarin de persoon zich bevindt, de verschillende individuen waardoor een persoon omringd
wordt enzovoort. Ouders en trainers nemen daarbij een belangrijke plaats in. Zo vonden
Chelladurai (1993) en Van Rossum (1997) dat de belangrijkste eigenschappen van een coach
het geven van instrumentele taken, positieve feedback en sociale steun waren. Ook “chance”
(CH) speelt een uiterst belangrijke rol in de weg naar talent. Deze ‘kansfactor’ kan zowel
‘geluk’ als opportuniteit inhouden. In de literatuur kan men twee visies onderscheiden.
Enerzijds de analyse van de rol van geluk in gebeurtenissen in het leven, anderzijds de rol van
geluk als een causale factor binnen de theorie van menselijke ontwikkeling. De laatste visie
kadert binnen de attributietheorie, wat wil zeggen dat causale attributie verwijst naar de
manier waarop men gebeurtenissen beleeft zoals ze voorkomen. In het DGMT maakt Gagné
(2004) gebruik van de causale visie (Gagné en Schader, 2006). Zo neemt enerzijds de
omgeving een groot deel van de invloed op de kansen voor zijn rekening, het is namelijk
belangrijk om te presteren op het juiste moment. Het goed of slecht presteren op het moment
dat er belangrijke scouts aanwezig zijn tijdens een wedstrijd, kan bijvoorbeeld van uiterst
belang zijn voor iemands carrière. Anderzijds kunnen ook de afkomst of eventueel
oncontroleerbare gebeurtenissen een rol spelen. Denk maar aan inkomsten van de ouders of
4
blessures. Zo wordt het voor kinderen waar het inkomen van de ouders laag ligt, soms
onmogelijk om deel te nemen aan een bepaalde sport (bijvoorbeeld ijshockey, skiën, zeilen
enz.), door het dure materiaal, dure inschrijvingsgeld … Het is duidelijk dat om een talentvol
individu te worden, je afhankelijk bent van verschillende factoren waarop het individu geen
invloed kan hebben. Hoewel “chance” dus een uiterst belangrijke factor is binnen talent, is
Gagné (2004) de enige die geluk een prominente plaats in zijn model geeft.
In deze studie werd speciale aandacht geschonken aan de omgevingsfactoren ‘milieu’ en
‘provisions’ tijdens het ontwikkelingsproces. De sociale invloeden (socio-economische status)
en de invloed van activiteiten (zowel sedentaire zoals tv kijken, studeren als actieve
activiteiten, namelijk skeeleren, fietsen …) op het ontwikkelingsproces worden nagegaan.
Omdat “talent” en “begaafdheid” normatieve begrippen zijn, moeten de definities specifiëren
in welke mate de doelgroep verschilt van de norm. In het DGMT werd het niveau voor beide
begrippen op het 90ste percentiel geplaatst (Gagné, 1998). Doordat het over normatieve
begrippen gaat, heeft Gagné (1998) daar echter geen gegronde reden voor (vergelijk het met
concepten als obesitas, genialiteit …). De top 10% werd bestempeld als ‘milde’ talentvolle of
begaafde personen. Daarbinnen werden nog vier stijgende subgroepen onderscheiden,
namelijk “gemodereerd” (tot 1:100), “hoog” (top 1:1000), “exceptioneel” (top 1:10 000) en
“extreem” (1:100 000). In sport zou men dan kunnen stellen dat “gemodereerd” kan
vergeleken worden met uitstekend presteren in een regionaal team, “hoog” met uitstekend
presteren op provinciaal niveau, “exceptioneel” op nationaal niveau en “extreem” op
internationaal niveau (Van Rossum en Gagné, 2006).
5
1.2.1.2 Talentidentificatie en -ontwikkeling Hoewel het op jonge leeftijd niet altijd duidelijk is dat talent aanwezig is, kunnen er toch al
vroege indicatoren van talent zijn die de aanwezigheid van talent duidelijk maken. Het is net
door deze vroege indicatoren op te sporen dat
het mogelijk wordt om toekomstige
talentvolle atleten te identificeren. Dit wordt
beschreven als ‘talentidentificatie’. Williams
en Reilly (2000) namen de onderdeling van
talentidentificatie over van Russell (1989) en
Borms (1996). Het nagaan van kwaliteit kan
volgens hen opgedeeld worden in vier
onderdelen: ‘detectie’, ‘selectie’,
‘identificatie’ en ‘ontwikkeling’. Williams en
Reilly (2000) gingen verder en beweerden dat
deze vier onderdelen met elkaar verbonden zijn. Bij ‘detectie’ wordt er gezocht naar
potentiële presteerders in een sport, die op dat moment niet actief zijn binnen de sport in
kwestie. ‘Talentidentificatie’ verwijst naar het proces van de huidige deelnemers met het
potentieel om elite speler te worden, te herkennen. ‘Talentontwikkeling’ houdt in dat spelers,
die geïdentificeerd werden, een gepaste leeromgeving aangeboden wordt zodat ze de kans
hebben om hun potentieel te realiseren. ‘Selectie’ is het kiezen van de meest gepaste atleten of
groep van atleten om een specifieke taak te vervullen (Williams en Reilly, 2000). Dit model
houdt echter amper rekening met het onderscheid tussen het prestatieniveau van een
volwassen atleet en het potentieel van jongeren. Talent wordt eerder geëvalueerd op basis van
uitstekende prestaties op het moment zelf. Enkel door de atleten bloot te stellen aan de
specifieke training en oefenomgeving, kan het uitgemaakt worden of jongeren de vereisten
bezitten om het te maken. Dit vraagt een longitudinale aanpak, waarbij ‘confirmatie’ of
bevestiging (Figuur 2) aan bod komt: een programma van enkele maanden waarin talentvolle
individuen geconfronteerd worden met de eisen van de elite sport. Dit onderdeel van
talentidentificatie is ontworpen om het talentselectieproces te bevestigen en te ondersteunen,
een onderdeel wat binnen de meeste modellen niet van toepassing is (Vaeyens et al., 2008). In
dit project wordt talent geïdentificeerd, aangezien sporters die reeds een bepaalde sport
beoefenen, onderworpen worden aan specifieke tests. De resultaten van deze tests wijzen dan
Figuur 2: Sleutelniveaus in het proces van talent- identificatie en –ontwikkeling. (Vaeyens,2008;
aangepast van Williams en Reilly, 2000)
6
uit in welke mate een speler potentieel bezit en wat de belangrijkste factoren zijn om als
talentvol omschreven te worden.
Figuur 3: Potentiële predictoren van talent in voetbal van verschillende sportwetenschappelijke disciplines (Williams en Reilly, 2000; overgenomen van Williams en Franks, 1998)
Het is echter moeilijk uit te maken wat nu de potentiële predictoren zijn om als talentvol
beschouwd te worden, of welke predictoren onderzocht moeten worden bij talentidentificatie.
Eerst en vooral is het belangrijk te kijken naar enkele fysieke en fysiologische metingen zoals
somatotype, aërobe capaciteit en anaërobe kracht (Figuur 3, Williams en Reilly, 2000).
Uiteraard is het hierbij mogelijk om enkele tekortkomingen op te lossen door aangepaste
interventies (zoals dieet, training) toe te passen en kunnen zwaktes gecompenseerd worden
door sterke punten en omgekeerd. Vervolgens is het ook belangrijk een psychologische
beschouwing in acht te nemen. Hoewel nog niet aangetoond werd dat talent op basis van het
psychologisch profiel geïdentificeerd kan worden, kan het belangrijk zijn om op eliteniveau
specifieke tests op anticiperen en beslissen (decision-making) te onderzoeken. Bovendien is
het belangrijk te werken aan de mentale vaardigheden. Het zou echter fout zijn om enkel op
deze drie factoren te betrouwen. Zonder sociologische factoren zou het namelijk niet mogelijk
zijn om tot talent te komen. Zo moet een speler de mogelijkheid krijgen om te gaan trainen,
7
de toegang daartoe krijgen en daarbij steun krijgen van de ouders. Het is duidelijk dat, om
talent te identificeren, aandacht besteed moet worden aan alle factoren samen en niet
afzonderlijk (Williams en Reilly, 2000), met andere woorden een
multifactorieel/multidimensioneel model is noodzakelijk. In deze studie werd echter geen
rekening gehouden met psychologische predictoren, perceptuele en cognitieve vaardigheden
en persoonlijkheid. Enkel het belang van de fysieke (antropometrie), fysiologische (kracht,
snelheid en uithouding) en sociologische predictoren (socio-economische achtergrond) werd
onderzocht (zie Figuur 3). Uit het model van Williams en Reilly (2000) is het echter duidelijk
dat alle factoren samen beschouwd moeten worden, waardoor de psychologische predictoren,
perceptuele en cognitieve vaardigheden en persoonlijkheid niet uit het oog verloren mogen
worden.
8
1.2.1.3 Model van Abbott en Collins (2004)
Figuur 4: De rol van psychologische gedragingen in het vergemakkelijken van de succesvolle totstandbrenging van de overgangen in ontwikkeling binnen een multidimensioneel en dynamisch concept van talent (Abbott en
Collins, 2004)
9
In het multidimensioneel en dynamisch model voor talentidentificatie en -ontwikkeling van
Abbott en Collins (2004) wordt vooral de rol van psychologie in het realiseren van het
potentieel van een individu centraal gesteld. Het is hier is echter niet de bedoeling om de
beste presteerders van het moment te identificeren. Er wordt onderzocht welke factoren
talentontwikkeling remmen overheen de tijd. De manier waarop een individu interageert met
de omgeving – en waardoor individuen het beste kunnen maken van de beschikbare
mogelijkheden - wordt verklaard door psychologische gedragingen. Daarvoor is het
belangrijk dat deze psychologische gedragingen vroeg benadrukt worden. Natuurlijk zijn ook
motorische, cognitieve en fysieke vaardigheden voordelig en veelal essentieel om uit te
munten in een bepaalde sport. Zo kunnen bewegingselementen (anatomische en
biomechanische acties), perceptuele (informatie uit de omgeving waardoor men een bepaalde
beslissing zal nemen) en conceptuele (strategieën, spelregels) elementen overgedragen of
getransfereerd worden over bepaalde sporten (Schmidt en Wrisberg, 2000). Daarom ligt bij
dit model de focus bij vroegtijdige ontwikkeling (namelijk psychologische gedragingen en
overdraagbare vaardigheden) in plaats van bij vroegtijdige identificatie.
In dit model wordt overigens de weg naar uitmuntendheid beschreven volgens de
verschillende graden van ontwikkeling van Côté (1999), meer bepaald het model van de
graden van sportparticipatie, dat de betrokkenheid in sport tot een leeftijd van 18 jaar
beschrijft (zie Figuur 5). Côté (1999) en Côté, Baker en Abernethy (2007) verduidelijkten
hiervoor eerst de termen ‘deliberate play’ en ‘deliberate practice’. Met ‘deliberate play’
bedoelt Côté (1999) een vorm van sportactiviteiten waarbij vroege ontwikkeling aan bod
komt en die intrinsiek motiverend en onmiddellijk bevredigend is, en die ontwikkeld is om
maximaal plezier te bekomen. ‘Deliberate practice’ (Ericsson, Krampe en Tesch-Römer,
1993) is het uitvoeren van de activiteiten die het meest effectief zijn om de prestatie te
verbeteren. Côté (1999) en Côté, Baker en Abernethy (2007) onderscheiden de ‘sampling
years’ (minder deliberate practice en meer deliberate play), ‘specializing years’ (evenveel
deliberate practice als deliberate play) en ‘investment years’ (meer deliberate practice en
minder deliberate play) (Figuur 5). Côté (1999) voegde tevens de waarschijnlijkheid van een
vierde graad of niveau toe: de graad van het behoud en perfectie van vaardigheden. Dit model
van Côté et al. (2007) komt overeen met de twee onderdelen van Kreiner-Phillips en Orlick
(1992), gelezen in Abbott en Collins (2004), namelijk ‘getting there’ (‘er geraken’ of een
prestatie van wereldklasse neerzetten) en ‘staying there’ (‘er blijven’ of het voortdurend
neerzetten van prestaties van wereldklasse). Dit laatste aspect komt overeen met
10
‘confirmation’ in het talentidentificatiemodel van Vaeyens et al. (2008). Het is
vanzelfsprekend dat de nodige begeleiding tijdens deze graden moet variëren tijdens het
doorlopen van de verschillende niveaus als atleet. Buiten deze niveaus op macroniveau, zal de
atleet ook te maken krijgen met graden van ontwikkeling op micro- en mesoniveau
(bijvoorbeeld blessures of een verandering van techniek) (Ollis, 2002; gelezen in Abbott en
Collins, 2004). Een individu vertoont volgens dit model enkel potentieel als er succesvol kan
overgegaan worden naar de volgende graad van ontwikkeling, om uiteindelijk te komen tot
een atleet van wereldklasse met consistente prestaties. Net deze mogelijkheid om succesvol te
transfereren naar een hoger niveau van ontwikkeling, wordt gekenmerkt door een persoonlijke
ontwikkeling en psychologisch gedrag. Zo zouden psychologische gedragingen (zoals self-
talk, doelen voorop stellen, ‘imagery’ = inbeelding) het behouden van de focus in afleidende
situaties (Moran, 1996; gelezen in Abbott en Collins, 2004) en de overgang tussen macro,
meso en micro vergemakkelijken.
Figuur 5: Development model of sport participation (Côté et al., 2007).
11
Uit het besproken model van Williams en Reilly (2000) en het model van Abbott en Collins
(2004) blijkt dat psychologie een uiterst belangrijke rol speelt bij talentidentificatie. In deze
studie zijn de graden van sportparticipatie van Côté (1999) wel van toepassing. Figuur 6 toont
dat tot de leeftijd van 9 jaar de ‘sampling fase’ geldt. In deze fase wordt er overgegaan van
een algemene bewegingsschool naar een eerder sportspecifieke bewegingsschool. Vanaf de
leeftijd van 9 jaar tot 18 jaar bevinden de sporters zich ofwel in de investeringsfase,
specialisatiefase of recreatiefase, afhankelijk van het soort sportbeoefening (recreatief of
elite). Het resultaat leidt dan ofwel tot sport voor allen (recreatieve sportbeoefening) of tot
talentontwikkeling (elite sportbeoefening).
Figuur 6: Sportief model SPORTAKUS (overgenomen uit clinic SPORTAKUS, 11/06/2009)
12
1.2.1.4 Besluit en kritiek
Uit deze modellen blijkt dat de factor psychologie een grote rol speelt bij de ontwikkeling van
talent (Williams en Reilly, 2000; Abbott en Collins, 2004). Hoewel veel modellen eerder een
cross-sectionele aanpak hanteren, is identificatie op lange termijn van groot belang. Dit werd
beaamd door Vaeyens et al. (2008), die vonden dat talent geen continu gegeven is, maar
eerder van dynamische oorsprong is. Zo kunnen zowel inter-individuele verschillen in groei,
ontwikkeling en training een rol spelen, wat voorspellingen van talent op één moment
onmogelijk maakt. Een algemeen probleem bij modellen kan het doortrekken van
succesfactoren van volwassenen naar de jeugd zijn (Vaeyens et al., 2008). Door onder andere
trainingseffecten en de graad van maturiteit (zie 1.4.1) zijn deze factoren niet altijd gelijk en
zouden er specifieke trainingsprogramma’s per leeftijd opgesteld moeten worden. Daarnaast
moet de bruikbaarheid van de prestatiecriteria in vraag gesteld worden (Vaeyens et al. (2008).
Voor de ene sport is het mogelijk dat de criteria namelijk niet van toepassing zijn. Een laatste
probleem is volgens Vaeyens et al. (2008) het te kleine aantal van determinanten bij
identificatie. Vooral bij balsporten is dit probleem merkbaar. Uitmuntendheid in sport wordt
namelijk bekomen door individuele en unieke combinaties van verschillende vaardigheden en
capaciteiten, en niet alleen door het beheersen van een gestandaardiseerde set van
vaardigheden (Vaeyens et al., 2008).
13
1.3 Nature versus nurture problematiek
Bij de omschrijving van talent worden onderzoekers onlosmakelijk geconfronteerd met het
nature-nurture probleem. Zo wordt in het theoretisch model van Simonton (1999) talent
gedefinieerd als:
“Any innate capacity that enables an individual to display exceptionally high performance in
a domain that requires special skills and training.” (Simonton, 1999)
Simonton (1999) beweert hier heel duidelijk dat talent speciale training en oefening behoeft
en dat talent aangeboren is. Volgens Howe et al. (1998) kan de uiting van talent het gevolg
zijn van genetisch overdraagbare eigenschappen maar echter ook van niet-aangeboren
eigenschappen. Ericsson stelde dat er 10 jaar training moet voorafgegaan worden aan de
topprestatie (Ericsson et al., 1993). Deze visie was overgenomen van Simon en Chase (1973),
die zich verdiepten in het schaakdomein. Zij stelden dat de hoeveelheid en kwaliteit van
training de verschillen in prestatie tussen spelers van expert-niveau en lager niveau konden
verklaren. Experts waren namelijk in staat om informatie te organiseren in betekenisvolle
‘chunks’, en bezaten dus niet per se een superieur geheugen. Een ‘chunk’ verzamelt enkele
elementen die een relatie vertonen met alle elementen binnen die chunk, maar verschillen van
elementen van een andere chunk (Simon en Chase, 1973).
Talent kan dus vanuit twee perspectieven bekeken worden. Enerzijds kan men zeggen dat
talent genetisch bepaald wordt of sterk beïnvloed wordt door genetische factoren. Anderzijds
kan talent zich ook manifesteren door externe factoren zoals omgeving, opvoeding, training,
… Dit wordt het nature-nurture probleem genoemd, dat voortvloeit uit de filosofische
stromingen nativisme en empirisme. Het nativisme beweert dat kennis bij de geboorte al
aanwezig is, terwijl het empirisme beweert dat kennis voorkomt uit de ervaring. Deze laatste
stroming gaat in tegen de theorie dat talent aangeboren moet zijn en nooit aangeleerd is
(Dryden, 1885; gelezen in Simonton, 1999). Simonton (1999) beweerde dat talent binnen een
domein ontstaat door een bijdrage van meerdere componenten. Enerzijds kan talent tot
uitdrukking komen van op het moment dat erfelijke componenten zich manifesteren. Dit
gebeurt eerder in een multiplicatieve manier (talent begint zich te ontwikkelen als alle
componenten tot uitdrukking komen) dan in een additieve manier (talent begint zich te
14
ontwikkelen als één van de componenten tot uitdrukking komt). Anderzijds kan talent
beïnvloed worden door omgeving en opvoeding (Simonton, 1999).
Ook volgens Ericsson, Charness, Feltovich en Hoffman (2006) kan een uitzonderlijke
prestatie enkel tot stand komen na de verwerving van sportspecifieke expertise. Deze kan zich
op zijn beurt pas uiten door specifieke oefening of ‘deliberate practice’ (Ericsson, Krampe en
Tesch-Römer, 1993): de activiteiten die het meest effectief zijn om de prestatie te verbeteren.
Ericsson (1993) onderzocht het aantal uren ‘deliberate practice’, nodig om van een
beginnersniveau een expertniveau te bereiken, en kwam aan 10 000 uren. Hiermee bouwde hij
verder op de 10-jaar regel van Simon en Chase (1973), die poneerde dat pas na tien jaar van
intensieve training van een bepaalde vaardigheid een uitmuntende prestatie kan neergezet
worden. Volgens Simonton (2008) kan training van een getalenteerd (‘gifted’) persoon
enerzijds leiden tot het sneller bereiken van domeinspecifieke expertise, anderzijds kunnen
deze individuen sneller specifieke ervaring opdoen in minder tijd dan een gemiddeld individu.
Talent verrijkt dus training, maar ook de prestatie. Zo zal het voor getalenteerde personen
mogelijk zijn een hogere prestatie neer te zetten met dezelfde training ten opzichte van een
niet-getalenteerde persoon.
15
1.4 Fysieke en motorische basiseigenschappen van balsporters
Het onderzoek naar antropometrische eigenschappen is uiterst belangrijk voor de identificatie
van talent. Binnen dit kader stelde Lykken (1992; gelezen in Williams en Reilly, 2000) dat
lichaamslengte vooral afhankelijk is van genetische factoren, terwijl andere eigenschappen
zoals vet- en spiermassa grotendeels afhankelijk zijn van training in een bepaalde sport en
dieet/voeding (Bouchard et al., 1997; gelezen in Williams en Reilly, 2000).
In een sport als handbal, bijvoorbeeld, moet de sporter telkens korte, supramaximale sprints
afleggen, waardoor er nood is aan maximale anaërobe kracht. Daardoor zullen deze kinderen
waarschijnlijk beter scoren op anaërobe tests (Bencke et al., 2002). Dit kunnen we ook
veronderstellen voor basketbal. In een vergelijkende studie tussen gymnasten, handballers,
zwemmers en tennis (Bencke et al., 2002), zag men dat anaërobe kracht gerelateerd was aan
lichaamslengte, aangezien enkel de elite handbalspeelsters beter presteerden op de Wingate
test dan de elite zwemsters. De handballers en zwemmers waren in deze studie ook de
grootste atleten. In deze studie werd overigens gevonden dat elite handballers over het
algemeen een groter lichaamsgewicht en grotere spieromtrek hebben dan niet-elite
handballers (Bencke et al., 2002; Mohamed et al., 2009). Dat geeft hen voordelen in een sport
waar veel harde contacten voorkomen. In een onderzoek waarbij Deense nationale spelers van
dezelfde leeftijd met enkel een verschil in lichaamsgewicht (10 kg) een wedstrijd speelden,
werd dit bewezen. De spelers met een hoger gewicht wonnen de wedstrijd ruimschoots
(Jensen en Johansen, 1994; gelezen in Mohamed et al., 2009). Uit het onderzoek tussen elite
en niet-elite handballers van Mohamed et al. (2009) bleek dat lichaamslengte, snelheid en
wendbaarheid belangrijke factoren zijn in het identificeren van talent in handbal (zie volgend
hoofdstuk).
Voetballers hebben, naarmate ze ouder worden (15+) een gemiddelde lichaamslengte die
onder de referentiemediaan voor niet-atleten ligt, hoewel lichaamsgewicht fluctueert onder of
boven de mediaan (Malina et al., 2000). Jonge basketbalspelers, daarentegen, zijn in
vergelijking met leeftijdsgenoten, groter dan gemiddeld, met gemiddelde lengtes die zich
vaak boven het 75ste percentiel van referentiedata bevinden (Coelho e Silva et al., 2008).
Volleybalspelers hebben een goede snelheid, behendigheid, boven- en onderlichaamkracht en
maximale aërobe kracht nodig. Grootte is ook van belang (Gabbett, Georgieff en Domrow,
2007). In bovenstaande studies werd telkens een vergelijking gemaakt met niet-atleten.
16
Hiermee moet rekening gehouden worden aangezien in de huidige studie onderzoek gedaan
werd bij atleten (talentidentificatie) en niet bij niet-sporters (detectie).
1.4.1 Heeft maturiteit een effect op techniek?
Ook maturiteit speelt een grote rol in het proces naar talentidentificatie. Daarbij zijn de
begrippen kalenderleeftijd, skeletale en biologische leeftijd van belang. De kalenderleeftijd
verdeelt kinderen in leeftijdsgroepen, maar houdt geen rekening met het lichamelijk
ontwikkelingsproces. De biologische leeftijd doet dit wel, waardoor kalender- en biologische
leeftijd dikwijls niet samenvallen. De skeletale leeftijd wordt bekeken aan de hand van
radiografische opnames van de groeischijven of aan de hand van formules van Mirwald. Dit is
een praktische methode om te berekenen hoeveel jaar iemand verwijderd is van de ‘peak hight
velocity’ en maakt gebruik van antropometrische metingen (Mirwald et al., 2002). Deze
worden gebruikt om de graad van volwassenheid van het skelet en de volwassen gestalte te
voorspellen. Maturiteit is meestal een storende factor in talentdetectie, net doordat deze twee
leeftijden verschillend kunnen zijn (Ponnet, 2006).
De groeispurt kan grote veranderingen tonen tussen personen in timing, tempo en duur
(Philippaerts et al., 2006). Net door deze variatie wordt ‘peak hight velocity’ (PHV, leeftijd
op moment van de grootste groeisnelheid) gebruikt om verbanden tussen groeispurt en
lichaamsveranderingen en prestaties te bekijken (Malina et al., 2004; gelezen in Philippaerts
et al., 2006 ). Jongeren die in de zone van + of - 1 jaar vallen rond de gemiddelde PHV,
worden gemiddeld matuur genoemd. Jongeren die meer dan 1 jaar te vroeg hun PHV
bereiken, worden vroeg matuur genoemd, en jongeren waarbij de PHV meer dan 1 jaar later
dan gemiddeld valt, worden laat matuur genoemd. Vroeg mature kinderen hebben een snelle
ontwikkeling, terwijl laat mature kinderen een tragere ontwikkeling kennen (Ponnet, 2006).
De onderverdeling van categorieën in een sport gebeurt vaak volgens kalenderleeftijd, deze
groep omvat meestal twee leeftijden samen, zo zijn bijvoorbeeld de knapen in volleybal
kinderen met een kalenderleeftijd van 13 en 14 jaar (Figueiredo et al., 2009). Doordat groei
en maturiteit veelal onafhankelijk bekeken worden van vaardigheden en functionele
capaciteiten, worden verbanden tussen deze eigenschappen vaak over het hoofd gezien
(Malina, 1994; Malina et al., 2004; gelezen in Figueiredo et al., 2009). In onderzoeken van
Malina et al. (2004) en Figueiredo et al. (2009) bleek dat jongens die vroeg matuur zijn, over
het algemeen groter en zwaarder zijn dan jongens die laat of normaal matuur zijn. Ondanks
17
dat maturiteit een belangrijk aspect speelt bij talentidentificatie, toonden deze onderzoeken
geen verschillen in vaardigheden, functionele capaciteiten en doeloriëntatie bij jongens die
verschilden in maturiteit (Malina et al., 2004; Figueiredo et al., 2009). Uit vorige studies
blijkt wel dat vroeg mature jongens over het algemeen beter presteren dan laat mature
leeftijdsgenoten (Beunen et al., 1980; Malina et al., 2004), en dat ze zouden beschikken over
een grotere lichaamslengte, spiersterke en –kracht en absolute piek VO2 (Malina en Bouchard,
1991, Figueiredo et al., 2009). In een onderzoek van Malina et al. (2000) bleek dat in voetbal
geleidelijk aan laat mature spelers uitgesloten werden, naarmate de leeftijd en specialisatie
steeg. Dit kan natuurlijk ook te wijten zijn aan een eventuele drop-out van laat mature
voetballers. Bovenstaand onderzoek leverde een additioneel bewijs bij de studies van
Philippaerts et al., (2006) en Figueiredo et al., (2009), dat maturiteit een niet te negeren
begrip is binnen talentidentificatie. Hier werd echter geen onderzoek gedaan naar de graad
van maturiteit bij de sporters. Dit komt doordat de sporters zich nog in de prepuberale fase
bevinden en het maturiteitsprobleem dus nog niet van toepassing is.
18
1.5 Sportspecifieke tests (fysiek en motorisch)
Tests kunnen gebruikt worden om te onderzoeken waar iemands sterke en zwakke punten
liggen en om te bepalen of sommige predictoren van talent in meer of mindere mate aanwezig
zijn. Bovendien kunnen ze een meerwaarde bieden bij een algemene test om bepaalde
parameters te meten voor één specifieke sport. Daarvoor wordt meestal een sportspecifieke
testbatterij aangewend en moet vooraf bepaald worden wat de belangrijkste fysieke en
motorische eigenschappen van de sport zijn (Muller et al., 2000). Dergelijke tests kunnen ook
een hulp zijn voor alle betrokken partijen zoals de coach, kinesist, sportdokter …
(MacDougall, Wenger en Green, 1991) en kunnen bovendien informatie geven over de
gezondheid van de atleet (McArdle, Katch en Katch, 1996). Door tests af te nemen vóór en
tijdens de blessure, kan er nagegaan worden hoe de revalidatie vordert (Goosey-Tolfrey,
1997). Bij talentidentificatie worden specifieke tests aangewend om de aanwezigheid van
talenten of specifieke vaardigheden na te gaan.
1.5.1 Voetbal
In voetbal worden in topclubs vaak sportspecifieke tests gebruikt om talentvolle sporters op
jonge leeftijd aan te trekken (Vaeyens et al, 2006). Deze voetballers worden dan idealiter
verder onder speciale begeleiding getraind tot spelers met uitmuntende vaardigheden.
Talentidentificatie is zeer belangrijk voor het behoud van de financiële status van de club.
Vroege identificatie zorgt er namelijk voor dat er later voor minder dure transfers moet
gezorgd worden, doordat er gebruik kan gemaakt worden van eigen succesvol opgeleide
jeugd en doordat eigen opgeleide spelers aan een hoge prijs verkocht kunnen worden
(Vaeyens et al, 2006).
In het Ghent Youth Soccer Project (Vaeyens et al, 2006) ondergingen jeugdvoetballers van
verschillende niveaus tests. Het was een vijfjarig durend gemengd longitudinaal onderzoek,
dat de groei, maturiteit en prestaties van jeugdvoetballers naging. Hiervoor werden elk jaar de
chronologische leeftijd, lichaamsafmetingen, functionele capaciteiten (snelheid, kracht,
uithouding en lenigheid), skeletale leeftijd en voetbalspecifieke vaardigheiden gemeten. Om
de specifieke vaardigheden te meten, werden vier tests ontwikkeld: de slalom-dribbel test, de
lobtest, de trapnauwkeurigheidstest en de jongleertest. De resultaten van het onderzoek, bij
statistische controle van maturiteitsstatus, rapporteerden dat elite spelers significant beter
scoorden dan niet-elite spelers op kracht, lenigheid, snelheid, aërobe uithouding, anaërobe
19
capaciteit en enkele technische vaardigheden (dribbelen, lobben en jongleren). De
nauwkeurigheidstest toonde geen grote verschillen tussen de vier leeftijdsgroepen en in
kracht, wat er op kan wijzen dat deze test geen belangrijk punt is binnen talentidentificatie bij
voetballers. Bij de leeftijdsgroepen U13 en U14 was er een belangrijk verschil in snelheid en
techniek, terwijl dit bij de U15 en U16 het geval is voor aërobe uithouding. In een studie van
Figueiredo et al. (2009) werden, om de prestatie van voetballers te meten, tests van de
Portugese Voetbalfederatie gebruikt. Enkele van deze tests waren balcontrole met het
lichaam, met het hoofd en een pass tegen de muur. Dit onderzoek wees uit dat de spelers,
waarvan de maturiteit varieerde, over het algemeen niet verschilden in functionele
capaciteiten en sportspecifieke vaardigheden. Een uitzondering daarop was dat laat mature
spelers beter presteerden op de uithouding shuttle run, doordat deze minder lichaamsgewicht
moesten meesleuren.
1.5.2 Volleybal
Door het vele sprinten en springen (blok en aanval) in volleybal, is er een goede snelheid,
behendigheid, spierkracht van boven- en onderlichaam en maximale aërobe kracht (VO2max)
nodig (Hosler, Morrow en Jackson, 1978; Gabbett et al., 2007). In een onderzoek van Gabbett
et al. (2007) werden de spelers indoor getest op nauwkeurigheid (het spelen van de bal in
afgelijnde gebieden) en techniek (subjectief geëvalueerd via videobeelden) van aanval,
receptie, set-up en opslag. Verder werden nog standaard antropometrische testen afgenomen,
medicinebal worp boven het hoofd, vertical jump, aanvalssprong, snelheid, behendigheid en
maximale aërobe kracht (20 m shuttle run). Na deze tests werden de spelers op basis van hun
resultaten onderverdeeld in succesvolle en niet-succesvolle spelers. Voor aanval, opslag, pass
techniek en nauwkeurigheid werden significante verschillen gevonden tussen de twee
groepen. Voor fysiologische en antropometrische karakteristieken werden echter geen
significante verschillen gevonden, in tegenstelling tot andere studies (Gabbet en Georgieff,
2007; Smith et al., 1992; Thissen-Milder en Mayhew, 1991). Dit komt waarschijnlijk omdat
er in deze studies vergeleken werd met topsporters, waarbij de prioriteit van de coach bij een
hogere fitheid ligt. Uit dit onderzoek blijkt hoe belangrijk het is om een goede pass- en
opslagtechniek te ontwikkelen bij talentvolle volleybalspelers.
20
1.5.3 Basketbal
In basketbal zijn de belangrijkste vaardigheden shotten, passen, dribbelen en defensief
bewegen (Coelho e Silva et al., 2008). Om basketbalspelers te testen, werden door Coelho e
Silva et al. (2008) verschillende opstellingen aangeboden die deze vaardigheden testen.
Verder werden er nog zes tests van functionele capaciteit afgenomen: explosieve kracht
onderlichaam (squat jump en countermovement jump met de handen op de heupen), kracht en
uithouding buikspieren (aantal sit-ups in 60 seconden), explosieve kracht bovenlichaam
(staande worp met 2 kg medicinebal), statische kracht (handgrip) en aërobe uithouding (20 m
shuttle run). In dit onderzoek werd het effect van lichaamslengtegrootte en maturiteit op
functionele capaciteiten en sportspecifieke vaardigheden bekeken. Lichaamslengte
correleerde positief met passen en defensief bewegen. Voor deze vaardigheden is het dus een
voordeel om groot te zijn. Het lichaamsgewicht had een negatieve invloed op spronghoogte
en aërobe uithouding (functionele tests) en op dribbelen en defensief bewegen (basketbal
vaardigheden), en had een positieve invloed op de sterkte van het bovenlichaam, namelijk
voor handknijpkracht en balworp (functionele tests). Uit de resultaten van dit onderzoek blijkt
dus dat bij volwassen basketbalspelers een optimale combinatie van lichaamslengte en
lichaamsgewicht van belang is.
1.5.4 Handbal
In het onderzoek van Lidor et al. (2005) wou men nagaan welke motorische en fysieke
vaardigheden onderzocht moeten worden om informatie te geven over de selectiecriteria van
jeugdhandballers. Jonge handballers die in de vroege selectie van het Junior National Team
van Israël zaten, ondergingen de testbatterij. Ze voerden motorische tests uit op behendigheid
(snelheid shuttle run), twee tests op explosieve kracht (medicinebalworp en staande
vertesprong) en snelheid vaardigheid (slalom dribbel test) en fysieke metingen:
lichaamslengte en gewicht. Na twee à drie jaar werden de spelers die uiteindelijk gekozen
werden om deel te nemen aan het volwassen nationale team, vergeleken met niet-
geselecteerde spelers. Hierbij kon vastgesteld worden dat enkel de vaardigheidstest een goede
indicator was van talent. Hierbij aansluitend vond Mohamed et al. (2009) dat enkel
lichaamslengte en de shuttle run belangrijke discriminerende parameters zijn tussen elite en
sub-elite jeugdhandballers voor talentidentificatie. Niet enkel het fysieke aspect is echter
belangrijk, ook met de cognitieve aspecten moet rekening gehouden worden bij de
21
identificatie van talent zoals anticiperen en probleemoplossend denken binnen het dribbelen,
passen en werpen naar een doel.
22
1.6 Vroege specialisatie versus brede opleiding binnen balsporten
Vroege specialisatie binnen sporten is een veel bediscussieerd onderwerp onder onderzoekers
(Baker, 2003). Het is belangrijk een onderscheid te maken tussen individuele en balsporten,
en tussen elke sport afzonderlijk. De vraag hierbij is of het al dan niet belangrijk is om zich
tijdens de jeugd te richten op één sport, met de focus op training en ontwikkeling in deze sport
(i.e. vroege specialisatie) of op meerdere sporten, waarbij later wordt overgegaan op training
en ontwikkeling (Wiersma, 2000).
Een duidelijke argumentatie pro vroege specialisatie is in eerste instantie te vinden bij de
hoger beschreven theorie van Ericsson et al. (1993) van ‘deliberate practice’. Hij beweerde
dat als er niet vroeg genoeg begonnen werd met trainen, late beginners nooit de eerder
begonnen leeftijdsgenoten zouden kunnen inhalen. Eerder bewijs daaromtrent kwam uit de
hoek van Simon en Chase (1973) met hun eerder toegelichte ’10-jaar regel’ en van Newell en
Rosenbloom (1981) met hun ‘power law of practice’. De ’10-jaar regel’ beweert dat, om elite
sporter te worden, minimaal tien jaar van intensieve training vereist is. Ericsson et al. (1993)
pasten deze regel aan in overeenstemming met hun ‘deliberate practice’ door te stellen dat het
niet enkel om algemene intensieve training moet gaan, maar om doorgedreven sportspecifieke
training van het sportdomein. De ‘power law of practice’ beschrijft dat in het begin van
training veel vordering gemaakt wordt, maar hoe langer men doorgaat, hoe minder progressie
men zal maken. Na een tijd van oefenen, zal het dus veel moeilijker worden om verbeteringen
te maken (Newell en Rosenbloom, 1981, gelezen in Baker, 2003). Al deze theorieën wijzen
dus het belang aan van vroege specialisatie.
Aan vroege specialisatie zijn echter ook nadelen verbonden. Zo bestaat het risico er in dat
kinderen door het vele trainen sociaal geïsoleerd raken en hun psychologische en sociale
ontwikkeling afgeremd wordt (Wiersma, 2000). Bovendien kan overtraining, burnout en
kwetsuren door overtraining voorkomen door te weinig recuperatie en te eenzijdige training
(Henschen, 1998, Dalton 1992; gelezen in Baker, 2003). Door het weinige plezier dat sporters
hebben aan hun training, zijn er velen die gewoonweg vroegtijdig hun carrière stopzetten
(Butcher et al., 2002).
In balsporten is het echter belangrijker om diverse sportopleidingen te volgen tijdens de jeugd
(Hill, 1993). Daarbij is het belangrijk dat dit spelenderwijs aangeleerd wordt, waardoor de
intrinsieke motivatie beter ontwikkeld wordt. Door tijdens de jeugd verscheidene sporten met
dezelfde kenmerken (zelfde decision-making, balsporten) te beoefenen, verbeterden de
23
fysieke en cognitieve vaardigheden in hun eigen sport (Baker et al., 2003). Dit is mogelijk
door het transfereffect binnen de verschillende sporten, of het effect van crosstraining. Dit wil
zeggen dat (ongeveer) dezelfde elementen die voorkomen in verscheidene sporten
overdraagbaar zijn, zodat zo ook in een andere sport kunnen gebruikt worden (Thorndike,
1914). Deze elementen werden door Schmidt en Wrisberg (2000) opgedeeld in bewegings-
(anatomische en biomechanische acties), perceptuele (informatie uit de omgeving waardoor
men een bepaalde beslissing zal nemen) en conceptuele (strategieën, spelregels) elementen.
Zo is de volleybalsmash gelijkaardig aan de handbalworp, waardoor deze sporten een
bewegingselement delen. Transfereffecten komen dus ook voor bij balsporten (Baker, 2003).
Er kan dus geconcludeerd worden dat voor balsporten geopteerd moet worden voor een
veelzijdige en brede aanpak in plaats van vroege specialisatie.
Tabel 1: Vergelijking vroege specialisatie versus multilaterale ontwikkeling
Vroege specialisatie Multilaterale (brede) ontwikkeling
- Deliberate practice - 10-jaar regel - Power law of practice - Nadelen: drop-out, sociale isolatie,
overtraining, kwetsuren, afremming psychologische en sociale ontwikkeling …
- Deliberate play - Weinig nadruk op vaardigheids-
ontwikkeling en competitie - Transfereffect - Voordelen: goed voor intrinsieke
motivatie, geen nadelen t.o.v. vroeg specialiserende sporters
24
1.7 De relatie tussen motorische competentie en socio-economische status
1.7.1 Socio-economische status
Sportparticipatie wordt nog steeds gekenmerkt door sociale verschillen. Dit is te wijten aan de
sociale stratificatie of socio-economische status (SES): het systeem van sociale classificatie
waarin categorieën van mensen gerangschikt worden in een hiërarchie. Hierin worden
personen onderverdeeld op basis van geld, educatie, levensstijl, recreatiemogelijkheden enz.
Dit systeem lijkt stand te houden overheen de jaren. Hoewel studies met betrekking tot
sportparticipatie over het algemeen beschouwen dat sport democratischer en dus minder
gelaagd geworden is, bestaan er toch nog grote sociale verschillen in sport, die de sociale
stratificatie reflecteren en in stand houden (Scheerder et al., 2002). Socio-economische status
of sociale gelaagdheid kan in drie types onderverdeeld worden: socio-educationele, socio-
professionele en socio-geografische status. Renson (1973; gelezen in Scheerder et al., 2002)
analyseerde via zijn statussymbool van sporten de gelaagdheid. Door de structurele en
functionele eigenschappen van sporten en hun correlatie met sociale klasse te bekijken,
verkreeg hij de waardeoriëntatie van een sport. Aan de hand van het beroep van de sporter
werd een index opgesteld. Naargelang deze boven of onder de algemene index lag, werd er
een zicht op de klasse van de sport verkregen. Op basis van deze waardetoekenning ontstond
de piramide (zie figuur 7). Zo werd bij hoge klassen de status weergegeven door het gebruik
van voorwerpen (golfclubs, tennisrackets, ski’s …), bij lagere klassen werd lichamelijk
contact gebruikt (karate, boxen …). Hogere klasse staat voor ‘afstand’ en ‘finesse’, lagere
klasse voor ‘contact’ en ‘direct’ (Scheerder et al., 2002).
25
Figuur 7: Social Status Pyramid of Sport among Flemish Male Adults in 1999 (Uit De Knop et al., 2005)
26
1.7.2 Socio-economische status en sportbeoefening
Er zijn echter niet enkel verschillen in sportdiscipline, ook de hoeveelheid sportactiviteit
correleert met socio-culturele karakteristieken zoals leeftijd, geslacht en sociale klasse.
(Scheerder et al., 2005) In een onderzoek van Scheerder (2004), bleek dat actieve sporten nog
steeds hoofdzakelijk beoefend worden door het jonge publiek, en dat de sportdeelname lineair
afneemt in functie van de leeftijd. In vergelijking met andere leeftijdsgroepen zijn jongeren
het sterkst vertegenwoordigd onder sporters. De deelname aan clubsporten steeg over de hele
lijn zowel bij jongens als bij meisjes, met een grotere toename voor meisjes (25%) dan voor
jongens (20%). De evolutie van de intensiteit van sportbeoefening, is negatiever, vooral voor
de meisjes. 48 procent van de jongens en meer dan 60 procent van de meisjes behoort tot de
groep van matig sportactieven (sportactief tijdens vrije tijd, maximaal één uur per week op
jaarbasis). Bij kinderen, jonger dan tien jaar en ouder dan vijftien jaar, is de sportinactiviteit
het grootst. De intensiteit van de sportbeoefening neemt toe tot de leeftijd van 15 jaar, wat
betekent dat de 13- tot en met 15-jarigen het meest intensief aan sport doen (Scheerder, 2004).
Als er gekeken wordt naar de opleiding van de kinderen bij de niet-deelname aan sport, valt
het op dat leerlingen uit het lager, het technisch, en voornamelijk uit het beroepssecundair
onderwijs beduidend zwakker scoren dan leerlingen uit het algemeen secundair onderwijs.
Als de niet- en matige beoefening vergeleken wordt met de achtergrondkenmerken van de
ouders, komen de niet- en matig sportactieve leerlingen beduidend meer voor in de lagere
socio-economische klassen (de socio-economische klasse is gebaseerd op zowel het hoogst
behaalde opleidingsniveau door vader en moeder als op de beroepsstatus van beide ouders).
Dus, hoe lager opgeleid de ouders zijn en hoe lager de beroepsstatus van de ouders, hoe meer
kans het kind heeft om niet- of matig sportactief te zijn. Dit is ook merkbaar bij de
arbeidsmarktparticipatie van de ouders (wie van de ouders verricht betaalde arbeid). Hier
blijkt dat jongeren waarvan de beide ouders werken, beduidend minder kans hebben om tot de
groep van niet- of matig sportactieven te behoren. Kinderen van nulverdieners of afkomstig
uit een gezin waarvan alleen moeder verdient, participeren duidelijk minder intensief of zelfs
geheel niet in actieve sport (Scheerder, 2004).
Als er gekeken wordt naar het aantal sporten, komen de 16-jarigen met het meeste aantal
sporttakken in contact. De kinderen onder 9 jaar scoren het hoogst op de beoefening van twee
of drie sporten. Veel sporten worden vooral beoefend door sportieve jongeren uit hogere
klassen (Scheerder, 2004).
27
1.8 Onderzoeksvragen
In het kader van het opsporen van onderliggende mechanismen voor talentidentificatie werden
gemiddelde waarden voor antropometrie en fysieke vaardigheden tussen drie motorisch
quotiëntgroepen (laag, matig en hoog mototisch quotient) vergeleken. Uit het vergelijken van
gemiddelden voor antropometrie en fysieke vaardigheden tussen kinderen met een zwakke,
matige en sterke coördinatie, wordt verwacht dat coördinatief sterkere kinderen over betere
scores voor fysieke vaardigheden zullen beschikken dan coördinatief matig en zwakke
kinderen. Ook wordt verwacht dat de coördinatie van een kind een goede voorspeller blijkt
van de fysieke vaardigheden van dit kind en dat coördinatie dus een onderliggend
mechanisme voor talentidentificatie zou kunnen zijn. Dit is een eerste hypothese.
Daarnaast werden de gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt tussen kinderen uit drie actieve transportgroepen en drie sedentaire
activiteitsgroepen vergeleken. Ook de verschillen tussen drie graden van sportparticipatie en
één, twee of drie sporten werden bekeken. Als tweede hypothese wordt verondersteld dat
sporters die veel actief transport of in kleine mate sedentaire activiteiten (uren studie, tv …)
beoefenen en sporters met een hoge sportparticipatie, betere scores zullen behalen op fysieke
vaardigheden en motorisch quotiënt. Bovendien zal hun vetpercentage en BMI lager liggen
dan sporters die weinig actief transport beoefenen of veel sedentair actief zijn. Er wordt
tevens verwacht dat actief transport, de mate van sedentaire activiteit en de sportactiviteit
goede voorspellers blijken van fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt.
Ook de gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt
tussen drie graden van geschooldheid van de ouders werden vergeleken. Hierbij wordt
verwacht dat kinderen met hoog opgeleide ouders beter zullen scoren dan kinderen met matig
en laag opgeleide ouders en dat de graad van geschooldheid een invloed kan hebben op het
talentidentificatieproces.
Om een zicht te krijgen welke eigenschappen bij een bepaalde sport van belang zijn, werden
in een tweede deel de gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt vergeleken tussen de sporttak die de kinderen beoefenen (voetbal,
volleybal, basketbal of handbal). In een vierde hypothese wordt verwacht, uit het vergelijken
van deze gemiddelden, dat kinderen die een bepaalde sporttak beoefenen, sterk van elkaar
zullen verschillen, en dit afhankelijk van de leeftijdsgroep waarin de kinderen zich bevinden.
28
2 METHODE
2.1 Populatie
Het SPORTAKUS-project onderzoekt het fysieke basisprofiel van jongeren in Roeselaarse
sportclubs tussen 6 en 12 jaar, de evolutie van deze eigenschappen, en welke van deze
eigenschappen mogelijks een zekere voorspellende waarde hebben met betrekking tot het
bereiken van een hoog competitief niveau in een bepaalde sport. Het project ging van start in
2008. Voor de start ontvingen de ouders van de leerlingen een informatiebrief (Bijlage 1). Het
onderzoek werd goedgekeurd door het Ethisch Comité van het Gents Universitair ziekenhuis
en alle deelnemende kinderen en hun ouders vulden een informed consent (Bijlage 2) in voor
aanvang van het onderzoek. Er werden, binnen het SPORTAKUS-project, 339 kinderen van
negen verschillende sportclubs getest, waarvan er 288 gegevens bruikbaar waren binnen de
leeftijdscategorie van 6 tot 12- jarigen, waarvan 247 balsporters. 151 kinderen vulden een
vragenlijst in, wat een respons van 61 % is. Kinderen die de vragenlijst niet invulden, kregen
tot vier maal toe een herinneringsmail toegestuurd. Er werden ook nieuwe vragenlijsten
rondgebracht naar clubs waarvan de respons niet hoog genoeg was.
De negen sportclubs waren FLAC Roeselare (atletiek), Wytewa Roeselare (basketbal),
Dansschool Induce (dans), Knack handbalteam Roeselare (handbal), KSV Roeslare en KSV
De Ruiter (voetbal), Knack Randstad Roeselare (volleybal), TC Rumbeke De Karre (tennis)
en de Roeselaarse Bewegingsschool. Na toestemming van de club, konden de sporters van de
desbetreffende leeftijdscategorie getest worden. Alle kinderen ondergingen dezelfde
testbatterij en kregen daarna een vragenlijst mee om in te vullen.
De resultaten werden gesupplementeerd met testresultaten van het ‘Vlaams Sport Kompas’
(VSK), een project dat in samenwerking verliep met de vakgroep Bewegings- en
Sportwetenschappen van de Universiteit Gent en de Vlaamse Gemeenschap. Er werden in
totaal 874 kinderen tussen 6 en 12 jaar getest in de periode 2007 – 2008. De kinderen waren
afkomstig uit 29 verschillende scholen in Vlaanderen.
Dit resulteerde in de gegevens van 1153 sporters en 715 balsporters, afkomstig uit het
SPORTAKUS-project (110 balsporters) en het Vlaams Sport Kompas (605 balsporters).
29
2.2 Procedure
De data zijn afkomstig uit het cross-sectioneel onderzoek ‘SPORTAKUS’ en ‘Vlaams Sport
Kompas’. In het jaar 2007 – 2008 werden de tests voor het ‘Vlaams Sport Kompas’
uitgevoerd, in het jaar 2009 – 2010 de tests voor ‘SPORTAKUS’. De tests werden telkens in
groep – meestal per ploeg of klas – afgenomen door een tiental specifiek opgeleide
begeleiders.
De data werden bekomen door middel van een testbatterij. Deze bestond uit een verzameling
van tests uit reeds bestaande testbatterijen. Enkele tests zijn afkomstig uit de EUROFIT
testbatterij (Council of Europe, 1988), KTK (Körperkoordinations Test für Kinder, Kiphard &
Schilling, 1974) en BOT 2 (Bruininks-Oseretsky 2, 2006), en enkele tests werden ontwikkeld
door UGent. Deze tests werden afgenomen in ongeveer 90 minuten door de specifiek
opgeleide begeleiders. Voor aanvang van de tests werd uitleg omtrent het verloop van de tests
gegeven door een testleider aan de proefpersonen. Zo moesten alle tests, met uitzondering van
de ‘uithouding shuttle run’ blootsvoets uitgevoerd worden. Resultaten werden per kind
ingevuld in een scoreformulier (zie Bijlage 3). Om voldoende accurate data te bekomen,
werden de tests zo veel mogelijk door dezelfde testleiders afgenomen. Er werd ook een
gedetailleerde handleiding en een protocol opgesteld van elke test.
De meetmomenten lagen voor zowel het VSK als SPORTAKUS verspreid over een periode
van één jaar. Voor het Vlaams Sport Kompas was dit in 2007 – 2008, voor SPORTAKUS in
2009 - 2010.
Informatie over de kinderen werd bevraagd in een vragenlijst (zie Bijlage 7). Deze vragenlijst
handelde onder andere over de antropometrische gegevens, demografische factoren, hun
algemene sportbeoefening, transport, sportparticipatie en competitie. De vragenlijsten werden
meegegeven met de kinderen en konden met behulp van de ouders ingevuld worden.
30
2.3 Meetinstrumenten
De testbatterij bestond uit antropometrische, fysieke en coördinatieve (motorische) tests. Om
de socio-economische status te achterhalen, werd gebruik gemaakt van de antwoorden op
enkele vragen uit de vragenlijst. Hieronder worden de afgenomen tests besproken.
Antropometrie
Lichaamslengte (LL) en zithoogte werden gemeten met behulp van een stadiometer
(Harpenden, Holtain Ltd., Grymych, UK) op 0,1 cm nauwkeurig. Armspan werd gemeten met
behulp van een lintmeter. Door middel van een elektrische impedantie weegschaal (Tanita,
BC-420 SMA, Weda B.V., Naarden, Holland) werden lichaamsgewicht (LG) en
vetpercentage van de proefpersonen bepaald. De body mass index (BMI: lichaamsgewicht
(kg)/Lichaamslengte² (m)) werd bepaald uit deze resultaten. De body mass index geeft de
verhouding tussen lengte en gewicht weer. Hoe hoger de BMI, hoe meer overgewicht een
persoon heeft (zie Tabel 2). Deze tabel wordt gebruikt voor volwassenen. Aangezien kinderen
nog volop in groei zijn, zijn er aangepaste tabellen uitgebracht door de World Health
Organisation (WHO).
De testbeschrijving van de antropometrische tests (Bijlage 4) werd kort en dus onvolledig
weergegeven als bijlage.
Tabel 2: Nutritionele status bij volwassenen (World Health Organisation, 2001).
BMI Nutritionele status
< 18.5 Ondergewicht
18.5 – 24.9 Normaal gewicht
25.0 – 29.9 Pre-obesitas
30.0 – 34.9 Obesitas klasse I
35.0 – 39.9 Obesitas klasse II
> 40 Obesitas klasse III
31
Fysieke tests
De fysieke tests omvatten zowel tests uit de EUROFIT, BOT 2 en VSK testbatterij. De
EUROFIT tests waren zittend reiken (sit and reach) (lenigheid), verspringen uit stand of
staande vertesprong (standing broad jump, SBJ) (explosieve kracht), handknijpkracht (HGR)
(armkracht), snelheid shuttle run (loopsnelheid en behendigheid) en uithouding shuttle run
(cardiorespiratoire uithouding). Tests afkomstig uit BOT 2 waren knee push-ups en sit-ups
(kracht bovenlichaam). Uit het VSK waren de dribbeltest (dribbelvaardigheid hand en voet),
shuttle werpen (werpprecisie), medicinebal stoten en medicinebalwerpen (explosieve kracht
bovenste ledematen) afkomstig. De testbeschrijving (Bijlage 5) werd kort en bijgevolg dus
onvolledig weergegeven als bijlage.
Coördinatieve tests
De coördinatieve of motorische tests bestonden uit vier tests afkomstig van de KTK
testbatterij. De tests waren rugwaarts balanceren op de evenwichtsbalken (dynamisch
evenwicht), zijwaarts springen over balkje (grootmotorische coördinatie), zijdelings
verplaatsen via twee plankjes (grootmotorische coördinatie) en met één been springen over
hindernis (grootmotorische coördinatie). De testbeschrijving (Bijlage 6) werd kort en
bijgevolg dus onvolledig weergegeven als bijlage. De ruwe testscores van elk van deze vier
tests, werden omgezet in referentiewaarden, namelijk motorische quotiënten (MQ), die
gestandaardiseerd zijn volgens leeftijd en geslacht. De normen van deze quotiënten zijn
gebaseerd op de prestatie van 1228 normaal ontwikkelde Duitse kinderen in 1974. Het totale
motorisch quotiënt van de tests (μ = 100, σ = 15), namelijk de som van de vier motorische
quotiënten, geeft een meting weer van de grootmotorische coördinatie bij kinderen, gaande
van ‘kinderen met motorische stoornissen’ tot ‘begaafde kinderen’(Kiphard en Schilling,
1974, 2007 uit Vandorpe et al., 2009). In Tabel 3 werd weergegeven welke score overeen
komt met een goede/slechte motorische coördinatie.
32
Tabel 3: Scores op Motorisch Quotiënt met bijhorende motorische coördinatie (Kiphard en Schilling, 1974)
Score Graad van grootmotorische coördinatie
< 70 Ernstige grootmotorische stoornis
71 - 85 Matige grootmotorische stoornis
86 – 115 Normale grootmotorische coördinatie
116 - 130 Goede grootmotorische coördinatie
> 131 Zeer goede grootmotorische coördinatie
Socio-economische status
Er werd gepeild naar de socio-economische status van de ouders van het kind door middel
van de vragenlijst (Bijlage 7). De vragen die peilden naar het hoogst behaalde diploma van de
vader en moeder (vraag 15 en vraag 16) werden hiervoor gebruikt. De antwoorden werden
omgezet naar een nummer van één tot zes, waarbij de geschooldheid van laag naar hoog
diploma gerangschikt is (zie Tabel 4). Aan de hand van het behaalde diploma werd een
opdeling gemaakt. Ouders waarvan beiden het hoogst behaalde diploma basis- of secundair
onderwijs (1 tot en met 4) is, werden opgedeeld als laaggeschoold, ouders waarvan één ouder
hoger onderwijs (5 en 6) afrondde, als matig geschoold, en ouders die beiden verder studeren
als hooggeschoold.
Tabel 4: Overeenkomstige scores per opleiding.
Score Opleiding ouders
1 Diploma basisonderwijs
2 Diploma Secundair Onderwijs – BSO / A3
3 Diploma Secundair Onderwijs – TSO / A2 / 7e specialisatiejaar beroeps
4 Diploma Secundair Onderwijs – ASO
5 Diploma Hoger Onderwijs / Bachelor niet universitair / Hogeschool / A1
6 Diploma Universiteit
Betrouwbaarheid en validiteit
De betrouwbaarheid en validiteit van de EUROFIT testbatterij bij kinderen van vijf tot zeven
jaar werden getest door Fjørtoft (2000). De betrouwbaarheidstest toonde enkel verschillen
33
tussen test en hertest op plate tapping. Er werd matige validiteit gevonden tussen de flamingo
test en stabiliteit, en tussen SBJ en kracht, met correlaties van respectievelijk 0,43 en 0,52.
Validiteit en betrouwbaarheid voor KTK werd onderzocht door Vandorpe et al. (2010). De
score op de volledige testbatterij gaf een test-hertest betrouwbaarheidscoëfficiënt van 0,97.
Voor de vier subtests werden voldoende betrouwbare coëfficiënten gevonden (rugwaarts
balanceren op evenwichtsbalkjes: 0,80, zijwaarts verplaatsen van plankjes: 0,84, met één been
over hindernis springen: 0,96 en zijwaarts springen over balkje: 0,95). Validiteit werd
aangetoond doordat met KTK, 91 % van kinderen met hersenbeschadiging kon onderscheiden
worden van normale kinderen. Intercorrelaties tussen de vier subtests varieerden van 0,60 tot
0,81 (Vandorpe et al., 2010). Voor BOT 2 werd de interne consistentie nagegaan op
subtestniveau (van hoge 0,70 tot lage 0,80), composite niveau (van hoge 0,80 tot lage 0,90)
en total motor composite niveau (midden 0,90), wat aangeeft dat de scores op subtests en
composite test nauwkeurig zijn ten opzichte van de totale test. De
interbeoordelaarsbetrouwbaarheid ligt ook heel hoog voor de subtest (waarden tussen 0,92 en
0,99 voor manuele controle, lichaamscoördinatie, kracht, behendigheid en motorische
controle). Om de validiteit na te gaan werd BOT 2 vergeleken met BOTMP, die zijn validiteit
reeds aantoonde. Deze lag hoog (0,80) (Bruininks-Oseretsky 2, 2006).
In een onderzoek van Philippaerts et al. (2005), werd de validiteit en betrouwbaarheid van de
vragenlijst over fysieke activiteit nagegaan bij 12- tot 18-jarigen. Validiteit werd nagegaan
door Pearson correlatiecoëfficiënten tussen de vragenlijst en het criterium (CSA: Computer
Science and Applications uniaxial accelerometer). Sportparticipatie gedurende vrije tijd, de
som van sportparticipatie en totaal transport en de hoeveelheid matig en intensieve activiteit,
correleerden significant met CSA (Pearson R gelegen tussen 0,48 en 0,78). Deze data toonden
aan dat de variabelen valide informatie geven. De betrouwbaarheid werd nagegaan door de
intraclasscorrelaties en Kappawaarden te berekenen. De intraclasscoëfficiënten waren allen
groter dan 0,70 en alle Kappawaarden buiten één (energieverbruik van totale transport tijdens
vrije tijd) waren gelegen tussen 0,40 en 1,00, wat wijst op een goede betrouwbaarheid
(Philippaerts et al., 2005).
34
2.4 Data analyse
De gegevens van de tests werden ingegeven in SPSS 17.0, de gegevens van de vragenlijsten
werden verwerkt met een algemeen programma, Filemaker Pro 10, dat de gegevens
groepeerde in een Excel-file. De data van de tests en van de vragenlijsten werden daarna
samengevoegd.
In een eerste deel werden de verschillen in gemiddelde waarden voor antropometrie en
fysieke vaardigheden tussen drie motorisch quotiëntgroepen (laag, matig en hoog motorisch
quotiënt) vergeleken door middel van een MANCOVA. Er werd tevens onderzocht in welke
mate het motorisch quotiënt een voorspeller is van antropometrie en de fysieke variabelen via
een regressieanalyse. Voor de lineaire regressie werd de variabele MQ als afhankelijke
variabele genomen en als onafhankelijke variabelen telkens vetpercentage, lichaamsgewicht,
lichaamslengte, body mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande
vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run. De variabele MQ werd bekomen via een
formule in het programma Filemaker Pro 10, gebruik makend van de resultaten van de
motorische tests (rugwaarts balanceren over de evenwichtsbalken, zijwaarts springen over
balkje, zijdelings verplaatsen via twee plankjes en met één been over hindernis springen). Een
MANCOVA werd uitgevoerd met als onafhankelijke variabele het kwalitatief motorisch
quotiënt en als afhankelijke variabelen vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, body
mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, shuttle run en
uithouding shuttle run. De variabele MQ werd hiervoor opgesplitst aan de hand van de
percentielen 33 en 66, om op te delen in drie kwalitatieve groepen zodat het verschil kon
berekend worden. Leeftijd werd beschouwd als een mogelijk verstorende variabele. De file
werd voor beide analyses opgesplitst voor drie leeftijdscategorieën (6-7, 8-9 en 10-11 jaar).
Of antropometrie en fysieke vaardigheden goede voorspellers zijn van de coördinatie, werd
onderzocht door middel van een multipele lineaire regressie. Ook werd de door de
antropometrie en fysieke variabelen verklaarde variantie in de coördinatie weergegeven door
de adjusted R²-waarde, verkregen bij de multipele regressie. Dit gebeurde door middel van
een multipele lineaire regressie met als afhankelijke variabelen vetpercentage,
lichaamsgewicht, lichaamslengte, body mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht,
staande vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run, en als onafhankelijke variabele
MQ. De file werd opgesplitst voor drie leeftijdscategorieën (6-7, 8-9 en 10-11 jaar).
35
Daarnaast werden de verschillen in gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke
vaardigheden en motorisch quotiënt tussen drie actieve transportgroepen (kinderen die laag,
matig en hoog actief transport beoefenen) en drie sedentaire activiteitsgroepen (in lage,
matige en hoge mate zittend gedrag vertonen), vergeleken door middel van een MANCOVA.
Er werd tevens onderzocht in welke mate actief transport en sedentaire activiteit (tv kijken en
aantal uren studie) een voorspeller is van antropometrie, fysieke variabelen en motorisch
qutiënt via een regressieanalyse. Voor de lineaire regressie werden de variabelen actief
transport en sedentaire activiteit (afzonderlijke analyses) als afhankelijke variabelen genomen
en als onafhankelijke variabelen telkens vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte,
body mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, shuttle run,
uithouding shuttle run en MQ. De variabele ‘actief transport’ werd bekomen door de som te
berekenen van de resultaten van de vragen 18 (‘Hoe verplaats je je meestal van en naar
school?’) en 26 (‘Hoe verplaats je je meestal in je vrije tijd?’). Het betreft hier enkel actief
transport dus ‘met de fiets’, ‘te voet’ en ‘met het skateboard, step, autoped, rollerblades,
skeelers, …’. De variabele ‘sedentaire activiteit’ werd bekomen door de som te nemen van de
resultaten van vraag 17 (‘Hoeveel uur studeert u gemiddeld tijdens een normale week’) en
vraag 27 (‘Gedurende een normale week, hoeveel uur per dag kijk je gemiddeld televisie,
video of speel je spelletjes op de computer, game boy, playstation?’). Een MANCOVA werd
uitgevoerd met als onafhankelijke variabele het kwalitatief actief transport en sedentair
transport en als afhankelijke variabelen vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, body
mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, shuttle run,
uithouding shuttle run en MQ. De variabele MQ werd hiervoor opgesplitst aan de hand van de
percentielen 33 en 66, om op te delen in drie kwalitatieve groepen zodat het verschil kon
berekend worden. Leeftijd werd beschouwd als een mogelijk verstorende variabele. De file
werd voor beide analyses opgesplitst voor drie leeftijdscategorieën (6-7, 8-9 en 10-11 jaar).
De verschillen in gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt tussen drie graden van sportparticipatie (laag, matig en hoog sportactief)
en tussen het aantal sporten (één, twee of drie sporten), werden vergeleken door middel van
een MANCOVA. Er werd ook onderzocht in welke mate de graad van sportparticipatie een
voorspeller is van antropometrie, fysieke variabelen en motorisch quotiënt via een
regressieanalyse. Voor de lineaire regressie werd de graad van sportparticipatie (het aantal
uren sport) als afhankelijke variabele genomen en als onafhankelijke variabelen telkens
vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, body mass index, sit-ups, knee push-ups,
36
handknijpkracht, staande vertesprong, shuttle run, uithouding shuttle run en MQ. Voor de
variabele ‘aantal uren sport’ werd eerst de som gemaakt van alle sporturen (vraag 30: ‘ Geef
de drie belangrijkste sporten die je tijdens je vrije tijd het meest beoefent’, ‘Hoeveel tijd
(uren) besteed je aan deze sport?’). Voor de MANCOVA werd deze variabele opgesplitst aan
de hand van de percentielen 33 en 66, om op te delen in drie kwalitatieve groepen zodat het
verschil kon berekend worden. Voor de variabele ‘aantal sporten’ werd opnieuw gebruik
gemaakt van de resultaten van vraag 30 (één, twee of drie sporten). De onafhankelijke
variabelen waren ‘aantal uren sport’ en ‘aantal sporten’, onderverdeeld in drie groepen, met
als afhankelijke variabelen vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, body mass index,
sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, shuttle run, uithouding shuttle
run en MQ. Leeftijd werd beschouwd als een mogelijk verstorende variabele. De file werd
voor beide analyses opgesplitst voor drie leeftijdscategorieën (6-7, 8-9 en 10-11 jaar). Aan de
hand van de resultaten kon beslist worden dat er niet uitgezuiverd moest worden voor actief
transport en sedentaire activiteit.
In een tweede deel werden de verschillen in gemiddelde waarden voor antropometrie en
fysieke vaardigheden tussen vier verschillende sporttakken (voetbal, volleybal, basketbal en
handbal) onderzocht. Dit werd door middel van een MANCOVA nagegaan, met als
onafhankelijke variabele de sporttak en als afhankelijke variabelen: vetpercentage,
lichaamsgewicht, lichaamslengte, body mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht,
staande vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run. Leeftijd werd beschouwd als een
mogelijk verstorende variabele. Uiteindelijk werden de verschillen in gemiddelde waarden
voor motorisch quotiënt tussen vier verschillende sporttakken (voetbal, volleybal, basketbal
en handbal) vergeleken. Dit werd door middel van een ANCOVA nagegaan, met als
onafhankelijke variabele de sporttak en als afhankelijke variabele MQ. Leeftijd werd opnieuw
beschouwd als een mogelijk verstorende variabele.
Correlaties tussen knee push-ups, sit-ups, handknijpkracht en lichaamsgewicht werden
onderzocht voor drie leeftijdscategorieën (6-7, 8-9 en 10-11 jaar) door middel van split file.
In een laatste deel werden de verschillen in gemiddelde waarden voor antropometrie, fysieke
vaardigheden en motorisch quotiënt tussen drie graden van geschooldheid (laag-, matig en
hooggeschoold) vergeleken. Deze analyse werd enkel op de testdata van SPORTAKUS
uitgevoerd, doordat deze vragen enkel in de vragenlijst van het SPORTAKUS-project
voorkwamen. Aan de hand van het behaalde diploma (vraag 15 en 16: ‘Wat is het hoogst
37
behaalde diploma van je vader/moeder?’) werd een kwalitatieve opdeling gemaakt. Ouders
waarvan beiden het hoogst behaalde diploma basis- of secundair onderwijs is, werden als
opgedeeld als ‘laaggeschoold’, ouders waarvan één ouder hoger onderwijs afrondde, als
‘matig geschoold’, en ouders die beiden verder studeren als ‘hooggeschoold’. Door middel
van een MANCOVA werd de invloed van de geschooldheid van de ouders op de
antropometrische en fysieke variabele en MQ nagegaan. De onafhankelijke variabele was
geschooldheid (drie groepen), de afhankelijke variabelen: vetpercentage, lichaamsgewicht,
lichaamslengte, body mass index, sit-ups, knee push-ups, handknijpkracht, staande
vertesprong, shuttle run, uithouding shuttle run en MQ. Leeftijd werd beschouwd als een
mogelijk verstorende variabele.
Als significantieniveau werd telkens p = 0,05 gehanteerd.
38
3 RESULTATEN
3.1 Deel 1: Effecten van onderliggende mechanismen zoals coördinatie, actief
transport, sedentaire activiteit, graad van sportparticipatie, aantal sporten en
graad van geschooldheid van ouders op antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt
3.1.1 Effecten van motorisch quotiënt op antropometrie en fysieke vaardigheden
Voor de MANCOVA werden de sporters opgesplitst in drie groepen: kinderen met een lage,
matige en hoge motorische coördinatie. Voor alle leeftijdsgroepen is er een hoofdeffect van
motorisch quotiënt (6-7 jaar: p = 0,002 en F = 2,27; 8-9 jaar: p < 0,001 en F = 4,58 en 10-11
jaar: p < 0,001 en F = 4,58). De variabele leeftijd bleek tevens significant (p < 0,001, F =
99,91). Voor de leeftijd van 6 tot 7 jaar zijn er geen significante verschillen voor
vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, BMI, sit and reach, handknijpkracht en sit-
ups (zie Tabel 5). Vanaf de leeftijd van 8 jaar zijn er wel significante verschillen voor
vetpercentage (8-9 jaar en 10-11 jaar: p < 0,001), lichaamsgewicht (8-9 jaar: p = 0,01 en 10-
11 jaar: p = 0,04), BMI (8-9 en 10-11 jaar: p = 0,002) en sit-ups (8-9 jaar: p = 0,003 en 10-11
jaar: p < 0,001). Voor handknijpkracht werden geen significante verschillen gevonden voor de
leeftijd van 8 tot 9 jaar, wel voor de leeftijd van 10-11 jaar (p = 0,01). Er werden voor alle
leeftijden significante verschillen gevonden op het 0,01 niveau voor knee push-ups, staande
vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run.
Voor knee push-ups zijn er significante verschillen voor 6 tot 7 en 8 tot 9 jaar tussen laag en
hoog motorisch quotiënt (p = 0,02 en p = 0,001) en tussen matige en hoge motoriek (p =
0,004 en p = 0,03). Voor de leeftijdsgroep 10 tot 11 jaar zijn er significante verschillen tussen
laag en matig (p < 0,001) en tussen laag en hoog motorisch quotiënt (p < 0,001) (zie Figuur
8). Voor staande vertesprong zijn er significante verschillen voor 6 tot 7 jaar tussen laag en
matig (p = 0,001) en tussen laag en hoog motorisch quotiënt (p < 0,001), voor 8 tot 9 jaar
tussen laag en matig, laag en hoog en matig en hoog motorisch quotiënt (p < 0,001), voor 10
tot 11 jaar tussen laag en matig (p < 0,001), laag en hoog (p < 0,001) en matig en hoog
motorisch quotiënt (p = 0,02) (zie Figuur 8). Er werden significante verschillen gevonden
voor shuttle run voor 6 tot 7 jaar tussen laag en matig (p = 0,01) en tussen laag en hoog
motorisch quotiënt (p < 0,001), voor 8 tot 9 jaar tussen laag en matig, laag en hoog en matig
en hoog motorisch quotiënt (p < 0,001) en voor 10 tot 11 jaar tussen laag en matig (p <
39
0,001), laag en hoog (p < 0,001) en matig en hoog motorisch quotiënt (p = 0,01) (zie Figuur
8). Voor uithouding shuttle run waren er significante verschillen voor 6 tot 7 jaar tussen
laag en hoog motorisch quotiënt (p = 0,01), voor 7 tot 8 jaar tussen laag en matig (p = 0,04),
laag en hoog (p < 0,001) en matig en hoog motorisch quotiënt (p = 0,001) en voor 10 tot 11
jaar tussen laag en matig en laag en hoog motorisch quotiënt (p < 0,001) (zie Figuur 8).
Figuur 8: Verschil in gemiddelde waarden voor knee-push-ups, staande vertesprong, shuttle run en uithouding
shuttle run tussen drie MQ-groepen (laag, matig of hoog motorisch quotiënt) voor de leeftijdsgroepen 6-7, 8-9
en 10-11 jaar. Significant verschillend tussen * en **, ** en *** en * en *** op het 0,05 niveau.
Verder waren er nog significante verschillen in vetpercentage voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar
en 10 tot 11 jaar tussen laag en matig (respectievelijk p = 0,01 en p = 0,001) en laag en hoog
motorisch quotiënt (p < 0,001), en in BMI voor 8 tot 9 jaar en 10 tot 11 jaar tussen laag en
matig (p = 0,02 en 0,002) en laag en hoog motorisch quotiënt (p = 0,001). Voor al deze
gevallen scoren sporters met een hoger motorisch quotiënt over het algemeen beter op knee
push-ups, staande vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run. Dit is zo voor alle
leeftijdsgroepen.
40
Of de coördinatie een goede voorspeller is van antropometrische en fysieke variabelen werd
onderzocht door middel van een regressieanalyse (zie Bijlage 8). Voor alle
leeftijdscategorieën bleek MQ een significante voorspeller van vetpercentage (p < 0,01), knee
push-ups (p < 0,001), staande vertesprong (p < 0,001), sit-ups (p < 0,001), shuttle run (p <
0,001) en uithouding shuttle run (p < 0,001). Voor de leeftijd van 6 tot 7 jaar werden
significante invloeden gevonden van MQ op lichaamsgewicht (p = 0,04), lichaamslengte (p <
0,001) en handknijpkracht (p < 0,001). MQ bleek geen significante voorspeller van BMI en
sit and reach. Voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar werden significante invloeden gevonden van
MQ op lichaamsgewicht, BMI en sit and reach (p < 0,001). MQ bleek geen significante
voorspeller van lichaamslengte en handknijpkracht.. Voor de oudste leeftijdscategorie had
MQ een significante invloed op BMI (p < 0,001), sit and reach (p = 0,002) en handknijpkracht
(p < 0,001). Voor lichaamsgewicht en –lengte werden geen significante invloeden van MQ
ontdekt. Voor vetpercentage was er voor alle leeftijdscategorieën een kleine adjusted R². Voor
de leeftijd van 6 tot 7 jaar wordt 5%, voor 8 tot 9 jaar 14% en voor 10 tot 11 jaar 8% van de
variantie in het vetpercentage verklaard door het motorisch quotiënt. Voor knee push-ups
wordt respectievelijk 16%, 15% en 9% van de variantie verklaard door het MQ, voor staande
vertesprong is dit respectievelijk 36%, 39% en 34%, voor sit-ups 8%, 13% en 15%, voor
shuttle run 28%, 32% en 31% en voor de uithouding shuttle run wordt respectievelijk 17%,
18% en 18% verklaard door MQ. We kunnen dus stellen dat motorisch quotiënt een matig tot
goede voorspeller is van staande vertesprong en shuttle run.
41
Tabel 5: Effecten van MQ-groep (laag, matig en hoog MQ) op antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI)
en fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle
run).
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het 0,05 niveau.
Tussen a ,b en c significante verschillen op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar
N 33 19 31 61 67 49 39 47 40
Variabele Laag
MQ (μ ± σ)
Matig
MQ (μ ± σ)
Hoog
MQ (μ ± σ) p F
Laag
MQ (μ ± σ)
Matig
MQ (μ ± σ)
Hoog
MQ (μ ± σ) p F
Laag
MQ (μ ± σ)
Matig
MQ (μ ± σ)
Hoog
MQ (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 19,24 ± 4,38 16,95 ± 2,70 18,25 ± 4,35 0,22 1,54 18,39 ± 5,15a 16,35 ± 3,74
b 14,87 ± 2,86
b <0,001* 10,03 19,21 ± 6,89
a 15,08 ± 4,90
b 14,00 ± 3,80
b <0,001* 9,79
Lichaamsgewicht (kg) 24,34 ± 4,15 25,14 ± 3,19 26,88 ± 4,57 0,73 0,31 31,49 ± 6,95a 30,87 ± 6,95
a 28,96 ± 3,85
b 0,01* 5,19 38,46 ± 7,89
a 35,80 ± 5,70
b 35,70 ± 5,67
b 0,04* 3,20
Lichaamslengte (cm) 123,14 ± 6,001 127,06 ± 6,02 127,97 ± 4,99 0,41 0,91 135,23 ± 7,40 136,79 ± 6,49 134,82 ± 6,40 0,19 1,66 143,94 ± 6,14 145,17 ± 6,89 145,38 ± 6,29 1,00 0,11
BMI (kg/m2) 15,98 ± 4,88 15,66 ± 1,29 16,33 ± 1,98 0,54 0,62 17,07 ± 2,48a 16,40 ± 1,74
b 15,89 ± 1,32
b 0,002* 6,36 18,50 ± 3,24
a 16,92 ± 1,79
b 16,81 ± 1,68
b 0,002* 6,72
Sit and reach (cm) 19,52 ± 4,86 20,87 ± 5,02 21,18 ± 4,27 0,62 0,48 18,08 ± 5,87 18,70 ± 5,48 20,13 ± 5,44 0,10 2,36 17,56 ± 5,32 16,22 ± 6,25 17,94 ± 4,64 0,36 1,02
Knee push-ups (n/30 s) 18,00 ± 5,90a 18,11 ± 4,77
a 23,58 ± 5,37
b 0,01* 5,06 23,61 ± 5,66
a 24,84 ± 6,09
a 27,04 ± 4,50
b 0,003* 6,11 25,38 ± 6,67
a 30,91 ± 6,83
b 32,75 ± 5,25
b <0,001* 12,32
HGR (kg) 12,94 ± 2,57 15,26 ± 3,35 16,03 ± 3,23 0,06 2,85 18,26 ± 3,82 18,94± 3,66 19,12 ± 2,96 0,78 0,25 21,51 ± 3,60a 23,38 ± 4,14 24,80 ± 3,73
b 0,01* 5,17
SBJ (cm) 104,97 ± 17,37a 123,68 ± 12,47
b 133,19 ± 15,80
b <0,001* 13,24 126,62 ± 15,66
a 137,45 ± 14,96
b 148,06 ± 12,49
c <0,001* 27,79 133,03 ± 13,19
a 154,04 ± 17,54
b 162,78 ± 17,28
c <0,001* 31,60
Sit-ups (n/30 s) 12,09 ± 6,91 17,21 ± 5,554 17,13 ± 7,57 0,24 1,47 18,80 ± 6,26a 21,28 ± 5,10
b 23,47 ± 4,97
c <0,001* 8,82 20,10 ± 7,09
a 25,04 ± 6,61
b 25,72 ± 7,89
b 0,01* 5,39
Shuttle run (s) 25,24 ± 2,04a 23,81 ± 1,46
b 22,74 ± 1,37
b <0,001* 10,86 23,44 ± 2,07
a 22,03 ± 1,31
b 20,91 ± 1,12
c <0,001* 32,75 22,44 1,31
a 20,89 ± 2,39
b 20,23 ± 0,97
c <0,001* 40,33
Uithouding shuttle run (min) 3,64 ± 1,72a 4,63 ± 1,80 5,73 ± 2,45
b 0,03* 3,67 5,31 ± 2,10
a 6,19 ± 2,14
b 7,56 ± 2,10
c <0,001* 13,82 5,77 ± 2,30
a 7,82 ± 2,10
b 8,69 ± 2,19
b <0,001* 16,70
42
3.1.2 De invloed van antropometrie en fysieke variabelen op motorische coördinatie
Uit de regressieanalyse bleek dat enkel staande vertesprong en shuttle run significante
voorspellers waren voor alle leeftijdscategorieën op het 0,01 niveau (zie Bijlage 9). Voor de
leeftijd van 6 tot 7 jaar werd daarbij gevonden dat de variabele knee push-ups (p = 0,01) een
significante invloed heeft op motorische coördinatie, voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar hebben
sit and reach (p = 0,03), knee push-ups (p = 0,01) en handknijpkracht (p < 0,001) een
significante invloed op coördinatie. De andere variabelen bleken geen significante
voorspellers van motorische coördinatie. Voor de leeftijd van 6 tot 7 jaar wordt 52% van de
variantie in het motorisch quotiënt verklaard door de variabelen. Voor de leeftijd van 8 tot 9
jaar is dit 51% en voor de leeftijd van 10 tot 11 jaar 49%. Staande vertesprong en shuttle run
zijn dus goede voorspellers voor motorische coördinatie.
3.1.3 Effecten van actief transport en sedentaire activiteit (tv kijken en aantal uren
studie) op antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt
Effecten van actief transport op antropometrie, fysieke vaardigheden en het motorisch
quotiënt
Om de verschillen tussen de drie groepen (laag, matig of hoog actief transport) te
onderzoeken, werd een MANCOVA uitgevoerd. Er is geen hoofdeffect van actief transport
merkbaar voor de leeftijdsgroepen (6-7 jaar: p = 0,25 en F = 1,20; 8-9 jaar: p = 0,55 en F =
0,94 en 10-11 jaar: p = 0,41 en F = 1,05). De variabele leeftijd bleek significant (p < 0,001, F
= 130, 08). Voor geen enkele variabele, zowel antropometrie (vetpercentage,
lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI), fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups,
handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run) en MQ
(motorisch quotiënt), werden significante verschillen gevonden per leeftijdscategorie (zie
Tabel 6).
Of actief transport een goede voorspeller is van antropometrische, fysieke en motorische
variabelen werd onderzocht door middel van een regressieanalyse (zie Bijlage 10). Actief
43
transport heeft echter op geen enkele variabele, zowel antropometrie (vetpercentage,
lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI), fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups,
handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run) en MQ
(motorisch quotiënt), een significante invloed. Actief transport is dus geen goede voorspeller
voor deze variabelen.
44
Tabel 6: Effecten van actief transport (laag, matig of hoog transport) op antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte
en BMI), fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding
shuttle run) en MQ (motorisch quotiënt).
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar
N 44 25 29 82 72 67 36 56 74
Variabele Laag
transport (μ ± σ)
Matig
transport (μ ± σ)
Hoog
transport (μ ± σ) p F
Laag
transport (μ ± σ)
Matig
transport (μ ± σ)
Hoog
transport (μ ± σ) p F
Laag
transport (μ ± σ)
Matig
transport (μ ± σ)
Hoog
transport (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 18,28 ± 3,81 17,71 ± 4,12 17,88 ±4,14 0,64 0,45 16,74 ± 4,08 15,98 ± 4,29 16,79 ± 4,55 0,51 0,68 13,76 ± 4,52 15,81 ± 5,62 16,13 ± 5,82 0,07 2,78 Lichaamsgewicht (kg) 25,75± 3,11 24,60 ± 4,94 25,58 ± 4,57 0,42 0,87 30,64 ± 5,29 30,34 ± 5,70 30,45 ± 5,66 0,73 0,32 35,44 ± 5,48 37,01 ± 7,00 36,92 ± 6,30 0,55 0,59
Lichaamslengte (cm) 126,11 ± 5,59 125,45 ± 5,26 126,50 ± 7,91 0,58 0,55 135,45 ± 5,89 136,31 ± 6,82 135,18 ± 7,55 0,94 0,06 144,88 ± 5,80 145,53 ± 6,10 145,15 ± 6,95 0,83 0,19 BMI (kg/m2) 16,17 ± 1,45 15,53 ± 2,13 15,88 ± 1,67 0,28 1,29 16,63 ± 1,98 16,23 ± 1,98 16,56 ± 1,93 0,34 1,09 16,82 ± 1,80 17,40 ± 2,61 17,48 ± 2,45 0,39 0,95
Sit and reach (cm) 20,03 ± 5,37 21,18 ± 4,52 19,88 ± 5,62 0,62 0,48 19,44 ± 5,09 18,21 ± 5,93 19,72 ± 5,30 0,28 1,29 16,28 ± 5,75 17,41 ± 5,19 17,44 ± 5,95 0,57 0,56 Knee push-ups (n/30 s) 20,80 ± 6,59 19,32 ± 4,95 19,86 ± 5,47 0,65 0,44 25,04 ± 5,33 25,79 ± 5,74 26,37 ± 6,76 0,32 1,15 29,34 ± 6,69 27,75 ± 6,62 30,00 ± 7,37 0,10 2,35
HGR (kg) 14,52 ± 2,90 15,88 ± 4,94 14,24 ± 2,95 0,13 2,08 18,83 ± 3,40 18,63 ± 3,90 18,70 ± 3,01 0,67 0,41 23,47 ± 3,94 22,75 ± 3,97 23,32 ± 4,73 0,55 0,59 SBJ (cm) 120,98 ± 23,14 123,36 ± 17,30 122,66 ±16,17 0,54 0,61 139,02 ± 16,28 142,06 ± 18,31 137,48 ± 17,57 0,38 0,97 157,11 ± 18,41 154,32 ± 20,59 152,23 ± 20,11 0,30 1,21
Sit-ups (n/30 s) 13,89 ± 7,67 17,08 ± 7,12 15,31 ± 5,87 0,13 2,07 22,63 ± 5,61 22,17 ± 5,87 21,51 ± 6,61 0,63 0,47 24,47 ± 7,44 25,23 ± 7,71 25,34 ± 8,08 0,97 0,03 Shuttle run (s) 23,85 ± 2,27 23,83 ± 1,75 24,10 ± 1,81 0,92 0,09 22,06 ± 1,63 21,93 ± 1,73 22,36 ± 2,02 0,60 0,52 21,23 ± 1,21 21,13 ± 1,37 21,12 ± 1,54 1,00 0,00
Uithouding shuttle run (min) 4,70 ± 2,43 4,48 ± 1,86 4,59 ± 1,80 0,95 0,05 6,16 ± 2,16 6,48 ± 2,33 6,78 ± 2,01 0,76 0,28 7,11 ± 2,29 7,57 ± 2,26 7,58 ± 2,44 0,75 0,29
MQ 103,32 ± 15,29 103,52 ± 11,83 100,97 ± 15,59 0,83 0,19 101,78 ± 13,44 102,33 ± 13,48 103,33 ± 13,04 0,63 0,46 104,92 ± 8,69 103,32 ± 13,64 102,77 ± 13,29 0,47 0,77
45
Effecten van sedentaire activiteit op antropometrie, fysieke vaardigheden en het
motorisch quotiënt
De verschillen tussen de groepen laag, matig en hoog sedentair actief werden onderzocht door
middel van een MANCOVA. Er is geen hoofdeffect van sedentaire activiteit merkbaar voor
de leeftijdsgroepen (6-7 jaar: p = 0,50 en F = 0,97; 8-9 jaar: p = 0,71 en F = 0,82 en 10-11
jaar: p = 0,35 en F = 1,09). De storende variabele leeftijd bleek significant (p < 0,001, F =
123, 12).Voor geen enkele antropometrische (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte
en BMI) en fysieke variabele (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande
vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run), met uitzondering van MQ
(motorisch quotiënt), werden significante verschillen gevonden per leeftijdscategorie (zie
Tabel 7). Voor de leeftijd van 10 tot 11 jaar werd voor motorisch quotiënt een significant
verschil gevonden (p = 0,004). Er werden significante verschillen gevonden tussen weinig en
matig sedentaire activiteit (p = 0,001) en tussen weinig en veel sedentaire activiteit (p = 0,03).
Hierbij geldt, hoe meer sedentaire activiteit, hoe slechter de motorische coördinatie voor de
leeftijd van 10 tot 11 jaar.
Of sedentaire activiteit een goede voorspeller is van antropometrische, fysieke en motorische
variabelen, werd onderzocht door middel van een regressieanalyse (zie Bijlage 11). Sedentaire
activiteit heeft echter op geen enkele variabele, zowel antropometrie (vetpercentage,
lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI), fysieke variabelen (knee push-ups,
handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run) en MQ
(motorisch quotiënt), met uitzondering van sit and reach voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar (p =
0,02) een significante invloed. Actief transport is dus geen goede voorspeller voor deze
variabelen. Voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar werd een adjusted R² gevonden van 18%. Dit
betekent dat 18% van de variantie in de variabele sit and reach, verklaard wordt door
sedentaire activiteit. Sedentaire activiteit is dus een (matige) voorspeller van sit and reach.
46
Tabel 7: Effecten van sedentaire activiteit (lage, matige of hoge sedentaire activiteit) op antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht,
lichaamslengte en BMI), fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en
uithouding shuttle run) en MQ (motorisch quotiënt).
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het 0,05 niveau.
Tussen a en b: significante verschillen op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar N 49 27 22 84 68 69 31 50 85
Variabele Lage SA (μ ± σ)
Matige SA (μ ± σ)
Hoge SA (μ ± σ) p F Lage SA
(μ ± σ) Matige SA
(μ ± σ) Hoge SA (μ ± σ) p F Lage SA
(μ ± σ) Matige SA
(μ ± σ) Hoge SA (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 17,49 ± 3,41 18,52 ± 3,14 18,59 ± 5,69 0,56 0,59 16,48 ± 4,33 16,72 ± 4,69 16,33 ± 3,87 0,84 0,17 14,58 ± 4,20 15,84 ± 5,88 15,65 ± 5,79 0,47 0,75 Lichaamsgewicht (kg) 25,79 ± 3,90 24,32 ± 3,43 25,88 ± 5,02 0,58 0,54 30,13 ± 5,11 30,18 ± 5,79 31,22 ± 5,71 0,59 0,53 34,56 ± 5,17 36,83 ± 6,90 37,27 ± 6,37 0,28 1,30
Lichaamslengte (cm) 127,23 ± 5,76 123,07 ± 5,84 127,11 ± 6,76 0,08 2,58 135,44 ± 6,59 134,44 ± 6,06 137,05 ± 7,31 0,12 2,15 142,62 ± 5,92 145,38 ± 6,67 146,07 ± 6,23 0,17 1,79 BMI (kg/m2) 15,89 ± 1,71 15,98 ± 1,30 15,91 ± 2,19 0,98 0,03 16,36 ± 1,90 16,59 ± 2,19 16,52 ± 1,82 0,74 0,30 16,91 ± 1,60 17,36 ± 2,55 17,43 ± 2,53 0,63 0,47
Sit and reach (cm) 20,48 ± 4,18 20,28 ± 5,23 19,84 ± 7,16 0,90 0,11 19,74 ± 5,20 19,36 ± 5,29 18,13 ± 5,84 0,21 1,56 17,32 ± 5,63 17,11 ± 5,48 17,17 ± 5,81 0,98 0,02 Knee push-ups (n/30 s) 21,29 ± 5,85 18,30 ± 6,05 19,86 ± 5,26 0,32 1,16 25,67 ± 5,98 25,19 ± 5,53 26,20 ± 6,27 0,48 0,73 30,45 ± 5,42 28,58 ± 7,56 28,91 ± 7,02 0,29 1,25
HGR (kg) 15,16 ± 3,53 14,00 ± 2,69 14,91 ± 4,48 0,88 0,13 18,65 ± 3,92 18,59 ± 2,89 18,93 ± 3,37 0,94 0,06 23,13 ± 4,09 22,92 ± 4,22 23,16 ± 4,47 0,77 0,27 SBJ (cm) 124,14 ± 21,47 116,78 ± 16,37 124,00 ± 18,89 0,89 0,12 141,52 ± 18,26 139,78 ± 15,73 136,90 ± 17,71 0,22 1,54 153,23 ± 17,40 152,72 ± 20,80 155,02 ± 20,36 0,77 0,27
Sit-ups (n/30 s) 15,8 ± 7,16 15,33 ± 6,42 13,36 ± 7,72 0,28 1,28 21,93 ± 5,97 21,93 ± 5,71 22,61 ± 6,38 0,72 0,33 23,81 ± 6,94 26,10 ± 8,13 25,01 ± 7,88 0,61 0,50 Shuttle run (s) 23,85 ± 1,84 23,96 ± 2,01 24,00 ± 2,38 0,71 0,34 22,05 ± 1,69 22,13 ± 1,69 22,17 ± 2,00 0,80 0,23 21,02 ± 1,31 21,18 ± 1,52 21,18 ± 1,39 0,45 0,79
Uithouding shuttle run (min) 5,03 ± 2,14 4,32 ± 1,90 4,04 ± 2,14 0,17 1,78 6,33 ± 2,24 6,26 ± 2,18 6,20 ± 2,17 0,85 0,16 7,97 ± 2,10 7,34 ± 2,35 7,38 ± 2,43 0,15 1,94
MQ 104,20 ± 15,02 99,52 ± 15,04 103,14 ± 12,43 0,95 0,05 103,46 ± 13,70 101,90 ± 11,90 101,70 ± 14,16 0,58 0,54 107,90 ± 9,74a 100,46 ± 14,17
b 103,53 ± 12,01
b 0,004* 5,66
47
3.1.4 Effecten van graad van sportparticipatie en het aantal sporten op antropometrie,
fysieke vaardigheden en het motorisch quotiënt
Effecten van graad van sportparticipatie op antropometrie, fysieke vaardigheden en
het motorisch quotiënt
De verschillen in graad van sportparticipatie (weinig, matig en veel uren sport) werden
bekeken aan de hand van een MANCOVA. Er werden significante hoofdeffecten gevonden
van graad van sportparticipatie voor de leeftijdsgroepen 8 tot 9 jaar (p < 0,001, F = 2,69) en
10 tot 11 jaar (p = 0,01, F = 1,80). Leeftijd bleek een significante storende variabele (p <
0,001, F = 122,41). Voor de leeftijdsgroep van 6 tot 7 jaar werd geen hoofdeffect van graad
van sportparticipatie ontdekt (p = 0,10, F = 1,42). Voor alle leeftijdsgroepen werden
significante verschillen gevonden voor de variabelen staande vertesprong en MQ op het 0,05
niveau (zie Tabel 8). Voor de leeftijd van 6 tot 7 jaar zijn er nog geen significante verschillen
merkbaar voor vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte, BMI, sit and reach, knee
push-ups, handknijpkracht, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run. Dit is wel het geval
voor staande vertesprong (p = 0,03) en MQ (p = 0,04). Vanaf de leeftijd van 8 tot 9 jaar
blijken meer variabelen significant, namelijk knee push-ups (p < 0,001), staande vertesprong
(p < 0,001), sit-ups (p < 0,001), shuttle run (p < 0,001), uithouding shuttle run (p = 0,01) en
MQ (p < 0,001). Voor de leeftijdscategorie van 10 tot 11 jaar werden geen significante
verschillen gevonden voor vetpercentage, lichaamsgewicht, BMI, sit and reach,
handknijpkracht, shuttle run en uithouding shuttle run. Voor lichaamslengte (p = 0,05), knee
push-ups (0,01), staande vertesprong (p < 0,001), sit-ups (0,01) en MQ (p < 0,001) werden
wel significante verschillen gevonden.
Voor staande vertesprong werden significante verschillen gevonden voor 6 tot 7 jaar tussen
weinig en veel aantal uren sport (p = 0,01), voor 8 tot 9 jaar waren er verschillen tussen
weinig en matig (p < 0,001) en weinig en veel uren sport (p < 0,001) en voor 10 tot 11 jaar
tussen weinig en veel (p = 0,002) en tussen matig en veel uren sport (p = 0,01) (zie Figuur 9).
Er werden tevens significante verschillen gevonden voor motorisch quotiënt voor 6-7 jaar
tussen weinig en veel aantal uren sport (p = 0,01), voor 8 tot 9 jaar tussen weinig en matig (p
< 0,001) en weinig en veel uren sport (p < 0,001) en voor 10 tot 11 jaar tussen weinig en
matig (p = 0,02), weinig en veel (p < 0,001) en tussen matig en veel uren sport (p = 0,02) (zie
48
Figuur 9). Hoe meer er wordt gesport, hoe beter de prestaties en scores over het algemeen
voor staande vertesprong en motorisch quotiënt.
Figuur 9: : Verschil in gemiddelde waarden voor staande vertesprong (SBJ) en het motorisch quotiënt (MQ)
tussen drie graden van sportparticipatie (weinig, matig of veel uren sport) voor de leeftijdsgroepen 6-7, 8-9 en
10-11 jaar. Significant verschillend tussen * en **, ** en *** en * en *** op het 0,05 niveau.
49
Tabel 8: Effecten van het aantal uren sport (weinig, matig of veel) op de antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte
en BMI), fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding
shuttle run) en MQ (motorisch quotiënt).
Gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * Significant op het 0,05 niveau.
Tussen a ,b en c: significante verschillen op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar N 49 34 15 74 89 58 33 69 64
Variabele Weinig (μ ± σ)
Matig (μ ± σ)
Veel (μ ± σ) p F Weinig
(μ ± σ) Matig (μ ± σ)
Veel (μ ± σ) p F Weinig
(μ ± σ) Matig (μ ± σ)
Veel (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 19,09 ± 4,58a 16,96 ± 3,03
b 16,95 ± 2,67 0,03* 3,65 17,40 ± 5,20 16,10 ± 3,64 16,00 ± 3,81 0,10 2,32 17,38 ± 5,77 15,63 ± 6,33 14,41 ± 4,46 0,07 2,77
Lichaamsgewicht (kg) 25,80 ± 4,82 24,74 ± 2,90 25,66 ± 3,70 0,44 0,82 30,63 ± 6,61 30,23 ± 4,50 30,68 ± 5,47 0,70 0,36 35,93 ± 6,34 36,67 ± 7,13 36,95 ± 5,55 0,91 0,09
Lichaamslengte (cm) 125,97 ± 6,25 125,37 ± 5,63 127,91 ± 7,46 0,62 0,48 135,40 ± 7,30 135,31 ± 6,07 136,45 ± 6,93 0,41 0,90 142,47 ± 5,84a 145,31 ± 6,19 146,53 ± 6,55
b 0,05* 3,13
BMI (kg/m2) 16,15 ± 2,04 15,72 ± 1,38 15,62 ± 1,11 0,38 0,97 16,58 ± 2,44 16,45 ± 1,60 16,36 ± 1,81 0,80 0,22 17,65 ± 2,55 17,28 ± 2,62 17,16 ± 2,03 0,62 0,48
Sit and reach (cm) 20,57 ± 4,89 19,69 ± 5,65 20,87 ± 6,97 0,84 0,18 16,80 ± 5,97 18,82 ± 5,29 19,99 ± 4,98 0,37 1,00 16,33 ± 5,27 16,58 ± 6,12 18,26 ± 5,20 0,16 1,85
Knee push-ups (n/30 s) 19,69 ± 5,65 20,47 ± 5,76 20,87 ± 6,97 0,80 0,23 23,54 ± 5,91a 26,92 ± 5,75
b 26,53 ± 5,55
b <0,001* 7,99 26,61 ± 6,99
a 28,48 ± 6,51
a 31,05 ± 6,87
b 0,01* 4,35
HGR (kg) 14,65 ± 3,63 14,18 ± 2,70 16,60 ± 4,61 0,13 2,09 18,20 ± 3,58 18,78 ± 3,55 19,29 ± 3,05 0,21 1,57 21,79 ± 3,62 22,84 ± 4,59 24,22 ± 4,11 0,06 2,84
SBJ (cm) 118,63 ± 18,61a 121,68 ± 19,27 134,27 ± 20,58
b 0,03* 3,63 131,32 ± 15,17
a 142,81 ± 17,49
b 145,02 ± 16,20
b <0,001* 13,91 146,09 ± 17,87
a 151,58 ± 18,42
a 160,67 ± 20,58
b <0,001* 5,90
Sit-ups (n/30 s) 15,90 ± 6,88 13,56 ± 7,17 16,13 ± 7,45 0,29 1,24 19,91 ± 6,69a 22,91 ± 4,62
b 23,81 ± 6,21
b <0,001* 8,37 22,64 ± 6,46
a 24,06 ± 7,09
a 27,53 ± 8,54
b 0,01* 4,43
Shuttle run (s) 24,28 ± 1,87 23,50 ± 1,61 23,67 ± 2,93 0,17 1,81 22,94 ± 2,06a 21,81 ± 1,44
b 21,52 ± 1,52
b <0,001* 13,65 21,64 ± 1,63 21,21 ± 1,30 20,83 ± 1,33 0,07 2,68
Uithouding shuttle run (min) 4,30 ± 2,02 4,90 ± 2,17 5,00 ± 2,19 0,36 1,04 5,82 ± 2,29a 6,16 ± 2,09
a 7,01 ± 1,97
b 0,01* 5,36 6,58 ± 2,60 7,54 ± 2,24 7,87 ± 2,22 0,10 2,38
MQ 99,96 ± 13,12a 102,71 ± 15,86 111,47 ± 12,69
b 0,04* 3,43 96,09 ± 13,70
a 104,01 ± 11,63
b 108,09 ± 11,98
b <0,001* 16,26 96,00 ± 13,07
a 102,72 ± 11,26
b 108,00 ± 11,68
c <0,001* 9,77
50
Effecten van het aantal sporten op antropometrie, fysieke vaardigheden en het
motorisch quotiënt
De verschillen tussen sporters die één, twee of drie sporten beoefenden werden onderzocht
door middel van een MANCOVA. Er is geen hoofdeffect van aantal sporten merkbaar voor
de leeftijdsgroepen (6-7 jaar: p = 0,93 en F = 0,60; 8-9 jaar: p = 0,59 en F = 0,91 en 10-11
jaar: p = 0,71 en F = 0,82). Leeftijd bleek een significante storende variabele (p < 0,001, F =
134,85). Voor geen enkele antropometrische (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte
en BMI) en fysieke variabele (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande
vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run) en MQ (motorisch quotiënt),
werden significante verschillen gevonden per leeftijdscategorie (zie Tabel 9). Een
uitzondering hierop was de uithouding shuttle run voor de leeftijdsgroep 8-9 jaar, waarbij er
wel een significant verschil gevonden werd (p = 0,02). Hierbij werden significante verschillen
gevonden tussen één en twee sporten (p = 0,01) en tussen twee en drie sporten (p = 0,02).
Hierbij presteerden de sporters die twee sporten beoefenden beter (µ = 6,15 ± 2,14) dan
sporters die slechts één sport beoefenden (µ = 6,12 ± 2,12) en presteerden de sporters die drie
sporten beoefenden beter (µ = 7,34 ± 2,28) dan sporters die twee sporten beoefenden (µ =
6,15 ± 2,14).
51
Tabel 9: Effecten van het aantal sporten (1, 2 of 3) op de antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI),
fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en uithouding shuttle run) en
MQ (motorisch quotiënt).
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * Significant op het 0,05 niveau.
Tussen a en b: significante verschillen op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar N 62 27 9 144 52 25 103 45 18
Variabele 1 sport (μ ± σ)
2 sporten (μ ± σ)
3 sporten (μ ± σ) p F 1 sport
(μ ± σ) 2 sport (μ ± σ)
3 sporten (μ ± σ) p F 1 sport
(μ ± σ) 2 sporten
(μ ± σ) 3 sporten
(μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 17,76 ± 3,64 17,89 ± 3,95 20,29 ± 5,64 0,24 1,47 16,66 ± 4,40 16,46 ± 4,59 15,75 ± 2,78 0,59 0,53 15,47 ± 5,62 15,39 ± 6,14 16,01 ± 3,31 0,83 0,19
Lichaamsgewicht (kg) 25,27 ± 3,72 25,52 ± 4,64 26,02 ± 4,99 0,61 0,50 30,63 ± 5,65 30,62 ± 5,62 29,35 ± 4,43 0,61 0,49 36,33 ± 5,97 36,58 ± 7,23 38,48 ± 6,45 0,48 0,75
Lichaamslengte (cm) 126,01 ± 6,55 126,36 ± 5,58 125,51 ± 6,51 0,86 0,15 135,65 ± 7,03 135,92 ± 5,40 134,95 ± 7,53 0,77 0,26 144,56 ± 6,26 146,12 ± 6,56 146,72 ± 6,62 0,09 2,48
BMI (kg/m2) 15,85 ± 1,49 15,90 ± 1,95 16,46 ± 2,45 0,57 0,57 16,55 ± 2,00 16,48 ± 2,04 16,06 ± 1,53 0,55 0,60 17,34 ± 2,28 17,05 ± 2,65 17,81 ± 2,35 0,51 0,67
Sit and reach (cm) 20,27 ± 5,62 19,48 ± 4,10 22,78 ± 5,04 0,26 1,38 18,66 ± 5,48 20,04 ± 5,58 19,88 ± 4,88 0,26 1,35 17,41 ± 5,70 16,93 ± 5,92 16,47 ± 4,81 0,77 0,26
Knee push-ups (n/30 s) 19,84 ± 5,59 20,30 ± 5,47 21,78 ± 8,80 0,38 0,98 25,32 ± 5,79 26,94 ± 6,04 25,20 ± 6,32 0,23 1,49 28,85 ± 6,76 28,71 ± 6,67 31,50 ± 8,25 0,39 0,95
HGR (kg) 14,56 ± 3,09 15,15 ± 4,07 15,22 ± 5,12 0,51 0,68 18,53 ± 3,41 19,21 ± 3,25 18,76 ± 4,03 0,29 1,25 22,97 ± 4,30 23,16 ± 3,97 24,28 ± 5,14 0,53 0,65
SBJ (cm) 121,00 ± 18,17 124,70 ± 22,51 121,67 ± 22,47 0,49 0,72 137,92 ± 17,92 141,12 ± 16,17 145,60 ± 15,44 0,07 2,64 152,58 ± 20,08 155,42 ± 19,18 158,50 ± 20,71 0,34 1,10
Sit-ups (n/30 s) 15,79 ± 6,85 13,93 ± 7,87 14,11 ± 6,39 0,53 0,65 21,49 ± 5,94 23,25 ± 6,03 23,60 ± 5,99 0,06 2,88 24,72 ± 7,17 24,80 ± 8,12 28,17 ± 9,88 0,29 1,25
Shuttle run (s) 23,90 ± 1,84 23,82 ± 2,38 24,31 ± 1,99 0,91 0,10 22,20 ± 1,85 22,16 ± 1,73 21,51 ± 1,44 0,13 2,08 21,3 ± 1,41 21,08 ± 1,33 20,47 ± 1,44 0,06 2,85
Uithouding shuttle run (min) 4,57 ± 2,16 4,72 ± 2,12 4,61 ± 1,83 0,89 0,12 6,12 ± 2,12a 6,15 ± 2,14
b 7,34 ± 2,28
a 0,02* 4,04 7,40 ± 2,45 7,46 ± 2,30 7,97 ± 1,82 0,67 0,41
MQ 102,27 ± 13,83 104,30 ± 15,64 100,56 ± 16,33 0,74 0,30 101,22 ± 13,02 103,29 ± 13,96 107,64 ± 12,45 0,07 2,66 101,96 ± 11,36 104,53 ± 13,20 109,00 ± 15,75 0,06 2,93
52
3.1.5 Effecten van graad van opleiding ouders op antropometrie, fysieke vaardigheden
en het motorisch quotiënt
Hier werd de invloed van het onderliggend mechanisme socio-economische status (opleiding
van de ouders) nagegaan. Het hoofdeffect van opleiding van de ouders bleek niet significant (p
= 0,55, F = 2,01). Leeftijd bleek een significante storende variabele (p < 0,001, F = 40,17). Er
werden significante verschillen gevonden in vetpercentage (p = 0,03), lichaamsgewicht (p =
0,01), BMI (p = 0,003) en knee push-ups (p = 0,05). Voor alle andere variabelen werden geen
significante verschillen gevonden (zie Tabel 10).
Voor vetpercentage werden significante verschillen gevonden tussen kinderen met matig en
hooggeschoolde ouders (p = 0,01), voor lichaamsgewicht tussen kinderen met laag- en matig
geschoolde ouders (p = 0,01) en tussen kinderen met matig en hooggeschoolde ouders (p =
0,02). Voor BMI werden verschillen gevonden tussen kinderen met laag- en matig
geschoolde ouders (p = 0,01) en tussen kinderen met matig en hooggeschoolde ouders (p =
0,001). Er kan dus opgemerkt worden dat kinderen met laaggeschoolde ouders over het
algemeen een lager vetpercentage, lichaamsgewicht en BMI hebben dan kinderen met matig
geschoolde ouders, maar dat kinderen met hooggeschoolde ouders toch een lager
vetpercentage, lichaamsgewicht en BMI hebben dan kinderen met matig geschoolde ouders
(zie Tabel 10 en Figuur 10).
Figuur 10: Verschil in gemiddelde waarden voor vetpercentage, lichaamsgewicht, BMI en knee push-ups tussen
drie graden van opleiding van ouders (laag, matig of hooggeschoold). Significant verschillend tussen * en **,
** en *** en * en *** op het 0,05 niveau.
53
En uiteindelijk voor knee push-ups werden verschillen tussen kinderen met laag- en matig
geschoolde ouders (p = 0,02) gevonden. Hier scoorden kinderen van laag opgeleide ouders
beter (zie Figuur 10).
Tabel 10: Effect van de opleiding van ouders (laag, matig of hoog geschoold) op
antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI), fysieke variabelen
(sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en
uithouding shuttle run) en MQ (motorisch quotiënt).
Laag geschoold Matig geschoold Hoog geschoold
N 19 22 44
Variabele (μ ± σ) (μ ± σ) (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 14,87 ± 0,88 16,91 ± 0,82a 14,22 ± 0,58
b 0,03* 3,58
Lichaamsgewicht (kg) 30,54 ± 1,06a 34,64 ± 0,99
b 31,63 ± 0,70
a 0,01* 4,58
Lichaamslengte (cm) 137,12 ± 1,30 138,72 ± 1,21 139,23 ± 0,86 0,41 0,92
BMI (kg/m²) 16,23 ± 0,42a 17,77 ± 0,39
b 16,12 ± 0,28
a 0,003* 6,38
Sit and reach (cm) 17,28 ± 1,27 18,56 ± 1,19 20,13 ± 0,84 0,16 1,86
Knee push-ups (n/30 s) 29,70 ± 1,41a 24,89 ± 1,32
b 27,26 ± 0,93 0,05* 3,09
HGR (kg) 18,72 ± 0,95 20,92 ± 0,89 20,55 ± 0,63 0,19 1,70 SBJ (cm) 149,67 ± 2,99 154,05 ± 2,79 157,00 ± 1,97 0,13 2,12
Sit-ups (n/30 s) 26,27 ± 1,57 24,44 ± 1,46 27,12 ± 1,03 0,33 1,12
Shuttle run (s) 21,16 ± 0,32 22,15 ± 0,29 21,71 ± 0,21 0,08 2,67 Uithouding shuttle run (min) 6,91 ± 0,39 6,47 ± 0,36 6,36 ± 0,26 0,51 0,69
MQ 111,62 ± 2,37 113,63 ± 2,21 110,67 ± 1,56 0,55 0,60
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het 0,05
niveau. Tussen a ,b en c: significante verschillen op het 0,05 niveau.
54
3.2 Deel 2: Verschillen in antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt
tussen verschillende sporttakken
3.2.1 Verschillen in antropometrie en fysieke vaardigheden tussen verschillende
sporttakken
Bij het onderzoek naar de verschillen tussen de sporttakken (voetbal, volleybal, basketbal en
handbal) werden eerst en vooral de aantallen bekeken (zie Tabel 11). Hieruit bleek dat het
aantal handballers te klein was in vergelijking met de andere sporttakken, waardoor deze uit
de analyse gelaten werd. Verder wordt dus enkel voetbal, volleybal en basketbal beschouwd.
Tabel 11: Aantallen van voetbal, volleybal, basketbal en handbal.
Sporttak Aantal Voetbal 534
Volleybal 85 Basketbal 78 Handbal 18
De verschillen tussen voetbal, volleybal en basketbal werden nagegaan aan de hand van een
MANCOVA. Er werden significante hoofdeffecten gevonden van sporttak voor alle
leeftijdsgroepen (6-7 jaar: p = 0,01, F = 2,01; 8-9 jaar p < 0,001, F = 3,18 en 10-11 jaar p <
0,001, F = 8,00). Leeftijd bleek een significant storende variabele (p < 0,001, F = 165,45).
Voor alle leeftijdsgroepen werden significante verschillen gevonden voor de variabelen
shuttle run en uithouding shuttle run het 0,05 niveau (zie Tabel 12). Voor de leeftijd van 6 tot
7 jaar zijn er geen significante verschillen merkbaar voor vetpercentage, lichaamsgewicht,
lichaamslengte, BMI, sit and reach, knee push-ups, staande vertesprong en sit-ups. Voor
handknijpkracht (p = 0,02), shuttle run (p= 0,02) en uithouding shuttle run (p = 0,004) werden
wel significante verschillen gevonden. Voor de leeftijdscategorie van 8 tot 9 jaar werden
enkel verschillen gevonden voor lichaamslengte (p = 0,001), shuttle run (p = 0,002) en
uithouding shuttle run (p < 0,001). Vanaf de leeftijd van 10 jaar zijn er meer verschillen in
variabelen merkbaar, namelijk in vetpercentage (p = 0,01), lichaamsgewicht (p = 0,004),
lichaamslengte (p = 0,001), sit and reach (p < 0,001), knee push-ups (p = 0,02), sit-ups (p <
0,001), shuttle run (p < 0,001) en uithouding shuttle run (p < 0,001).
55
Voor lichaamslengte werden significante verschillen gevonden voor 8 tot 9 jaar tussen
voetbal en volleybal (p = 0,001) en tussen voetbal en basketbal (p = 0,04) en voor 10 tot 11
jaar tussen voetbal en volleybal (p = 0,03) en tussen voetbal en basketbal (p < 0,001), waarbij
voetballers telkens kleiner bleken (zie Figuur 11).
Figuur 11: Verschil in gemiddelde waarden voor lichaamslengte tussen drie sporttakken (voetbal, volleybal en
basketbal) voor de leeftijdsgroepen 8-9 en 10-11 jaar. Significant verschillend tussen * en **, ** en *** en * en
*** op het 0,05 niveau.
Voor shuttle run werden er significante verschillen voor 6 tot 7 jaar tussen voetbal en
basketbal (p = 0,01), voor 8 tot 9 jaar tussen voetbal en volleybal (p = 0,01) en tussen voetbal
en basketbal (p = 0,01). Voor de leeftijd van 10 tot 11 jaar waren er significanties tussen
basketbal en volleybal (p = 0,001) en tussen basketbal en voetbal (p < 0,001) (zie Figuur 12).
De significante verschillen voor uithouding shuttle run waren voor 6 tot 7 jaar tussen
voetbal en volleybal (p = 0,003) en tussen voetbal en basketbal (p = 0,05), voor 8 tot 9 jaar
tussen voetbal en volleybal (p < 0,001) en tussen volleybal en basketbal (p = 0,02) en voor 10
tot 11 jaar tussen voetbal en volleybal en tussen voetbal en basketbal (p < 0,001) (zie Figuur
12). Over het algemeen scoren voetballers dus beter op shuttle run en uithouding shuttle run
dan basketballers en volleyballers.
56
Figuur 12: Verschil in gemiddelde waarden voor shuttle run en uithouding shuttle run tussen drie sporttakken
(voetbal, volleybal en basketbal) voor de leeftijdsgroepen 6-7, 8-9 en 10-11 jaar. Significant verschillend tussen
* en **, ** en *** en * en *** op het 0,05 niveau.
57
Tabel 12: Effecten van de beoefende sporttak (voetbal, volleybal of basketbal) op de antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht,
lichaamslengte en BMI) en fysieke variabelen (sit and reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en
uithouding shuttle run).
Gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het 0,05 niveau.
Tussen a, b en c: significante verschillen op het 0,05 niveau.
6 tot 7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar
Variabele Voetbal (μ ± σ)
Volleybal (μ ± σ)
Basketbal (μ ± σ) p F Voetbal
(μ ± σ) Volleybal
(μ ± σ) Basketbal
(μ ± σ) p F Voetbal (μ ± σ)
Volleybal (μ ± σ)
Basketbal (μ ± σ) p F
Vetpercentage (%) 18,04 ± 3,42 17,61 ± 4,09 18,15 ± 4,51 0,80 0,22 16,13 ± 4,10 17,84 ± 5,16 17,62 ± 4,77 0,06 2,88 14,71 ± 4,96a 17,83 ± 5,77
b 16,12 ± 5,93 0,01 4,91
Lichaamsgewicht (kg) 25,30 ± 3,95 24,76 ± 3,81 26,43 ± 2,65 0,48 0,75 30,15 ± 5,24 31,94 ± 6,55 32,31 ± 5,62 0,07 2,64 36,00 ± 6,05a 38,29 ± 6,75
b 39,46 ± 6,50
b 0,004* 5,67
Lichaamslengte (cm) 125,59 ± 6,31 125,94 ± 6,41 129,15 ± 4,13 0,49 0,72 135,03 ± 6,44a 139,17 ± 8,04
b 138,07 ± 5,37
b 0,001* 7,16 144,87 ± 6,33
a 147,88 ± 6,29
b 148,85 ± 8,54
b 0,001* 7,85
BMI (kg/m²) 15,97 ± 1,57 15,55 ± 1,57 15,85 ± 1,47 0,60 0,51 16,45 ± 1,89 16,38 ± 2,27 16,87 ± 2,20 0,62 0,49 17,10 ± 2,24 17,43 ± 2,21 17,76 ± 2,02 0,27 1,32
Sit and reach (cm) 20,22 ± 5,01 22,44 ± 4,63 199,47 ± 7,04 0,38 0,98 19,21 ± 5,34 19,98 ± 6,46 18,32 ± 4,56 0,57 0,56 16,56 ± 5,40a 23,32 ± 6,59
b 16,71 ± 6,11
a <0,001* 17,83
Knee push-ups (n/30 s) 20,12 ± 5,81 19,56 ± 5,10 19,18 ± 5,53 0,21 1,60 25,89 ± 5,67 24,63 ± 6,52 23,09 ± 6,20 0,07 2,64 29,14 ± 6,24a 27,77 ± 9,36 25,14 ± 5,00
b 0,02* 4,09
HGR (kg) 14,96 ± 3,41a 14,22 ± 3,31 13,76 ± 1,86
b 0,02* 4,32 18,74 ± 3,32 18,07 ± 4,39 18,18 ± 4,02 0,45 0,80 23,06 ± 4,22 23,10 ± 4,77 23,43 ± 5,25 0,76 0,28
SBJ (cm) 121,66 ± 19,41 128,44 ± 16,141 134,18 ± 11,93 0,40 0,92 140,24 ± 17,38 142,37 ± 21,26 138,68 ± 14,88 0,75 0,29 155,56 ± 18,73 164,43 ± 19,95 153,80 ± 21,22 0,07 2,65
Sit-ups (n/30 s) 14,27 ± 7,22 18,11 ± 7,10 15,94 ± 6,76 0,50 0,69 21,99 ± 5,71 24,04 ± 5,71 22,82 ± 7,75 0,25 1,41 25,08 ± 6,98a 33,17 ± 8,60
b 22,79 ± 5,39
a <0,001* 19,67
Shuttle run (s) 23,71 ± 2,04a 24,05 ± 1,79 24,53 ± 1,83
b 0,02* 3,92 22,02 ± 1,73
a 22,89 ± 2,03
b 23,07 ± 1,56
b 0,002* 6,44 21,00 ± 1,29
a 21,19 ± 1,66
a 22,46 ± 1,19
b <0,001* 13,51
Uithouding shuttle run (min) 4,73 ± 2,01a 3,17 ± 0,94
b 4,24 ± 1,91
b 0,004* 5,72 6,47 ± 2,08
a 4,59 ± 1,98
b 6,00 ± 2,10
a <0,001* 10,63 7,79 ± 2,17
a 6,18 ± 2,14
b 5,59 ± 2,02
b <0,001* 17,03
58
3.2.2 Verschil in motorisch quotiënt tussen verschillende sporttakken
Ook de verschillen tussen voetbal, volleybal, basketbal en handbal in motorische coördinatie
werden onderzocht. Hier werd handbal door het te kleine aantal (n = 18) opnieuw buiten
beschouwing gelaten (μ = 101,11 en σ = 13,52). Leeftijd bleek een significant storende
variabele (p = 0,05, F = 3,88). Er zijn verschillen tussen sporttak merkbaar op het 5% niveau
(p = 0,02) (zie Tabel 13).
Tabel 13: Verschillen in motorisch quotiënt tussen verschillende sporttakken (voetbal,
volleybal of basketbal).
Voetbal Volleybal Basketbal N 509 72 78
Variabele (μ ± σ) (μ ± σ) (μ ± σ) p F
MQ 104,24 ± 12,95a 104,50 ± 14,51a 99,55 ± 13,58b 0,02* 3,34
Aantallen, gemiddelden, standaardafwijkingen p- en F-waarden. * = significant op het
0,05 niveau. Tussen a en b: significant verschil op het 0,05 niveau.
Er waren significante verschillen voor motorisch quotiënt tussen voetbal en basketbal (p =
0,003) en tussen volleybal en basketbal (p = 0,03) (zie Figuur 13). Hierbij hebben
basketballers de laagste score voor motorisch quotiënt.
Figuur 13: Verschil in gemiddelde waarden voor motorisch quotiënt (MQ) tussen drie sporttakken (voetbal,
volleybal en basketbal). Significant verschillend tussen * en **, ** en *** en * en *** op het 0,05 niveau.
59
3.2.3 Correlaties tussen knee push-ups en lichaamsgewicht, sit-ups en
lichaamsgewicht en handknijpkracht en lichaamsgewicht.
De correlaties tussen knee push-ups, sit-ups en handknijpkracht en lichaamsgewicht werden
onderzocht. Hierbij werden de gemiddelden en standaarddeviaties weergegeven in Tabel 14.
Hierbij blijkt dat, logischerwijs, het lichaamsgewicht stijgt naarmate de leeftijd stijgt. De
scores voor knee push-ups, sit-ups en handknijpkracht nemen ook toe naarmate de sporters
ouder worden. In Tabel 15 werden de significanties en correlatiecoëfficiënten weergegeven.
Er zijn significante verbanden merkbaar voor de leeftijdsgroep van 6 tot 7 jaar tussen sit-ups
en lichaamsgewicht, met een positieve correlatiecoëfficiënt van 0,18, en tussen
handknijpkracht en lichaamsgewicht, met een hoge positieve r van 0,58. Voor de
leeftijdsgroep van 8-9 jaar zijn er verbanden tussen knee push-ups en lichaamsgewicht, met
een negatieve r van -0,16, en tussen handknijpkracht en lichaamsgewicht, met een relatief
hoge r van 0,50. Voor de oudste leeftijdsgroep zijn er significante verbanden tussen knee
push-ups en lichaamsgewicht, met opnieuw een negatieve r van -0,22 en tussen
handknijpkracht en lichaamsgewicht met een relatief hoge r van 0,45.
Tabel 14: Gemiddelden en standaarddeviaties voor lichaamsgewicht, knee push-ups, sit-ups
en handknijpkracht voor de leeftijdsgroepen 6-7, 8-9 en 10-11 jaar.
6-7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar Variabele μ ± σ
Lichaamsgewicht (kg) 25,46 ± 4,19 30,46 ± 5,54 36,88 ± 6,62 Knee push-ups (n/30 s) 15,01 ± 7,46 22,18 ± 6,38 26,02 ± 7,45
Sit-ups (n/30 s) 14,93 ± 3,64 18,60 ± 3,66 23,07 ± 4,41 Handknijpkracht (kg) 20,20 ± 5,82 25,26 ± 5,82 28,27 ± 6,92
Tabel 15: p-waarden en correlatiecoëfficiënten voor knee push-ups, sit-ups,
handknijpkracht en lichaamsgewicht voor de leeftijdsgroepen 6-7, 8-9 en 10-11 jaar.
6-7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar
Variabele p r p r p r Lichaamsgewicht (kg) Knee push-ups (n/30 s) 0,15 0,12 0,01* -0,16 <0,001* -0,22
Sit-ups (n/30 s) 0,02* 0,18 0,07 0,11 0,91 0,01
Handknijpkracht (kg) < 0,001* 0,58 <0,001* 0,50 <0,001* 0,45
P- en r-waarden. * = significant op het 0,05 niveau.
60
4 DISCUSSIE
Deel 1: Effect van onderliggende mechanismen op antropometrie, fysieke
vaardigheden en motorisch quotiënt
De onderliggende mechanismen in het talentidentificatieproces bij balsporters, die in deze
studie naar voor gebracht werden, zijn: coördinatie, actief transport, sedentaire activiteit, de
graad van sportparticipatie, het aantal sporten en de graad van geschooldheid van ouders. In
een eerste deel werden de verschillen tussen de motorische quotiëntgroepen nagegaan voor
antropometrische en fysieke variabelen. Daaruit bleek dat er voor knee push-ups, staande
vertesprong, shuttle run en uithouding shuttle run telkens significante waarden teruggevonden
werden per leeftijdsgroep. Hierbij is over het algemeen te besluiten dat hoe hoger de
motorische quotiëntgroep is, hoe beter de kracht van het bovenlichaam, explosieve kracht,
loopsnelheid en behendigheid en cardiorespiratoire uithouding. Uit de bevindingen van de
regressieanalyse bleek dat het motorisch quotiënt een goede voorspeller is van de score voor
een staande vertesprong en shuttle run en omgekeerd. Dit is in overeenstemming met de
bevindingen van Wrotniak et al. (2006), die vond dat goede motorische competentie positief
correleerde met fysieke activiteit en negatief correleerde met sedentaire activiteit. Stodden et
al. (2008) vond dat het niveau van grootmotorische vaardigheden bij kinderen een cruciale rol
speelt in de aanzet en het behoud van fysieke activiteit en fitheid. Een studie van Wrotniak et
al. (2006) toonde bovendien aan dat kinderen met een grotere motorische competentie meer
verschillende fysieke activiteiten beoefenen, wat leidt tot efficiëntere bewegingspatronen.
Daardoor zouden ze een lager energieverbruik hebben en minder snel vermoeid worden dan
anderen, waardoor ze intensiever en meer fysieke activiteit zouden beoefenen. Doordat deze
kinderen net meer en intensiever sporten, zullen deze kinderen ook betere scores vertonen
voor alle leeftijdsgroepen. Dit staaft de waarschijnlijkheid dat motorische coördinatie
trainbaar is. Deze resultaten komen tevens overeen met de hypothese dat coördinatief sterkere
kinderen over betere scores voor fysieke vaardigheden zouden beschikken dan coördinatief
matig en zwakke kinderen. Ook werd verwacht dat de coördinatie van een kind een goede
voorspeller blijkt van de fysieke vaardigheden van dit kind en dat coördinatie dus een
onderliggend mechanisme voor talentidentificatie zou kunnen zijn. Dit is enkel het geval voor
staande vertesprong en shuttle run. Naarmate de kinderen ouder worden, zijn er ook
verschillen in antropometrie tussen de MQ-groepen te merken. Er is vooral een groot verschil
61
te merken tussen de groep met een laag motorisch quotiënt en de groep met een hoog
motorisch quotiënt. Bij de leeftijdsgroepen 8-9 jaar en 10-11 jaar hebben de groep met een
hoog MQ een significant kleiner vetpercentage, lichaamsgewicht en BMI dan de groep met
een laag MQ. Hierbij kan de vraag echter gesteld worden of een lage (hoge) motorische
coördinatie leidt tot een hoger (lager) vetpercentage en een hogere (lagere) BMI of is het net
omgekeerd? Uit deze resultaten is dit moeilijk af te leiden, aangezien deze studie een cross-
sectioneel design heeft. Deze bevindingen stemmen overeen met een onderzoek van Graf et
al. (2004), waarbij gevonden werd dat motorische tests (KTK) omgekeerd correleren met
BMI. Een hoge BMI wordt geassocieerd met zwakkere motorische coördinatie, terwijl een
actieve levensstijl de ontwikkeling in motorische coördinatie net doet toenemen. Daarnaast
toonde een studie van D’Hondt et al. (2009) aan dat de algemene motoriek lager ligt bij obese
kinderen dan bij kinderen met normaal gewicht van dezelfde leeftijd. Normaal gebouwde
kinderen van vijf tot tien jaar scoorden significant beter op balans en balvaardigheid. Hieruit
kan dus afgeleid worden dat kinderen die meer aan sport doen hoger zullen scoren op de
motorische coördinatietests en dat hun BMI lager zal liggen dan kinderen die minder sport
beoefenen. Bovendien hebben motorische competenties een significante impact op gewicht en
obesitas en op de waarschijnlijkheid van fysiek actieve participatie (Cairney et al., 2007;
Smyth en Anderson, 2000; gelezen in Haga, 2007). Zwakke motorische coördinatie kan
echter ook de schoolprestaties, hun deelname aan fysieke activiteit en sociale interacties en
successen in het groepsgebeuren beïnvloeden (Losse et al., 1991; Bouffard et al., 1996; Piek
en Skinner, 2001). Factoren die positief geassocieerd worden met fysieke activiteit tijdens de
jeugd zijn: genieten van fysieke activiteit, positief staan tegenover lichamelijke opvoeding en
steun van ouders, broers, zussen en kennissen (US Department of Health and Human
Services, 1996; gelezen in Wrotniak et al., 2006).
Vervolgens werd onderzocht of de mate van actief transport (vervoer naar school, fietsen,
wandelen …) en sedentaire activiteit (uren studie en tv kijken) een effect zouden hebben op
fysieke, antropometrische en motorische variabelen. Hierbij werd vooropgesteld dat sporters
die veel gebruik maken van actief transport of in beperkte mate sedentair actief zijn, beter
zullen scoren op fysieke vaardigheden en het motorisch quotiënt, en dat hun vetpercentage en
BMI lager zal liggen. Er werden echter geen significante verschillen in gemiddelde waarden
voor de testvariabelen gevonden, uitgezonderd voor sedentaire activiteit voor de
leeftijdsgroep 10-11 jaar voor het motorisch quotiënt. Hierbij scoren kinderen die weinig
sedentair actief zijn, hoger dan kinderen die matig of hoog sedentair actief zijn. Dit kan te
62
wijten zijn aan het feit dat deze kinderen hun vrije tijd actief besteden. Daarvoor werden
correlaties tussen het aantal uren sport en aantal sedentaire activiteit per leeftijdscategorie
bekeken, maar de coëfficiënten bleken niet significant. Aangezien er vanaf de leeftijd van 10
jaar wel een verschil merkbaar is (enkel voor motorische coördinatie), kan hieruit afgeleid
worden dat er vanaf die leeftijd wel een invloed is van de graad van sedentaire activiteit. Dit
zou een gevolg kunnen zijn van een verhoogde hoeveelheid tv kijken en studeren aan een
oudere leeftijd. Daarom werd de correlatie tussen leeftijd en het sedentair gedrag onderzocht.
Hieruit bleek dat er een sterk positief significant verband (p < 0,001, pearson r = 0,24) is
tussen leeftijd en de hoeveelheid sedentaire activiteit, wat betekent dat hoe ouder de kinderen,
hoe meer ze sedentair actief zijn. Aangezien uren studie in deze variabele opgenomen is, kan
dit deels verklaard worden doordat oudere kinderen meer uren studeren, maar het kan ook
betekenen dat ze meer tv kijken. Verder onderzoek vanaf de leeftijd van 12 jaar zou kunnen
staven dat leeftijd inderdaad positief correleert met sedentaire activiteit, waardoor de invloed
daarvan op verschillende variabelen kan onderzocht worden.
Uit de regressieanalyse bleek dat actief transport en sedentaire activiteit geen goede
voorspeller is van antropometrie, fysieke en motorische variabelen. Enkel voor de sit en reach
voor de leeftijd van 8 tot 9 jaar werd een adjusted R² gevonden van 18%. Dit betekent dat
18% van de variantie in de variabele sit and reach, verklaard wordt door sedentaire activiteit.
Sedentaire activiteit is dus een (matige) voorspeller van sit and reach. In het onderzoek van
Graf et al. (2004) werd het verband tussen vrijetijdsbesteding en BMI nagegaan. Er werd
echter geen verband gevonden, wat erop wijst dat er eerst een inactieve levensstijl is die leidt
tot motorische achterstand, waardoor inactiviteit tot stand komt en daarna een hoge BMI. Het
aantal uur tv kijken werd ook onderzocht, dit correleerde licht met een slechtere motorische
ontwikkeling. Dit stemt overeen met de bevinding van deze analyse. De tweede hypothese,
namelijk dat sporters die veel actief transport beoefenen of in beperkte mate sedentair actief
zijn, beter zullen scoren op fysieke vaardigheden en het motorisch quotiënt, en dat hun
vetpercentage en BMI lager zal liggen, kan dus niet volledig uit de resultaten besloten
worden. Een reden daarvoor zou kunnen zijn dat de mate van activiteit of sedentair gedrag te
klein is. Zo kan de afstand die de kinderen naar school afleggen te kort zijn om echt van
invloed te zijn op de variabelen. Verder onderzoek zou moeten uitwijzen in welke mate actief
transport en sedentaire activiteit van invloed is. Uiteraard kan verder onderzoek ook
uitgebreid worden met bijkomstige factoren, bijvoorbeeld de invloed van actief transport,
gemengd met specifieke sportactiviteit.
63
De verschillen in graad van sportparticipatie als onderliggend mechanisme werden nagegaan.
Er waren vooral significant hogere scores voor de groep die veel uren sport beoefende voor
staande vertesprong en MQ. Dit komt overeen met de rol van ‘deliberate practice’ (Ericsson et
al., 1993), die stelde dat expertise zich pas kan uiten door specifieke oefening of doelgerichte
training (‘deliberate practice’), en met de 10 jaar regel van Simon en Chase (1973), waarin er
gesteld wordt dat er tien jaar training moet vooraf gegaan worden voordat een prestatie op
expertniveau tot stand kan komen. Spelers die veel uren trainen, bezitten dus een voorsprong
op sporters die minder trainen, waardoor de laatsten minder goed zullen presteren. Niet enkel
de kwantiteit van training is echter belangrijk, ook de kwaliteit van training is belangrijk. Het
is dus belangrijk dat training aan de sporttak en het individu aangepast wordt. Dit aspect werd
omvat in de term ‘deliberate practice’ van Ericsson et al. (1993), aangezien zij het hier hebben
over sportspecifieke training. In deze studie werd dit aspect echter niet behandeld. Er moet
hier ook opgemerkt worden dat de graad van sportparticipatie niet echt rekening houdt met de
aanwezigheid van talent. Zo kunnen talentvolle kinderen die minder uren sporten toch even
goede prestaties neerzetten als kinderen die minder talentvol zijn, maar wel meer sporten.
Deze parameter kan dus niet echt aangewend worden in de zoektocht naar talentvolle
balsporters. Deze bevindingen komen deels overeen met de hypothese dat kinderen die meer
uren sporten, beter zullen scoren op fysieke vaardigheden (enkel staande vertesprong) en op
motoriek. Er is echter geen significant verband tussen het aantal uren sport, lichaamsgewicht
en vetpercentage en BMI.
Uiteindelijk werd ook de invloed van opleiding van de ouders nagegaan (socio-economisch
vlak). Hiervoor werden enkel significante waarden gevonden voor vetpercentage,
lichaamsgewicht, BMI en knee push-ups op het 5% significantieniveau. Daaruit is af te leiden
dat sporters met hoog geschoolde ouders een lager vetpercentage en BMI hebben dan
kinderen met matig geschoolde ouders. De reden daarvoor zou kunnen zijn dat kinderen van
laaggeschoolde ouders minder kans hebben om veel aan sport te doen (door onder andere de
vervoers- en inschrijvingskosten). Scheerder (2004) vergeleek de niet- en matige
sportbeoefening met de achtergrondkenmerken van de ouders. Hij merkte dat niet- en matig
sportactieve leerlingen beduidend meer voorkomen in de lagere socio-economische klassen
(de socio-economische klasse is gebaseerd op zowel het hoogst behaalde opleidingsniveau
door vader en moeder als op de beroepsstatus van beide ouders). Dus, hoe lager opgeleid de
ouders zijn en hoe lager de beroepsstatus van de ouders, hoe meer kans het kind heeft om
niet- of matig sportactief te zijn (Scheerder, 2004). Dit komt deels overeen met deze studie,
64
waarbij kinderen met matig geschoolde ouders een hoger vetpercentage, lichaamsgewicht en
BMI hadden dan kinderen met hooggeschoolde ouders. Dit zou te wijten kunnen zijn aan het
in mindere mate actief zijn van deze kinderen, omdat sporten geld kost (inschrijvingsgeld,
vervoerskosten …). Opvallend is wel dat kinderen met laaggeschoolde ouders toch een lager
vetpercentage, lichaamsgewicht en BMI hebben dan matig geschoolde ouders. Deze
bevinding komt niet overeen met de literatuur (Scheerder, 2004). Dit kan eventueel toe te
schrijven zijn aan het kleinere aantal kinderen met laaggeschoolde ouders (n = 19), in
vergelijking met kinderen met matig geschoolde (n = 22) en hoog geschoolde ouders (n = 44).
Voor deze onderzoeksvraag werd ook enkel gebruik gemaakt van SPORTAKUS-kinderen,
waarbij de voetballers het talrijkst waren. Aangezien het niveau van deze voetballers hoog
ligt, kan dit het resultaat beïnvloeden. Voor knee push-ups werden verschillen tussen kinderen
met laag- en matig geschoolde ouders gevonden. Hier scoorden laag opgeleide kinderen
beter. Aangezien de correlatie tussen lichaamsgewicht en knee push-ups een (zwak) negatief
verband aantoont voor de leeftijd van 8-9 jaar (r = -0,16) en 10-11 jaar (r = -0,22), kan dit een
reden hiervoor zijn.
Deel 2: Effecten van sporttak op antropometrie, fysieke vaardigheden en
motorisch quotiënt
Het onderzoek naar de invloed van de beoefende sporttak gaf tevens interessante uitkomsten.
Hierbij moest handbal echter buiten beschouwing gelaten worden door het te kleine aantal.
Voor de sporttakken voetbal, volleybal en basketbal waren er significante verschillen voor
alle leeftijdscategorieën voor shuttle run en uithouding shuttle run. Voor snelheid en
behendigheid (shuttle run) scoorden voetballers over het algemeen significant beter dan
basketballers en volleyballers, met uitzondering van de leeftijdsgroep 6-7 en 10-11 jaar, waar
er geen significant verschil is tussen voetbal en volleybal, en scoorden basketballers het
slechtst. Voor cardiorespiratoire uithouding (uithouding shuttle run) scoorden voetballers over
het algemeen beter voor alle leeftijdscategorieën. Tussen volleybal en basketbal werden
hiervoor geen significante verschillen gevonden, uitgezonderd voor de leeftijdscategorie 8-9
jaar, waar basketbal significant beter scoorde dan volleybal. Voor de leeftijdsgroepen 8-9 en
10-11 jaar waren voetballers significant kleiner dan volleyballers en basketballers (tussen
volleyballers en basketballers zijn er geen significante verschillen). Dit was enkel op te
merken vanaf de leeftijd van 8 jaar. Bovendien beginnen kinderen pas echt significant van
elkaar te verschillen in de verschillende sporttak vanaf de leeftijdscategorie 10-11 jaar. Voor
65
de leeftijden 6-7 en 8-9 jaar waren er nog geen of weinig significante verschillen voor de
fysieke en antropometrische tests. Pas vanaf 10 jaar beginnen zich duidelijke verschillen in
antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, BMI, lichaamslengte), kracht (knee push-ups,
sit-ups, staande vertesprong, handknijpkracht) en lenigheid (sit and reach) te manifesteren. Dit
is een duidelijke argumentatie voor brede opleiding of laattijdige specialisatie, aangezien de
duidelijke verschillen zich pas voordoen vanaf de leeftijd van 10-11 jaar. Lichaamslengte is
bij basketbal en volleybal een prestatiebepalende eigenschap. In een studie van Bayios et al.
(2006) bleken vrouwelijke Griekse volleyballers het grootst en lenigst en hadden ze een laag
vetpercentage in vergelijking met basketballers. Voetbal is een sport waarbij er periodes aan
hoge intensiteit voorkomen, afgewisseld met activiteit aan lagere intensiteit. Daarvoor is er
een goede anaërobe kracht, spierkracht, flexibiliteit en behendigheid nodig. Bij basketbal
komen er veel snelle en herhaalde veranderingen van richting voor, waarvoor er zowel beroep
gedaan wordt op aërobe als anaërobe kracht (Metaxas et al., 2009). Deze bevindingen
stemmen overeen met de hypothese dat kinderen die een bepaalde sporttak doen, sterk van
elkaar zullen verschillen, en dit afhankelijk van de leeftijdsgroep waarin de kinderen zich
bevinden. Voetballers blijken inderdaad kleiner dan volleyballers en basketballers en scoren
beter op aërobe uithouding.
Als er gekeken wordt naar de significante verschillen tussen de sporttakken vanaf 10 jaar, valt
het op dat volleyballers significant zwaarder gebouwd zijn (te merken uit hoger vetpercentage
en lichaamsgewicht) dan voetballers. Volleyballers waren leniger dan voetballers en
basketballers. Qua kracht van het bovenlichaam scoorden volleyballers beter op sit-ups. Op
knee push-ups scoorden voetballers echter significant beter dan basketballers en niet
significant beter dan volleyballers. Als de correlaties tussen knee push-ups en
lichaamsgewicht bekeken worden, zien we dat knee push-ups negatief correleren met
lichaamsgewicht voor 8-9 en 10-11 jaar (r = -0,16 en r = -0,22). Aangezien dit een heel
zwakke correlatie is, kan dit niet echt verklaren waarom voetballers beter scoren op knee
push-ups. Aangezien pas vanaf 10 jaar veel significante verschillen voorkomen, kan dit een
pleidooi zijn contra vroege specialisatie. Uit de resultaten bleek dat kinderen al zodanig
gevormd worden naar een bepaalde sport toe aan de leeftijd van tien jaar, zodat het moeilijk
wordt om dan nog over te stappen naar een andere sport, door een verschil in
prestatiebepalende factoren. Indien er geopteerd zou worden voor een brede opleiding,
kunnen kinderen na de leeftijd van tien jaar nog gemakkelijk overstappen naar een andere
sport.
66
De invloed van sporttak op het motorisch quotiënt werd ook onderzocht, maar dit over de
leeftijdsgroepen, dus niet opgesplitst in leeftijdscategorieën. Hieruit blijkt dat basketballers
lager scoorden dan voetballers en volleyballers. Tussen voetbal en volleybal waren geen
significante verschillen merkbaar. Dit kan te wijten zijn aan het lagere niveau van deze
basketbalspelers, in vergelijking met een hoger niveau van voetballers en volleyballers. Voor
knee push-ups, sit-ups en handknijpkracht werden echter weinig significante verschillen
gevonden voor alle leeftijdsgroepen. Dit komt doordat handknijpkracht (matig) correleert met
lichaamsgewicht (6-7 jaar: r = 0,58, 8-9 jaar: r = 0,50 en 10-11 jaar: r = 0,45). Voor knee
push-ups is er voor de leeftijden van 8-9 en 10-11 jaar een zwak negatief verband merkbaar (-
0,16 en -0,22).
Bij het onderzoek naar de invloed van het aantal sporten bleek er een niet significant verschil
te zijn tussen vetpercentage en BMI in de leeftijdsgroepen 6-7 en 10-11 jaar, waaruit we
kunnen besluiten dat op 6-7 en op 10-11 jarige leeftijd, kinderen die slechts één sport
beoefenen geen nadeel ondervinden ten opzichte van kinderen die meerdere sporten
beoefenen. Dit is in tegenspraak met de literatuur (Andersen et al., 1999). Literatuur wijst
echter ook aan dat kinderen niet bepaald beter zouden scoren als ze méér sporten zouden
beoefenen, maar slechts één sport intensief beoefenen, waardoor kinderen die vroeg
specialiseren betere prestaties zouden leveren (Baker, 2003). Aangezien er geen significante
resultaten waren voor fysieke en motorische vaardigheden, komt dit dus niet overeen met de
hypothese dat kinderen die meerdere sporten beoefenen, beter zullen scoren op fysieke
vaardigheden en motoriek. Het onderzoeken van het aantal competitieve sporten had meer
kunnen uitwijzen, maar dit was niet mogelijk door te kleine aantallen.
Besluit
Uit deze bevindingen kan gesteld worden dat kinderen met een hoog motorisch quotiënt hoog
scoren op fysieke vaardigheden zoals kracht van het bovenlichaam, explosieve kracht,
loopsnelheid en behendigheid en cardiorespiratoire uithouding. Hieruit blijkt dat motorische
coördinatie een essentiële factor is om tot fysieke fitheid te komen. Uit studies van Hands
(2008) en Cantell, Crawford en Doyle-Baker (2008), werd duidelijk dat kinderen met een
goede coördinatie beschikten over een beter fysieke fitheid dan leeftijdsgenoten met een lage
coördinatie. Daarom wordt motorische coördinatie het best al zo vroeg mogelijk ontwikkeld.
Motorische coördinatie staat namelijk niet enkel in relatie tot fitheid en gezondheid, maar kan
67
zelfs een invloed hebben op schoolprestaties, hun deelname aan fysieke activiteit en sociale
interacties (Losse et al., 1991; Bouffard et al., 1996; Piek en Skinner, 2001). Er kan dus
besloten worden dat motorische coördinatie van belang is voor alle sporters (‘sport voor
allen’) en dus niet enkel een vereiste is om tot een talentvol individu uit te groeien. Het
bezitten van motorische coördinatie is dus een onderliggend mechanisme in de zoektocht naar
talentvolle kinderen.
Sedentaire activiteit en actief transport hebben geen of weinig invloed, wat in tegenstrijd is
met de literatuur (Graf et al., 2004). Dit kan echter te wijten zijn aan een te kleine mate van de
desbetreffende sedentaire activiteit of actief transport. Verder onderzoek zou moeten gebeuren
om hierin duidelijkheid te scheppen. Sporters die meer uren sporten, scoren beter op staande
vertesprong en op motoriek. Dit is in overeenstemming met de rol van ‘deliberate practice’
(Ericsson et al., 1993) en de 10-jaar regel van Simon en Chase (1973), die stelt dat spelers die
veel uren trainen, een voorsprong bezitten op sporters die minder trainen, waardoor de laatste
minder goed zullen presteren. Vetpercentage en BMI bleken niet significant. De graad in
sportparticipatie is echter niet per se een onderliggend mechanisme in de zoektocht naar
talent, aangezien hier niet echt rekening gehouden wordt met de aanwezigheid van talent. Zo
kunnen talentvolle kinderen die minder uren sporten toch even goede prestaties neerzetten als
kinderen die minder talentvol zijn, maar die wel meer sporten.
Het aantal sporten heeft geen invloed, in tegenstelling tot de literatuur (Andersen et al., 1999).
Literatuur wijst echter ook aan dat kinderen niet beter zouden scoren als ze méér sporten
zouden beoefenen, maar slechts één sport intensief beoefenen, waardoor kinderen die vroeg
specialiseren betere prestaties zouden leveren (Baker, 2003). Aangezien het aantal sporten
echter niet van invloed is op de prestaties, kan besloten worden dat in balsporten contra
vroege specialisatie gepleit moet worden. Pas vanaf de leeftijd van 8 jaar zijn er namelijk
significante verschillen in antropometrie merkbaar, wat een pleidooi voor brede ontwikkeling
is. Binnen de verschillende sporten scoren voetballers beter op shuttle run (snelheid en
behendigheid) en uithouding shuttle run. Voetballers zijn significant kleiner dan volleyballers
en basketballers. Kinderen met matig geschoolde ouders hebben een hoger vetpercentage,
lichaamsgewicht en BMI dan kinderen met hooggeschoolde ouders, doordat deze kinderen
waarschijnlijk minder de mogelijkheid krijgen om een sport te beoefenen, wat leidt tot een
lage sportactiviteit. Geschooldheid van de ouders kan dus niet zeker als een onderliggend
mechanisme in de zoektocht naar talent beschouwd worden doordat deze bevindingen
gerelateerd zijn aan training en niet per se aan talent.
68
Er kan dus besloten worden dat motorische coördinatie een essentiële factor is om tot fysieke
fitheid te komen, dat er binnen balsporten geopteerd kan worden voor een brede opleiding en
dat opleiding van de ouders een invloed heeft op de prestaties. Om tot een talentvolle
balsporter te komen, moet er rekening gehouden worden met de mogelijke onderliggende
mechanismen (zie Figuur 14). Uit deze
studie bleek dat enkel motorische
coördinatie als onderliggend mechanisme
beschouwd kan worden. De graad van
sportparticipatie kan weliswaar een
invloed hebben op de weg naar talent,
maar is geen bewijs daarvoor. In deze
studie werd echter geen rekening
gehouden met psychologische predictoren,
perceptuele en cognitieve vaardigheden en
persoonlijkheid. Enkel het belang van de fysieke (antropometrie), fysiologische (kracht,
snelheid en uithouding) en sociologische predictoren (socio-economische achtergrond) werd
onderzocht. Verder onderzoek op dit vlak, al dan niet in combinatie met andere mechanismen
is daarom aangewezen. Zo kan het tactisch spelelement onderzocht worden via kijkgedrag en
‘dicision making’ en de mentale fitheid via metingen van angst, zelfvertrouwen, concentratie
enzovoort.
Opmerkingen
Bij de interpretatie van deze resultaten, moeten enkele kritische bedenkingen gemaakt
worden. Zo bevatte de jongste leeftijdcategorie (6 tot 7 jaar) dikwijls beduidend minder
proefpersonen dan de oudere leeftijdsgroepen (< 20), wat een vertekend beeld van de
resultaten kan geven. Bovendien werd bij bovenstaande analyses geen onderscheid in geslacht
gemaakt door te kleine aantallen. Toekomstig onderzoek zou hiermee rekening moeten
houden zodat verschillen in geslacht opgemerkt kunnen worden. Nog bij de analyses werden
de variabelen elk afzonderlijk beschouwd, terwijl somscores van de basiseigenschappen een
nauwkeuriger beeld zouden geven, hoewel een controle hierop geen frappante verschillen
uitwees.
69
5 BIBLIOGRAFIE
Abbott, A., Collins, D. (2004). Eliminating the dichotomy between theory and practice in
talent identification and development: considering the role of psychology. Journal of Sports
Sciences, 22, 395-408.
Aján, T., L. Baroga. (1988). Weightlifting Fitness in all Sports. Budapest: International
Weightlifting Federation/Medicina.
Andersen, R.E., Crespo, C.J., Bartlett, S.J., Cheskin, L.J., Pratt, M. (1998). Relationship of
physical activity and television watching with body weight and level of fatness among
children, Journal of the American Medical Association, 279, 938-942.
Baker, J., Côté, J., Abernethy, B. (2003). Sport specific training, deliberate practice and the
development of expertise in team ball sports. Journal of Applied Sport Psychology, 2, 12-25.
Baker, J. (2003). Early specialization in youth sport: a requirement for adult expertise? High
Ability Studies, 14 (1), 85-94.
Bayios, I.A., Bergeles, N.K., Apostolidis, N.G., Noutsos, K.S., Koskolou, M.D. (2006).
Anthropometric, body composition and somatotype differences of Greek elite basketball,
volleyball and handball players. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 46, 271-
280.
Bencke, J., Damsgaard, R., Saekmose, A., Jørgensen, P., Jørgensen, K., Klausen, K. (2002).
Anaerobic power and muscle strength characteristics of 11 year old elite and non-elite boys
and girls from gymnastics, team handball, tennis and swimming. Scandinavian Journal of
Medicine and Science in sports, 12, 171-178.
Beunen, G., Ostyn, M., Simons, J., Renson, R., Van Gerven, D. (1980). Motorische
vaardigheid, somatische ontwikkeling en biologische maturiteit. Geneeskunde en Sport, 13,
36-42.
Blackburn, J.R., Morrissey, M.C. (1998). The relationship between open and closed kinetic
70
chain strength of the lower limb and jumping performance. Journal of Orthopaedic and
Sports Physical Therapy, 27, 430-435.
Borms, J. (1996). Early identification of athletic talent. Keynote Address to the International
Pre-Olympic Scientific Congress, Dallas, TX, USA.
Bouchard, C., Malina, R.M., Pèrusse, L. (1997). Genetics of Fitness and Physical
Performance . Champaign, IL: Human Kinetics.
Bouffard, M., Watkinson, E., Thompson, L., Causgrove Dunn, J., Romanow, S. (1996). A test
of the activity deficit hypothesis with children with movement difficulties. Adapted Physical
Activity Quarterly, 13, 61–73.
Bruininks, R. H., Bruininks, B. D. (2006). Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency.
Minnesota: Pearson Assessments.
Bruininks, R. H. (1978). Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency. Minnesota:
American Guidance Service.
Butcher, J., Lindner, K.J., Johns, D.P. (2002). Withdrawal from competitive youth sport: a
retrospective ten-year study. Journal of Sport Behaviour, 25, 145-163.
Cairney, J., Hay, J.A., Faught, B.E., Flouris, A.D., Klentrou, P. (2007). Developmental
coordination disorder and cardiorespiratory fitness in children. Pediatric Exercise Science, 19,
20-28.
Cantell, M., Carwford, S.G., Doyle-Baker, P.K.T. (2008). Physical fitness and health indices
in children, adolescents and adults with high or low motor competence. Human Movement
Science, 27, 344–362.
Chelladurai, P. (1993). Leadership. In R.N. Singer, M. Murpey en L.K. Tennant (Eds.),
Handbook of research on sport psychology, 647-671. New York: Macmillan.
Chu, D.C., Vermeil, A. (1983). The Rationale for Field Testing. National Strength &
71
Conditioning Association journal 5, 2 , 35–36.
Coelho e Silva, M.J., Figueiredo, A.J., Carvalho, H.M., Malina, R.M. (2008). Functional
capacities and sport-specific skills of 14- 15-year-old male basketball players: size and
maturity effects. European Journal of Sport Science, 8 (5), 277-285.
Côté , J., Baker, J., Abernethy, B. (2007). Practice and play in the development of sport
expertise. In R. Eklund & G. Tenenbaum (Eds.), Handbook of Sport Psychology, 3e ed., 184-
202. Hoboken, N.J.: Wiley.
Côté , J. (1999). The influence of the family in the development of talent in sports. The Sport
Psychologist, 13, 395–417.
Dalton, S.E. (1992). Overuse injuries in adolescent athletes. Sports Medicine, 13, 58-70.
De Vos, B. (2009). Talentidentificatie: een greep uit het huidige sportlandschap en een aanzet
tot discussie. Vlaamse Trainersschool, Bloso.
De Knop, P., Vanreusel, B., Scheerder, J. (2005) Sportsociologie: het spel en de spelers.
Maarssen: Elsevier Gezondheidszorg.
D’Hondt, E., Deforche, B., De Bourdeaudhuij, I., Lenoir, M. (2009). Relationship between
motor skill and body mass index in 5- to 10-year-old children. Adapted Physical Activity
Quarterly, 26, 21-37.
Dryden, J. (1885). Epistle to Congreve. In W. Scott & G. Saintsbury (Eds.), The works of
John Dryden, Vol. 11, 57–60. Edinburgh, Scotland, Paterson.
Ericsson, K. A. (1996). The road to expert performance: Empirical evidence from the arts
and sciences, sports, and games. Mahwah, NJ, Erlbaum.
Ericsson, K. A., Krampe, R. T., Tesch-Römer, C. (1993). The role of deliberate practice in the
acquisition of expert performance. Psychological Review, 100, 363–406.
72
Figueiredo, A.J., Gonçalves, C.E., Coelho e Silva, M.J., Malina, R.M. (2009). Youth soccer
players, 11-14 years: maturity, size, function, skill and goal orientation. Annals of Human
Biology, 36 (1), 60-73.
Fjørtoft, I. (2000). Motor Fitness in Pre-Primary School Children: The EUROFIT Motor
Fitness Test Explored on 5-7-Year-Old Children, Pediatric Exercise Science, 12, 424-436.
Gabbett, T., Georgieff, B., Domrow, N. (2007). The use of physiological, anthropometric,
and skill data to predict selection in a talent-identified junior volleyball squad. Journal of
Sports Sciences, 25 (12), 1337-1344.
Gabett, T., Georgieff, B. (2007). Physiological and anthropometric characteristics of
Australian junior national, state, and novice volleyball players. Journal of Strength and
Conditioning Research, 21 (3), 902-908.
Gagné, F. (1985). Giftedness and talent; re-examining a re-examination of the definitions.
Gifted Child Quarterly, 29 (3), 80-95.
Gagné, F. (1995). From giftedness to talent: a developmental model and its impact on the
language on the field. Roeper Review, 18 (2), 103-111.
Gagné, F. (1998). A Proposal for Subcategories Within Gifted or Talented Populations. Gifted
Child Quarterly, 42 (2), 87-95.
Gagné, F., Schader, R.M. (2006). Chance and Talent Development. Roeper Review, 28 (2).
Goosey-Tolfrey, V.L. 1997). Bases Physiological Testing Guidelines: the disabled athlete, 3e
ed.
Graf, C., Koch, B., Kretschmann-Kandel, E., Falkowski, G., Christ, H., Coburger, S.,
Lehmacher, W., Bjarnason-Wehrens, B., Platen, P., Tokarski, W., Predel, H.G., en Dordel, S.
(2004). Correlation between BMI, leisure habits and motor abilities in childhood (CHILT-
Project). International Journal of Obesity, 28, 22-26.
Hands, B. (2008). Changes in motor skill and fitness measures among children with high
73
and low motor competence: a five-year longitudinal study. Journal of Science and Medicine
in Sport, 11, 155-162.
Henschen, K.P. (1998). Athletic staleness and burnout: diagnosis, prevention, and treatment.
In J.M. Williams (Ed.), Applied sport psychology: Personal growth to peak performance; 3e
ed., 398-408. Mountain View, CA: Mayfield.
Hill, G.M. (1993). Youth sport participation of professional baseball players. Sociology of
Sport Journal, 10, 107-114.
Hosler, W.W., Morrow, J.E., and Jackson, A.S. (1978). Strength, anthropometric and speed
characteristics of college women volleyball players. Research Quarterly, 49, 385-388.
Howe, M.J.A., Davidson, J.W., Sloboda, J.A. (1998). Innate talents: reality or myth?
Behavioural and Brain Sciences, 21, 399-442.
Jensen, K., Johansen, L. (1994). Physical performance measured running, sprinting, jumping
or throwing in three national handball teams. Scandinavian Congress of Sports Medicine,
abstract.
Kiphard, E. J. & Schilling, F. (1974). Körperkoordinationstest für Kinder. Weinheim.
Kreiner-Phillips, K., Orlick, T. (1992). Winning after winning: the psychology of ongoing
excellence. The Sport Psychologist, 7, 31–48.
Lefevre, J., Beunen, G., Borms, J., Renson, R., Vrijens, J., Claessens, A.L., Van der Aerschot,
H. (1993). Handboek Eurofit, Brussel, Bloso.
Lidor, R., Falk, B., Arnon, M., Cohen, Y., Segal, G., Lander., Y. (2005). Measurement of
talent in team handball: the questionable use of motor and physical tests. Journal of Strength
and Conditioning Research, 19 (2), 318-325.
Losse, A., Henderson, S.E., Elliman, D., Hall, D., Knight, E., Jongmans, M. (1991).
Clumsiness in children-do they grow out of it? A 10 year follow-up study. Developmental
74
Medicine and Child Neurology, 33, 55–68.
MacDougall, J.D., Wenger, H.A., Green, H.J. (eds) (1991). Physiological testing of the high
performance athlete. 2nd edition. Champaign, IL: Human Kinetics.
Malina, R.M. (1994). Physical growth and biological maturation of young athletes. Exercise
and Sport Sciences Reviews, 22, 389-433.
Malina, R.M., Bouchard, C. (1991). Growth, maturation and physical activity. Champaign,
IL.: Human Kinetics.
Malina, R.M., Bouchard, C., Bar-Or, O. (2004). Growth, maturation, and physical activity. 2e
ed., Champaign, IL.: Human Kinetics.
Malina, R.M., Peña Reyes, M.E., Eisenmann, J.C., Horta, L., Rodrigues, J., Miller, R. (2000).
Height, mass and skeletal maturity of elite Portuguese soccer players aged 11-16 years.
Journal of Sports Sciences, 18, 685-693.
McArdle, W.D., Katch, F.I., Katch, V.L. (1996). Exercise Physiology - Energy, Nutrition and
Human Performance. (4th ed.). Williams & Wilkins. Baltimore, Maryland.
Metaxas, T.I., Koutlianos, N., Sendelides, T., Mandroukas, A. (2009). Preseason
physiological profile of soccer and basketball players in different divisions. Journal of
Strength and Conditioning Research, 23 (6), 1704-1713.
Mirwald, R.L., Baxter-Jones, A.D.G., Bailey, D.A., Beunen, G.P. (2002). An assessment of
maturity from anthropometric measurements. Medicine and Science in Sports and Exercise,
34 (4), 689-694.
Mohamed, H., Vaeyens, R., Matthys, S., Multael, M., Lefevre, J., Lenoir, M., Philippaerts, R.
(2009). Anthropometric and performance measures for the development of a talent detection
and identification model in youth handball. Journal of Sports Sciences, 1-10, first article.
Moran, A.P. (1996). The Psychology of Concentration in Sport Performers: A Cognitive
75
Analysis. Hove, UK: Psychology Press.
Muller, E., Raschner, C., Schwameder, H. (1999). The demand profile of modern
highperformance training. In E.Muller, G.Zallinger & F.Ludescher (eds.) Science in Elite
Sport, 11-31. E & FN Spon, London.
Newell, A., Rosenbloom, P.S. (1981). Mechanisms of skill acquisition and the law of
practice. In J.A. Anderson (Ed.). Cognitive skills and their acquisition, 1-55. Hillsdale, NJ:
Erlbaum.
Ollis, S. (2002). ‘IDEEE’ and critical transitions in refereeing development. Doctoral
dissertation, University of Edinburgh.
Philippaerts, R.M., Matton, L., Wijndaele, K., Balduch, A.-L., De Bourdeaudhuij, I., Lefevre,
J. (2005). Validity of a Physical Activity Computer Questionnaire in 12- to 18-year-old Boys
and Girls. International Journal of Sports Medicine, 26, 1-6.
Philippaerts, R.M., Vaeyens, R., Janssens M., Van Renterghem, B., Matthys, D., Craen, R.,
Bourgois, J., Vrijens, J., Beunen, G., Malina, M. (2006). The relationship between peak
height velocity and physical performance in youth soccer players. Journal of Sports Sciences,
24 (3), 221-230.
Piek, J.P., Skinner, R.A. (2001). Psychosocial implications of poor motor coordination in
children and adolescents. Human Movement Science, 20, 73–94.
Ponnet, H. (2006). Module: algemeen gedeelte ontwikkelingsleer. Algemeen gedeelte Trainer
B, Instructor B, Vlaamse Trainersschool.
Russell, K. (1989). Athletic talent: From detection to perfection. Science Periodical on
Research and Technology in Sport, 9 (1), 1-6.
Scheerder J. (2004). Je bent jong en (niet) sportactief? Op zoek naar sociale profielen van
jeugdsport(in)activiteit (deel 1). Vlaams Tijdschrift voor Sportbeheer, 184, 37-47.
76
Scheerder, J., Vanreusel, B., Taks, M., Renson, R. (2002). Social Sports Stratification in
Flanders. 1969-1999: Intergenerational Reproduction of Social Inequalities? International
Review for the Sociology of Sport, 37, 219.
Schmidt, R.A., Wrisberg, C.A. (2000). Motor learning and performance: a problem-based
learning approach. Champaign, IL: Human Kinetics.
Simon, H.A., Chase, W.G. (1973). Skill in chess. American Scientist, 61, 394-403.
Simonton, D.K. (1999). Talent and its development: an emergenic and epigenetic model.
Psychological Review, 106 (3), 435-457.
Simonton, D.K. (2008). Scientific talent, training, and performance: intellect, personality, and
genetic endowment. Review of General Psychology, 12 (1), 28-46.
Smith, D.J., Roberts, D., Watson, B. (1992). Physical, physiological and performance
differences between Canadian national team and universiade volleyball players. Journal of
Sports Sciences, 10, 131-138.
Smyth, M.M., Anderson, H.I. (2000). Coping with clumsiness in the school playground:
social and physical play in children with coordination impairments. British Journal of
Developmental Psychology, 18, 389-413.
Stodden, D.F., Goodway, J.D., Langendorfer, S.J., Robertson, M.A., Rudisill, M.E., Garcia,
C., Garcia, L.E. (2008). A developmental perspective on the role of motor skill competence in
physical activity: an emergent relationship, Quest 2008, 60, 290–306.
Thissen-Milder, M. Matthew, J.L. (1991). Selection and classification of high school
volleyball players from performance tests. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness,
31, 380-384.
Thorndike, E.L. (1914). Educational psychology: briefer course. New York: Columbia
University Press.
77
US Department of Health and Human Services (1996). Physical Activity and Health: A
Report of the Surgeon General. Atlanta, GA: US Department of Health and Human Services,
Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention
and Health Promotion, 234–235.
Vaeyens, R., Lenoir, M., Williams, A.M., Philippaerts, R.M. (2008). Talent identification and
development programmes in sport: Current models and future directions. Journal of Sports
Medicine, 38 (9), 703-714.
Vaeyens, R., Malina, R.M., Janssens, M., Van Renterghem, B., Bourgois, J., Vrijens, J.,
Phillippaerts, R.M. (2006). A multidisciplinary selection model for youth soccer: the Ghent
Youth Soccer Project. Journal of Sports Medicine, 40, 928-934.
Vandorpe B., Vandendriessche, J., Lefevre, J. Pion, J., Vaeyens, R., Matthys, S., Philippaerts,
R.M., Lenoir, M. (2010). The Körperkoordinations Test für Kinder: reference values and
suitability for 6–12-year-old children in Flanders, Scandinavian Journal of Medicine and
Science in Sports, 1-11.
Van Rossum, J. H. A. (1997). Leiderschap in de sport: De trainer/coach [Leadership in sports:
The coach]. Richting Sport-Gericht, 51, 321–328.
Van Rossum, J.H.A., Gagné, F. (2006). Talent development in sports. In: F.A. Dixon, S.M.
Moon (Eds.), The handbook of secondary gifted education. Waco, Tx: Prufrock Press, 281-
316.
Wiersma, L.D. (2000). Risks and benefits of youth sport specialization: Perspectives and
recommendations. Pediatric Exercice Science, 12, 13-22.
Williams, A.M., Reilly, T. (2000). Talent identification and development in soccer. Journal of
Sports Sciences, 18, 657-667.
World Health Organisation (2001). Nutrition. Body Mass Index – BMI.
http://www.euro.who.int/en/what-we-do/health-topics/disease-prevention/nutrition/a-healthy-
lifestyle/body-mass-index-bmi. URL bezocht op 28 juni 2010.
78
Wrotniak, B.H., Epstein, L.H., Dorn, J.M., Jones, K.E., Kondilis, V.A. (2006). The
relationship between motor proficiency and physical activity in children. Pediatrics, 118,
758–1765.
79
6 BIJLAGEN
6.1 Bijlage 1: Informatiebrief ...................................................................................80
6.2 Bijlage 2: Informed consent................................................................................81
6.3 Bijlage 3: Scoreformulier....................................................................................82
6.4 Bijlage 4: Testbeschrijving antropometrie.........................................................83
6.5 Bijlage 5: Testbeschrijving fysieke tests .............................................................84
6.6 Bijlage 6: Testbeschrijving motorische tests ......................................................87
6.7 Bijlage 7: Vragenlijst ..........................................................................................88
6.8 Bijlage 8: Regressieanalyse: Invloed van motorisch quotiënt op
antropometrische en fysieke variabelen..........................................................................98
6.9 Bijlage 9: Regressieanalyse: Invloed van antropometrische en fysieke
variabelen op het motorisch quotiënt .............................................................................99
6.10 Bijlage 10: Regressieanalyse: Invloed van actief transport op antropometrie,
fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt ................................................................100
6.11 Bijlage 11: Regressieanalyse: Invloed van sedentaire activiteit op
antropometrie, fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt.......................................101
80
6.1 Bijlage 1: Informatiebrief
81
6.2 Bijlage 2: Informed consent
82
6.3 Bijlage 3: Scoreformulier
83
6.4 Bijlage 4: Testbeschrijving antropometrie
De beschrijving van deze tests werd beknopt weergegeven en is bijgevolg dus onvolledig.
Tabel 16: Beknopte beschrijving van de antropometrische tests
Factor Test Testbeschrijving
Antropometrie
Lichaamslengte Stadiometer op 0,1 cm
nauwkeurig
De proefpersoon gaat met de rug en
hielen tegen de stadiometer staan.
Zithoogte Stadiometer op 0,1 cm
nauwkeurig
De proefpersoon gaat zitten op de
stadiometer met hangende benen zodat
de rug tegen de meter komt.
Armspan Lintmeter De proefpersoon gaat met de rug tegen
de muur staan, met de armen zo breed
mogelijk gespreid op schouderhoogte,
handpalmen naar voor.
Gewicht ‘Tanita’ weegschaal De proefpersoon gaat blootsvoets op de
weegschaal staan.
Vetpercentage ‘Tanita’ weegschaal De proefpersoon gaat blootsvoets op de
weegschaal staan.
84
6.5 Bijlage 5: Testbeschrijving fysieke tests
De beschrijving van deze tests werd beknopt weergegeven en is bijgevolg dus onvolledig.
Tabel 17: Beknopte beschrijving van de fysieke tests.
Factor Test Testbeschrijving
EUROFIT
Flexibiliteit Zittend reiken
De proefpersoon zit op de grond (of op
een testtafel) met gestrekte benen en
reikt zo ver mogelijk voorwaarts.
Explosieve kracht Verspringen uit stand
Van achter een lijn met beide voeten zo
ver mogelijk voorwaarts springen.
Armkracht Handknijpkracht
De knijpkracht wordt gemeten met een
handdynamometer. De opdracht is zo
hard mogelijk te knijpen op de
handdynamometer.
Loopsnelheid en
behendigheid
Snelheid shuttle run
De proefpersoon staat achter de startlijn
met de voorste voet net achter de lijn.
Bij het startsignaal loopt hij/zij zo snel
mogelijk naar de andere lijn en
overschrijdt deze met de beide voeten,
om vervolgens terug te keren tot over de
start. Dit is één cyclus, die vijf maal
moet worden uitgevoerd.
Cardiorespiratoire
uithouding
Uithouding shuttle run
De uitvoerder loopt telkens heen en
weer tussen beide lijnen. De
loopsnelheid moet aangepast worden
aan uitgezonden signalen. Het doel van
de proef bestaat erin om zoveel
85
mogelijk intervallen van een halve
minuut te lopen.
BOT 2
Kracht
bovenlichaam
Knee push-ups
De proefpersoon steunt op de handen en
de knieën. Op het signaal van de
testleider tracht hij zo dikwijls mogelijk
de grond te raken met de neus en de
armen vervolgens terug te strekken.
Kracht
bovenlichaam
Sit-ups
De proefpersoon vertrekt in lig met de
handen gericht naar de knieën. Op het
signaal van de testleider tracht hij zo
dikwijls mogelijk de hand te raken van
de testleider die ter hoogte van de
knieën van de uitvoerder geplaatst
wordt.
Vlaams Sport Kompas
Dribbelvaardigheid
(hand en voet)
Dribbeltest
De uitvoerder voert eerst een parcours
uit zonder bal, vervolgens hetzelfde
parcours met een bal door middel van
een handdribbel en tenslotte met een
voetdribbel. De uitvoerder slalomt
tussen kegeltjes die op een
gestandaardiseerde afstand van elkaar
staan.
Werpprecisie Shuttle werpen
De opdracht is een shuttle zo ver
mogelijk te werpen op een mat die
onderverdeeld is in verschillende vakjes.
De proefpersoon werpt de shuttles zo
ver mogelijk en tegelijkertijd ook zo
nauwkeurig mogelijk ten opzichte van
de middellijn.
86
Explosieve kracht
bovenste lidmaten
Medicinebal stoten
De proefpersoon zit neer op een stoel en
houdt de medicinebal voor zich vast met
twee handen, brengt de bal voor
zijn/haar borst en stoot vervolgens de
bal zo ver mogelijk naar voor.
Explosieve kracht
bovenste lidmaten
Medicinebal werpen
De proefpersoon zit neer op een stoel en
houdt de medicinebal voor zich vast met
twee handen, brengt de bal achter het
hoofd en werpt vervolgens de bal zo ver
mogelijk naar voor.
87
6.6 Bijlage 6: Testbeschrijving motorische tests
De beschrijving van deze tests werd beknopt weergegeven en is bijgevolg dus onvolledig.
Tabel 18: Beknopte beschrijving van de coördinatieve tests.
Factor Test Testbeschrijving
KTK
Dynamisch
evenwicht
Rugwaarts balanceren op
de evenwichtsbalken
De uitvoerder loopt verschillende keren
(9x) 8 pasjes rugwaarts op drie
verschillende evenwichtsbalkjes.
Telkens de grond geraakt wordt, start
een nieuwe poging.
Grootmotorische
coördinatie
Zijwaarts springen over
balkje
De uitvoerder springt gedurende 15
seconden zo dikwijls mogelijk met de
beide benen samen over een balkje.
Grootmotorische
coördinatie
Zijdelings verplaatsen
via twee plankjes
De uitvoerder staat op een plankje en
verplaatst zich zijdelings gedurende 20
seconden zo dikwijls mogelijk van het
ene plankje op het andere.
Grootmotorische
coördinatie
Met één been over
hindernis springen
De uitvoerder hinkt minstens twee keer
voor de hindernis om vervolgens over
de hindernis te springen op hetzelfde
been (hinken) en nog minstens twee
keer verder te hinken. Telkens de
kussentjes overschreden worden, wordt
de hindernis verhoogd met een kussen.
88
6.7 Bijlage 7: Vragenlijst
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
6.8 Bijlage 8: Regressieanalyse: Invloed van motorisch quotiënt op antropometrische
en fysieke variabelen
Tabel: Invloed van motorisch quotiënt op antropometrische (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte
en BMI) en fysieke variabelen (sit en reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups,
shuttle run en uithouding shuttle run).
6-7 jaar Variabele a b Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 24,85 -0,07 -0,24 -2,92 0,004* 8,51 0,24 0,05 Lichaamsgewicht (kg) 20,19 0,05 0,17 2,11 0,04* 4,46 0,17 0,030 Lichaamslengte (cm) 112,34 0,13 0,26 3,68 <0,001* 13,52 0,29 0,080
BMI (kg/m²) 16,08 0,00 -0,01 -1,00 0,92 0,01 0,01 -0,010 Sit and Reach (cm) 15,18 0,05 0,13 1,54 0,10 2,38 0,13 0,010
Knee push-ups (n/30 s) 2,55 0,17 0,41 5,38 <0,001* 28,89 0,41 0,160 HGR (kg) 4,68 0,10 0,38 4,82 <0,001* 23,19 0,38 0,140 SBJ (cm) 41,17 0,80 0,60 8,68 <0,001* 75,27 0,60 0,360
Sit-ups (n/30 s) -0,48 0,15 0,30 3,77 <0,001* 14,21 0,30 0,080 Shuttle run (s) 31,54 -0,07 -0,54 -7,38 <0,001* 54,52 0,54 0,280
Uithouding shuttle run (min) -1,56 0,06 0,42 5,33 <0,001* 28,42 0,42 0,170 8-9 jaar
Variabele a B Beta t p F R Adj R² Vetpercentage (%) 29,16 -0,12 -0,38 -6,92 <0,001* 47,93 0,38 0,140
Lichaamsgewicht (kg) 41,49 -0,11 -0,26 -4,53 <0,001* 20,48 0,26 0,060 Lichaamslengte (cm) 138,79 -0,03 -0,06 -1,00 0,32 1,00 0,06 <0,001
BMI (kg/m²) 21,15 -0,05 0-0,30 -5,41 <0,001* 29,21 0,30 0,090 Sit and Reach (cm) 9,98 0,09 0,22 3,82 <0,001* 14,60 0,22 0,050
Knee push-ups (n/30 s) 8,07 0,17 0,39 7,11 <0,001* 50,60 0,39 0,150 HGR (kg) 16,01 0,03 0,10 1,61 0,11 2,59 0,10 0,006 SBJ (cm) 54,85 0,83 0,62 13,40 <0,001* 179,67 0,62 0,390
Sit-ups (n/30 s) 4,73 0,17 0,37 6,70 <0,001* 44,93 0,37 0,130 Shuttle run (s) 30,44 -0,08 -0,56 -11,43 <0,001* 130,56 0,56 0,320
Uithouding shuttle run (min) -0,77 0,07 0,42 7,67 <0,001* 58,75 0,42 0,180 10-11 jaar
Variabele a B Beta t p F R Adj R² Vetpercentage (%) 28,23 -0,12 -0,30 -4,78 <0,001* 22,84 0,30 0,08
Lichaamsgewicht (kg) 42,70 -0,06 -0,11 -1,76 0,08 3,09 0,00 0,01 Lichaamslengte (cm) 140,38 0,05 0,10 1,54 0,13 2,37 0,10 0,01
BMI (kg/m²) 21,31 -0,04 -0,22 -3,50 0,001* 12,27 0,22 0,05 Sit and Reach (cm) 6,97 0,10 0,20 3,06 0,002* 9,39 0,20 0,03
Knee push-ups (n/30 s) 11,24 0,17 0,30 4,92 <0,001* 24,17 0,30 0,09 HGR (kg) 14,68 0,08 0,23 3,59 <0,001* 12,86 0,23 0,05 SBJ (cm) 59,76 0,92 0,58 11,04 <0,001* 121,94 0,58 0,34
Sit-ups (n/30 s) 2,18 0,23 0,39 6,51 <0,001* 42,40 0,39 0,15 Shuttle run (s) 28,10 -0,07 -0,56 -10,31 <0,001* 106,23 0,56 0,31
Uithouding shuttle run (min) -1,16 0,08 0,43 7012,00 <0,001* 50,64 0,43 0,18
a-, b-, β-, t-, p- en F-waarden, R en adjusted R square. * Significant op het 0,05 niveau.
99
6.9 Bijlage 9: Regressieanalyse: Invloed van antropometrische en fysieke variabelen
op het motorisch quotiënt
Tabel: Invloed van antropometrische (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en BMI) en fysieke
variabelen (sit en reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups, shuttle run en
uithouding shuttle run) op het motorisch quotiënt.
Leeftijd a R Adjusted R² F 6-7 jaar 158,36 0,75 0,52 13,09 8-9 jaar 18,55 0,73 0,51 25,96
10-11 jaar 123,29 0,72 0,49 20,31
6-7 jaar 8-9 jaar 10-11 jaar
Variabele b Beta t p b Beta t p b Beta t p
Vetpercentage (%) -0,54 -0,14 -1,25 0,21 -0,27 -0,09 -0,89 0,37 0,03 0,01 0,10 0,92 Lichaamsgewicht (kg) 0,92 0,26 0,31 0,76 -1,30 -0,54 -0,93 0,35 -0,07 -0,03 -0,05 0,96 Lichaamslengte (cm) -0,67 -0,29 -0,55 0,59 0,57 0,29 0,88 0,38 -0,16 -0,09 -0,25 0,80
BMI (kg/m²) -0,58 -0,07 -0,12 0,91 2,47 0,37 0,86 0,39 0,03 0,01 0,01 0,99 Sit and Reach (cm) 0,12 0,04 0,65 0,52 0,25 0,10 2,16 0,03* 0,17 0,09 1,66 0,10
Knee push-ups (n/30 s) 0,51 0,20 2,78 0,01* 0,28 0,12 2,47 0,01* 0,07 0,04 0,74 0,46 HGR (kg) 0,44 0,10 1,22 0,23 -0,45 -0,12 -1,96 0,05* 0,25 0,09 1,34 0,18 SBJ (cm) 0,33 0,43 5,39 <0,001* 0,27 0,35 5,98 <0,001* 0,23 0,36 5,07 <0,001*
Sit-ups (n/30 s) 0,01 0,00 0,04 0,97 0,21 0,09 1,90 0,06 0,16 0,10 1,63 0,11 Shuttle run (s) -1,57 -0,22 -2,79 0,01* -1,75 -0,24 -3,92 <0,001* -2,33 -0,28 -4,58 <0,001*
Uithouding shuttle run (min) 0,65 0,09 1,19 0,24 0,68 0,11 1,91 0,06 0,82 0,15 2,53 0,01* a-, b-, β-, t-, p- en F-waarden, R en adjusted R square. * Significant op het 0,05 niveau.
100
6.10 Bijlage 10: Regressieanalyse: Invloed van actief transport op antropometrie,
fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt
Tabel: Invloed van actief transport op antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en
BMI), fysieke vaardigheden (sit en reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups,
shuttle run en uithouding shuttle run) en motorisch quotiënt.
6-7 jaar Variabele a b Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 17,80 0,26 0,07 0,81 0,42 0,66 0,07 -0,003 Lichaamsgewicht (kg) 25,02 0,43 0,11 1,30 0,20 1,69 0,11 0,010 Lichaamslengte (cm) 125,36 0,66 0,11 1,26 0,21 1,59 0,11 0,004
BMI (kg/m²) 15,86 0,09 0,06 0,65 0,52 0,42 0,06 -0,004 Sit and Reach (cm) 20,40 -0,11 -0,02 -0,22 0,82 0,05 0,02 -0,010
Knee push-ups (n/30 s) 20,49 -0,10 -0,02 -0,21 0,84 0,04 0,02 -0,010 HGR (kg) 15,00 -0,13 -0,03 -0,38 0,71 0,14 0,03 -0,010 SBJ (cm) 122,12 0,46 0,02 0,25 0,80 0,07 0,02 -0,008
Sit-ups (n/30 s) 15,02 0,42 0,06 0,72 0,47 0,52 0,06 -0,004 Shuttle run (s) 23,86 0,07 0,04 0,42 0,67 0,18 0,04 -0,007
Uithouding shuttle run (min) 4,7 0,09 0,05 0,52 0,60 0,27 0,05 -0,006 MQ 103,6 -0,64 -0,05 -0,56 0,57 0,32 0,05 -0,006
8-9 jaar Variabele a B Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 16,37 0,13 0,06 0,97 0,33 0,94 0,06 <0,001 Lichaamsgewicht (kg) 30,33 0,02 0,01 0,13 0,89 0,02 0,01 -0,004 Lichaamslengte (cm) 135,56 -0,13 -0,04 -0,62 0,54 0,39 0,04 -0,002
BMI (kg/m²) 16,41 0,05 0,05 0,75 0,46 0,56 0,05 -0,002 Sit and Reach (cm) 19,22 0,02 0,01 0,11 0,91 0,01 0,01 -0,004
Knee push-ups (n/30 s) 25,39 -0,002 0,19 -0,01 1,00 0,00 0,001 -0,004 HGR (kg) 18,72 -0,01 -0,01 -0,10 0,92 0,01 0,01 -0,004 SBJ (cm) 138,66 0,32 0,04 0,57 0,57 0,33 0,04 -0,003
Sit-ups (n/30 s) 22,29 -0,20 -0,06 -0,98 0,33 0,96 0,06 <0,001 Shuttle run (s) 22,01 0,10 0,11 1,79 0,08 3,20 0,11 0,009
Uithouding shuttle run (min) 6,34 -0,08 -0,07 -1,07 0,29 1,14 0,07 0,001 MQ 102,39 0,15 0,02 0,35 0,73 0,12 0,02 -0,004
10-11 jaar Variabele a B Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 15,22 0,30 0,08 1,08 0,28 1,17 0,08 0,001 Lichaamsgewicht (kg) 36,48 0,21 0,05 0,65 0,52 0,42 0,05 -0,003 Lichaamslengte (cm) 145,04 0,13 0,03 0,42 0,68 0,18 0,03 -0,004
BMI (kg/m²) 17,25 0,09 0,05 0,73 0,47 0,53 0,05 -0,003 Sit and Reach (cm) 16,29 0,39 0,10 1,35 0,18 1,81 0,10 0,004
Knee push-ups (n/30 s) 28,59 0,16 0,04 0,48 0,63 0,23 0,04 -0,004 HGR (kg) 23,14 -0,05 -0,02 -0,26 0,80 0,07 0,02 -0,005 SBJ (cm) 152,94 -0,52 -0,04 -0,53 0,60 0,28 0,04 -0,004
Sit-ups (n/30 s) 24,97 0,20 0,04 0,56 0,58 0,31 0,04 -0,004 Shuttle run (s) 21,13 0,02 0,03 0,35 0,73 0,12 0,03 -0,005
Uithouding shuttle run (min) 7,75 -0,15 -0,10 -1,30 0,20 1,68 0,10 0,004 MQ 104,84 -1,15 -0,15 -1,94 0,05 3,76 0,15 0,015
a-, b-, β-, t-, p- en F-waarden, R en adjusted R square. * Significant op het 0,05 niveau.
101
6.11 Bijlage 11: Regressieanalyse: Invloed van sedentaire activiteit op antropometrie,
fysieke vaardigheden en motorisch quotiënt
Tabel: Invloed van sedentaire activiteit op antropometrie (vetpercentage, lichaamsgewicht, lichaamslengte en
BMI), fysieke vaardigheden (sit en reach, knee push-ups, handknijpkracht, staande vertesprong, sit-ups,
shuttle run en uithouding shuttle run) en motorisch quotiënt.
6-7 jaar Variabele a b Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 17,15 0,15 0,13 1,55 0,12 2,41 0,13 0,011 Lichaamsgewicht (kg) 25,30 0,01 0,01 0,07 0,95 0,00 0,01 -0,008 Lichaamslengte (cm) 126,59 -0,13 -0,07 -0,84 0,40 0,70 0,07 -0,002
BMI (kg/m²) 15,73 0,03 0,07 0,82 0,41 0,68 0,07 -0,002 Sit and Reach (cm) 20,37 0,00 0,00 0,03 0,98 0,00 0,00 -0,008
Knee push-ups (n/30 s) 20,67 -0,04 -0,03 -0,34 0,75 0,10 0,03 -0,007 HGR (kg) 15,41 -0,09 -0,09 -0,93 0,35 0,87 0,09 -0,001 SBJ (cm) 121,49 0,17 0,03 0,27 0,79 0,07 0,03 -0,008
Sit-ups (n/30 s) 14,98 0,06 0,03 0,35 0,73 0,12 0,03 -0,007 Shuttle run (s) 23,68 0,04 0,08 0,83 0,41 0,68 0,08 -0,003
Uithouding shuttle run (min) 5,33 -0,09 -0,16 -1,79 0,08 3,21 0,16 0,018 MQ 103,2 -0,02 0,00 -0,05 0,96 0,00 0,00 -0,008
8-9 jaar Variabele a B Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 16,07 0,06 0,06 0,87 0,38 0,76 0,06 -0,001 Lichaamsgewicht (kg) 29,47 0,13 0,09 1,44 0,15 2,07 0,09 0,004 Lichaamslengte (cm) 134,88 0,08 0,05 0,73 0,47 0,53 0,05 -0,002
BMI (kg/m²) 16,12 0,05 0,10 1,54 0,13 2,34 0,10 0,005 Sit and Reach (cm) 20,67 -0,21 -0,15 -2,34 0,02* 5,49 0,15 0,018
Knee push-ups (n/30 s) 25,00 0,06 0,04 0,59 0,56 0,34 0,04 -0,003 HGR (kg) 18,90 -0,03 -0,03 0,45 0,65 0,21 0,03 -0,003 SBJ (cm) 142,46 -0,51 -0,11 -1,77 0,08 3,12 0,11 0,008
Sit-ups (n/30 s) 21,85 0,04 0,02 0,35 0,73 0,12 0,02 -0,003 Shuttle run (s) 21,98 0,02 0,04 0,66 0,51 0,43 0,04 -0,002
Uithouding shuttle run (min) 6,44 -0,03 -0,04 -0,66 0,51 0,44 0,04 -0,002 MQ 104,01 -0,22 -0,06 -0,97 0,33 0,95 0,06 <0,001
10-11 jaar Variabele a B Beta t p F R Adj R²
Vetpercentage (%) 14,88 0,08 0,06 0,87 0,39 0,76 0,06 -0,001 Lichaamsgewicht (kg) 35,35 0,16 0,11 1,50 0,14 2,25 0,11 0,007 Lichaamslengte (cm) 143,58 0,19 0,14 1,88 0,06 3,54 0,14 0,013
BMI (kg/m²) 17,02 0,04 0,07 0,95 0,34 0,91 0,07 <0,001 Sit and Reach (cm) 16,86 -0,01 -0,01 -0,15 0,89 0,02 0,01 -0,005
Knee push-ups (n/30 s) 29,17 -0,05 -0,03 -0,41 0,68 0,17 0,03 -0,004 HGR (kg) 22,95 0,02 0,02 0,22 0,83 0,05 0,02 -0,005 SBJ (cm) 153,34 -0,12 -0,03 -0,36 0,72 0,13 0,03 -0,005
Sit-ups (n/30 s) 25,64 -0,05 -0,03 -0,43 0,67 0,18 0,03 -0,004 Shuttle run (s) 21,04 0,02 0,05 0,64 0,52 0,41 0,05 -0,003
Uithouding shuttle run (min) 7,93 -0,04 -0,08 -1,08 0,28 1,16 0,08 0,001 MQ 105,18 -0,20 -0,07 -0,96 0,34 0,92 0,07 <0,001
a-, b-, β-, t-, p- en F-waarden, R en adjusted R square. * = significant op het 0,05 niveau.