Relação entre dopagem no futebol e indicadores socioeconómicos globais

• Camarada, Rui ^[1]
  1. [1] Universidade de Évora, Portugal.
• Localización: RBFF - Revista Brasileira de Futsal e Futebol, ISSN-e 1984-4956, Vol. 13, Nº. 52, 2021, págs. 60-73
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Relationship between doping in football and global socioeconomic indicators
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    O objetivo deste estudo é compreender a relação entre os diversos indicadores socioeconómicos globais e os casos positivos de doping no futebol em todos os países do mundo. Metodologicamente, recorremos a métodos quantitativos. Através de fontes oficiais, recolhemos os dados de todos os indicadores socioeconómico previamente definidos e dos casos positivos de doping. Realizámos vários procedimentos estatísticos, designadamente estatística descritiva, testes de hipóteses, correlações e análise de Variância. Através dos procedimentos estatísticos, aferimos que os indicadores com maiores médias são o índice capital humano (65,05) e o índice de corrupção (41,93), significando que estes indicadores são os mais importantes para os países. Verificamos, que existem mais países sem casos positivos (n=126) do que países com casos positivos de doping (n=58). O Sig (2 extremidades) apresenta um p<0.05, logo, o teste de t de Student mostra diferenças estatisticamente significativas entre todas as variáveis analisadas e o número de casos de doping,à exceção da taxa de desemprego e do coeficiente de Gini para um intervalo de confiança de 95%. Concluímos que quanto maior o capital o humano e a perceção da corrupção menor o consumo de doping. Aferimos também que quanto maior o IDH e o índice de felicidade, maior o consumo de doping. A taxa de desemprego e o coeficiente de Gini não mostraram qualquer diferença estatística.

  • English

    The aim of this study is to understand the relationship between several global socio-economic indicators and positive cases of doping in soccer in all countries of the world. Methodologically, we use quantitative methods. Through official sources, we collect data from all previously defined socio-economic indicators and positive cases of doping. We performed several statistical procedures, namely descriptive statistics, hypothesis tests, correlations and variance analysis. hrough statistical procedures, we assess that the indicators with the highest averages are the human capital index (65.05) and the corruption index (41.93), meaning that these indicators are the most important for countries. We found that there are more countries without positive cases (n=126) than countries with positive cases of doping (n=58). The Sig (2 extremities) presents a p<0.05, so the Student's t test shows statistically significant differences between all variables analyzed and the number of doping cases, except for the unemployment rate and gini coefficient for a 95% confidence interval. We conclude that the greater the human capital and the perception of corruption, the lower the consumption of doping. We also measured that the higher the HDI and happiness index, the higher the doping consumption. The unemployment rate and gini coefficient did not show any statistical difference.