One of the main policy objectives of many government Sports and Health Departments is to increase sports participation to promote citizens’ health and well-being. Running is, after football, perhaps the most popular physical activity. In recent years, studies analysing the effects of physical activity on an individual’s subjective well-being have been rare (Wiese et al. 2017), nor have been well established (Panza et al., 2019), and several gaps seem to exist in the literature (Dolan et al. 2008). The present study uses cluster analysis with the aim of identifying segments of runners based upon running involvement, loyalty to running and subjective well-being. A sample of 736 runners from one of Portugal's most popular athletics races completed a questionnaire, to assess, running involvement (centrality and attraction), loyalty to running, subjective well-being and socio-demographic variables. 52.9% of the respondents were men, and 47.1% were women. The number of clusters was determined using the Bayesian Information Criterion (Schwarz, 1978). Four significant clusters were identified, consisting of one (cluster 4) with relevant levels and another (cluster 2) with lower levels of subjective well-being. The main result showed that the cluster with the highest level of subjective well-being was not the group of runners with the highest level of loyalty to the race. Some clusters reflect relevant age and gender differences. The results allow us to draw an important conclusion: The need to design strategies based on the clusters identified to promote sports participation through running, with the aim of increasing running involvement and subjective well-being.
Uno de los principales objetivos de política de muchos departamentos gubernamentales de deporte y salud es aumentar la participación deportiva para promover la salud y el bienestar de los ciudadanos. En los últimos años, los estudios que analizan los efectos de la actividad física en el bienestar subjetivo de un individuo son raros (Wiese et al. 2017), no han sido bien establecidos (Panza et al., 2019) y varias lagunas parecen existir en la literatura (Dolan et al. 2008). El presente estudio utiliza el análisis de clusters con el objetivo de identificar segmentos de corredores basados en la implicación en la carrera, la lealtad a la carrera y el bienestar subjetivo. Una muestra de 736 corredores de una de las carreras de atletismo más populares de Portugal completó un cuestionario, evaluando, la implicación, la lealtad a la carrera, el bienestar subjetivo y las variables sociodemográficas. El 52,9% de los encuestados eran hombres y el 47,1% mujeres. El número de clusters se determinó utilizando el BIC (Schwarz, 1978). Se identificaron cuatro clusters significativos, reflejando, uno (grupo 4) niveles relevantes y el otro (grupo 2) los niveles más bajos de bienestar subjetivo. El principal resultado mostró que el clúster con el más alto nivel de bienestar subjetivo no era el grupo de corredores con el más alto nivel de lealtad a la carrera. Los resultados nos permiten sacar una gran conclusión: La necesidad de diseñar estrategias centradas en los clústeres identificados para promover la participación deportiva através prática da carrera y aumentar el bienestar subjetivo.
Um dos principais objetivos da política de muitos governos é aumentar a participação desportiva para promover a saúde e o bem-estar dos cidadãos. Estudos que analisaram os efeitos da atividade física sobre o bem-estar subjetivo dos indivíduos são raros (Wiese et al., 2017), não estão bem estabelecidos (Panza et al., 2019) e várias lacunas persistem (Dolan et al., 2008). O objetivo do artigo é identificar segmentos de corredores, através da análise de clusters, com base no envolvimento com a corrida, lealdade à corrida e bem-estar subjetivo dos corredores. Uma amostra de 736 corredores de uma das corridas de atletismo mais populares de Portugal respondeu a um questionário. Foram avaliados os constructos: envolvimento com a corrida (centralidade e atracção), lealdade à corrida, bem-estar subjetivo e variáveis sociodemográficas. 52,9% dos indivíduos eram homens e 47,1% eram mulheres. A identificação e o número de clusters foram obtidos usando o Bayesian Information Criterion. Foram identificados quatro clusters significativos, refletindo, um deles (cluster 4) níveis relevantes e outro (cluster 2) os níveis mais reduzidos de bem-estar subjetivo. O resultado principal mostrou que o cluster com o mais elevado nível de bem-estar subjetivo não foi o grupo dos corredores com maior nível de lealdade à corrida. Alguns clusters refletem diferenças relevantes de idade e género. Os resultados permitem tirar uma grande conclusão: A necessidade de desenhar estratégias focadas nos clusters identificados para promover a participação desportiva através da corrida, com o objetivo de elevar o envolvimento com a corrida e o bem-estar subjetivo dos indivíduos.