Вопрос или проблема
Свежий обзор: Я занимаюсь довольно простым проектом, который включает физические упражнения. Кажется, что описательная статистика и базовая визуализация данных (например, линейный график) будут наиболее подходящими для этого проекта, но мне интересно, есть ли у вас какие-либо рекомендации по анализу.
В рамках этого проекта я выполняю один и тот же набор из 15 односуставных упражнений каждую неделю (назовем их “Упражнения”). Каждые 4 недели я выполняю 3 различных многосуставных упражнения (назовем их “Подъемы”). Мои цели:
- Отслеживать свой прогресс (увеличение силы) от Упражнений.
- Посмотреть, совпадает ли темп моего прогресса по Упражнениям примерно с темпом прогресса по Подъемам, что возможно указывает на некоторый переносный эффект.
- Исследовать взаимосвязи между увеличением силы, измеренным во время каждой тренировки, и другими факторами (включая качество сна, стресс).
Моя гипотеза заключается в том, что увеличение силы от Упражнений, которые я выполняю, будет хорошо передаваться на увеличение силы от Подъемов, которые я выполняю.
Дизайн немного корявый (и это больше корреляционное исследование, чем экспериментальный дизайн), но этот проект в основном предназначен для демонстрации сбора данных и основных вопросов анализа данных. Тем не менее, я хотел бы сделать анализ как можно более интересным. На текущий момент кажется, что базовые описательные данные — лучший способ проанализировать эти данные, с чем-то вроде линейного графика для увеличения по Упражнениям и Подъемам.
Есть ли у вас предложения по анализам, которые можно провести?
Переменные, которые я отслеживаю:
- Вес, повторения и подходы для каждого Упражнения (всего 15, каждое упражнение выполняется еженедельно)
- Вес, повторения и подходы для каждого Подъема (всего 3, каждый Подъем выполняется раз в месяц)
- Качество сна за ночь перед каждой тренировкой
- Энергия перед тренировкой и после тренировки
- Уровень стресса перед тренировкой и после тренировки
- Уровень физической усталости перед тренировкой
- Вес перед тренировкой
- Частота сердечных сокращений (перед тренировкой и один раз во время тренировки)
- Нагрузки во время тренировки (оцененные после тренировки)
Спасибо!
Я бы начал с PCA, чтобы увидеть основные корреляции и, возможно, кластеризацию. С помощью PCA вы должны быть в состоянии найти приятные подпространства, которые можно отобразить и увидеть, какие параметры коррелируют больше всего/меньше всего. Кластеризация может помочь вам выявить “периоды роста”. Вы также можете попробовать некоторую линейную регрессию, чтобы предсказать веса повторений с учетом других параметров. Здесь я был бы осторожен, поскольку лучшим предиктором производительности, вероятно, будет неявная 10-я переменная: время. Возможно, вам стоит подкорректировать задачу регрессии, чтобы предсказать изменения в производительности с учетом сна, стресса и т. д. В общем, в зависимости от того, что вы ищете, может иметь смысл рассмотреть “изменение в повторениях”, а не сами повторения.
Надеюсь, это поможет.
Ответ или решение
Анализ базовой тренировки силовых упражнений
Введение
В рамках данного проекта вы сосредоточены на анализе и отслеживании прогресса в силовых тренировках, что включает как изолированные упражнения (Exercises), так и многосуставные движения (Lifts). Ваша гипотеза предполагает наличие позитивного эффекта передачи силовых навыков от простых упражнений к более сложным подъемам. Основные цели исследования заключаются в мониторинге прогресса, сравнении темпов улучшения и изучении влияния различных факторов на достижения. Мы представим рекомендации для эффективного анализа данных.
Методы анализа
-
Описательная статистика
- Начните с расчета базовых статистических показателей (среднее, стандартное отклонение, медиана) для каждой переменной (вес, повторы, подходы) как для упражнений, так и для подъемов. Это позволит вам получить общее представление о ваших результатах.
-
Визуализация данных
- Используйте линейные графики для отображения изменений в результатах по каждому упражнению и подъему со временем. Это позволит визуально оценить тенденции прогресса.
-
Корреляционный анализ
- Рассмотрите возможность использования корреляционного анализа для выявления взаимосвязей между прогрессом в упражнениях и подъемах, а также с факторами, такими как качество сна, уровень стресса и физическая усталость. Это поможет вам оценить, как каждое из этих влияний может способствовать или препятствовать достижению результатов.
-
Построение регрессионных моделей
- Примените линейную регрессию для прогноза количества повторений в зависимости от других факторов. Обратите внимание на потенциальные переменные, такие как уровень стресса и качество сна, а также учитывайте временной фактор (изменение во времени).
-
Факторный анализ
- Рассмотрите возможность проведения анализа главных компонент (PCA) для уменьшения размерности данных. Этот подход может помочь выявить основные факторы, влияющие на ваш прогресс.
-
Кластерный анализ
- Используйте методы кластеризации (например, K-средние) для выявления "спуртов роста" и классификации тренировок на основе различных параметров. Это может дать ценные инсайты о том, какие факторы сопутствуют наилучшим результатам.
-
Анализ временных рядов
- С учетом периодичности вашей тренировочной программы, вы можете рассмотреть возможность применения моделей временных рядов для прогнозирования будущих результатов на основе существующих данных.
Рекомендации к сбору данных
Чтобы ваши данные были более репрезентативными и полезными, следите за тем, чтобы:
- Записывать не только числовые показатели, но и субъективные ощущения (например, уровень усталости и стресса).
- Соблюдать единообразие в записи данных, чтобы устранить возможные искажения.
Заключение
Представленные методы анализа помогут вам не только отслеживать свой прогресс, но и глубже понять динамику тренировочного процесса и влияние различных факторов на результаты. Осуществление комплексного подхода к анализу данных позволит более точно интерпретировать результаты и эффективно адаптировать вашу тренировочную программу в будущем. Не забывайте делиться своими находками и выводами, так как это может быть полезным не только для вас, но и для других, кто интересуется укреплением физической формы.