Η εφαρμογή εξισώσεων πρόβλεψης ισχύος των κάτω άκρων σε αθλητές του κλασικού αθλητισμού
Creators: name: Κυριακίδης, Γεώργιος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Μέγιστη ισχύς
Πολλαπλή γραμμική προοδευτική παλινδρόμηση
Εξισώσεις πρόβλεψης ισχύος
Peak power
Linear regression
Power prediction equations

description: H ισχύς θεωρείται ένας βασικός παράγοντας για την επιτυχημένη αθλητική απόδοση καθώς και για την εκτέλεση καθημερινών και επαγγελματικών δραστηριοτήτων. Οι μαθηματικές εξισώσεις πρόβλεψης της ισχύος αποτελούν μια έμμεση, χαμηλού κόστους και εύκολα εφαρμόσιμη λύση καθώς έχουν αναπτυχθεί για την εκτίμηση της μέγιστης ισχύος, χρησιμοποιώντας ως απαιτούμενα στοιχεία το ύψος κατακόρυφου άλματος, τη σωματική μάζα και το ανάστημα. Σκοπός της έρευνας ήταν η δημιουργία εξισώσεων για αθλητές κλασικού αθλητισμού, προσαρμοσμένες με βάση το φύλο, την ηλικία και τον τύπο κατακόρυφου άλματος και στη συνέχεια η εκτίμηση της ακρίβειας αυτών και των εξισώσεων της βιβλιογραφίας. Στην έρευνα έλαβαν μέρος 199 αθλητές (ηλικία:15,2 ± 2,1 έτη, ανάστημα:1,69 ± 0,09 m, σωματική μάζα: 64,51 ±6,82 kg), οι οποίοι χωρίστηκαν σε τρεις ηλικιακές - αγωνιστικές κατηγορίες (ΠΠΒ, ΠΠΑ και Π) και 205 αθλήτριες (ηλικία: 14,9 ± 2,2 έτη, ανάστημα: 1,60±0,04 m, σωματική μάζα: 61,49±4,38 kg), οι οποίες χωρίστηκαν επίσης σε τρεις ηλικιακές - αγωνιστικές κατηγορίες (ΠΚΒ, ΠΚΑ και Κ). Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η υπολογιζόμενη ισχύς μέσω των εξισώσεων της βιβλιογραφίας και η πραγματική τιμή της ισχύος (δυναμοδάπεδο) είχαν στατιστικά σημαντική διάφορα (p&lt;0,05) για όλες τις ηλικιακές κατηγορίες, εκτός από κάποιες εξαιρέσεις, οι οποίες οφείλονται σε κοινά χαρακτηριστικά μεταξύ των δειγμάτων πάνω στα οποία δημιουργήθηκαν οι εξισώσεις τις βιβλιογραφίας και του δείγματος στην παρούσα έρευνα. Αντίθετα, δεν υπήρξε καμία στατιστικά σημαντική διαφορά μεταξύ της πραγματικής τιμής της ισχύος (δυναμοδάπεδο) και των εξισώσεων που δημιουργήθηκαν στην παρούσα έρευνα, με τις προσαρμοσμένες εξισώσεις με βάση το φύλο και την ηλικία να έχουν μεγαλύτερη ακρίβεια σε σχέση με τις εξισώσεις που δημιουργήθηκαν με βάση μόνο το φύλο. Συμπερασματικά, οι εξισώσεις πρέπει να δημιουργούνται αποκλειστικά για τους υπό μελέτη πληθυσμούς, προσαρμόζοντας τες με βάση τα ειδικά χαρακτηριστικά τους. Λέξεις κλειδιά: μέγιστη ισχύς, πολλαπλή γραμμική προοδευτική παλινδρόμηση, εξισώσεις πρόβλεψης ισχύος, ύψος κατακόρυφου άλματος, σωματική μάζα.
description: Power is considered as a key determinant for the performance of daily activities and tasks and for successful athletic performance. Power prediction equations are an indirect, low cost and easy solution as they have been developed to estimate peak power using as required data vertical jump height, body mass and stature. The purpose of this study was to create power prediction equations for track and field athletes adjusted by gender, age and vertical jump test and then evaluate the accuracy of these equations and the equations from the literature. 199 athletes (age: 15,2 ± 2,1 years; stature: 1,69 ± 0,09 m; body mass: 64,51 ± 6,82 kg) were divided into three age-race categories (12-13 years; 14-15 years and 16-17 years) and 205 female athletes (age: 14,9 ± 2,2 years; stature: 1,60 ± 0,04 m; body mass: 61,49 ± 4,38 kg) which a were also divided into the same age-race categories, took part in this study. The results showed that actual power values from equations of the literature were significantly different from the actual power values (p &lt;0,05) for all categories except for some exceptions due to the similarities between certain characteristics of the subjects on which equations of the literature were created and the subjects in this study. In contrast there was no difference between actual power values and the power generated from the power equations created for track and field athletes. Equations based on gender and age had higher accuracy compared to the equations generated based on gender only. In conclusion, the equations should be created only for the population we want to study, adjusting them according to the specific characteristics of this population. Key Words: Peak power, linear regression, power prediction equations, vertical jump height, Body mass.