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Running Performance Variability among Runners from Different Brazilian States: A Multilevel Approach
Die ökologische Modelltheorie hebt hervor, dass die menschliche Entwicklung (oder ein bestimmtes Verhalten) das Ergebnis des Zusammenspiels von Variablen ist, die von verschiedenen Ebenen abgeleitet wurden und diejenigen umfassen, die in direktem Zusammenhang mit den Subjekten stehen, und diejenigen, die sich auf die Umwelt beziehen.
Angesichts dessen ist der Zweck dieser Studie festzustellen, ob die Leistung der Läufer zwischen verschiedenen brasilianischen Staaten als die mit diesem Unterschied verbundenen Faktoren variieren kann.
Die Stichprobe umfasste 1’151 brasilianische Läufer (61.8% Männer), die einen Online-Fragebogen ausfüllten, der Informationen zu biologischen (Geschlecht, Alter, Größe und Gewicht), Training (Lauftempo, Häufigkeit und Volumen/Woche und Motivation) und soziodemografischem (Ort) lieferte von Wohnsitz- und Lohnaspekten und Wahrnehmungen über die Umwelteinflüsse. Informationen über staatliche Variablen wurden von offiziellen Instituten erhalten und umfassten den Human Development Index (HDI), Leichtathletikveranstaltungen und den Gewaltindex.
Eine mehrstufige Analyse wurde in HLM-Software durchgeführt. Merkmale auf Zustandsebene erklärten ≈3% der Gesamtvarianz der Laufleistung. Von der für die individuelle Ebene erklärten Gesamtvarianz waren 56.4% mit dem männlichen Geschlecht, dem Alter und dem Body-Mass-Index, wirtschaftlicher Status, Wahrnehmung der natürlichen Umwelt, Trainingsfrequenz und wöchentliches Volumen.
Auf Landesebene hatten nur Leichtathletikveranstaltungen einen positiven und signifikanten Einfluss auf die Leistung. Die Umgebung spielt eine wichtige Rolle bei der Erklärung der Variabilität der Laufleistung.
Angesichts der unterschiedlichen Zustände sollten Umgebungsvariablen nicht vernachlässigt werden, da sie für die Untersuchung anderer Variablen relevant sind, die möglicherweise mit der Laufleistung zusammenhängen.
Die ganze Arbeit findet sich unter https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33916357/