年龄如何改变运动性能主运动员有答案

都变老了变老过程影响我们不同多高手或老手就是例子 成功老化他们的体健常长段时间记录体育性能记录,使其最理想研究效果账龄分析.荣誉教授迈克尔斯通Lakehead大学加拿大安大略分校使用统计法混合线性建模分析马拉松高手与年龄相关变化这种方法虽然很少用于这类研究,但最精确地表示这些年龄趋势结果显示速度快跑者性能下降速度慢化,年龄小入网者能比老年慢化

老龄化并不总是带来不可避免的物理下降虽然对大多数人来说,他们的峰值物理年数会青壮年出现,对一组人来说不一定如此组织老年体育赛事 — — 现称主运动员或老兵 — — 于1960年代首次建立20世纪70年代,体育科学研究者开始质疑人们普遍认为体能在青壮大后势必会急剧下降。高手因能保持高水平物理性能深入成熟度而被扣为优选例子

Master运动类从35岁开始赛场赛事,40马拉松等公路赛事-但许多老老老老参赛出于多种原因,主运动员为学习人的身体性能提供极好的机会。高手常年保持高水平健康官方性能记录显示他们随时间推移的适配性高手允许研究老化效应而不考虑可能影响同龄人的因素,如肥胖症和其他健康条件或生活方式选择如吸烟和饮酒

新方法处理体育统计
湖头大学Michael Stones教授长期关注老龄化对物理性能的影响spones教授特别感兴趣的是可应用的不同统计方法分析特殊类人作为主运动员的性能

可用几种不同方法衡量随时间推移性能变化纵向研究跟踪一组同龄人一段时间内测量结果至少两次历史研究逆向评估特定时间点的差异最后,剖面研究有时称为剖面趋势,同时用单度测量不同年龄者性能比较

主运动员允许效果
老年问题独立研究
可能影响同龄人的因素,如肥胖症

先前研究中,Stones教授发现,所采取的方法影响研究成果。举例说,性能随年龄下降似乎比纵向数据下降大正因如此,Stones教授决定先行统计技术,很少用于这类研究:混合线性建模

马拉松选手和混合线性建模
直至最近,可用于测量时间性能的统计工具有一些局限性。比方说,这些工具无法识别同一批运动员常多出一次观察同一个人可能持有多类记录或多类运动记录可能导致结果误差度MLM可以将这一点作为分析的一部分加以考虑,这意味着它产生更可靠的结果MLM还有能力分离和分析跨段和纵向数据

stones教授使用MLM分析高手跑马拉松马拉松赛跑在主运动员中很受欢迎2015年文章报导美国1100年度马拉松共吸引约50万选手其中,妇女平均年龄为36.7岁,男子平均年龄为40.4岁,这意味着许多选手本会是高手年龄

研究年龄对性能的影响 斯通斯教授使用一种“虚拟式”跨区方法 查看世界顶级100马拉松MLM使他能辨别跨区和纵向趋势总计数据包括937场表演(或比赛次数)387名男子和856场表演301名妇女(每个年龄组记录最多100次!最年长者百次缺位)运动员平均年龄男性为62岁,女性为60.5岁。马拉松赛事时间记录自1963年至2016年

基于先前研究,Stones教授能够作出数例预测,包括长年龄组赛事时间增速较快,尤其是妇女赛事增速较快,快速赛跑者比慢跑者能比长跑者更好地保持性能。

快速跑者保持速度更长
研究期间生成的统计模型显示Stones教授预测准确性结果显示,如预期,妇女的赛事时间比男子长,老年组的赛事时间增速更快,老年妇女比老年组的赛事时间增速更多。慢跑者变老后显示赛事时间增加更多,快跑者则能更好地保持赛事时间

预测由
统计模型显示持续持续参与是保持性能的有效方式

本研究首次查看运动员录入记录的年龄(称Entry Cohort模型)。先前,研究人员倾向于按性能记录时的年龄或出生日期分组运动员Stones教授的工作显示,Centry Cohort模型可能是预测性能与年龄相关变化的更好工具使用CentryCort模型支持以下发现:老运动员性能下降速度更快,女性下降速度大于男性

深入分析数据揭示快速赛跑者赛跑时间变慢背后的原因最快赛跑者很可能开始记录赛事时间比最慢赛事者小并更有可能多次登录记录中百次最佳数,供各年龄组使用。这可能表示这些赛跑者高度致力于他们的运动,导致更有效和更长期培训允许这些运动员保留赛事时间

主运动员教程
Stones教授的研究结果显示,对主运动员和导师来说有一些潜在实用技巧统计模型预测显示持续持续参与是保持性能的有效方式最理想的是,主运动员会提高他们在年龄类提升时的承诺度,并寻找与高性能者比赛和参加速成课程赛主运动员和导师本身可能从观察每个年龄组最成功选手的做法中受益

统计和老化
Stones教授将统计知识应用到老年学或老年学研究的其他领域在一个研究中,Stones教授和他的同事使用统计调查精神药物(任何影响思想的药方!诸如抑郁治疗等)和护理院居民死亡率研究揭示了重要发现,即每日使用这些药治疗比间歇性或“按需”处理机制带来的死亡风险要低得多。在其他工作中,Stones教授和Lakehead大学其他研究者对老年人的性性素和亲近性研究进行了广泛的审查。这项研究检查跨区和纵向趋势,概述过去半个世纪中生命领域发生的变化

很显然,Stones教授首创统计方法可应用到老龄化研究的许多方面。最终 Stones教授希望鼓励其他研究者使用相似创新方法,