体力が高い人は、トレーニングによる効果が少ないのか

このQ&Aのポイント
  • ジュニアアスリートに対して、総合的な体力アップを目的とした教室を実施しました。週2日5週間の教室と、週1日10週間の教室を開催して、0回目と11回目の教室で体力測定を実施しました。
  • 統計解析の結果、教室でのトレーニングは握力には統計的に有意な変化を与えなかったことが分かりました。また、元々握力の強かった人は変化がない傾向が見られました。
  • この際の分析には、元々の握力を共変量とした共分散分析(ANCOVA)を使用することが適切です。また、SPSSを使用して分析を進める手順には、一般線型モデルの1変量を選択し、従属変数に握力の変化量を、固定因子に教室のダミー変数を、共変量に教室参加前の握力を設定する必要があります。出力の読み方については、詳細な手順をここで説明することは難しいですが、SPSSの解析結果には主効果や交互作用などが表示され、Bonfferoniによる主効果の比較も可能です。
回答を見る
  • ベストアンサー

体力が高い人は、トレーニングによる効果が少ないのか

ジュニアアスリートに対して、総合的な体力アップを目的とした教室を実施しました。 週2日5週間の教室と、週1日10週間の教室を開催して、0回目と11回目の教室で体力測定を実施しました。 教室の実施報告書を書くにあたって、統計解析をしました。 それぞれの教室で、体力測定の結果を対応のあるt-検定で分析しましたが、握力には統計的に有意な変化がありませんでした。 データを眺めていると、元々握力が高かった人は変化がないような印象があります。 元々の握力の強さの影響をなくして分析する方法を、いろいろインターネットで探しました。 分析に使っているのは、SPSSです。 そこで質問です。 1.この際の分析は、「元々の握力を共変量とした共分散分析(ANCOVA)」で良いのでしょうか? 2.SPSSを使って分析を進める手順は、「分析」→「一般線型モデル」→「1変量」で、従属変数に握力の変化量、固定因子に教室のダミー変数(週1回が1、週2回が2)、共変量に教室参加前の握力、モデルが交互作用として握力変化量と教室と握力変化量*教室、オプションで教室の平均値の表示とBonfferoniによる主効果の比較、という手順であっていますか? 3.出力の読み方を教えていただけないでしょうか? 一般線型モデルの1変量で分析するのかなと思いつつ、もしかすると1変量ではなく反復測定なのかなと思ったりしています。 こまごまとした質問となってしまいましたが、ご回答いただける方お待ちしています。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • stomachman
  • ベストアンサー率57% (1014/1775)
回答No.4

> 元々握力が高かった人は変化がないような印象  特別な専門知識なんかなくたって、「スプーンも握っていられない人用のトレーニングを、ゴムまりを握りつぶせる人にやらせても無意味」ぐらいのことは分かりきってるわけで、その人ごとに適正なトレーニングを選ばなくちゃ駄目なのは当然。そんな配慮もなされていない教室に何度も通わされた被害者の人たちに「トレーナーの脳みそは不随意筋でできてるのか!」と怒られたとしてもしょうがないんじゃないかな。  どうしても統計解析したいのなら、意味もよく分からないまま解析ソフトを使うよりも、まず帰無仮説H H:「トレーニング前の握力と、トレーニング前後の握力の変化量とは無関係である」 を検定しなくちゃね。

その他の回答 (3)

noname#212313
noname#212313
回答No.3

 #2 Dio_Genesです。 >研究目的で実施したわけではありませんので、事実を報告するのみです。  それは理解した上で、先の回答を致しました。 >本当に元々の握力の高さ(握力だけに限らず他の項目も含めて)が影響しているのであれば、今後もためにもトレーニング方法を検討する必要があるので、分析できれば良いなと思っています。  そうなさりたいことも理解して、先の回答を致しました。 >このあたりも考慮して、統計手法を教えていただけないでしょうか。  統計以前の問題だ、ということを先の回答で暗示しようとしましたが、伝わらなかったようです。  ベースとなる数学モデル抜きにやっても駄目だということです。それには全体像をそのまま見ても駄目で、適切な要素に分解し、各々の要素を理解して組み上げ直さなければなりません。相関性をみるのだからそうしなくていい、とはなりません。無意味な結果を得るだけになってしまいます。  先に申し上げた要素以外に、体重(ローレル指数、BMIなどでもよい)があります。体重が重いほうが単純な筋力は強い傾向があります。いくつものスポーツで体重制があるのは、それが一因です。  初期の筋力がどの程度あるか、どれだけ向上したかは体重比で見ることがよくあります。もし「重いほど強い」という結果で満足しないなら、ですが。  私は少し前まで、ある会社の会社員として、疫学調査も仕事でやっておりました。職種と健康の相関調査なのですが、仰るような単純なことをやれば、懲戒免職もあり得ました。調査を間違えば、健康を害し、最悪は死ぬ人が出るわけですから。  ですので、 >このあたりも考慮して、統計手法を教えていただけないでしょうか。 というご要望には、職業人の矜持、責任として、応じかねます。質問者様の調査結果で間違ったスポーツ指導が行われた場合、重大な結果を招きかねません(スポーツ関係の障害は減るどころか、増えています)。ご了承をお願いします。

noname#212313
noname#212313
回答No.2

>データを眺めていると、元々握力が高かった人は変化がないような印象があります。  ここだけですが、そうなります。筋力は二つの要素で決まります。  筋力は筋断面積で決まるとよく言われますが、それは事実の半分しか語っていません。筋断面積1cm^2当たりで、高負荷のトレーニングをしていない人は5kgくらい、高負荷のトレーニングをするほど増え、7~10kgくらいになります。  同じ筋断面積でそんなに違うのは、筋繊維を動かす神経系の覚醒度が違うためです。高負荷のトレーニングをすると、神経系の働きも増すため、同じ筋断面積でも出せる力が大きくなります。  筋力の高いグループは神経系の覚醒は高くなっており、筋力を増すためには筋断面積を増やすしかありませんが、それはどんなに合理的なトレーニングをしても非常にゆっくりでしか起こりません。筋力の向上は遅々たるものになります。  一方、元は筋力の低いグループは神経系の覚醒が不十分で、筋肉が断面積相応の力を出せない状態になっています。そういう人が強い筋力を出すことを何度も試みると、神経系が急激に覚醒していきます。このため、短期間で筋力が上がります(そして充分に神経系が覚醒すると、以降は筋力向上はゆっくりになる)。  そういう差があるので、神経系、筋断面積二つに分けて分類し、それぞれで測定しないと線形性という仮定はうまく使えません。もちろん、きちんと分類できたとしても線形性が現れるかどうかは別問題なのですけれども、前提が整わないと、線形性の有無すら調べられないわけです。

zuoaiba
質問者

補足

ご回答ありがとうございます。 筋力向上には、筋の神経発火頻度の向上と、筋線維の肥大が関係し、神経系が先に向上することは存じ上げています。 ご理解いただけると思いますが、実験ではありません。 研究目的で実施したわけではありませんので、事実を報告するのみです。 本当に元々の握力の高さ(握力だけに限らず他の項目も含めて)が影響しているのであれば、今後もためにもトレーニング方法を検討する必要があるので、分析できれば良いなと思っています。 このあたりも考慮して、統計手法を教えていただけないでしょうか。

  • ORUKA1951
  • ベストアンサー率45% (5062/11036)
回答No.1

統計的な問題と言うより、トレーニングになっていない可能性は??  乱暴な言い方をすると、最大筋力に対して70%超の運動をするとトレーニングの効果が現れますが、そうでない場合は筋肉は増えないです。 「一般的には最大筋力の約70%以上の負荷が必要といわれています。これに満たない負荷をかけ続けても、筋力はアップしません。( http://www10.plala.or.jp/azzurri/sprint/basic_study/knowledge_strength.html )」  トレーナーが付く場合、130%などの高負荷を与えることもあります。

zuoaiba
質問者

補足

ご回答ありがとうございます。 ≫統計的な問題と言うより、トレーニングになっていない可能性は?? それは大丈夫です。 握力にも、筋力にも特化したトレーニングをしたわけではなく、あくまでも「総合的に体力を高める」ことを目的としたトレーニングですので。 ≫一般的には最大筋力の約70%以上の負荷が必要といわれています。これに満たない負荷をかけ続けても、筋力はアップしません 70%1RMのトレーニングは成人を対象とした結果だと思います。 子どもや高齢者にはこれはあてはまりませんね。 また、筋発揮張力維持法やプライオメトリクスでは、70%1RMでなくとも筋力増強効果はあります。 ご回答の補足になりますが。

関連するQ&A

  • SPSSの反復測定項目がでてこない

    SPSS12.0に関する質問です。 CDをダウンロードしたのですが、 [分析 - 一般線形分析 - 一変量]という項目しかでてきません。 本来だと一変量の下に[多変量]と[反復測定]という項目がでてきて、繰り返し要因のある分散分析を行えるようです。 CDはすべてダウンロードしました。 何度かアンインストールを行い再度インストール致しましたが、やはり[多変量]と[反復測定]という項目はでてきません。 セキュリティーの問題もあると思い一度無効にしてからダウンロードしてみましたがやはりだめでした。 ちなみにwindows xpを使用しております。 もしよろしければ、質問にお答え願いませんでしょうか? 宜しくお願い致します。

  • アンケートの信頼性・妥当性

    SPSSで、アンケートの分析をしています。 α係数を求めたいのですが、私がもっている本(SPSSで学ぶ多変量解析・統計解析)に 信頼性や妥当性の話はでてきません。 SPSSで信頼性や妥当性をもとめる方法がのっている本などご存知の方がいましたら、おしえていただけますか?

  • 判別分析における説明変量と的中率の関係

    判別分析における説明変量と的中率の関係について質問です。 いま、線形判別関数で判別分析を行っています。 ウイルクスのΛ統計量による検定を行い、判別に寄与してない説明変量を除き、判別分析を行った場合の判別的中率は、寄与していない説明変量を含んだ場合の判別的中率を上回ることはあるのでしょうか? よろしくお願いします。

  • 共分散分析(ANCOVA)で困っています

    共分散分析(ANCOVA)で分からない点があり困っています.  疫学研究系の国内誌に投稿したところ,査読者から,共分散分析のモデルについて再考すべしとの指摘がありました.  要因A(体操教室の参加者,不参加者)が従属変数Y(握力の強さ:連続変数)に及ぼす影響について,共変量X(年齢,性別,教育年数,喫煙)を投入した共分散分析のモデルにより検討しようとしています.  そこで質問です:  ・質問(1) 共変量Xは,従属変数Yとじっさいに有意な相関関係にあるものしかモデルに投入できないのでしょうか?    ・質問(2) 共変量Xのうち,要因Aと相関関係に有るもの,要因Aと相関関係に無いものの両方を混在させてモデルをつくることは妥当なのでしょうか?  ・質問(3) 査読者から,共分散分析を実施する上での前提を確認することとの指摘がありました.共分散分析を実施するうえで必ずチェックしなければいけない点について分かりやすく教えてください.  以上について,お教えいただければ幸いです.

  • 体育のレポート課題について

    今日、7月8日中に大学の体育のレポートを提出しなければならないので、できるだけ早く回答を頂けると嬉しいです。 課題は「これまでに実施した1回生の体力測定データを用いて、自由にテーマを設定して分析しなさい」というもので、条件は ○2000字以上 ○数値データをまとめる際、統計に基づいた分析を行う(平均、標準偏差、相関など) ○グラフや表などの資料を作成、添付する です。与えられているのは、回生100人の体力測定データ(匿名)のみです。実施された体力測定の項目は、握力・上体起こし・長座体前屈・反復横とび・シャトルラン・50m走・立ち幅跳び・ハンドボール投げ・開閉脚ジャンプです。 何となくテーマを設定しても比較データが見つからないなどで困っているので、テーマ設定からアドバイスをお願いします。

  • コンジョイント分析

    コンジョイント分析について教えて下さい。 統計ツール(SPSS ConjointやSASなど)を使ってコンジョイント分析を実施し、結果を得ることはできるのですが、では実際統計ツールでどのような解析をしているのかを知りたいと思っています。 多属性態度モデル(A=ΣPI)の逆のアプローチでA(Attitude)からI(属性の重要度)を導き出すというモデルのようですが、具体的な導き出し方が判りません。 統計ツールごとに違いはあるでしょうが、 一般的なコンジョイント分析のモデルに関してご存知の方がいましたら、ご教示下さいますようお願いいたします。(簡単な具体例があると非常に助かります。)

  • 共分散分析に関して。

    通常,高低群に分けたものを独立変数とし,平均値の差を知りたい変数を従属変数とした場合には,t検定でも分散分析でも同じ値が算出するかと思うのですが,そこに共変量の影響を仮定した場合には共分散分析が検定力を強め,有意差が異なってくるのではないかと考えました。 そこで,SPSSの「一般線形」「1変量」で共変量をすべて投入して分析を行ったんですが結果をどう見ればいいのかよく分かりません。また,共変量の投入が妥当なのかも疑問です。そこで,どういった場合に共分散分析を行えて,またそれが妥当なのか,ご教授いただけると嬉しいです。 ちなみに,分散分析を行う際に影響を及ぼすと思われる共変量は,性別や年齢,職種など全部で5つあります。これを全部一括して投入するのか,もしくは1つづつ投入するのか,それとも分散分析が妥当なのか,よろしくお願い致します。

  • 大学祭で有料体力測定を行う予定ですが、受けたいですか?

    今秋、大学祭で出店を計画しています。 内容は、有料の体力測定。 大学のトレーニング施設から器具を借りてきて行います。 背筋力測定・握力測定・肺活量測定… 各種1回50円。 体力測定を行う機会がない方々に質問です。 1回50円は高いでしょうか?適正価格でしょうか? それとも安いですか? また、もし会場に来たと仮定して、この有料体力測定を受けたいと思いますか?

  •  運動効果の統計処理方法について教えてください。

     運動効果の統計処理方法について教えてください。  私は、今、体育大学で卒業論文を書いているのですが、統計処理の方法が分かりません。  1ヶ月間、ある運動を毎日行うグループ(毎日)と、週3回行うグループ(週3)と、全く行わないグループ(無し)があり、1ヶ月の運動による体組成(筋肉量や脂肪量)の変化と運動実施頻度の関係を見たいと思っています。  まず、1ヶ月の運動前と後の体組成を、各グループで、対応のあるt検定を行おうと思っています。  そして、1ヶ月の運動前後で有意な効果が認められた場合、運動頻度の影響を、対応のないt検定もしくは一元配置分散分析で比較しようと思っています。“無し”は有意な体組成の変化が認められないと思われるので、その場合、“毎日”と“週3”の体組成変化量(もしくは変化率)対応のないt検定により検定します。もしくは、“毎日”、“週3”そして“無し”の体組成変化量を一元配置分散分析により検定を行うと思っています。  ただ、指導教官は、二元配置分散分析を使うのでは?と言うのですが、二元配置分散分析がよく分かりません。  運動効果(1ヶ月の運動前vs運動後)と頻度の影響(毎日vs週3vs無し)の要因で見るのでしょうか??この場合、運動効果は対応していますが、頻度は対応しないことになります。また、“無し”を含めて運動効果を検定すると、運動効果の有意差が出にくくなると思うのですが、、、  詳しい方、ご教示ください。よろしくお願いします。

  • 統計に関する基礎的な質問です。線形判別モデル、線形回帰分析モデル、ロジット分析モデルの違いをうまく説明できません。

    統計に関する基礎的な質問です。線形判別モデル、線形回帰分析モデル、ロジット分析モデルのそれぞれの特徴と違いを大学のゼミでうまく説明したのですが、不勉強のためうまく説明できません。 とくに、線形判別モデルと線形回帰分析モデルの違いがよくわからず困っています。どちらも、最小二乗法などを用いて回帰式を求めているので同じようなものだと思えてしまうのですが・・・どなたか、教えてください。