【運動醫學】~ 次最大運動測試 (Sub-maximal Exercise Testing)
為了解決測試最大攝氧量的設備並不容易取得,以及部分不適合進行最大運動測試的族群,「次最大運動測試」被設計出來了。
※ 警語要寫在前面,如果你有已知的慢性疾病追蹤中,要進行下列測試時,建議諮詢你的家庭醫師,以避免測試中發生不必要的風險。
以下介紹幾個常見的:
1. 改良式的布魯斯跑步機測試(Modified Bruce Treadmill Test)
這在心臟科的檢查也常看到,就和運動心電圖相同的設置;測驗分為0~7不同階段 (共9個),對應不同的跑步機速率&坡度,每個階段跑3分鐘。
最後看跑了幾分鐘,代入對應的公式,就可以得到預估的VO2max。(所以變數只有你能跑多久)
2. 單一階段次最大跑步機走路測試(Single-Stage Submaximal Treadmill Walking Test, SSTWT)
速度定在2.0mph ~ 4.5mph,以讓受測者可以維持在最大心率的50%~70%進行測驗,在坡度0%持續4分鐘;再上升至坡度5%測驗,並收集最後穩定的心率;最後調回坡度0%做收操。(所以變數有:跑步機速率、在坡度5%的最後穩定心率、年齡、性別)
3. Astrand and Ryhming 腳踏車測試(A-R Cycle Ergometer Test)
這兒指的腳踏車就是健身房看得到那種可以調阻力看功率的。
一開始先因應受測者不同,選擇可能適合的功率75W、100W、150W。迴轉數設定在50rpm,進行6分鐘的測試,並收集最後15到20秒的心率數。
如果最後的心跳數在每分鐘130~170次,且第5、第6分鐘,相差不到每分鐘5次,實驗即結束;如果相差大於每分鐘5次,就繼續踩下去;但如果心跳低於每分鐘130次,則要提高設定功率,再重新開始。
最後再用穩定心率和設定功率去查表,並配合年齡校正因子,即可得到最大攝氧量估計值。
4. 加拿大有氧適能測試(Canadian Aerobic Fitness Test, CAFT)
這有點像台灣的體適能測驗常用的「3分鐘登階測驗」,只是更複雜一些,分為兩個階段。
依據年齡不同,登階的初始速率就不同;而收集運動後10秒的心率數,再決定要不要進到第2階段。
附註:台灣常用的三分鐘登階測驗 (不過最後得出的數值不是最大攝氧量)
https://www.fitness.org.tw/measure06.php
5. 12分鐘跑步測試(12-Minute Run Test, 12-MRT)
這個很單純,就是12分鐘,你能跑多遠是多遠,變數就只有距離一個。後來因應心血管疾病族群,設計了12分鐘走路測試。
像我的運動錶,叫我去跑或走一段15分鐘以上的活動,就可以算出最大攝氧量,那應該就是用這個公式(因為這個算式完全不考慮到心率數,所以如果要刷數據就儘量衝,不用管配速了...XD)
6. 20公尺折返跑測試(20-Meter Shuttle Test, 20-MST)
每1分鐘為一階段,初始速率分別為女生8.5km/h、男生10km/h;每完成一階段,上升0.5km/h,評估最後到什麼速率沒辦法再跟上。
最後把最大的速度及年齡代入公式就可以得出最大攝氧量估計值。
7. 1英里跑道步行測試(Rockport Fitness Test, 1-MTW)
在一英里長的距離中,能「走」多快是多快,並在每1/4英里時紀錄心跳數,至少要進行2次;最後把所需時間及4次心跳數的平均值代入公式就可以得到最大攝氧量。
後來也發展出,1.5英里跑步測試、2英里跑步測試...等。
〖小結〗
上面介紹的各項「次最大運動測試」都是經過信效度檢驗可信度相對高的方式,但估計畢竟是估計,一定會有誤差值。
而且,你可以看到,有些測驗方式,根本不去看心率變化,和很多練習跑步的人,會特別去算不同的心率區間,好像搭配不起來。
其實大家千萬不要有數值越高,運動表現越好這種迷思;最大攝氧量就只是一個有氧適能的參考值,運動最終的表現,影響的因素太多了,以跑步而言,例如:跑步的姿勢、配速、技巧,甚至是無氧適能等等,都會決定最後的結果。
總算寫完這一部分了,明天是最後一個單元,從文獻中來看看,怎麼樣的訓練,可以提升最大攝氧量。
※ 參考文獻:
Noonan, Vanessa, and Elizabeth Dean. "Submaximal exercise testing: clinical application and interpretation." Physical therapy 80.8 (2000): 782-807.
https://doi.org/10.1093/ptj/80.8.782
實驗誤差公式 在 三妍良語的勵志實驗室。自我成長書籍實踐報告 Facebook 的精選貼文
4/21(二)
[100題生活題目]NO.15記帳
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我擁有記帳的習慣,是從大學時開始的。
我是國王,
金錢是我的人民。
記帳就像一座城堡的門衛,
紀錄有甚麼人入關和出關,
我的金錢是甚麼原因出去了,
又是甚麼原因回來了。
在我的記帳軟體裡面
其中有一個奇特的分類,
無論我換過幾個記帳app,
這個分類都會出現,
它負責分類我對金錢的
某個黑暗又遺忘的片段,
叫做「黑洞」。
就像是政府的秘密部隊,
它會抹掉不平衡的收支狀況,
讓APP上的金額跟真實錢包和銀行的數字
是吻合的,
連一元的誤差都不可以有。
它負責在我的錢包的金額和
帳上對不齊的時候出現,
不論是多了錢還是少了錢,
這個黑洞通通負責擺平,
例如帳上多了10元,
我就會在手機輸入
支出:- 10元
項目:黑洞
附註:不知道為什麼帳對不上
我曾經想過不要記帳算了,
因為花費的每個東西都要打進手機裡面,
一一記錄起來我覺得很麻煩。
而且我對數字不敏感,
老是會輸錯金額或重打支出,
這也是造成黑洞的原因。
但是我曾經嘗試不記帳兩個月以後,
我的支出大幅增加,常常把錢花光,
而且還不知道買了什麼。
有記帳還有存款,
沒記帳變成月光族。
這件事讓我非常震驚,
所以我後來還是努力去尋找
適合我的記帳軟體。
我找了五花八門的記帳方式來測試,
每個理財老師的方法都不大一樣,
有的用信用卡、發票來記帳,
有人用Excel記的呱呱叫,
有人用預算的方式,分配大致的金錢,
然後不要花超過就好。
我後來找到一款很喜歡的APP
Bluecoins(藍幣)
介面簡潔又清楚,
還有線型圖顯示錢包的存款走勢。
我遵循這個理財概念很多年:
收入-投資-儲蓄=支出
每月有薪水進帳時,
我會先按照這個順序扣掉我的薪水:
1️⃣股票投資10%
2️⃣自我成長10%
3️⃣保險30%
4️⃣緊急預備金10%
5️⃣每月固定支出
6️⃣一年大型花費預算
(紀錄一年支出後,抓出特殊節日的重大花費,例如母親節或生日、旅遊費用,全部加總除12個月=每個月預先扣除存款,避免該月入不敷出)
7️⃣最後剩下的錢=每個月可自由花費的錢
(分成4個禮拜)
8️⃣額外收入:獎金、發票中獎等等,
存入投資理財帳戶或自我成長帳戶。
以上。
雖然我的數字觀念很差,
收入從來沒有超過25K
但善加運用公式,
多年下來持續理財的習慣,
我至少得到10點的好處:
1. 從來沒有把信用卡刷爆
2. 能夠花錢沒有罪惡感
3. 即使突然沒有收入,
也可以不擔心下個月沒有生活費
4. 不被物質慾望綁架
5. 要慶祝節日時,該月的錢包不會吃土
6. 每年都可以上課進修
7. 想買甚麼書就買甚麼書
8. 投資帳戶的本金+獲利持續投入,
複利的曲線往上攀升
9. 有時間可以探索自己的人生方向
10. 了解甚麼東西對自己來說最重要
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實驗誤差公式 在 劉恭甫-功夫老師 Facebook 的最佳解答
【#功夫快讀一點】098
※※※ 數據不會說話,是你在為它說話 ※※※
.預設立場或過度自信,對預測來說,是非常可怕的事。
.預測不是在追求是與非,而是估算事情發展的「機率」。有精準的機率,才能做出有利的決策。
.做預測時,最怕一看見「有相關」就解釋成「因果關係」。(冰淇淋 vs. 森林大火)
.預測時不能忽略「誤差」,並要勇於承認有「不確定性」。 不然你會過度解釋,變成不精準的預測。
.根據預測出來的機率,做了最有利的選擇,即使最後結果不好,仍然是好預測。
.在很多情境中,不是一定要追求終極完美的預測,只要預測比競爭對手好,你就贏了。
.當大家不免被雜訊迷惑時,問問自己,你有什麼法寶,能讓自己更接近真相?跟著法寶走,不要跟著群眾走。
.有新的重大資訊進來時,能保持客觀,隨時更新的預測,才有可能是精準的預測。
◎預測思考訓練:
【情境1】在股市裡,為什麼贏的人反而輸了?
現在舉辦一場拍賣會,拍賣一個裝有零錢的罐子,大家去猜測裡面有多少錢,並決定你願意用多少錢去標這一罐錢。出價最高的,可以把罐子帶走。
這是經濟學裡一個常見的實驗,實驗的結果,往往都是這位贏家所出的錢,大過罐子裡的錢。沒贏就算了,贏了反而賠錢,這就是所謂的「贏家的詛咒」。這件事的問題出在,贏的那個人,做出了很糟糕的預測。很多時候,是預測者過度自信了。
這個實驗,跟股市的特性是一樣的。往往當許多投資人都「感覺現在是投資的好時機」時,同時期股價都會飆高。雖然這明明跟股票應該買低賣高的邏輯背道而馳,但是人總是會在這些時候特別樂觀,大膽搶進。所以這些投資人,如果在股市裡失利了,都是因為他們誤將樂觀氣氛這個雜訊,當成可以搶進的訊息,做出了錯誤的預測的關係。
【情境2】為何九一一攻擊時,第二棟大樓被撞不用太驚訝?
根據貝氏定理,做預測時,事前某件事的發生機率有多高,會很大程度影響後來的發生機率。
九一一恐怖攻擊那天早上,大多數美國人都會認為恐怖分子用飛機撞進曼哈頓高樓的機率趨近於零。那是第一架飛機還沒撞進大樓前的數據。等到第一架飛機事故發生之後,第二棟樓被攻擊的可能性就無庸置疑了。
根據貝氏定理的公式計算,第一架飛機事故前,美國高樓被恐怖攻擊的可能性根據歷史紀錄可是兩萬分之一,或者說0.005%。第一架飛機事故發生後,美國被恐怖攻擊的機率當下被改寫,提高到了38%。這時,當我們再預估第二架飛機撞上高樓發生的機率時,運用貝氏定理的公式計算之後,整體機率陡增到99.99%。(貝氏定理用一行簡單的公式就能算出這個機率,詳見第8章)
然而,一般人「憑感覺」的預測卻是:在艷陽高照的紐約,發生一次意願已經夠不可能了,第二次幾乎是真的完全不可能!但使用貝氏定理,卻能輕鬆預測第二起事故的發生。這就是為什麼我們在做預測時,不能憑「感覺」,而要信賴客觀工具的原因。
【情境3】氣象預報不準確,能不能怪罪預報員?
依照基本原則來看,所有的預測,顯示的結果應該都是機率,而且一定會有不確定性。氣象的預測,也不例外。
美國國家氣象局經過長年來的努力,所取得的氣象資料以及他們的預測,準確率已經大有進展。然而,為何大家仍覺得氣象預報不準?
這是因為商業氣象頻道,為了顧客服務的經濟動機,有時會在資料的呈現上做些操弄。比如,當他們說降雨機率20%時,有時其實只有5%。因為民眾對於這種幫助提高警覺的「假警報」不介意。相對的,若他們預期不會下雨時卻下雨了,大家就會咒罵氣象頻道毀了他們的野餐。而且,氣象預報時,更無法呈現出「不確定性」,誠實展現出預測中的不確定或者誤差,也會有損預報的權威感。
在這樣的情況下,並不是預測技術無法精準,而是氣象頻道實在沒有砥礪自己追求預報精準的動機。然而,這是個惡性循環。結果就是當真的發生卡崔娜這樣的颶風時,很多已經把氣象預報當成「狼來了」的民眾,就可能會喪失性命。
※※※ 來源《精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的訊息?》※※※
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