Диссертация (1151322), страница 33
Текст из файла (страница 33)
10).Представленная факторная модель имеет следующую интерпретацию.Наиболее весомыми из исходных признаков являются четыре компоненты,которые объясняют 83% общей дисперсии исходных признаков. При этомпервая компонента, объясняющая 27 % суммарной дисперсии,имеетнаибольшие (по абсолютной величине) нагрузки в следующих тестах: объёмвыполненной работы; концентрацияАТФ в крови;максимальноепотребление кислорода; силовые показатели; коэффициент специальнойвыносливости;отрицательнаянагрузкаприминимальнойсатурациикислорода.
Первую компоненту можно интерпретировать как факторразвития специальной выносливости на основе объёма выполненной работы199с максимальным потреблением кислорода, энергообеспечением за счётсинтеза АТФ и способности противостоять минимальному насыщению кровикислородом.Вторая компонента объясняет 23% общей дисперсии.
Особенновысокие коэффициенты положительной связи наблюдаются между второйкомпонентой и концентрацией глюкозы в крови; средней и <88% сатурациейкислорода, отрицательная сильная связь наблюдается концентрацией лактатаи кетонов в крови. Она была интерпретирована как фактор, обеспечивающийработу за счёт окисления глюкозы при пониженном насыщении кровикислородом и сдерживании липидного образования энергии и ростаконцентрации кетонов и лактата крови.Таблица 10Факторный анализ после ССН аэробной направленности№п/п12345678910111213141516171819ПеременнаяобъёмМаксЧСССредЧССМинЧССКкалвремялактатглюктриглкетоныАТФМПКШтанге (с)СИЛАSрO2 базаSрO2 средSрO2 минSрO2 <88КСВОбщ.дис.%Фактор10,8150,2420,1510,0230,4260,682-0,1480,177-0,0790,0330,7300,8540,6040,6220,2160,124-0,873-0,0800,7085,05627Фактор20,0970,025-0,0510,068-0,1520,007-0,7850,8370,295-0,7560,2050,419-0,2580,0790,5820,919-0,2050,903-0,2804,42723Фактор30,3940,9180,8660,9260,7520,5080,0070,216-0,1670,0060,246-0,018-0,481-0,028-0,516-0,034-0,271-0,0710,0454,14322Фактор40,3130,2290,005-0,1830,2660,2970,3640,413-0,807-0,4110,2670,045-0,1410,872-0,022-0,150-0,037-0,251-0,1002,15711Третья компонента объясняет 21% суммарной дисперсии.
Высокаянагрузка имеется в тестах, характеризующих ЧСС и расход энергии. Эта200компонента была интерпретирована как фактор, обеспечивающий расходэнергии за счёт слаженной работы сердечнососудистой системы.Четвёртая компонента объясняет 11% суммарной дисперсии. Высокаянагрузка имеется в силовых показателях и отрицательная в наличиитриглицеридов в крови. Она была интерпретирована как фактор развитияскоростно-силового компонента с использованием окисления липидов.Анализ результатов факторного анализа показал, что развитиескоростно-силовойспециальнойвыносливостиваэробномрежимепроисходит на основе объёма выполненной работы с максимальнымпотреблением кислорода, энергообеспечением за счёт синтеза АТФ иглюкозы,приминимальномиспользованииокислениялипидовиспособности противостоять минимальному насыщению крови кислородом,что приводит к небольшому росту кетонов и лактата в крови.Кластерный анализДляопределенияструктурноговоздействияэкспериментальныхбиологических аспектов на развитие аэробного компонента выносливостидзюдоистов был проведён кластерный анализ изучаемых критериев до ипосле скоростно-силовой нагрузки аэробной направленности.До применения ССН аэробной направленностиПри определении структуры состояния дзюдоистов до скоростносиловой нагрузки аэробной направленности был проведён кластерный анализпервичных показателей, который показал взаимодействие различных системорганизма (рис.
44).Как видно на рис. 44 кластерная структура состоит из ступенчатогообъединения изучаемых показателей, которые можно разделить на шестьпостепеннообъединяющихсякластеров.Первуюгруппу кластеровсоставляет сатурация кислорода, которая объединяется с концентрациейглюкозы в крови, что объясняется сильным взаимодействием междуокислениемглюкозыинасыщениемкровикислородом.Затемприсоединяется кластер силовых показателей, который также сильно зависит201от окислительных возможностей глюкозы. Следующим является показательШтанге, характеризующий адаптацию организма к гипоксии, которыйразвивается при помощи развития силы. Концентрация АТФ в мышцах такжезависит от предыдущих кластеров.
Объединяющим кластером являетсякоэффициент специальной выносливости, который основывается на связивсех предыдущих показателей. Отдельным кластером находятся показателиконцентрации кетонов и триглицеридов в крови, которые объединяются сДендрограмма для 10 перемен.Метод одиночной связиЕвклидово расстояние250Расстояние объед200150100500кетоныКСВтриглштанге (с)АТФmin SpO2(%) база SpO2(%)СИЛАсрSpO2(%)глюкозаРис. 44- кластерная структура подготовки дзюдоистов до скоростно-силовойнагрузки аэробной направленностикоэффициентом специальной выносливости и показывают зависимостьработоспособности от липидов и продуктов их обмена.После применения ССН аэробной направленностиКак видно на рис.
45 после применения скоростно-силовой нагрузкиаэробной направленности кластерная структура значительно изменилась иприобрела более концентрированную связь. Она стала состоять из трёх202больших кластеров. Первую группу кластеров составляют показатели,характеризующие нагрузку: сатурация кислорода, значения ЧСС, времявыполнения нагрузки, силовые показатели, адаптация к гипоксии, наличиеглюкозы в крови и коэффициент специальной выносливости. Вторая группакластеров объединяет показатели, обеспечивающие выполнение нагрузки:расход килокалорий, наличие в крови кетонов, триглицеридов и лактата,максимальное потребление кислорода и концентрация АТФ в мышцах. Итретим кластером, объединяющим эти две группы, является объёмвыполненной работы.Дендрограмма для 19 перемен.Метод одиночной связиЕвклидово расстояние1E5Расстояние объед80000600004000020000объёмМаксЧСССредЧССМинЧССКСВвремяСИЛАSрO2 средSрO2 <88SрO2 базаглюкозаштанге (с)АТФМПКSрO2 минлактаттриглкетоныКкал0Рис.
45- кластерная структура подготовки после аэробной ССНТаким образом, видно, что при скоростно-силовой нагрузке аэробнойнаправленности главным критерием повышения работоспособности являетсяобъём выполненной работы.Регрессионный анализУправление развитием аэробного компонента выносливостиДля текущего контроля и прогноза успешности развития аэробногокомпонента в коэффициенте специальной выносливости дзюдоистов нами203былаиспользованаРегрессионныеклассическаяуравнениямодельпозволяютмножественнойустановитьрегрессии.наличиевзаимнойпричинной связи и получения предикторов для зависимой переменной приразвитии аэробного компонента выносливости.При исследовании показателей аэробной нагрузки отсутствовалааприорная информация о порядке независимых первичных показателейподготовленности по их важности для предсказания зависимой переменной.Для решения вопроса об исключении части переменных с незначительными статистическими коэффициентами нами применялся пошаговыйрегрессионный анализ.
В процессе применения пошаговой регрессиинезависимые переменные одна за другой включались в подмножествосогласно предварительно заданному критерию. С помощью пошаговойпроцедуры определяли упорядоченный список предикторов. Для получениянаилучшего подмножества из этого списка выбирались несколько такихнезависимых переменных, которыебы возможно лучше предсказывализависимую переменную. Критерий зависимости переменной для уровнярегрессий основывался на уменьшении сумм квадратов, и независимаяпеременная, наиболее влияющая на это уменьшение в самом шаге, вводиласьв регрессию (табл. 11).В результате применения пошагового линейного регрессионногоанализа с помощью программного продукта компании StatSoft Статистика6.0 получены следующие модели, позволяющие предположить вероятныйпрогнозразвитиязависимостиоткоэффициентапоказателейспециальнойвыносливости( Х1) втестирования аэробной функциональнойподготовленности (р<0,05): от концентрации триглицеридов в крови дотренировки ( Х 2 ), наличия глюкозы в крови после тренировки ( Х 3 ),максимального потребления кислорода ( Х 4 ), максимальной вентиляциилёгких ( Х 5 ) и эффективности вдоха ( Х 6 ) .Х 1 = 0,312 Х 2 - 0,164 Х 3 + 0,549 Х 4 + 0,589 Х 5 - 0,065 Х 6 + 192,17204Таблица 11Коэффициент специальной подготовленности дзюдоистов в зависимости от аэробнойподготовленности (на основе регрессионного анализа)№переменнойR²Х1Коэффициент t расчётнаярегрессииР92%234560,312-0,1640,5490,589-0,065192,17136,911,7146,7-11,6140,5< 0,001< 0,04< 0,02< 0,003<0,003Предполагаемые модели прошли успешную апробацию на рядетестирований специальной подготовленности экспериментальной группы.Приведённое уравнение может быть широко использовано дляуправления развитием аэробного компонента выносливости дзюдоистов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
