개인요소와 신체측정치수를 이용한 등장성 근지구력시간의 예측을 위한 다중회귀모델

Multi-regression model to predict isotonic endurance using personal factors and anthropometrical data

최대자율수축의 백분율(%MVC)과 같은 개인요소는 정적인 근육작업에서 필요한 근지구력시간과 유의성 있게 연관되어 있다고 알려져 왔다. 본 연구에서는 등장성 수축 운동 시 상완 이두근의 근지구력시간을 예측하는 회귀모델에 관하여 연구하였다. 8명의 건강한 피검자가 자원하여 10%MVC강도의 등장성 수축운동을 소진할 때까지 각각 5회분씩 수행하였다. 개인요소와 신체측정치수를 근지구력시간의 예측자로 하는 회귀모델들에서 산출된 결정계수와 p-값을 비교하였다. 그 결과 다중회귀모델에서 유의성 있는 결정계수가 있었으며 근지구력시간을 예측하기에 유용함을 알 수 있었다.

Previous studies have shown that personal factors such as the percentage of maximal voluntary contraction(%MVC) were significantly related to endurance time for static muscular work. The present study investigated regression models to predict endurance time of biceps Brachii muscle during isotonic contractions. Eight healthy subjects volunteered for this study, and performed five test sessions of isotonic contraction exercises at 10% of MVC until their exhaustion, respectively. The determinant coefficients and p-values were compared among regression models using personal factors and anthropometrical data as predictors of endurance time. The results demonstrated that multi-regression model had significant coefficients of determination, and was useful to predict endurance time.