Hace unas semanas publicamos un libro blanco de pruebas en el que explicábamos todo sobre nuestro algoritmo, la tecnología que lo sustenta y muchos datos que demuestran por qué deberías confiar en las mediciones. El objetivo de este blog es resumir las principales conclusiones de este estudio. Puede descargar el documento completo y los datos brutos aquí.
Realizamos tres pruebas diferentes con tres tecnologías distintas: prueba de sentadillas con el LPT (transductor de posición lineal) de Vitruve y prueba de estocadas con el sistema de captura de movimiento STT System (MOCAP), realizadas por nosotros. Nuestro colega en China, Zijuin Ge, realizó por su cuenta una prueba de press de banca contra el Gymaware LPT.
Medimos la amplitud de movimiento, la velocidad media y la velocidad máxima. Ahora hablaremos de la velocidad media, pero puedes acceder a los demás datos en el libro blanco.
¡DESCARGA AHORA LA APLICACIÓN SPLEEFT PARA TELÉFONO, MAC Y WATCH!
Validez y Fiabilidad Spleeft - Con el Apple Watch y el iPhone
¿Cuál es el error medio de la aplicación?
Al comparar Spleeft con las demás tecnologías se observa una correlación muy elevada (r > 0,98). Sin embargo, el error medio varía entre dispositivos.
Frente a Vitruve y el MOCAP, el error más bajo fue de 0,016 m/s del Apple Watch 8. El más alto fue de 0,03 m/s en el iPhone 7. El método Bland-Altman demostró la validez de estos dispositivos, ya que no se encontraron errores sistemáticos.
Se ha encontrado un error sistemático contra Gymaware. Estamos tratando de entender esta diferencia, porque estos errores no se encontraron contra Vitruve o el MOCAP. El sesgo sistemático es muy claro, por lo que nuestra hipótesis es que se basa en el algoritmo de Gymaware. Tal vez la corrección de los ejes horizontales.
¿Y la fiabilidad?
Al comparar tres dispositivos frente a Vitruve se observó un coeficiente de variación (CV) muy bajo (1,67%). Lo mismo ocurrió con el MOCAP (1,71%) y el Gymaware (4,2%). Considerando muy preciso un CV inferior al 6%, está claro que Spleeft resultó fiable frente a todos los dispositivos.
Podríamos decir que Spleeft es válido y fiable frente a Vitruve y el MOCAP. Frente a Gymaware, no es válido pero sí fiable, ya que el error es sistemático y el CV muy bajo.
¿Podemos comparar mediciones tomadas con distintos dispositivos?
No se encontraron diferencias significativas entre los tres dispositivos diferentes al realizar la prueba de sentadillas con: iPhone 7 con el algoritmo antiguo, Apple Watch SE (ambos tomando datos de 100 Hz) y un Apple Watch 8 (mediciones de 200 Hz). Además, como se ha mencionado anteriormente, el CV es muy bajo. Esto es muy importante para los entrenadores que pueden importar datos de varios atletas a su aplicación para Mac. Puedes comparar datos entre distintas fuentes.
Además, demostramos que no es necesario el dispositivo más caro (Apple Watch 8 o más reciente) para medir la velocidad de la barra con precisión. Como se verá en el libro blanco, las mediciones de 200 Hz fueron mejores solo para evitar algunos errores aleatorios en el rango de movimiento en movimientos de alta velocidad. Pero no se espera ninguna diferencia en la experiencia del usuario.
