{"id":10373,"date":"2025-07-23T14:05:51","date_gmt":"2025-07-23T12:05:51","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=10373"},"modified":"2025-07-23T14:05:51","modified_gmt":"2025-07-23T12:05:51","slug":"validez-fiabilidad-iphone-apple-watch-altura-de-salto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/es\/validez-fiabilidad-iphone-apple-watch-altura-de-salto\/","title":{"rendered":"Validez y fiabilidad de una aplicaci\u00f3n para iPhone y Apple Watch para medir la altura del salto"},"content":{"rendered":"

Desde hace varios a\u00f1os, hemos estado publicando datos que muestran que Spleeft es una herramienta confiable para medir la velocidad del movimiento.<\/a><\/strong>M\u00e1s recientemente, nos hemos expandido y Optimiz\u00f3 la aplicaci\u00f3n para medir tambi\u00e9n altura de salto<\/strong><\/a>t<\/strong>, reconoci\u00e9ndolo como otra m\u00e9trica clave para monitorear tanto la efectividad del entrenamiento como la fatiga que genera.<\/p>\r\n

\u00a1DESCARGA LA APLICACI\u00d3N SPLEEFT AHORA PARA iOS, ANDROID Y APPLE WATCH!<\/a><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Una m\u00e9trica compleja<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Aunque parezca simple, Medir con precisi\u00f3n la altura del salto es una tarea compleja<\/strong>Pr\u00f3ximamente publicaremos un informe t\u00e9cnico que detalla el proceso de investigaci\u00f3n y el razonamiento detr\u00e1s de la metodolog\u00eda que hemos adoptado, en concreto, c\u00f3mo determinamos qu\u00e9 definici\u00f3n de altura de salto ofrece la mayor validez al aplicarla a nuestra tecnolog\u00eda. Este art\u00edculo ofrece un breve resumen de dicho resultado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Utilizando la captura de movimiento como est\u00e1ndar de oro<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Despu\u00e9s de pruebas exhaustivas, descubrimos que la definici\u00f3n de altura de salto que mejor se alineaba con nuestra tecnolog\u00eda era el desplazamiento del centro de masa del cuerpo (COM)<\/strong>\u2014desde una posici\u00f3n de pie estacionaria hasta la cima del salto. Este enfoque se ha utilizado en otros estudios cient\u00edficos<\/a> y refleja la definici\u00f3n m\u00e1s tradicional de altura de salto vertical.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para extraer estos valores, desarrollamos un script en Python para procesar los datos de posici\u00f3n vertical capturados por un Sistema de captura de movimiento de STT Systems<\/strong> muestreo a 100 Hz. La altura final del salto se calcul\u00f3 como la diferencia entre la posici\u00f3n del COM en la fase inicial de pie (cuando todo el pie del atleta estaba en contacto con el suelo) y la altura m\u00e1xima alcanzada durante el salto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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Datos brutos de posici\u00f3n vs. tiempo del MOCAP. Los valores en verde muestran la posici\u00f3n inicial. Los valores en rojo muestran el v\u00e9rtice del movimiento.<\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

En comparaci\u00f3n con un m\u00e9todo m\u00e1s com\u00fan como Optojump<\/strong>Este enfoque basado en COM produce valores que son, en promedio, 10 cm m\u00e1s alto<\/a><\/strong>Esto se debe en gran medida a las diferencias en c\u00f3mo cada sistema define el despegue. Los sistemas basados en contacto detectan el vuelo solo despu\u00e9s de que... los dedos de los pies se levantan del suelo<\/strong>, mientras que en el enfoque basado en COM, el vuelo comienza tan pronto como el elevaciones de tal\u00f3n<\/strong> apagado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00bfCu\u00e1l es el error promedio de la aplicaci\u00f3n para medir la altura del salto?<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Encontramos un fuerte correlaci\u00f3n<\/strong> entre la altura del salto medida con Spleeft en un Apple Watch Series 8 a 200 Hz<\/strong> y el sistema de captura de movimiento STT a 100 Hz, con r\u00b2 = 0,957<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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En error absoluto medio<\/strong> era solo 1,3 cent\u00edmetros<\/strong>, y, lo que es m\u00e1s importante, permaneci\u00f3 constantemente bajo<\/strong> en un rango de alturas de salto. Para saltos entre 10 y 20 cm<\/strong>, el error promedio fue 1,0 cent\u00edmetros<\/strong>. Para saltos entre 40 y 50 cent\u00edmetros<\/strong>, s\u00f3lo aument\u00f3 ligeramente a 1,6 cent\u00edmetros<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Adem\u00e1s, una An\u00e1lisis de Bland-Altman<\/strong> Confirm\u00f3 la ausencia de sesgo sistem\u00e1tico, como se preve\u00eda. El intervalo de confianza del error es muy similar al reportado en estudios de validaci\u00f3n de otras aplicaciones, como Mi salto 2<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

En nuestros experimentos, nos dimos cuenta de la importancia de Realizar una fase de aterrizaje correcta en los saltos<\/a> Flexionando las rodillas sin bloquearlas. Esto es importante para mantener la fiabilidad de los datos, as\u00ed como la salud articular. Cada tecnolog\u00eda tiene sus propias consideraciones. En plataformas de contacto, por ejemplo, se debe tener cuidado de no flexionar las piernas durante la fase de vuelo, ya que esto puede dar lugar a sobreestimaciones.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

El valor del monitoreo diario: d\u00f3nde reside el verdadero impacto<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

En el campo del entrenamiento basado en la velocidad y el desarrollo de tecnolog\u00edas relacionadas, Se pone mucho \u00e9nfasis en validez cient\u00edfica<\/a> y confiabilidad<\/strong>\u2014Y con raz\u00f3n. Dado que recopilamos datos en periodos tan cortos, incluso peque\u00f1as inexactitudes pueden generar errores significativos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Una de las evaluaciones m\u00e1s utilizadas en la investigaci\u00f3n es la prueba-reprueba<\/strong> protocolo. Sin embargo, Comentarios de usuarios del mundo real basados en datos de entrenamiento reales<\/strong> es igualmente valioso. El gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n ilustra la estabilidad diaria de mediciones de altura de salto<\/a> usando Spleeft.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Se nota claramente tendencias relacionadas con mejora del rendimiento<\/a> y desentrenamiento<\/strong>, as\u00ed como ca\u00eddas ocasionales probablemente relacionadas con la fatiga. Dicho esto, la mayor\u00eda de los datos se recopilaron despu\u00e9s de un d\u00eda de descanso, siendo la sentadilla con salto el primer ejercicio de la sesi\u00f3n, condiciones que ayudan a explicar los patrones observados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n
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\"Iv\u00e1n<\/div>\r\n\r\n
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Iv\u00e1n de Lucas Rogero<\/a><\/h3>\r\n

Aplicaci\u00f3n de rendimiento f\u00edsico y CEO de MSC<\/p>\r\n

Dedicado a mejorar el rendimiento atl\u00e9tico y el entrenamiento ciclista, combinando ciencia y tecnolog\u00eda para impulsar resultados.<\/p>\r\n\r\n

Entrenamiento Ciclismo<\/a> LinkedIn<\/a> Medium<\/a> Twitter<\/a><\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Durante varios a\u00f1os, hemos publicado datos que demuestran que Spleeft es una herramienta fiable para medir la velocidad de movimiento. Recientemente, hemos ampliado y optimizado la aplicaci\u00f3n para que tambi\u00e9n mida la altura del salto, consider\u00e1ndola otra m\u00e9trica clave para monitorizar tanto la eficacia del entrenamiento como la fatiga que genera. DESCARGA LA APLICACI\u00d3N SPLEEFT AHORA PARA iOS, ANDROID Y\u2026 <\/p>\n

Leer m\u00e1s Validez y fiabilidad de una app para iPhone y Apple Watch para medir la altura del salto<\/span><\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":10487,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-10373","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-validation"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10373","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10373"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10373\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10373"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}