Algumas semanas atrás, publicamos um white paper de prova que explicava tudo sobre nosso algoritmo, a tecnologia por trás dele e muitos dados provando por que você deve confiar em medições. O objetivo deste blog é resumir as principais descobertas deste estudo. Você pode baixar o artigo completo e os dados brutos aqui.
Nós conduzimos três testes diferentes contra três tecnologias diferentes: teste de agachamento contra o Vitruve LPT (transdutor de posição linear) e teste de estocadas contra o STT System Motion Capture System (MOCAP), realizado por nós. Nosso colega na China, Zijuin Ge, realizou um teste de supino contra o Gymaware LPT sozinho.
Medimos a amplitude de movimento, velocidade média e velocidade de pico. Agora falaremos sobre a velocidade média, mas você pode acessar os outros dados no white paper.
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Validade e confiabilidade Spleft — com seu Apple Watch e iPhone
Qual é o erro médio do aplicativo?
Uma correlação muito alta (r > 0,98) foi encontrada ao comparar o Spleeft com as outras tecnologias. No entanto, o erro médio varia entre os dispositivos.
Contra Vitruve e o MOCAP, o menor erro foi de 0,016 m/s do Apple Watch 8. O maior foi de 0,03 m/s do iPhone 7. O Bland – Altman provou a validade desses dispositivos, pois nenhum erro sistemático foi encontrado.
Um erro sistemático foi encontrado no Gymaware. Estamos tentando entender essas diferenças, porque esses erros não foram encontrados no Vitruve ou no MOCAP. O viés sistemático é muito claro, então hipotetizamos que ele depende do algoritmo por trás do Gymaware. Talvez a correção dos eixos horizontais.
E quanto à confiabilidade?
Um coeficiente de variação (CV) muito baixo foi encontrado ao comparar três dispositivos contra o Vitruve (1,67%). O mesmo aconteceu com o MOCAP (1,71%) e o Gymaware (4,2%). Considerando muito preciso um CV menor que um 6%, fica claro que o Spleeft foi considerado confiável contra todos os dispositivos.
Poderíamos dizer que o Spleeft é válido e confiável contra o Vitruve e o MOCAP. Contra o Gymaware, não é válido, mas confiável, pois o erro é sistemático e o CV muito baixo.
Podemos comparar medições feitas em dispositivos diferentes?
Nenhuma diferença significativa foi encontrada entre os três dispositivos diferentes ao realizar o teste de agachamento com: iPhone 7 com o algoritmo antigo, Apple Watch SE (ambos pegando dados de 100 Hz) e um Apple Watch 8 (medições de 200 Hz). Além disso, como mencionado acima, o CV é muito baixo. Isso é muito importante para treinadores que podem importar dados de vários atletas para seu aplicativo Mac. Você pode comparar dados entre diferentes fontes.
Além disso, provamos que não é necessário o dispositivo mais caro (Apple Watch 8 ou mais recente) para medir a velocidade da barra com precisão. Como você verá no white paper, as medições de 200 Hz foram melhores apenas para evitar alguns erros aleatórios na amplitude de movimento em movimentos de alta velocidade. Mas nenhuma diferença na experiência do usuário é esperada.
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Retorno:Guia do aplicativo Spleeft e treinamento baseado em velocidade (VBT)