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特定族群專用之能量消耗預估方程式設計與應用-以運動員與非運動員為例

為了解決garmin vivofit jr. 3的問題，作者張淳皓 這樣論述：

本研究主要目的在於改良與設計適用於不同體能素質族群的穿戴感測裝置之能量消耗預測方程式。方法：在計畫中，招募了120名成年受測者，依體能狀況分為四組（非耐力型運動員、耐力型運動員、運動習慣者、坐式生活者），每組30人且男性與女性各半數。本研究採用運動心肺功能監測系統作為標準量測，同步與 ActiGraph GT9X-Link 加速規，以及心率監測器進行5種速度（4.80、6.42、8.04、9.66 與 11.28公里/小時）之跑步機測驗。為了瞭解四個族群在每一個速度測驗下的能量消耗差異，使用單因子變異數分析 (one-way ANOVA)，並使用 Bonferroni 進行試後比較。為了探討

兩個量測系統（標準量測，CMEE 與加速規，GT9X-EE）在測驗中的量測差異，使用成對樣本t檢定 (Paired t tests) 進行分析，並計算Cohen's d 效應量 (effect size，ES) 與絕對平均百分比誤差 (Mean Absolute Percentage Error，MAPE)。線性迴歸 (Linear regression) 被使用來修正能量消耗預測模型。估算能量消耗的可靠性更進一步利用效標分析：皮爾森相關 (Pearson coefficient of determination)，和信賴度：組內相關係數 (Intraclass correlation coe

fficient，ICC) 進行評定。結果：在相同運動強度下，四組之間在標準量測的結果 (CMEE) 達到顯著性差異 (p < .001)，反而四組的加速規輸出結果 (GT9X-EE) 皆未達到顯著性差異 (p > .05)，且GT9X-EE顯著低於CMEE (p < .05)。透過心律儲備 (heart rate reserve, HRR) 參數以多元線性回歸修正傳統方程式，相較於加速規輸出結果，HRR 顯示出最高的決定系數 (R2) (SG : 0.851、EHG : 0.869、NEG : 0.863、EG : 0.864) 和ICC (SG : 0.919、EHG : 0.930、NE

G : 0.927、EG : 0.927)。結論：加速規的向量參數結合HRR參數的能量消耗預測公式，使得不同體能特性的受試者族群，顯著性的提升了預測能量消耗準確性，特別是對於非耐力型運動選手的能量消耗估算有大幅的提升。