[5] 하체 벌크업 : 그래프를 통한 분석 결과 - 2

이전 포스트에 이어서 포스팅하겠습니다.

[4] 하체 벌크업 : 그래프를 통한 분석 결과 - 1

 

 

 

휴식기간과 1RM 중량의 연관성

운동과 휴식 기간의 관계: 운동과 휴식 기간의 상관관계를 분석하여, 얼마나 휴식 기간을 가지고 운동을 하고 있는지 확인할 수 있습니다. 더 많은 휴식 기간이 높은 1RM과 연관이 있는지, 또는 그렇지 않은지 알아볼 수 있습니다.

지난 포스팅에서 운동 데이터를 분석하며 몸무게와 1RM 중량 간의 강한 상관관계를 확인했습니다. 그런데 더 깊게 파고들어 보면, 휴식기간과 1RM 중량 간의 연관성 또한 발견할 수 있었습니다. 이 연결고리는 개인적인 경험과 분석 결과 간의 흥미로운 차이를 드러냅니다.

상관계수 vs. 실제 경험

우선, 휴식기간과 1RM 중량 사이의 상관 계수는 이전 포스팅에서 언급한대로 약 0.21로 나타났습니다. 이 값은 상관관계가 크지 않다는 것을 보여줍니다. 그리고 통계적으로 유의미한 관계를 나타내는 p-value도 0.32로 나타났습니다. 이 정보만을 가지고 볼 때, 휴식기간과 1RM 중량 간에는 강한 연관성이 없다고 해석할 수 있습니다.

그러나 실제로는 휴식기간이 2~3일이 아닌 4일로 늘어간 경우가 종종 있었습니다. 이는 개인적인 일정 때문에 운동을 하지 못하여 휴식이 길어졌던 것입니다. 이때 휴식이 길어져서 중량이 떨어지지 않았을까 걱정했었는데 오히려 더 놀라운 사실은 4일 동안 휴식을 취한 후에는 1RM 중량이 상승한 경험이 있었다는 것입니다.

 

 

Boxplot의 힘: 4일 휴식의 효과

Boxplot을 통해 휴식기간과 1RM 중량의 관계를 다시 살펴보았습니다. 그 결과, 4일 동안 휴식을 취한 경우, 전반적으로 1RM 중량이 높았음을 확인할 수 있었습니다. 이는 통계적 분석에서 나타나지 않은 중요한 인사이트입니다.

즉, 4일 동안의 휴식은 중량을 증가시키는 데 효과적일 수 있다는 것을 시각적으로 입증한 셈입니다. 이런 관찰은 데이터 분석의 한계를 인식하고 개인적인 경험과 함께 고려해야 함을 보여줍니다.

결론: 데이터 뒤의 이야기

이러한 결과들은 데이터 분석의 중요성을 강조합니다. 상관 계수와 p-value만으로는 모든 것을 설명할 수 없습니다. 데이터 뒤의 이야기를 이해하기 위해서는 분석 뿐만 아니라 실제 경험과 도메인 지식도 필요합니다.

 

그래서 찾아보니 생각보다 우리가 흔히 알고 있던 48시간 휴식이 아닌 근육의 온전한 회복은 72시간이 지나도 80% 상태로 회복을 한다는 자료를 찾았고 이 자료를 토대로 보면 4일은 해당 근육이 완전 휴식을 해야 원래 상태로 회복이 된다는 것이고, 너무 오래 쉬어서 중량이 떨어질까 초조했던 것이 오히려 제가 직접 쌓은 데이터로 최적의 휴식기간을 알아본 뜻깊은 분석 결과였습니다.

출처 : https://blog.naver.com/kiltie999/221615425698

 

 

계절/월별 운동 선호도 분석: 오전/오후/저녁 중 어떤 시간대에 가장 많이 운동하는지, 그리고 계절이나 월별로 운동하는 시간대가 달라지는지 조사합니다. 예를 들어, 여름과 겨울철에 다른 운동 시간대의 분포가 있는지 확인할 수 있습니다.

 

추가로 운동시간에 따라 최고의 퍼포먼스를 내는 시간대가 언제인지 보려 했으나 유의미한 결과는 얻지 못했습니다.

 

GITHUB : https://github.com/siilver94/My-training-ability-as-driven-by-data

GitHub - siilver94/My-training-ability-as-driven-by-data