使用主要组件分析减少睡眠质量和数量数据在女性职业足球的使用

科学领域:

• 运动科学 运动科学 运动科学
• 睡眠医学 睡眠医学
• 数据分析 数据分析

背景情况:

• 职业运动员需要最佳的睡眠来提高表现和恢复.
• 准确评估睡眠量和质量对于运动员的健康至关重要.
• 多变量统计方法可以揭示生理数据中的复杂关系.

研究的目的:

• 通过使用主要成分分析 (PCA) 调查女性足球运动员的睡眠量和质量之间的多变量关系.
• 为了确定客观睡眠变量是否可以区分感知睡眠质量.
• 为了识别职业女性足球运动员之间不同的睡眠模式.

主要方法:

• 来自多感官睡眠追踪器的客观睡眠数据收集了10个变量.
• 应用了主要组件分析 (PCA) 来识别潜在的睡眠维度.
• 集群分析被用来根据玩家的睡眠情况对玩家进行分类.

主要成果:

• 确定了两个主要的睡眠组成部分:"睡眠量" (45.1%的差异) 和"睡眠质量" (24.1%的差异).
• 集群分析揭示了三个睡眠类型:长/高效,短/高效,长/低效.
• 在感知睡眠质量和客观确定睡眠集群之间没有发现显著的关联.

结论:

• 建议使用睡眠量和质量指标的综合方法来监测职业女足球运动员.
• 训练运动员提高睡眠质量的自我评估对于使主观认知与客观数据保持一致至关重要.
• 优化感知睡眠质量的有效性可以提高主观问卷的实用性,并与客观监测相结合.