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    <title>Ergebnis für Versionen - 3035320</title>
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      <title>Ein gemischtes Modell für die Abhängigkeit der Leistung vom Training bei Wettkampfschwimmern</title>
      <pubDate>Tue, 01 Jan 2002 04:50:02 +0100</pubDate>
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      <author>Avalos, M.</author>
      <author>Hellard, P.</author>
      <author>Chatard, J. C.</author>
      <dc:format>elektronische Publikation</dc:format>
      <dc:subject>Trainingswirkung</dc:subject>
      <dc:subject>Training</dc:subject>
      <dc:subject>Schwimmen</dc:subject>
      <dc:subject>Belastung</dc:subject>
      <dc:format>elektronische Publikation</dc:format>
      <dc:creator>Avalos, M.</dc:creator>
      <dc:creator>Hellard, P.</dc:creator>
      <dc:creator>Chatard, J. C.</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[The Banister model is a widely used model in training (Banister et al., 1975).
However, this model does not take into account the population variability. Mixed models arise when repeated measurements are made on subjects (Laird et al., 1982). A model of popular behaviour was constructed, allowing parameters varying from an individual to another, to take into account the heterogeneity between subjects.
Results showed that reactions to training were not the same for all subjects. Also, reaction to X2 and X3 varied significantly through the 3 seasons. The proposed model fit significantly training and performance data for all the subjects in the study. Differences between athletes` reactions to training agree with precedent studies (Mujika et al., 1996).
In spite of taking into account transformations through seasons, as well as common and individual variability, R2 were not so good than in precedent studies (Mujika et al., 1996).
A longer period of study could explain this less quality of fitting values.]]></content:encoded>
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      <title>Ein gemischtes Modell für die Abhängigkeit der Leistung vom Training bei Wettkampfschwimmern</title>
      <pubDate>Tue, 01 Jan 2002 04:50:02 +0100</pubDate>
      <link>https://sponet.de/sponet/Record/3035320</link>
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      <author>Avalos, M.</author>
      <author>Hellard, P.</author>
      <author>Chatard, C.-C.</author>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:subject>Schwimmen</dc:subject>
      <dc:subject>Modellierung</dc:subject>
      <dc:subject>Training</dc:subject>
      <dc:subject>Leistung</dc:subject>
      <dc:subject>Relation</dc:subject>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:creator>Avalos, M.</dc:creator>
      <dc:creator>Hellard, P.</dc:creator>
      <dc:creator>Chatard, C.-C.</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[Das Banister-Modell ist ein weit verbreitetes Modell im Training. Allerdings ist in diesem Modell die Verschiedenheit der Populationen ohne Bedeutung. Gemischte Modelle entstehen, wenn wiederholte Messungen an Subjekten vorgenommen werden. Es wurde ein Modell des allgemeinen verhaltens konstruiert, was es ermöglicht, die Parameter von Individuum zu individuum zu variieren, womit der Heterogenität zwischen den Probanden Rechnung getragen wird. 
Methode:
Während 3er Zeitpunkte in der Saison (X1=die beiden Wochen vor der Leistungserbringung; X2=3.,4.und 5. Woche vor der Leistungserbringung; X3=6.,7.,8. vor der Leistungserbringung) wurden bei 13 Spitzenschwimmern 3 Trainingsvariablen untersucht. Ausßerdem wurden 2 Co-Variablen definiert: Saison (1., 2. oder 3.), parametert durch A1, A2 und die Gruppe (entsprehcend 4 spezifischer Typen  je nach Reaktion auf das Training), parametert durch G1, G2, G3. So entstand ein gemischtes Modell.
Ergebnis:
Die Auswirkungen der Unterschiede zwischen den Probanden und zwischen den Gruppen sowie die Auswirkung der Entwicklung im Saisonverlauf in dem Regressionsmodell waren signifikant.
Die Ergebnisse haben gezeigt, dass die Reaktion auf Training bei den Probanden unterschiedlich ist. Auch die Reaktion auf X1, X2 und X3 war signifikant unterschiedlich zu den 3 verschiedenen saisonzeitpunkten. Das vorgeschlagene MNodell passt signifikant Trainings- und Leistungsdaten für alle Probanden der Studie ein. Unterschiede in der Reaktion der Sportler  auf das Training stimmen mit früheren Studien überein.  Obwohl die Veränderungen im saisonverlauf mit einkalkuliert wurden, ebenso wie die allgemeine und die individuelle Variabilität, war R-Quadrat nicht so gut wie in früheren Studien. Eine längere Untersuchungsphase könnte dies klären.]]></content:encoded>
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