10km1時間20分だった運動音痴が、高負荷トレーニング/データ分析/食事管理でどこまでランニング記録が伸ばせるか挑戦!ランニングやダイエット/健康に関する知識・グッズ等についてもまとめてます!!!
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ランデータ分析 用語定義:パフォーマンススコア=その時点の自己ベストとの速度比率

ランデータ分析、走行タイムだけで評価するとマズイことが、、、

Garminの生データが本サイトに取り込めるようになり、ランデータ分析が捗っています。主な分析データはコチラにまとまっていますが、以下のように一つの10kmラン結果を1サンプリングとして、以下のようにグラフ表示して分析を行っています。下図は走ったときの速度の標準偏差(速度のブレ)がどれぐらい走行タイムに影響してるかを示した図です。

しかし、この分析あまり良くないと思っています。なぜなら、10kmタイムトライアルをしていって、自分自身が大きく成長しているからです。昔の自分(自己ベスト1時間14分)と今の自分(自己ベスト40分台)で同じ土俵で比較しても無理があるらです。本当に知りたいのは「速度のブレが自分の走行パフォーマンスにもたらす影響」です。なので、「どれぐらい全力に近い力で走れたか」という指標が必要になります。

用語定義:パフォーマンススコア=その時点の自己ベストとの速度比率

ということで、「どれぐらい全力に近い力で走れたか」を分析に使う概念として定義します。その定義は以下の通りです。

パフォーマンススコア
そのランでの走行速度✕100
その時点での自己ベストでの走行速度

です。直前の自己ベスト記録を100点として、そのランでの速度を評価する変数です。自己ベスト記録が出せた時は、「その時点での自己ベストでの走行速度=その時のラン速度」になるので、自動的に100点になる仕組みです。

一応ですが、上記のパフォーマンススコアは逆数をとって、

パフォーマンススコア
その時点での自己ベスト走行タイム✕100
そのランでの走行タイム

としても表現できます。自己ベスト10km 40分の人が50分で走ったときには、40*100/50=80点と評価できるわけです!このパフォーマンススコアを使うと、速度の標準偏差(速度のブレ)との相関図は以下の様に表現できます。

相関は少し弱いですが、「速度のブレが少ないほど、パフォーマンススコアが高くなり、ベストに近い速度が出せる傾向にある」と言えるわけです!
このパフォーマンススコアを使って、本サイトではランデータ分析をしていきます!

⇒パフォマンススコアを使った実際のランデータ分析結果はコチラ!


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