Menemukan sweet spot Anda untuk mendapatkan otot dengan HCE

Dalam rangka untuk mencapai keuntungan otot, kita harus berulang kali memukul jendela supercompensation, yang merupakan periode singkat waktu terjadi di beberapa titik dalam tahap pemulihan otot setelah sesi latihan intens anaerobik. Angka tersebut di bawah ini, dari Vladimir Zatsiorskys dan William Kraemers buku yang beredar Sains dan Praktek Pelatihan Kekuatan () memberi gambaran ide supercompensation. Supercompensation dibahas lebih rinci dalam posting sebelumnya ().
Mencoba untuk memukul jendela supercompensation adalah denominator umum di antara HealthCorrelator untuk Excel (HCE) pengguna yang menggunakan perangkat lunak (baca juga cara Belajar Ilmu Pelet)* untuk memaksimalkan keuntungan otot. (Artinya, di antara mereka yang tahu dan berlangganan teori supercompensation.) Posting ini menguraikan apa yang saya percaya adalah cara yang baik untuk melakukan itu sambil menghindari beberapa perangkap. Data yang digunakan dalam contoh berikut telah dibuat oleh saya, dan didasarkan pada kasus nyata. Aku menyamar data, disederhanakan itu, tambah error dll untuk membuat metode yang mendasari relatif mudah dipahami, dan sehingga data tidak dapat ditelusuri kembali ke pengguna kasus sebenarnya (untuk privasi).
Mari kita asumsikan bahwa John Doe adalah seorang praktisi latihan beban menengah. Artinya, dia sudah melewati tahap awal di mana sebagian besar keuntungan berasal dari adaptasi saraf. Baginya, keuntungan baru dalam kekuatan adalah refleksi dari keuntungan dalam massa otot. Tabel di bawah ini data yang diperoleh John ketika ia memutuskan untuk memvariasikan variabel-variabel berikut untuk melihat efek apa yang mereka miliki pada kemampuannya untuk meningkatkan berat yang ia melakukan deadlift () dalam sesi latihan berturut-turut:

    
- Jumlah hari istirahat di antara sesi latihan (Hari istirahat).

    
- Jumlah berat yang digunakan di setiap sesi deadlift (berat deadlift).

    
- Jumlah berat ia mampu menambah bar setiap sesi (Delta berat).

    
- Jumlah set deadlift dan repetisi (deadlift set dan repetisi deadlift, masing-masing).

    
- Total volume latihan dalam setiap sesi (volume deadlift). Hal ini dihitung sebagai berikut: berat deadlift x deadlift set x deadlift repetisi.
Kemampuan Johns untuk meningkatkan berat badan yang ia melakukan deadlift di setiap sesi diukur sebagai Delta berat badan. Itu adalah variabel utamanya kepentingan. Ini mungkin tidak tampak seperti pilihan ideal pada pandangan pertama, karena bisa dibilang volume yang deadlift adalah ukuran yang lebih baik dari jumlah usaha dan mendapatkan otot sehingga sebenarnya. Kenyataannya adalah bahwa ini tidak terlalu menjadi masalah dalam kasus ini, karena: John sudah lama waktu istirahat dalam set, sekitar 5 menit; dan ia memastikan untuk meningkatkan berat badan dalam setiap sesi berturut-turut segera setelah ia merasa ia bisa, dan sebanyak yang dia bisa, sehingga tidak pernah melakukan lebih dari 24 repetisi. Jika Anda berpikir bahwa jumlah repetisi yang dipekerjakan oleh John terlalu tinggi, kita lihat posting di mana saya berbicara tentang Doug Miller dan gagasannya tentang latihan beban ().
Berikut adalah tiga angka, dengan output dari HCE: tabel yang menunjukkan koefisien hubungan antara berat badan dan Delta variabel lainnya, dan dua grafik yang menunjukkan variasi Delta berat terhadap volume deadlift dan hari istirahat. Seperti yang Anda lihat, tidak ada yang tampaknya mempengaruhi Delta berat cukup kuat untuk mencapai 0,6 tingkat yang saya sarankan sebagai ambang batas untuk efek nyata yang akan digunakan dalam HCE analisis. Ada dua kemungkinan di sini: itu adalah apa yang tampak itu, yaitu, tidak ada variabel mempengaruhi Delta berat; atau ada efek, tetapi mereka tidak muncul dalam tabel asosiasi (seperti asosiasi sama atau lebih besar dari 0,6) karena nonlinier.
Grafik berat Delta terhadap volume deadlift adalah seluruh tempat, menunjukkan kurangnya asosiasi. Hal ini berlaku untuk variabel lain juga, kecuali hari istirahat; grafik terakhir di atas. Grafik yang, dari Delta berat terhadap Hari istirahat, menunjukkan adanya hubungan nonlinear dengan bentuk sebuah kurva J terbalik. Jenis hubungan cukup umum. Dalam hal ini, tampaknya Delta berat dimaksimalkan dalam 6-7 kisaran Hari istirahat. Namun, bahkan berbagai hal yang hampir secara acak, John mencapai keuntungan yang solid selama periode waktu. Itu adalah keuntungan 33 persen dari berat awal deadlift, keuntungan dihitung sebagai: (285-215) / 215.
HCE, tidak seperti WarpPLS (), tidak mengambil hubungan nonlinear menjadi pertimbangan dalam estimasi koefisien asosiasi. Dalam rangka untuk menemukan asosiasi nonlinier, pengguna harus memeriksa grafik yang dihasilkan oleh HCE, seperti John lakukan. Berdasarkan pemeriksaan, John memutuskan untuk perubahan hal-hal sedikit, sekarang bekerja di sisi kanan kurva J, dengan 6 atau lebih hari istirahat. Itu sulit bagi John pada awalnya, karena ia kecanduan berolahraga pada frekuensi yang lebih tinggi; tapi setelah beberapa saat ia menjadi minimalis, bahkan mencoba waktu istirahat yang sangat panjang.
Di bawah ini adalah empat angka. Yang pertama adalah tabel ringkasan data yang diperoleh John untuk sidang kedua. Tiga lainnya adalah output dari HCE, analog dengan yang diperoleh dalam sidang pertama: sebuah tabel yang menunjukkan koefisien hubungan antara berat badan dan Delta variabel lainnya, dua grafik (side-by-side) menunjukkan Delta berat terhadap set deadlift dan deadlift reps, dan satu grafik Delta berat terhadap Hari istirahat. Seperti yang Anda lihat, hari istirahat sekarang mempengaruhi Delta berat badan sangat kuat. Asosiasi yang sesuai adalah -0,981 sangat tinggi! Tanda negatif berarti Delta berat badan menurun sebagai hari kenaikan istirahat. Ini tidak berarti sisanya yang tidak penting; ingat, John kini beroperasi di sisi kanan dari kurva J, dengan 6 atau lebih hari istirahat.
Grafik terakhir di atas menunjukkan bahwa mengambil 12 atau lebih hari istirahat bergeser hal menjelang akhir jendela supercompensation, bahkan menempatkan John hampir di luar jendela bahwa pada 13 hari istirahat. Meski begitu, tidak ada kehilangan kekuatan, dan dengan demikian mungkin tidak ada kerugian otot. Hilangnya kekuatan akan disarankan oleh Delta berat negatif, yang tidak terjadi (berat Delta turun ke nol, pada 13 hari istirahat). Kedua grafik menunjukkan sisi-by-side menunjukkan bahwa 2 deadlift set tampaknya bekerja sama dengan baik untuk John sebagai 3 atau 4, dan bahwa reps deadlift pada 18-24 kisaran juga bekerja dengan baik untuk John.
Dalam sidang kedua ini, John mencapai keuntungan yang lebih baik selama periode yang sama waktu daripada di sidang pertama. Itu adalah keuntungan 36 persen dari berat awal deadlift, keuntungan dihitung sebagai: (355-260) / 260. John mulai dengan awal yang lebih rendah daripada di akhir masa sidang pertama, mungkin karena detraining, tapi mencapai berat deadlift akhir yang kemungkinan sangat dekat dengan potensi maksimal nya (di repetisi yang digunakan). Karena itu, keuntungan 36 persen pada periode jauh lebih mengesankan daripada yang terlihat, seperti yang terjadi menjelang akhir kurva saturasi (misalnya, ujung kanan kurva logaritmik).
Satu hal penting yang perlu diingat adalah bahwa jika pengguna HCE mengidentifikasi hubungan nonlinear dari jenis J-curve dengan memeriksa grafik seperti John lakukan, lebih jauh menganalisa fokus harus di sebelah kanan atau kiri sisi kurva dengan baik: membelah dataset menjadi dua, dan menjalankan analisis terpisah untuk setiap dataset baru; atau menjalankan percobaan baru, sekarang menempel dengan berbagai variasi di sebelah kanan atau kiri kurva, seperti John lakukan. Alasannya adalah bahwa hubungan nonlinier cenderung mendistorsi koefisien linear dihitung dengan HCE, menyembunyikan hubungan yang nyata antara dua variabel.
Ini adalah contoh yang sangat sederhana. Kebanyakan binaragawan yang serius akan mengukur variasi dalam sejumlah variabel pada saat yang sama, untuk sejumlah jenis latihan yang berbeda dan format, dan untuk waktu yang lebih lama. Artinya, lembar HealthData mereka HCE akan lebih banyak kompleks. Mereka juga akan memiliki beberapa contoh dari HCE berjalan pada komputer mereka. HCE adalah kumpulan lembaran dan kode yang dapat disalin dan disimpan dengan nama yang berbeda. Standarnya adalah HCE_1_0.xls atau HCE_1_0.xlsm, tergantung pada versi yang Anda gunakan. Setiap contoh baru HCE mungkin berisi dataset yang berbeda untuk analisis, disimpan dalam lembar HealthData.
Hal ini sangat disarankan agar Anda menyimpan data Anda dalam satu set yang terpisah dari lembar, sebagai cadangan. Artinya, jangan menyimpan semua data Anda di lembar HealthData dalam kasus HCE yang berbeda. Juga, ketika Anda menyalin data Anda ke dalam lembar HealthData di HCE, hanya menyalin nilai dan format, dan BUKAN formula. Jika Anda menyalin rumus, Anda mungkin berakhir mengalami beberapa masalah, karena beberapa sel dalam lembar HealthData tidak akan nilai-nilai menyimpan. Saya juga merekomendasikan nilai menyimpan untuk jenis lain variabel, terutama variabel berdasarkan persepsi.
Contoh variabel berdasarkan persepsi-adalah: Persepsi stres, Perceived tertunda nyeri otot onset (DOM), dan Perceived non-DOM sakit. Ini bisa dijawab pada skala Likert-jenis, seperti timbangan pergi dari 1 (sangat sangat tidak setuju) sampai 7 (sangat sangat setuju) dalam menanggapi pertanyaan-pernyataan diri siap seperti saya merasa stres (untuk Dirasakan stres ). Jika Anda menemukan bahwa variabel seperti yang dirasakan nyeri non-DOM dikaitkan dengan bekerja di sebuah kisaran volume tertentu, yang dapat membantu Anda menghindari cedera serius di masa depan, nyeri non-DOM bukanlah tanda yang sangat baik (). Anda juga dapat menemukan bahwa bekerja di kisaran volume yang berhubungan dengan non-DOM sakit menambahkan apa-apa dalam hal mendapatkan otot.
Secara umum, saya berpikir bahwa banyak orang akan mengetahui bahwa tempat mereka sweet untuk mendapatkan otot melibatkan latihan kurang sering pada volume yang lebih rendah daripada yang mereka pikirkan. Namun, setiap individu adalah unik; tidak ada satu yang seperti John. Hubungan antara berat badan dan Delta Hari istirahat bervariasi dari orang ke orang berdasarkan usia; orang tua umumnya memerlukan lebih banyak istirahat. Hal ini juga bervariasi berdasarkan apakah orang tersebut diet atau tidak; asupan makanan yang kurang menyebabkan periode pemulihan yang lebih lama. Wanita mungkin akan melihat keuntungan otot bagian bawah tubuh terlihat, tapi sangat sedikit mendapatkan otot tubuh bagian atas terlihat (tanpa adanya penggunaan steroid), bahkan saat mereka mengalami keuntungan kekuatan tubuh bagian atas. Variabel lain yang menarik bagi pria dan wanita mungkin berat badan, persentase lemak tubuh, dan otot yang dirasakan.


Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya