Анализ взаимосвязи параметров состава тела с параметрами скоростных качеств у футболистов на этапе углубленной специализации

Abstract

Цель: исследовать взаимосвязи контрольных упражнений с составами тела и в результате получить количественные меры этих взаимосвязей в виде коэффициентов парных корреляций с целью поиска эффективных средств развития скоростных качеств. Материалы и методы. Показатели морфофункциональных параметров измерялись методом биоимпедансометрии. Оценка скоростных способностей определялась прибором Microgate Racetime 2, обеспечивавшим точность измерения на этапе углубленной специализации. Обработка проводилась компьютерной математико-статистической программой SPSS для параметрической и непараметрической корреляции, что позволяет определить научно-обоснованный поиск эффективных средств развития скоростных способностей. Были использованы контрольные упражнения, такие как бег на 10 м, бег на 30 м, челночный бег 5×30 м, тест «восьмерка». Результаты. По методу Пирсона – Браве бег на 10 м коррелирует не со всеми морфофункциональными показателями, кроме показателя длины тела. По методу Кенделя показатель бега на 10 м коррелирует в средней степени с показателем роста (r = 0,556) и с показателями процентного содержания жира общего и воды в организме в слабой степени, соответственно r = –0,327 и r = 0,266. По методу Спирмена показатель бега на 10 м коррелирует в средней степени с показателем длина тела (r = 0,590) и с показателями процентного содержания жира общего в организме в обратном направлении и с типом сложения в ниже средней степени, соответственно r = –0,443 и r = 0,285. Выводы. Выявлена тесная зависимость между скоростью метаболизма и % воды (r = –0,92), мышечной массы (r = 0,49) и прямая зависимость между скоростью метаболизма и мышечной массой (r = 0,1). Необходимо в процессе подготовки юных футболистов на этапе углубленной специализации уделять внимание упражнениям, способствующим формированию атлетизма. Aim: the study aims to reveal the correlation between body composition and control exercises, as well as to receive quantitative data of these correlations in the form of pair coefficients and to find the effective means for developing speed qualities. Materials and methods. Analysis of morphological and functional parameters was conducted by means of bioimpedance measurement. Assessment of speed qualities was conducted by using the Racetime 2 (Microgate) device, which provided measurement accuracy at the stage of sports specialization. Statistical processingn was carried out by using the SPSS program for parametric and non-parametric correlation. Control exercises included the following: 10-meter run, 30-meter run, 5×30 shuttle run, 8 test. Results. The Bravais-Pearson method allows to establish that 10-meter run correlates only with body length data. The Kendall method shows that 10-meter run has an average correlation coefficient with the growth rate (r = 0.556) and a weak correlation with total body fat percentage and total body water (r = –0.327, r = 0.266, respectively). The Spearman method demonstrates that 10-meter run has an average corelation with body length data (r = 0.590), an inverse correlation with total body fat percentage and a below average correlation with somatotype (r = –0.443, r = 0.285, respectively). Conclusion. A close correlation was found between the metabolic rate and both body water (r = –0.92) and muscle mass (r = 0.49). A direct correlation was found between the metabolic rate and muscle mass (r = 0.1). As a result of the study, the recommendation can be made to pay attention to those exercises that contribute to athletic development at the stage of sports specialization.