บทความ

โปรแกรมพัฒนานักกีฬาหลังเกษียณ: บูรณาการนโยบายระดับชาติ (SPLISS) กับพัฒนาการตลอดช่วงชีวิต (LTAD)

-
รูปภาพ
บทความนี้ผู้เขียนได้รับแรงบันดาลใจ มาจากปัญหาทางด้านสังคมของนักกีฬาไทย โดยเฉพาะนักกีฬาที่ลำบากที่สุด นั่นก็คือ มวยไทย มวยสากล ซึ่ง มวยไทย ถูกจัดให้เป็นซอฟท์พาวเวอร์ของชาติ แต่ทำไมนักมวยไทยหลายคนจึงไม่ได้มีความเป็นอยู่ หรือ คุณภาพชีวิตที่ดีพอ หลังจากที่แขวนนวม นักกีฬาทีมชาติหลายคนที่ไม่ได้ประสบความสำเร็จในชีวิต หรือ สิ่งที่ทำอยู่ภายหลังจากเกษียณแล้ว คงจะมีอยู่ไม่น้อย และผมก็อยากจะสะท้อนภาพเหล่านี้ไปยังผู้มีอำนาจ ที่ถึงเวลาแล้วหรือยังที่จะต้องมีระบบในการดูแล และพัฒนานักกีฬาหลังเกษียณ เสียที ไม่ใช่ ป่วยที เจ็บที ก็มาเรี่ยไร หรือบริจาคช่วยหลือ นั่นคือเรากำลังพูดถึงมิติทางเศรษฐสังคม และความยั่งยืนในการจัดการและการช่วยเหลือ เพราะนี่เป็นสิ่งหนึ่งที่ฮีโร่ของประเทศชาติ หรือผู้ที่อุทิศตัวในการฝึกซ้อม เสียสละ เพื่อเป็นตัวแทนของชาติควรจะได้รับ หลายคนคงมีคำถามแล้วว่า ทำไมถึงไม่รับราชาการ มั่นคงดี นักกีฬาส่วนใหญ่ก็รับราชการ ผมอยากจะบอกว่า ทุกคนมีความแตกต่าง ความรู้ความสามารถก็ไม่เท่าเทียมกัน พื้นที่ที่รัฐมีให้ ในหน่วยงานราชการก็มีจำกัดเช่นกัน วันนี้เลยนำบทความมาฝากกัน อ่านแล้วต้องคิดและจินตนาการ ตาม...
แสดงความคิดเห็น
อ่านเพิ่มเติม

การวิเคราะห์สถิติด้วย Statistical Parametric Mapping (SPM) สำหรับการวิจัยทางชีวกลศาสตร์การกีฬา

-
รูปภาพ
ในงานวิจัยทางชีวกลศาสตร์การกีฬา นักวิจัยมักเก็บข้อมูลที่เป็นแบบต่อเนื่องตลอดช่วงเวลาการเคลื่อนไหว (continuous data) เช่น มุมของข้อต่อ แรงกระแทกจากพื้น (ground reaction force) หรือสัญญาณไฟฟ้าจากกล้ามเนื้อ (EMG signal) ข้อมูลเหล่านี้แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในแต่ละช่วงเวลา ซึ่งสามารถสะท้อนถึงลักษณะเฉพาะของการเคลื่อนไหว เช่น การเตะ การกระโดด หรือการออกหมัดในกีฬาต่อสู้ อย่างไรก็ตาม วิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมที่ใช้กันทั่วไป มักเน้นเพียง “จุดใดจุดหนึ่ง” ของข้อมูล เช่น ค่ามากที่สุด (peak value) ค่าต่ำสุด หรือค่ากลางของกราฟ ซึ่งเรียกว่า discrete point analysis ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบแรงกระแทกสูงสุดของนักวิ่งสองกลุ่ม หรือการวัดมุมข้อเข่าสูงสุดในขณะกระโดด เพื่อสรุปความแตกต่างของการเคลื่อนไหว ถึงแม้วิธีนี้จะใช้ง่ายและเข้าใจได้ไม่ยาก แต่ก็มีข้อจำกัดสำคัญ เพราะข้อมูลการเคลื่อนไหวของมนุษย์ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะ “จุดเดียว” การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอาจเกิดขึ้นในช่วงเวลาอื่นของการเคลื่อนไหว ซึ่ง discrete point analysis ไม่สามารถตรวจจับได้ ตัวอย่างเช่น นักกีฬาสองคนอาจมีค่ามุมข้อเข่าสูงสุดเท...
แสดงความคิดเห็น
อ่านเพิ่มเติม

การใช้ค่า P-value ผิดวิธีในงานวิจัย (ฉบับชีวกลศาสตร์การกีฬา)

-
รูปภาพ
ที่มาของค่า P-value: เข้าใจแบบง่ายๆ • 🎯 รองเท้าจริงๆ หรือ  • 🎲 แค่ความบังเอิญ? จินตนาการสถานการณ์นี้: คุณเป็นโค้ชวิ่ง และสงสัยว่า "รองเท้าวิ่งรุ่นใหม่ทำให้นักกีฬาวิ่งเร็วขึ้นจริงหรือ?" คุณให้นักกีฬา 10 คนใส่รองเท้ารุ่นใหม่แล้ววิ่ง พบว่าเร็วขึ้นเฉลี่ย 0.3 วินาที คำถามคือ: ความเร็วที่เพิ่มขึ้นนี้เกิดจาก: นี่คือที่มาของ P-value! P-value ตอบคำถามว่า: "ถ้ารองเท้าไม่มีผลจริงๆ ( null hypothesis:H0 ) แล้วเราจะได้ผลลัพธ์ดีขนาดนี้โดยบังเอิญบ้างไหม?" • P-value = 0.03 (3%) หมายความว่า ถ้ารองเท้าไม่มีผลจริง โอกาสที่จะได้ผลลัพธ์ดีขนาดนี้โดยบังเอิญมีแค่ 3% • P-value = 0.60 (60%) หมายความว่า ถ้ารองเท้าไม่มีผลจริง โอกาสที่จะได้ผลลัพธ์แบบนี้โดยบังเอิญมีถึง 60% (เกิดบ่อยมาก!) กฎทั่วไป: ถ้า p-value < 0.05 (5%) เราถือว่า "น่าจะไม่ใช่ความบังเอิญ" แต่ไม่ได้แปลว่า "พิสูจน์แล้ว"   ค่า P-value คืออะไร? (คำจำกัดความ) ค่า P-value คือความน่าจะเป็นที่จะได้ผลลัพธ์ที่รุนแรง (หรือมากกว่า) เท่ากับที่สังเกตได้ โดยสมมติว่าสมมติฐานหลัก (H0: null hypothesis = ไม่มีผล) เป...
แสดงความคิดเห็น
อ่านเพิ่มเติม