機能データ分析、統計的パラメトリックマッピング、統計的ノンパラメトリックマッピングでの統計的なパラメトリックマッピング、シングルスカルの力の比較

目的：機能データ分析（FDA）、統計的パラメトリックマッピング（SPM）、統計的ノンパラメトリックマッピング（SNPM）仮説テスト手法が、単一の単純な実験設計のコンテキストで推論を引き出す能力が異なるかどうかを調べること。 設計：使用されるサンプルデータは、断面（2サンプルの性別比較）であり、記述評価と定性的評価の組み合わせを使用した統計的手法間の違いの評価です。 方法：FDA、SPM、およびSNPM Tテストを、20人の高度に熟練した男性と女性のrowぎ手のサンプルデータに適用され、1つのスカルボートで毎分32ストロークでrowぎました。性別の統計的な違いは、2つのt検定（ボートの両側に1つ）を適用することにより評価されました。 結果：T統計値は、3つの方法すべてで同一でした（FDA T-statisticが絶対的な尺度として提示されています）。重要なT統計（TCRIT）は手法間で非常に類似しており、SPM TCRITはFDAおよびSNPM TCRIT値（同一でした）よりもわずかに高いTCRITを提供します。すべての手法は、男性と女性のrowぎ手が大幅に異なることが示された力波形の一貫したセクションを特定することに成功しました（p <0.05）。 結論：これは、FDA、SPM、およびSNPM T検定がスポーツバイオメカニクスデータに適用された場合に一貫した結果を提供することを示す最初の研究です。結果は類似していましたが、応用研究者と実務家によるある手法の選択は、SPMの基礎となるパラメトリックな仮定と、分析する波形データのタイプに関連するコンテキスト要因と関心のある実験的研究に基づいている必要があります。

OBJECTIVES: To examine whether the Functional Data Analysis (FDA), Statistical Parametric Mapping (SPM) and Statistical non-Parametric Mapping (SnPM) hypothesis testing techniques differ in their ability to draw inferences in the context of a single, simple experimental design. DESIGN: The sample data used is cross-sectional (two-sample gender comparison) and evaluation of differences between statistical techniques used a combination of descriptive and qualitative assessments. METHODS: FDA, SPM and SnPM t-tests were applied to sample data of twenty highly skilled male and female rowers, rowing at 32 strokes per minute in a single scull boat. Statistical differences for gender were assessed by applying two t-tests (one for each side of the boat). RESULTS: The t-statistic values were identical for all three methods (with the FDA t-statistic presented as an absolute measure). The critical t-statistics (tcrit) were very similar between the techniques, with SPM tcrit providing a marginally higher tcrit than the FDA and SnPM tcrit values (which were identical). All techniques were successful in identifying consistent sections of the force waveform, where male and female rowers were shown to differ significantly (p<0.05). CONCLUSIONS: This is the first study to show that FDA, SPM and SnPM t-tests provide consistent results when applied to sports biomechanics data. Though the results were similar, selection of one technique over another by applied researchers and practitioners should be based on the underlying parametric assumption of SPM, as well as contextual factors related to the type of waveform data to be analysed and the experimental research question of interest.