Bland-Altman法对大学生20-MST有氧耐力评价的有效性研究

Bland-Altman法对大学生20-MST有氧耐力评价的有效性
研究
张敏青
【摘要】Bland—Altman分析是评价测验成绩有效性的优选方法之一.研究采用Bland-Altman技术对大学生20m多级往返跑(20-MST)中有氧耐力评价的有效性进行了实验研究,实验研究结果显示:单纯用相关系数对20-MST中有氧耐力进行评价不够全面,在消除系统偏倚后,乃是有效的评价方法.用1st20-MST测验成绩建立预测2nd测验成绩的线性回归方程为:Y=1.995+0.879X(Y.2nd测验值；X:1st测验值).R=0.746,p＜0.01.
【期刊名称】《浙江体育科学》
【年(卷),期】2013(035)002
【总页数】4页(P114-117)
【关键词】20-MST;Bland-Altman分析;有效性;评价
【作者】张敏青
【作者单位】浙江理工大学体育教研部,浙江杭州310018
【正文语种】中文
【中图分类】G804.21
20m多级往返跑测验(multistage 20 meter shuttle run test，简称20-MST)是一种间接测定人体有氧耐力的机能测验。

目前国内外对20-MST评价人体有氧耐
力的有效性的研究较少，对它的研究主要采用简单的相关分析方法。

近来，很多研究者指出相关分析在评价有效性(一致性)问题上存在缺陷，对系统误差不敏感，目前国内对20-MST的有效性研究尚未见报道。

本文采用Bland-Altman方法分析了我国女大学生20-MST测验的有效性，提出了消除系统偏倚的一些统计技术。

1.1 实验对象
无心肺疾病或运动系统疾病的健康女性大学生56名(年龄19.1±0.5，身高160.4±4.1cm，体重52.6±6.5kg)。

实验前24h内未从事剧烈运动。

受试者在室外塑胶田径场上每间隔一周，在相同时间、相同场地上进行20-MST测验，前后共进行了3次测验。

1.2 研究方法
1.2.1 20-MST测定。

测验前用录音带上的校正信号对录音机的走带速度进行校正,使走带速度的误差被控制在1stmin-1 范围内。

受试者在两端划有端线,长度20m 的跑道上,以踏上或踏过端线为标准进行往返跑。

用录音带上预先设定好时间间隔的节奏控制受试者的跑速,单声“嘟”控制完成每一段20m跑的速度,连续3声的“嘟”提示受试者应加速达到更高一级跑速。

20-MST 的起始速度为8.5km·h-1 ,每分钟递增0.5km·h-1 (即每分钟跑一个级别)。

测验过程中，要求受试者尽最大努力完成本人所能达到的最高跑速级别，当受试者经反复鼓励,仍连续2次不能在规定时间内按要求踏上或踏过端线,或的确感到无法坚持运动时,终止测验,记录员记录受试者最后阶段的完成等级。

按最大有氧速度(Maximal aerobic speed,MAS，km·h-1) =8+0.5Lmax(Lmax为完成等级)计算最大有氧速度。

按王翔等学者建立的预测中国大学生VO2max的回归方程：最大吸氧量(maximal oxygen uptake,VO2 max，ml·kg-1·min-1)：VO2max=-21.960+5.739 ×MAS。

计算VO2max。

例如：受试者王红在20-MST测试中，完成7.8等级，那么她完成的最大有氧速
度、最大吸氧量分别为，MAS=8+0.5×7.8=11.9( km·h-1)，VO2max=-
21.960+5.739 ×11.9=46.3 (ml·kg-1·min-1)
1.2.2 统计学处理。

使用SPSS11.5 for Windows统计软件进行，包括单因素方差分析、相关分析、回归模型建立、回归模型假设检验、回归模型适合性检验等。

显著性水平取双侧0.05。

使用MedCalc statistical software 9.5进行Bland-Altman分析统计，对第一次(1st)与第二次(2nd)、第二次(2nd)与第三次(3rd)，第一次(1st)与第三次(3rd)测验数据进行95%一致性限(Limits of Agreement，LoA)的分析。

2.1 受试者三次20-MST测验结果
受试者三次20-MST测验结果如表2所示。

相关分析显示，1st的测验结果与
2nd， 3rd的测验结果均存在显著性相关(P lt;0.01)，2nd测验结果与3rd测验结果也存在显著性相关(P lt;0.01)。

2.2 三次测验结果的单因素方差分析
对1st、2nd、3rd测验结果进行单因素方差分析显示，1st与2nd、3rd之间，20-MST完成等级、MAS和VO2max预测值，均存在显著差异(Plt;0.01)。

2nd 与3rd之间不存在统计学意义的差异。

2.3 Bland-Altman图谱分析
56受试对象配对数据的差值的均值为1.36，图2，差值的标准差±0.64，则95%一致性限为1.36±1.96×0.64，即(0.1-2.61)；同理，图2的一致性限为0.06-2.56；图3的一致性限-0.58-0.49。

有研究者指出，两组数据的一致性程度越高，代表差值均数的实线越接近代表差值均数为0的假想虚线。

同时最大差值/测验平均值的比值小于1/6，即认为两次测验一致性程度较高。

从图1、图2、图3中可以看出，2nd与3rd测验的差值的均值接近差值均数为0的假想虚线，同时其最大差值为0.7，与两次测验结果平均值的比值小于1/6。

而1st与2nd、3rd测验
之间的图谱分析显示，两者与差值均数为0的刻度线存在一定距离，在实验中也
发现，1st与2nd测验，与3rd测验的最大差值均为3.4，与两次测验结果平均值的比值均大于1/6。

2.4 两种统计方法间的一致性比较
有效性评价即一致性评价。

采用不同的方法对三次测验结果进行一致性评价，简单相关分析得出1st 与2nd、1st 与3rd、2nd 与 3rd之间均存在非常显著性相关，相关系数分别为0.75、0.74、0.96。

表4中Bland-Altman分析得出的一致性限，并结合图1、图2、图3，得出2nd 与 3rd测验结果具有良好的一致性，而1st
与 2nd、1st 与3rd之间存在较大的系统偏倚(bias)。

2.5 三次测验结果的单因素方差分析
由表5、表6可知，1st 与 2nd、1st 与3rd的测验结果存在很大的偏倚，分别为1.36±0.64、1.31±.64。

其变异度为26.53±0.14%、25.7±0.14%。

单因素方差分析的结果也显示31与32、21与32存在显著性差异，而31与21则无显著性差异。

支持了Bland-Altman点图样分析结果。

2.6 1st20-MST与2nd20-MST之间的回归方程式
以1st 20-MST测验数据为自变量，2nd 20-MST测验数据为因变量，建立的线
性回归模型为Y=1.995+0.879X(Y：2nd测验值；X：1st测验值)。

R=0.746，plt;0.01。

线性回归模型的统计学检验。

①线性关系检验。

方差分析的结果为F=67.743，P=0.000，表明1st测验和2nd 测验结果之间有明显的线性关系。

回归分析结果显示，常数项和1st测验值对应的系数，其t检验的sig.值分别为0.001和0.000，具有显著的统计学意义。

②回归模型拟和度检验。

回归直线拟和优度检验的指标是判定系数R2。

R2越接
近1,说明拟和优度越好。

本研究中回归模型的判定系数(R2)和判定系数修正值
(R02)分别为：R2=0.556 ，R02=0.548 ，表明回归模型具有较好的拟合度。

③残差独立性检验和正态性检验残差的独立性检验。

主要通过Durbin-Watson
检验来完成。

Durbin-Watson 检验的参数用D 表示。

D的取值为0-2，若D=2，说明回归模型中的随机误差项独立，若D接近0，则随机误差项不独立。

如果随
机误差项不独立，那么对回归模型的任何估计与假设所做出的结论都是不有效的。

本研究中Durbin-Watson检验的结果为D=1.635，比较接近2，表明模型中的
随机误差项具有独立性。

通过观察回归模型的标准化残差直方图(图4)和标准化残
差正态P-P图(图5)发现，由于残差具有正态分布的趋势。

因此认为本研究建立的模型是恰当的。

因此，可以用受试者第一次20-MST测验的数据代入
Y=1.995+0.879X,获得一个排除学习或练习因素影响的、较为符合实际的完成等
级值。

3.1 本研究结果分析表明，20-MST的1st测验数据与2nd、3rd测验数据间均存在显著性相关，显示三组数据具有良好的线性相关关系，而Bland一Altman分
析显示，1st与2nd、3rd测验数据间存在很大差异，LoA分别为1.36±.64、
1.31±.64，变异系数达26.53±.14%，25.7±.14%，而2nd与3rd测验中，LoA
为-0.05±.27，一致性限范围狭窄，因此本研究认为2nd与3rd测验具有良好的
一致性。

3.2 通过对各组的测验结果进行单因素方差分析结果显示，1st与2nd、3rd测验
结果间均存在显著性差异，2nd与3rd测验结果间无统计学差异。

本研究结果进
一步验证了mb研究中，1st与2nd测验值间存在较大的系统偏倚，20-MST具有学习效应的观点。

20-MST测验具有学习或练习效应，2nd的测验值明
显高于1st的测验值，而2nd与3rd的测验值间无显著性差异。

因此1st 20-MST的测验结果不能真实的反映人体的有氧耐力水平，2nd的测验结果是可信的。

3.3 通过本研究，可以认为单纯用相关系数去评价20-MST的有效性是不全面的，
相关系数反映的是两变量线性关系的密切程度而非一致性，且对系统误差不敏感。

而Bland一Altman是定量分析与定性分析的有机结合，同时兼顾系统误差和随机误差，是评价一致性问题时优先选择的方法。

3.4 本研究中建立了用1st的20-MST测验成绩预测2nd测验成绩的线性回归模型。

方差分析、Durbin-Watson检验、标准化残差直方图、P-P图分析等表明该模型满足线性回归模型独立、线性、正态和等方差四个假设条件，具有良好的适合性。

用1st 20-MST的测验成绩建立的预测2nd测验成绩的线性回归模型为：
Y=1.995+0.879X(Y：2nd测验值；X：1st测验值)。

R=0.746，plt;0.01。

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