データが収集されると、生データのセッションごとに被験体ごとに単一ファイルが取得される。統計ソフトウェアを使用して、対象ごとのすべてのセッションは、単一のファイルに結合されます。その後、目的の強度は、各被験者に対して計算されなければならない。そのターゲット強度の遵守率は、その後結合されたすべての被験者について、各セッションのために、またはグループごとに、対象ごとのセッションごとに計算することができます。 1。データ収集（トレーニングセッションを監督する担当者によって行わ） （ 例：携帯電話、無線LAN など ）の無線デバイスをオフにすることで電気的な干渉を最小限に抑え、心拍数モニタや機器が離れて、少なくとも1メートルであるかにより、クロストークを最小限に抑えることができます。心拍計トランスミッターの配置については、図1を参照してください。 データ追跡ソフトウェアをオンにします。を押して、有酸素機器を起動し、ターゲット·強度で参加者を訓練する。例えば、我々の研究では、参加パンツは、彼らの目標心拍数の±5拍/分以内に訓練するように求められます。 CardioMemoryについては図2を参照してください。 各リハビリテーション·セッションの各参加者のための第二のバイ第2のデータを収集しています。収集されたデータは、以下が含まれます。対象のID、時間（HHMMSS）を、強度のレベル（1〜30）、作業負荷（ワット）、ペダル回転数（回転/分）、距離（km）、ペース（MM：SS /キロ）、心拍数（拍/分）、推定酸素消費量（VO 2、ml /分/ kg）を、物理的な努力（メッツ）の代謝当量、推定エネルギー消費量（kcal /時間）、推定エネルギー消費量（キロカロリー）。 図3を参照してください。 有酸素機器の記者ストップ。 CardioMemoryにデータをアップロードするために「保存」をクリックしてください。 CardioMemoryの外でドキュメントを保存する「エクスポート」をクリックしてください。文書は、。のCVS形式になりますと、自動的にセッションの日付が含まれます。 2。データ抽出 C言語ardioMemoryソフトウェアは、様々な運動トレーニング相の区別を可能にしない。このように、得られたデータ（ 例えば 、ウォームアップ及びクールダウン）、データファイルをマージし、目標強度に対して達成を比較対象としない相を除去するために統計ソフトウェアにエクスポートしなければならない。 輸入に統計解析ソフトウェアを開き、ファイルを優れています。手順： ファイル オープン データ 「オープンデータ」ウィンドウで、「種類のファイル」のドロップダウンメニュー内のすべてのファイルを選択 Excelを選択します。 xlsファイル<img alt="矢印" fo:content-width src = "/ files/ftp_upload/50643/arrow.jpg"幅= "20pxの" /> 開く = "中0.2" 「オープニングExcelのデータソース」画面で[OK]をクリックし。 統計解析ソフトのデータファイルを保存します。サンプル·データベースについては、図4を参照してください。 関心はトレーニング段階中にターゲット強度での時間を費やしている場合、nontrainingの段階、 すなわち 、ウォームアップとクールダウンをなくす。 ウォームアップ相（ 例えば最初の10分）を除去。 期間を再コード化するために、1のように毎秒を識別するための変数を作成します。手順： トランスフォーム 異なる変数に再コード化する… 「異なる変数への再割り当て」WINDO中W、Duration_Aを選択矢印をクリックします 「出力変数名」（ 例：テンポ ） を識別 変更 今までの値と新しい値をクリックします 「古い値」の下に、 値を選択しますと、0を入力します。 「新しい価値」の下で、[選択値：0を入力します。 加える <img alt="矢印" f o：「古い値」の下に、src = "/ files/ftp_upload/50643/arrow.jpg"幅= "20pxの" />コンテンツ幅= "中0.2"は、 他のすべての値を選択し、[値 ]をクリック：、新しい"下値」と1を入力してください 加える 続ける [OK]をクリックします 。 RECODE Duration_A（0 = 0）（ELSE = 1）に変換するテンポ。 EXECUTE。 第2の一時変数を作成します。手順： トランスフォーム シフト値 テンポを選択iles/ftp_upload/50643/arrow.jpg "幅=" 20pxの "/>矢印をクリック （ 例えばTEMPO2。）一時変数を入力します。「名前」の下に 変更 [OK]をクリックします 。 シフトは、VARIABLE =テンポ結果= TEMPO2のLAG =値1。 0でTEMPO2開始するには、再コード化されなければならない。手順： トランスフォーム 同じ変数に再コード TEMPO2選択矢印をクリックします<im foのg alt = "アロー"：src = "/ files/ftp_upload/50643/arrow.jpg"」の0.2「コンテンツ幅="幅=" "20pxの" /> 古い値と新しい値をクリック 「古い値」の下で、 システム欠損選択 「新しい価値」の下で、 値を選択し、0を入力します。 加える 続ける [OK]をクリックします 。 RECODE TEMPO2（SYSMIS = 0）。 EXECUTE。 ゼロから始まる秒を加算。手順： トランスフォーム/ 50643/arrow.jpg "幅=" 20pxの"/> 変数の計算 「ターゲット変数：」の下型のテンポ 「数値式」タイプのラグ（テンポ）の下で1 IF … ケースが条件を満たしている場合に含める]： 入力TEMPO2> 0 続ける [OK]をクリックします。 IF（TEMPO2> 0）テンポ=ラグ（テンポ）+ 1。 EXECUTE。 ウォームアップの最初の10分を除去するために、599秒の前にテンポデータを削除します。手順： データ ケースを選択… 「ケースの選択」画面では、「選択」の下に、「条件が満たされた場合」を選択します もし… で「ケースを選択：IF」ウィンドウ、挿入式のテンポ> 599 続ける 下「出力」とは、 選択されなかったケースを削除]を選択します [OK]をクリックします 。 図5を参照してください。 オフフィルタ。 すべての使用。 IF（テンポ> 599）を選択します。 EXECUTE。 クールダウン段階を排除する（ 例えば 5分前から）： SPSSは、以降のファイルの先頭からデータを除去するので、データベースの上にクールダウン段階をもたらすDuration_Aための降順でソートデータ。手順： データ ケースの並べ替え 「ケースの並べ替え」画面では、Duration_Aを選択クリックRROW 「並べ替え順序」メニューで降順を選択 [OK]をクリックします 。 Duration_A（D）でケースの並べ替え。 1のように毎秒を識別するためにDuration_A再コーディング。手順： トランスフォーム 別の変数に再コーディング… 「異なる変数への再割り当て」ウィンドウで、Duration_Aを選択矢印をクリックします 「出力の識別変数名」（ 例。tempoA） 変更 古い値と新しい値 ]をクリックします 「古い値」の下に、 値を選択しますと、0を入力します。 「新しい価値」の下で、 値を選択し、0を入力します。 加える 「新しい価値」の下と1を入力します。「古い値」の下で他のすべての値を選択して、[ 値]をクリックしてくださいad/50643/arrow.jpg "幅=" 20pxの"/> 追加 続ける [OK]をクリックします 。 RECODE Duration_A TempoA INTO（= 0）（ELSE = 1）。 EXECUTE。 第2の一時変数を作成します。手順： トランスフォーム シフト値 tempoAを選択矢印をクリックしますタイプの一時的な変数（ 例えばtempoA2。）：「名前」の下<img alt="矢印" fo:content-width = "SRC" > 変更 」の0.2 " [OK]をクリックします 。 シフト= 1 VARIABLE = TempoA結果= TempoA2遅れがVALUES。 0でtempoA2を開始するには、再コード化されなければならない。手順： トランスフォーム 同じ変数に再コード tempoA2を選択矢印をクリックします 古い値と新しい値 ]をクリックします 「古い値」の下で、 システムを選択してください。m同理事 「新しい価値」の下で、 値を選択し、0を入力します。 加える 続ける [OK]をクリックします 。 RECODE TempoA2（SYSMIS = 0）。 EXECUTE。 tempoA変数の秒数を合計します。手順： トランスフォーム 変数を計算する 「ターゲット変数：」の下タイプtempoA 50643/arrow.jpg "幅=" 20pxの数値式」タイプのラグ（tempoA）1 "/>アンダー" IF … ケースが条件を満たしている場合に含める]： タイプtempoA2> 0 続ける [OK]をクリックします。 IF（TempoA2> 0）TempoA =ラグ（tempoA）+ 1。 EXECUTE。 クールダウン段階（ つまり 5分）を除去するために、299秒の前にテンポデータを削除します。手順： データPG "幅=" 20pxの"/>は、 ケースを選択… 「ケースの選択」画面では、「選択」の下に、「条件が満たされた場合」を選択します もし… の「[ケースの選択：場合は "ウィンドウ、数式を挿入tempoA> 299 続ける "出力"の下に、 選択されなかったケースを削除]を選択します [OK]をクリックします 。 図6を参照してください。 オフフィルタ。 すべての使用。 </lI> IF（tempoA> 299）を選択します。 EXECUTE。 データセットに関連付けられたセッション番号（または日付）を特定します。作成し、新しい変数（ 例 。 セッション ）という名前を付けます。手順： トランスフォーム 変数を計算する ターゲット変数 、型のセッションで変数の計算]ウィンドウで開こタイプ＆ラベル ] をクリックし、「変数の計算を：入力… "ウィンドウ 「タイプ」の下の文字列を選択する 続ける </em> 文字列式の下のタイプ'1 ' [OK]をクリックします 。 図7を参照してください。 STRINGセッション（A8）。 COMPUTEセッション= '1 '。 EXECUTE。 新しいファイルに変更されたSPSSの文書を保存します（例：subjectID_session番号）。 同じ主題のための残りのすべてのセッションのために上記の手順を繰り返します。 3。データのマージ – シングル参加シングルSPSSデータベース、オープン参加者の最初のセッション（ すなわち 。subjectID_session1）にすべてのセッションをマージする。 現在のファイルへの残りのセッションをマージ。手順： データ ファイルのマージ ケースを追加 「subjectID_session1.savにケースの追加」画面で、[参照 ] をクリックし、ファイルsubjectID_session2を選択 オープン 続ける 」からケースの追加… "中ウィンドウ[OK]をクリックします。残りのすべてのセッションについて、この手順を繰り返します。 図8を参照してください。 * =ファイル/ファイルを追加 / FILE = 'SubjectAB001_Session1.sav'。 EXECUTE。 対象者のID番号が含まれている列を追加します。手順：Trを ansform 変数を計算する ターゲット変数の下の「変数の計算」ウィンドウで、次のように入力しSubjectID 開こタイプ＆ラベル ] をクリックし、「変数の計算を：入力… "ウィンドウ 「タイプ」の下の文字列を選択する 続ける 文字列式タイプ 'SubjectID'（ 例えば'AB001'）の下でs/ftp_upload/50643/arrow.jpg "幅=" 20pxの"/> [OK]をクリックします。 図9を参照してください。 STRING subject_idの（A8）。 subject_idの= 'AB001」を計算します。 EXECUTE。 被験者の目標強度（ 例えば 。目標心拍数[THR]）を含む列を追加します。手順： トランスフォーム 変数を計算する ターゲット変数 、型のTHRの下に「変数の計算」ウィンドウで、 開こタイプ＆ラベル ] をクリックし、「変数の計算を：入力… "ウィンドウ 「タイプ」の下の数字を選択<img alt="矢印" fo:content-幅= "SRC" > 続行 数値式タイプTHR（ 例えば。110）の下で [OK]をクリックします 。 図10を参照してください。 STRINGのTHR（A8）。 COMPUTE T​​HR = '110 '。 EXECUTE。 別のファイル名でデータベースを保存します（ 例。SubjectAB001_session1-36）。 残りのすべての参加者に対して、この手順を繰り返します。この時点では、各参加者は、すべてのセッションを含むデータベースを持つことになります。 4。データのマージ – グループ化参加単一のデータベース、オープン参加者のファイル（ つまり subjectID_session1-36）にグループ化する複数の参加者。 現在のFへの残りの参加をマージパリ。手順： データ ファイルのマージ ケースを追加 内窓「追加ケースSubjectAB001_session1-36.savに」、[参照 ] をクリックし、ファイルSubjectCD002_session1-36を選択した オープン 続ける 」からケースの追加… "中ウィンドウをクリックして、[OK]。は、グループに希望するすべての参加者に対して、この手順を繰り返します。 図11を参照してください。 ファイルを追加/FILE = * /名前（AB001 = D0） / FILE = 'SubjectAB001_Session1-36.sav' /名前（CD002 = D1） / DROP = D0とD1。 EXECUTE。 新しいデータベースを保存します（ 例。Group01_Subjects001-010）。 5。ターゲット強度の識別（ 例えば THRレンジ） THR範囲を特定する。 トランスフォーム ]をクリックします 変数を計算する 「ターゲット変数」に新しい変数名を入力します（ 例：Diff_HR_THR）の下で「変数の計算」ウィンドウで 「タイプ·ラベル···」 「C言語で ompute変数：入力….「 数値を選択 続ける – THR人事：「数値式」の式を入力します。 [OK]をクリックします。これは新しい変数を提供してくれます。 COMPUTE Diff_HR_THR = HR – THR。 EXECUTE。 HRは上、下にある、またはThrの範囲内かどうかを識別するための変数を再コーディング。 手順： トランスフォーム 別の変数に再コーディング… Diff_HR_THRを選択"SRC =" / files/ftp_upload/50643/arrow.jpg中0.2 "幅=" 20pxの "/>矢印をクリックします 「名前」タイプDiff_HR_THR _recoded下の「出力変数」の下 変更 古い値と新しい値… ウィンドウ：「古い値と新しい値が異なる変数に再コード」の： 古い値 新しい値 旧- >新： 範囲：-5〜5 1 <TDのALIGNは= "センター" ROWSPAN = "4">追加 -5 5 THRU – > 1 範囲、値を通じてLOWEST：-5 0 -5 THRU最低 – > 0 範囲は、最高を通じて価値：5 0 > 0 – 最高THRU 5 システム欠損値システム欠損値 SYSMIS – > SYSMIS 続ける [OK]をクリックします 。 図12を参照してください。 RECODE Diff_HR_THR（SYSMIS = SYSMIS）（-5 = 1 5 THRU）（最低THRU -5 = 0）（最高= 0 THRU 5）に変換する Diff_HR_THR_Recoded。 EXECUTE。 6。パーセント接着の計算 Group01_Subjects001-010のファイルでは、患者は次のようにして、THRの範囲内であったことをすべての秒を計算します。 データ 集計 「集計データ」ウィンドウで、下に"（S）変数ブレイク：「subjectIDとセッションを選択矢印をクリックします 「変数の概要（S）：」の下Diff_HR_THR _recodedを選択矢印をクリックします<img alt fo = "アロー"：コンテンツ幅= "SRC" > OK」の0.2 "。新しい変数は、名前Diff_HR_THRの_recoded_meanで作成されます。 AGGREGATE / OUTFILE = * MODE = ADDVARIABLES / BREAK = subject_idのセッション / Diff_HR_THR_Recoded_mean =平均値（Diff_HR_THR_Recoded）。 割合に得られた値を変換し、 変換をクリックします 変数を計算する 「ターゲット変数"変数名を入力の下に（ 例えば Perc_THR） 「数値式」の下Diff_HR_THR _recoded_meanを選択"/>矢印をクリックします 100（Diff_HR_THR _recoded_mean * 100）での値を掛け [OK]をクリックします。次に、セッションごとに各被験者について、THR内に費やされる時間の割合として密着性を得る。 図13を参照してください Perc_THR = Diff_HR_THR_Recoded_mean * 100を計算します。 EXECUTE。 唯一subjectIDと代替subjectIDとセッション ：「変数ブレーク（S）」の下、「集計データ」ウィンドウで、結合されたすべてのセッションについて、各被験者のために、THR内費やした時間の割合のための遵守を入手します。 図14を参照してください。 結合されたすべての被験者について、セッションごとに、THR内費やした時間の割合のための接着性を得るためには、「集計データ」ウィンドウで、「下唯一のセッションで「代替subjectIDとセッション ：変数（複数可）を破る。 別のファイル名（ 例。Group01_Subjects001-010_Aggregate）の下にデータベースを保存します。