在亚精英青少年足球标准微周期内监测训练负荷的结果方程：主成分法

应用数据压缩技术从电子性能和跟踪系统（EPTS）中提取有意义信息已成为足球训练负荷（TL）监测的热门话题。本研究的目的是通过主成分法降低内部和外部负荷测量的维度，以描述和解释在亚精英青少年足球的标准赛季微周期内监测TL的结果方程。此外，本研究旨在识别每个主成分中最具代表性的测量。使用Monte Carlo平行分析和VariMax旋转进行主成分分析（PCA），以提取基线特征、外部TL、基于心率（HR）的测量和感知疲劳。培训数据从六十名亚精英年轻足球运动员在为期6周的培训期间收集，采用18 Hz全球定位系统（GPS）结合惯性传感器、1 Hz短距离遥测系统、总质量恢复（TQR）和感知疲劳等级（RPE）。五个主成分解释了训练数据总方差的68.7%。来自PCA的结果方程被细分为：（1）爆发力、加速和冲击（27.4%）；（2）高速跑（16.2%）；（3）基于HR的测量（10.0%）；（4）基线特征（8.3%）；（5）平均跑步速度（6.7%）。考虑每个主成分中最高的因素，减速（PCA 1）、冲刺距离（PCA 2）、平均HR（PCA 3）、年龄（PCA 4）和最大速度（PCA 5）是亚精英青少年足球运动员在标准微周期内监测TL时需考虑的条件维度。本研究提供了第一个复合方程，以提取亚精英青少年足球运动员在标准赛季微周期内的最具代表性的成分。未来的研究应扩展训练日内的结果方程，考虑其他幸福感指标、技术战术技能和与比赛相关的背景因素。