海军人体脂肪计算器的准确性如何?


13

我一直在使用海军身体脂肪计算方法和运动疗法相结合两个月。就告诉我我正在减少体内的脂肪并获得肌肉的瘦身,它已经完成了工作,但是我仍然想知道它的准确性和准确性。

根据我在网上阅读的所有内容,普遍的共识是,它的精度在静液压称量值的3%以内,但我注意到它的输出,即我的脖子测量值有一个(反向)握住我的BFP比测量腰围要好。

例如:

  • 如果我的腰围尺寸增加了1/8英寸(这表明BFP有所增加),但我的脖子尺寸却增加了3/8英寸,那么我的BFP计算为损失了 0.61个百分点。

  • 在另一方面,如果我的腰围保持不变(这表示没有变化),和我的脖子测量1/2英寸的降低,我的BFP计算为获得一个半个百分点。

我知道我在这里很挑剔,因为这告诉我,过去两个月我在BFP中损失了约4%(而后为5%),但我的腰部不会在计算我的体内脂肪比我的脖子在干什么?现在的样子似乎有点混蛋,原谅法国人。

这是内置在海军算法中的吗?这会使它不准确吗?


我认为此方法仅是估计身体脂肪而不跟踪身体脂肪流失的最佳方法

Answers:


10

根据WikiHow,海军的人体脂肪计算公式如下(以厘米为单位):

男性:%脂肪= 86.010 * LOG(腹部-颈部)-70.041 * LOG(高度)+ 30.30

女性:%脂肪= 163.205 * LOG(腹部+臀部-脖子)-97.684 * LOG(身高)-78.387

我找不到真正可以解释这些方程式的站点,但是我可以对它们背后的原理做出一些有根据的猜测。第一项可能会根据几个周长的测量值估算出体内脂肪。但是,该估计值缺乏准确性和准确性,因此需要进行校正。第二项可能会校正身高(这样就不会使高个子的人有比例的围长而受到惩罚),最后一项可能是根据实验证明的常量,可以将方程式的结果校正为尽可能接近实际身体脂肪水平。

如果您查看第一项,则可以看到腰围和腰围/臀围测量值分别用于估计男性和女性的体脂。这是有道理的,因为这些区域对应于每个性别的脂肪沉积的主要区域。您还会注意到实际上减去颈围,因此在脖子上获得比腰围更多的肚带会减少估计的体内脂肪,这是有道理的。我认为脖子围正用来纠正您的瘦体重这样您就不会因为肌肉和骨骼大而受到惩罚。也许是因为脖子通常没有那么多脂肪。潜在的假设似乎是:如果您的颈部围长较大,那么您的肌肉,骨骼等等就会更多,这不应该算作脂肪。如果您的颈围增加超过腰围,则认为腰围增加是由于肌肉而不是脂肪。

如果该方法的准确度在3%以内,那么对于大多数人来说,它必须能很好地工作,但是有明显的方法可能会歪曲结果。例如,如果一个男性只做锻炼来增强自己的脖子,却没有增加他的躯干肌肉,那么这个方程可能会低估他的身体脂肪。或者,如果女性的大腿肌肉发达,但上半身和颈部(跑步和舞者的身材较弱)较弱,则方程式可能会高估她的体内脂肪。脂肪分布不正常的人也会产生偏斜的结果。


2

它们似乎在大约3%之内准确。

谷歌搜索可以发现海军计算计算背后的初步研究:

Hodgdon,JA和MB Beckett(1984a)。从体围和身高预测美国海军人员的体内脂肪百分比。加利福尼亚州圣地亚哥海军健康研究中心84-11号报告

Hodgdon,JA和MB Beckett(1984b)。从体围和身高预测美国海军妇女的体内脂肪百分比。加利福尼亚州圣地亚哥海军健康研究中心第84-29号报告

但我建议您简单阅读:国防部身体组成估计方程式的发展,或更具体地说,是以下几句话:

对于男性,相关系数为0.885,测量的标准误为3.15%脂肪。测量值和预测值之间的平均差为-0.833%脂肪,该预测值平均比所测量的四格百分比脂肪大。与两室脂肪值的比较显示,相关系数为0.89,测量的标准误差为3.37%脂肪,平均差异为–1.25%脂肪;再次,预测值大于测量值。对于女性,与四格脂肪的比较提供了0.89的相关系数,3.12%脂肪的标准测量误差以及–2.00%脂肪的平均差。与两室脂肪比较,相关系数为0.82,脂肪的测量标准误差为4.15%,平均差为–3。22%脂肪。值得注意的是,在这个较新的样本中,与两室分析相比,海军方程更能预测四室分析中的脂肪百分比。


0

我认为海军计算中的基本假设是,脂肪在脖子上不会积累太多(如果有的话)。因此,如果您的脖子越来越大,则说明您在戴肌肉,因此相同的腰围必须来自更多的肌肉和更少的脂肪。(肌肉是否真的在脖子上建立,或者脖子的尺寸是否可以代表您身体的整体大小,超出了我。)


根据About.com的说法,您应该以一个向下的角度(在陷阱开始的位置)测量Adams Apple的脖子。
Salsero69 2011年

1
@ Salsero69:我不确定与我的答案有什么关系。我从我的消息源中发现了相同的信息,因此我对您的发言没有怀疑,只是不确定您所指的是什么。
jprete 2011年

1
我想我昨晚误读了您的答案时太累了。抱歉。:-(
Salsero69 2011年

By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.