A few additional reasons why vertical jump height should not be used to predict leg power

Abstract

Jump height continues to be widely used to predict power in humans. Individual progress is often monitored on the basis of estimated power, but prediction equations are based on group data. Objectives: to show that vertical jump performance (VJP) and mechanical power are poorly associated, particularly within individuals. Design: regression analysis. Methods: Two experiments are presented. First, 52 physically active male college students performed five maximal vertical jumps each. Second, three young male participants performed 50 maximal jumps each. Participants rested for 1 minute between jumps. VJP was calculated from kinematic data as peak body center of mass (BCOM) minus standing BCOM; peak power (PEAKPWR) was calculated from the vertical ground reaction force registered by a force plate, and average power (MEANPWR) during propulsion from the change in potential energy of BCOM. Regression analyses used standardized VJP scores as the predictor variable and standardized power scores as the resulting variables, expecting an identity function of y = x (intercept = 0, slope = 1) and R2 = 1. Results: In experiment 1, the model for zPEAKPWR R2 = 0.9707 (p < 0.0001) but slope (0.3452) ≠ 1 (p = 8.7x10-15). The model for zMEANPWR R2 = 0.9239 (p < 0.0001); nevertheless, slope (0.4257) ≠ 1 (p = 1.15x10-5). In experiment 2, all individual models for zPEAKPWR and zMEANPWR resulted in poor associations (R2 ≤ 0.21) and slopes ≠ 1 (p≤0.001). Conclusion: Regression analysis for individuals, and even for groups, confirms that VJP is a poor predictor of mechanical power.

La altura del salto se sigue usando ampliamente para predecir la potencia en seres humanos. El progreso individual a menudo se monitorea usando una estimación de la potencia, pero las ecuaciones de predicción se desarrollaron en datos grupales. Objetivos: demostrar que la altura del salto vertical (ASV) y la potencia mecánica tienen una pobre correlación, particularmente en un mismo individuo. Diseño: análisis de regresión. Métodos: se presentan dos experimentos. Primero, 52 estudiantes universitarios físicamente activos ejecutaron cinco saltos verticales máximos cada uno. Segundo, tres participantes masculinos ejecutaron 50 saltos máximos cada uno. Los participantes descansaron 1 minuto entre saltos. ASV se calculó a partir de los datos cinemáticos como posición más alta del centro de masa corporal (CDM) menos CDM de pie; la potencia pico (PEAKPWR) se calculó a partir de la fuerza vertical de reacción registrada por una plataforma de fuerza y la potencia promedio (MEANPWR) durante la propulsión a partir del cambio en la energía potencial del CDM. Los análisis de regresión utilizaron puntajes estandarizados de ASV como la variable predictora y puntajes estandarizados de potencia como las variables resultantes, con la expectativa de obtener una función de identidad y = x (intercepto = 0, pendiente 0 1) y R2 = 1. Resultados: En el experimento 1, el modelo para zPEAKPWR arrojó R2 = 0.9707 (p < 0.0001) pero la pendiente (0.3452) ≠ 1 (p = 8.7x10-15). El modelo para zMEANPWR dio R2 = 0.9239 (p < 0.0001); sin embargo, la pendiente (0.4257) ≠ 1 (p = 1.15x10-5). En el experimento 2, todos los modelos individuales para zPEAKPWR y zMEANPWR arrojaron asociaciones débiles (R2 ≤ 0.21) y pendientes ≠ 1 (p≤0.001). Conclusión: El análisis de regresión para individuos y aún para grupos confirma que la ASV es un pobre predictor de la potencia mecánica.