दीर्घायु कैलकुलेटर

कंपोज़िट फ़िटनेस पर्सेंटाइल — इस साइट का अपना सूचकांक, पूरा गणित खुला

आपके पास पहले से जो सब-स्कोर हैं वे दर्ज करें — कार्डियो, ग्रिप, लचीलापन — और यह उन्हें घोषित भारों के साथ औसत करके एक ही अक्ष पर दिखा देता है। यह इस साइट का अपना कंपोज़िट है, कोई मान्य किया गया सूचकांक नहीं, और जोड़ का हर क़दम छपा रहता है। मुफ़्त, तुरंत, बिना साइन-अप।

जो सब-स्कोर आपने मापा नहीं है उसे ख़ाली छोड़ दें। दो काफ़ी हैं; एक से कंपोज़िट नहीं बनता।

कंपोज़िट
62
इस्तेमाल हुए सब-स्कोर3

यह संख्या कैसे बनी

घटकपर्सेंटाइलघोषित भारलागू भारयोगदान
कार्डियो680.50.534
ग्रिप600.30.318
लचीलापन500.20.210

तीनों मौजूद हों तो लागू भार घोषित भार के बराबर रहता है। दो होने पर अनुपस्थित घटक का हिस्सा अनुपात में उन दोनों में बाँट दिया जाता है—इसीलिए दो घटकों का कंपोज़िट वही बात नहीं कहता जो तीन घटकों का कहता है।

संतुलन, संख्या के बग़ल में दर्ज
10 सेकंड एक पैर पर खड़े रहे
इसे कभी कंपोज़िट में नहीं मिलाया जाता। पास या फ़ेल एक फ़र्श है, बिंदु नहीं—नीचे देखें।

यहाँ काम की चीज़ सबसे नीचे वाली पंक्ति है, औसत नहीं। कोच उसी घटक के इर्द-गिर्द योजना बना सकता है जो असल में नीचे खींच रहा है।

यह है क्या, सीधे शब्दों में

उपभोक्ताओं के लिए कोई प्रकाशित फ़िटनेस पर्सेंटाइल है ही नहीं। कोई मान्य किया गया सूचकांक कार्डियोरेस्पिरेटरी फ़िटनेस, ग्रिप स्ट्रेंथ और लचीलेपन को एक संख्या में नहीं जोड़ता, ऐसी संख्या का वितरण किसी आबादी में किसी ने मापा नहीं है, और नीचे दिए भार इस साइट ने चुने हैं, किसी डेटा पर फ़िट नहीं किए गए। यह अलग-अलग स्रोतों से आए तीन पर्सेंटाइल को एक ही अक्ष पर रखने का तरीक़ा है ताकि एक नज़र में तुलना हो सके। यह माप नहीं है, और इसे माप कहना ठीक वही गढ़ंत होगी जिससे बचने के लिए पीछे खड़े कैलकुलेटर मेहनत करते हैं।

भार, और वे क्यों छापे जाते हैं

कार्डियो 0.5, ग्रिप 0.3, लचीलापन 0.2। ये संपादकीय चुनाव हैं: साहित्य में हर घटक सर्व-कारण मृत्यु दर से कितनी मज़बूती से जुड़ता है, उसी क्रम में — कार्डियोरेस्पिरेटरी फ़िटनेस काफ़ी अंतर से सबसे मज़बूत, फिर ग्रिप, और लचीलापन बहुत पीछे, जिसका अपना कोई उद्धरण-योग्य स्वतंत्र मृत्यु-संबंध नहीं — और फिर ऐसी संख्याओं में गोल कर दिए गए जो याद रह जाएँ। ये नतीजे के भीतर छिपने के बजाय उसके साथ ही आते हैं, क्योंकि जिस कंपोज़िट के भार छिपे हों उसे डेटा पर फ़िट किए गए कंपोज़िट से अलग नहीं किया जा सकता, और यह वैसा नहीं है। अगर आप इनसे असहमत हैं, तो तालिका ठीक-ठीक दिखा देती है कि इन्हें बदलने से क्या होता।

पर्सेंटाइल का पर्सेंटाइल, लोगों का नहीं

62 का कंपोज़िट मतलब “इन भारों पर आपके सब-स्कोर का औसत 62 है”। इसका यह मतलब नहीं कि 62 प्रतिशत वयस्क आपसे नीचे हैं—इस राशि का वितरण किसी ने मापा ही नहीं, इसलिए उस वाक्य का कोई संदर्भ नहीं। असली संदर्भ तालिकाएँ अलग-अलग सब-स्कोर के पीछे हैं, और अगर कुछ बताना ही है तो वही संख्याएँ बताने लायक़ हैं।

संतुलन औसत से बाहर क्यों रखा गया

10 सेकंड एक पैर पर खड़े रहना बाइनरी है, और बाइनरी बिंदु नहीं, फ़र्श देता है। पास होना बताता है कि आप अपनी आयु वर्ग के उस हिस्से से आगे हैं जो फ़ेल होता है; उस रेखा से ऊपर आपको कहीं ख़ास नहीं बिठाता। इसे पर्सेंटाइल में बदलने के लिए नतीजों का ऐसा वितरण चाहिए जिसमें उसे रखा जा सके, और इस परीक्षण का इकलौता प्रकाशित वितरण 51 से 75 वर्ष की आयु को कवर करता है। फ़र्श को औसत में मिलाने से जो संख्या आती है उसका कोई अर्थ नहीं, इसलिए नतीजा कंपोज़िट के भीतर नहीं, उसके बग़ल में दर्ज होता है।

अपने इनपुट से यह क्या विरासत में लेता है

तीन संदर्भ आबादियाँ, तीन अलग महाद्वीपों पर मापी गईं, कोई भी प्रतिनिधि नहीं: कार्डियो के लिए Cooper Institute के अमेरिकी ट्रेडमिल स्वयंसेवक, ग्रिप के लिए ऑस्ट्रेलियाई आबादी का नमूना, लचीलेपन के लिए कनाडाई नमूना। कंपोज़िट इनमें से किसी से भी अधिक ठोस नहीं हो सकता, और औसत निकालना उनके फ़र्क़ मिटाता नहीं—छिपा देता है। एक कमज़ोर इनपुट वाले दो घटकों का कंपोज़िट उसी संख्या से पतला दावा है जो तीन घटकों से बनी हो। पंक्तियाँ पढ़िए, और सबसे नीचे वाली को ही काम करने लायक़ हिस्सा मानिए।