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🛠️ToolsShed

유연성 테스트

나이와 성별에 따른 앉아서 팔 뻗기 유연성 점수를 평가합니다.

이 테스트에 대해

앉아서 앞으로 굽히기 테스트는 햄스트링과 허리 유연성을 측정합니다. 바닥에 앉아 다리를 펴고 앞으로 팔을 뻗습니다. 손가락 끝부터 발가락까지의 거리가 유연성 수준을 나타냅니다.

카테고리남성 18–25세여성 18–25세
Excellent39 cm43 cm
Good34 cm38 cm
Above Average29 cm34 cm
Average24 cm30 cm
Below Average18 cm25 cm
Poor13 cm20 cm
Very Poor0 cm0 cm

이 도구 소개

유연성 테스트(일명 윗앉아 앞으로 굽히기 테스트)는 피트니스 및 임상 현장에서 가장 널리 사용되는 햄스트링과 하부 등의 유연성 평가 방법입니다. 이 단순하면서도 효과적인 측정법은 현재의 관절 가동 범위를 파악하고 시간에 따른 개선을 추적하는 데 도움이 되며, 이는 동작 안정성, 부상 예방, 그리고 전반적인 신체 건강에 중요합니다.

이 도구를 사용하려면 두 다리를 펴고 앉은 상태에서 손가락 끝이 발가락을 얼마나 앞으로 뻗을 수 있는지 센티미터 단위로 측정합니다. 측정값과 함께 나이와 성별을 입력하면, 이 도구는 즉시 해당 연령대와 성별의 표준값과 비교하여 당신의 유연성이 평균 이하, 평균, 평균 이상, 또는 우수한지를 보여줍니다.

정기적인 유연성 테스트는 움직임의 불균형을 파악하고 스트레칭 및 가동성 루틴의 개선을 도와줍니다. 운동선수, 독립성을 유지하고자 하는 노년층, 그리고 부상 회복 중인 사람들은 몇 주에서 몇 개월에 걸쳐 이 지표를 추적함으로써 꾸준한 진전을 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

코드 구현

def evaluate_flexibility(
    reach_cm: float, age: int, gender: str
) -> dict:
    """
    Evaluate sit-and-reach flexibility test score.
    Returns rating based on normative data.
    """
    # Normative ranges (cm) [excellent, above_avg, average, below_avg]
    norms = {
        "male": {
            (0, 29):   [27, 17, 6, -5],
            (30, 39):  [25, 15, 4, -6],
            (40, 49):  [23, 13, 2, -7],
            (50, 59):  [20, 10, -1, -9],
            (60, 120): [17, 8, -3, -11],
        },
        "female": {
            (0, 29):   [30, 21, 12, 5],
            (30, 39):  [29, 20, 11, 4],
            (40, 49):  [27, 18, 9, 2],
            (50, 59):  [25, 16, 8, 0],
            (60, 120): [23, 14, 6, -2],
        },
    }

    thresholds = None
    for (low, high), values in norms.get(gender.lower(), {}).items():
        if low <= age <= high:
            thresholds = values
            break

    if thresholds is None:
        return {"error": "Age/gender out of range"}

    excellent, above_avg, average, below_avg = thresholds
    if reach_cm >= excellent:
        rating = "Excellent"
    elif reach_cm >= above_avg:
        rating = "Above Average"
    elif reach_cm >= average:
        rating = "Average"
    elif reach_cm >= below_avg:
        rating = "Below Average"
    else:
        rating = "Poor"

    return {"reach_cm": reach_cm, "rating": rating, "age": age, "gender": gender}

result = evaluate_flexibility(reach_cm=20, age=35, gender="male")
print(result)

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