Fatigue Factor 1.06 ในสูตร Riegel
มาจากไหน และค่าของคุณคือเท่าไร
ตัวเลข 1.06 ในสูตร Riegel ถูกใช้ในเครื่องคำนวณเกือบทุกตัว แต่ในงานตีพิมพ์ปี 1981 ของ Riegel เอง ค่าของสถิติโลกวิ่งชายและหญิงคือราว 1.08 ส่วนสถิติโลกปัจจุบันคำนวณได้ราว 1.055 และนักวิ่งทั่วไปมักสูงกว่านั้น บทนี้อธิบายที่มาจากต้นฉบับ ทดสอบกับสถิติโลกล่าสุด และมีเครื่องคำนวณค่า Fatigue Factor ของคุณจากผลแข่ง 2 รายการ
📐สูตร Riegel และ Fatigue Factor คืออะไร
สูตรของ Peter Riegel ทำนายเวลาระยะหนึ่งจากผลแข่งอีกระยะ: T2 = T1 × (D2 ÷ D1)b โดย T คือเวลา D คือระยะ และ b คือเลขชี้กำลังที่ Riegel เรียกว่า “fatigue factor” [1]
ตามโมเดล เพซเฉลี่ยไม่ลดลงเมื่อระยะเพิ่มขึ้น ระยะ 2 เท่าใช้เวลา 2 เท่าพอดี
ระยะ 2 เท่าใช้เวลา 21.06 ≈ 2.085 เท่า เพซเฉลี่ยช้าลงราว 4.2% ทุกครั้งที่ระยะเพิ่มเป็น 2 เท่า จาก 5K ไปมาราธอน (8.44 เท่า) เพซช้าลงราว 13.7%
ระยะ 2 เท่าใช้เวลาราว 2.14 เท่า เพซช้าลงราว 7.2% ต่อการเพิ่มระยะ 2 เท่า จาก 5K ไปมาราธอนเพซช้าลงราว 23.8%
ค่า b ต่างกันแค่ 0.04 แต่ทำนายมาราธอนต่างกันหลายสิบนาที นี่คือเหตุผลที่ควรรู้ว่า 1.06 มาจากไหนและเหมาะกับใคร
📜1.06 มาจากไหน: สิ่งที่งานต้นฉบับเขียนจริง
Riegel เป็นวิศวกรวิจัยชาวอเมริกัน เสนอสูตรเปรียบเทียบผลวิ่งต่างระยะครั้งแรกในบทความ “Time Predicting” ใน Runner’s World ปี 1977 แล้วขยายเป็นบทความ “Athletic Records and Human Endurance” ในวารสาร American Scientist ปี 1981 [1][2]
ในงานปี 1981 Riegel นำสถิติโลก (ถึงปลายปี 1979) ของกีฬาความอดทนหลายชนิดมาลงกราฟ log–log และพบว่าแต่ละชนิดเรียงเป็นเส้นตรงในช่วงเวลาราว 3.5–230 นาที ค่า b ที่ได้ในตารางของเขามีตัวอย่างดังนี้ [1]
| ประเภท (Riegel 1981) | ค่า b |
|---|---|
| วิ่ง ชาย (สถิติโลก) | 1.077 |
| วิ่ง หญิง (สถิติโลก) | 1.083 |
| วิ่ง ชายอายุ 40 ปีขึ้นไป | 1.054 |
| วิ่ง ชายอายุ 50 ปีขึ้นไป | 1.054 |
| วิ่ง ชายอายุ 60 ปีขึ้นไป | 1.056 |
| วิ่ง ชายอายุ 70 ปีขึ้นไป | 1.064 |
| เดินเร็ว ชาย | 1.054 |
| จักรยาน ชาย | 1.048 |
| ว่ายน้ำ ชาย | 1.030 |
ในงานปี 1981 ค่าที่ fit จากสถิติโลกวิ่งชายคือ 1.077 และหญิง 1.083 (ราว 1.08) ไม่ใช่ 1.06 ค่าราว 1.05–1.06 ในตารางนั้นเป็นของสถิติชายรุ่นอายุ 40–70 ปี [1] ดังนั้น 1.06 ที่เครื่องคำนวณออนไลน์นิยมใช้ ไม่ใช่ค่าของสถิติโลกวิ่งชายหรือหญิงในตารางปี 1981 และเรายังไม่พบหลักฐานที่ยืนยันได้ว่าค่านี้เริ่มถูกใช้เป็นค่ามาตรฐานตั้งแต่เมื่อใด
🏆ทดสอบกับสถิติโลกปัจจุบัน
ใช้สถิติโลก 5000 ม. ของ Joshua Cheptegei (12:35.36, 2020) เป็นฐาน แล้วทำนายระยะอื่นด้วย b = 1.06 และ 1.08 [3][4]
| ระยะ | สถิติโลกจริง | ทำนายด้วย 1.06 | ทำนายด้วย 1.08 |
|---|---|---|---|
| 10,000 ม. | 26:11.00 (Cheptegei, 2020) | 26:14.9 (+3.9 วิ) | 26:36.9 (+25.9 วิ) |
| ฮาล์ฟมาราธอน | 57:20 (Kiplimo, 2026) | 57:54.8 (+34.8 วิ) | 59:36.3 (+2:16) |
| มาราธอน | 1:59:30 (Sawe, 2026) | 2:00:44.7 (+1:15) | 2:06:00.5 (+6:31) |
เมื่อหาค่า b จากสถิติโลกชาย 4 ระยะนี้ด้วยการ fit เส้นตรงบนกราฟ log–log ได้ราว 1.055 ต่ำกว่า 1.08 ของสถิติปี 1979 [1] ผลนี้สอดคล้องกับความเป็นไปได้ว่าสถิติระยะไกลพัฒนามากกว่าระยะสั้น แต่การเทียบเพียง 2 ชุดยังไม่พอจะยืนยันแนวโน้มตลอด 40 กว่าปี ที่แน่ชัดคือค่า 1.06 ใกล้กับสถิติโลกยุคนี้มากกว่าค่าในตารางปี 1981
ค่า 1.055 เป็นการคำนวณของเราเองจากเวลา 4 ระยะ (5000 ม., 10,000 ม., ฮาล์ฟ, มาราธอน) ไม่ใช่ค่าที่ตีพิมพ์ในงานวิจัย และสถิติแต่ละระยะทำโดยนักวิ่งต่างคน ต่างสนาม
🧮เครื่องคำนวณ: Fatigue Factor ของคุณ
ใช้ผลแข่ง 2 รายการที่วิ่งเต็มที่ ในช่วงที่ฟิตใกล้กัน (ห่างกันไม่เกินราว 2–3 เดือน) และเส้นทาง อากาศ ไม่ต่างกันมาก เครื่องจะคำนวณ b = log(T2 ÷ T1) ÷ log(D2 ÷ D1) แล้วทำนายระยะเป้าหมายด้วยค่าของคุณเทียบกับ 1.06
ค่าเริ่มต้นเป็นตัวอย่าง แก้เป็นผลของคุณเองได้ · เวลาต้องอยู่ในช่วงที่สมเหตุสมผลของแต่ละระยะ (เพซราว 2:30–15:00 นาที/กม.)
10K 50:00 (3000 วินาที) และฮาล์ฟ 1:50:30 (6630 วินาที): b = ln(6630 ÷ 3000) ÷ ln(21097.5 ÷ 10000) = 0.7930 ÷ 0.7466 ≈ 1.062 สูงกว่า 1.06 เล็กน้อย แปลว่าเพซตกจาก 10K ไปฮาล์ฟมากกว่าค่ามาตรฐานนิดเดียว
🏃นักวิ่งจริงมีค่าเท่าไร
วิเคราะห์ผลแข่งราว 1.4 ล้านรายการของนักวิ่งราว 165,000 คนจากฐานข้อมูล thepowerof10 (100 ม. ถึงมาราธอน) ด้วยโมเดล 3 องค์ประกอบ เลขชี้กำลังรายบุคคลในโมเดลนี้มีมัธยฐาน 1.12 (เปอร์เซ็นไทล์ 5–95 อยู่ที่ 1.10–1.15) และนักวิ่งระดับโลกที่ศึกษามีค่าต่ำกว่า เช่น 1.08 [5] ค่านี้มาจากโมเดลเฉพาะของงานนั้น เทียบตรงๆ กับค่า b จากผลแข่ง 2 รายการไม่ได้ แต่ชี้ทิศทางว่านักวิ่งทั่วไปมักมีค่าสูงกว่า 1.06 และโมเดลที่ใช้ข้อมูลรายบุคคลทำนายแม่นกว่าสูตร Riegel ที่ใช้ค่าเดียวกับทุกคน
ข้อมูลจากนักวิ่ง 2,303 คนที่ตอบแบบสอบถามออนไลน์ สูตร Riegel (b = 1.07) ทำนาย 10K และฮาล์ฟได้ดี แต่ทำนายมาราธอนเร็วเกินจริง ราวครึ่งหนึ่งของนักวิ่งช้ากว่าที่ทำนายอย่างน้อย 10 นาที ระยะซ้อมต่อสัปดาห์เป็นตัวแปรสำคัญในโมเดลที่ทำนายได้ดีกว่า [6]
สรุปคือ 1.06 เหมาะเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับระยะที่ใกล้กัน เช่น 10K → ฮาล์ฟ แต่สำหรับมาราธอนของนักวิ่งทั่วไป ค่าจริงมักสูงกว่า ถ้ามีผลแข่ง 2 ระยะ ใช้ค่าจากผลแข่งของตัวเองประกอบ (2 รายการไม่ได้รับประกันว่าแม่นกว่า 1.06 เสมอ) หรือใช้ เครื่องคำนวณ VDOT ประกอบ
🫀ทำไมยิ่งไกลยิ่งช้าลง
Riegel ไม่ได้สร้างสูตรจากสรีรวิทยา เขาหาจากข้อมูลผลแข่ง [1] แต่ในทางสรีรวิทยา โมเดลของ Joyner (1991) อธิบายว่าความเร็วที่คงได้ในระยะไกลขึ้นกับ 3 ปัจจัยหลัก คือ VO2max สัดส่วนของ VO2max ที่คงไว้ได้ก่อนถึงเกณฑ์ lactate threshold และ running economy [7] ยิ่งวิ่งนาน สัดส่วนที่คงไว้ได้ยิ่งลดลง ร่วมกับปัจจัยอื่น เช่น ไกลโคเจนที่ลดลง ความร้อนสะสม และกล้ามเนื้อล้า
จากกรอบนี้ เราอนุมานได้ว่าการซ้อมแอโรบิก การเพิ่มระยะ และการเติมพลังระหว่างแข่ง น่าจะช่วยให้รักษาเพซในระยะไกลได้ดีขึ้น (เป็นข้อสันนิษฐาน ไม่ใช่ผลที่ทดลองวัดค่า b โดยตรง) อ่านต่อที่ ระบบซ้อมของ Jack Daniels และ ตารางซ้อม Half Marathon
⚠️ข้อจำกัด และอากาศร้อนแบบไทย
Riegel ระบุว่าความสัมพันธ์เป็นเส้นตรงในช่วงราว 3.5–230 นาที นอกช่วงนี้ (ระยะสั้นมาก หรืออัลตร้า) สูตรเพี้ยน [1]
ผลแข่งที่ใช้คำนวณควรมาจากเส้นทางราบ อากาศใกล้กัน และช่วงฟิตเดียวกัน เทรลหรือเส้นทางที่มีเนินมากทำให้ค่าเพี้ยน
งานวิเคราะห์ผลมาราธอนของ Ely และคณะ (2007) พบว่าเมื่อดัชนีความร้อน WBGT สูงขึ้น เวลามาราธอนช้าลงเป็นลำดับ และนักวิ่งที่ช้ากว่าได้รับผลมากกว่า [8] งานวิ่งในไทยหลายงานปล่อยตัวตี 3–5 เพื่อเลี่ยงความร้อน แต่อากาศก็ยังร้อนชื้นได้ ถ้าผลที่ใช้คำนวณมาจากวันที่อากาศเย็นกว่าวันแข่งเป้าหมาย ให้เผื่อเวลาเพิ่ม
ทำนายจาก 5K ไปมาราธอน (8.4 เท่า) คลาดเคลื่อนได้มากกว่าทำนายระยะที่ใกล้กัน ถ้ามีผลฮาล์ฟ ใช้ผลฮาล์ฟดีกว่า
ทำนายเวลาจากผลแข่งระยะเดียวได้ที่ สูตร Riegel ทำนายเวลาวิ่ง
✅สรุป
- สูตร T2 = T1 × (D2/D1)b ค่า b บอกว่าเพซตกแค่ไหนเมื่อระยะเพิ่ม b = 1.06 คือเพซช้าลงราว 4.2% ต่อการเพิ่มระยะ 2 เท่า
- งานต้นฉบับปี 1981 ให้ค่าสถิติโลกวิ่งราว 1.08 ค่า 1.05–1.06 เป็นของสถิติรุ่นอายุ 40–70 ปี [1]
- สถิติโลกปัจจุบันให้ค่าราว 1.055 (คำนวณจาก 4 ระยะ) สูตร 1.06 จึงทำนายสถิติโลกยุคนี้ได้ใกล้เคียง
- นักวิ่งทั่วไปมักสูงกว่า โมเดลของฐานข้อมูลอังกฤษให้มัธยฐาน 1.12 [5] และสูตร b = 1.07 ทำนายมาราธอนเร็วเกินจริงสำหรับราวครึ่งหนึ่งของนักวิ่งในอีกงาน [6]
- ใช้ค่าของตัวเองประกอบ จากผลแข่ง 2 รายการที่วิ่งเต็มที่ในช่วงฟิตเดียวกัน และเผื่อเวลาเมื่อแข่งในอากาศร้อน [8]
อ้างอิง
- Riegel PS. “Athletic Records and Human Endurance.” American Scientist 1981;69(3):285–290. (ตาราง fatigue factor จากสถิติโลกถึงปี 1979)
- Riegel PS. “Time Predicting.” Runner’s World, August 1977. (บทความนิตยสาร เสนอสูตรครั้งแรก) · สแกนต้นฉบับทั้ง 2 ชิ้นอยู่ที่ Pete Riegel Archive
- World Athletics — สถิติโลก 5000 ม. และ 10,000 ม. (Joshua Cheptegei, 2020) และฮาล์ฟมาราธอน (Jacob Kiplimo 57:20, ลิสบอน 8 มี.ค. 2026) ดูที่ worldathletics.org
- 2026 London Marathon — Sabastian Sawe 1:59:30 (26 เม.ย. 2026) สถิติโลกมาราธอนชาย ดู World Athletics records
- Blythe DAJ, Király FJ. “Prediction and Quantification of Individual Athletic Performance of Runners.” PLOS ONE 2016;11(6):e0157257. doi: 10.1371/journal.pone.0157257
- Vickers AJ, Vertosick EA. “An empirical study of race times in recreational endurance runners.” BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation 2016;8:26. doi: 10.1186/s13102-016-0052-y
- Joyner MJ. “Modeling: optimal marathon performance on the basis of physiological factors.” Journal of Applied Physiology 1991;70(2):683–687. doi: 10.1152/jappl.1991.70.2.683
- Ely MR, Cheuvront SN, Roberts WO, Montain SJ. “Impact of weather on marathon-running performance.” Medicine & Science in Sports & Exercise 2007;39(3):487–493. doi: 10.1249/mss.0b013e31802d3aba
สนามถัดไปอาจพาคุณเข้า Sub List
ส่งผลการแข่งขันอย่างเป็นทางการ ทีมงานยืนยันสถิติให้ แล้วขึ้นการ์ดนักวิ่งของคุณบนลิสต์
สถิติจริงของขาแรงไทย ดูได้ที่นี่
ดูเวลาจริงของนักวิ่งไทย 108 คนที่ยืนยันด้วยผลชิปทางการ แยกตามระยะและสนาม