研究是针对2004年Sapporro日本国际半程马拉松比赛的。科学家们在15公里处，架设高速摄影机，捕捉了大部分选手通过时的画面。总计拍摄了248位男选手和35位女选手，并且将他们分类位脚跟落地，脚中落地和前脚掌落地。他们还测算了选手在15公里处的脚步触地时间。
发现：
大多数选手是脚跟落地（75%）
大概四分之一的选手脚中落地（24%）
在283位选手中仅有4人是前脚掌落地
四位采用前脚掌落地跑法的选手并没有获得前四名，相反，此次研究无法证明前脚掌落地的技术优势。
脚中落地支持者要兴奋了，当研究人员按照名次50一组分组之后，脚中落地的选手比例发生了变化，排名高的组当中，脚中落地跑法的比例也高。
不过结论还不能确定，因为这个现象有三种解释：
1. 速度快的选手采用脚中落地技术
2. 采用脚中落地跑的快
3. 任何选手随着速度的提高最终都变成脚中落地
翻译：wuyan
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我的工作也是长期做数据分析的，对数据与结论的关系有一些体会。
我一直认为，定性应当是第一位的，否则数据分析会坠入误区。
比如菜价涨了于是买的人少了
你不能通过菜价和销售量的相关分析，说是因为买的人少了然后菜价涨了！首先你还是得搞清楚哪个是因哪个是果
上次在跑吧看到一个用数据研究的结论：喝水少的跑得快
可我怎么看都觉得应该是跑得快时间短所以需要喝的水少
数据的相关性只能证明二者有关联，但不能判定两件事孰因孰果
这个文章还是那个问题：到底是跑得快所以脚跟不着地，还是脚跟不着地的方法跑得快
从常识看，应该是前者：跑得快的人很多脚跟不需要着地。
总算文章最后补上了这个问题
真正要做这件事的数据分析，比较可行的一个办法是找一组脚跟落地者，要求他改脚中落地一段时间，比如一个月，看成绩变换。和另一组脚中落地改脚跟的一个月后看成绩变化。二者对比----但这也只能判断个大概，因为还有哪种改变适应快的问题，但起码不会离谱成这样。
