每次只練10分鐘，4周後牛仔褲小了兩碼！

沒有一個妹子不想要苗條修長的美腿，但卻很少有妹子知道怎樣才能修鍊出這樣的雙腿。

說理論的時候很多人都言之鑿鑿，付出行動的卻是少之又少。不親身實驗一下，怎麼知道那些瘦腿方法是否真正有效呢？

為了滿足廣大女性同胞的需求，我們決定通過實驗為大家尋找一個答案。

Keep君 召集了 183 位覺得自己腿粗的女生，進行了為期 4 周的瘦腿實驗，每周需要完成 3 次瘦腿課程，按周記錄自己的大腿圍度和體重。4 周后，我們通過對比大腿腿圍的差距來評估效果，腿圍差在 1cm 以上就算瘦腿成功。

實驗課程採用了美國健身教練 Valerie Waters 的瘦腿訓練，全套訓練僅有 10 分鐘，通過激活臀外側、腹肌的力量，來減少日常生活中大腿肌肉的負擔。

同時，為了保證瘦腿效果不被其他訓練干擾，實驗期間參與者不可以進行其他的腿部力量訓練和減脂訓練，並且沒有對實驗對象的飲食加以限制，她們維持日常飲食習慣即可。

實驗分為兩個組：

· 常規訓練組：127 人，只進行瘦腿訓練

· 跑步對照組：56 人，每個人本來就有跑步習慣，在瘦腿訓練後跑步

實驗結果

實驗前，很多女生都持懷疑態度，在她們看來瘦腿是非常非常困難的，每次練 10 分鐘就能瘦簡直是做夢，但四周之後的結果卻讓她們大吃了一驚。

當然，這只是一個完成比例，我們再來看看所有人大腿圍度的具體變化趨勢。

橫坐標是她們體重指數，越往右越胖；縱坐標是大腿圍度，越往上越粗。圖中點的位置代表了這位女生大腿的粗細。

對比試驗前後點的分布，可以明顯看出整個趨勢是向下移動的，這代表她們大部分人的腿真的變細了。

在實驗前，我們規定了統一測量位置，每周都要進行腿圍記錄，照片上交後不合格的都會要求重新測量，把誤差降到最低。

看到這個結果，也許有的人會覺得 2.19cm 看起來很少，別急，繼續往下看。

橫坐標還是體重指數，圖表裡將每一個人按照從瘦到胖排列，可以很清楚地看出她們各自腿圍的變化。呃……似乎變化並不明顯？我們找了一個參照物來對比下：

圖中的兩條窄窄的黃線是牛仔褲 34 碼和 31 碼的大腿中圍，女生的修身牛仔褲每一個碼大腿圍的區別也就 1cm，所以瘦 2cm 已經相當於小了兩個碼。

有的人說跑步後腿粗了，也有的人說跑步把腿瘦下來了，但現在從結果來看兩者的差異並不大。之所以跑步對照組的瘦腿成功率更高，很可能是因為這一組裡的人本來就有跑步習慣，她們的腿部肌肉力量基礎更好，能把瘦腿訓練做的更標準。

不過，確實也有少數女生的腿圍沒有顯著變化。通過試驗後的反饋，可以得出幾種可能：

動作不規範

這次實驗是通過 Keep 進行的，每一位女生都是跟著 Keep 來進行訓練，由於無法面對面監督，總會有人做得不夠規範。但這本身也是實驗的一部分，測試一套訓練是否有效，測的是健身者「學習動作 - 練習動作」的過程，如果大量健身者無法學會動作，一定是課程設計出了問題。

她們的腿並不粗

從數據上看，體重指數與瘦腿效果呈正相關，越胖的人瘦腿成功率越高，瘦腿幅度越大。有的女生覺得自己腿很粗，但她們其實已經很瘦了。這麼說吧，BMI 在 18 以下的女生，瘦腿成功率為 0 。

其他原因

實驗之初，我們預估了 3 個會影響瘦腿效果的因素

久坐：

久坐人群的瘦腿成功率略高 6 個百分點，但由於伏案工作時間小於 2 小時的人數太少，這個數據的說服力並不足。本次實驗並未發現久坐與瘦腿效果有較強的關聯性。

初次訓練感受：

這套瘦腿訓練實在太簡單了，初次訓練無法完成的僅有 3 人，而勉強完成的人群中瘦腿成功率比輕鬆完成的高了 12 個百分點，說明訓練對她們而言更有效。但輕鬆完成也不代表沒有效果，一樣有 61% 的女生的腿瘦了。所以根據初次訓練的感受無法判斷出是否一定能瘦腿。

年齡：

注意！未成年的妹子們瘦腿成功率接近 100%！這是非常出乎意料的，18 歲以下的一共有 21 人，每個人都瘦了 1cm 以上。說明這套訓練對年紀小的女生更管用。

關於幾個問題的解答

會不會是因為他們整體瘦下來了？

不是的，所有瘦腿成功的人里，4 周后平均體重僅下降了 0.5kg。

會不會是測量誤差？

在實驗之初我們就考慮到了測量誤差帶來的影響，所以制定了一個標準：站立下測量髕骨上方一個手掌位置的大腿圍度，並每周拍照記錄，同時把成功瘦腿的標準定到 1cm 以上。並且參與者多達 183 人，實驗的誤差已經控制在可接受的範圍內。

網路上其他腿部訓練是不是也能瘦腿？

很遺憾，我們不知道。不同訓練方法針對的點是不一樣的，並不是每一套腿部訓練最終都會落實到「瘦」這個效果上。那些宣稱能瘦腿的方法，在沒有真正測試過前，不敢妄下定論。

所以說，不降低幸福感的前提下瘦腿是可以實現的，方法也非常簡單，如果在進行瘦腿訓練同時減脂，效果還可能會更加明顯。

如果你也想瘦腿，今晚就開始練吧！

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