Gewichtung von Daten

Definition

«Gewichtung von Daten» bezeichnet das Verfahren, einzelnen Messwerten in einer Auswertung unterschiedlich viel Einfluss zu geben. Statt alle Datenpunkte gleich zu behandeln, erhält jeder Wert einen Faktor, der seine Bedeutung im Ergebnis bestimmt. Typische Kriterien sind Aktualität, Messqualität und Herkunft der Daten.

Ein gewichteter Mittelwert berechnet sich als:

gewichteter Mittelwert = Σ (Wert_i × Gewicht_i) / Σ Gewicht_i

Im Training tritt Gewichtung an vielen Stellen auf: in Belastungsmodellen, die jüngere Einheiten stärker zählen, in rollenden HRV-Baselines oder beim Zusammenführen von Werten aus Labordiagnostik und Feldtests.

Warum das zählt

Ohne Gewichtung verzerren alte oder unzuverlässige Werte das Bild. Eine Trainingsbelastung von vor sechs Wochen sagt wenig über die heutige Ermüdung aus, ein einzelner Ausreisser in der HRV sollte den Trend nicht kippen. Gewichtung sorgt dafür, dass das Modell die Realität abbildet und nicht das Rauschen.

Ebenso wichtig ist die Gewichtung nach Herkunft. Ein in der Spiroergometrie gemessener Schwellenwert ist eine andere Qualität als eine FTP-Schätzung aus einem 20-Minuten-Test. Wer beide gleich behandelt, verwässert die bessere Information mit der schlechteren.

Wie obseed das misst

obseed gewichtet Daten nicht als eigene Kennzahl, sondern als Prinzip hinter den Auswertungen. Belastungsmodelle wie Fitness und Ermüdung arbeiten mit zeitlich abnehmenden Gewichten, so dass die jüngsten Einheiten den grössten Einfluss haben. Rollende HRV-Baselines bilden Trends über mehrere Tage statt Einzelwerte ab.

Bei Leistungskenndaten gilt: Objektiv gemessene Schwellenwerte aus einer Diagnostik haben Vorrang vor Schätzwerten aus Feldtests oder Geräten. Mehr dazu unter Leistungskenndaten.

Beispiel

Eine Athletin hat drei RMSSD-Morgenwerte: 62 ms (vor drei Tagen), 58 ms (vorgestern) und 41 ms (heute, nach kurzer Nacht mit Alkohol am Vorabend). Der ungewichtete Mittelwert ist 53,7 ms.

Mit Gewichtung nach Aktualität (Gewichte 1, 2, 3) ergibt sich:

(62 × 1 + 58 × 2 + 41 × 3) / (1 + 2 + 3) = (62 + 116 + 123) / 6 = 50,2 ms

Der aktuelle Wert zieht das Ergebnis stärker nach unten, was die aktuelle Erholungslage besser widerspiegelt. Würde der heutige Wert zusätzlich wegen bekannter Störfaktoren mit halbem Gewicht (1,5) versehen, ergäbe sich 53,6 ms: Die Baseline bleibt stabil, der Ausreisser wird nicht zum Trend.