Leistungsdiagnostik wirkt objektiv, weil Zahlen entstehen. Doch eine Zahl ist nur dann nützlich, wenn der Test selbst zuverlässig genug ist.
Eine Studie der Deutschen Sporthochschule Köln untersuchte 24 Schwimmer und Triathleten an drei verschiedenen Testtagen. Verglichen wurden ein 20-Sekunden-Sprint für anaerobe Kennwerte und ein dreiminütiger Stufentest für aerobe Größen.
Laktatschwellen sehr stabil – Sprintkennwerte deutlich schwieriger
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Geschwindigkeiten an den Laktatschwellen und die maximale Stufengeschwindigkeit zeigten eine sehr hohe Wiederholbarkeit. Auch die Schwimmökonomie war vergleichsweise zuverlässig.
Bei der maximalen Laktatbildungsrate aus dem kurzen Sprint war die Streuung dagegen deutlich größer. Selbst nach Gewöhnung an den Test blieb die Sensitivität begrenzt.
Messfehler oder echte Veränderung?
Genau hier liegt die praktische Bedeutung. Wenn ein Athlet seinen Wert um fünf Prozent verbessert, der typische Messfehler aber in ähnlicher Größenordnung liegt, kann niemand sicher sagen, ob das Training tatsächlich gewirkt hat.
Trainer sollten deshalb nicht nur Referenzwerte eines Tests kennen, sondern auch dessen Wiederholbarkeit.
Diagnostik braucht Qualitätskontrolle
Ein guter Test muss nicht maximal kompliziert sein. Er muss zur Fragestellung passen, standardisiert durchgeführt werden und Veränderungen zuverlässig erkennen können.
Die Studie erinnert daran, dass gerade spektakuläre physiologische Kennzahlen kritisch betrachtet werden sollten. Ein Wert mit vielen Nachkommastellen ist nicht automatisch präzise.
Für Trainingssteuerung sind manchmal robuste Geschwindigkeitsmarker wertvoller als ein komplexer Parameter, dessen Tag-zu-Tag-Schwankung größer ist als der erwartete Trainingseffekt.
Vor jedem Test: kleinste relevante Veränderung definieren
Ein Messwert ist erst dann entscheidungsrelevant, wenn klar ist, welche Veränderung überhaupt sportlich bedeutsam wäre. Liegt die erwartete Verbesserung innerhalb der normalen Teststreuung, sollte der Trainer keine großen Trainingsentscheidungen daran hängen. Diagnostik braucht deshalb immer Messfehler und Kontext.
FACHLICHE QUELLE
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41991429/