Rolli hat geschrieben:Berechtig? Und welche Antworten hat er auf die Frage aus der Studie bekommen?
Nein, es ist eine rhetorische Frage, die keiner beantworten kann und auch nicht das Ziel der Studie hat. Diese Antworten kann man eventuell in Fallstudien erhalten aber nicht in solchen n=x Studien.
Tut mir leid, ich glaube ich verstehe nicht ganz, was du damit sagen willst. Die untersuchte Hypothese war ja:
the primary aim of the present study was to investigate the training adaptations to 10 weeks of effortmatched SI or LI in cyclists.
[...]We hypothesized that SI would provide superior effects on both the high- and lower power part of a cyclist’s power profile.
Dies wurde mit einer ganz bestimmten Gruppe von Radfahrern und unter Verwendung von ganz bestimmten Trainingseinheiten getestet. Über das ganz konkrete hier verwendete Protokoll mit den in diesem Fall teilnehmenden Athleten hinaus kann grundsätzlich erstmal keine Aussage getroffen werden, sondern nur neue Hypothesen aufgestellt werden, die ebenfalls wieder getestet werden können.
Wenn wir uns nun also komplett auf die Fragestellung und darauf beschränken, ob die jeweiligen Ergebnisse statistisch signifikant (p <0.05) waren – ohne näher auf Stärken und Schwächen von Nullhypothesentests einzugehen – dann erhalten wir folgendes Bild:
SI = short intervals
LI = long intervals
+ = signifikant verbessert
n.s. = Veränderung bzw. Unterschied nicht signifikant
SI > LI = Verbesserung in SI signifikant größer als in LI
Wenn man es also genau nimmt, kann man zwar z.B. sagen, dass die SI-Gruppe ihre Werte im 5 min-all-out-Test im Gegensatz zur LI-Gruppe (bei einem Signifikanzniveau von 0.05) signifikant verbessert hat, jedoch der Unterschied zwischen den Gruppen nicht signifikant ist. Das ergibt jetzt nicht unbedingt intuitiv Sinn, hängt aber einfach mit der statistischen Analyse zusammen.
Und dann muss man selbstverständlich auch betrachten, wie groß denn die jeweiligen Verbesserungen bzw. Unterschiede nun waren. Und genau wie bei der obigen Fragestellung spielt hier bei kleinen Stichprobengrößen das Resultat jedes einzelnen Probanden deutlich stärker mit rein als bei großen Stichprobengrößen. Das ist grundsätzlich weder gut noch schlecht, wirkt sich jedoch darauf aus, wie verallgemeinerbar die Untersuchungsergebnisse sind.
Und dann interessieren natürlich auch die mechanistischen Effekte, die den Ergebnissen zugrunde liegen. Woran könnte es liegen, dass die SI-Gruppe sich insgesamt gesehen stärker verbessert hat? Ist Intervalltraining mit kurzen Wiederholungen solchem mit langen Wiederholungen grundsätzlich überlegen oder trifft das nur für das hier verwendete Protokoll zu? Gibt es andere, ähnliche Studien, die mit ähnlichem Vorgehen zu gleichen oder abweichenden Resultaten gekommen sind? Wenn nicht, wie könnte man das untersuchen? Und im Laufe der Zeit ergibt sich dann ein umfassenderes Bild, wenn viele unterschiedliche Athlet*innen an unterschiedlichen Studien teilgenommen haben, die aber alle ähnliche Fragestellungen untersucht haben.
Rolli hat geschrieben:Noch einmal, n=9 finde ich persönlich auf dem Niveau gar nicht schlecht. Man findet selten mehr Studienteilnehmer also untersucht man dass was man hat. (und das kenne ich aus Erfahrung)
Da widerspricht dir niemand. Wie oben geschrieben ist es bei Gruppengrößen von n=9 bzw. n=7 wie in dieser Studie einfach wichtig, nicht nur den Gruppenschnitt zu betrachten sondern auch die individuellen Veränderungen, die man ja in Abbildung 2 schön dargestellt sieht.
Rolli hat geschrieben:Einer der größten Fehler eines Trainers ist zu glauben, dass für eine Ausgangslage bestimmte Trainingsformen personalisiert zu Erfolg führen. So ist das nicht.
Gleicher Sportler + gleicher Ausgangslage + gleiches Program ergibt nicht immer gleichen Ergebnis
Und gerade Du müsstest das wissen.
Also Statistische Vergleiche sind hier viel geeigneter. Also nicht: 2+2=4 sonder ca.2 + ca.2 = ca.4
Auch hier verstehe ich leider nicht, was du damit meinst.
Andererseits muss man da bei
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