Verläufe

Auf der Seite Verläufe können Sie Ernährungs- und Körpermesswerte über die Zeit untersuchen. Wählen Sie einen Zeitraum und bis zu fünf Kennzahlen aus, und lesen Sie die Entwicklung im Diagramm sowie in den Statistiken darunter ab. Verläufe in Fuel Lens öffnen ↗

Auf dieser Seite

Verfügbare Werte
Kennzahlen auswählen
Zeitraum festlegen
Aggregation
Diagramm lesen
Statistiken unter dem Diagramm
Korrelationen bei mehreren Kennzahlen
Praktischer Ablauf

Verfügbare Werte

Der Kennzahlenauswahl stehen vier Arten von Daten zur Verfügung:

Nährstoffe: erfasste Tagesmengen wie Energie, Eiweiß, Vitamine, Mineralstoffe und weitere Nährstoffe aus den importierten Daten.
Makroanteile: prozentuale Anteile von Eiweiß, Nettokohlenhydraten und Fett. Fuel Lens berechnet sie täglich aus den aufgezeichneten Makros und der Energieaufnahme.
Verhältnisse: konfigurierte Makro- oder Nährstoffverhältnisse mit der zugehörigen Einheit und dem eingestellten Zielbereich.
Biometrie: importierte Messwerte wie Gewicht und Körperzusammensetzung sowie verfügbare Trainingskalorien.

Die Auswahl hängt von den vorhandenen Daten ab. Fehlt ein Nährstoff, ein Messwert oder ein Quellfeld, zeigt Fuel Lens keinen erfundenen Ersatzwert an.

Kennzahlen auswählen

Öffnen Sie Kennzahlen auswählen, um den verfügbaren Katalog zu durchsuchen. Nährstoffe und Biometrie sind getrennt gruppiert. Kennzeichnungen wie Makroanteil, Verhältnis, Ziel oder DRI erklären den Typ eines Eintrags.

Sie können bis zu fünf Kennzahlen auswählen. Jede erscheint als farbige Marke mit einer passenden Diagrammlinie. Entfernen Sie eine Kennzahl über das x an ihrer Marke oder setzen Sie die Auswahl mit Alles löschen zurück. Auswahl und Aggregation werden in diesem Browser gespeichert.

Eine oder mehrere Kennzahlen

Bei nur einer ausgewählten Kennzahl zeigt Fuel Lens eine ausführliche Trendkarte mit passendem Zielkontext und kennzahlenspezifischer Darstellung. Bei zwei bis fünf Kennzahlen erscheint ein gemeinsames Vergleichsdiagramm. Jede Kennzahl erhält eine eigene farbige Achse; unterschiedliche Einheiten werden daher nicht auf eine gemeinsame Skala gezwungen. Unter dem Diagramm folgen Statistiken für jede Kennzahl und – sofern mindestens zwei Reihen gemeinsame Datenpunkte haben – paarweise Korrelationen.

Zeitraum festlegen

Die obere Leiste steuert den aktiven Zeitraum für die Verläufe. Sie wird auch von den übrigen Analyseansichten verwendet. Eine Änderung kann deshalb die Zahl der im Diagramm und in den Statistiken enthaltenen Datenpunkte beeinflussen.

Auswahl	Funktion
Woche, 4 Wochen, Quartal, Semester, Jahr	Wählt eine voreingestellte Dauer aus, die am aktuellen Ankerdatum endet.
Gesamter Zeitraum / Alle	Umfasst den vollständigen verfügbaren Verlauf.
Vorheriges und Nächstes	Verschiebt das ausgewählte Fenster vorwärts oder rückwärts.
Letzter Tag	Springt im Fenster zum neuesten Nährwertdatum in den importierten Daten.
Abgeschlossen, Tage mit Einträgen, Alle	Beschränkt den Zeitraum auf abgeschlossene Tage, Tage mit Einträgen oder alle Tage.
Kalender	Öffnet den Kalender zur genaueren Datumsauswahl.
Die Anzeige in der Mitte der Leiste nennt Anfang und Ende des ausgewählten Zeitraums und, sofern verfügbar, die Zahl der Tage mit Daten. Prüfen Sie diesen Bereich, bevor Sie einen Verlauf interpretieren oder Kennzahlen vergleichen.

Aggregation

Mit Aggregation legen Sie fest, über wie viele Tage ein einzelner Diagrammpunkt zusammenfasst:

Wahl	Bedeutung
Täglich	Ein Punkt je Tag; es wird nicht gemittelt.
Woche	Durchschnittswerte in Sieben-Tages-Blöcken.
4 Wochen	Durchschnittswerte in 28-Tage-Blöcken.
Quartal	Durchschnittswerte in 90-Tage-Blöcken.
Halbjahr	Durchschnittswerte in 182-Tage-Blöcken.
Jahr	Durchschnittswerte in 365-Tage-Blöcken.
In Ansichten mit mehreren Kennzahlen gilt dieselbe Aggregation für jede Reihe. Fuel Lens mittelt die gültigen numerischen Werte eines Zeitblocks; fehlende Werte werden nicht als null gewertet. Der Block wird dem Datum seines letzten Datenpunkts zugeordnet. Eine längere Aggregation glättet tägliche Schwankungen, verringert aber zugleich die Zahl der Beobachtungen in den Statistiken.

Diagramm lesen

Das Diagramm bietet folgende Orientierung:

Farbige Linien: zeigen die ausgewählten Kennzahlen. Bewegen Sie den Mauszeiger über einen Punkt, um Wert und Datum einzublenden. Die Legende ordnet die Farben den Reihen zu.
Getrennte Achsen: In Diagrammen mit mehreren Kennzahlen hat jede Reihe eine eigene Einheit und Skala. Gramm, Prozent und Kilokalorien werden dadurch nicht auf derselben Skala verglichen.
Durchschnittswerte: Bei längeren Aggregationszeiträumen zeigt das Diagramm gemittelte Werte. Die Tagesansicht enthält nicht aggregierte Werte.
Gitterlinien: erleichtern das Ablesen der Werte auf der gerundeten Achsenskalierung.
Ziele und Referenzwerte: Nährstoffdiagramme können persönliche Ziele, empfohlene Zufuhrmengen (DRI) und obere Grenzwerte anzeigen.

Nährstoffziele und farbige Bereiche

Bei Nährstoffen mit hinterlegten Zielen kann das Diagramm Referenzlinien und farbige Bereiche anzeigen:

Die blaue DRI-Linie markiert die empfohlene Mindestzufuhr, wenn sie vom persönlichen Ziel abweicht.
Die grüne Ziellinie zeigt das persönliche Ziel.
Wenn Mindestzufuhr und persönliches Ziel übereinstimmen oder nur ein Ziel vorhanden ist, zeigt eine weiße Linie den wirksamen Wert.
Die rote UL-Linie kennzeichnet die geltende Obergrenze.
Farbflächen markieren – sofern entsprechende Werte vorliegen – Bereiche unterhalb, innerhalb und oberhalb des Zielbereichs.

Bei Verhältniskennzahlen kann das Diagramm getrennte Linien für die untere und obere Zielgrenze darstellen. Makroanteile werden in Prozent angegeben und aus den Tageswerten für Makros und Energie berechnet. Ohne gültige positive Energieaufnahme lässt sich für einen Tag kein Makroanteil ermitteln.

Statistiken unter dem Diagramm

Die Karte Statistik: [Kennzahl] basiert auf den gültigen Datenpunkten dieser Kennzahl im gewählten Zeitraum und mit der aktuellen Aggregation. Fehlende, nicht numerische und ungültige Werte werden ausgeschlossen. Gibt es keinen gültigen Punkt, wird die Karte nicht angezeigt.

Verteilungsstatistik

Statistik	Bedeutung
Mittelwert	Arithmetisches Mittel aller gültigen aufgetragenen Werte.
Median	Mittlerer Wert nach Sortierung der Beobachtungen.
Standardabweichung	Typische Streuung um den Mittelwert. Fuel Lens verwendet die Populationsform: Die Varianz wird durch die Zahl der gültigen Beobachtungen geteilt.
Minimum / Maximum	Kleinster und größter gültiger Wert im Diagramm.
80-%-Intervall	Interpolierter Bereich zwischen dem 10. und 90. Perzentil. Er umfasst die mittleren 80 % der beobachteten Werte und ist kein medizinischer Referenzbereich.
Die Werte beschreiben die Verteilung innerhalb der ausgewählten Ansicht. Wenn Sie die Aggregation von „Tag“ auf „Woche“ oder einen anderen Zeitraum umstellen, ändern sich Anzahl und Werte der Beobachtungen und damit auch die Statistiken.

Änderungsstatistiken

Die zweite Zeile beschreibt die Veränderung zwischen dem ersten und dem letzten gültigen Datenpunkt:

Gesamtänderung: letzter Wert minus erster Wert, mit prozentualer Änderung relativ zum ersten Wert, wenn diese Grundlinie ungleich Null ist.
Durchschnittliche Änderung/Tag: die Endpunktänderung geteilt durch die verstrichenen Tage.
Durchschnittliche Änderung/Woche, Monat und Jahr: die gleiche Endpunktsteigung skaliert auf sieben Tage, 30,4375 Tage und 365,25 Tage. Diese Angaben erscheinen nur, wenn die Reihe genügend weit zurückreicht: mindestens zwei Tage für die tägliche, 14 Tage für die wöchentliche, 60 Tage für die monatliche und 730 Tage für die jährliche Änderungsrate. Positive Werte bedeuten einen Anstieg, negative eine Abnahme. Ist der erste Wert null, wird keine prozentuale Veränderung angezeigt.

Korrelationen bei mehreren Kennzahlen

Wenn mehrere Kennzahlen ausgewählt sind, erscheint unter den Einzelstatistiken der Abschnitt Korrelationen. Für jedes Kennzahlenpaar wird eine Karte angezeigt, sofern beide Reihen mindestens zwei gemeinsame gültige Datenpunkte haben.

Kovarianz zeigt, ob sich zwei Reihen tendenziell in dieselbe oder in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Ihr Zahlenwert hängt von den Einheiten beider Kennzahlen ab.
Der Pearson-Koeffizient ist eine einheitenlose Kennzahl zwischen −1 und 1. Positive Werte weisen auf gleichläufige, negative auf gegenläufige lineare Entwicklungen hin. Werte nahe null zeigen nur einen geringen linearen Zusammenhang.
Gemeinsame Werte nennt die Zahl der Datenpunkte, an denen für beide Kennzahlen ein gültiger Wert vorliegt. Sie kann kleiner sein als die Gesamtzahl der Diagrammpunkte.

Eine Korrelation beschreibt einen Zusammenhang in den ausgewählten Daten. Sie beweist nicht, dass eine Kennzahl die andere verursacht. Zeitraum, Aggregation, Vollständigkeit der Einträge und geänderte Ziele können das Ergebnis beeinflussen.

Pearson-Koeffizient

Der Pearson-Koeffizient (meist r) misst Richtung und Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Zahlenreihen. Fuel Lens berechnet ihn für jedes ausgewählte Paar nur anhand der Datenpunkte, an denen beide Kennzahlen gültige Zahlenwerte haben. Gemeinsame Werte gibt die Zahl dieser Beobachtungspaare an. Konzeptionell lautet die Berechnung: r = covariance(X, Y) / (standard deviation(X) × standard deviation(Y)) Das Ergebnis ist einheitenfrei und liegt immer zwischen -1 und +1:

Wert von `r`	Interpretation
+1	Perfekte positive lineare Beziehung: Die beiden Serien bewegen sich in einem exakten geradlinigen Muster zusammen.
0	In diesen gepaarten Beobachtungen ist kein linearer Zusammenhang erkennbar. Es kann weiterhin eine gekrümmte oder anderweitig nichtlineare Beziehung bestehen.
-1	Perfekte negative lineare Beziehung: Wenn eine Reihe zunimmt, nimmt die andere in einem exakten geradlinigen Muster ab.
Zwischen diesen Werten	Das Vorzeichen zeigt die Richtung; je größer der Abstand zu null, desto stärker der lineare Zusammenhang.
Beispielsweise steht `r = 0.82` in den ausgewählten Daten für einen deutlichen positiven und `r = -0.65` für einen mittleren negativen linearen Zusammenhang. Diese Beschreibungen sind nur Richtwerte: Eine allgemeingültige Grenze zwischen „schwach“ und „stark“ gibt es nicht. Die praktische Bedeutung hängt vom Kennzahlenpaar, der Messqualität und der Zahl gemeinsamer Beobachtungen ab.

Was Pearson Ihnen nicht sagt

Kein Kausalitätsnachweis: Eine positive Korrelation zwischen Energieaufnahme und Gewicht beweist nicht, dass das eine das andere verursacht.
Nur linear: Bei gekrümmten, verzögerten, saisonalen oder sonst nichtlinearen Zusammenhängen kann der Koeffizient nahe null liegen.
Empfindlich gegenüber Ausreißern: Einzelne ungewöhnlich hohe oder niedrige Werte können r deutlich verändern.
Abhängig von der Auswahl: Zeitraum, Aggregation, Tagesfilter und importierte Daten beeinflussen den Koeffizienten und die Zahl gemeinsamer Werte.
Kein klinischer Grenzwert: Ein hoher oder niedriger Koeffizient ist weder eine Diagnose noch eine Bewertung des Gesundheitsrisikos oder ein Nachweis der Zielerreichung.

Fuel Lens zeigt N/A an, wenn nicht genügend gemeinsame gültige Werte vorliegen oder eine Reihe keine Variation enthält. Ohne Variation wäre die Standardabweichung null; dann lässt sich kein Pearson-Koeffizient berechnen.

Praktischer Ablauf

Stellen Sie Zeitraum und Tagesfilter in der oberen Leiste ein und prüfen Sie die angezeigten Daten.
Wählen Sie zunächst eine Kennzahl aus und prüfen Sie Einheit, Ziellinien und fehlende Tage.
Wechseln Sie zwischen Tagesansicht und längerer Aggregation, um einzelne Tage oder den längerfristigen Verlauf zu betrachten.
Fügen Sie bei Bedarf zusammengehörige Werte wie Energie und Eiweißanteil oder Gewicht und Energie hinzu.
Lesen Sie Statistiken als Beschreibung des ausgewählten Zeitraums und berücksichtigen Sie bei Korrelationen die Zahl gemeinsamer Werte.

Verläufe sind beschreibende Analysen. Sie hängen von Qualität, Vollständigkeit und Definition der importierten Tagebuch- und Biometriedaten ab und sind weder eine medizinische Diagnose noch ein Kausalitätsnachweis.

Zusammenhänge einordnen

Korrelationen in Fuel Lens beschreiben, ob sich zwei aufgezeichnete Reihen in den ausgewählten Daten gemeinsam verändern. Sie zeigen nicht, dass eine Kennzahl eine Änderung der anderen verursacht. Verläufe können auch fehlende Einträge, geänderte Routinen, saisonale Effekte oder andere nicht dargestellte Faktoren widerspiegeln. Nutzen Sie eine Korrelation als Ausgangspunkt für weitere Fragen, nicht als kausale oder klinische Schlussfolgerung.

CDC, Field Epidemiology Manual. Analysieren und Interpretieren von Daten erklärt, warum statistische Assoziationen allein keine Aussage über Ursache und Wirkung treffen.

Entdecken Sie diese passenden Fuel-Lens-Anleitungen.