Dieser Artikel ist Teil der blogübergreifenden Serie “Running Research – Denken beim Laufen”, bei der es um die Verbindung von Laufen und Wissenschaft geht. Alle Artikel der Serie findet ihr auf dieser Übersichtseite
——————————————-
Ich bin wieder mal in Österreich. Heute treffe ich jede Menge alte Freunde aus der Schulzeit und wir feiern unser 20jähriges Matura-Jubiläum (so heißt bei uns das Abitur). Und passenderweise fand hier gestern der Campuslauf Krems statt. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um eine Laufveranstaltung, die am Campus der Donau-Universität Krems startet und durch die schöne Innenstadt führt. Die Strecke, die ich gelaufen bin, war 11,4 Kilometer lang (offiziell, effektiv bin ich aber 11,7 km gelaufen) und es war überraschend anstrengend!
Am Campus der Donau-Universität
Ich muss irgendwann einmal lernen, nicht ständig viel zu schnell loszulaufen! Bei langen Läufen wie beim letzten Marathon in Wien habe ich das mittlerweile einigermaßen gut drauf und selbst wenn man ein bisschen zu schnell oder zu langsam startet, hat man noch genug Zeit, das zu korrigieren. Aber bei den kurzen Läufen muss man von Anfang an das richtige Tempo laufen. Ist man zu langsam, dann fehlt einem am Ende die Zeit, das wieder aufzuholen und ist man zu schnell, dann kann man keine ausreichend langen Regenerationsphasen einbauen.
Ich hab ja mittlerweile bei den Läufen eine entsprechende Uhr mit GPS-Empfänger am Handgelenk die mich über meine aktuelle Geschwindigkeit informiert. Der Empfang ist allerdings meistens nicht ganz so genau und oft dauert es ein wenig, bis die Uhr gemerkt hat, dass ich schneller oder langsamer geworden bin. Daher orientiere ich mich meistens nicht an der (angeblich) aktuellen Laufgeschwindigkeit, sondern an der von der Uhr berechneten und angezeigten Durchschnittsgeschwindigkeit.
Die sagt mir gerade, dass ich die erste 2,8km-Runde mit einem durchschnittlichen Pace von 3:50 Minuten pro Kilometer gelaufen bin. Das ist deutlich zu schnell; mein letztes vergleichbares 10-Kilometer-Rennen bin ich mit persönlicher Bestzeit von 4:00 Minuten pro Kilometer gelaufen und in den paar Wochen seitdem bin ich definitiv nicht fit genug geworden, um meinen Pace gleich um 10 Sekunden zu steigern! Aber jetzt ist es zu spät, ich bin erschöpft und die zweite Runde verspricht quälend zu werden.
Ich bin versucht, mir auszurechnen, wie weit ich meine Geschwindigkeit höchstens verringern darf, um trotzdem nicht unter einen durchschnittlichen Pace von 4min/km zu fallen. Aber ich bin mit der Lauferei schon genug beschäftigt und habe keine große Lust auf Rechnerei. Und die Statistik gehört leider auch zu den Bereichen, die ich immer viel zu sehr vernachlässigt habe. In der Schule hätte ich da ja eigentlich die Grundlagen lernen und vertiefen sollen. Aber unser Mathematik-Lehrer hat in der 8. Klasse (=12. Klasse in Deutschland) einfach darauf verzichtet, das Thema noch einmal zu behandeln und mein Wissen über Statistik bestand nach der Schule aus dem, was ich irgendwann mal als ca. 14jähriger an Grundlagen lernen musste. Auch an der Universität gehörte die Statistik nicht unbedingt zum Lehrplan meines Studiums. Ich habe irgendwann mal ein paar relevante Dinge gelernt um die nötigen Berechnungen für meine Diplomarbeit anstellen zu können. Aber auch das war weit entfernt von einem umfassenden und vor allem organisierten Verständnis der Statistik.
Sinnlose Statistik: Die zeitliche Variation der Startnummern bei meinen bisherigen Läufen
Mir ist zum Beispiel erst vor überraschend kurzer Zeit so richtig der Unterschied zwischen “Mittelwert” und “Median” bewusst geworden. Ich weiß, das ist wirklich fundamental – aber ich hatte nie wirklich damit zu tun. Erst als ich Anfang des letzten Jahres beschlossen habe, endlich mal abzunehmen wurden diese Größen für mich persönlich relevant. Um den Überblick über meinen Gewichtsverlust zu behalten, habe ich angefangen mein Gewicht aufzuzeichnen. Und natürlich will man diese Daten dann auch irgendwie auswerten. Das einfachste, was man mit einem Haufen Zahlen machen kann, ist einen Mittelwert zu bestimmen.
Kommentare (16)