Jak działa porównywanie parametrów w Analizie?

Porównanie pozwala zestawić dwa parametry na jednym wykresie i sprawdzić, jak zmieniały się w tym samym okresie. Funkcja służy do szukania zależności w danych, a nie do łączenia, przeliczania ani zastępowania jednego pomiaru drugim.

Drugi parametr wybierasz z listy dostępnych danych. Możesz zestawić na przykład HRV z długością snu, masą ciała, tętnem spoczynkowym, Obciążeniem lub Regeneracją. To, co można porównać, zależy od aktualnie dostępnych danych oraz od zakresu wybranego widoku.

Obie serie mają wspólną oś czasu, ale zachowują własne jednostki i znaczenie. HRV jest podawane w milisekundach, długość snu w godzinach i minutach, a Obciążenie i Forma w punktach aplikacji. Wysokość linii na wykresie nie pozwala porównywać tych liczb między sobą. Do tego służy legenda oraz wartość wyświetlana przy każdej serii.

Porównanie HRV i długości snu może pomóc sprawdzić, czy krótszy sen powtarza się w tych samych dniach co niższe HRV. Jeżeli w jednym dniu HRV rośnie, a długość snu spada, jest to obserwacja dotycząca tego dnia. Dopiero powtarzalny wzorzec z większej liczby pomiarów może być podstawą do dalszej rozmowy o regeneracji.

Porównanie nie dowodzi związku przyczynowego. Wpływ na oba parametry mogą mieć trening, stres, choroba, podróż, sposób pomiaru lub brak danych. Dlatego wykres należy czytać razem z historią treningów i innymi informacjami o tym okresie.

Zmiana zakresu czasu zmienia okres, dla którego oglądasz obie serie. Tydzień pokazuje krótkoterminowe wahania, miesiąc pozwala zobaczyć powtarzalność, a dłuższy zakres pomaga dostrzec zmianę tła. W widoku rocznym dane są przedstawiane bardziej zbiorczo, więc pojedyncze dni nie mają takiego znaczenia jak w widoku tygodniowym.

Usunięcie drugiego parametru przywraca widok jednego parametru. Nie usuwa pomiarów, nie zmienia wartości historycznych i nie wpływa na plan treningowy. Podobnie dodanie parametru do wykresu jest czynnością analityczną, a nie ręczną korektą danych.

Porównanie jest narzędziem szukania powtarzalnych zależności. Jeśli dwa parametry zmieniły się jednocześnie, nie oznacza to jeszcze, że jeden spowodował zmianę drugiego. Warto sprawdzić więcej dni, brakujące pomiary i kontekst treningu. Takie podejście odpowiada zasadzie Trenago, aby siła wniosku była proporcjonalna do jakości danych.