Der Beitrag beschäftigt sich mit der funktionellen Datenanalyse der Kinematik des Kniegelenks beim Vertikalsprung per natürlichem Herangehen (im Gegensatz zu deskriptiven Studien). Hierbei werden die Datensets eines Individuums als einzelne Ganzheit, als Funktion betrachtet. In der Praxis wird dieses Vorgehen jedoch selten angewendet. Typischerweise werden bei den Analysen die intrinsischen funktionellen Reaktionen auf eine einzelne Messsumme herausreduziert. Daraus werden dann die Schlussfolgerungen abgeleitet. Ergebnis dessen ist, dass viele potenziell informative Daten ignoriert werden. Die funktionelle Datenanalyse ist dringend notwendig in Statistiken, die auf eine ganze Sequenz von Messungen für eine Experimentaleinheit als einzelne Funktion gerichtet sind. Daher scheint die funktionelle Datenanalyse inhärent passend für die Analyse kinematischer Daten zu sein. In diesem Beitrag werden die Schlüsselkonzepte und -prozeduren der funktionellen Datenanlyse eingeführt und durch Daten aus einer Überkreuzstudie zur Entwicklung des Vertikalsprungs illustriert.
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