LONDON (IT BOLTWISE) – Starre Krafttabellen lassen Unterschiede in Alter und Körperbau zu grob wirken. Eine Studie der IST-Hochschule Düsseldorf und der Deutschen Sporthochschule Köln entwickelt einen Z-Score, der die Kraftleistung im Verhältnis zu Alter und Körpermaßen einordnet. Dafür stützen sich die Forschenden auf acht Jahre Messdaten mit 393 Teilnehmenden. Besonders in Bankdrücken, Kniebeuge und Kreuzheben soll der neue Standard Trainingsfortschritt und Leistungsdiagnostik vergleichbarer machen.
Die Bewertung von Kraftleistung orientiert sich in vielen Trainings- und Diagnosesettings noch immer an Tabellenwerten, die im Alltag oft als „Norm“ erscheinen. Das Problem: Solche Normen bilden individuelle Voraussetzungen wie Alter und Körpergröße nur unzureichend ab, obwohl sie die biomechanischen Hebelverhältnisse und damit die real erzielbare Leistung deutlich beeinflussen. Genau an dieser Stelle setzt die neue Arbeit an, die im August 2026 publiziert wurde und einen neu entwickelten Z-Score-Standard für die Einordnung körperlicher Stärke beschreibt. Statt eines absoluten Kilogrammwerts rückt der Vergleich mit einem statistisch erwarteten Leistungsniveau in den Mittelpunkt, das die demografischen und anthropometrischen Rahmendaten berücksichtigt.
Im Kern basiert das Modell auf einer Langzeituntersuchung mit messbaren Wiederholungsgrößen in drei Grundübungen des Kraftsports: Bankdrücken, Kniebeuge und Kreuzheben. Erhoben wurden über acht Jahre Daten von 393 aktiven Teilnehmenden, darunter 197 Frauen und 196 Männer im Alter von 16 bis 64 Jahren. Unter der Leitung von Dr. Eduard Isenmann wurden die Probanden dabei auf ihr One-Repetition-Maximum (1RM) hin getestet, also auf das maximale Gewicht, das für genau eine technisch korrekt ausgeführte Wiederholung bewegt werden kann. Damit liegen der Auswertung nicht nur Momentaufnahmen einzelner Trainingsstände zugrunde, sondern eine Grundlage, die alters- und größenabhängige Leistungsunterschiede über mehrere Jahre statistisch abbilden soll.
Der entscheidende technische Schritt besteht in der Umstellung vom reinen „Leistungswert“ hin zur „Leistungsabweichung“ relativ zu einem Erwartungswert. Der Z-Score wird im Ansatz so konstruiert, dass er die individuelle Leistung in Relation zu einem Referenzniveau setzt, das anhand von Körpergewicht, Körpergröße und Alter ermittelt wird. In der Praxis bedeutet das: Zwei Personen können bei gleichem 1RM scheinbar identische Ergebnisse erzielen, werden aber im Z-Score-Modell unterschiedlich bewertet, sobald sich Alter oder Körperproportionen unterscheiden. Positive Z-Score-Werte deuten dann auf eine überdurchschnittliche Kraftleistung innerhalb der jeweils passenden Referenzgruppe hin; negative Werte spiegeln Leistungen unterhalb des statistischen Durchschnitts. Genau diese Normalisierung adressiert die häufige Vergleichsverzerrung, die entsteht, wenn Tabellenwerte keine oder nur grobe Alters- und Größenkorrekturen enthalten.
Auch methodisch geht die Studie über einfache Verhältniszahlen hinaus, weil die Einordnung nicht nur das Verhältnis zum Körpergewicht betrachtet. Ein Standard, der nur mit „Kilo pro Kilo Körpergewicht“ arbeitet, übersieht häufig, dass Körpergröße ebenfalls die Bewegungsgeometrie verändert: So beeinflussen Hebellängen etwa die Winkel, die erreichbare ROM und die mechanische Effizienz einzelner Bewegungsphasen. Indem der Z-Score Körpergröße zusätzlich zum Alter und Körpergewicht einbezieht, soll er die Beurteilung robuster machen. Für die Interpretation ist außerdem relevant, dass der Z-Score nicht als Ersatz für Technikbewertung oder medizinische Diagnostik gedacht ist, sondern als statistisch fundierter Einordnungsmaßstab, um Leistungsdaten über demografische Gruppen vergleichbarer zu machen.
Für die Anwendung in Training und Leistungsdiagnostik adressiert der neue Standard vor allem den Alltag von Coaches, Athletinnen und Athleten sowie Therapeuten. Wenn starre Krafttabellen „zu wenig über die tatsächliche Leistungsfähigkeit“ aussagen, liegt das häufig daran, dass sie Fortschritt nur im absoluten Vergleich sichtbar machen und Unterschiede zwischen Personen zu stark vermischen. Der Z-Score soll hier transparenter werden, weil er Veränderungen über Zeit auch dann lesbar macht, wenn sich das Körpergewicht verschiebt oder die Referenzgruppe durch Alterung „nachjustiert“. Laut Studienbeschreibung stellt ein persönlicher Z-Score zudem eine objektivierbarere Zielfunktion dar: Fortschritt ist nicht nur mehr 1RM, sondern mehr Leistung relativ zur jeweils erwarteten Leistungsentwicklung innerhalb der passenden Referenz.
Damit rückt auch die Frage nach der Validität in den Fokus: Die Forschenden positionieren den Ansatz als Grundlage, die speziell für Leistungsdiagnostik und Gesundheitskontexte nützlich sein soll. Praktisch heißt das, dass Abweichungen vom erwarteten Leistungsniveau präziser identifizierbar werden könnten als mit klassischen Tabellen, weil die Normalisierung die demografischen Variablen abfedert. Gerade in Szenarien, in denen man definierte Zielgruppen vergleichen möchte (zum Beispiel beim Start in ein Trainingsprogramm, beim Re-Assessment nach Trainingsperioden oder beim Monitoring in Populationen mit breiter Altersspanne), kann ein zentrierter Kennwert wie der Z-Score helfen, „was“ gemessen wird und „warum“ ein Unterschied entsteht, besser auseinanderzuhalten. Die Publikation in Nature Scientific Reports unterstreicht dabei den Anspruch, methodisch sauber und international anschlussfähig zu berichten.
Für die Branche ergeben sich daraus weniger spektakuläre Produktankündigungen als vielmehr ein konkreter Standardisierungsimpuls: Kraftdaten lassen sich dadurch leichter in ein übergreifendes Raster übertragen, ohne dass jede Praxisgruppe eigene, schwer vergleichbare Korrekturformeln erfindet. Wenn sich das Modell in Trainings- und Diagnostikprozesse integriert, dürfte vor allem die Vergleichbarkeit innerhalb gemischter Gruppen steigen – und damit auch die Qualität von Entscheidungen, die auf der Interpretation von Leistungsdaten beruhen. Gleichzeitig bleibt entscheidend, wie sauber 1RM-Daten erhoben werden und wie konsistent die Messmethodik über Personen und Zeitpunkte hinweg ist. Genau dort entscheidet sich, ob ein statistischer Z-Score im Alltag wirklich Klarheit schafft, statt nur eine weitere Kennzahl zu werden.
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