RMSSD vs. SDNN: warum HRV-Werte zwischen Apps abweichen

Journal · 2026-09-15 · R. Klug · Alle Notizen

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Trag eine Woche lang zwei Geräte, und du hast zwei „HRV“-Spalten, die sich widersprechen – manchmal um den Faktor zwei. Bevor du daraus schließt, dass ein Sensor defekt ist, sieh dir das Etikett der Spalte an. In den meisten Fällen liegt die Lücke nicht an der Hardware. Sie liegt an der Statistik.

Zwei Zusammenfassungen derselben Sequenz

Jede Metrik der Herzfrequenzvariabilität (HRV) beginnt mit demselben Rohmaterial: der Serie der Intervalle zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen. Die Metriken unterscheiden sich darin, was sie zusammenfassen.

• RMSSD – Root Mean Square of Successive Differences – betrachtet nur, wie stark jedes Intervall von seinem unmittelbaren Nachbarn abweicht. Er erfasst schnelle Schlag-zu-Schlag-Variation, die von parasympathischer Aktivität dominiert wird. Auf dieser Statistik baut der größte Teil der sportwissenschaftlichen HRV-Arbeit auf, meist logarithmiert (lnRMSSD) und über ein Fenster gemittelt.
• SDNN – Standardabweichung aller Intervalle im Fenster – mischt schnelle Variation mit jeder langsamen Drift im selben Zeitraum. Über 24 Stunden spiegelt sie die Gesamtvariabilität; über ein kurzes Fenster hängt sie stark davon ab, wie lang das Fenster ist und was darin passiert ist.

Gleiches Herz, gleiche Nacht – unterschiedliche mathematische Fragen, unterschiedliche Zahlen. Keine davon ist falsch. Es sind Antworten auf verschiedene Fragen, und sie lassen sich in absoluten Zahlen nicht miteinander vergleichen.

Was Apple Health speichert

Seit iOS 11 ist der HRV-Typ in Apple Health SDNN, berechnet aus kurzen Mess-Schnipseln – weshalb Health-Werte nie zu einer RMSSD-basierten App passen und Apps, die HRV aus Health lesen, sowohl die Statistik als auch den Messrhythmus der schreibenden Quelle erben. Mit iOS 27 hat Apple einen separaten RMSSD-Typ daneben gestellt, was die Lücke für neuere Quellen verkleinert – aber jeder aus Health importierte Wert trägt weiterhin Fenster, Zeitpunkt und Gerät seiner Quelle mit sich. ampulse kennzeichnet aus Health importierte HRV deshalb exakt als die Statistik, die die Quelle geliefert hat, statt so zu tun, als wäre sie mit den eigenen Brustgurt- oder Loop-Fenstern vergleichbar.

Drei weitere Gründe, warum zwei Apps abweichen

• Fenster und Zeitpunkt. Eine Fünf-Minuten-Messung am Morgen, ein Ganznacht-Mittel und ein Spotcheck auf Abruf erfassen unterschiedliche physiologische Zustände. HRV schwankt zudem innerhalb einer einzigen Nacht, allein „welcher Teil der Nacht“ verschiebt also die Zahl.
• Artefaktbehandlung. Ein einziger ausgelassener oder doppelt gezählter Schlag kann RMSSD unkorrigiert um mehrere hundert Prozent aufblähen (Bourdillon et al. 2022). Apps korrigieren unterschiedlich – oder gar nicht – und sagen es selten dazu.
• Der Zugang des Sensors zum Signal. Ein Brustgurt erkennt jeden Schlag elektrisch und überträgt die Intervalle; optische Sensoren schätzen Schläge aus dem Blutfluss und unterscheiden sich stark darin, wie getreu die Intervalle erhalten bleiben. Empfängt die App rohe Intervalle, lässt sich die Statistik transparent berechnen; empfängt sie einen vorberechneten Score, lässt sich nichts verifizieren.

Die eine Regel, die Trends ehrlich hält

Wähle eine Statistik, ein Gerät, einen Messkontext – und vergleiche dich nur mit deiner eigenen Historie in dieser Methode. Methodenübergreifende Vergleiche absoluter Werte sind Rauschen im Kostüm von Information. Auch deshalb behält ampulse die Schlagintervalle selbst als Datei: Eine gespeicherte Rohsequenz lässt sich unter jeder Statistik neu berechnen, heute oder in Jahren, und jede abgeleitete Zahl bleibt gegen die Aufzeichnung prüfbar, die sie erzeugt hat.