女性の体脂肪率を年齢別平均と比べるとき、整数に丸めた数字だけで差を判断していないだろうか。小数を残す意味と測定の正確さは別である。体組成の測定研究とメタ分析から、平均値、個人の記録、研究で示された小さな変化を読み分け、数字の見た目だけで運動や食事を変えないための確認点を考える。
体組成計には小数まで出ているのに、手帳へ写すと整数になる。続いて開いたのは、女性の体脂肪率を年齢別に並べた平均表。昨日と同じ数字だから変化なし、表より上だから運動を増やす。そんな判断の前に、画面からメモへ移す途中で消えた情報を見直したい。
整数の一致は、元の数字の一致を保証しない。小数の違いから体の変化を判断するには、測定方法も確かめる必要がある。丸める操作と測定方法の問題を分けて考える必要がある。実際、訓練を積んだ参加者の体組成を追った試験では、異なる測定法で変化の捉え方が一致しなかった。[17] この訓練者の結果を18〜39歳の女性一般へ直接当てはめず、測定法の違いを考える例として読む。
ここでは年齢ごとの目標値を置くより、比較する数字の扱いを確かめる。既存記事「体脂肪率は女性の体の厚さでもずれる？DXAの平均と個人差を分けて読む」に測定のずれの詳しい議論を譲り、焦点を、元の表示から整数の記録や平均表へ移るときに何を残すかに置く。
年齢別平均と比べる前に、表示と記録を分ける
丸めるとは、細かな桁を省いて数字を表す操作である。これは計算上の整理であり、測定の正しさを確かめる検査ではない。表示された小数を消せば記録は短くなるが、省いた部分をあとから正確に戻すことはできない。手帳の見やすさと、比較に使える情報の量は同じものではない。
平均表にも同じ注意が要る。整数で並ぶ欄を見て、隣り合う年代の値が同じなら「年齢で違わない」と受け取ったり、違えば「その差だけ変わる」と受け取ったりしたくなる。しかし、読む側でさらに数字を丸めれば、元の表が示した細かな違いを自分で消すことになる。表を引用するときは、載っていた桁を保ち、何の集団をまとめた値なのかを添えるのが筋だ。
ただし、元の桁を保つことから、その桁まで信頼できると結論してはいけない。男女を含む研究を集めた、携帯型の超音波を用いた体脂肪率測定の系統的レビュー・メタ分析では、機器間に強い相関があっても、研究の質や結果のばらつきに注意が必要とされた。[10] 男女を含む集団での評価から、18〜39歳の女性における測定精度を直接判断することはできない。桁を残すのは、情報を勝手に減らさないためである。精度の保証書を作るためではない。
たとえば表を保存する場面なら、数値だけを切り抜かず、対象と測定方法が分かる部分も残す。自分の記録なら、画面の表示と転記した値を区別する。平均表の横に合否の印を付ける前に、比較の材料がそろっているかを見る。スマホの小さな欄に、判定まで詰め込む必要はない。
平均を計算する順序も整理しておこう。個々の測定値を先に丸めてから平均する操作と、元の値から平均を求めて表示の段階で丸める操作は、同じ手続きではない。先に省いた情報は、平均の計算をしても戻らない。表を自分で作るなら、計算に使う元の値と、人に見せるために整えた表示を分けて保管する。これは測定研究の結果ではなく、数字を整理する際の計算上の注意である。
すでに整数しか残っていない過去の記録には、記憶で小数を足さない。表示をそのまま写したのか、自分で丸めたのか不明なら、その不明な状態も含めて残す。あとから作った細かな数字は、当日の測定値の代わりにはならない。見やすい記録に直す作業が、いつの間にか測っていない数字を作る作業にならないようにしたい。
誰かと表を共有する際にも、見せる値と判断を分ける。「整数では同じだった」という観察に、「体は変わっていない」という結論を続けて書かない。どこまでが転記で、どこからが解釈なのかを明らかにするだけでも、後日見返したときに確かめる場所を探しやすくなる。
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
同じ体脂肪率でも、誰のどの方法の数字か
アルジェリアの成人877人を対象とした横断研究では、体の寸法などから体脂肪率を予測する既存の式を検証し、調べた4つの式すべてに統計的に有意な偏りを認めた。参照にしたのは、部位別・多周波の生体電気インピーダンスによる体組成評価である。生体電気インピーダンスは、体に流す電気への応答を使う測定法だ。[9] アルジェリアの成人集団での検証なので、日本の18〜39歳の女性に同じ性能が得られるかは別に確かめる必要がある。
この研究では、新たな予測式を作る集団と、それを検証する集団を分けた。作成側は577人、検証側は300人で、女性における新しい式の相関係数は0.87〜0.93だった。[9] 相関係数は、値の大小の並びがどれくらいそろうかを表す指標として読む。見かけの桁がそろっているか、という問題とは異なる。
既存式に偏りがあったという結果を、どの家庭用機器も使えないという話に広げることはできない。検証されたのは、この集団と比較方法における式の性能である。[9] 逆に、よく当てはまる式があったから、日本の女性の年齢別平均をそのまま作れるわけでもない。研究の対象を、検索した読者の背景へ無言で置き換えないことが大切だ。
ここから平均表を読む際の確認点が見える。女性の値か、どんな人を集めたのか、何で測ったのか。値を丸めたかどうかは、その次に確かめる項目となる。対象も方法も違う表を整数に直して見やすくしても、比較の条件はそろわない。列の幅が整っていることと、比べる筋道が整っていることは別だ。
相関が高いことと、細かな差を読めることは違う
携帯型超音波のレビューは13研究を含み、定量的な統合には26の結果を用いた。対象は男女を含む集団で、妥当性の検討では、参照する測定法との相関係数は0.870、95%信頼区間は0.845〜0.895だった。[10] 妥当性とは、測ろうとするものを適切に捉えているか、という観点である。数字の並びがかなり似ているという情報は得られる。ただし、18〜39歳の女性だけの精度として読むことはできない。
しかし、このレビューは相関だけを根拠に全面的な安心を与えていない。妥当性の結果には研究間のばらつきや出版バイアスがあり、評価した研究はいずれも、研究方法の質や偏りの面で問題を抱えていた。信頼性の評価でも、合致の程度と変動の大きさを慎重に受け取るよう求めている。[10]
平均表と自分の小数が近ければ、同じ測定結果だと考えたくなる。だが、相関が高いという集団の情報を、個人の細かな一致に読み替えないことが必要だ。[10] 小数を保存したからといって、この問題は解決しない。表示桁数を増やす操作と、測定方法を検証する手続きは別に扱う。
日常の記録には、見栄えのよい数値だけが残りやすい。測定した機器や日付は欄外に追いやられる。ところが、あとで別の測定法と比較しようとすると、その欄外の情報が必要になる。数字を丁寧に読むなら、小数の右端だけでなく、数値の周りに書かれた条件にも目を向けたい。
整数にすると消えそうな差でも、結論は別に読む
過体重・肥満の若者を対象に、高強度の間欠的な運動と、連続して行う有酸素運動を比較した系統的レビュー・メタ分析がある。体脂肪率については11試験、331人をまとめ、群間の平均差は−0.33ポイント、95%信頼区間は−1.33〜0.67ポイントで、統計的に有意な差は認めなかった。[2] 過体重・肥満の若者の結果であり、18〜39歳の女性全体に同じ差が生じると考える根拠にはならない。
ポイントは、率どうしを引いた差を表す単位である。信頼区間は、推定値の不確かさを読むための幅だ。この結果では幅が差なしの位置をまたいでいる。中心の値だけを切り出して「高強度のほうが優れる」と書けば、研究が示した結論から外れる。[2] 小数を残しただけでは、正しい読み方まで自動で付いてこない。
一方、ベリー類やその抽出物の介入を扱ったメタ分析は、38研究の42介入群を統合し、体脂肪率の加重平均差を−0.50、95%信頼区間を−0.77〜−0.23と報告した。体重や腹囲などには有意な変化を認めず、さらに研究を重ねる必要があるとしている。[15] この統合結果は18〜39歳の女性個人の予測値としては使わず、介入研究の平均差の読み方に用いる。この小さな平均差と、先ほどの有意差がなかった平均差は、同じ「小数の数字」でも結論が違う。
ここで読みたいのは食品選びや運動の勝敗ではない。中心の値、推定の幅、研究対象、比較した条件をひとまとまりで読むことだ。丸めて見えなくなる差があるという算数上の話から、「見えない差はすべて大事だ」とは言えない。反対に、小さな差だから意味がないと即断するのも早い。まず、その研究が何を比較して何と結論したかを確かめる。[2][15]
数字で読む、桁と比較の背景
877人：既存の予測式を検証したアルジェリア成人の横断研究の対象数である。[9]
13研究：携帯型超音波による体脂肪率測定のレビューが含めた研究数だ。[10]
−0.33ポイント：若者の運動比較で得られた群間平均差で、有意差は認めなかった。[2]
−0.50：ベリー類の介入を統合した体脂肪率の加重平均差であり、個人の達成値ではない。[15]
9人：測定法で変化の捉え方が異なった、高地と海面高度を比べる試験の参加者数である。[17]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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