体脂肪率の「マッチョ平均」は、自分の目標にできるのか。ボディビルダーと筋トレ経験者の研究を読み、集団の平均が合うことと個人の推定が正確なことの違いを確かめる。DXAや電気を使う測定法の比較、測定前の条件が変化量に及ぼす影響から、他人の数字や前回の記録との付き合い方を考える。
更衣室でトレーニングの記録を開き、体脂肪率の欄で手が止まる。鍛えている人の数字と自分の数字は、同じ物差しで比べられるのか。ただ、その平均には誰を集めたかに加え、どの方法で推定したかという条件が付く。ボディビルダーの比較研究では、集団の平均をおおむね捉える方法でも、個人の値には無視できない誤差があった。[2][3]
同じ参加者を測り比べた研究でも、集団としての平均が合うことと、一人の測定値が正確なことは分かれた。「マッチョの平均」を探すなら、まず平均値そのものより、誰を何で測り、どの誤差を確かめた数字なのかを見る必要がある。男性競技者の結果は、18〜39歳の女性へそのまま適用できると確認されたものではない。[2][3]
競技時期による変化は既存記事「体脂肪率のアスリート平均は一年中同じ？競技シーズンと測定時期の影響を読む」に譲る。家庭用機器全般の精度は「体脂肪率はどこまで本当か 家庭の体組成計とDXAのずれから数字の読み方を学ぶ」の論点である。ここで確かめたいのは、筋肉の多い体を測った研究で、平均と個人、現在値と変化量の答えがどう分かれたかだ。
「マッチョ」を集めた平均にも、参加者の顔がある
男女のボディビルダーを対象とした測定法比較では、男性17人、女性10人が参加した。基準にした4区画モデルによる体脂肪率は、男性11.8±4.4%、女性19.7±4.9%だった。4区画モデルとは、体の構成を複数の区画に分けて評価する方法であり、この研究では他の機器の推定を照らし合わせる基準として使われた。[2]
平均の横にある「±」まで含めて眺めたい。同じ研究の同じ性別でも値にはばらつきがある。平均の数字だけを切り抜いて「鍛えているならこの値」と書き換えると、参加者同士の違いを落としてしまう。まして男性と女性を混ぜた架空の代表値を、自分の成績表にする必要はない。研究が示したのは、この参加者集団の測定結果である。[2]
この男女の研究は、一般の運動愛好者を広く集めた調査ではなく、ボディビルダーで測定法を比べた研究である。女性の参加者が含まれていても、競技者の結果を18〜39歳の女性全体の代表値にはできない。平均を使う目的は、ここでは目標を決めることではなく、測定法の結果を理解することである。[2]
同じ参加者に複数の方法を使う比較では、参加者の違いを持ち込まずに方法間のずれを調べられる。男女のボディビルダー研究では、それぞれの方法による体脂肪率、脂肪量、除脂肪量を、共通の4区画モデルと比べた。体脂肪率の平均だけを別々の研究から拾い集めるより、測り方の確かさという問いに直接答える設計になっている。[2]
ただし、基準と比べる項目も確認したい。体脂肪率について得られた評価と、脂肪量や除脂肪量について得られた評価は、区別して読む必要がある。この研究でも、単独の測定法で誤差が小さかったのは一部の体組成項目だった。ある項目の良い結果を、機器が表示する数字すべての保証へ広げないことが大切だ。[2]
検索結果の表に平均値が出てきたら、その表の見出しより、数字の出身地を読む。「男性か女性か」「ボディビルダーか、筋トレ経験者か」「何を使って測ったか」。この研究群から私が持ち帰るのは、その読み方である。平均に近いか遠いかを決める前に、そもそも同じ集団の話をしているかを確かめたい。
疑問の続きは、体で確かめるのがいちばん早い。
平均が合っても、あなたの値が合うとは限らない
ボディビルダーを対象にした比較研究の面白さは、実際に同じ参加者を複数の方法で測っている点にある。男女27人の研究では、DXAに加え、電気を使う複数の方法を比較した。BIAは生体電気インピーダンス法、BISは生体電気インピーダンス分光法という名称である。異なる方法による体脂肪率、除脂肪量、脂肪量を、基準の4区画モデルと照合している。[2]
除脂肪量は脂肪を除いた部分の量を指す。筋肉だけを表す名前ではない。この区別は、筋肉を増やしたい人ほど大切になる。この比較研究では、体脂肪率に加え、除脂肪量と脂肪量を別々の評価項目にしている。画面の似た言葉を、すべて筋肉そのものの重さと読まないことが出発点だ。[2]
比較の結果、BISによる体水分の推定を組み込んだ3区画モデルが、推定の標準誤差、総誤差、95%一致限界について最も良い結果を示した。一方、平均的なずれの小ささでは、別の方法が勝る場合もあった。どの指標で評価するかにより、最良と呼べる方法が入れ替わるのである。[2]
「平均的なずれ」と「個々のずれの広がり」は別の問いだ。前者は集団として基準より高めか低めかを見る。後者は個人の推定が基準からどれほど離れうるかを見る。同研究では、単独の測定方法で一部の項目の誤差が小さくても、個人の評価に用いるには一致限界が広く、筋肉の多い競技者での解釈には注意が必要とされた。[2]
これを日常の会話に置き換えるなら、「皆で比べると悪くない」と「あなたの今回の数字が確かだ」は別の返答だ。測定を受けた本人が知りたいのは後者であることが多い。集団の精度だけを説明して個人の値を言い切ると、その間の大事な階段を飛ばしてしまう。[2]
以前の男性ボディビルダー27人の比較研究でも、似た分かれ方が見られた。男性競技者を対象にしたため、18〜39歳の女性で同じ精度が得られるかは、この結果だけでは判断できない。BMIに基づく予測式と、骨ミネラルを組み込んだ特定の3区画モデルを除くと、各方法は集団平均として許容できる値を示した。しかし個人の体組成やその変化を正確に測る必要がある場合、4区画モデルの代わりになり得たのは、体水分を組み込んだ3区画モデルだけだった。[3]
この研究ではDXA、皮下脂肪厚、BIAなどの方法群で、平均的な偏りが小さくても、体脂肪率の誤差は比較的大きいと報告された。集団の結果は使える、個人の厳密な判定には限界がある。著者は両方を結論にしている。どちらか片方だけを採用すると、「全部だめ」か「どれでも正確」という両極端の話になる。[3]
DXAも電気の測定も、名前だけでは順位が決まらない
では、電気で測る機器をやめてDXAにすれば解決するのか。男女のボディビルダーの比較では、DXAとBISに比例的な偏りが観察された。これは、測る値の大きさに応じて基準とのずれ方が変わる種類の偏りである。同じ誤差を誰にでも一律に足し引きすれば済む、という結果ではない。[2]
「筋肉が多いと必ず高く出る」「必ず低く出る」と方向を決めつけるのも避けたい。研究が示したのは、複数の指標と方法の組み合わせで誤差のあり方が異なることだ。単独の測定法より、体水分の推定などを組み合わせた複数区画モデルの方が、全般に精度が高かった。ただし、平均的な偏りの指標では例外もあった。[2]
男性ボディビルダーの以前の比較では、体水分を組み込んだ3区画モデルの体脂肪率の誤差は0.9%と報告された。一方、DXA、BMIに基づく予測式、皮下脂肪厚、BIAなどを含む方法群の誤差は5.5〜8%だった。これはその研究で計算した測定誤差であり、今持っている体組成計の数字に、そのまま上乗せする範囲ではない。[3]
同研究の参加者は男性ボディビルダーで、その一部は運動とアンドロゲン作用を持つ蛋白同化ステロイドの使用を伴う介入にも参加していた。18〜39歳の女性にそのまま当てはめるには、性別と競技経験の違いがある。その特殊な体で方法を検証した結果と、日常の自分の測定値を分けて読む必要がある。[3]
それでも、ここから得られる問いは具体的だ。機器の名前を尋ねたあとに、「その方法は、似た体格の人で個人の値まで確かめられているか」と続けられる。機器の評判ではなく、比較した対象と誤差の種類を見る。測定を詳しく知るとは、難しい略語を覚えることより、何に対して正確なのかを尋ねることである。[2][3]
数字で読む筋肉の多い体の測定
27人：男性17人と女性10人のボディビルダーで、複数の測定法を比較した人数。[2]
11.8±4.4%：同研究の男性の、4区画モデルによる体脂肪率。[2]
19.7±4.9%：同研究の女性の、4区画モデルによる体脂肪率。[2]
0.9%：別の男性ボディビルダー研究で報告された、体水分を組み込む3区画モデルの誤差。[3]
6週間：測定前の条件をそろえる影響も検討した、筋トレ経験男性の介入期間。[6]
疑問の続きは、体で確かめるのがいちばん早い。
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