ダイエットの停滞期がすぐ来たと思う前に、前回と同じ服装で量ったかを確かめたい。成人の衣類重量を年間で調べた研究から、平均の補正量と個人の変動を読み分ける。子どもの測定や体脂肪検査との違いも押さえ、衣替えを挟む体重記録で何をそろえ、何を書き残すかを考える。
薄い部屋着をしまい、長袖と厚手のズボンに替えた朝。体重計の数字が動かないと、「もう停滞期なのか」と思いたくなる。だが、服を着て乗った体重には衣類の重さも含まれる。成人を年間で繰り返し量った研究では、衣類重量の平均は女性で0.8 kg、男性で1.2 kgだった。服は体重計の上でだけ、本人の一部になる。[6]
答えの芯は、服を着たままの測定を一律に捨てる必要はないが、衣替え前後を同じ条件だと思って比べないことである。同じ研究では衣類重量の季節による変動は小さいとされた一方、同じ人の衣類重量にもばらつきがあった。集団の平均を引けば、自分の毎回の体重が正確に分かるという意味ではない。[6]
測定場所の問題は既存記事「ダイエットの体重計は柔らかい床でも使える？量る場所と数字の意味を読み分ける」に譲る。ここで考えるのは、同じ体重計に、違う服装で乗った記録の比較だ。停滞期の開始日を数字だけで決める前に、数字に何が載っていたかを見直したい。
服込みの体重と、体そのものの変化を分ける
成人の衣類重量を調べた研究は、減量法を比べる試験ではない。成人50人、うち女性35人を対象に、12か月の間に4回、衣服のある状態とない状態で体重を測り、その差から衣類重量を求めた測定研究である。この成人男女の平均補正量を18〜39歳の女性にそのまま当てはめるには、本人の衣類重量との違いを考える必要がある。同じ人を服の有無で比べているため、服込みの値から何を差し引くかという今回の問いに直接関係する。[6]
この研究の強みは、衣服の重さを本人の印象で答えてもらうだけでなく、実際の測定差として捉えたことだ。見た目の軽さだけでは、実際の衣類重量を判断できない。日々の記録でも、「今日は軽装だった気がする」より、前回と同じ部屋着だったかを書いておく方が、比較条件を説明しやすい。これは研究の測定方法を日常に置き換える工夫である。[6]
例えば、仕事帰りの服装で量った値と、休日に部屋着で量った値を並べる場面を考えよう。どちらも自分の測定値ではあるが、服込みという条件の中身は違う。表示の差をすべて体の変化に割り当てると、衣服の差まで体の変化として読んでしまう。服ありと服なしを分けて測った研究が示すのは、そこに分けて考えるべき重さが実在するということだ。[6]
反対に、いつも服を着て量っているという理由だけで、過去の記録を全部無意味とする必要もない。研究者自身、臨床での着衣測定を前提に補正量を検討している。大切なのは服装を記録の外に追い出すことではなく、どの条件の値かを分かるようにすることだ。服装が似た記録と、明らかに違う記録を、同じ確かさで結びつけない。[6]
「服を着た値だから高め」と「前回より服が重かった」は別の問題である。前者は測定値そのものに衣服が含まれる話、後者は記録同士の差に衣服が影響する話だ。同じ服の重さが毎回加わる場合と、着替えるたびに違う重さが加わる場合を分けると、補正の必要性と比較のしやすさを混同せずに済む。成人研究で平均と個人内の変動を別々に示した意味もここにある。[6]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
女性0.8 kgは、自分の服の重さを保証しない
年間の平均衣類重量は、女性0.8±0.3 kg、男性1.2±0.3 kgだった。ここでの±は標準偏差で、ばらつきを表す指標である。著者らは女性約0.8 kg、男性約1.2 kgを衣類補正として使うことを提案した。しかし、この平均値は、読者が今日着ている服を量った結果ではない。[6]
平均が示すのは、研究参加者全体で見た中心的な大きさである。自分の服の実測値とは役割が違う。外来で着衣の体重を扱うための大まかな補正と、家で前回からの小さな変化を読む作業では、求めたい答えが異なる。平均補正を使えるという結論を、「どんな服でも同じ量を引けばよい」と広げないことが必要だ。[6]
研究では、各参加者について年間で最も軽かった衣類重量と、最も重かった衣類重量も調べている。それぞれを平均すると、女性は最小0.5±0.2 kg、最大1.1±0.4 kg、男性は最小0.9±0.2 kg、最大1.5±0.4 kgだった。これらは参加者全員の絶対的な下限と上限ではなく、個人ごとの最小値、最大値を集めた平均である。[6]
この区別を飛ばすと、「女性の服は必ずこの範囲」と誤読しやすい。研究の数字は、衣類には平均的な重さがあると同時に、人や測定機会による違いもあると読むためのものだ。性別だけで自分の衣服の重さを決めたり、その数字を超えた測定を異常と扱ったりするための境界ではない。[6]
記録アプリに毎回同じ補正を入れるなら、その処理を途中で変えないことも比較上の工夫になる。ある日は服込みの表示を保存し、別の日は平均を引いた値を保存すると、同じ欄に違う意味の数字が並ぶ。成人研究の補正量を参考にする場合でも、表示値と処理後の値を区別して残す方が、あとで何を比較したかをたどりやすい。[6]
季節の影響が小さいことと、衣替えが無関係なことは違う
成人研究は、測定日の屋外気温と衣類重量の関係も調べた。最低から最高まで55°Cという屋外気温の幅に対して、回帰分析から予測された衣類重量の最大の変化は、女性0.4 kg、男性0.6 kgだった。回帰分析とは、気温と衣類重量の関係を数式で捉える方法である。これは気温との関係から推定した変化であり、全員の夏服と冬服を一律に引き算した値ではない。[6]
著者らは年間の衣類重量の変動を小さいと評価し、屋外気温によらない平均補正を提案している。この結論はそのまま受け止めたい。「冬服だから体重の変化は何でも服のせい」と考える根拠にはならない。一方、小さいという評価を「差が全くない」に置き換えることもできない。[6]
同じ人の中での衣類重量の標準偏差は、男女とも0.3 kgだった。研究全体の季節差が小さいという評価と、個人の服装条件の変動は両立する。前回との違いを読もうとするときは、季節という大きな分類より、実際に何を着ていたかを先に確かめる。この順序なら、衣類を無視することも、衣類を都合のよい説明にすることも避けやすい。[6]
立川駅北口でコートを着込んだ帰りと、部屋でくつろぐ朝を、どちらも「冬」とだけ書いても条件はそろわない。季節のラベルは便利だが、服装そのものの記録の代わりにはならない。カレンダー上では同じ季節でも、実際に着ていたものまで同じとは決めつけずに読みたい。日付から季節を推測するより、「いつもの部屋着」「外出着のまま」と短く添える方が、服を含む測定だったことを後から理解しやすい。これは気温だけで衣類重量を決めつけないための実務的な読み方である。[6]
また、年間を調べた研究でも、日々のあらゆる着替えを追ったわけではなく、測定は期間中の4回だった。したがって、この結果を家庭の毎日の服装差の一覧表として使うことはできない。研究で示された平均を知ることと、自分の記録の条件をそろえることは、どちらかを選ぶ関係ではない。平均は規模感を教え、服装のメモは自分の比較を支える。[6]
服の重さについて、平均、個人内のばらつき、気温との関係を別々に報告している点にも注目したい。平均は服込みの測定にどの程度の重さが加わるかを示す。個人内のばらつきは、同じ人でも測定機会によって条件が変わることを示す。気温との関係は、その変化を季節の側から捉える試みである。どれも衣類重量の数字だが、答えている問いは異なる。[6]
だから、朝の記録を開いて迷ったとき、研究の数字を全部補正欄に入れる必要はない。平均値を引き、さらに季節の変化も引くといった操作は、この研究で提案された補正ではない。気温から予測した変化を、自分が実際に着替えた服の差と見なすこともできない。複数の数字を知ったときほど、それぞれが何を表すかを区別したい。[6]
もうひとつ、服の重さを確かめることは、体重の増減を否定するための作業ではない。研究は衣類重量を分けて調べたのであって、衣替えの時期に体そのものがどう変化したかは、別に確かめる課題として残る。厚着になった日は服装の違いを記録する。それでも分からない部分を、服のせいだと埋めない。記録を残す意味は、その場で結論を出すことより、比較の材料を保つことにある。[6]
数字で読む衣服と体重測定
成人50人を12か月間に4回測定し、服の有無による差を調べた。[6]
年間の平均衣類重量は女性0.8 kg、男性1.2 kgである。[6]
同じ人の衣類重量の標準偏差は、男女とも0.3 kgだった。[6]
気温との関係から予測された最大変化は女性0.4 kg、男性0.6 kgという大きさだ。[6]
衣服補正を検証した小児研究では、212人中207人で推定と実測の差が±50 g未満だった。[8]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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