ダイエットの運動記録が抜けた週は、残った日の平均だけで比べてよいのか。活動計の欠測を補う方法の比較研究から、測定値と推定値の違い、抜ける量や時間帯による誤差、歩数と活動時間を分けて読む理由を整理する。毎日記録できない人が、週平均を振り返る際に確かめたい点も示す。
よく歩いたはずの休日が、運動記録では空欄になっている。日曜の夜にアプリを開くと、平日の歩数だけが並んでいた。先週より平均が低い。その数字を見て「今週は動かなかった」と決める前に、平均に入った記録を確かめたい。
抜けた記録を統計的に補い、集計の偏りを減らせる場合はある。ただし、補完とは失われた測定を取り戻すことではなく、残った情報から値を推定することだ。成人の活動計データを使った比較研究では、補い方によって得意な指標が違い、欠測が増えるほど誤差も増える傾向が示された。[15]
ここで考えるのは、毎日運動すべきかではなく、記録の条件が違う週をどう比べるかである。既存記事「おうちピラティスの頻度は空欄で決めない、記録忘れと休んだ日を分ける振り返り」には、休んだ日と記録忘れの区別を譲る。この記事では、空欄を補う処理と、補ったあとの平均の読み方に焦点を絞る。
空欄を埋める前に、平均の材料を確かめる
仕事帰りに立川駅北口から歩いた日と、家で過ごした日。どちらも含んだ週の記録と、時計をつけて外出した日だけの記録では、並んだ棒グラフの意味が違う。欠測とは、本来欲しいデータが得られていない状態である。活動計を外すことでデータが欠け、研究の結論を偏らせる可能性があることが、補完方法を比較した研究の出発点だった。[15]
週の平均と表示されていても、まず見たいのは集計対象である。空欄を含む期間全体についての推定なのか、データがある日だけについての平均なのか。これは画面の見た目から想像するより、アプリの集計説明で確かめるための問いだ。空欄があるという同じ状況でも、何を平均した値として受け取るかを先に決めなければ、先週との比較の意味が定まらない。
たとえば、休日の記録が抜けたことを覚えているなら、その事情を平均の横に書き残せる。「休日に時計を外した」と分かっていることと、「その時間にどれだけ動いたか」を測れていることは別である。買い物に出かけた記憶は残せるが、歩数を思い出だけで確定しない。事実のメモと数値の推定に、別々の置き場所を作るという工夫だ。
補完研究では、全体の平均を用いる方法、本人の平均を用いる方法、多重代入など、複数の戦略を比較している。[15] したがって「平均で埋めた」と聞いても、誰のどの情報を使った平均なのかが重要になる。同じ数字が入る見た目でも、その数字が来た道筋は同じではない。
日常の振り返りでは、集計の精密さより、説明できる範囲を整えるところから始められる。「記録が残った日には歩けていた」「この週全体の活動量は判断を保留する」と分けて書くのも方法だ。これは欠測を補完した研究結果ではなく、測定と推定を混ぜないための読み方の提案である。
また、記録が抜けたことを、そのまま運動を休んだ証拠として扱わない。反対に、動いた気がするからといって普段の値をそのまま入れる必要もない。補完研究が評価したのは、特定の手法で推定した値が元のデータとどれだけ近いかであり、空欄を埋めたという行為自体ではない。[15] カレンダーの空きをなくすことと、比較の根拠を増やすことは分けて考えたい。
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
本人の記録を使う補完は、何を試したのか
中心となるのは、減量後の体重維持に関する欧州の研究に参加した成人の記録を用いた方法比較である。対象は109人、ほぼ完全な活動計データ1526日分だった。研究者はそこに人工的な欠測を作り、補ったデータを元の記録と比較した。運動を処方して減量効果を比べた試験としてではなく、欠測への対処を検証したシミュレーションとして読む研究だ。[15] 減量後の体重維持研究の成人が対象なので、18〜39歳の女性の日常記録に同じ補完精度をそのまま当てはめることはできない。
元のデータがある点が、この設計の要である。実生活で失われた記録だけを眺めても、補った値が正解に近いかを直接には確かめられない。この研究では元の値を比較対象にできる形で、補完方法の性能を評価した。[15] 推定のよさを、グラフがなめらかになったかどうかで判断していない。
比較されたのは、集団全体または本人の平均による補完、集団全体または本人に基づく多重代入、カルマン補完、ランダムフォレストによる補完、新しく提案された補正法である。[15] 多重代入は、欠けた値を複数通りに推定して扱う方法として捉えるとよい。日常のメモに「いつもと同じくらい」と書き足すことと、こうした解析手続きを同一視しないことが大切だ。
評価対象も歩数だけではなかった。総日常エネルギー消費量と、活動区分ごとの時間を含め、時間単位、日単位、14日単位の推定を比較している。[15] この違いは生活の振り返りにも関わる。歩数を見たいのか、活動していた時間を見たいのかで、求める数値の性質が変わるからだ。
結果として、新しい補正法、カルマン補完、多重代入は、14日単位ではすべての身体活動指標で元データとの統計的な同等性を保った。[15] 同等性は、比較の枠組みの中で元のデータと近いと判断されたという意味で読む。欠けた瞬間の行動をすべて当てた、という結論ではない。
ここには見落としたくない集計期間の違いがある。読者が知りたいのは週の平均であっても、この結果が示す集計単位は14日である。[15] 週の画面にそのまま「同じ精度で補える」という保証を移すのは避けたい。研究が支持するのは、本人に着目した補完によって偏りを減らし、データをより多く生かせる可能性である。[15]
通勤中の歩数が抜けた時、ほかの人の平均を借りるのか、自分の記録を使うのか。この研究は、本人に基づく方法が有用だと結論している。[15] ただし、それは「本人の平均を入れれば何でもよい」という主張ではない。比べた手法には違いがあり、本人中心という共通点だけで性能をひとまとめにはできない。
抜ける量と、知りたい指標で誤差が変わる
同じ研究の別のシミュレーションでは、欠ける位置と量を変え、本人に基づく多重代入、カルマン補完、新しい補正法を試している。欠測が多くなるにつれて、元の値からのずれを表す誤差指標が大きくなる傾向があった。[15] 「補う機能があるから、記録はどれだけ抜けてもよい」とは読めない結果だ。
誤差の評価には、平均平方根誤差という指標が使われた。推定値が元の値からどれだけ離れたかを表す指標である。欠測が少ない条件、具体的には19%未満では、歩数と総日常エネルギー消費量に対して多重代入の誤差が最も小さかった。一方、活動区分ごとの時間では、カルマン補完と新しい補正法が概して優れていた。[15]
ここでの19%を、時計を外してよい上限として使ってはいけない。これは、そのシミュレーションで手法の成績を比べた条件である。[15] 欠けた割合が同じでも、普段の通勤が抜けた週と、特別な外出が抜けた週を、読者自身の振り返りでは異なる事情を持つ週になる。割合の数字と生活の出来事のメモは、競合せずに並べておける。
また、歩数の補完がうまくいったことを根拠に、活動時間の補完も同じくらい信頼できると広げない。比較研究で手法の得意な指標が異なった点が、その慎重さを支える。[15] アプリの画面に歩数、消費量、活動時間が並んでいても、表示の位置より、各指標をどの方法で推定したかを確かめたい。
日曜の集計を読むなら、「どの数字が落ちたのか」という問いも必要になる。歩数は残っているのに活動時間が空いているのか、期間全体の記録がないのか。ここで特定の製品の動作を決めつけず、自分の記録で確かめる。補完された値の印があれば、元の測定値と見分けられる形で保存しておきたい。
補完を使わないという選択にも、説明は必要になる。残ったデータだけを読むなら、あくまで残った範囲の記録として扱う。補完を使うなら、推定が加わった集計として扱う。どちらも数字の出どころを明らかにするための整理だ。比較研究の目的も、元の情報を生かしながら、欠測に伴う偏りを減らすことにあった。[15]
数字で読む欠測の補完
109人：活動計データの補完方法を比較した研究の成人参加者数である。[15]
1526日分：人工的な欠測を作る前の、ほぼ完全な記録を用いて比較した。[15]
14日単位：複数の補完方法で、すべての活動指標の統計的同等性が保たれた集計期間である。[15]
19%未満：この欠測条件では、歩数と総日常エネルギー消費量について多重代入の誤差が最小だった。[15]
5.1〜29.1%：国内の高齢者向け歩行支援試験で報告された欠測の範囲であり、補完精度の保証値ではない。[8]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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