ダイエットの運動記録が抜けた日は補える？欠測の埋め方と週の平均を考える

2026.11.03
ヨガとからだの小さな疑問

週平均の変化と、研究の確かさを分けて読む

実際の運動支援の試験にも欠測は登場する。国内の地域在住高齢者を対象に、スマートフォン講座へ仲間同士の支援を加える効果を調べたクラスター無作為化試験では、156人が40の集団に分けられた。クラスター無作為化とは、人の集まりを単位として介入の割り付けを行う方法である。対象は自立歩行ができ、スマートフォンを使う60歳以上の人だった。[8] 18〜39歳の女性に歩数の増加幅や支援の効果をそのまま当てはめることはできない。

追跡を終えたのは124人で、有効な歩数データが得られたのは117人だった。主要評価項目は、開始時から12週時点までの、週平均の日歩数の変化である。未調整の反復測定モデルでは、介入群の歩数の変化が対照群より579歩大きく、95%信頼区間は36〜1123歩だった。[8] 平均差だけでなく、解析の対象となったデータにも目を向けたい。

ただし、この試験の欠測率と、先ほどの補完比較の19%未満という条件を並べ、許容範囲かどうかを判定することはできない。対象も設計も評価の目的も違う研究である。[8][15] 欠測率はそれぞれの研究の条件と組にして読む数字だ。割合の比較をする前に、何に対する割合かを確かめる姿勢が必要だ。

歩数の変化が見られた一方で、この試験では総身体活動量や、毎日30分以上歩くことについては、有意な群間差が出なかった。[8] 歩数が増えたという結果を「運動全体が一様に改善した」と読み替えるのは広げすぎである。自分の週平均についても、歩数の上昇、レッスンへの参加、運動の強さを同じ記録に押し込めないようにしたい。

若い成人に近い例として、健康行動の少なくとも一つに課題がある18歳以上のスウェーデンの大学生1704人を対象にした無作為化試験もある。[10] 女性だけを対象にした試験ではなく、18〜39歳の女性全般への適用は慎重に考えたい。健康行動を支えるデジタル介入の構成要素を組み合わせて比較した研究で、解析に使えた参加者は、2か月時点では1118人、4か月時点では874人だった。欠測を補ったデータによる感度分析も行っている。[10] 感度分析とは、解析上の扱いを変えたときに結果がどうなるかを確かめる手続きである。

この試験では、動機づけとマインドフルネスを組み合わせた介入は、2か月時点で中高強度の身体活動に効果を示したが、その効果は4か月時点では観察されなかった。別の構成要素の組み合わせは、4か月時点で効果を示した。[10] 期間や支援内容が変われば結果も同じとは限らず、研究者も高い追跡脱落による偏りを踏まえて解釈するよう述べている。[10]

補完後も、追跡から抜けた人による偏りは解釈上の課題として残る。[10]活動計のデータを人工的に欠けさせて性能を比べる研究と、介入試験で追跡できなかった参加者を扱う解析は、同じ欠測でも場面が異なる。[10][15] 「補完あり」という短い表示の奥に、何を推定したのかという問いが残る。

さらに、健康な成人で、同じ介入にアプリを加える効果を検討した系統的レビューでは、採用条件を満たした身体活動の試験は2件だった。証拠の質は低く、欠測の多さや介入からの逸脱などが問題となり、アプリの有効性を確かめられないと結論している。[7] 健康な成人全般を対象にしたレビューであり、18〜39歳の女性についてアプリの有効性を判断する根拠としても不十分である。記録を支える道具の評価にも、データの残り方が関わるという例である。

休日だけ抜けた週を見て、すぐに別のアプリへ移る必要があるか。まずは、知りたいことが「測れた日の様子」なのか「週全体の推定」なのかを言葉にしてみる。研究を読む時にも自分の画面を見る時にも、値が出たこと、値が近いこと、行動が変わったことを別々の問いとして置いておくと、数字の役割を取り違えずに済む。

研究を選ぶ時には、研究の型の名前だけでなく、いまの問いに直接答えているかも見たい。健康な成人へのアプリ追加を調べた系統的レビューは、介入の有効性を問う研究である。[7] 対して活動計の補完比較は、記録が欠けた時の推定性能を問う研究だ。[15] 介入の有効性と補完の精度は、別々の評価である。研究の結論を利用する時は、いま確かめたいのが行動の変化なのか、数値の推定なのかを先に決めたい。

家庭で残すメモにも、同じ区別を取り入れられる。予約して参加したことは参加の記録、測定できた歩数は歩数の記録、後から推定した値は推定の記録として置く。これらを結びつけて生活を振り返ることはできるが、別の種類の記録へ書き換えない。空欄の横に事情を残せば、あとで見返した自分にも、その週をどこまで語れるかが伝わる。平均の増減だけでは拾えない出来事を、数値と競わせずに残すための工夫である。

初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。

体験レッスンを予約体験専用 03-6665-0898 LINE

よくある誤解

「空欄は普段の平均で埋めれば正確になる」という見方は単純すぎる。補完方法の比較では、集団全体と本人に基づく複数の手法が検討され、歩数と活動時間で優れた方法が異なった。[15] 自分の普段の平均という言葉だけでは、どの情報をどう使う推定なのかが決まらない。手入力をするなら、測定された歩数として保存するより、推定であることが分かる欄に分ける、という運用が考えられる。

「補完して元と同等なら、毎日の数値も再現できている」という受け取り方にも注意したい。比較研究で全指標の同等性が示された結果は14日単位のものだった。[15] 期間をまとめた評価を、欠けた日の動きの再現に置き換えることはできない。週末の遠出がどうだったかを知りたいのに、期間全体の平均だけを答えにするのでは、問いと答えがずれてしまう。

「データがそろった人だけを見れば安心」という考え方も、研究の読み方としては十分でない。大学生の試験は、欠測を補う感度分析を行いつつ、追跡脱落による偏りを解釈上の注意点としている。[10] データが残ったことだけを理由に、その結果が参加者全体をそのまま表すと決めつけない。家庭の記録でも、よく測れた週だけを集めた評価なのか、忙しかった週も含めた振り返りなのかを分けておきたい。

欠測を補う方法があるという話を、記録を完璧にする義務へ変える必要はない。ここでの提案は、欠けた値の扱いを見えるようにすることだ。研究の有用性は、読者に毎日の入力を課す理由にはならない。夜のスマホで空欄を埋めるために、記憶の中の散歩を長くしなくてもよい。

今日からできること

週平均の横に、記録が抜けた日や時間帯と、分かる範囲の事情を残す。欠ける位置と量を変えて性能を比較した研究を、記録条件を確かめる手がかりにする。[15]
アプリの説明で、測定値だけを集計するのか、欠測を推定するのかを確認する。研究が比較した複数の補完戦略のように、埋め方にも違いがあると考える。[15]
歩数と活動時間を別々に振り返る。補完比較で得意な手法が異なり、歩行支援の試験でも歩数とほかの指標で結果が分かれたためである。[8][15]
14日単位で示された補完性能を、そのまま週単位や日単位の保証にしない。記録のある範囲を説明しきれない週は、平均の順位づけを保留する。[15]
運動支援の研究を読む際は、開始時の人数と解析できた人数も確認する。大学生の試験では1704人の無作為化に対し、4か月時点で使えたデータは874人だった。[10]

オンザショアで、実際に参加する時間を選ぶ

平均値を振り返る作業と、次に運動する場所を決める作業は分けて進められる。続けるための通い先を考えるなら、まず生活の中で使える時間と場所を照らし合わせたい。オンザショア立川店はJR立川駅北口から徒歩1分、営業時間は8:00〜23:30で年中無休である。所在地は東京都立川市曙町2-14-10 エトロワビル3Fだ。

溶岩プレートを敷いたスタジオでのホットヨガに加え、常温のヨガ、ピラティス、女性専用のキックボクササイズ、ボクササイズ、HIIT、パーソナルトレーニングがある。ヨガだけで25種類以上のレッスンを設けている。ここで紹介するのは、運動を続ける場としての選択肢である。

参加条件も予約の前に確認したい。妊娠中は溶岩ホットヨガに参加できず、常温のマタニティヨガがある。医師から運動を止められている方は利用できない。ヨガの体験レッスンは税込1,980円。60分のレッスンにバスタオル2枚、フェイスタオル1枚、ヨガマットのレンタルを含む。店舗情報と料金、体験の予約で、通う条件を確かめられる。

参考文献

[7] Mobile Apps to Improve Health Parameters in Healthy Adults: Systematic Review — Leuzzi G, Job M, Cosentino C, Testa R, Scafoglieri A, Testa M., 2026, JMIR mHealth and uHealth. DOI: 10.2196/66881

[8] Digital Peer Support to Increase Walking Among Older Adults: Cluster Randomized Trial — Nakagomi A, Abe N, Ueno T, Izuka G, Kawasaki Y, Kondo K., 2026, Journal of medical Internet research. DOI: 10.2196/75708

[10] Effectiveness of the Components of a Digital Multiple Health Behavior Intervention Among University Students (Buddy): Factorial Randomized Trial — Åsberg K, Lundgren O, Henriksson H, Henriksson P, Eldh AC, Bendtsen P, Löf M, et al., 2026, Journal of medical Internet research. DOI: 10.2196/88884

[15] A novel scaling methodology to reduce the biases associated with missing data from commercial activity monitors — O’Driscoll R, Turicchi J, Duarte C, Michalowska J, Larsen SC, Palmeira AL, et al., 2020, PloS one. DOI: 10.1371/journal.pone.0235144

この記事の情報は2026年10月時点のものです。個別の健康状態については医師にご相談ください。