¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Solo uso JMP Pro 12.01 en mi propia vida
Quiero predecir si estas variables predictoras (X), # pasos, #kCal, Días en acción, Frecuencia de caminata, Distancia (milla), Tiempo en acción (minutos), Velocidad (mph), Días de la semana y Horas de sueño pueden predecir el peso perdido (kg) (respuesta Y).
Utilicé SAS JMP Pro 12 y realicé una regresión estándar de mínimos cuadrados estándar. Existen múltiples modelos que se pueden construir en la plataforma JMP Model Fits Platform, incluyendo una partición avanzada que utiliza árboles de decisión, bosque de boostrap, bosque reforzado y redes neuronales. Pero solo para mostrar cómo puede usar las matrices de correlación de sus datos rápidamente para desarrollar un modelo en SAS JMP Pro 12.
En la salida del modelo adjunta del Modelo de regresión de mínimos cuadrados estándar de JMP Pro, puede ver que el Resumen de ajuste muestra que las variables predictoras (X) predicen la pérdida de peso (kg) (Y) en R-Cuadrado de 0.83 con un RMSE de 0.88. que es bastante bueno Esto demuestra que estamos 83% seguros de que la pérdida de peso puede reducirse si se consideran todos estos factores.
Sin embargo, el ANOVA también muestra que la variación explicada por el cuadrado R que es 0.83 es estadísticamente significativa a un valor P <0,0001 * con un valor F de 18.84.
Por último, debido a que su modelo necesita ser validado y probado, la capacitación (que es el conjunto si los datos sobre los cuales se desarrolló el modelo) es diferente de los conjuntos de datos con los cuales se validó y probó el modelo y todos muestran un R-cuadrado valor de (Entrenamiento = 0.83, Validación = 0.80 y Prueba = 0.80), lo que demuestra que puede estar más seguro al 80% de que los datos son 80% que predicen el efecto de respuesta.
Este análisis es parte de una investigación personal en curso que utiliza datos pedométricos diarios para predecir la pérdida de peso y el IMC.
Los datos utilizados en el estudio personal están actualmente en curso y se seguirán rastreando durante los próximos 5 meses.
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?Hola Pedro,
Estuve de acuerdo en que para llegar a una conclusión exhaustiva sobre los resultados estadísticos, uno debe tener en cuenta todas las estadísticas relevantes presentadas; por lo tanto, hago hincapié en que el valor Cuadrado R no debe usarse como la única marca de su resultado. Estoy de acuerdo con los que mencionas y el resultado publicado aquí no es concluyente y los resultados de otros modelos sugieren lo contrario.
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?Jenkins: Ojalá ... estaba empezando a pensar que tendría que darte mi perorata sobre la temida enfermedad "mononumerosis". ¿Cuál es mi diagnóstico cuando los individuos usan una sola estadística, de forma aislada, para sacar conclusiones amplias y generales de los resultados analíticos? Mi encuesta no científica me sugiere que R ** 2 es uno de los portadores más insidiosos de esta temida enfermedad analítica. No puedo contar el número de veces que he visto a personas mirar R ** 2 e ignorar todas las demás ayudas diagnósticas de ajuste de modelos basadas en regresión ... F - Razones, p - valores, respuesta real vs. factores gráficos, residual parcelas, y así sucesivamente. Si R ** 2 es el número uno, Cp y Cpk son los dos siguientes ...
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?Después de analizar más detenidamente las variables, decidí abandonar Days In Action ya que otra variable sensible al tiempo se usó "Time in Action", que es más específica para medir en minutos la cantidad de tiempo que se usa para caminar / hacer ejercicio. Creo que esto ahora tiene más sentido que el anterior. Pero Dave, gracias porque tus sugerencias me permitieron observar de cerca la relevancia de esa variable.
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?¿No tiene sentido que mientras más ejercicio hagas más peso perderás? La pérdida de peso se calcula como un promedio del peso diario de AM y el peso de PM. Alternativamente, la sugerencia de un cambio de peso diario también tiene un punto válido.
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?Buen pensamiento. Los resultados no son concluyentes en este momento ya que la recopilación de datos está en curso. Acabo de publicar este preliminar para involucrar a gente como usted por una retroalimentación positiva. De hecho, el valor del cuadrado R explica la porción de variación que el modelo predice y uno no debe y no debe utilizar exclusivamente los valores del cuadrado R para concluir que la pérdida de peso es únicamente una función de los "días en acción". Una vez que complete el proceso de recopilación de datos, realizaré un análisis científico modelo y una explicación de los resultados utilizando varias pruebas estadísticas, estimaciones de los parámetros del modelo, el valor de la R cuadrada y el valor de P y F para sacar mis conclusiones. De ninguna manera te vi comentarios negativos. De hecho, esa es la razón exacta por la que publiqué el análisis inicial para ver lo que otros expertos tienen que decir. Esto es algo que comencé a animarme a patear para perder peso después de los bombardeos de mi esposa . Pero por mucho que quiera hacer esto, debo hacerlo de tal manera que valide lo que otros han descubierto o conduzca a nuevos conocimientos. Tomo el promedio diario de mi peso de AM y peso de PM, lo que lleva a la "pérdida de peso Adj (kg). Los mantendré informados.
Re: ¿Pueden los datos pedométricos (caminatas diarias) predecir la pérdida de peso?Gracias por compartir tu modelo. Sospecho que ha caído en una trampa común: JMP nos facilita construir modelos y generar varias estadísticas. La trampa es que nos centramos en las estadísticas y desenganchamos nuestro pensamiento científico. Señala la alta estadística de la R cuadrada, pero ¿tiene sentido? ¿Cómo está logrando el modelo esto? Su pregunta del título era si "los datos pedométricos predicen la pérdida de peso". De la ciencia sabemos que el ejercicio se traduce en quema de calorías y las calorías netas diarias deberían estar relacionadas con la pérdida de peso, pero su modelo parece ignorar los datos de pedometría y se basa solo en "días en acción" para explicar la variación en sus datos de respuesta. Yo interpretaría el modelo como "cuanto más tiempo ejerces, más peso pierdes". Mi conjetura es que usted está midiendo la pérdida de peso acumulada (es decir, su peso cada día), pero si desea comprender el efecto de sus datos de pedometría por día, entonces debe observar el cambio de peso diario. Espero que los traten como comentarios positivos. Creo que has recopilado una gran cantidad de datos interesantes, y debería haber mucha más información útil (¡incluidas algunas correlaciones interesantes entre tus variables x!).
Dave
