@Emmanuel_Romeu i bambini hanno sicuramente una grande influenza sul sonno.Tutti i tipi di covariate in questo esperimento.
gli animali potrebbero avere un impatto negativo e per quanto riguarda i bambini?
@P_Bartell ottimo punto sugli animali Non ho intervistato i partecipanti su quello.So che il nostro gatto ha un certo impatto su alcune notti.
Studio interessante... in casa nostra abbiamo i primi due fattori di rumore più importanti... i nostri gatti Jamaica e Marley iniziano a chiedere la colazione ogni mattina alle 4:00... quindi sarei stato un soggetto terribile per lo studio.
@arati_mejdal Completamente d'accordo, ma guardando i dati sei stato l'unico partecipante che è riuscito a dormire di più con la caffeina pomeridiana.
Sono un metabolizzatore lento della caffeina, quindi la caffeina pomeridiana è normalmente fuori per me!
Dormire è sempre stata una delle attività preferite della mia famiglia. Mia moglie Kelly e io abbiamo filosofie diverse sul sonno. Tendo ad essere nel campo con Benjamin Franklin, che disse: "Andare a letto presto e alzarsi presto rendono un uomo sano, ricco e saggio". Kelly preferisce il punto di vista di Mindy Kaling: "Non c'è alba così bella che valga la pena svegliarmi per vederla". In ogni caso, entrambi godiamo del nostro sonno.
Il nostro comune amore per il sonno mi ha ispirato a scrivere questo post. Volevo esaminare l'impatto di alcuni dei nostri comportamenti sul sonno e il discorso TED di Matt Walker mi ha fornito il focus perfetto per il test. Nel discorso, Matt spiega come la caffeina e l'alcol influenzano il sonno. Egli afferma che la caffeina è uno stimolante che rimane nel sangue molto più a lungo di quanto pensiamo. La caffeina ha un'emivita di 5-6 ore: ciò significa che se bevi una tazza di caffè nel pomeriggio, metà della caffeina sarà ancora nel tuo organismo prima di andare a dormire. Matt afferma anche che l'alcol è un sedativo, quindi influisce sulla qualità del sonno.
Misurare il sonno
Per misurare il mio sonno ho utilizzato due dispositivi: un Fitbit Charge HR e un Apple Watch Series 3 con l'applicazione AutoSleep. Ho scoperto che i due diversi tracker non avevano esattamente le stesse misurazioni del sonno, ma la quantità di sonno totale, la qualità del sonno e il tempo di veglia erano in buon accordo.
Studio del sonno
Per lo studio, avevo bisogno di reclutare alcune vittime consenzienti, uhm, intendo partecipanti. Grazie a Eric Hill ( @Eric_Hill ), Holly Connors ( @holly_connors ), Hadley Myers ( @HadleyMyers ), Arati Mejdal ( @arati_mejdal ), Brian Watts ( @brian_watts ) e Juliette Plager ( @Juliette_Plager ) per il tuo aiuto con questo studio . Tutti questi partecipanti avevano un Fitbit o un Apple Watch per misurare il sonno. Ho chiesto a ciascuno di questi partecipanti di mantenere la routine della buonanotte il più coerente possibile per la settimana dello studio, con l'unico cambiamento se quella sera avessero consumato caffeina o alcol.
Ero interessato a persone diverse che avevano impatti diversi con le due sostanze. Kelly e io abbiamo tolleranze diverse alla caffeina; mentre io sono molto suscettibile ad esso, Kelly sembra avere una tolleranza molto più elevata. Sarebbe lo stesso per questo gruppo o persone diverse subirebbero un impatto diverso?
Ho realizzato un DOE utilizzando la piattaforma Custom Design in JMP , con la persona come fattore bloccante. I fattori di blocco consentono di raggruppare fattori omogenei (persona in questo caso) per isolare il rumore estraneo associato ai fattori. Ciò significa che ti aspetti meno variazioni nel sonno da una singola persona rispetto a quanto ti aspetteresti da un gruppo di persone. In questa configurazione, ho aggiunto il mio blocco come effetto fisso poiché volevo stimare la differenza tra ogni persona. Per saperne di più sui fattori di blocco, guarda questo webcast del mio collega @DonMcCormack sull'argomento: è un'ottima risorsa.
Il design mi ha dato un buon potere di prevedere l’impatto della caffeina, dell’alcol e l’impatto dei diversi partecipanti.
Risultati
Come puoi immaginare, persone diverse dormono in media per periodi di tempo diversi, e questo gruppo non era diverso. Il tempo di sonno per questo gruppo variava da meno di sei ore a più di nove ore per notte.
Questa variazione da persona a persona aggiunge un livello di complessità durante l'analisi dei dati. Per analizzare correttamente questi dati, dobbiamo tenere conto di questa variazione aggiuntiva. Ad esempio, se si osservasse l’impatto della caffeina sul tempo totale di sonno senza prendere in considerazione una persona, la variabilità sarebbe eccessiva per vederne la significatività statistica. Fortunatamente quando crei un DOE in JMP e hai un fattore di blocco, JMP sa come analizzare i dati.
Come puoi vedere dal Profiler, bere caffeina nel pomeriggio ha portato a una riduzione del tempo totale di sonno e della qualità del sonno. Bere alcol durante la notte ha avuto un impatto minimo sulla quantità complessiva di sonno, ma ha mostrato un calo della qualità del sonno, portando a un sonno più leggero.
Solo un partecipante allo studio ha dormito di più quando la caffeina veniva consumata nel pomeriggio. Tuttavia, questo partecipante ha avuto anche un leggero calo della qualità del sonno. Per quanto riguarda l’alcol, solo uno dei partecipanti ha riscontrato un miglioramento della qualità del sonno dopo aver consumato alcol.
