體重達到歷史新高後，我開始嚴格控制飲食，以使體重恢復到更健康的範圍。 但這並非我第一次嘗試大幅減肥，我總是發現，過一段時間後，我減掉的體重總是會反彈！ 大多數減肥方法都會提供有用的工具和指導，幫助你在減肥過程中監測和調整你的活動。 不過，我想知道節食結束後，有沒有什麼方法可以幫助你維持體重，使其保持在健康的範圍內？
鑑於我職業生涯的早期是從品質工程師做起的，我立刻想到了使用控製圖方法（也稱為 SPC 或統計製程控制）。雖然大多數用於連續測量（例如體重）的控製圖都要求資料服從常態分佈，但個體移動極差控製圖已被證明非常穩健，適用於任何類型的連續資料。更重要的是，控製圖會產生上下控制限（分別設定在平均值的±3個標準差處），從而提供一個能夠涵蓋99.73%預期正常原因變異的範圍。超出控制限的點則表示有特殊原因變異，需要採取措施。我們在節食結束後進行了為期一個月的測試，以檢驗計算出的控制限是否能為體重維持提供良好的範圍。然而，控制圖的控制限非常窄（下限為170.1，上限為174.2），顯示此資料類型較不適合使用此工具。
（請參閱圖表 1 - 初始體重減輕）
（請參閱圖表 2 – 體重個體及移動範圍圖表）
在很多方面，我的日常體重變化並不符合常態分佈數據。例如，週末我常常會吃得比較多，或是常去餐廳吃飯，尤其是在假日聚會前後，這時我的體重就會稍微上升。而到了工作日，隨著飲食逐漸恢復到更容易控制的家常菜狀態，我的體重通常會下降。所以，或許我們可以藉助 JMP 19 的流程篩選功能，用不同的方法來處理這些資料！
改進後的 JMP 19 製程篩選平台新增了一些功能，旨在協助處理非常態連續數據，例如環境監測中的計數數據。它可以處理我們的非常態連續重量數據，並自動選擇最佳的非常態分佈擬合類型。此外，它還允許我們設定自訂的“操作和警報限值”，以便在需要調查和進行潛在更改時發出警報。您可以根據資料的分位數水準設定這些限值。我們為「操作」設定了 99.85% 和 0.15% 的範圍，為「警報」設定了 97.5% 和 2.5% 的範圍（這與在設定控製圖上下限時使用平均值的 ±2 到 3 個標準差的概念類似）。
（請參閱圖 3 – 設定和製程篩選以確定體重範圍）
處理篩選程序為我們的體重資料選擇了對數常態分佈，並給出了更合適的擬合範圍。上限「警告」值設定為 174.89 磅，如果超過此值，我們就需要開始關注，並可能需要減少卡路里攝取。如果超過「行動」價值 176.33 磅，我們就需要立即採取措施調整飲食。現在我們可以保存這些限制，並在以後的所有數據點中使用！
（請參閱圖 4 – 具有特定限值的製程篩選）
但這種方法在實際生活中真的有效嗎？節食結束後，真的能幫助我維持理想體重嗎？好消息是，有了這些「行動和警告限值」的幫助，我已經能夠調整飲食，並將體重維持在健康範圍內。正如您在下方看到的，即使在一些高熱量的節日慶祝活動之後，我也能夠及時調整，避免體重持續增加。
（請參閱圖表 5 – 體重維持的實際應用）
此外，流程篩選平台的另一大優勢在於其能夠同時處理多個指標，並產生一個表格，清楚地展示哪些指標需要立即關注。無論用於個人用途或商業用途，JMP 19 流程篩選都能幫助您有效管理需要追蹤的多個複雜指標！
我可以設想，未來可以用這個工具同時監測其他與體重相關的指標，例如每日步數、運動間隔、膽固醇、血氧飽和度、血壓等等。這樣我們就能更好地控制體重，避免像格萊美獲獎鄉村音樂歌手鮑比·貝爾（Bobby Bare）在他的熱門歌曲《節食之歌》（Diet Song）中唱到的那樣，節食減肥簡直是自尋死路。
注意：請使用附件 Practice Weight.jmp 檔案親自體驗新的流程篩選功能。
