我最近寫了很多關於使用Graph Builder來顯示我的飲食和健身數據的博客，你可以看到本系列中的所有帖子 。在創建2014年探索峰會期間電子海報關於這個項目，我大大擴展了我作為JMP用戶的技能。這是我第一次編寫自定義JSL來自動導入，組合和格式化大量文件中的數據（ ~50 Excel 和 ~50個文本文件分別包含活動和食物日誌數據）。這次投資確實得到了回報，因為我已經將我學到的技能應用到其他與工作相關的數據導入和可視化任務中。
除了獲得JMP和JSL的更多經驗之外，我通過這個項目學到了很多關於我自己和我的習慣的知識。 我最重要的啟示之一是，即使我精心收集的自我報告數據也包含與我的設備使用和食物記錄模式相關的缺陷和偏見。這一發現影響了我對大規模努力匯總個人飲食和健身數據以了解減肥模式的看法，也影響了我繼續收集自己數據的方式。
我有博客之前我是如何在夏季月份佩戴我的臂章活動監視器以避免帶棕褐色線條，以及這種使用模式如何影響我的活動數據的完整性。 使用活動監視器的每個人都有一個獨特的使用模式，這會影響他們自己數據的完整性和準確性，這似乎是合理的。我的設備每天給我一個“Percent Onbody”指標，這可以幫助我比較數據與類似的磨損時間。 儘管這可能仍然不完美，但這是朝著正確方向邁出的一步。 下面是我在海報中包含的圖表，用於說明我自己的穿著模式。
同樣，食物採伐模式可能因個人而異。之前的研究已經證實，人們很難回憶起他們幾天甚至幾小時前吃過的食物的細節，更不用說回憶一天，一周或一年前的飲食模式了。 飲食研究參與者傾向於低估食物消費。部分大小估計是食品採伐中的另一個誤差來源，也可能因人而異。無論是有意還是無意，食物採伐頻率，及時性和準確性肯定會因一群人而異。 （您可以在2013年發布的免費章節中閱讀更多關於這些和其他問題的內容膳食評估方法 。）
我注意到在飯前或飯後記錄我的食物有助於減少我的回憶偏差，所以我盡可能地這樣做。通過探索我自己的食物日誌數據在Graph Builder中，我能夠識別出幾個不同的異常值組，其中我自己的日誌記錄數據由於各種原因而不完整。 即使是參與者像我一樣使用食品測井應用程序的大型研究也會面臨一個選擇：從參與者那裡獲取數據，了解日誌合規性和數據質量可能差別很大，或者對個人的日誌記錄合規模式進行評估。如果不了解每個人飲食模式的根本真相，那麼評估數據是否不完整或不正確以及這可能如何影響整體研究結論將非常困難。
我已經看到很多關於食品標籤上引用的份量和實際食物重量之間不匹配的例子，我讀過很多文章表明菜單上的卡路里數量往往不可靠。 由於糖，黃油或油等大部分隱藏成分的差異，看起來相似的食品可能會有很大的卡路里計數。 在可能的情況下，我稱量或測量部分以提高食物日誌數據的準確性。為了彌補我自己的數據收集中對包裝或餐館準備的食物中卡路里的低估，我經常在服務大小上加上10％我記錄的項目，雖然我知道錯誤有時可能比這更大！
在計算最終控制體重減輕的赤字和剩餘數量時，估算消費的誤差與計算運動燃燒的誤差相結合。大多數記錄食物的應用程序也允許您記錄鍛煉，從而“賺取”更多的卡路里來吃。不幸的是，對於活動的卡路里燃燒的標準估計通常與現實生活情況不符。他們可能會高估某些人的真實燒傷，或者包括即使沒有鍛煉也會被燒傷的基線卡路里。最重要的是，人們通常認為運動會消耗比它更多的卡路里。特別是對於運動熱量消耗最少的短女性來說，完全依靠運動來減肥是一個非常有缺陷的策略，不幸的是，我已經在一生的體重鍛煉中多次證明了這一點。
在我最近和成功的減肥階段，我一直專注於保持我的攝入和燃燒之間的赤字。我通過少吃燃燒來達到赤字，並根據需要調整平衡以達到我想要的效果。我分享了我上次懷孕和嬰兒體重減輕後的體重增加和體重減輕數據較早的帖子; 圖表生成器圖表清楚地表明，當我處於盈餘狀態時，我體重增加，而當我處於不足狀態時，我體重減輕了。我在懷孕期間獲得的收益遠遠高於嬰兒/水重量導致的數量，占我身體損失數百磅體重的20磅。 在我最近幾年的體重維持期間，我已經看到了卡路里平衡之間的相同聯繫。雖然我的體重波動要小得多，但同樣的基本概念仍然存在。
到目前為止，我所了解的關於自我報告的食物測井數據和活動測量的所有內容讓我看到了我自己數據的局限性以及基於自我報告數據進行大規模減肥研究的研究人員所面臨的挑戰。 大規模研究旨在通過對具有不同遺傳，生活方式和報告模式的異質個體進行平均來得出廣泛的結論。
我現在已經在我自己的n = 1研究中收集了足夠的自由生活數據，以量化對我有用的減肥方法，並為我保持一個健康的範圍 - 這種理解在很大程度上使我無法達到生命中的這一點。 毫不奇怪，我已經收斂於減肥研究中常用的相同赤字策略，該研究對待籠養大鼠等人，密切量化其攝入量和活性，以證明負卡路里平衡是導致體重減輕的關鍵因素。 我真的很感激我不需要住在籠子裡去了解我過去幾年所擁有的東西。 在很多方面，從我的數據中學習我所擁有的東西幫助我獲得了自由。
席拉中寫道：
這太有趣了。圖形圖像比我們看到很多數字時傳達的要多得多。是的，缺少一些數據，但現在我們可以收集更多數據並改進我們的可視化。
我們在讀什麼量化自我統一的自我中寫道：
[...] Shannon Conners對我正在進行的飲食和健身項目的反思。Shannon再次以如此美麗而深思熟慮的解釋告訴我們[...]
