私は最近Graph Builderを使って私の食事とフィットネスのデータを視覚化することについてかなりブログを書いています、そしてあなたは見ることができますこのシリーズの全記事 。私のディスカバリーサミット2014を作成しながら電子ポスターこのプロジェクトについて、JMPユーザーとしてのスキルを大幅に広げました。大量のファイルからのデータのインポート、結合、およびフォーマットを自動化するためのカスタムJSLを作成したのは今回が初めてでした。 〜50エクセルそして 50個までのテキストファイルそれぞれ活動および食物ログデータを含む。私はこれまでに学んだスキルを他の仕事関連のデータインポートおよび視覚化タスクに適用することができたので、今回の投資は本当に成果を上げました。
私はJMPとJSLでより多くの経験を積むことに加えて、このプロジェクトを通して私自身と私の習慣について多くを学びました。 私の最も重要な啓示の1つは、私が注意深く集めた自己報告データでさえ私の装置の使用法および食物伐採パターンに関連した欠陥と偏りを含んでいたということでした。この発見は、減量パターンを理解するために個人間でダイエットとフィットネスのデータを集約するという大規模な取り組みについての私の考えに影響を与え、また私が自分のデータを収集し続ける方法にも影響を与えました。
私は持っていますブログ記事以前は、ストラップの日焼けを避けるために、夏の間はアームバンドのアクティビティモニタの装着方法を少なくしていましたが、この使用パターンがアクティビティデータの完成度にどのように影響するかについて説明しました。 活動モニターを使用するすべての人が、自分のデータの完全性と正確性に影響を与える独自の使用パターンを持つ可能性があることは理にかなっています。私のデバイスは私に毎日の "Perbody Onbody"測定基準を与えてくれます。 これはまだ完璧ではないかもしれませんが、それは正しい方向への一歩です。 以下は自分の着用パターンを説明するためにポスターに含めたグラフです。
同様に、食料伐採パターンは個人によって異なる可能性があります。以前の研究では、人々が数日または数時間前に食べた食品の詳細を思い出すのに苦労していることを確認しました。 食事療法の参加者は食物消費量を過少報告する傾向があります。部分サイズの見積もりは、食料伐採におけるもう1つの誤差の原因であり、個人差がある場合もあります。意図的であろうと意図的であろうと、食料伐採の頻度、適時性および正確性は、確実に人々の集団によって異なる。 （これらの問題やその他の問題については、2013年に公開された無料で利用可能な章で詳しく読むことができます。食事評価の方法論 。）
私は、食事の直前または直後に自分の食べ物を伐採することが私の想起の偏りを最小にするのに役立つことに気づいたので、可能な限りそれをする。によって自分のフードログデータを調べる Graph Builderでは、さまざまな理由で私自身のログデータが不完全である異常な日のいくつかの異なるグループを識別することができました。 参加者が私のようにフードロギングアプリを使った大規模な研究でさえも、選択に直面するでしょう。ロギングコンプライアンスとデータ品質が大きく異なる可能性があることを知っている参加者からのデータ 各個人の摂食パターンについての根底にある真実を知らなければ、データが不完全であるか誤っているかどうか、そしてそれが全体的な研究の結論にどのように影響するかを評価することは非常に難しいでしょう。
私は、引用されたサービングサイズと実際の食品重量の間のミスマッチの多くの例を見ました、そして、私はメニューのカロリーカウントがしばしば信頼できないことを示す多くの記事を読みました。 砂糖、バター、油など、主に隠れている成分の違いにより、似たような食材には、さまざまなカロリー数があります。 可能であれば、私は自分のフードログデータの正確さを改善するために部分を秤量または測定します。私自身のデータ収集において、包装されたまたはレストランで調理された食品のカロリーの過小評価を補うために、私はアイテムに対して記録するサービングサイズに10％を追加することがよくあります。
最終的に体重減少を左右するような赤字と余剰数の計算になると、消費量の推定の誤差は運動熱傷の計算の誤差と倍加します。食べ物を記録するほとんどのアプリでは運動量を記録することもできるため、より多くのカロリーを「稼ぐ」ことができます。残念ながら、活動のためのカロリー消費の標準的な見積もりは、実際の状況とはしばしば一致しません。彼らは何人かの個人のために本当のやけどを過大評価するかもしれないか、運動が行われなかったとしても燃やされたであろうベースラインカロリーを含むかもしれません。肝心なのは、人々は通常、運動がそれよりもはるかに多くのカロリーを燃やすと思うということです。特に運動カロリーの燃焼が最も少ない短い女性にとって、減量のために運動に専ら頼ることは非常に欠陥のある戦略です、残念ながら私は体重闘争の生涯にわたって数回自分自身に証明しました。
私の最近のそして成功した減量段階の間に、私は私の摂取と火傷の間の赤字を維持することに集中しました。私は、私が燃やすよりも少ない量を食べ、そして私の望ましい結果を達成するために必要に応じてそのバランスを調整することによって、赤字を達成します。私は私の最後の妊娠からの体重増加と体重減少のデータ、および出生後の体重減少のデータを共有しました。以前の投稿 Graph Builderのグラフは、私が黒字になると体重が増え、赤字になると体重が減ることを明確に示しています。妊娠中の私の増加は、私が失うのに数ヶ月かかった余分な体脂肪の約20ポンドを占める、赤ちゃん/水の重量に起因する量をはるかに超えて、超えていました。 私は私の過去数年間の体重維持の間にカロリーバランスの間に同じ関係を見ました。私の体重の変動ははるかに小さいですが、同じ基本概念がまだ成り立ちます。
これまでに自己申告による食物ログデータと活動測定について学んだことのすべてが、私自身のデータの限界と自己申告データに基づいて大規模な減量研究を行う研究者が直面する課題についての私の目を開かせました。 大規模研究は、多様な遺伝学、ライフスタイル、および報告パターンを持つ異質な一組の個人を平均することによって広い結論を引き出すことを目的としています。
私は自分のn = 1の研究で十分な自由生活データを収集し、自分の体重を減らし健康な範囲に維持するために役立つことを定量化しました。 驚くことではないが、私はケージラットのような人々を扱う減量研究で一般的に使われているのと同じ赤字戦略に集中し、摂取量と活動を厳密に定量化して負のカロリーバランスが減量を引き起こす重要な要因であることを証明した。 過去数年間に自分が持っていることを学ぶためにケージに住む必要がなかったことに本当に感謝しています。 多くの点で、自分のデータから自分が持っているものを知ることは私を解放するのに役立ちました。
シーラ書きました：
これはとても面白いです。グラフィック画像は、たくさんの数字を見るときよりもはるかに多くのことを伝えます。うん、いくつかのデータが不足しているが、今私たちはより多くを収集し、私たちの視覚化を向上させることができます。
私たちが読んでいるもの数量化された自己数量化された自己書きました：
[…] Shannon Connersによる私の進行中の食事とフィットネスのプロジェクトについての考察。Shannonは彼女の美しく思慮深い説明で私たちを再び驚かせます[…]
