체지방 감량에 대한 효과를 분석하고자 실험에 참가한 체지방율이 30% 이상인 42명의 여대생을 대상으로 일반폰을 사용하는 그룹과 스마트폰을 사용하는 그룹으로 나누어서 측정자료를 2주 간격으로 정리하여 8주간에 걸친 체지방 및 관련자료를 얻었다. 이 실험자료를 바탕으로 혼합모형을 이용하여 분석한 결과 AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 모형으로 선택되었으며, 시점 간의 상관계수는 0.838로 상당히 밀접한 관련을 보여주었다. AR(1)의 공분산행렬을 설정하여 분석한 결과 처리간의 차이에서 스마트폰의 사용자가 일반폰의 사용자보다 0.654kg 정도의 체지방 감량 효과를 보여주었으며, 시간이 지날수록 체지방 감소효과가 있음을 알 수 있다. 그러나 처리와 시간과의 교호작용은 존재하지 않는다. 또한 실험실시 전의 체지방값과 총콜레스테롤은 유의하게 나타났으며, 섭취하는 칼로리는 약간 관련이 있으나, 허리엉덩이비율은 유의하지 않는 것으로 판명되었다.
체지방 감량에 대한 효과를 분석하고자 실험에 참가한 체지방율이 30% 이상인 42명의 여대생을 대상으로 일반폰을 사용하는 그룹과 스마트폰을 사용하는 그룹으로 나누어서 측정자료를 2주 간격으로 정리하여 8주간에 걸친 체지방 및 관련자료를 얻었다. 이 실험자료를 바탕으로 혼합모형을 이용하여 분석한 결과 AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 모형으로 선택되었으며, 시점 간의 상관계수는 0.838로 상당히 밀접한 관련을 보여주었다. AR(1)의 공분산행렬을 설정하여 분석한 결과 처리간의 차이에서 스마트폰의 사용자가 일반폰의 사용자보다 0.654kg 정도의 체지방 감량 효과를 보여주었으며, 시간이 지날수록 체지방 감소효과가 있음을 알 수 있다. 그러나 처리와 시간과의 교호작용은 존재하지 않는다. 또한 실험실시 전의 체지방값과 총콜레스테롤은 유의하게 나타났으며, 섭취하는 칼로리는 약간 관련이 있으나, 허리엉덩이비율은 유의하지 않는 것으로 판명되었다.
Forty two female students whose fat mass ratio was over 30% were participated in the experiment of fat mass loss of two treatments for 8 weeks. They kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone. Among those, 28 ...
Forty two female students whose fat mass ratio was over 30% were participated in the experiment of fat mass loss of two treatments for 8 weeks. They kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone. Among those, 28 students took the picture by regular camera phone (Treatment A), and the other students used smart phone (Treatment B). Fat mass weight and its related variables had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks. It was shown from mixed model analysis of repeated measurements data that AR(1) covariance matrix was selected as the optimal covariance matrix pattern. The correlation between two successive times is highly correlated as 0.838. Based upon the AR(1) covariance matrix structure, the students using smart phones were somewhat more effective in losing fat mass weight than the students using regular camera phones. The time effect was highly significant, but the treatment-time interaction effect was insignificant. The baseline effect and total cholesterol were found to be significant, but the calories with taking foods were somewhat significant, but the waist to hip ratio was found to be insignificant.
Forty two female students whose fat mass ratio was over 30% were participated in the experiment of fat mass loss of two treatments for 8 weeks. They kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone. Among those, 28 students took the picture by regular camera phone (Treatment A), and the other students used smart phone (Treatment B). Fat mass weight and its related variables had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks. It was shown from mixed model analysis of repeated measurements data that AR(1) covariance matrix was selected as the optimal covariance matrix pattern. The correlation between two successive times is highly correlated as 0.838. Based upon the AR(1) covariance matrix structure, the students using smart phones were somewhat more effective in losing fat mass weight than the students using regular camera phones. The time effect was highly significant, but the treatment-time interaction effect was insignificant. The baseline effect and total cholesterol were found to be significant, but the calories with taking foods were somewhat significant, but the waist to hip ratio was found to be insignificant.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
다양한 형태의 공분산구조들 중에서 해당 실험에 적합한 공분산형태를 찾기 위해서는 반복측정자료의 혼합모형을 이용하여 통계적으로 분석하여 찾아내는 것이 일반적이다. 따라서 이 논문에서는 혼합모형을 이용하여 체지방 실험자료를 통계적으로 분석하여 적절한 형태의 공분산구조 형태를 찾은 후, 적정 공분산구조 형태 하에서 체지방 감소에 대하여 처리 간의 차이, 시간에 따른 체지방 감소 효과, 그리고 처리와 시점 간의 교호작용 효과 및 그 외 관련 변수들이 체지방에 미치는 효과를 알고자 한다. 반복측정자료에 관련된 실험자료분석은 통계프로그램인 SAS의 PROC MIXED를 이용하였다 (Littell 등, 1996).
가설 설정
음식섭취량은 기존의 호르몬 분비, 위의 용적량 변화 등 물리 화학적 기전을 통한 내부의 생리학적 요인 뿐 아니라 우리를 둘러싸고 있는 식이환경에 의해 조절할 수 있는데, 특히 음식섭취 모니터링의 강화로 조절하는 방법이 효과적이다. 그러한 방법의 일환으로 카메라가 장착된 스마트폰으로 제공된 음식을 섭취 전과 후에 촬영하여 사용자 스스로가 확인, 저장하고, 이를 다시 관리자에게 전송하도록 하면, 음식섭취 모니터링에 대한 개념이 정립되고, 지속적인 교육이 강화되어, 결국은 자신이 섭취한 음식에 대한 모니터링을 정확히 하게 하여 섭취량를 감소시켜 체중감량에 효과적일 것이라는 가설을 설정하였다.
제안 방법
가 어떤 형태를 가지느냐에 따라서 결정된다. 공분산행렬 Ri는 단순형태 (simple), 복합대칭성 (compound symmetry), AR(1), Toeplitz, 멱형태 (power), 지수형태 (exponential), 가우시안 (Gaussian), 일반형태 (unstructured) 등의 다양한 형태로 구성되어 있으나, 이 논문에서는 단순형태, 복합대칭성, AR(1), Toeplitz(2), Toeplitz의 5가지 경우만 상정하여 비교분석 한 후 그 중에서 가장 적절한 공분산구조 형태를 찾고자 한다. 여기서 공분산행렬의 시점은 2주, 4주, 6주, 8주의 4개 시점이며, 위에서 설정한 5개의 공분산행렬의 형태를 추정하여 Table 2.
이때 일반폰을 사용하는 그룹을 일반폰 그룹 (이하 처리 A)이라고 하며 28명이 배당되었으며, 스마트폰을 사용하는 그룹을 스마트폰 그룹 (이하 처리 B)이라고 하며 14명이 배당되었다. 실험측정은 매주마다 실시하여 자료를 얻었으나, 여기서의 통계분석으로는 2주, 4주, 6주, 8주 후의 4회 반복측정자료을 이용한다. 반응변수로는 2, 4, 6, 8주 후의 체지방량이며, 설명변수로는 기준값 (실험실시 전의 체지방값), 처리, 시간, 그리고 처리와 시간과의 교호작용이다.
반응변수로는 2, 4, 6, 8주 후의 체지방량이며, 설명변수로는 기준값 (실험실시 전의 체지방값), 처리, 시간, 그리고 처리와 시간과의 교호작용이다. 이 외에도 체지방에 관련되는 변수로 허리엉덩이 비율(WHR; waist to hip ratio), 총콜레스테롤 (TC; total cholesterol), 그리고 매일 섭취하는 음식물을 칼로리 (Cal)로 환산한 값을 독립변수로 포함시켰다.
이러한 가설에 의하여 체지방율이 30% 이상인 42명의 여대생을 2개의 그룹으로 나누어서 체지방 감량에 대한 효과를 분석하고자 8주 간에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 실험에 참가하는 학생들은 매일 섭취하는 음식물에 대한 식사일지를 작성하였으며 또한 섭취하는 음식물을 일반폰 또는 스마트폰으로 촬영하여 실험관리자에게 전송하였으며 그것을 토대로 실험참가자들은 자신이 어떤 종류의 음식을 얼마만큼의 양을 섭취하였는지 인지하게 되며, 체지방량과 섭취한 음식물을 열량으로 환산한 칼로리 (Cal) 값을 측정하였으며, 다이어트 전문가로부터 체중 및 체지방 감소에 대하여 충분한 교육을 받았다.
데이터처리
따라서 이 논문에서는 혼합모형을 이용하여 체지방 실험자료를 통계적으로 분석하여 적절한 형태의 공분산구조 형태를 찾은 후, 적정 공분산구조 형태 하에서 체지방 감소에 대하여 처리 간의 차이, 시간에 따른 체지방 감소 효과, 그리고 처리와 시점 간의 교호작용 효과 및 그 외 관련 변수들이 체지방에 미치는 효과를 알고자 한다. 반복측정자료에 관련된 실험자료분석은 통계프로그램인 SAS의 PROC MIXED를 이용하였다 (Littell 등, 1996).
성능/효과
AR(1)의 공분산행렬에서 보듯이 1 시점 간의 상관계수는 0.838로 대단히 밀접한 관련을 보여주며, 2시점 간의 상관계수는 0.702, 3 시점 간의 상관계수는 0.588로 AR(1)의 특성상 시점이 멀어질수록 상관관계는 약해짐을 알 수 있다.
8은 연속시점 간의 차이에 대한 체지방 감소 효과를 보여준다. 그 차이를 살펴보면 2주 후와 4주 후는 뚜렷한 감소효과를 보이며, 6주와 8주 간에도 체지방 감소에 대하여 유의한 차이를 보여주지만, 4주와 6주 간의 차이는 유의확률이 0.096으로 약간의 차이를 보여준다.
유의성 검정 결과 복합대칭성, AR(1), Toeplitz(2)의 공분산행렬의 모수는 단순형태의 공분산행렬의 모수보다 적합하며, Toeplitz는 복합대칭성, Toeplitz(2)보다 더 유의하지만, AR(1)보다는 유의하지 않았다. 그러므로 유의성 검정에서도 AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 것으로 나타났다.
먼저 시간에 따른 체지방량의 변화 추이를 Table 2.7에서 보듯이, 일반폰을 사용할 경우 체지방량의 감소는 21.83kg에서 실험이 끝난 8주 후에는 완만한 감소를 보이며, 8주 후에는 평균 2.07kg 감소하였다. 스마트폰을 사용한 경우 일반폰과 마찬가지로 점차 감소하는 경향을 보였으며, 8주 후에는 2.
이러한 가설에 의하여 체지방율이 30% 이상인 42명의 여대생을 2개의 그룹으로 나누어서 체지방 감량에 대한 효과를 분석하고자 8주 간에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 실험에 참가하는 학생들은 매일 섭취하는 음식물에 대한 식사일지를 작성하였으며 또한 섭취하는 음식물을 일반폰 또는 스마트폰으로 촬영하여 실험관리자에게 전송하였으며 그것을 토대로 실험참가자들은 자신이 어떤 종류의 음식을 얼마만큼의 양을 섭취하였는지 인지하게 되며, 체지방량과 섭취한 음식물을 열량으로 환산한 칼로리 (Cal) 값을 측정하였으며, 다이어트 전문가로부터 체중 및 체지방 감소에 대하여 충분한 교육을 받았다. 이때 일반폰을 사용하는 그룹을 일반폰 그룹 (이하 처리 A)이라고 하며 28명이 배당되었으며, 스마트폰을 사용하는 그룹을 스마트폰 그룹 (이하 처리 B)이라고 하며 14명이 배당되었다.
3에서 보여준다. 유의성 검정 결과 복합대칭성, AR(1), Toeplitz(2)의 공분산행렬의 모수는 단순형태의 공분산행렬의 모수보다 적합하며, Toeplitz는 복합대칭성, Toeplitz(2)보다 더 유의하지만, AR(1)보다는 유의하지 않았다. 그러므로 유의성 검정에서도 AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 것으로 나타났다.
일반폰 사용자와 스마트폰 사용자와의 체지방 감소에 대한 반복측정 실험자료를 혼합모형을 이용하여 분석한 결과, AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 형태로 채택되었다. 이 경우 시점 간의 상관계수는 0.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
음식섭취 모니터링의 강화로 섭취량을 조절하는 방법의 구체적은 예는?
음식섭취량은 기존의 호르몬 분비, 위의 용적량 변화 등 물리 화학적 기전을 통한 내부의 생리학적 요인 뿐 아니라 우리를 둘러싸고 있는 식이환경에 의해 조절할 수 있는데, 특히 음식섭취 모니터링의 강화로 조절하는 방법이 효과적이다. 그러한 방법의 일환으로 카메라가 장착된 스마트폰으로 제공된 음식을 섭취 전과 후에 촬영하여 사용자 스스로가 확인, 저장하고, 이를 다시 관리자에게 전송하도록 하면, 음식섭취 모니터링에 대한 개념이 정립되고, 지속적인 교육이 강화되어, 결국은 자신이 섭취한 음식에 대한 모니터링을 정확히 하게 하여 섭취량를 감소시켜 체중감량에 효과적일 것이라는 가설을 설정하였다.
체중 및 체지방 감량의 핵심 방법은?
체중 및 체지방 감량 방법들이 다양하게 제시되고 있지만, 그 방법들 중 핵심은 식이요법이다. 기존 연구들은 특정식품이나 성분의 섭취를 통한 식이조절에 대한 연구들로 이루어졌으나, 많은 제한점들이 드러남에 따라 최근에는 음식섭취량 감소로의 방향 전환의 필요성이 대두되고 있다.
음식섭취량을 조절하는 방법은?
기존 연구들은 특정식품이나 성분의 섭취를 통한 식이조절에 대한 연구들로 이루어졌으나, 많은 제한점들이 드러남에 따라 최근에는 음식섭취량 감소로의 방향 전환의 필요성이 대두되고 있다. 음식섭취량은 기존의 호르몬 분비, 위의 용적량 변화 등 물리 화학적 기전을 통한 내부의 생리학적 요인 뿐 아니라 우리를 둘러싸고 있는 식이환경에 의해 조절할 수 있는데, 특히 음식섭취 모니터링의 강화로 조절하는 방법이 효과적이다. 그러한 방법의 일환으로 카메라가 장착된 스마트폰으로 제공된 음식을 섭취 전과 후에 촬영하여 사용자 스스로가 확인, 저장하고, 이를 다시 관리자에게 전송하도록 하면, 음식섭취 모니터링에 대한 개념이 정립되고, 지속적인 교육이 강화되어, 결국은 자신이 섭취한 음식에 대한 모니터링을 정확히 하게 하여 섭취량를 감소시켜 체중감량에 효과적일 것이라는 가설을 설정하였다.
참고문헌 (17)
Brown, H. and Kempton, R. A. (1994). The application of REML in clinical trials. Statistics in Medicine, 16, 1601-1617.
Brown, H. and Prescott, R. (1999). Applied mixed models in medicine, John Wiley & Sons Inc., New York.
Choi, J. (2008). A marginal logit mixed-effects model for repeated binary response data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 19, 413-420.
Diggle, P. J. (1989). Testing for random dropouts in repeated measurement data. Biometrics, 43, 1255-1258.
Fitzmaurice, G. M., Laird, N. M. and Ware, J. H. (2004). Applied longitudinal analysis, John Wiley & Sons Inc., New York.
Frees, E. D. (2006). Longitudinal and panel data, Cambridge University Press, New York.
Hand, D. and Crowder, M. (1996). Practical longitudinal data analysis, Chapman & Hall, London.
Hay, C. R. M., Ludlam, C. A., Lowe, G. D. O., Mayne, E. E., Lee, R. J., Prescott, R. J. and Lee, C. A. (1998). The effect of monoclonal or ion-exchange purified factor VIII concentrate on HIV disease progression: A prospective cohort comparison. British Journal of Haematology, 101, 632-637.
Hinkelman, K. and Kempthorne, O. (1994). Design and analysis of experiments, Vol. 1, John Wiley & Sons Inc., New York.
Jo, J. (2009). An empirical study on the selection of the optimal covariance pattern model for the weight loss data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 20, 377-385.
Jo, J. (2011). A statistical analysis of the fat mass experimental data using random coefficient model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 287-296.
Jo, J. and Baik, J. W. (2010). A statistical analysis on the selection of the optimal covariance matrix pattern for the cholesterol data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 21, 1263-1270.
Littell, R. C., Milliken, G. A., Stroup, W. W. and Wolfinger, R. D. (1996). SAS system for mixed models, SAS Institute Inc., N.C..
Longford, N. T. (1993). Random coefficient models, Oxford University Press, Oxford.
Satterthwaite, F. E. (1946). An approximate distribution of estimates of variance components. Biometrics Bulletin, 2, 110-114.
Smyth, J. F., Brown, A., Perren, T., Wilkinson, P., Prescott, R. J., Quinn, K. J. and Tedeschi, M. (1997). Glutathione reduces the toxicity and improves quality of the life of women diagnosed with ovarian cancer treated with cisplatin: Results of a double blind, randomized trial. Annals of Oncology, 8, 569-5873.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.