ピボットテーブルで自分のダイエットを振り返る

新型コロナの自粛期間を利用して4月からダイエットを始めました。

毎日エクセルに記録を付けていたのですが、データが貯まってきたので分析してみました。

データは下のように日付と体重と運動時間と運動内容です。

こういうデータを集計するときピボットテーブルが便利です。

作成してみると次のような表が得られました。

5月から7月までが体重の減少量が多いみたいですね。

10月はまだ途中なので運動量が少なくなっています。

運動内容別に運動量を集計すると次のような表になりました。

6月と7月は運動と飼い犬の散歩を併用した運動量が多くなっています。

5月はそうでもないですが、体重の減少量が多かった5月から7月に、一日のうち色々な運動を組み合わせた時間の総量が多いとも読み取れます。

そこで体重の前月差とこの運動を組み合わせたときの運動量の相関係数を求めてみました。

相関係数は-0.49。

強いとまでは言えませんが負の相関がありそうです。

ちなみに4月は前月差が求められないので削除、10月はデータが途中なので削除してあります。

ただし標本数が少ないので無相関検定をしてみます。

5%有意水準は標本数5では0.88。

したがって求めた相関係数は5%の有意水準で有意ではなかったとなります。

つまり求めた相関係数は意味のある相関係数であるとはいえないとなります。

つまり一日のうちに色々な運動を組み合わせてその量が多い日がたくさんあれば、体重の減少量が増えるという可能性がある、と言いたいところですがあまりこの相関係数には意味はないということになります。

これが意味のある数値になるには、少なくとも標本数を20くらいにして、それでも相関係数が-0.49という数値がでる必要があります。

うーん、20か月というと2年くらいですね。

相関係数を求めるためにはまだまだダイエットを続ける必要がありそうです。

ピボットテーブルの例としてダイエットの記録を分析してみました。

こんな感じでデータの集計を考えているときはお気軽にご相談ください。