★重回帰分析（続き２）
しかし、この結論からでた、「漬物」と「塩辛いもの」を制限するような減塩教室のプログラムを立てても上手く行くでしょうか？
実は上手く行きません！！
実際に行っても、参加者は「漬物」と「塩辛いもの」の代替えを知らず知らずに用意して食べています。
分析の方法や手法が悪いのではありません。別の手法を用いても同様な結果が得られるだけです。重回帰分析を含めたデータマイニングでは、アンケートの持つ情報を十分に引き出していますが、これが現実と上手く合わないということはもっと他の情報が必要だということになります。
実は、このアンケートからは食行動の情報を得られないのです。実際の教室を運営していくにあたり、（減塩指導をおこなうにあたり）食行動による対応を行わないと上手く行かないでしょう。従って、更に食行動を加味した情報を加えた分析を行い、現実にマッチするようにします。
半定量食物摂取頻度調査法ではこのアンケート項目以外にも食行動も調べています。これから得られた総合結果を数量化して解析した結果のパレート図を見てみましょう。
これは、重回帰ではなく数量化Ⅰ類を用いて解析したものですが、重回帰分析から得られた結果とは、また違いますね。
ここでは、「味嗜好」つまり「味付け」がものすごいウェイトを占めています。
これ１つで、４２％もあります。最後のめん類とは、インスタント麺です。
先の重回帰分析では「漬物」は摂取品目としてはトップの割合を示したのですが、実際の摂取量としての割合は低くでていますね。
この食嗜好と塩辛い食品（塩鮭やたらこ等）からの摂取で全体の５７．２％にあたり、漬け物を加えると約７３％にもなります。
この結果は摂取品目の順位だけから改善項目を見ても無理があります。
濃い味嗜好を持つ人へ、みそ汁・スープ類や漬け物類を控えるように指導しても、その該当品目は少なくなったとしても他品目から多く摂るようになるでしょう。いろいろな指導を行ったとしても結局その人の味嗜好を変えない限り無理だとの結論に達することになるでしょう。
実際の現場では、既に述べたように参加者は、代替えを知らず知らずに用意して食べており、実際の塩分摂取量は大して下がらないのです。これを下げるためには、半定量食物摂取頻度調査法の結果からは、先ず「味付け」の嗜好を変えなさいといっています。
味嗜好が変わることによって、自然と「漬物」や「塩辛いもの」の摂取は徐々に控えられていくことが期待できますね。無理にその食品に着目した指導を行わなくてもよいことにもなります。
数量化Ⅱ類から得られる塩分摂取量の一般式は次のようになります。
塩分摂取量＝「味付け」×ｎ＋「みそ汁」×0.4ｎ ＋「漬物」×ｎ ＋「塩辛いもの」×ｎ＋「魚加工品」×0.76ｎ＋「肉加工品」×0.3ｎ＋「インスタント」×0.3ｎ＋2.7
ここで、ｎはアンケート項目の回答番号に当たります。
（本当の式は切片の2,7をなくす調整が行われ、摂取回数毎に係数が変わりますが、これが特許に抵触するので触れません）
これは、回帰式だけから導かれたものではありません。各項目１つ１つを、食行動・形態、主食・副菜等の組み合わせ、生活習慣などの情報等でグルーピングし、その項目１つ１つからどれくらい摂取しているかを見ながらアンケート回答とのマッチングを行い関係式を導いています。
特に「味付け」の項目で定数が関わっていない事に着目すると、
味嗜好で、薄味の方は、５ｇ、濃い味の方は、７ｇを上に上げた項目以外の普段の食事全般から摂取していることが分かります。濃い味を薄味にすることで、２ｇの減少が見込めます。これは、どの項目よりも最も効果のある数値です。ですから、減塩教室における指導プログラムは、薄味化を目指したものとなります。塩辛い食品の過剰摂取を抑えながら、薄味化を図っていく内容ですね。
この式を用いて、実際にある企業と地域（行政）で実施したアンケートデータ及び前述のでの塩分摂取量を再計算したのが、下の図です。
実際の塩分量は尿中塩分量の実測値で、回帰予測は例題の式より、判定量法は、正規なものです。
両方比較してもかなりよい線をいっているようにおもいます。
人によっては、半定量食物摂取頻度調査法の結果を重んじる方もいます。
それは半定量食物摂取頻度調査法が、半年から１年の間の平均値を表すように工夫されているからで、実際に秤量法用いた実測値は、季節、行事等に影響される傾向が強く、秤量法用いた実測値は、回数を重ねるごとにその平均値は半定量法の値に近づいていく事が、多くの論文で、証明されています。そのため、各自の平均的な摂取量と言うことで、捉えることも出来ます。
|
