鹿児島の助成金と業務改善のアールズ社会保険労務士事務所|所長のブログ

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人口甘味料の摂取は砂糖より太りやすい?2

鹿児島の社労士|助成金、社会保険料適正化、業務改善アドバイザーの原田です。

先日「人口甘味料の摂取は砂糖より太りやすい?」って記事に対して
何か変だな??と思って調べてみた事を書きました。
http://cop099.blog.fc2.com/blog-entry-142.html

すると別方面から続編が出てきました。
http://matome.naver.jp/odai/2137379649436157501

そこでまたまた調べてみました。
こんな記事を書いていると、「人工甘味料大好き!」と思われそうですが
いちおう「そんな事ないです」と言っておきましょう。

変な理屈で、まどわせるような表現に注意しましょうってことです。
人工甘味料を常食で長期間に渡って大量に利用した場合に
人体に問題があるかどうかは別の話ですし、
それはきちんとした科学者に検証してもらいましょう。


今回はアメリカのパデュー大学(Purdue University)の教授の発表でしたので、
早速パデュー大学のホームページを訪問すると、
問題となるSwithers教授の発表が掲載されていました。

まず、「まとめページ」に記載されていなかった
Swithers教授が行った実験の内容はどんなものであったのか?
それも書いてありましたので、下記に要約します。

------------------------------
発表は2つの研究に基づいて行われました(と書いてある)
実験1
・ラット(試験用のネズミですね)を2グループに分けます。
・片方のラットAには甘く高カロリーの甘味料で味付けした餌をあげます。
・もう片方のラットBには人口甘味料で味付けした餌をあげます。
 (この人工甘味料はサッカリンです、と書いてある)
・10日間その状態を継続して、10日後から両者とも
 高カロリーのチョコフレーバーの餌が食べれるようにします。
・すると、人工甘味料のグループBの方がたくさん食べました。

実験2
・チョコフレーバーのプリンAと、チョコフレーバーのミルクBを用意します
・ラットを2種類に分け、Aを食べるグループとBを食べるグループに分けます。
・すると、Bのグループの方が体重がたくさん増えました。

(上記実験のA,Bの名称は分かりやすいように私が付けました)
------------------------------
参考にされた実験は以上です。

この実験から「まとめページ」の結論を導くのですが・・・
すでに疑問をお持ちの方が増えている事でしょう。

実験1では、
低カロリーの物ばかり食べていれば、きっと痩せてきたのでしょう。
そこに高カロリーの物が出されたら、(本人がダイエットする気がなければ)
多分たくさん食べるような気がします。
実験2では、
同じカロリーだったら液体の方が吸収がいい・・・ってことかな?
今までもそんな気がしてました。

では表題のような結論にどうやって結びつくのかを検証します。
Swithers教授いわく、
米国の肥満の増加と、人工甘味料や高カロリー飲料の増加の傾向は同じだそうです。
つまり・・・
『人工甘味料を使った飲料が肥満の原因のひとつになっているのでは?!』

うんうん、なるほど。
個人的には、肥満が増えたから人口甘味料を使う人が増えたような気がするが、
逆に考えるとそういう考え方もできるわけだ。


それでは、「まとめページ」にある、
ダイエット炭酸飲料を飲んでいた人は、高血圧、糖尿病等にかかる割合が非常に高い
(一部要約)
のような文章は、別なページに書いてありました。

でも、そこには「加糖飲料はメタボになりやすい」ってことは書いてあっても、
「1本でもカロリー0飲料を飲んでいると・・・」なんてニュアンスすら無い。

まぁ百歩譲って、そういった傾向がデータにあったとしても、
肥満やメタボの人だからカロリー0のダイエット飲料を
飲んでいるというのは、自然のような気がするが・・・

メタボの人はダイエット本を買っている→
ダイエット本を買うとメタボになる確率が高い

と同じ理屈のような気もしないでもない。


個人的に今回の話は、疑問が残るのですが、
こういった話を信じる方にとっては、面白い研究なのでしょう。

感じるのは、期待した結論を持って研究をすると、
同じ現象でも違う見方ができるということです。
そして、1つの論文や研究結果だけを参考にしても、
それが絶対的に正しいとは限らないということだと思います。

色んなデータや研究結果があふれている中で、
本当に自分が参考にして行動できる物を選んで、
実践する為には、常にリスクがあるということなのかもしれないですね。

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  1. 2013/07/15(月) 20:24:38|
  2. データを考える
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人口甘味料の摂取は砂糖より太りやすい?

鹿児島の社労士|助成金、社会保険料適正化、業務改善アドバイザーの原田です。

「データで騙される」の続きですが、
今回は表現で騙される?みたいな内容です。

先日ネットで、『人工甘味料の方が砂糖よりも太りやすい』
といった内容の記事が拡散されていました。
人口甘味料の是非は、とりあえず置いといて、
内容を抜粋すると、

-------------------
ブラジルの州立大学の研究グループが「人工甘味料と砂糖はどちらが太りやすいか」を実験したところ、人工甘味料の方が太るという結果が出た。

実験で用意されたのは、サッカリン、アスパルテーム(以上、人工甘味料)、砂糖入りのヨーグルト。3種類のヨーグルトをそれぞれ異なるマウスに与え続けること12週間。体重を調べてみると、サッカリンとアスパルテーム入りのヨーグルトを食べ続けたマウスは、砂糖入りのヨーグルトを食べ続けたマウスと比較し、体重の増加が確認されました。摂取したカロリー量が同じにもかかわらずです(ヨーグルト以外にも通常のエサが与えられていました)。
-------------------

これを読んで、『えーマジですか』とびっくりしてはいけません。

この中にとっても気になる言葉がさらりと書いてあります。
『摂取したカロリー量が同じにもかかわらず』
これです。

人口甘味料はカロリー0なので、摂取したカロリーが同じということは、
カロリーが同じになるように、別のものを多めに食べさせたということです。

同じものなら、たくさん食べたほうが太る。

という事を言っているわけですね。


ちなみに原文まで飛んで、さらにその元の内容を確認しましたら、
人口甘味料は、食欲増進の傾向がある。
という話まで出ています。

やはりたくさん食べたという事です。

拡散される前の記事は、E. Hector Corsiさんの書いた記事が原文で
その原文からして、誤解されやすい内容になっていました。

一見して勘違いをしやすい表現で面白おかしく取り立てるのは、
ひとつのエンターテイメントかもしれませんが、
種明かしまでやらないとよろしくないですね。


動物や人を使った実験では、とにかくまやかしが多い。
・実験の検体数が少ない
・プラセボ効果を考慮した対照実験が無い
・不都合な結果の部分を排除する
・極端な例を取り上げて、平均値を出す
など、過去に『○る○る大辞典』のようなテレビ番組で採用された
期待された結果がでるように行われた実験は、
思ったよりも多いものです。

そもそも、理論が実測に合致しているかを検証する為に実験するのは、
実験の目的として、最も多い部類です。
そして科学者は、その理論が正しいと信じて実験をする為に、
期待されたデータが取れると喜び、
期待を裏切るデータが出ると、実験失敗と考えがちです。
(理論が間違っているとは中々判断しにくい)

ですから他人のデータは注意をしないと、
嘘をつくつもりではないが、
実は間違っている結論が流布する場合はあるわけです。


ちなみにこういった科学者の傾向は、
自分の商売のビジネスモデルを信じて、
悪化しているのに変えようとしない経営者の心理にも
通じるものがありますね。

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  1. 2013/06/11(火) 18:59:04|
  2. データを考える
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データで人をだます方法2

鹿児島の社労士|助成金、社会保険料適正化、業務改善アドバイザーの原田です。

データでだまされないように、
注意できるようになりましょう!

という事で、前回分かりにくいというご意見を頂いたので
ちょっと図を加えて説明します。

list1

この数字は、何かの売上数量だとしましょう。

普通に数量のグラフを書くと、
graph1
こうなります。

あんまり変動が少ない安定した商品ですね。


これを縦の軸の0の所を900にして引き伸ばします。
graph2
増減が激しい商品に見えてきました。

これを悪意をもって一部の年度を消します。
graph3
数字が伸びてる好調な商品です

では元に戻って前年比の数値でグラフにすると、
graph4
やっぱり安定性がない商品です。

これを悪意をもって、一部だけ抜き取ります。
graph5
もう実績落ちまくりの死に筋商品かもよ



全部同じデータです。
そして、悪意を持って一部を消したり、
全てを書かなかったりしてますが、
嘘とは明確に言い難い。
なぜなら、数値は全て本物だし、
その数値を元にグラフ化しているから。

こんなこと悪徳業者しかやらないだろ・・・
と思ったら大間違い。
似たような事は色んな場面で見ることができます。
これも一種のイメージ戦略だったり、
バッシング戦略だったりにも使われてます。

しっかり注意しましょう。


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  1. 2013/01/18(金) 22:56:11|
  2. データを考える
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データで人をだます方法

鹿児島の社労士|助成金、社会保険料適正化、業務改善アドバイザーの原田です。

最近メディアやセミナー、省庁関係書類などでデータを扱うのですが、
間違ってはいないけど、ミスリードを誘う物が多くてびっくりします。

あんまり勤勉な学生とは言えませんでしたが、
いちおう統計学専攻だったので、気になるところをご紹介します。

ある意味、こうすれば人をだませるテクニックだったりして。
(悪用禁止です)

その1
 変化を際出せたい時に、縦軸の数字を省く。

よく見ます。
実際は微々たる変化なのに、こうして見せることで、
大きな変動が起こっているように見せられます。


その2
 実数では、大きな影響が無いので、増減で比較させる。

A社 100 99 98 97 96 95
B社  10 11  13 14 15 16 

この表だと圧倒的優位のA社が微減で、
零細のB社が順調に伸ばしているのですが、

A社 -1 -2 -3 -4 -5
B社 +1 +3 +4 +5 +6

A社が100の時を基準にすると、
『B社がA社を猛追!』に見えてきます。

その3
 増減を比率化して見せる

A社 ▲1 ▲2 ▲3 ▲4 ▲5(%)
B社 +10 +30 +40 +50 +60(%)

B社は大幅増なのにA社は伸び悩みです。


その4
 一番都合のいいデータと比較する

例えば、今年の1月のある商品の販売数量で、
1.1月 100個
2.12月 120個
3.前年1月 95個
4.類似商品1月 80個
5.他社商品1月 70個
6.カテゴリ平均 90個
7.他社売筋1月 150個
の数値データがあった場合に、

この商品を良く見せようと思ったら
3,4,5,6の数字を使い、
悪く見せるには2,7を使います。



まだテクニックはありますが、
嘘のデータを示して物を売れば詐欺と言われるでしょうが、
正しいデータの中に、判断材料となる全てのデータを
示す義務はありません。

嘘ではないが、それでは正しい判断ができない。
ニュース見てても日々突っ込みどころ満載です。


突っ込みどころをニュースに探すのが楽しくなってきた

テレビのコメンテータのみなさんありがとう。

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  1. 2013/01/14(月) 13:43:08|
  2. データを考える
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