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うつベンチです。
今回は
ベンチプレス、10/8/5プログラムで重量が伸びるエビデンス。マル秘統計データを公開します。
というテーマでお話ししていきます。
10/8/5プログラムを公開してから、ありがたいことに多くの方にご利用頂き、MAX重量を更新して頂いております。
そこで今回は10/8/5プログラムの全体的な効果を科学的・統計学的に検証していき、10/8/5プログラムを取り入れることで
- どれぐらいの重量更新が見込めるか
- どれぐらいの個人差があるのか
- 統計的に効果があると言えるのか
ということを考えて行きたいと思います。。
初めにお伝えしたいこととして、この動画および後から投稿するブログ記事に関しては予告なしで削除する可能性があります。
というのも、今回公開するプログラムの効果検証は詳細なデータや統計学を用いた分析を行っており、このようなデータを無料で公開するのは非常に稀かつ僕のベンチプレス理論の根幹の部分だからです。
公開せずにLine公式アカウントの中だけで活用することも考えましたが、日頃からYoutubeをご覧頂いている方にも確信を持って10/8/5プログラムに取り組んで頂く、または撤退の時期や応用の方法を探って頂きたいので公開することにしました。
そして、今回練習データの使用を許可して頂きましたうつベンチLine公式アカウントのメンバーの皆様、本当にありがとうございます。
記事を作成するに当たって、個人的には非常に面白く、興味深いデータが取れたと思っていますが、これを面白いと感じる人がどれだけいるかは正直不明です（笑）
では本題に入りましょう。
今回の動画はこんな感じでお話しします。
- 分析データの概要
- MAX更新率
- 全体的な統計データ
- 累積分析と非累積分析の特徴
- 月当たりの重量増加
- 統計的有意性の確認（p値）
- エフェクトサイズ（効果量）
- 95%信頼区間
- プログラムの強み、弱み
- 総括
各要素を確認して頂くことで、プログラムの「全体的な効果」や「月当たりで期待できる重量増加量」「効果の出る確さ」「効果が出る範囲」などが確認できます。
また詳細な分析の結果で「効果が出やすい期間」「効果の収穫逓減の時期」なども分かってきました。
こういった数値を確認して頂くことで、ある程度の期間までは安心して取り組んで頂き、ある期間以降は別の方法を模索するということもできるようになります。
うつベンチLine公式アカウントでは、今回公開するデータやその他の分析を用いてメニュー作成やフォームチェックを無料、有料で行っています。
お気軽に友達追加、メッセージ下さい。
それでは本題に入りましょう。
分析データの概要
まずは分析データの概要からお話しします。
サンプル数
今回分析したデータのサンプル数は72名です。
データの内容
データの内容は以下です。
- 開始日
- 終了日
- 開始時MAX
- 終了時MAX
- 更新重量
- 期間
- 月当たりの更新重量
集計期間
集計期間は2023年9月29日から2024年12月13日です。
この期間内で継続的にプログラムを実施し報告された練習データを全量調査しています。
集計ルール
実施期間中の停滞時期もカウントしています。
例）最後にMAX更新したのが2024年4月だったとしても、連絡が続いている限りは終了時期は12月13日でカウント。
分析方法
これらのデータをChatGPT-4oを用いて統計分析を実施。
プロンプト（指示文）は非公開とさせて頂きます。
注意点
統計的な手法を用いて分析し、考察しているので「科学的根拠」としていますが、査読等を受けているわけではないので、ご承知おき下さい。
また、フォーム修正を同時進行で行っている方もいるので、純粋なプログラムの効果ではないことをご留意下さい。
とは言え、もともとプログラムの設計がフォーム練習込みなので、フォーム修正を含めてプログラムの効果と考えています。
MAX更新率
今回集計した72名のうちMAXを更新した方が72名でしたので
MAX更新率 = 100%
という結果となりました。
100%という数字はあまりに出来すぎているので、サンプルの調整を疑われそうで僕としても不都合なのですが、事実なのでそのままお伝えします。
伸びている人だけをピックアップしたわけではなく、常時連絡を取っているメニュー作成コース、100kgコース、120kgコース（39名）も含みます。
MAX更新率を向上させるための調整は一切行っておりません。
ただし、無料のメニュー作成コースで1度メニューを作ってから連絡がない方はMAX更新していない可能性はあります。
ですが、ここは知りようがないので今回の分析対象には含まれていません。
Youtubeで10/8/5プログラムを取り入れて頂いている方もかなりの割合で更新しているので、依然MAX更新率は高いものと捉えています。
あまり信憑性のない数字になってしまったので、MAX更新率は以前に公表した
MAX更新率 = 90.6%~93.5%
と考えて頂いて大丈夫です。
累積分析と非累積分析の特徴
今回の分析では各項目（月当たりの重量増加、p値、エフェクトサイズ、95%信頼区間）で
累積分析と非累積分析
という分析を行います。
以下に累積分析と非累積分析の特徴を示します。
累積分析の特徴
全体の傾向が見える
- 累積分析は、指定された期間までの対象者全体の月当たりの増加量を分析するので、継続してトレーニングを行った結果、どのように進捗するのかを確認できる。
- 例えば、「90日以下」では30日以下のデータも含まれており、短期間と中期的な進捗をまとめて把握できる。
進捗速度の傾向を見る
- 期間が伸びるごとに、進捗の速度が減少する様子が分かる。この傾向は、長期間のトレーニングで得られる進捗が限られていることが分かる。
注意点
- 初期の成果が大きいデータが全体の成果が大きいように見えるため、長期間のデータだけの効果をは評価することには適さない。
非累積分析の特徴
特定期間ごとの比較
- 非累積分析は、各期間ごとのデータを独立して評価します。これにより各期間（例：31-90、91-180）での進捗速度や分布が分かる。
- 例えば、「90日以下」では30日以下のデータも含まれていません。
進捗速度の低下を特定できる
- 各期間ごとに進捗がどの程度減少または増加しているかが分かる。これによりトレーニングの「収穫逓減」のタイミングを判断するのに役立つ。
注意点
- 累積分析に比べサンプル数が減少するため、統計的なパワーが低下する。
10/8/5プログラムの全体的な統計データ
では全体的な統計データについてお話しします。
今回の分析では1件の外れ値がありましたので、それは除外しています。
外れ値に関しては後述します。
開始時MAX
平均：103.9kg
標準偏差：28.1kg
最小：32.5kg、最大：217.5kg
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が103.9kgで±28.1kgなので
開始時MAXが75.8kg〜132kgの方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまり開始重量は
最小32.5kg〜〜75.8kg〜132kg〜〜217.5kg最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
217.5kgは以前動画でもご紹介したTさんですね。
ちなみに32.5kgは女性です。
終了時MAX
平均：112.9kg
標準偏差：27.7kg
最小：35.0kg、最大：220.0kg
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が112.9kgで±27.7kgなので
終了時MAXが85.2kg〜140.6kgの方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまり終了重量は
最小35.0kg〜〜85.2kg〜140.6kg〜〜220.0kg最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
更新重量（終了時MAXー開始時MAX）
平均：9.0kg
標準偏差：5.93kg
最小：2.5kg、最大：27.5kg
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が9.0kgで±5.93kgなので
更新重量は3.07.kg〜14.9kgの方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまり更新重量は
最小2.5kg〜〜3.07kg〜14.9kg〜〜27.5kg最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
トレーニング期間
日数
平均：144.5日
標準偏差：100.1日
最小：10日、最大：389日
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が144.5日で±100.1日なので
トレーニング期間が44.4日〜244.6日の方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまりトレーニング期間は
最小10日〜〜44.4日〜244.6日〜〜389日最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
月数
平均：4.85ヶ月
標準偏差：3.34ヶ月
最小：0.3ヶ月、最大：13.0ヶ月
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が4.85ヶ月で±3.34ヶ月なので
トレーニング期間が1.15ヶ月〜8.2ヶ月の方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまりトレーニング期間は
最小0.3ヶ月〜〜1.15ヶ月〜8.2ヶ月〜〜13.0ヶ月最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
月当たり重量増加量（更新重量/期間）
平均：2.82kg/月
標準偏差：2.61kg/月
最小：0.2kg/月、最大：13.9kg/月
（標準偏差＝±と捉えてOK）
平均が2.82kg/月で±2.61kg/月なので
月当たりの重量増加は0.21kg/月〜5.43kg/月の方が多いことが分かります。（1標準偏差）
つまり更新重量は
最小0.2kg/月〜〜0.21kg/月〜5.43kg/月〜〜13.9kg最大
で真ん中の範囲が割合は多いということです。
月当たりの重量増加のヒストグラム
月当たりの重量増加をヒストグラムにして確認して行きます。
1.0kg/月未満が16件、1.0kg/月以上2.0kg/月未満が24件で最も多く、2.0kg/月以上はチラホラという感じです。
2.0kg/月未満が40件、2.0kg/月以上が31件ですね。
最小で0.2kg/月、最大で13.9kg/月です。
先ほど外れ値の話を少ししましたが、外れ値調整前のデータはこんな感じになっています。
数値としては4日間で7.5kg伸びているために56.3kg/月という数値になっています。
素晴らしい数値ではあるのですが、再現性の観点から今回は外れ値としました。
10/8/5プログラムの期間ごと月当たりの重量増加量（累積分析）
期間ごとの月当たりの重量増加量（累積分析）
このグラフからは30日以内では更新重量が大きいものの個人差が大きく、180日以降は同じぐらいの効果に収束することを示唆しています。
ここから180日程度で月当たりの増加重量の勢いが収まるものの、180日以降も中長期に渡って同程度の効果が続くことが示唆されます。
ただし、標準偏差を示すヒゲが各期間で同程度に大きいことを見ると、個人差によるものも大きいことが考えられます。
期間ごとの月当たりの重量増加量（非累積分析）
累積分析と同様に30日以下は月当たりの重量増加の数値が大きいものの標準偏差を表すヒゲが長く、個人差が大きいことが分かります。
累計分析と異なる点は、期間が長くなるにつれて月当たりの重量増加が小さくなっていき、それとともに標準偏差を表すヒゲも小さくなっていることです。
このことから
- トレーニングの効果は初期に大きく現れることが大きいということ。
- ただし、長期で続けていくと月当たりの重量増加が減少するものの個人差が小さくなる。
ということが示唆されます。
つまり
- トレーニング初期には8kg±4kg/月程度の重量増加を個人差はあるものの望むことができ
- 1年間継続すると1.0kg±0.4kg/月程度の重量増加を多くの人が享受できる
と解釈できます。
ただし、長期での10/8/5プログラムの実施においては収穫逓減が起きることもこのグラフから確認できます。
累計分析と非累計分析の比較
注意点
この結果は
長く続けると効果が減少していくということを結論付けるものではありません。
統計情報はその他のp値、エフェクトサイズ、95%信頼区間と共に総合的に判断します。
10/8/5プログラムの統計的有意性の確認（p値）
p値とは
p値とは、ある結果が偶然に起きる確率を表す数字です。
例えば、何か実験をして「効果があるかも」と思ったとき、その結果が本当に効果があるのか、それともただの偶然なのかを判断するために使います。
- p値が小さいと、「偶然ではなく、何か意味がある結果かもしれない」と考える理由になります。
- p値が大きいと、「これは偶然かもしれないから、特別な意味はないかもしれない」と考えます。
簡単に言うと、p値は「この結果は偶然か、それとも本当に意味があるのか？」を教えてくれる指標です。
慣習的にp < 0.05だと統計的に有意ということになり、偶然にその事象が起きる確率は5%未満という解釈になります。
p値（全期間）
期間別のp値（累計期間）
30日以下はp値が0.005と有意な水準（<0.05）は満たしているものの、他の期間と比べるとp値が大きくなっています。
これは他の期間に対して「偶然でこの結果が起こる確率が高い」ことを表しています。
先述の「期間別の月当たりの重量増加」が大きかった一方で「偶然でこの結果が起こる確率が高くなる」ということは考慮に入れる必要があります。
90日以降のp値を見てみると、p値がどんどん小さくなっていることから、「偶然でこの結果が起こる確率がどんどん低くなっている」ということが言えます。
期間別のp値（非累計期間）
30日以下はp値が0.005と有意な水準（<0.05）は満たしているものの、他の期間と比べるとp値が小さくなっています。（サンプルが同じなので当然）
サンプル数とp値の関係
それ以外の期間も依然として有意な水準（<0.05）ではあるものの、p値はやや高めではあります。
これは全体の分析や累積期間の分析に比べてサンプル数が少ないことが原因と考えられます。
p値の計算式はサンプル数に影響を受けます。
サンプル数が少ないと標準偏差（±と考えてOK）が大きくなり、信頼区間（後述）が大きくなるので、結果的にp値が大きくなります。
論文を見る時の注意点
p値はサンプル数が増えると小さくなる傾向にあるので、統計的な有意性を示したい場合はサンプル数を増やすことが有効になります。
もちろん有意性があることが前提ですが、サンプル数を増やせば統計的な有意性は示しやすいということです。
しかし、このp値で示される統計的な有意性は
効果が有るか無いかを判断するものではありません。
p値はただ単に
その事象が偶然に起こる可能性を測定している
だけです。
論文を引き合いに出してp値が0.05未満なので統計的に有意であり、効果が実証されているという論調も見かけますが
効果と事象が起きる確率が低いことは別なので混同しないようにしましょう。
効果量に関しては次の項目のエフェクトサイズを確認することが必要です。
少し話がズレますが、研究の世界は
現実の世界で目に見えて効果が出ているか分からないので科学的な手法を用いて効果を測定しています。
現実の世界で効果が目に見えて大きい手法は、誰が見ても明らかなのでわざわざ研究テーマに選ぶことはありません。
つまりトレーニングの世界では現実で起きていることがほとんどの場合確認できるので、さして重要ではありません。
もちろん人体がトレーニングによってどのような反応を示すのかという基礎研究は非常に大事ですが、あくまで基礎研究は基礎研究です。
製薬や遺伝子工学の世界のように臨床過程がある場合は全く別ですが、トレーニングの研究は目に見えない微細な効果の研究が多いことには注意が必要です。
研究結果の前にパワーズ生理学とかの教科書を読んだ方が良いというのが率直な意見です。
僕も趣味で論文を沢山読んでいますが、知的好奇心で論文を見るのは全く問題がないのですが、研究をベースとしたトレーニングというのは根本を外しているケースを良く見かけるので注意が必要です。
今回の話もやっている本人がきちんと記録をつけていれば、最初のうちは重量が伸びて段々と伸びづらくなって来ているということは分かるはずなので、個々でしっかり管理ができている分には必要ないかもしれません。
導入前の検証材料、撤退時の判断材料として使って頂ければと思います。
10/8/5プログラムのエフェクトサイズ（効果量）
エフェクトサイズとは
エフェクトサイズとは、あるトレーニングがどれくらいの強さで効果をもたらすかを示す指標です。
特に「Cohen’s d」という方法がよく使われ、これによりトレーニングの効果がどれほど実際的に意味があるのかを数値で評価できます。
エフェクトサイズの評価基準
Cohen’s dの評価基準は以下の通りです：
小さい効果 (d < 0.2)
トレーニングの効果がわずかで、ほとんど感じられない場合です。
たとえば、軽い強度で短期間のトレーニングを行った場合に見られることがあります。
中程度の効果 (d < 0.5)
トレーニングによって、挙上重量の向上が明確に見られるが、劇的な変化ではない場合です。
例えば、ある中程度の強度のプログラムが1～3ヶ月で目に見える進歩をもたらす場合です。
大きい効果 (d < 0.8以上)
トレーニングプログラムが非常に強い効果を示し、挙上重量の劇的な向上をもたらす場合です。
例えば、高強度のトレーニングを一定期間行った結果、大きなパフォーマンスの向上が見られる場合です。
このように、エフェクトサイズを使うことで、トレーニングがどれほど有効か、またその効果が実際的に重要かを把握することができます。
10/8/5プログラム全体な効果量
以下はChatGPT-4oによる全体のエフェクトサイズの分析結果です。
考察
全体の効果量は中程度ということで、これはある程度納得のいく結果です。
教育やトレーニングに関してのエフェクトサイズは0.2~0.5程度で実用的な効果があると判断されるケースが多いので、まずまずの結果だと思います。
各期間のエフェクトサイズ（累積期間）
以下はChatGPT-4oによる各期間の累積エフェクトサイズの分析結果です。
考察
プログラムを長期間に渡って続けていくことで、エフェクトサイズが徐々に大きくなっています。
期間ごとの平均増加重量と同様に長期間の運用で効果が収束していることが示唆されます。
各期間のエフェクトサイズ（非累積）
以下はChatGPT-4oによる各期間の非累積エフェクトサイズの分析結果です。
考察
180日以降の対象者に関してはエフェクトサイズが0.5（大きな効果）を超えています。
月毎の平均増加重量は収束していく一方で、エフェクトサイズの観点から見ると、180日以上の長期間運用が大きな効果をもたらすことが示唆されます。
累積期間と非累積期間の比較
初期の進捗（30日以下）
累積と非累積のエフェクトサイズは同じですが、短期間（30日以下）では効果が非常に小さいことが確認されます。
累積分析では、初期の効果が他の期間の進捗に埋もれてしまう可能性があるため、期間ごとの比較をした非累積分析が有益です。
期間ごとの効果の違い
31-90日で非累積のエフェクトサイズが0.37に増加し、中程度の効果が見られます。
この段階では、トレーニング効果が実感しやすくなることが予想されます。
累積分析では、全体の進捗に比べて低いエフェクトサイズ（0.21）を示しており、初期の効果の影響が強く後半の進捗を十分に反映していない可能性があります。
後半の進捗（181日以上）
181-270日と271-365日の非累積エフェクトサイズがそれぞれ0.57、0.56であり、大きな効果が見られます。
この期間では、特にトレーニングの成果が顕著に現れやすくなり、効果的に進捗が増していく傾向があります。
一方、累積分析では、全体の進捗が安定していく中でエフェクトサイズは0.28～0.31に留まっており、効果の増加が穏やかです。
トレーニング効果の安定化
非累積分析では、長期間（181日以上）においてエフェクトサイズが0.5を超え、大きな効果が観察されます。
これは、プログラムが長期間続くことで進捗が安定し、顕著な向上が見られることを示唆しています。
累積分析では、全期間にわたってトレーニング効果の増加が緩やかであり、特に短期間での効果が強調される傾向にあります。
全体的な考察
累積期間の分析では長期間運用の効果量が初期の小さい効果量に吸収されて中程度に見えている可能性が高いです。
非累積期間の分析を行うことで180日以上の長期間においては効果量が0.5（大きい効果）となっていることを考えると、短期間で結果が出ない場合でも長期に渡って運用を続けていくことで徐々に効果が現れてくることが示唆されました。
これまでは効果の判定は3ヶ月程度としていたが、今回の分析を見る限りでは半年程度で効果判定をすることが望ましいです。
90日〜180日で終了させると本来得られたはずの中長期の効果を取り逃がす可能性があることが示唆されました。
半年間のプログラムの運用はメンタル面での継続性の難しさが課題となるため、今後は長期的な効果を確信できるレベルでの根拠を揃え、安心してプログラムを実施できるデータが必要になります。
10/8/5プログラムの95%信頼区間
95%信頼区間とは
95%信頼区間とは、ある結果が「どの範囲にあるか」を示す目安です。
簡単に言うと、「この範囲の中に、実際の結果が95%の確率で含まれている」という意味です。
例えば、10/8/5プログラムでMAX重量が増加したとします。
計算された95%信頼区間が例えば「5kg～10kg」となった場合、「このトレーニングプログラムの効果は、実際には5kgから10kgの間に収まる可能性が95%である」という意味です。
信頼区間の意味
ベンチプレスの効果を測定する場合、例えば、あるトレーニングプログラムの開始前後でのベンチプレスの最大挙上重量（1RM）の変化を測定することが多いです。
この場合、信頼区間は「プログラムによる効果の推定範囲」を示します。
もし信頼区間が「プラスに収まっている」とすると、それは「プログラムによる効果がある」という推測が強いことを示唆します。
信頼区間がプラスに収まっている場合
信頼区間が全体的にプラスである場合（例えば、効果の推定範囲が0.5kg～5kg増加など）、そのプログラムがポジティブな効果をもたらした可能性が高いと考えられます。
つまり、プログラムの効果が「正の方向にある」と予測される場合です。
この場合、トレーニングが参加者に対して効果を発揮した可能性が高いと言えます。
信頼区間が0を含む場合
一方で、信頼区間が0を含んでいる場合（例えば、-0.5kg～2.5kgなど）、その効果が「正または負の両方向」にあり、トレーニングプログラムが必ずしも効果的であるとは限らないことを示します。
この場合、プログラムの効果が統計的に有意でない可能性もあります。
信頼区間がマイナスに収まっている場合
もし信頼区間が全体的にマイナスである（例えば、-2kg～-0.5kgなど）場合、そのプログラムは逆効果を示している可能性もあります。
つまり、トレーニングによってパフォーマンスが低下したという結果が示唆されます。
信頼区間とは？まとめ
ベンチプレスプログラムの効果を測定する場合、信頼区間がプラスに収まっていることが「良い」というのは一般的に「効果がある」という兆しです。
しかし、重要なのは、信頼区間がどのような範囲にあるかを確認し、その範囲が意味するもの（プラス、ゼロを含む、またはマイナス）を適切に解釈することです。
信頼区間が広いと効果にばらつきがあることを意味するため、プログラムの効果をより確実に評価するには、より多くのデータと正確な統計解析が必要です。
10/8/5プログラム全体の95%信頼区間
以下はChatGPT-4oによる全体の95%信頼区間の分析結果です。
期間別の95%信頼区間（累積）
期間別の95%信頼区間（非累積）
累積と非累積の比較から分かること
信頼区間の幅
累積分析
信頼区間は比較的狭く、進捗が安定していることを示唆しています。
特に、期間が長くなるにつれて進捗が安定し、範囲が狭くなっていきます。
非累積分析
信頼区間は広がりが見られ、特に長期間（91日以上）の進捗において、進捗量が大きく異なることがわかります。
これは、トレーニングの後半で進捗が個別に大きく変動する可能性が高いことを意味しています。
期間ごとの進捗の変動
累積分析
では、長期間の進捗が比較的安定しており、全体の効果が緩やかに増加する傾向が見られます。
特に、365日以下の信頼区間が7.39kg ～ 10.16kgであり、進捗の増加が安定しています。
非累積分析
では、特に91-180日と181-270日の期間において信頼区間が広く、進捗の個人差が大きいことが示されています。
例えば、91-180日の信頼区間は7.52kg ～ 13.56kgとなっており、進捗量の幅が広いことが確認できます。
長期間の効果
非累積分析の結果から、長期間にわたってトレーニングを行った場合、進捗が大きくなる可能性があることが示唆されています。
例えば、181-270日や271-365日の信頼区間は比較的広いですが、進捗が安定し、特定の対象者に対しては大きな効果を示すことがあります。
10/8/5プログラムの強み、弱み
これまでのデータに基づき、10/8/5プログラムの強みと弱みを分析します。
プログラムの進捗、信頼区間、エフェクトサイズ、p値などを踏まえ、トレーニングの効果と改善点を明確にするためのポイントを整理します。
10/8/5プログラムの強み
1. 初期段階での高い進捗
30日以下の期間では、月あたり増加量が8.03kg/月と非常に高い進捗を示しています。
これにより、短期間で目に見える効果を得られる点が強みです。
初期段階で進捗が大きいため、モチベーションの維持やトレーニングに対する満足度が高まる可能性があります。
2. 統計的に有意な進捗
全体的に非常に小さなp値（例えば、全期間でp値は2.35×10^(-20)）が示すように、プログラムは統計的に有意な効果を持っており、進捗が確実に見られます。
すべての期間（累積および非累積）で有意な効果が確認されており、プログラムの信頼性が高いことがわかります。
3. 長期間にわたる効果的な進捗
進捗が安定していることが確認されており、特に365日以下の期間で進捗が安定しており、信頼区間も狭くなっています（7.39kg～10.16kg）。
これにより、長期間で進捗が持続可能であることが示唆されています。
トレーニングの効果が持続し、進捗が緩やかに進むことで、体力向上や筋肉量の増加が安定していることが期待できます。
4. 効果的な進捗の確認
エフェクトサイズ（全体で0.32、長期の期間で0.56～0.57）からもわかるように、プログラムは「小から中程度の効果」を持ち、特に長期間においては大きな進捗が見られるため、持続可能な効果が期待できます。
10/8/5プログラムの弱み
1. 初期段階の進捗の差が大きい
30日以下の期間では進捗に個人差が大きく、標準偏差が高いことが確認されています（4.37kg/月）。
これは、プログラム開始時に強度に個人差がある場合、進捗のスピードにばらつきが生じ、効果が特に現れない可能性があることを意味します。
初期段階での効果にばらつきがあるため、特に初心者や不安定なフォームのトレーニングには調整が必要となる場合があります。
2. 長期間の進捗の減少
進捗が緩やかになることが、特に180日以上の期間で顕著です。
進捗が安定するとはいえ、その後の進捗速度が緩やかになるため、進捗の維持に新たなトレーニングの調整（強度やボリュームの調整）が求められる可能性があります。
長期的な効果があるものの、進捗速度の減少が見られるため、モチベーションを維持するためには、プログラムの定期的な調整が重要です。
3. サンプル数が少ない期間での影響
非累積データ（特に181-270日）では、サンプル数が少ないため、進捗の幅が大きくなる可能性があり、その結果、p値が若干高くなることが見られました。
サンプル数が少ないと、統計的なパワーが低下し、進捗の評価に信頼性が欠ける場合があります。
4. エフェクトサイズが低い期間も
初期段階ではエフェクトサイズが小さく（30日以下：0.12）、進捗が小さいと評価されます。
これは、プログラム開始時に非常に高い進捗が得られるクライアントもいる一方で、進捗があまり見られないクライアントもいる可能性があることを意味します。
この点に関しては、個別の調整が必要です。
強みと弱みのまとめ
10/8/5プログラムの強みはプログラム全体で非常に有意な進捗が見られ、長期間のトレーニングで進捗が安定しており、持続的な効果があることです。
特に、短期間でも進捗が見えるため、プログラム開始時のモチベーションを維持しやすい点が強みです。
一方で弱みとして、初期段階で進捗に個人差があり、進捗の速度が次第に減少するため、長期間のトレーニングには定期的な調整が必要である点です。
また、サンプル数が少ない期間では統計的信頼性が低下し、進捗の変動が大きくなる可能性があります。
この期間でのトレーニング効果についてはさらなる検証が必要です。
改善点と介入の必要性に関しての考察
改善点
初期段階での進捗差の縮小
初期段階では、フォームの完成度によって進捗が左右されるケースが主観的に感じるところではあるので、進捗差を縮小するためにプログラムの導入機にフォーム修正を行い、安定したフォームでプログラムで取り組む必要性を感じます。
長期間の進捗の安定化とモチベーション維持
長期的なトレーニングでは、進捗の減少を抑えるために周期的なプラン（重量維持プログラムやピーキング）を導入し、モチベーションを維持する必要性があります。
プログラムの短期的な変更によって刺激を変化させ、10/8/5プログラムを再スタートした際に進捗に変化が出る可能性があります。
サンプル数の確保と進捗の個別調整
非累積データでの信頼性を高めるために、サンプル数が少ない期間ではより多くのデータを収集する必要がありそうです。
特に長期トレーニングでは、クライアントごとに進捗をモニタリングし、フォーム修正、プログラムの変更を含めた柔軟な対応が必要です。
10/8/5プログラムの統計的分析まとめ
10/8/5プログラムは、短期間での進捗と長期間の安定した効果を期待できるプログラムであり、進捗が統計的に有意であることが確認されました。
プログラムの改善点としては、特に初期段階の進捗差の縮小と、長期間の進捗維持に焦点を当てることが重要です。
フォーム修正や短期的な他のプログラムの導入によって、持続可能な効果を得られる可能性があります。
ということで今回は以上です。
うつベンチLine公式アカウントでは、今回公開するデータやその他の分析を用いてメニュー作成やフォームチェックを無料、有料で行っています。
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