构成数据分析 (CoDA) 的技术必要性源于数学事实：24 小时活动行为在功能上是相互依赖的，而不是独立的。因为一天严格固定为 24 小时，花费在某种行为（如睡眠）上的时间会自动决定剩余时间用于其他行为（如久坐行为或体育活动）。这种“约束总和”的特性创建了一个封闭系统，违反了传统统计模型的基本假设。
在这种情况下，传统统计方法会失效，因为它们假设变量可以独立于彼此而变化。CoDA 是解决此问题的必要数学解决方案，它利用特定的转换来解开时间使用数据的共依赖性，并准确揭示一项活动的交易如何影响健康结果。
有限时间的数学陷阱
内在共依赖性
在标准数据分析中，变量通常被视为独立存在。然而，24 小时周期内的活动行为是一个“零和游戏”。
您无法在不减少睡眠或久坐时间的情况下增加体育活动。这会产生完全多重共线性，意味着变量根据定义呈负相关。
“约束总和”违规
标准回归模型依赖于预测变量独立的假设。当您的变量总和必须始终等于一个固定常数（24 小时）时，此假设就会被打破。
将标准线性回归应用于原始时间使用数据会导致虚假相关。它会产生有偏估计，因为模型“不知道”时间是有限的。
CoDA 如何纠正分析
超越绝对值
CoDA 从根本上改变了分析框架。它不再将小时视为绝对值，而是将其视为整体的比例。
这种方法承认一项行为的相关性不仅在于其持续时间，还在于其相对于一天中其他行为的持续时间。
等距对数比转换
为了解决数学约束，CoDA 采用了等距对数比 (ilr) 转换。这是您主要参考资料中描述的核心技术机制。
这种转换将约束数据（“单纯形”）投影到真实的欧几里得空间。一旦转换，数据就遵循标准统计规则，允许进行有效的假设检验。
模拟替代效应
CoDA 最强大的输出是分析替代效应的能力。CoDA 不是问“增加睡眠有什么好处？”，而是允许您问“以牺牲久坐时间为代价增加睡眠有什么好处？”
这准确地反映了现实世界中的生理学，其中一种行为的健康影响完全取决于它取代了什么。
理解权衡
可解释性挑战
虽然 CoDA 在数学上对于此数据更优越，但它增加了可解释性的复杂性。结果通常表示为比率或对数比，而不是简单的分钟或小时。
与呈现原始时间持续时间相比，将这些相对发现传达给非技术利益相关者可能更加困难。
学习曲线
实施等距对数比转换需要专业的统计知识。它要求从“多少时间”的思维方式转变为“时间如何分布”的思维方式，这对于习惯于线性模型的研究团队来说可能是一个概念上的障碍。
为您的研究做出正确选择
在处理 24 小时活动数据集时，选择使用 CoDA 不仅仅是风格问题；这是统计有效性的问题。
- 如果您的主要重点是严谨的准确性：您必须使用 CoDA 来尊重数据的封闭性质，并避免标准回归模型固有的偏差。
- 如果您的主要重点是干预设计：使用 CoDA 来模拟特定的“权衡”，不仅确定要增加哪些行为，还要明确必须减少哪些行为才能实现预期结果。
最终，CoDA 将时间使用研究从对孤立活动的研究转变为对完整 24 小时周期的整体分析。
摘要表：
| 特征 | 传统统计 | 构成数据分析 (CoDA) |
|---|---|---|
| 数据假设 | 变量是独立的 | 变量是相互依赖的（封闭系统） |
| 数学基础 | 绝对小时/分钟 | 比例和比率（单纯形） |
| 处理时间限制 | 忽略 24 小时限制 | 认识到“零和游戏” |
| 主要技术 | 线性回归 | 等距对数比 (ilr) 转换 |
| 最佳用例 | 孤立数据点 | 模拟替代效应（例如，睡眠与活动） |
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参考文献
- Stuart J. Fairclough, Richard Tyler. Characteristics of 24-hour movement behaviours and their associations with mental health in children and adolescents. DOI: 10.1186/s44167-023-00021-9
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
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