📊 探索性資料分析

🎯 探索性資料分析概述

分析目標與學術意義

研究目標：透過系統性的描述統計與視覺化分析，深入理解Garmin使用者的睡眠與活動行為模式，為後續多變量分析奠定實證基礎。

學術價值：首次在此特定群體中量化活動與睡眠的關聯性，驗證「活動-睡眠質量互補假設」。

分析期間

2.7

年 (2020.10-2023.06)

研究對象

71

位使用者

有效記錄

1,031

筆配對資料

平均記錄

14.5

筆/用戶

🛏️ 睡眠指標深度分析

📋 描述統計摘要

睡眠指標	平均值 ± 標準差	中位數	分布特徵
總睡眠時間(小時)	7.47 ± 1.46	7.32	略右偏(偏度=0.632)
深睡眠比例(%)	16.7 ± 17.2	12.1	顯著右偏(偏度=1.619)
睡眠效率(%)	99.7 ± 3.4	100.0	極度聚集(峰度=753.7)

🔍 學術發現

重要洞察

WHO標準符合：平均睡眠7.47小時落在建議範圍(7-9小時)
個體差異顯著：深睡比例變異係數達103%
測量限制：睡眠效率變異性極低，建議後續分析排除
分布特徵：25筆異常值(2.4%)為可接受範圍

睡眠時長分布

7.47h

平均值 ± 1.46h

✓ 符合WHO建議範圍

深睡比例變異

103%

變異係數

⚠️ 個體差異顯著

異常值比例

2.4%

25筆記錄

✓ 可接受範圍

睡眠效率

99.7%

平均值 ± 3.4%

❌ 變異性過低

🏃 活動指標深度分析

📋 描述統計摘要

活動指標	平均值 ± 標準差	中位數	分布特徵
日步數	2,800 ± 3,703	569	高度右偏(偏度=1.393)
活動熱量(kcal)	194 ± 311	36	極度右偏(偏度=2.881)
活動距離(m)	2,028 ± 2,840	435	高度右偏(偏度=1.401)
平均壓力水平	27.7 ± 14.5	27	接近常態(偏度=0.872)

⚠️ 關鍵發現

多重共線性警示

步數 ↔ 活動距離：r = 0.991

極高相關性表明絕對需要PCA降維處理，以避免多變量分析中的統計偏誤。

久坐生活型態

75%使用者日步數 < 5,068步，遠低於WHO建議的10,000步，反映現代久坐生活模式。

低活動群體 (75%)

日步數 < 5,068步

活動熱量 < 126 kcal

生活型態久坐為主

健康風險需要改善

高活動群體 (25%)

日步數 > 5,068步

活動熱量 > 126 kcal

生活型態相對活躍

健康狀況較為良好

📈 變數關聯性深度分析

🧠 「活動-睡眠質量互補假設」驗證

理論基礎：運動生理學理論認為適度活動能促進睡眠效率，但可能縮短總睡眠時間。

統計證據：我們發現活動量與睡眠時長呈弱負相關，與深睡比例呈弱正相關，支持質量互補假設。

🎯 核心關聯性發現

步數 → 睡眠時長

r = -0.096 弱負相關

活動熱量 → 睡眠時長

r = -0.102 弱負相關

步數 → 深睡比例

r = 0.099 弱正相關

步數 ↔ 活動距離

r = 0.991 強正相關 ⚠️

睡眠時長 ↔ 深睡比例

r = -0.193 弱負相關

壓力 → 睡眠時長

r = -0.046 極弱負相關

🔬 統計解釋與生理學意義

質量互補效應：活動量高的使用者睡眠時間略短但深睡品質更好
個體適應性：規律運動者可能需要較少的總睡眠時間
恢復機制：深睡眠在活躍個體中扮演更重要的恢復角色
共線性問題：活動指標間的強關聯需要降維處理

⚠️ 異常值模式分析

📊 異常值分布特徵

睡眠時間：2.4%異常值，主要為過長睡眠
深睡比例：7.6%異常值，反映個體生理差異
活動指標：1.6-6.3%異常值，變異範圍合理
壓力水平：2.5%異常值，量表邊界效應

🎓 學術處理原則

保留原則：深睡比例異常值可能反映真實的個體差異
生理合理性：結合統計與生理學知識判斷
敏感性分析：比較包含/排除異常值的結果差異
透明報告：詳細記錄所有處理決策

🎯 EDA總結與多變量分析策略

📋 主要發現總結

睡眠模式健康：平均睡眠時間符合WHO標準，但個體差異顯著
活動不足問題：75%用戶活動量偏低，反映久坐生活型態
質量互補證據：支持「活動促進睡眠品質但縮短時間」假設
多重共線性：活動指標間極高相關性需要降維處理