Abstract Study Objectives We examined associations between self-reports about typical sleep patterns and sleep data derived from a wearable device worn on a nightly basis for a prolonged period (mean = 214 nights). We hypothesized that sleep characteristics would correlate better across different methods of assessment (self-report versus wearable) than they would correlate within the same method, a classic psychometric approach (multitrait, multimethod matrix). Methods A cross-national sample of 6,230 adult wearable users completed a brief sleep questionnaire collecting data on sleep duration and number of awakenings (NAW) and provided informed consent to link their responses to data from their wearable watches. The data collection for the wearable occurred over 12 months and the sleep questionnaire was completed subsequent to that. Results Results indicated a large (r = .615) correlation between sleep duration as assessed with the wearable and by self-report. A medium-to-large correlation (r = .406) was also seen for NAW. The multitrait, multimethod matrix suggested minimal method variance, i.e. similar “traits” (sleep duration and NAW) correlated across methods but within a given method, and such “traits” were generally unrelated. Conclusions The results suggest that the longer period of data collection with the wearable generates more stable estimates of sleep than have been reported in most studies of actigraphy. Alternatively, the data might imply that individuals modify their self-reports about sleep via daily feedback to align their perceptions to the output of the wearable.

中文翻译：

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用于测量睡眠持续时间和连续性的消费级腕戴式手表的多特征、多方法矩阵方法

摘要 研究目标 我们研究了关于典型睡眠模式的自我报告与长期（平均 = 214 晚）每晚佩戴的可穿戴设备得出的睡眠数据之间的关联。我们假设睡眠特征在不同评估方法（自我报告与可穿戴）之间的相关性比在同一方法中的相关性更好，这是一种经典的心理测量方法（多特征、多方法矩阵）。方法 6,230 名成年可穿戴用户的跨国样本完成了一份简短的睡眠问卷，收集有关睡眠持续时间和觉醒次数 (NAW) 的数据，并提供知情同意，将他们的回答与可穿戴手表的数据联系起来。可穿戴设备的数据收集发生在 12 个月内，随后完成了睡眠问卷。结果 结果表明，通过可穿戴设备和自我报告评估的睡眠持续时间之间存在很大的 (r = .615) 相关性。NAW 也有中到大的相关性 (r = .406)。多特征、多方法矩阵表明方法差异最小，即类似的“特征”（睡眠持续时间和 NAW）在不同方法之间相关，但在给定方法内，而这些“特征”通常是不相关的。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。615）通过可穿戴设备和自我报告评估的睡眠持续时间之间的相关性。NAW 也有中到大的相关性 (r = .406)。多特征、多方法矩阵表明方法差异最小，即类似的“特征”（睡眠持续时间和 NAW）在不同方法之间相关，但在给定方法内，而这些“特征”通常是不相关的。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。615）通过可穿戴设备和自我报告评估的睡眠持续时间之间的相关性。NAW 也有中到大的相关性 (r = .406)。多特征、多方法矩阵表明方法差异最小，即类似的“特征”（睡眠持续时间和 NAW）在不同方法之间相关，但在给定方法内，而这些“特征”通常是不相关的。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。多方法矩阵表明方法差异最小，即类似的“特征”（睡眠持续时间和 NAW）在方法间相关但在给定方法内，而这些“特征”通常是不相关的。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。多方法矩阵表明方法差异最小，即类似的“特征”（睡眠持续时间和 NAW）在方法间相关但在给定方法内，而这些“特征”通常是不相关的。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。结论 结果表明，使用可穿戴设备收集数据的时间越长，所产生的睡眠估计值比大多数活动记录研究报告的更稳定。或者，数据可能暗示个人通过每日反馈修改他们关于睡眠的自我报告，以将他们的感知与可穿戴设备的输出保持一致。