长江下游地区学龄前女童体型的分类

吴巧英，冯婉婉

(1.浙江理工大学 服装学院，浙江 杭州 310018;2.浙江省服装工程技术研究中心，浙江 杭州 310018)

服装需要与人体相适应，对不同时期、不同地域、不同年龄的人体体型研究是服装结构设计领域的重要研究课题［1］。许多服装院校及研究机构针对此课题进行了相关研究。齐静等［2］运用因子分析法提取3个分类指标，进行快速样本聚类，将青年男性体型分为7类。张中启［3］通过腰位高/腰围、臀腰差2个变量，将中西部地区男大学生下体体型聚为5类。吴世刚等［4］对影响体型的派生指标进行聚类分析，将6～12岁女童的体型划分为3类，但多数研究以成年人为对象，针对儿童体型的研究较少，3～6岁学龄前女童体型分类的研究鲜见报道。随着人们生活水平的提高，学龄前儿童的生长发育加快，不同年龄段的体型差异大，现有童装规格已不适应儿童体型发展变化，迫切需要对儿童体型进行细分化研究，提高童装规格的合理性。本文以447名长江下游地区3～6岁学龄前女童为研究对象，用因子分析法提取体型因子，并用快速聚类法对女童体型进行分类研究，以期为合理制定童装规格提供参考。

1 实验部分

1.1 抽样对象及样本量

选取长江下游地区3～6岁学龄前女童为抽样对象。根据数量统计理论，运用式(1)计算最低限度的样本量

式中:S为标准差，δ为允许误差。

我国尚无针对学龄前女童人体数据的标准差和允许误差，因此在计算中，允许误差以成年人数据为基准［5］，标准差的确定采用预先对97个样本进行测试和计算，得到最小样本量为411人，实际测量样本量为460人，除去无效样本13个，有效测量样本量为447人。其中:3～4岁女童131人;4～5岁女童133人;5～6岁女童183人，详见表1。

1.2 测量方法及工具

采用接触式测量法，主要测量工具有卷尺、水平测量仪、身长计等。为使测量误差降到最低限度，在测量前对每位测量人员进行相关培训。

1.3 体型指标的测量

以GB3975—1983《人体测量术语》、GB5703—1985《人体测量法》为基准，依据服装行业人体测量及体型分类的数据要求［6］，从高度、宽度和围度3个方面确定了15项体型指标:身高、背长、头围、总肩宽、臂长、腰围、胸围、腹围、臀围、大腿围、膝围、脚口围、下裆长、腿长及膝长。

2 数据处理与分析

2.1 测量数据的分析

运用SPSS的探索分析功能对测量数据进行预处理，将检测出的奇异值删除，并用该部位所有非缺失值的平均数代替［7］。通过信度分析，得到信度分析系数为0.928，表明所得数据的信度非常好，对这些数据进行分析的结果具有一定的可信度。用Q-Q图作正态检验，整体数据符合正态分布。

由学龄前女童体型指标的描述统计和方差分析(见表1)可知，不同年龄段女童体型差异显著，相比而言，5～6岁女童生长迅速，与4～5岁女童之间各体型指标的均数差值明显大于4～5岁与3～4岁女童之间差量。

表1 体型指标的描述统计及方差分析Tab.1 Descriptive statistics of measuring item and anova analysis

2.2 体型因子的提取

用SPSS统计软件［8］对数据进行因子分析，提取体型因子。先对15项体型指标作相关分析，剔除头围、总肩宽这2个与其他测量指标相关性较弱的指标，再对余下的13个测量指标作因子分析。经KMO和Bartlett检验，得到Bartlett检验统计量的观测值为5110.40，相应的概率p值接近0，同时KMO统计量达0.919，表明测量指标很适合作因子分析。

采用主成分因子提取法，求得13项体型指标的特征根值及其方差贡献率，结果见表2。由表可知，前2个因子的特征根大于1，其累计贡献率为75.21%，说明这2个因子能够解释原始变量的绝大部分信息，因此选择提取前2个体型因子。

表2 特征根值及其方差贡献率Tab.2 Eigenvalues and variance explained

采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转以使因子含义更清晰，旋转后的因子载荷矩阵见表3。由表可见，第1个主因子在腰围、腹围、胸围、臀围、大腿围、膝围和脚口围有较大的载荷，是一个综合反映人体围度的因子;第2个主因子在腿长、身高、下裆长、膝长、臂长和后背长有较大的载荷，是人体高度及长度的综合反映。根据因子的含义，分别将因子1和因子2命名为围度因子和高度因子。

表3 旋转后的因子载荷矩阵Tab.3 Rotated component matrix

2.3 各体型因子代表性指标的筛选

采用相关指数最大法从围度、高度2类体型因子中选取包含本类信息量最丰富的代表性指标［4］。先根据式(2)分别计算每个指标对同类因子其他指标的相关指数，再选择相关指数最高的作为代表性指标，结果见表4。

式中:Rj2为变量 j的相关指数;rij为相关系数，i≠j，i=1，2，…，m，m为所在类的指标个数。

根据表4，分别选取相关指数最大的身高、腰围与臀围作为高度、围度因子的代表性指标。另结合服装发达国家的儿童号型设置［9］以及童装生产的实际应用，胸围也选作代表性指标。

表4 高度与围度因子的相关指数Tab.4 Relative index of height and girth factor

2.4 体型分类

2.4.1 聚类变量的确定

为了更好地体现儿童的体型特征，本文将代表性指标两两组合生成9个常用派生变量，如表5所示，并采用单因素方差分析法，从中提取与体型特征指标有显著差异的派生变量，作为体型分类的聚类变量。方差分析结果见表5。

表5 体型派生变量与代表性指标的单因素方差分析Tab.5 One-way anova of analysis of body derive variables and typical index

由表5可知:身胸比、身腰比、胸腰差及胸腰比与代表性指标之间的显著性 p＞0.05，不满足作为聚类变量的要求。另根据聚类变量之间的相关性不宜高的统计要求［8］，进一步对剩余的5个派生变量(身臀比、臀腰差、臀腰比、臀胸差、臀胸比)作相关分析，可得到臀腰差与臀腰比之间相关系数为0.994，臀胸差与臀胸比之间的相关系数为0.997，表明2组变量间都存在高度相关。比较表5中的F值可见，臀腰差较臀腰比的 F值总体较大，臀胸差较臀胸比的 F值总体较大，因此进一步剔除F值相对较小的2个变量，最终确定用于体型分类的聚类变量为:身臀比、臀腰差及臀胸差。

2.4.2 最佳分类数的确定

用于分类的样本具有维数多(此处为三维)且数量大的特点，因此选用K-均值聚类法对447个测量样本进行分类，并采用混合 F统计量(简称FMixed)来确定最佳分类数［10］。混合 F统计量综合反映了所有变量的类内紧密程度与类间分散程度的统计量，其值越大，说明所有变量的类内联系越紧密，而类间联系越分散，因此最大 FMixed值对应的分类数为最佳分类数，其计算公式为

式中:p为聚类的变量个数;F(k)为第k个聚类变量的F值，可由式(4)计算得到

式中:c为聚类数;n为总样本数;ni为第 i类样本数;vik为第i类样本第k个变量的聚类中心;为第k个变量聚类中心的平均值;xijk为第j个样本的第k个变量值。

表6示出不同分类数对应的FMixed值。当分类数为3时，对应的 FMixed值最大，且分类结果较为清晰，因此将447名女童体型分为3类。

表6 不同分类数对应的FMixed值Tab.6 FMixedvalues of different cluster number

2.5 各体型类别比较分析

2.5.1 不同年龄段人数的分布比较

通过体型类别和年龄段的交叉列联表卡方检验，可得到卡方观测值为41.38，对应的概率 p值接近0，表明不同年龄段在各体型类别中分布有差异。表7示出3个体型类别不同年龄段人数分布情况。

由表7数据可知:1)各类体型人数分布不均匀，人数由高到低依次为:类3、类1、类2，分别占总样本人数的48.5%、34.9%和16.6%。

2)第1类体型中包含49.7%的5～6岁女童，为该年龄段主要体型类别。

3)第3类体型中3个年龄段人数相近;该类别中包含60.5%的3～4岁、52.6%的4～5岁及38.5%的5～6岁女童，为3～5岁女童的主要体型类别。

表7 各类别不同年龄段样本的频数与百分比Tab.7 Frequency and percentage of samples with different age groups in different body type clusters

2.5.2 体型特征比较

各类别代表性体型指标及聚类变量的类中心值见表8，各类别代表性体型指标均值比较结果见表9。

表8 类中心值Tab.8 Final cluster centers

表9 各类别代表性体型指标均值两两比较Tab.9 Multiple comparison of classic body index means among different body type clusters

对各类体型的特征指标比较分析如下。

1)受年龄段分布差异的影响，对于身高中心值，第2、第3类体型之间没有差异，而比第1类体型矮6 cm左右。

2)腰围、胸围、胸腰差及身臀比的类间差异较小，可见学龄前女童的胸腰部呈筒状特征。

3)臀围、臀胸差、臀腰差在3类体型间差异明显，并使3种体型类别呈现不同的特征，分别为:第1类，胸围较小，臀围最大;臀胸差值最大为5.89 cm。根据胸小臀大的特征，可命名为 A型体。第2类，胸围最大，臀围最小，臀胸差为－1.74 cm，臀围小于胸围，且臀腰差最小，仅为0.43cm。根据胸大臀小的特征，命名为 V型体。第3类，胸围与第1类接近;臀围、身臀比、臀腰差、臀胸差值在3类中居中，体型介于A型与V型之间，故命名为H型体。该类体型的人数最多，可作为学龄前女童的标准体型。

3 结论

以447名长江下游地区3～6岁女童为研究对象，通过因子分析法从13项体型指标中提取到2个体型因子，结合相关指数及实际应用从中筛选出身高、腰围、臀围与胸围4个代表性体型指标，并组成9个体型派生变量。通过各派生变量与代表性体型指标的单因素方差分析以及派生变量之间的相关分析，确定用于体型分类的3个聚类变量:身臀比、臀腰差、臀胸差。

采用K-均值聚类法对学龄前女童体型进行聚类，并用混合F统计量确定最佳分类数，得到3个女童体型类群:胸小臀大的 A型体、胸大臀小的V型体，及介于二者之间的H型体。3类体型人数分布不均匀，H型体占48.5%，为最常见体型;A型体占34.9%，且为5～6岁年龄段女童的主要体型类别，而V型体人数最少，仅占16.6%。研究结果可为学龄前女童体型的童装规格的制定及童装生产提供一定的理论参考。

［1］刘咏梅，代虹.成都地区中老年女性体型研究［J］.纺织学报，2010，31(10):110－115.LIU Yongmei，DAI Hong.Research on body build of middle-and-old-aged womenin Chengdu area［J］.Journal of Textile Research，2010，31(10):110－115.

［2］齐静，李毅，张欣.我国西部地区青年男性体型描述与体型分类研究［J］.纺织学报，2010，31(5):107－111.QIJing， LIYi， ZHANG Xin. Description and classification of young men's body type in the west China［J］.Journal of Textile Research，2010，31(5):107－111.

［3］张中启.中国中西部地区男大学生下体体型分析［J］.东华大学学报:自然科学版，2011，37(1):51－56.ZHANG Zhongqi.Analysis on lower body for male undergraduate in the Midwest China［J］.Journal of Donghua University:Natural Science Edition，2011，37(1):51－56.

［4］吴世刚，邹平.辽宁地区学龄女童体型分类分析［J］.纺织学报，2011，32(9):104－108.WU Shigang，ZOU Ping.Classification and analysis of forms of school-age girls from Liaoning province［J］.Journal of Textile Research，2011，32(9):104－108.

［5］孟灵灵.无锡地区学龄期儿童服装号型研究［D］.无锡:江南大学，2006:10－11.MENG Lingling.Research on size and type of clothes of school-age children in Wuxi area［D］.Wuxi:Jiangnan University，2006:10－11.

［6］谢红，周详，曹萍.基于模糊聚类的上海地区未成年人体型分析［J］.东华大学学报:自然科学版，2008，34(6):708－712.XIE Hong，ZHOU Xiang，CAO Ping.The analysis of the minor's body form based on fuzzy cluster in Shanghai area［J］. JournalofDonghua University:Natural Science Edition，2008，34(6):708－712.

［7］齐静，张欣.三维人体数据统计分析预处理研究［J］.纺织学报，2006，27(1):42－45.QI Jing，ZHANG Xin.Preprocessing of3D body data before statistic analysis［J］. Journal of Textile Research，2006，27(1):42－45.

［8］薛薇.SPSS统计分析方法及应用［M］.北京:电子工业出版社，2007:229－232.XUE Wei.SPSS Statistical Analysis Methods and Applications［M］.Beijing:Electronic Industry Press，2007:229－232.

［9］LILIA R L， ROSALIO A C， ELVIAlL G.Anthropometric study of Mexican primary school children［J］.Applied Ergonomics，2001，32:339－345.

［10］孙才志，王敬东，潘俊.模糊聚类分析最佳聚类数的确定方法研究［J］.模糊系统与数学，2001(1):89－91.SUN Caizhi，WANG Jindong，PAN Jun.Research on the method of determining the optimal class number of fuzzy cluster［J］. Fuzzy Systems and Mathematics，2001(1):89－91.