青少儿体质测量项目指标差异性分析

林江楠+陈星辰

（河南师范大学，河南 新乡 453007）

摘要：本文是分析青少儿在不同时期测身高不同测量项目指标差异性，以及各项目对青少儿体质的反映状况，从而对青少儿体质健康进行综合评价、切实改善青少年体质健康有很大意义。通过参考《国家学生体质健康标准（2014年修订）》，考虑各指标因素，依据所得数据，进行适合的数据分析，从而得出结论。

关键词：青少儿体质健康状况；显著性检验；曲线拟合

一、问题分析

青少儿体质健康状况关乎每个家庭的幸福，关乎民族素质的提升。然而，目前青少儿体质健康状况不容乐观，这引起社会各界人士广泛关注。现已收集到某小学二三年级共计125名学生分别在2015年7月（第一轮）、2015年9月（第二轮）、2016年1月（第三轮）、2016年3月（第四轮）、2016年2-5月（第五轮）体质健康测试数据。每次检测项目包括：身高、体重、BMI、肺活量、50m跑、坐位体前屈、1分钟跳绳、1分钟仰卧起坐、立定跳远。通过分析不同的时间测量的数据中，各项指标有无明显的差异，从而对青少儿体质情况进行分析。

二、模型假设

（1）性别、各项体质测试的数据都准确无误。

（2）五轮体质健康测试中，每轮每位青少儿编号相同。

（3）这里的体质健康水平只与题中所示的指标数据有关，不受其他因素比如疾病、伤残影响。

（4）假设各指标符合正态分布。

（5）在数据处理过程中，假设各项测试项目最终得分和数据无关联，均使用数据作为体质状态数据，如跳绳选取青少儿一分钟内跳绳次数而不使用跳绳总得分。

三、模型的建立与求解

3.1处理数据

五次体质健康测试中，第五轮测试缺少立定跳远测试项目，其余数据均比较五轮测验数据。在这里，不准数据可能包含两种情况：①单个指标过大或过小，明显偏离该指标大多数观测值。②单个指标虽未表现出异常，但不符合指标间的相关性。③个别青少儿在个别时期体质健康测试数据结果丢失严重。

利用3σ（σ为标准差）准则法，放弃采用两端分布稀疏的点，对中间的样本进行正态分布曲线拟合。针对第三种情况我们直接采用个体剔除法将一些数据缺失严重的数据剔除。

3.2问题处理

分析不同时间测量数据中，各项指标有无明显差异。利用残差回归线性分析对5次体质测试9项测试内容进行分析，计算出协方差矩阵，从而得出不同时间不同项目是否存在差异性结论。

3.3模型建立与求解

1、不同时期跳绳项目的差异性比较

（1）就跳绳而言，五次体质健康测试指标进行相关性分析。如表1所示。

其中Sig为显著性指标，我们于本题中设显著性水平为0.05。表1中，利用回归线性分析可知，若显著性水平设为0.05，那么除第三轮1分钟跳绳外，其他四轮均有明显差异。

（2）根据残差统计量表确定五次体质健康测试项目中一分钟跳绳的相关性分析，根据残差统计量可知，五次测试有明显差异。

（3）根据图1、图2、图3可观察到五次体质健康测试1分钟跳绳（次）有明显差异。

2、不同时期立定跳远项目的差异性分析

（1）就立定跳远而言，五次体质健康测试指标进行相关性分析。如表2所示。

其中Sig為显著性指标，我们于本题中设显著性水平为0.05。表2中，利用回归线性分析可知，若显著性水平设为0.05，根据Sig数据可得，五次立定跳远无明显差异。

（2）根据残差统计量表确定五次体质健康测试项目中一分钟跳绳的相关性分析，五次测试无明显差异。

（3）根据图4、图5、图6可观察到五次体质健康测试立定跳远无明显差异。

3、不同时期其他七项项目的差异性分析

（1）肺活量在第一、三、五轮测试中差异显著，第二、四轮测试中差异小，整体差异较显著，类似于跑步项目测试和仰卧起坐项目测试。

（2）BIM测试项目整体在前四轮差异不太显著，只有第五轮有差异。

（3）50米跑测试项目在第一轮、第三轮和第五轮中相比差异明显，第二、四轮差异不太明显。

（4）坐位体前屈测试项目整体差异不大。

（5）仰卧起坐测试项目在第四、五轮差异大，第二、三轮差异不大。

参考文献

[1]潘聚仟，学生体质健康综合评价模型的构建及应用研究[J].中国学校卫生，2012，33（7）：894-895.

[2]全国体育学院教材委员会审定，体育测量评价[M].北京：人民体育出版社，1995.