基于主成分分析的大学生体质健康影响因素研究

许金富，林 瑜

（1.福建江夏学院 公共体育部，福建 福州 350108；2.福建体育职业技术学院 体育保健系，福建 福州 350003）

基于主成分分析的大学生体质健康影响因素研究

许金富1，林 瑜2

（1.福建江夏学院 公共体育部，福建 福州 350108；2.福建体育职业技术学院 体育保健系，福建 福州 350003）

采用测试法、主成分分析法对福建省汉族大学生体质测试的19个指标进行分析，确定影响福建省汉族大学生体质健康水平的重要因素以及权重。通过实证分析，将19指标变量简化为四个主成分，分别为身体素质因子、发育形态因子、生理机能因子和柔韧耐力因子，并建立相应函数表达式。

体质健康；大学生；主成分分析；福建省

中共中央国务院[2007]7号文件发布的《中共中央国务院关于加强青少年体育增强青少年体质的意见》中指出，青少年的体质健康不仅关系到个人健康成长，且关系到整个民族的健康素质，关系祖国人才培养的质量[1]。继2010年第三次国民体质监测后，2014年第四次国民体质监测调研结果中再次指出大学生身体素质继续呈现下降趋势。这样的结果，促进了学者对导致大学生体质健康下降影响因素的研究日益深入。主成分分析可以简化相关指标体系，用少数的几个彼此不相关的综合性指标（因子）来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的综合判定多元统计分析方法[2]。近年来，主成分分析法已经广泛应用于社会学、经济学、管理学等多个领域[3]，体育领域尚属雏形阶段，在研究体质健康方向更是屈指可数。本文尝试采用主成分分析法对2014年第四次国民体质监测中福建省汉族大学生的测试结果进行分析，旨在通过实证探讨影响福建汉族大学生体质健康的因子，对评价体质健康的众多指标进行降维归纳，消除变量间的信息重叠，并对遏制大学生体质健康持续下降、促进大学生体质健康提供科学参考。

1 研究对象、方法及指标选取

1.1 研究对象

依据《2014年福建省学生体质与健康调研实施方案》，选取福建师范大学、福建农林大学、福州大学、福建医科大学4所高校，19～22岁共4个年龄组的城市男生、城市女生、乡村男生、乡村女生各25名，共计1600名身体情况良好的福建省汉族大学生为调查对象，1600名调查对象体质健康测试的19个指标：身高、体重、坐高、胸围、腰围、臀围、脉搏、收缩压、舒张压、上臂部皮脂厚度、肩胛部皮脂厚度、腹部皮脂厚度、肺活量、50m跑、坐位体前屈、立定跳远、握力、引体向上（男）、仰卧起坐（女）、1 000 m 跑（男）、800 m跑（女）为本文的研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

通过查阅CNKI、万方数据库、维普数据库等，检索与体质健康、主成分分析相关文献，参阅《2010年福建省汉族学生体质与健康研究》《2014年福建省汉族学生体质与健康研究》，为本研究提供理论支撑。

1.2.2 测试法

2014年10月对研究对象进行体质与健康检测，测试项目包括：身高、体重、坐高、胸围、腰围、臀围、脉搏、收缩压、舒张压、上臂部皮脂厚度、肩胛部皮脂厚度、腹部皮脂厚度、肺活量、50m跑、坐位体前屈、立定跳远、握力、引体向上（男）、仰卧起坐（女）、1 000m 跑（男）、800m 跑（女）、内科检查（心、肝、皮肤等常项，以确定能否参加测试）。

1.2.3 数理统计法

测试数据录入Excel，用SPSS21.0软件对所测得数据进行主成分分析，采用方差极大值正交旋转，得到主成分和特征值，提取影响福建省汉族大学生体质健康的主要因子。

1.3 统计指标

主成分分析的一般模型为：

在式（1）中，Xn为原始变量，Fm为提取的主成分，Imn为第n个原始变量在第m个因子上的载荷，即反映变量Xn依赖Fm的程度，若因子载荷越大，说明该原始变量对主成分越重要，F为主成分综合等分。

本研究中原始变量为身高X1、体重X2、坐高X3、胸围 X4、腰围 X5、臀围 X6、脉搏 X7、收缩压 X8、舒张压X9、上臂部皮脂厚度X10、肩胛部皮脂厚度X11、腹部皮脂厚度 X12、肺活量 X13、50 m 跑 X14、坐位体前屈 X15、立定跳远X16、握力X17、引体向上（男）仰卧起坐（女）X18、1 000m 跑（男）800m 跑（女）X19等共计 19 项。

2 福建省汉族大学生体质健康影响因素实证分析

2.1 KMO检验、Bartlett球形检验

主成分分析是从多个原始变量中，将相关关系较强的变量进行归纳，得到少数具有代表意义的因子变量。若原始变量间的关联度较低，则无法从中提取公共因子变量[2]。因此，进行主成分分析前，需要先进行KMO检验、Bartlett球形检验，判断是否适合做主成分分析。当KMO值越接近1，则变量间的偏相关性越强，分析效果越好[4]。KMO值在0.7以上，分析结果可以接受，大于0.9时，分析效果最佳[5]。由表1可知，本研究KMO值为0.907，说明分析结果较理想，且Bartlett球形检验统计量的Sig.＜0.01，因此拒绝相关矩阵为单位阵的零假设，即各变量将存在显著的相关性。综上所述，本研究选取的变量十分适合进行主成分分析

表1 KMO和Bartlett的检验Table 1 Inspection of KMO and Bartlett

2.2 公因子提取及旋转分析

表2所示为公因子方差，表示公因子对原始变量信息的提取程度，从表2可知，19个变量的信息提取程度基本在60%以上。因此，可以认为提取的公因子能较好的解释各原始变量。

表2 公因子方差Table 2 Common factor variance

碎石图在主成分分析中，用于显示各因子的重要程度，其横轴为因子序号，纵轴表示特征根的大小[5]。本研究按照特征根大于1的默认标准提取公因子，如图1所示，前4个因子的散点位于陡坡上，且特征值大于1，剩余15个因子散点形成平台，所以由碎石图得出本研究应考虑前四个公因子。

图1 碎石图Figure 1 Gravel figure

对数据进行自动抽取主成分，最大方差法旋转，得到表3数据。由初始特征值可知，特征值大于1的因子有4个，其余初始特征值小于1的因子，可以忽略不计。表3中，方差累积贡献率为72.305%，说明提取的4个主成分能较好的反应原始变量中19个指标的大部分信息。在后期的研究中，可以将19个指标用4个主成分代替，进行研究。

对数据进行自动抽取主成分，最大方差法旋转，得到表3数据。由初始特征值可知，特征值大于1的因子有4个，其余初始特征值小于1的因子，可以忽略不计。表3中，四个主成分方差累积贡献率为72.305%，说明提取的4个主成分能较好的反映原始变量中19个指标的大部分信息。在后期的研究中，可以将19个指标用4个主成分代替，进行研究。

表3 解释的总方差Table 3 The total variance of the interpretation

从表4旋转成分矩阵可以看出各指标在4个主成分中的因子载荷。载荷系数越高且绝对值越接近1，说明该公共因子包含该变量的信息量越大，因子与原始变量之间的关系越密切，该指标归属于该公共因子[2]。表4可知，X2体重变量在第一主成分、第二主成分的因子载荷均大于0.6，为了更好的进行分析，本研究将X2指标剔除，不参与主成分归类。结合表3、表4可以看出，第一主成分方差贡献率最大为36.423%，与第一 主 成 分 相 关 度 最 高 的 指 标 是 X1、X13、X14、X16、X17、X18，这七个原始变量分别为身高、坐高、肺活量、50 m跑、立定跳远、握力、引体向上/仰卧起坐，依据原始变量的特征，将第一主成分归纳为身体素质因子。第二主成分方差贡献率为 21.577% ，其中 X4、X5、X6、X10、X11、X12六个变量与其相关性较高，分别是胸围、腰围、臀围、上臂部皮脂厚度、肩胛部皮脂厚度、腹部皮质厚度，参考其特征，将其归纳为形态发育因子。第三主成分方差贡献率为7.915%，其中X7、X8、X9三个变量与之具有较高相关度，分别是脉搏、收缩压、舒张压，将其命名为生理机能因子[6]。第四主成分方差贡献率为6.391%，各变量中X15、X19因子载荷值较高，分别为坐位体前屈、耐力跑，将其命名柔韧耐力因子。

表4 旋转成分矩阵aTable 4 Rotational componentmatrix a

表5所示是成分得分系数矩阵图，其反映各变量在四个主成分上的得分。由表5可知四个主成分函数表达式：

以四个主成分的方差贡献率为权重构造福建省汉族大学生体质健康影响因素的综合评价函数：

将每位测试者的主成分因子得分带入该综合评级函数，即可对测试者体质健康水平进行综合评价分析。

表5 成分得分系数矩阵Table 5 Component coefficientmatrix

3 结论

影响福建省汉族大学生体质健康水平主要有四个因素，其中36.42%来源于身体素质，具体项目包括身高、坐高、肺活量、50米跑、立定跳远、握力、引体向上/仰卧起坐；21.58%来自形态发育，其包括胸围、腰围、臀围、上臂部皮脂厚度、肩胛部皮脂厚度、腹部皮质厚度；7.915%来自生理机能因子，具体项目为脉搏、收缩压、舒张压；6.391%为柔韧耐力因子，其项目为坐位体前屈、耐力跑。

[1] 国务院.关于加强青少年体育增强青少年体质的意见[R].2007-05-07.

[2] 苏杨.我国中文体育类学术期刊学术影响力综合评价分析：基于主成分分析法[J].南京体育学院学报,2015,29(5):71-76.

[3] 何莉，董梅生，吴宝国.科技期刊学术影响因素的实证分析：以20种冶金工程技术类期刊为例[J].安徽工业大学学报（社会科学版）,2013,30(4):149-150.

[4] 张文彤,董伟.SPSS统计分析高级教程[M].北京：高等教育出版社,2013:129.

[5] 杜强,贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精髓[M].北京：人民邮电出版社,2011.

[6] 丽丽，赵宏林，佟伟军等.蒙古族7～18岁青少年生长发育指标的主成分分析[J].中国学校卫生,2015,36(1):14-16.

（责任编辑：叶丽娜）

Principal Com ponent Analysis of Influencing Factors on University Students’Physical Health

XU Jinfu1，LIN Yu2
(1.Department of Public Sports,Fujian Jiangxia University,Fuzhou,Fujian 350108;2.Departmentof Sports Healthcare,Fujian Sports Vocational Education and Technical College,Fuzhou,Fujian 350003)

19 indexes were analyzed in physical test of the Han-nationality university students in Fujian province through Test Method and Principal Component Analysis to determine the factors and weight that affect the Han-nationality university students’health conditions in Fujian province.By Empirical Analysis,the 19 indexes were simplified into 4 principal components,that is,physical quality,developmentalmorphology,physiology function and flexibility and endurance.The relevant functional expression is also established.

physical health；university students;principal componentanalysis;Fujian province

G804.3

A

1674－2109(2017)09－0072－05

2017-05-20

2015年福建省中青年教师教育科研项目 （社科）（JAS150636）；2015 年福建省中青年教师教育科研项目（科技）（JA15740）。

许金富（1989-），男，汉族，讲师，主要从事国民体质监测与评价的研究。