大学生体质健康模型和运动处方的建立

摘要

本文通过对大学生体质健康指标的甄选，采用层次分析计算各项指标的权重系数和运用Fisher判别分析建立层次模型，可以减少主观定性评价，利用科学量化评价，了解学生体质健康分类情况，从而使运动处方更具针对性、锻炼方法更加科学化，旨在为改善大学生体质健康起到显著作用。 本文采取问卷调查法和专家访谈法，结合国内外体质健康指标体系文献的分析，通过层次分析法（AHP），计算得出四项二级指标的优先级依次为：身体素质、身体成分、身体形态和身体机能；将指标数据整理、甄选及讨论，最终从身高、BMI、胸围、肺活量、肺活量体重指数、台阶试验、坐位体前屈、立定跳远、50米跑、1000(男)/800（女）米耐力跑、引体向上（男）/仰卧起坐（女）、握力、体重、体脂百分率、体脂重和去脂体重共16项指标中，优选出身高、BMI、肺活量体重指数、立定跳远、50米跑、1000（男）/800（女）米耐力跑、体重和体脂百分率8项测试指标作为最后的建模指标，随机抽取339名男女大学生（男n=189，女n=150）作为研究对象。 运用聚类分析和Fisher判别方法，分别建立男女大学生体质健康A、B、C、D四类数学模型，并采用个案研究分析（男生第57号受试者、女生第82号受试者）进行判别模型的实例应用和论证，验证得出该数学模型的回代正确率均高于92%。根据判别分析层次数学模型，将学生个体体质健康分类判别，其中男生受试者中体质A类占比60.32%，体质B类占比34.39%，体质C类占比3.17%，体质D类占比2.12%；女生受试者中体质A类占比60.67%，体质B类占比37.33%，体质C类占比1.33%，体质D类占比0.67%。 大学生体质进行分类后，进一步分析其各项指标数据，其中有些数据指标水平高，但是某些指标可能不达标，因此提高较差的指标水平，保持或者加强水平较高指标，这样才能整体改善学生的体质健康。本研究将8项建模指标进一步优化甄选，每项指标分为四个等级制定运动处方，再将每个学生的每项指标数据对应其所在的级别位置，得出针对其个人的运动处方。本研究暂只制定运动处方，有关运动处方的实证研究后期可列为专题进行研究。

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