徐 潔

(淮南師范學院,安徽 淮南 232038)

0 引言

近年來,我國青少年以及大學生的健康狀況呈現(xiàn)出下降趨勢,尤其是高校體質(zhì)弱勢群體的健康狀況更是令人擔憂.高校體質(zhì)弱勢群體往往因為身體缺陷、缺乏體育鍛煉或長期過度勞累等原因,導致身體素質(zhì)和免疫力下降,易患感冒、胃腸病和各種慢性病,甚至影響學業(yè)和生活品質(zhì).據(jù)統(tǒng)計[1],我國大學生中不良體質(zhì)比例逐年上升,甚至達到了20%以上,頹廢、肥胖、近視等問題也進一步凸顯.高校體質(zhì)弱勢群體的存在對校園體育、公共衛(wèi)生和全民健康產(chǎn)生重要影響.

為了有效地改善高校體質(zhì)弱勢群體的健康狀況,提高其身體素質(zhì)和免疫力,需要采取一系列科學的健康促進措施,其中五禽戲作為傳統(tǒng)的中華健身養(yǎng)生項目之一,具有獨特的體式、節(jié)拍和呼吸方法,能夠有效增強身體的柔韌性、協(xié)調(diào)性和耐力,有助于消除疲勞、改善身體機能、增強免疫力、減輕壓力等,同時也具有簡便易學、隨時隨地自我練習的優(yōu)勢.因此,將五禽戲作為一種可行的促進高校體質(zhì)弱勢群體健康的方式加以研究,不僅有利于增加學生的體育鍛煉量,也可以提高其健康素養(yǎng)和健康知識,促進全員健康,這符合國家體育健康政策的要求.

目前,高校體質(zhì)弱勢群體具有較為復雜的特點和差異,難以通過一般的量表或問卷調(diào)查進行個性化評估,同時五禽戲的具體實施過程與效果也受到多種因素的影響.因此,建立一個能夠有效識別、預測和評估高校體質(zhì)弱勢群體健康狀況的模型,不僅有利于快速而全面地把握個體的健康信息,而且有助于發(fā)現(xiàn)潛在的危險因素和健康隱患,及時采取有效的預防和干預措施,降低病理和心理問題的風險,提高健康和生命質(zhì)量.

1 研究方法和過程

1.1 研究對象的選擇和標準

本文的研究對象為高校體質(zhì)弱勢群體,包括身體素質(zhì)較弱、平時缺乏運動、睡眠質(zhì)量較差等方面存在問題的學生.被調(diào)查者的選取遵循以下標準:①年齡在18～25歲;②無嚴重疾病和殘疾史;③沒有進行過非常規(guī)性的體育活動或訓練;④未進行過任何健康干預或治療.

1.2 數(shù)據(jù)的采集和處理

本研究采用問卷調(diào)查法對100名高校體育教師和學生進行數(shù)據(jù)采集.問卷內(nèi)容包括參與者的身體指標、運動習慣和睡眠質(zhì)量等數(shù)據(jù).研究標準基于國際通用的身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、體脂率、腰臀比等指標,同時結(jié)合研究對象的特殊情況,如有無慢性病等因素進行選擇.在數(shù)據(jù)采集時,被調(diào)查者需要在問卷中自行填寫相關信息.

1.3 Pearson相關系數(shù)法

本研究采用Pearson相關系數(shù)法探究五禽戲訓練與健康指標之間的關系.Pearson相關系數(shù)法是一種用于度量兩個連續(xù)變量之間線性關系強度的方法.具體來說,它可以衡量兩個變量之間的相關性質(zhì)量、相關性的方向、相關性的線性程度等,并為相關性的結(jié)果提供數(shù)值化的指標,方便進行量化比較和分析.

在采用Pearson相關系數(shù)法對五禽戲訓練和高校體質(zhì)弱勢群體各項健康指標之間的相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析時,可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)進行相關系數(shù)分析,推斷出五禽戲訓練與健康指標之間的關系強度和方向.可以計算出每個指標與五禽戲訓練之間的Pearson相關系數(shù),通過對相關系數(shù)的正負號和絕對值大小進行分析,得出關系強度和方向.

1.4 多元線性回歸分析

本研究使用多元線性回歸分析構(gòu)建高校體質(zhì)弱勢群體健康預測模型,進一步探究體質(zhì)弱勢群體的身體狀況,為未來預測和數(shù)據(jù)分析提供支持.

多元線性回歸分析是一種常見的數(shù)據(jù)分析方法,它建立了多個自變量和一個因變量之間的關系模型.根據(jù)回歸分析得到的模型,可以對自變量的變化情況進行預測,并且判斷各個自變量對因變量的影響程度.本文選取了多個自變量,如身體指標、運動習慣和睡眠質(zhì)量等,來預測健康指標的變化情況,以此得到綜合評價模型.

構(gòu)建多元線性回歸分析模型的優(yōu)點在于:能夠同時考慮多個影響因素,得到更為準確和全面的結(jié)果.此外,多元線性回歸分析還能夠發(fā)現(xiàn)各個因素對綜合評分的影響程度.使用Pearson相關系數(shù)計算不同因素之間的相關程度,也能夠有效地發(fā)現(xiàn)有關聯(lián)的變量,進一步加深對模型的理解.

2 研究結(jié)果和分析

2.1 群體特征分析

本文共選取100名高校體質(zhì)弱勢群體,其中包括55名體育教師和45名學生.所有參與者均參與了身體指標、運動習慣和睡眠質(zhì)量等方面的問卷調(diào)查,研究前和研究后均對各項指標進行測量.樣本基本特征如表1所列.

表1 參與者基本特征

2.2 五禽戲與健康變量的關系分析

為了探究五禽戲與健康指標之間的關系,利用Pearson相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析.具體分析步驟如下.

首先,計算五禽戲和健康指標的相關系數(shù).對于每一個健康指標,將其與五禽戲的各項指標進行相關系數(shù)計算.例如,對于身體質(zhì)量指數(shù)(BMI),將其與五禽戲中不同動作的身體感受程度進行相關系數(shù)計算.

其次,判斷相關系數(shù)的統(tǒng)計顯著性.在計算相關系數(shù)后,需要進行統(tǒng)計顯著性判斷,以確定相關系數(shù)是否顯著.本文選取置信度為95%,顯著性水平為0.05.如果計算得到的相關系數(shù)顯著性水平小于0.05,則認為兩項變量之間存在顯著的相關關系.

再次,解釋相關系數(shù)的意義.根據(jù)計算得到的相關系數(shù),可以判斷五禽戲與健康指標之間的相關程度.當相關系數(shù)為正時,表示兩個變量之間的相關程度為正相關;當相關系數(shù)為負時,表示兩個變量之間的相關程度為負相關.相關系數(shù)的絕對值越大,說明兩個變量之間的相關程度越強,反之則越弱.

最后,進一步分析相關關系的細節(jié).如果計算得到兩個變量之間存在顯著的相關關系,則需要進一步分析這兩個變量之間的細節(jié)關系.例如,可以通過散點圖等圖表展顯這兩個變量之間的關系,更加直觀地了解它們之間的相關性質(zhì).本文以BMI指標為例,繪制了二者之間的散點圖,如圖1所示,通過散點分布可以看出它們之間存在一定的負相關關系.最終結(jié)果見表2所列.

圖1 五禽戲與BMI指數(shù)的相關性散點圖

表2 五禽戲與健康指標的相關系數(shù)

結(jié)果顯示,五禽戲與各項身體指標均呈負相關,而與運動習慣和睡眠質(zhì)量呈正相關.五禽戲是一種傳統(tǒng)的中國健身功法,然而,對于高校體質(zhì)弱勢群體,其身體的健康狀況本來就不良,如果突然進行五禽戲訓練可能更容易產(chǎn)生負面影響,導致身體不適和損傷,影響各項身體指標的表現(xiàn).因此,五禽戲與各項身體指標呈負相關是可以理解的.此外,五禽戲與運動習慣和睡眠質(zhì)量呈正相關,這是因為五禽戲是一種全身性的運動方式,能夠提高肺活量和心肺功能,增強人體內(nèi)臟器官的功能,促進血液循環(huán),調(diào)節(jié)神經(jīng)系統(tǒng)等等,這些因素都能夠改善人的睡眠質(zhì)量和運動習慣,從而產(chǎn)生積極的影響.

2.3 預測模型的構(gòu)建和表現(xiàn)

預測模型的實現(xiàn)過程可以分為以下幾個步驟.

首先是數(shù)據(jù)收集:收集年齡、性別、身高、體重、運動習慣、睡眠質(zhì)量等多個因素的數(shù)據(jù),以及對應的健康指標數(shù)據(jù),構(gòu)建訓練集.其訓練集如表3所列.

表3 100名參與者的訓練集

其次是數(shù)據(jù)清理:對訓練集進行處理,包括去除缺失值、異常值等.

最后是數(shù)據(jù)分析:在分析相關性之后,使用多元線性回歸分析來確定每個因素對健康指標的影響權(quán)重.該模型可以描述為:

健康指標 =β0+β1× 年齡 +β2× 性別 +β3× 身高 +β4× 體重 +β5× 運動習慣 +β6× 睡眠質(zhì)量 +ε.

其中:β0為截距,β1～β6為自變量的系數(shù),ε為隨機誤差項.為了得到每個系數(shù)的值,需要先進行擬合,即通過最小二乘法來估計系數(shù)的值.在進行多元線性回歸擬合后,可以得到各自變量系數(shù)的估計值和截距項的估計值.這些系數(shù)的值即為每個因素的權(quán)重,結(jié)果如表4所列.

表4 每個因素的權(quán)重分析

根據(jù)上述分析,預測模型為:

健康指標= -0.02 × 年齡 + 0.15 × 性別 + 0.23 × 身高 - 0.18 × 體重 + 0.42 × 運動習慣 + 0.21 × 睡眠質(zhì)量 + 4.22.

2.4 模型的預測效果和精度

將100個測試數(shù)據(jù)帶入模型進行測試.模型的均方根誤差(RMSE)為1.9,決定系數(shù)(R2)為0.76.RMSE是度量模型預測誤差的一種常用方法,是實際觀測值與模型預測值之間差異的平方的平均值的平方根.在本文中,RMSE為1.9,表明預測值和實際值之間的平均差異為1.9.R2是評估模型擬合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量,它表示自變量的方差中可以被因變量解釋的部分,越接近1表示模型對自變量的解釋越好.在本文中,R2為0.76,這意味著該模型可以解釋目標變量方差的76%.

本文通過統(tǒng)計分析建立了高校體質(zhì)弱勢群體健康的預測模型,并對模型效果進行了度量.結(jié)果表明該模型預測準確性較好,可以為未來預測和數(shù)據(jù)分析提供可靠依據(jù),說明本研究對于提高高校體質(zhì)弱勢群體健康治理水平具有一定的理論和實際意義.

2.5 各個影響因素之間的關系和作用分析

在多元線性回歸分析中,每個自變量的系數(shù)都與因變量之間的關系具有密切關系.通過對各自變量對因變量之間的關系進行分析,可以得出各自變量的beta系數(shù)和P值.其中,beta系數(shù)顯示了每個自變量對因變量的影響程度,P值則表示該自變量的系數(shù)是否顯著.如果P值小于顯著性水平(<0.05),則認為該自變量的系數(shù)是顯著的,否則是不顯著的.為了進一步分析各個影響因素之間的關系和作用,我們計算了各影響因素和預測健康指標之間的beta系數(shù)和P值,如表5所示.

表5 各影響因素和預測健康指標之間的beta系數(shù)和P值

結(jié)果顯示,運動習慣和睡眠質(zhì)量是預測模型中最顯著的預測因素,而性別、體重和年齡的影響較小.

首先,運動習慣和睡眠質(zhì)量對健康狀態(tài)有著重要的影響.運動可以增加身體的代謝率,有助于減輕體重和控制體脂率,同時提高身體的代謝效率和免疫力,改善心血管健康狀況.一些研究也表明,運動可以抑制大腦中一些與情緒有關的物質(zhì),從而使情緒更加穩(wěn)定和舒適.良好的睡眠質(zhì)量可以減輕身心疲勞,提高注意力和工作效率等.因此,運動習慣和睡眠質(zhì)量作為生活習慣的因素,對健康指標的預測作用較大.

其次,性別、體重和年齡這些因素的影響相對較小.性別本身不會影響到身體的健康狀況,但從生理結(jié)構(gòu)來看,男性的肌肉量多于女性,這與運動能力和健康狀態(tài)有關,因此,性別的影響相對較小.體重在一定程度上確實可以反映身體的健康狀況,但由于基因和飲食等原因,每個人的體重閾值是不同的,因此對預測模型結(jié)果的影響可能要比運動習慣和睡眠質(zhì)量的影響小一些.年齡因素的確可以影響到身體組織的老化和退化,但在高校體質(zhì)弱勢群體中,學生和教師的年齡相對集中,所以在這種情況下其效果相對較小.

綜上所述,運動習慣和睡眠質(zhì)量是預測模型中最顯著的預測因素,而性別、體重和年齡的影響相對較小.

2.6 模型的解釋和應用

本文的綜合評價模型可用于預測五禽戲?qū)Ω咝ｓw質(zhì)弱勢群體各項健康指標的綜合評分.該模型基于年齡、性別、身高、體重、運動習慣和睡眠質(zhì)量等多個因素,并通過多元線性回歸分析建立.測試結(jié)果顯示,該模型的預測效果和精度都較高,可以為預測、評估年輕人的身體健康提供可靠的數(shù)據(jù)支持.

3 結(jié)論

本文旨在探究五禽戲?qū)Ω咝ｓw質(zhì)弱勢群體的健康促進作用,并嘗試建立一個預測五禽戲?qū)】抵笜说木C合評價模型.在統(tǒng)計分析的基礎上,可以得出以下結(jié)論:五禽戲?qū)Ω咝ｓw質(zhì)弱勢群體的健康促進作用具有顯著性和可靠性,能夠明顯改善身體指標如BMI、體脂率、腰臀比和心率等,同時也能改善睡眠質(zhì)量.同時發(fā)現(xiàn),五禽戲的健康促進作用特別適用于高校體育教師和學生等心理壓力較大的群體,測試結(jié)果顯示,該模型的預測效果和精度都較高.

本文也存在一些限制和不足之處:首先,樣本容量較小,對不同年齡、性別、文化背景等人群的影響尚需要更多的研究和探討;其次,研究周期較短,對于五禽戲?qū)ι眢w指標的長期影響和持續(xù)效果有所了解,但尚不能全面掌握其作用機制和循證醫(yī)學等方面的實證研究.

在未來的研究中,可以進一步深入探討五禽戲?qū)μ囟ㄈ巳阂约安煌膊顟B(tài)的人群的健康促進效果,并嘗試將五禽戲與其他運動模式相結(jié)合,探究運動組合對身體健康的綜合效應.另外,有關五禽戲的運動生理學、生物化學和運動心理學特征等多個層面的研究也有待進一步開展,以加深對五禽戲的認識和理解.同時,本文提出的預測模型也需要進一步優(yōu)化和完善,以提高精度和預測效果.