長江下游地區學齡前女童體型的分類

吳巧英，馮婉婉

(1.浙江理工大學 服裝學院，浙江 杭州 310018;2.浙江省服裝工程技術研究中心，浙江 杭州 310018)

服裝需要與人體相適應，對不同時期、不同地域、不同年齡的人體體型研究是服裝結構設計領域的重要研究課題［1］。許多服裝院校及研究機構針對此課題進行了相關研究。齊靜等［2］運用因子分析法提取3個分類指標，進行快速樣本聚類，將青年男性體型分為7類。張中啟［3］通過腰位高/腰圍、臀腰差2個變量，將中西部地區男大學生下體體型聚為5類。吳世剛等［4］對影響體型的派生指標進行聚類分析，將6～12歲女童的體型劃分為3類，但多數研究以成年人為對象，針對兒童體型的研究較少，3～6歲學齡前女童體型分類的研究鮮見報道。隨著人們生活水平的提高，學齡前兒童的生長發育加快，不同年齡段的體型差異大，現有童裝規格已不適應兒童體型發展變化，迫切需要對兒童體型進行細分化研究，提高童裝規格的合理性。本文以447名長江下游地區3～6歲學齡前女童為研究對象，用因子分析法提取體型因子，并用快速聚類法對女童體型進行分類研究，以期為合理制定童裝規格提供參考。

1 實驗部分

1.1 抽樣對象及樣本量

選取長江下游地區3～6歲學齡前女童為抽樣對象。根據數量統計理論，運用式(1)計算最低限度的樣本量

式中:S為標準差，δ為允許誤差。

我國尚無針對學齡前女童人體數據的標準差和允許誤差，因此在計算中，允許誤差以成年人數據為基準［5］，標準差的確定采用預先對97個樣本進行測試和計算，得到最小樣本量為411人，實際測量樣本量為460人，除去無效樣本13個，有效測量樣本量為447人。其中:3～4歲女童131人;4～5歲女童133人;5～6歲女童183人，詳見表1。

1.2 測量方法及工具

采用接觸式測量法，主要測量工具有卷尺、水平測量儀、身長計等。為使測量誤差降到最低限度，在測量前對每位測量人員進行相關培訓。

1.3 體型指標的測量

以GB3975—1983《人體測量術語》、GB5703—1985《人體測量法》為基準，依據服裝行業人體測量及體型分類的數據要求［6］，從高度、寬度和圍度3個方面確定了15項體型指標:身高、背長、頭圍、總肩寬、臂長、腰圍、胸圍、腹圍、臀圍、大腿圍、膝圍、腳口圍、下襠長、腿長及膝長。

2 數據處理與分析

2.1 測量數據的分析

運用SPSS的探索分析功能對測量數據進行預處理，將檢測出的奇異值刪除，并用該部位所有非缺失值的平均數代替［7］。通過信度分析，得到信度分析系數為0.928，表明所得數據的信度非常好，對這些數據進行分析的結果具有一定的可信度。用Q-Q圖作正態檢驗，整體數據符合正態分布。

由學齡前女童體型指標的描述統計和方差分析(見表1)可知，不同年齡段女童體型差異顯著，相比而言，5～6歲女童生長迅速，與4～5歲女童之間各體型指標的均數差值明顯大于4～5歲與3～4歲女童之間差量。

表1 體型指標的描述統計及方差分析Tab.1 Descriptive statistics of measuring item and anova analysis

2.2 體型因子的提取

用SPSS統計軟件［8］對數據進行因子分析，提取體型因子。先對15項體型指標作相關分析，剔除頭圍、總肩寬這2個與其他測量指標相關性較弱的指標，再對余下的13個測量指標作因子分析。經KMO和Bartlett檢驗，得到Bartlett檢驗統計量的觀測值為5110.40，相應的概率p值接近0，同時KMO統計量達0.919，表明測量指標很適合作因子分析。

采用主成分因子提取法，求得13項體型指標的特征根值及其方差貢獻率，結果見表2。由表可知，前2個因子的特征根大于1，其累計貢獻率為75.21%，說明這2個因子能夠解釋原始變量的絕大部分信息，因此選擇提取前2個體型因子。

表2 特征根值及其方差貢獻率Tab.2 Eigenvalues and variance explained

采用方差最大法對因子載荷矩陣實施正交旋轉以使因子含義更清晰，旋轉后的因子載荷矩陣見表3。由表可見，第1個主因子在腰圍、腹圍、胸圍、臀圍、大腿圍、膝圍和腳口圍有較大的載荷，是一個綜合反映人體圍度的因子;第2個主因子在腿長、身高、下襠長、膝長、臂長和后背長有較大的載荷，是人體高度及長度的綜合反映。根據因子的含義，分別將因子1和因子2命名為圍度因子和高度因子。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣Tab.3 Rotated component matrix

2.3 各體型因子代表性指標的篩選

采用相關指數最大法從圍度、高度2類體型因子中選取包含本類信息量最豐富的代表性指標［4］。先根據式(2)分別計算每個指標對同類因子其他指標的相關指數，再選擇相關指數最高的作為代表性指標，結果見表4。

式中:Rj2為變量 j的相關指數;rij為相關系數，i≠j，i=1，2，…，m，m為所在類的指標個數。

根據表4，分別選取相關指數最大的身高、腰圍與臀圍作為高度、圍度因子的代表性指標。另結合服裝發達國家的兒童號型設置［9］以及童裝生產的實際應用，胸圍也選作代表性指標。

表4 高度與圍度因子的相關指數Tab.4 Relative index of height and girth factor

2.4 體型分類

2.4.1 聚類變量的確定

為了更好地體現兒童的體型特征，本文將代表性指標兩兩組合生成9個常用派生變量，如表5所示，并采用單因素方差分析法，從中提取與體型特征指標有顯著差異的派生變量，作為體型分類的聚類變量。方差分析結果見表5。

表5 體型派生變量與代表性指標的單因素方差分析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、胸腰差及胸腰比與代表性指標之間的顯著性 p＞0.05，不滿足作為聚類變量的要求。另根據聚類變量之間的相關性不宜高的統計要求［8］，進一步對剩余的5個派生變量(身臀比、臀腰差、臀腰比、臀胸差、臀胸比)作相關分析，可得到臀腰差與臀腰比之間相關系數為0.994，臀胸差與臀胸比之間的相關系數為0.997，表明2組變量間都存在高度相關。比較表5中的F值可見，臀腰差較臀腰比的 F值總體較大，臀胸差較臀胸比的 F值總體較大，因此進一步剔除F值相對較小的2個變量，最終確定用于體型分類的聚類變量為:身臀比、臀腰差及臀胸差。

2.4.2 最佳分類數的確定

用于分類的樣本具有維數多(此處為三維)且數量大的特點，因此選用K-均值聚類法對447個測量樣本進行分類，并采用混合 F統計量(簡稱FMixed)來確定最佳分類數［10］。混合 F統計量綜合反映了所有變量的類內緊密程度與類間分散程度的統計量，其值越大，說明所有變量的類內聯系越緊密，而類間聯系越分散，因此最大 FMixed值對應的分類數為最佳分類數，其計算公式為

式中:p為聚類的變量個數;F(k)為第k個聚類變量的F值，可由式(4)計算得到

式中:c為聚類數;n為總樣本數;ni為第 i類樣本數;vik為第i類樣本第k個變量的聚類中心;為第k個變量聚類中心的平均值;xijk為第j個樣本的第k個變量值。

表6示出不同分類數對應的FMixed值。當分類數為3時，對應的 FMixed值最大，且分類結果較為清晰，因此將447名女童體型分為3類。

表6 不同分類數對應的FMixed值Tab.6 FMixedvalues of different cluster number

2.5 各體型類別比較分析

2.5.1 不同年齡段人數的分布比較

通過體型類別和年齡段的交叉列聯表卡方檢驗，可得到卡方觀測值為41.38，對應的概率 p值接近0，表明不同年齡段在各體型類別中分布有差異。表7示出3個體型類別不同年齡段人數分布情況。

由表7數據可知:1)各類體型人數分布不均勻，人數由高到低依次為:類3、類1、類2，分別占總樣本人數的48.5%、34.9%和16.6%。

2)第1類體型中包含49.7%的5～6歲女童，為該年齡段主要體型類別。

3)第3類體型中3個年齡段人數相近;該類別中包含60.5%的3～4歲、52.6%的4～5歲及38.5%的5～6歲女童，為3～5歲女童的主要體型類別。

表7 各類別不同年齡段樣本的頻數與百分比Tab.7 Frequency and percentage of samples with different age groups in different body type clusters

2.5.2 體型特征比較

各類別代表性體型指標及聚類變量的類中心值見表8，各類別代表性體型指標均值比較結果見表9。

表8 類中心值Tab.8 Final cluster centers

表9 各類別代表性體型指標均值兩兩比較Tab.9 Multiple comparison of classic body index means among different body type clusters

對各類體型的特征指標比較分析如下。

1)受年齡段分布差異的影響，對于身高中心值，第2、第3類體型之間沒有差異，而比第1類體型矮6 cm左右。

2)腰圍、胸圍、胸腰差及身臀比的類間差異較小，可見學齡前女童的胸腰部呈筒狀特征。

3)臀圍、臀胸差、臀腰差在3類體型間差異明顯，并使3種體型類別呈現不同的特征，分別為:第1類，胸圍較小，臀圍最大;臀胸差值最大為5.89 cm。根據胸小臀大的特征，可命名為 A型體。第2類，胸圍最大，臀圍最小，臀胸差為－1.74 cm，臀圍小于胸圍，且臀腰差最小，僅為0.43cm。根據胸大臀小的特征，命名為 V型體。第3類，胸圍與第1類接近;臀圍、身臀比、臀腰差、臀胸差值在3類中居中，體型介于A型與V型之間，故命名為H型體。該類體型的人數最多，可作為學齡前女童的標準體型。

3 結論

以447名長江下游地區3～6歲女童為研究對象，通過因子分析法從13項體型指標中提取到2個體型因子，結合相關指數及實際應用從中篩選出身高、腰圍、臀圍與胸圍4個代表性體型指標，并組成9個體型派生變量。通過各派生變量與代表性體型指標的單因素方差分析以及派生變量之間的相關分析，確定用于體型分類的3個聚類變量:身臀比、臀腰差、臀胸差。

采用K-均值聚類法對學齡前女童體型進行聚類，并用混合F統計量確定最佳分類數，得到3個女童體型類群:胸小臀大的 A型體、胸大臀小的V型體，及介于二者之間的H型體。3類體型人數分布不均勻，H型體占48.5%，為最常見體型;A型體占34.9%，且為5～6歲年齡段女童的主要體型類別，而V型體人數最少，僅占16.6%。研究結果可為學齡前女童體型的童裝規格的制定及童裝生產提供一定的理論參考。

［1］劉詠梅，代虹.成都地區中老年女性體型研究［J］.紡織學報，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］齊靜，李毅，張欣.我國西部地區青年男性體型描述與體型分類研究［J］.紡織學報，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］張中啟.中國中西部地區男大學生下體體型分析［J］.東華大學學報:自然科學版，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］吳世剛，鄒平.遼寧地區學齡女童體型分類分析［J］.紡織學報，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］孟靈靈.無錫地區學齡期兒童服裝號型研究［D］.無錫:江南大學，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］謝紅，周詳，曹萍.基于模糊聚類的上海地區未成年人體型分析［J］.東華大學學報:自然科學版，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］齊靜，張欣.三維人體數據統計分析預處理研究［J］.紡織學報，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統計分析方法及應用［M］.北京:電子工業出版社，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］孫才志，王敬東，潘俊.模糊聚類分析最佳聚類數的確定方法研究［J］.模糊系統與數學，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.