大學生體質健康測試研究及應用

王家君

（汕頭大學體育部，廣東 汕頭 515063）

一、引言

高等學校學生是國家和未來社會的高級人才，其體質的強弱，將直接影響未來社會人才的綜合素質及民族的振興和國家的富強。隨著人們生活水平的提高，越來越多的人開始重視健身。然而作為中國社會發展的中堅力量，大學生身體健康水平多年來呈下降趨勢[1]。中國大學生的身體健康水平明顯落后于其他國家[2]。大學生身體素質的下降已成為影響國家發展和繁榮的重要問題，因此教育部等部門已出臺了多項規定，督促各級政府及學校要提高學生的身體健康素質。但是，重要的是能否找到一種方法適合大學生，學生可根據該方法針對性地提高身體素質。這就需要學校和老師根據實際情況，提出相應的對策來解決[3]。

然而我國對學生的體質健康的研究處于剛剛起步的階段，大多停留在根據既成的結果，進行反向推論的層面。國外眾多學者對于學生體質的探究側重實證層面的研究，而從理論層面展開的研究不多，大多研究對象都會選用一定規模的學生體質調研資料[3]。

綜上所述，當務之急是如何提高大學生的身體健康水平，現有的國家學生體質健康標準忽略了不同類型學生之間的差異，不能很好地反映出學生的身體健康水平。因此本文在現有研究基礎上，采用多種研究方法對汕頭大學本科生體質健康測試成績進行統計與分析，學生樣本分布如圖1所示，得出理工科學生與文科學生的差異，并對體測項目之間進行相關性分析。結果表明，這有助于學生了解自身體質健康狀況，合理選修體育課程，增強體質狀況，改善自身身體健康，具有現實意義[4]。同時，改進后的有關大學生體測模型可為高校的廣大師生所借鑒，有助于提高大學生的身體素質。

圖1 各學科學生樣本數量分布圖

二、大學生體育教學存在問題與分析

（一）理工科學生與文科學生體質健康測試成績概括分析

下面給出理工科男生和文科男生、理工科女生和文科女生的描述性統計量表，如表1、表2 所示，以及最后測試成績概括如圖2 所示。成績分析是通過軟件SPSS 和Matlab 共同完成的。

從表1、表2 及圖2 可以看出，對于理工科類學生，不管是男生或者女生，體質健康測試成績的及格率都比文科類學生高，并且平均成績也比文科類學生分數要高。但在體質健康測試中，無論是理工科類還是文科類，絕大部分學生都是僅處于及格的層次，良好人數所占比例非常低，優秀人數更是少之又少。由表3 可以看出，汕頭大學學生體測的成績及格率、優秀率和良好率比廣東大學生體質健康測試成績低，這也反映出汕頭大學學生的體質健康狀況處于急需加強的狀態，這同時也是當前大學生面臨的問題之一，體質健康狀況不斷下降，不能很好地把學業和體質健康兼顧好。

（二）體測實際數據統計分析基本理論

表1 理工科男生和文科男生各個體測數據的描述性統計量

表2 理工科女生和文科女生各個體測數據的描述性統計量

圖2 各個類型的學生成績對比圖

表3-1 2018 年廣東大學生體測成績統計（%）

表3-2 汕頭大學學生體測成績統計（%）

本文主要運用統計分析中的方差分析、回歸分析和非線性分析等方法，下面列出各個方法在本文研究中的作用。

方差分析是分析試驗（或觀測）數據的一種統計方法。在研究中，經常要分析各種因素之間的交互作用對研究對象某些指標值的影響[5]。在本文中，利用方差分析來研究不同類型學生之間有沒有顯著性差異與各個體測項目之間有無顯著性差異。

回歸分析（regression analysis）是確定兩組或兩組以上變量間關系的統計方法[6]。回歸分析按照變量的數量分為一元回歸和多元回歸。本文在通常的回歸模型顯著性檢驗方法的基礎上進一步研究和探討，利用誤差平方和除以自由度對變異平方和除以自由度進行F 檢驗，從而更好地探討體測項目之間有無相關性。

非線性分析是指自變量與因變量之間不成線性關系，而是成曲線或拋物線關系或不成為定量。非線性關系是相互作用，而正是這種相互作用，使得整體不再是簡單地等于部分之和，而是可能出現不同于線性疊加的增益或虧損。因此，在本文研究中，利用此分析可以探討多個體測項目之間的關系。

本文首先對數據中的文理科學生的體測平均成績進行了單因素一元方差分析（one-way ANOVA），得出理工科學生和文科學生的顯著性差異，接著分別與體測項目進行研究，研究兩者之間的相關性。

1.理工科學生和文科學生與平均成績的方差分析。通過SPSS 對理工科學生和文科學生的體質健康測試平均成績進行方差齊性檢驗[7]，顯著性（P 值）均大于0.05，所以可以使用單因素方差分析[8]，如圖3 所示。這里α＝0.05，假設理工科學生和文科學生與平均成績無顯著差異。

圖3 理工科學生與文科學生顯著性對比

由理工科男生和文科男生與平均成績方差分析表中得到顯著性（P 值）大于0.05，即可以表示0 假設成立，樣本之間的平均成績不存在顯著性差異。理工科女生和文科女生與平均成績方差分析表中得到顯著性（P 值）遠遠小于0.05，即可以拒絕0 假設，說明樣本之間的平均成績存在顯著性差異。

2.理工科學生和文科學生與體測項目的方差分析。身體的對稱性和營養狀況可以通過體型來體現，這也反映了學生的生長發育水平。體重指數（BMI）是用體重（千克）除以身高（米）的平方來測量的，這是國際上常用的脂肪水平和健康狀況的測量標準[9]。立定跳遠主要檢測測試者的彈跳能力與爆發力，五十米跑主要檢測測試者的反應能力、速度素質與爆發力[10]。男子一千米跑、女子八百米跑主要測試學生的耐力素質，引體向上主要運用上肢力量與握力，克服自身重力牽拉身體向上完成一個動作[11]。引體向上也是檢測肌肉耐力水平的一個代表性項目。仰臥起坐主要運用人體腰腹和背部肌肉來完成動作，有助于鍛煉核心力量，也是反映腰腹肌肉耐力的一項運動[12]。通過對理工科學生和文科學生與體測中各個項目的方差分析，進一步得出兩者之間的差異。如圖4 所示。

圖4-1 理工科男生和文科男生與體測項目的顯著性對比

圖4-2 理工科女生和文科女生與體測項目的顯著性對比

通過SPSS 對理工科學生和文科學生與體測各項目進行方差齊性檢驗，顯著性（P 值）均大于0.05，所以可以使用單因素方差分析。在方差分析中，理工科男生和文科男生在身高、體重、肺活量和坐位體前屈等體測項目中的顯著性（P 值）均大于0.05，表示0 假設成立，樣本之間不存在顯著性差異，而在其余體測項目中，立定跳遠、引體向上、五十米跑和一千米跑的顯著性（P 值）均小于0.05，表示拒絕0 假設，樣本之間存在顯著性差異。

在理工科女生和文科女生與體測項目的方差分析中，理工科女生和文科女生在身高、體重、肺活量、坐位體前屈、仰臥起坐等體測項目中的顯著性（P 值）均大于0.05，表示0 假設成立，樣本之間不存在顯著性差異；剩下的體測項目，如立定跳遠、五十米跑和八百米跑的顯著性（P 值）均小于0.05，表示拒絕0 假設，樣本之間存在顯著性差異。

由以上結果可得理工科男生在立定跳遠、引體向上、五十米跑和一千米跑等體測項目中成績明顯優于文科男生，這反映出理工科男生身體素質比文科男生更好。理工科女生在立定跳遠、仰臥起坐、五十米跑和八百米跑等體測項目中成績明顯也優于文科女生，這也反映出理工科女生身體素質比文科女生略好。總體而言，理工科學生的身體素質比文科學生的好。

因此，學生可以根據專業、性別找到自身所處類別的標準，得到自己想要的結果，也可以清楚地知道自身還有哪些方面需要提升，通過咨詢專業人士或者老師，聽取相應的建議并采取措施，即可改善不足之處。接著，就可以進行后續相關性分析。

三、大學生體質健康測試相關性分析研究

前文得出理工科學生與文科學生差異所在，但僅這些是不夠的，還要用統計分析基本理論來研究體測項目之間的關系。

接下來將研究大學生體質健康測試回歸及非線性相關分析。應用前文提及的改進后的回歸分析理論及非線性相關理論，更能反映出學生的實際情況。

（一）大學生體質健康測試回歸分析

1.身高和體重一元回歸分析。基于前文所述的回歸分析理論，現在給出一元回歸模型公式，如x 表示身高，y 表示體重，分別給出男女生身高體重數據圖，再調用Matlab 中的工具箱對身高體重做一元回歸分析，其中，身高是自變量，體重是因變量，擬合效果圖如圖5 所示。

由圖可知，身高和體重呈現正相關趨勢，也就是說身高越高，體重也對應一定的范圍，并且對其進行顯著性檢驗，測量誤差較小，即檢驗效果顯著。

圖5-1 男生身高體重擬合圖

圖5-2 女生身高體重擬合圖

建立身高體重一元回歸分析，有助于學生們更好了解它們之間的關系，所以學生應注意自己的身高對應的標準體重。為了身體的健康著想，應維持正常的體重，盡量使體重不要超過這個正常值10%或低于正常值10%，在這個范圍內上下浮動才可以。與身高相比，體重相對較低時，應該通過持續增加食量，從而提高對熱量的攝入。通過汲取均衡的營養逐漸增加體重也顯得非常重要。

2.身高、體重和肺活量的二元回歸分析。理論上，肺活量與身高理論計算公式及肺活量體重指數公式分別為：

但這個計算公式計算出的只是理論上的肺活量，個人平時的運動鍛煉、營養、健康狀況等因素會影響肺活量的水平。肺活量與體重、胸圍等因素密切相關。肺活量體重指數是反映人體呼吸功能的一項重要指標，在有氧運動運動員的選才和學生體質評測中起到一定的參考價值。

基于前文的多元線性回歸理論，用x 和y 表示身高和體重，z 表示肺活量，給出男女生身高、體重和肺活量數據點圖，再調用Matlab 中的工具箱對身高、體重和肺活量做二元回歸，其中身高和體重為自變量，肺活量為因變量，擬合效果圖如圖6 所示。

圖6-1 男生身高、體重和肺活量的擬合圖

圖6-2 女生身高、體重和肺活量的擬合圖

由圖可知，身高和體重以及肺活量也呈現正相關趨勢，當然，隨著年齡的增長，肺活量也會下降。對回歸分析進行顯著性檢驗，檢驗效果顯著，即測量誤差較小。

建立身高、體重和肺活量模型有助于學生重視、了解身體機能是體質健康的核心，而肺活量是學生體質健康標準中唯一的機能指標，在體質綜合評價中有非常重要的參考價值。

（二）大學生體質健康測試非線性相關分析

1.男生身高、體重和引體向上非線性相關分析。根據前文的非線性相關理論，用x 和y 表示身高和體重，z 表示引體同上。

男生身高、體重和引體向上并不是簡單的線性對應關系，需考慮多個自變量的相互影響。給出男生身高、體重和引體向上數據點圖，調用Matlab工具箱，用身高和體重做自變量，引體向上做因變量，擬合效果圖如圖7 所示。

圖7 男生身高、體重和引體向上的擬合圖

運行相關代碼就可以得出關于男生身高、體重和引體向上的多元非線性分析圖，對其進行顯著性檢驗，檢驗的P 值遠遠小于0.05，說明檢測效果顯著，即非線性相關分析效果較好。

建立好的模型有助于男生根據自己的身高、體重來適當進行引體向上鍛煉，這有許多益處。完成一個完整的引體向上的過程需要眾多背部骨骼肌和上肢骨骼肌共同參與做功，是一項多關節復合動作練習，是較好的鍛煉上肢的方法，是所有發展背部骨骼肌肌力和肌耐力的練習方式中參與肌肉最多、運動模式最復雜、發展背部骨骼肌的肌力和肌耐力最有效的，是最基本的鍛煉背部的方法。男生更應該好好重視這一體測項目。

2.女生五十米跑、坐位體前屈和仰臥起坐非線性相關分析。根據前文給出的非線性相關理論，女生五十米跑、坐位體前屈和仰臥起坐并不是簡單的線性關系，只能進行非線性分析。給出女生五十米跑、坐位體前屈和仰臥起坐數據點圖，調用Matlab 工具箱，用五十米跑和坐位體前屈做自變量，仰臥起坐做因變量，擬合效果圖如圖8 所示。

圖8 女生50 米跑、坐位體前屈和仰臥起坐的擬合圖

運行相關代碼就可得出關于女生五十米跑、坐位體前屈和仰臥起坐的多元非線性方程，x 是五十米跑，y 是坐位體前屈，z 是仰臥起坐。對其進行顯著性檢驗，檢驗的P 值遠遠小于0.05，說明非線性相關分析效果較好。

建立好的模型有助于女生了解這三者之間的關系，從而可以更有效地進行針對性訓練。五十米跑是測試學生速度素質的重要指標之一，反映了下肢爆發力和快速跑的能力。坐位體前屈是測試人體柔韌性的一項重要指標，反映了人體的軀干、腰部、髖關節等關節、肌肉和韌帶的伸展性和彈性的柔韌素質發展水平。人體的柔韌性素質越好，在活動時肌肉、韌帶和關節的可活動幅度就越大，在做各種動作技能時就越容易成功，也不易受到運動損傷。當人體的總體機能水平下降時，軀體柔韌性也會隨之下降。而仰臥起坐是體能鍛煉的一個重要環節，主要作用是增強腹部肌肉的力量，所以跟爆發力和身體柔韌性息息相關。做得正確的話，仰臥起坐既可增加腹部肌肉的彈性，同時亦可以收到保護背部和改善體態的效果。所以女生應重視仰臥起坐這一體測項目。

四、結論

大學生體質健康測試項目之間的相關性分析可以使學生掌握科學健身的方法，了解一些運動知識，可以有效地促進身體健康水平的發展，同時也能提高體質健康測試成績。研究結果表明：

（一）整體上，汕大大學的理工科學生的身體素質比文科學生的身體素質要好一些，但與全國大學生體質健康測試標準相比，仍然有不少差距。

（二）通過對大學生體質健康測試數據進行相關性分析，得到相關系數矩陣。因此可以根據體測項目之間的相關性來建立起大學生體質健康測試分析，分別為回歸分析和非線性相關分析。

（三）大學生體質健康測試項目之間的相關性分析可被高校廣大師生借鑒，具有很強的適用性。對學校而言，首先要加強課余體育鍛煉引導工作，使學生明白體質健康的重要性，加強學生自覺鍛煉的動機。對學生而言，要增加課程活動多樣性，加強重點測試項目鍛煉。在體育課程的設置與選課方面增加課程的多樣性，有助于提高不同的身體機能。

然而，本研究還存在一些不足之處：第一，在進行方差分析時，只考慮單因素一元方差分析，沒有考慮到其他方差分析，如非參數方差分析等；第二，在進行非線性相關分析過程中，沒有加入其他變量對因變量的影響分析；第三，沒有給參與體測的學生一個詳細的體質健康等級標準，只考慮到學生之間的差異。

基于以上所述，在未來的研究工作中，要思考如何改進這些不足之處，針對第一點不足，采用其他相關數據統計分析方法，再加上軟件輔助，有助于為更好地研究打好基礎；針對第二、第三點不足，可以結合當下熱門的機器學習甚至深度學習的方法，還需要盡量收集多個學校學生的體質健康測試數據來進行分析。最后可以根據體測數據給定一個詳細的學生體質健康等級標準。