女大學生體型分析及對服裝推板的影響

王妍雪,劉正東

(北京服裝學院,北京100029)

隨著時代的發展與人們生活水平的逐步提高,除去面料、款式、價格等因素,服裝的合體度一直是人們十分關心的話題。一件衣服是否合體,取決于服裝的款式設計與結構設計,而對于人體體型的分類,則是其基本考量因素。在對人體體型進行分類時,不能單憑生理指標這一個因素,還要綜合考慮紙樣制作的便捷性、服裝號型的覆蓋率等因素來對體型進行劃分。

我國頒布了2版《服裝號型》,一是20世紀90年代的GB/T 1335—1997,最新一版是2008 年頒布的GB/T 1335—2008。與1997 版相比,2008 版主要在標準英文名稱、標準的規范性引用文件上做了修改,同時增加了180號及對應的型配置。但國家發布的《服裝號型》在年齡層(18～60 歲)的選擇上跨度范圍較大,因此很難準確概括不同年齡層的體型。因此,本文參考國標的分類方法,采用三維掃描與手工測量結合的方式,通過相關性分析、描述統計、線性回歸分析、聚類分析等統計方法隨機選取北京地區的女大學生進行人體的測量及體型劃分,并對其檔位進行重新劃定。

1 人體測量試驗

1.1 測量對象

19～25歲北京地區的女大學生。

1.2 測量方式及要求

要求被測者測量時身穿貼身、輕薄、淺色衣物,手工測量時選用卷尺、馬丁測量儀,要求被測者自然站立[1]、目視前方、雙手自然下垂;采用三維人體掃描儀時要求被測者自然站立[1],雙腳與肩同寬,雙手向斜下方自然張開30°,目視前方。

1.3 主要研究部位

依據相關文獻的調查,要求選用指標既能很好地描述身體主控部位,又能對體型分類的相關分析提供幫助。

1.4 數據處理

用SPSS處理軟件[2],先對所有數據進行預處理,剔除奇異、丟失值,最終得到有效數據1 404個。

2 女大學生體型特征分析

2.1 主要研究部位確定

對北京地區女大學生體型數值分別進行因子分析和相關性分析[3]。通過因子分析中的方差最大旋轉法將13個數據歸納為4個因子,它們對總體項目的累積貢獻率為84.807%,即各部位被很好表達,見表1和表2。

表1 北京地區女大學生公因子方差分析

表2 北京地區女大學生旋轉后成分矩陣因子提取結果

由表1可知,提取的值均大于0.7,因此可以很好地表達變量;由表2可知,胸圍(0.857)、臀圍(0.803)、后背寬(0.899)為第一因子反應影響圍度變化的3個最大因子,身高(0.966)、腰圍高(0.927)、臂長(0.908)為第二因子反應影響高度變化最大的3個因子,第三因子中最高的為背長(0.645),第四因子中最高的為前胸寬(0.911)。通過第一因子和第二因子可以很好地描述人體的高度和圍度。

線性分析的結果如表3所示。由于對稱性,主要分析以1.000為對角線左下方的關系。

由相關性分析結果可知,體重和較大圍度之間的變化存在著極強的相關性(＞0.8),較小圍度(頸圍)和寬度之間也存在著相關性(＞0.5),身高和高度之間存在著相關性,用來反應長度的變化,而身高和體重之間沒有必然的相關性,因此身高的高矮與體重之間沒有必然聯系。引入BMI值,發現BMI與體重呈現極強的正相關,而與身高呈現負相關。因此,結合因子分析和線性分析,同時參考服裝號型確定的指標,確定身高、胸圍、腰圍、臀圍、胸腰差、BMI這6個指標,用來作為描述體型的主要變化指標。

表3 北京地區女大學生人體各部位之間的相關性

2.2 體型特征分析

對隨機抽樣的數據進行分析,北京地區女大學生與全國成年女子體測數據結果如表4所示。

表4 北京地區女大學生和全國成年女子體型比較 單位:cm

由表4可以看出,北京女大學生在高度和圍度上的均值均大于全國成年女子的均值,而身高(+10.27)、胸圍(+2.1)、臀圍(+4.53)的均值則發生較大的變化。北京地區女大學生的BMI 平均值為19.27,處于中國人體重指數標準范圍(18.5～23.9)內,可以看出女大學生的體型普遍呈現身材高挑、胸部豐滿、腰部纖細的特點。

3 女大學生體型分類

不同國家采用的體型分類的方法不是統一的。美國AST M 標準參考了年齡、身高、體重和圍度4個參考量,再通過每種體型的不同,劃分身高、圍度和長度。但在劃分時沒有考慮胸腰差或腰臀差的大小;日本號型標準中是將女子體型分為Y、A、B、AB 4種,將體型中出現最高頻率的定為A 體型,將身高分為142、150、158、166 c m 4檔,身高中心位定位158 c m,統計發現出現頻率最高的胸圍為83 c m,因此對于83 c m 胸圍,不同身高、臀圍出現最高頻率的數值作為A 體型的中心,再按一定的檔差確定其他幾個體型的數值;德國女子體型的劃分與日本相似,將身高分為160、168、176 c m 3檔,然后與胸圍相配,則臀圍尺寸適中的人為標準尺碼,之后再按檔差確定其他。ISO 號型中是將身高分為160、168、176 c m 3檔,再通過胸臀差來確定。而我國現行的GB/T 1335—2008,是依據人體胸腰差的大小分為Y、A、B、C 4類,白莉紅等[4]研究發現,采用胸腰差對體型進行劃分主要有以下幾個優點:(1)與國際標準接軌,且滿足我國標準連續性的制定規則;(2)可以提高服裝號型的覆蓋率;(3)用腰圍而非臀圍作為主要控制部位更加科學;(4)使用胸腰差劃分更適合于應用。

采用聚類的方式,可以更加科學、準確、便捷地對北京地區女大學生的體型進行分類,由表3可知,身高和體重之間并沒有太強的相關性,因此只通過胸腰差作為分類指標來劃分難免會出現一些由于特殊身材產生的較大誤差,同時,從表中可以看出,BMI與體重和身高的相關性較強,它是通過體重和身高的比值,用來衡量肥胖的指標,因此,引入BMI值,與胸腰差結合,通過聚類的方法重新對體型進行劃分,得到表5。

表5 北京地區女大學生體型劃分

通過聚類將北京地區女大學生通過胸腰差和BMI值分為4 類。可以看出北京地區女大學生結合BMI后以胸腰差進行劃分時與國標的劃分有1 c m 的偏差,因此,在1 404名女大學生中隨機抽取190名進行對照驗證,發現按國標分時Y 體型覆蓋率為45.2%、A 體型的覆蓋率為31.5%、B體型的覆蓋率為16.1%、C體型的覆蓋率為7%,結合BMI重新劃分的體型覆蓋率為 Y 體 型 占 40.5%、A 體 型 占 38.4%,B 體 型 占13.7%、C體型占7%,一些身材肥胖且胸腰差差距較大,或身材纖細、胸腰差差距較小的人群有了較好的糾正,因此服裝廠在生產時應予以重視。

為詳細了解女大學生圍度指標的變化情況,以胸腰比與臀腰比的值分別為橫縱坐標,得到分布散點圖如圖1 所示[5],可知,女大學生胸腰比的平均值為1.27,臀腰比的平均值為1.37,且分布較為集中于平均值附近,故女大學生胸腰比與臀腰比的比值相對較大,體型普遍勻稱,呈X 體型。

圖1 女大學生胸腰比和臀腰比的散點圖

由圖2可以看出,隨著BMI值的逐步增大,散點圖越趨近于向原點靠近即體型越缺乏曲線感,上下一般粗,體型越趨近于H 型,偏向胖體;而BMI的值越小體型越趨向于大開大放的X 型,偏向瘦體。可見BMI值對體型的區分有一定影響。

圖2 依據BMI不同分類的女大學生胸腰比和腰臀比的散點圖

4 基于女大學生檔差的確定

女大學生較全國成年女子在體型上有一定的偏差,因此對于檔差的確定也會有所不同。國標選用身高、頸椎點高、坐姿頸椎點高、全臂長、腰圍高、胸圍、頸圍、總肩寬、腰圍、臀圍作為主控部位針對檔差進行研究[6]。由于本文主要針對上衣進行研究,頸椎點高、坐姿頸椎點高不如背長更能很好地反應上半身的長度,故采用背長作為關鍵部位。從而對規定的Y、A、B、C標準,對各部位的檔差值可以進行新的驗證[7]。

4.1 回歸方程的確定

由因子分析和相關性分析可知身高和胸圍可以很好地控制、表達其他身體部位,因此用線性回歸方程y=ax1+bx2+c,表示各主控部位與身高、胸圍的關系,其中y是根據自變量推算出的值,a,b分別為回歸系數,見表6。

表6 北京地區Y、A、B、C身高、胸圍控制各部位的線性回歸方程

4.2 檔差確定

由GB/T 1335—2008《服裝號型》的推檔算法,確定各部位分檔數值的方法為:

式中,a(H)為各部位對身高的回歸系數;g(H)為身高的檔差;b(W)為各部位對胸圍的回歸系數;g(W)為胸圍的檔差。

從式(1)和式(2)中可以看出檔數的確定與回歸系數有關,與常數項無關,故將各回歸方程標準化后[8],采用5·4號型作為分檔標準,即身高的檔差為5,胸圍的檔差為4,得到各部位檔差及平均值如表7和表8所示。

表7 北京地區女大學生Y、A、B、C的檔差 單位:c m

表8 北京地區女大學生Y、A、B、C均值 單位:c m

由表7和表8可知,在重新劃分的Y、A、B、C體型分類下,各部位的均值和檔差較國標有了改變,與國標的中間體對比發現,身高、胸圍、臂長的均值有較大的增長,頸圍的均值要小于國標值,腰圍、肩寬的大小與國標差距不大,臀圍在B、C 體型的增長較大。因此,可以看出,女大學生在不同體型所對應的圍度、長度的檔差的確定要結合體型的不同有所變化。

5 結論

通過對女大學生身體各部位進行分析及確定的檔差可以看出:

(1)女大學生較全國成年女子的各項數值均有較大的變化,因此在研究體型劃分時,年齡也是很重要的劃分因素。

(2)通過引入BMI對體型的分類有了重新的劃分,對一些特殊體型有較好的劃分,可見單靠胸腰差還是不能很好地描述個體體型的特點。

(3)對重新劃分后的4類體型得出由身高、胸圍控制的各部位回歸方程,并以5·4號型為例,規范了各部位的檔差,同時通過對均值的分析,發現女大學生一些部位較國標中成年女子有一定區別。

(4)在對檔差進行劃分時,由于樣本中B、C體型的數據所占比例不多,因此存在誤差較大,需要后續對數據進行補充分析。同時也可以看出在19～25歲女大學生中,體型主要以Y、A 為主,可以此對服裝號型的定制起到一些借鑒作用。