江南地區成年男性體型特征及下半身體型分類研究

王 虹，孫 坤，程益先，袁惠芬，王 旭*

(1. 安徽工程大學 a. 紡織服裝學院，b. 紡織面料安徽省高校重點實驗室，安徽 蕪湖 241000；2. 安徽信達工程技術咨詢有限公司，安徽 蕪湖 241000）

人體體型受地域、年齡、生活水平等因素影響表現出一定的差異性。體型一般由一系列人體不同部位的尺寸來表征。準確的體型分類對服裝成衣版型設計及提高服裝合體性和舒適性具有較好的參考價值。針對人體體型數據進行統計分析，是研究體型分類最常用的方法。劉寶寶等[1]通過數理統計方法對采集的數據進行統計量分析及聚類分析，得出臀部、腰部和胸部等3個離散程度較大的分類指標；并通過聚類分析、相關性分析和“分類指標＋側面形態”分析，得出中老年女性大胸體在胸部、腹部凸出的高度并不相等。研究結果為中老年服裝的設計提供了參考。樊萌麗等[2]選取人體側面形態指標，以胸相對高度、臀相對高度、胸凸角、腹凸角、臀凸角、駝背角作為體型聚類指標，采用快速聚類將青年女性側面體型細分為 6類，引入“國標體型＋側面體型”的分類方法，最后在體型細分的基礎上，選取體型覆蓋率較大的三種體型，進行身高分檔和身高與胸圍覆蓋率統計，得出覆蓋率最大的號型，可為體型分類及企業號型設定提供參考。王軍等[3]采用主成分因子分析得到影響腰臀部體型特征的 5大形態因子。依據形態因子選取臀圍、腰圍到臀圍高、臀橫矢徑比、臀腰差、臀凸 5個變量，采用 SPSS兩步聚類法對腰臀部體型進行探索性分類，將東北地區青年女性腰臀部體型分為 3類。于曉坤等[4]運用數理統計原理和方法對采集的樣本數據進行基本統計量計算、樣本聚類分析等統計分析，結合身高、胸圍、胸腰差的交互關系得出上海地區中老年女性的體型特征和尺寸分布，所得基礎尺寸參考數據可指導企業針對該客戶群體建立服裝產品尺寸體系，對于現行國家標準的拓展應用具有一定理論參考價值。齊靜等[5]利用我國西部地區的青年男性人體數據，并在 SPSS軟件中對數據進行統計分析，通過因子分析和聚類分析最終將男性體型分為7類，分類結果較為理想，研究結果為了解我國青年男性體型現狀和制訂新的服裝號型標準提供了理論支持。

上述研究表明，針對不同地域及年齡段的群體采用統計分析的方法能較好的實現體型的分類。受此啟發，本文以江南地區成年男性群體為研究對象，通過對身高、胸圍等8個人體測量部位數據進行統計分析，采用因子分析提取描述體型的特征，結合聚類分析對江南地區成年男性的下半身形態進行分類，從而為提高成年男性褲裝結構的合體性提供有價值的參考。

1 數據采集與篩選

1.1 數據采集

以簡單隨機抽樣法采集江南地區成年男性體型數據形成樣本。其中體型數據由身高、領圍、胸圍、肩寬、臂長、褲長、腰圍和臀圍等8個部位的數據構成。

樣本容量的確定原則是保證所測量部位的標準差和誤差值在所要求的范圍之內[6]，根據國標服裝號GB/T1335.1-2008[7]規定的男子服裝號型標準，成年男子人體尺寸部位允許的誤差以及標準差如表1所示。

表1 成年男子各控制部位的數值

樣本容量計算按式（1）進行：

其中，N為樣本容量；Z為某置信水平下的統計量；S、d分別為某測量部位的標準差、允許誤差。本研究取置信水平為95%，則統計量Z為1.96。表1中，S/d最大值為6.70。由式（1），樣本容量N應不少于173，本次樣本數量N=421，能滿足要求。

1.2 數據篩選

為保證分析結果的準確性，需要先對全部數據進行篩選，其目的是刪除樣本中異常值，并對刪除異常值后的樣本進行正態性檢驗。異常值可能由測量過程中人為測量錯誤或測量者本身屬于特體導致。檢查是否存在異常值的方法主要有箱圖法。箱圖主要描述數據的中位數、四分位數及極值[8]，箱圖中異常值用*或圓圈標出，易于識別。圖1為8個測量部位的箱圖，以身高為例，編號242和419的數據為異常值，同理共判定19組數據為異常值，即參與分析的樣本容量修正為N=402。基于P-P概率圖，對樣本在8個測量部位的正態性檢驗結果（圖略）表明全部變量基本服從正態分布。

圖1 箱形圖

2 數據的基本分析

2.1 描述性分析

表2所示為容量為402的樣本描述性分析。從最小值、最大值、標準差、均值及變異系數來看該群體在各個部位上的分布特征。

表2 變量統計性描述

表 2中從標準差來看，江南地區成年男子測量部位數值變化較大的前四位依次為腰圍 5.94cm，胸圍5.46cm，臀圍5.13cm，身高4.62cm。變化較小的前四位依次為領圍1.59cm，肩寬1.65cm，臂長1.98cm，褲長3.42cm。結合標準差和均值的比值得到變異系數cv值，則更能反映測量部位的變化特征，變化較大的前四位依次為腰圍6.64%，胸圍5.54%，臀圍5.18%，領圍3.81%。變化較小的前四位依次為身高2.69%，臂長 3.28%，褲長3.36%，肩寬3.60%。上述分析表明，該區域成年男子呈現圍度差異較大，長度差異較小的體型特征。

2.2 相關性分析

變量之間的相關關系密切程度可以用相關系數衡量。相關系數R可以用式（2）所示的Person積矩相關公式計算。

表3 變量間相關系數矩陣

表3為各變量間相關系數矩陣。以身高和領圍為例：身高與臂長、褲長的相關系數分別為0.81、0.89，呈高度相關，身高與胸圍、肩寬和臀圍的相關系數分別為0.31、0.45和0.32，呈低度相關，身高與領圍、腰圍的相關系數分別為0.28、0.26，呈不相關；領圍與胸圍、腰圍和臀圍的相關系數分別為0.88、0.87和0.86，呈高度相關，領圍與肩寬的相關系數為0.78，呈中度相關，領圍與身高、臂長的相關系數分別為0.28、0.25，呈不相關。由表3可以反映出，身高、褲長、臂長、肩寬間存在較強的相關關系，而胸圍、腰圍、臀圍、領圍間存在較強的相關關系。

2.3 因子分析

因子分析的目的是從眾多變量中形成一個或幾個具有代表性的變量[9]。用少數幾個因子去反映原始數據的大部分信息[10]。在因子分析前需要檢驗變量間是否有較強相關關系，常用的檢驗方法有 KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗，檢驗結果見表4，其中KMO檢驗值為0.87，接近1，說明變量間相關性較強。在Bartlett球形度檢驗中，顯著性為0，小于給定的顯著性水平α（0.05），以上結果說明變量適合進行因子分析。

表4 KMO和Bartlett檢驗結果

表5為因子的總方差解釋，可以看出，第1個因子的特征值為5.04，解釋原有8個變量總方差的62.96%，累積方差貢獻率 62.96%；第2個因子的特征值為2.14，解釋原有8個變量總方差的26.71%，累積方差貢獻率 89.67%。通常取初始特征值超過1的因子，由表5取前2行，提取平方和載入列共解釋了原有變量總方差的89.67%，變量解釋信息缺失較少，為10.33%，因子分析效果較理想。旋轉平方和載入列描述了最終因子解情況，因子旋轉后累積方差貢獻率沒有發生變化，但重新分配了各個因子解釋原有變量的方差，使得因子更易于解釋[11]。

表5 總方差解釋表

表6為旋轉后的成分矩陣。可以看出，第1個因子主要解釋了領圍、胸圍、肩寬、腰圍和臀圍等5個變量，可稱為體型的圍度特征因子。第2個因子主要解釋了身高、臂長和褲長等3個變量，可稱為體型的長度特征因子。

表6 旋轉后的成分矩陣

3 聚類分析

3.1 聚類變量的確定

通過因子分析獲得的體型特征因子可用于確定聚類變量，從而實現對體型的分類[12]。通過分別計算體型的圍度特征因子、長度特征因子中各測量部位的相關指數，并選擇相關指數較大的部位作為聚類變量。相關指數計算公式如式（3）。

其中，m為所在類的指標個數；rij為相關系數，i，j= 1，2，…，m，且i≠j。

表7為因子相關指數計算結果，可以看出在圍度特征因子中，因子相關指數較高的前三個變量分別是臀圍、胸圍和腰圍，在長度特征因子中，因子相關指數較高的變量是身高和褲長。腰圍、臀圍和褲長對男性下半身體型的影響程度較大，故選取這三個變量為聚類變量。

表7 因子相關指數

3.2 聚類結果分析

以江南地區成年男性下半身體型分析為例，由表7選取腰圍、臀圍和褲長作為聚類變量，按照K-means均值聚類方法對樣本數據進行分類。

圖2 碎石圖

圖2 是以腰圍、臀圍和褲長作為分類指標，聚類數作為橫坐標，將分為2～10類時到各自聚類中心的距離和作為縱坐標，繪制成的碎石圖。類間距離平方和大，類內距離平方和小，則類間距/類內距比值大，分類效果較好，反之比值小，則分類效果差。服裝制版中，分類過少則版型數少，雖然有利于降低成本提高生產效率，但導致服裝合體性差，分類過多則版型數多，雖然有利于提高服裝合體性，但導致成本上升，生產效率低。

分別以分2～10類時，各樣品距離對應聚類中心距離和為指標，取碎石圖的拐點作為合適的分類數。由圖2選擇分類數為5較為合適。

表8 最終聚類中心

表8為以腰圍、臀圍和褲長為聚類變量，將402個樣品分為5類時各類別的聚類中心。第一類腰圍最小，臀圍最小，褲長中等，呈現為標準褲長+細腰瘦臀型，在成年男性體型中占比18.66%；第二類腰圍中等，臀圍中等，褲長中等，呈現為標準腰臀圍，標準褲長+標準腰臀型，在成年男性體型中占比21.39%；第三類腰圍最大，臀圍最大，褲長中等，呈現為標準褲長+粗腰肥臀型，在成年男性體型中占比13.18%；第四類腰圍中等，臀圍中等，褲長最短，呈現為短褲長+標準腰臀型，在成年男性體型中占比26.87%；第五類腰圍中等，臀圍中等，褲長最長，呈現為長褲長+標準腰臀型，在成年男性體型中占比19.90%。

由表8可以看出，標準腰臀圍，短褲長形態的在江南地區成年男性體型中占比最高，達到26.87%，符合江南地區成年男性的體型特征，身高較矮，體型中等。

4 結語

（1）描述性分析表明江南地區成年男性腰圍、胸圍等部位差異較大，身高、臂長等部位差異較小。測量部位相關性分析表明，圍度因子間存在較強相關關系，長度因子間存在較強相關關系。

（2）因子分析表明，8個體型測量部位可以形成圍度因子和長度因子，前者包括胸圍、領圍、肩寬、腰圍和臀圍，后者包括身高、臂長和褲長。

（3）以腰圍、臀圍和褲長作為聚類變量的聚類分析表明：江南地區成年男性下半身可分為標準褲長+細腰瘦臀型、標準褲長+標準腰臀型、標準褲長+粗腰肥臀型、短褲長+標準腰臀型和長褲長+標準腰臀型等5類，其中短褲長+標準腰臀型占比最多，標準褲長+粗腰肥臀型占比最少。