引體向上成績的影響因素研究

編者按：引體向上是一項鍛煉背部和手臂肌肉的訓練項目，標準動作過程是雙手抓住單杠，將身體向上牽引，下巴超過單杠即為一次成功。

用計算機程序分析數據是科研的常用方法，如今中學生也能在教師指導下利用這一方法開展探究性學習研究。這類軟件基于復雜的數學模型開發，但學生無需深究其背后的算法原理，只需掌握兩項基礎技能：篩選有效數據和正確解讀結果。本文即是此類探究學習活動的成功案例，感興趣的同學可以在老師指導下，學習并使用SPSS等軟件開展研究。

研究背景

根據北京市2023年9月新頒布的中考方案，體育成績（70分）占中考總成績的比例已提高至 13.21% ，其中初二年級體測成績（10分）占比1. 89% 。經調查，有53. 62% 的男生認為引體向上是難度最大的項目。因此，本研究希望通過問卷調查和數據分析的方法，探討影響初二男生引體向上成績的因素，為提高學生的引體向上成績提供理論依據和指導。

問卷調查

本研究通過專家訪談和實地觀察擬定了調查問卷，對部分初二男生進行調查，并與被調查者逐一溝通以確保調查結果的真實有效。

問卷共設置10個問題：

1.你認為自己有運動天賦嗎？2.迄今為止，你接受過多少年正規體育訓練？包括任何體育項目的正規訓練，自己隨便玩玩的不算。

3.迄今為止，你進行系統性的上肢力量訓練（如啞鈴彎舉、杠鈴平推、俯臥撐等）的年限是多少？偶爾做做、一周未必能做一次訓練的不算。

4.你的身體質量指數（即BMI指數，用來衡量人體胖瘦程度）是多少？5.你初一年級體質健康測試成績是多少？6.你一分鐘最多可以做多少個標準的仰臥起坐？

7.你可以連續做多少個標準的俯臥撐？

8.你能連續做多少個標準的引體向上？

9.你是否學習過引體向上的動作技巧？

10.近兩個月，你平均每天花在針對引體

向上訓練的時間是多少？

通過問卷星軟件回收有效問卷69份，并與被調查者逐一溝通，確保了調查結果真實。

下面是收集到的數據和分析。

數據分析

以問題8（你能連續做多少個標準的引體向上？）的結果作為因變量，其余問題的結果作為自變量，做數據分析。

1.多元回歸分析

使用SPSS軟件將收集到的問卷數據進行多元回歸分析，得到以下結果，見表1和表2。

方差分析結果顯示，本研究回歸模型具有統計學意義。

分析結果顯示，連續標準俯臥撐數量、初一體育成績、上肢力量訓練年限，都與“能連續做幾個標準的引體向上”之間存在顯著相關。

2.機器學習算法分析

其后我又使用Python語言編程，錄入收集到的問卷數據，使用決策樹、隨機森林、梯度提升等3種算法分別進行分析，得到3種算法下各特征變量重要性及排名，見表3。

結論與建議

綜合多元回歸分析和機器學習算法兩類方法所做的相關性分析結果，可得出初一體育成績和連續標準俯臥撐是影響“能連續做幾個標準的引體向上”的最重要因素。

多元回歸分析結果表明，上肢力量訓練年限也是影響“能連續做幾個標準的引體向上”

的重要因素；機器學習算法表明，BMI指數同樣是重要影響因素。

因此，學校、家長和學生本人應重視上述四項內容，提前規劃，高度重視初一年級體育成績，堅持進行俯臥撐鍛煉，加強上肢力量訓練，并注意控制體重。

研究局限

為提高調查問卷的完成數量，避免被調查者產生抵觸情緒，很多問題的選項被設置成數值段，而非精確的數值。這導致在數據分析過程中，只能采取對類賦值或取均值的手段對數據進行轉換，可能會影響最終數據分析結果的

準確性。

多元回歸的假設條件包括線性關系、誤差獨立性等，對于非線性關系的數據，擬合效果比較差。機器學習算法需要大規模數據，本研究中數據量過少，擬合效果可能比較差。

（作者：學生；指導教師：錢雨）