【摘 要】
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目的：研究生是我国未来高层次科技人才的重要组成部分,是我国科技强国和经济发展的重要储备.但现阶段我国研究生肥胖比例不断增加,肥胖已经成为影响研究生身心全面发展的重要因素之一.准确、简便、快捷的体脂百分比评价方法直接影响到研究生这一高知识人群能否及时有效地监测到个人健康状况,进而影响健康生活习惯的养成.目前国内外虽然已经有很多关于身体成分回归模型的研究,但研究生这一群体的研究鲜见.以普通高校在校研究
【机 构】
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清华大学体育部,北京100084 北京体育大学运动康复系,北京100084
【出 处】
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2012年中国运动生理生化学术会议
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目的：研究生是我国未来高层次科技人才的重要组成部分,是我国科技强国和经济发展的重要储备.但现阶段我国研究生肥胖比例不断增加,肥胖已经成为影响研究生身心全面发展的重要因素之一.准确、简便、快捷的体脂百分比评价方法直接影响到研究生这一高知识人群能否及时有效地监测到个人健康状况,进而影响健康生活习惯的养成.目前国内外虽然已经有很多关于身体成分回归模型的研究,但研究生这一群体的研究鲜见.以普通高校在校研究生为研究对象,建立研究生的数学回归方程,以期为研究生的体质健康监测提供有效快捷的方法.方法：首先,选取320名在校研究生为研究对象(男160名,女160名),包含偏瘦、正常、超重、肥胖4种类型样本,采集身体形态(身高、体重),机能(肺活量、台阶指数),素质(握力、背力、纵跳、立定跳远),身体成分(体脂％)共8项指标.其次,应用SPSS17.0软件进行数据的相关性分析,考察变量体脂％与其他变量之间的相关性；将与体脂％具有显著相关性的变量进行多元线性回归分析,先采用全部引入法,由于其得到的模型不具有实际应用性,因而再进行逐步线性回归分析,并通过讨论每个模型中的多重共线性关系,得到最优线性回归模型；同时对最优线性回归模型进行一致性检验,判断模型计算值与实际值之间的一致性关系.最后进行非线性回归分析,鉴于非线性回归模型的复杂性和不可预测性,选用体脂％作为因变量,选用线性回归分析中逐步回归采用的三个自变量,分别建立非线性回归模型,每一个自变量都可建立5种非线性回归模型(二次曲线、三次曲线、乘幂曲线、对数曲线、指数曲线),分别将5种方程与线性方程的R2值进行比较,得出最优方程.结果：多元线性回归模型为最优回归模型,相应方程式如下.男生：体脂％ =31.607+1.245BMI-0.252×身高；女生：体脂％=-5.908+ 2.828BMI-0.858(体重/身高×100).结论：多元回归模型为最优回归模型,其预测值与实际值一致性良好,其中男性R2为0.451,女性R2为0.767；模型中的自变量(身高、体重及其衍生变量BMI和体重/身高×100)的数据便于测量和获取,因此,在缺乏测试体脂％的条件下,只需准确地测量身高和体重,运用模型计算,即可得到体脂％.此外,对体脂％回归模型的研究是对现阶段研究生体质健康研究的进一步补充,具有一定的实际应用价值.
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