馮麗明，孫 虹

（文華學(xué)院 基礎(chǔ)學(xué)部，湖北 武漢 430074）

身體成分是指構(gòu)成人體各組織、器官的總成分。常常將體重分為體脂重（脂肪重）和去脂體重（瘦體重），身體成分通常用體脂百分比表示[1-3]，它能較客觀的反映人體的脂肪含量、健康水平、營養(yǎng)狀況和體質(zhì)狀態(tài)。體脂百分比偏高，即脂肪細(xì)胞內(nèi)脂肪的過度積累會引起肥胖；體脂百分比偏低，說明機(jī)體營養(yǎng)不良，也會導(dǎo)致人體基礎(chǔ)代謝紊亂，誘發(fā)疾病[4]。體脂百分比研究廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)和運(yùn)動醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，但人體脂肪分布在皮下、內(nèi)臟等位置，一般采用生物電阻抗、皮褶厚度法、水下稱重等方法測得，費(fèi)用較高，過程繁雜，普及率不高，因此需要簡便的推算體脂百分比的方法，精確、簡單的衡量人體肥胖程度[5]。本研究對大學(xué)女生體質(zhì)健康指標(biāo)和體脂百分比進(jìn)行測量，運(yùn)用回歸分析方法，構(gòu)建適合大學(xué)女生體脂百分比回歸模型，并進(jìn)行模型優(yōu)選，大學(xué)女生體脂百分比可以根據(jù)優(yōu)選模型進(jìn)行簡單有效的估算，模型的構(gòu)建為大學(xué)女生體脂百分比的研究提供定量化依據(jù)。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

隨機(jī)抽取在校大學(xué)女生333人，年齡17～20歲。

1.2 研究方法

1.2.1 測量法依據(jù)《國家學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)》各項(xiàng)指標(biāo)的測試方法，使用華夏匯海智能儀器測得身體形態(tài)、身體機(jī)能和身體素質(zhì)指標(biāo)。采用日本生產(chǎn)的歐姆龍身體脂肪測量儀，測試指標(biāo)包括體脂百分比和體脂重。派生指標(biāo)中，身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)=體重(kg)/身高2(m2)；體表面積(m2)=0.0071*身高(cm)+0.0133*體重(kg)-0.1971[6]；人體體積(m3)=0.00616+0.000022*身高(cm)+0.000756*體重(kg)[7]；標(biāo)準(zhǔn)體重(kg)=[身高(cm)-100]*0.9[4]。全部指標(biāo)如表1所示。

表1 大學(xué)女生體質(zhì)健康指標(biāo)統(tǒng)計表

1.2.2 數(shù)理統(tǒng)計法

運(yùn)用Excel 2003和SPSS17.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計處理，并進(jìn)行方差分析、相關(guān)分析和回歸分析，P<0.05為顯著性差異，P<0.01為非常顯著性差異[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 大學(xué)女生體脂百分比與體質(zhì)健康指標(biāo)的相關(guān)性分析

為了解體質(zhì)健康指標(biāo)在估算體脂百分比時的有效性，本研究采用了簡單相關(guān)分析方法，運(yùn)用SPSS17.0軟件計算各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)（r），結(jié)果見表2。

表2 大學(xué)女生體脂百分比與體質(zhì)健康指標(biāo)相關(guān)系數(shù)表

由表2可知，大學(xué)女生體脂百分比與體質(zhì)健康指標(biāo)高度相關(guān)的指標(biāo)是：體重、(體重/身高)*100、身體質(zhì)量指數(shù)、體表面積、人體體積、立定跳遠(yuǎn)、肺活量、肺活量體重指數(shù)、握力、握力體重指數(shù)（P<0.01）；大學(xué)女生體脂百分比與體質(zhì)健康指標(biāo)呈不相關(guān)的指標(biāo)是：身高、標(biāo)準(zhǔn)體重、800m跑、坐位體前屈（P>0.05）。即大學(xué)女生體脂百分比與部分體質(zhì)健康指標(biāo)呈高度相關(guān)，與部分健康指標(biāo)呈不相關(guān)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，與體質(zhì)百分比呈高度相關(guān)的主要體質(zhì)健康指標(biāo)是形態(tài)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)r>0.6（身高和標(biāo)準(zhǔn)體重除外），達(dá)到了高度正相關(guān)，表明采用形態(tài)指標(biāo)推算大學(xué)女生體脂百分比的方法是可行的。從相關(guān)系數(shù)r的大小可以看出，采用（體重/身高）*100、身體質(zhì)量指數(shù)和體重的有效性高于體表面積和人體體積，（體重/身高）*100、身體質(zhì)量指數(shù)和體重等指標(biāo)均可能成為推算全身體脂百分比的指標(biāo)。

2.2 大學(xué)女生體脂百分比模型的建立與優(yōu)選

2.2.1 一元回歸模型的建立與優(yōu)選

選擇表2中與大學(xué)女生體脂百分比相關(guān)性最高的3項(xiàng)指標(biāo)，分別以（體重/身高）*100、身體質(zhì)量指數(shù)、體重為自變量，以體脂百分比為因變量建立一元回歸方程，從方程中選擇最佳模型。

2.2.1.1 曲線擬合——（體重/身高）*100與體脂百分比

一元回歸方程可分為線性回歸方程和非線性（曲線）回歸方程[9-10]。運(yùn)用SPSS 17.0軟件，對體脂百分比和（體重/身高）*100進(jìn)行統(tǒng)計處理，并分析其擬合度，計算5種一元回歸方程模型（見圖1）。

圖1是以體脂百分比為因變量，（體重/身高）*100為自變量建立的回歸方程，擬合了線性、對數(shù)、乘冪、指數(shù)和二項(xiàng)式5種方程，依據(jù)圖1整理得表3。

表3 （體重/身高）*100回歸模型與優(yōu)選

一般而言，復(fù)相關(guān)系數(shù)（R2）較大時擬合效果較好[11]。依據(jù)表3中的復(fù)相關(guān)系數(shù)大小，可評價所建一元回歸模型的擬合優(yōu)度。在5種一元回歸模型中，擬合效果從高到低的順序依次是二次多項(xiàng)式方程、對數(shù)方程、線性方程、乘冪方程和指數(shù)方程，二次多項(xiàng)式方程效果最佳。

2.2.1.2 曲線擬合——身體質(zhì)量指數(shù)與體脂百分比

運(yùn)用SPSS17.0軟件，對體脂百分比和身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）進(jìn)行統(tǒng)計分析，計算5種一元回歸模型（見圖2）。

圖2是以體脂百分比為因變量，身體質(zhì)量指數(shù)為自變量建立的回歸方程，擬合了線性、對數(shù)、乘冪、指數(shù)和二項(xiàng)式5種方程，依據(jù)圖2整理得表4。

表4 身體質(zhì)量指數(shù)回歸模型與優(yōu)選

根據(jù)表4中的復(fù)相關(guān)系數(shù)大小，在5種一元回歸模型中，身體質(zhì)量指數(shù)回歸模型中最優(yōu)的模型是二次多項(xiàng)式方程。

2.2.1.3曲線擬合——體重與體脂百分比

運(yùn)用SPSS17.0軟件，對體脂百分比和體重進(jìn)行統(tǒng)計處理，計算5種一元回歸模型（見圖3）。

圖3是以體脂百分比為因變量，體重為自變量建立的回歸方程，擬合了線性、對數(shù)、乘冪、指數(shù)和二項(xiàng)式5種方程，依據(jù)圖3整理得表5。

表5 體重回歸模型與優(yōu)選

根據(jù)表5中的復(fù)相關(guān)系數(shù)大小，在5種一元回歸模型中，體重回歸模型中最優(yōu)的模型是二次多項(xiàng)式方程。

2.2.2 多元回歸模型的建立

根據(jù)表2中r值的大小分析，與大學(xué)女生體脂百分比呈高度相關(guān)的指標(biāo)主要是形態(tài)指標(biāo)。因此，本研究選擇體重、(體重/身高)*100、體表面積、人體體積和身體質(zhì)量指數(shù)5項(xiàng)與體脂百分比高度相關(guān)的指標(biāo)為自變量，體脂百分比為因變量，采用逐步回歸的方法，建立了多元回歸模型，結(jié)果見表6。

表6 大學(xué)女生體脂百分比多元回歸系數(shù)

根據(jù)表6中的回歸系數(shù)，建立了大學(xué)女生體脂百分比的多元回歸方程：Y=-3.184+1.364*[（體重/身高)*100]-9.086*體表面積。根據(jù)參數(shù)R2=0.783，F(xiàn)=596.152分析，多元回歸模型的預(yù)測值與實(shí)際值高度相關(guān)（P<0.01），兩者之間無統(tǒng)計學(xué)差異。

2.2.3 回歸模型的優(yōu)選

根據(jù)體脂百分比與（體重/身高）*100、身體質(zhì)量指數(shù)、體重所建立的二次多項(xiàng)式回歸模型和多元回歸的4種模型，分別計算出體脂百分比對應(yīng)的預(yù)測值，結(jié)果見下頁表7。

將表7中的體脂百分比實(shí)際值與預(yù)測值進(jìn)行了單因素方差分析，結(jié)果表明（見下頁表8），(體重/身高)*100、身體質(zhì)量指數(shù)和多元回歸模型這三種模型預(yù)測值與實(shí)際值無差異，P>0.05，因而此三種模型有意義。由體重構(gòu)建的模型與實(shí)際值有顯著性差異，P<0.05，即由此模型預(yù)測的值無意義。在三種模型中，多元回歸模型是最優(yōu)模型。

表7 回歸模型的實(shí)際值與預(yù)測值比較實(shí)例

表8 回歸模型實(shí)際值與預(yù)測值方差分析表

3 結(jié)論

第一，體脂百分比能忠實(shí)反映機(jī)體的肥胖程度和健康狀況[2]。研究和構(gòu)建大學(xué)女生體脂百分比回歸模型，能使大學(xué)女生體脂百分比的計算簡便、檢測成本低廉，豐富和完善了大學(xué)生體質(zhì)健康評價體系。

第二，以體脂百分比為因變量，以（體重/身高）*100、身體質(zhì)量指數(shù)、體重等指標(biāo)為自變量，建立的多種一元及多元回歸模型，經(jīng)篩選發(fā)現(xiàn)，多元回歸模型最優(yōu)。

第三，在實(shí)際應(yīng)用中，大學(xué)女生的體脂百分比這一指標(biāo)，可通過只測量身高、體重，應(yīng)用多元回歸模型計算大學(xué)女生體脂百分比，這種方法具有較好的實(shí)際意義和理論價值，可進(jìn)行普及推廣。

[1]張曉丹.圍青春期體脂百分比與BMI最佳關(guān)系及增齡消長規(guī)律研究[J].中國體育科技，2012，48（6）：117-122；136.

[2]侯曼，劉靜民.用生物電阻抗法測量人體體成分及分析[J].中國運(yùn)動醫(yī)學(xué)雜志，2005，24（10）：89-92.

[3]劉衛(wèi)，李豐祥.大學(xué)生身體成分特征與運(yùn)動能力及體質(zhì)健康的關(guān)系[J].體育學(xué)刊，2004，11（1）：52-55.

[4]鄧樹勛，陳佩杰，喬德才.運(yùn)動生理學(xué)導(dǎo)論[M].北京：北京體育大學(xué)出版社，2007：233-234.

[5]賀杰，漆正堂，羅艷蕊.大學(xué)生體脂百分比測量及回歸方程的優(yōu)選[J].中國臨床康復(fù)，2006，10（48）：28-30.[6]趙鐘暉，趙軍，陳志強(qiáng).大學(xué)男生身體水分含量回歸模型的優(yōu)選研究[J].中國體育科技，2008，44（5）：63-66.

[7]林延敏，薛務(wù)程.身高、體重對大學(xué)生身體機(jī)能和素質(zhì)影響的實(shí)驗(yàn)研究[J].吉林體育學(xué)院學(xué)報，2013，29（3）：68-71.

[8]潘國建，潘盛潔.中年女性體脂百分比測量及其回歸方程的優(yōu)選研究[J].上海師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2013，42（3）：326-330.

[9]章文波，陳紅艷.實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及SPSS 12.0應(yīng)用[M].北京：人民郵電出版社，2006：144-164.

[10]祁國鷹.體育用多元分析[M].北京：北京體育大學(xué)出版社，1998：73-75.

[11]宇傳華.SPSS與統(tǒng)計分析[M].北京：電子工業(yè)出版社，2007：230.