對大學生體測成績與體測評分標準的研究

        發(fā)布時間:2018-07-05 來源: 人生感悟 點擊:

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          【摘 要】為了研究大學生的身體素質狀況,我選取了15級部分學生的體質健康測試成績作為樣本。針對樣本中的數(shù)據(jù),首先,進行預處理,用BMI指數(shù)代替身高體重成績,使結果更準確。對于未給出具體成績的項目,用數(shù)字表示不同等級。其次,為了研究評分標準,運用SPSS的多元回歸分析,確定總成績與各指標的關系,進而對現(xiàn)有標準進行分析與評價。經(jīng)過分析得知,僅從體測得分并不能了解大學生的體質狀況。因此,通過主成分分析確定身體素質狀況的具體三個方面,作為主成分。計算出主成分得分,進而在原有的基礎上對同一類成績的學生進一步劃分。最后,在以上分析的基礎上,從實際情況出發(fā),給出我個人的一些建議。
          【關鍵詞】SPSS;MATLAB;多元回歸;主成分分析
          用于研究的數(shù)據(jù)來自2017-2018年度中央民族大學理學院15級學生的體質健康測試結果。通過簡單的篩選,選出120名學生的成績作為樣本數(shù)據(jù)。其中包括七個指標:身高、體重、肺活量、50米跑、長跑、坐臥體前屈、立定跳遠。
          對數(shù)據(jù)進行預處理:
          1)針對身高體重,考慮到單獨分析某一項不具有代表性,而且男女生標準不同, 引入BMI指數(shù),BMI=體重/(身高)^2。
          通過查閱資料得到BMI指數(shù)的標準,如下表所示:
          2)對部分成績的處理
          原數(shù)據(jù)中有的項目成績只給出標準(及格、優(yōu)秀、良好…),并未給出詳細成績。計劃打算從總成績推出每一項目的具體成績,但考慮到可行性與實用性,未采取該方法。在這里,對未給出具體成績的項目,進行簡單量化處理,用1、2、3、4代表(不及格、及格、良好、優(yōu)秀)四個等級,并進行后續(xù)的分析。
          回歸分析:
          運用spss多元線性回歸,分析總分與各項成績的關系:
          回歸方程為:y=0.175x1+0.155x2+0.122x3+5.216x4+4.970x5+
          2.919x6+4.551x7
          采用標準化的方程系數(shù),即
          0.1157、0.1605、0.0891、0.1945、0.1678、0.1364、0.1360
          通過查閱資料,得到各部分的權重分別為
          0.15、0.15、0.1、0.1、0.2、0.2、0.1、0.1
          比較各系數(shù)可以看出,系數(shù)大致吻合,由此可見,方程的擬合效果良好。
          主成分分析:
          由以上的分析可以看出,現(xiàn)有的標準雖然測試項目多樣,評分很全面,但其也存在明顯的問題,側重面較為單一。除此之外,依照現(xiàn)有的標準,只是把檢測的方面細化成具體的項目,而如果要從測試得分研究大學生的身體素質情況,則需要把這些總結成具體的身體素質指標。這一點與“降維”的思想類似,因此,下面將從主成分分析的角度對現(xiàn)有評分標準進行改進,并對數(shù)據(jù)中的大學生身體素質情況作出進一步的分析。
          確定主成分并進行解釋:
          由主成分系數(shù)向量可以看出,第一主成分中,x4具有較大的正系數(shù);第二主成分中,x3和x6具有較大的正系數(shù);第三主成分中,x5的系數(shù)最大。由此看出,第一主成分中短跑占的比例較大,第二主成分中坐位體前屈和立定跳遠占有相當大的比例,第三主成分中長跑占的比例最大。
          因此,可將三個主成分分別解釋為肌肉爆發(fā)力、身體柔韌度、心肺功能水平。
          兩個標準的簡單對比分析:
          與原先的標準進行對比后,從主成分分析的角度來研究學生的體測情況,其優(yōu)點在于能從體測成績更加直觀地發(fā)現(xiàn)問題所在。在多項測試項目中,將項目具體化成身體素質的三個方面,即三個主成分,有利于對被測對象體質情況的分析,找出薄弱環(huán)節(jié)。但從合格率與得分情況來看,這種方法卻有很大的局限性,不能很好的充當具體的評分標準。
          參考文獻:
          [1]李婷.《spss數(shù)據(jù)分析報告》[Z]百度文庫.2011-12-7.
          [2]曾繁會,呂渭濟《基于MATLAB的嶺回歸分析程序設計及其應用》
          [3]百度文庫《主成分分析法原理及應用》
          [4]主成分分析及其改進——文獻綜述()

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