安徽省小學生體型分類及號型設定研究

許平山，高云兵

（安徽職業技術學院 安徽 合肥 230051； 安徽三聯學院 安徽 合肥 230601）

安徽省小學生體型分類及號型設定研究

許平山，高云兵

（安徽職業技術學院 安徽 合肥 230051； 安徽三聯學院 安徽 合肥 230601）

針對小學生身體特征發育提前，為使小學生的服裝與體型發育相適應，以小學生為對象，對安徽地區1090名7～12歲小學生進行人體測量.通過接觸式測量和影像測量兩種方法獲取小學生人體尺寸，影像測量法主要是測量肩斜，對測量的尺寸數據運用 SPSS統計軟件進行了描述性統計分析、因子分析、BMI變量分析、相關性分析等統計分析，獲得安徽地區小學生體型特征.將7～12歲小學生體型分為N1、N2、N3型.建立各年齡段的小學生號型標準.以利于小學生健康發育成長.

學齡女童；體型特征；統計分析；體型分類

隨著生活水平逐漸提高，小學生的生長發育狀況有了很大變化，雖然 1981年國家出臺了統一的小學生服裝號型標準，1991年進行了修訂，1997年又增加了嬰幼兒的號型標準，但其控制部位數據已無法符合小學生的實際體型.本文抽取安徽地區 7～16歲女童樣本 586個，對 10個部位進行測量，這些部位的數據能夠用于服裝的樣板設計與生產.

1 實驗部分

1.1 測量樣本

測量樣本分布于安徽省合肥市、安慶市、阜陽市，時間安排在 6—7月和 9—10月，分別在合肥市江淮學校、安慶市東風路小學和阜陽市阜陽附小進行.樣本數量依據統計學抽樣方法確定，在允許誤差 1.0cm的前提下，每個城市大于150人，共計 1090名小學生，確保樣本分布合理.

1.2 測量方法

由于樣本分散，此次人體測量采用接觸式手工測量，主要測量工具采用身長計和軟尺等標準測量工具.測量在室內進行，溫度為 22～25℃，濕度為 40%～60%，保證被測者人體感覺舒適，呼吸自然.被測者統一穿著貼身內衣，測體者進行統一培訓，采取單人單項測量，使誤差降到最低限度.依據研究目的選擇測量項目，選擇與人體體型相關的部位測量，包括人體高度、圍度和寬度.本文主要研究小學生體型特征，參考 GB16160—1996《服裝人體測量的部位與方法》，選擇人體的19個部位進行測量.

2 數據分析

2.1 數據描述統計

真實、精確、完備的人體測量數據是進行人體數據化分析的前提和基礎，也是設計和制作服裝的依據.由于在測量中存在主客觀方面導致的誤差，因此在正式分析人體測量數據之前對測量數據進行初步的確定和核實，確定數據的異常值和缺失值，剔除其中的不良樣本.經過初步處理后確定 1090個有效樣本，其中 530名男生，560名女生，用 SPSS軟件進行處理，分析學齡小學生的體型特征.各測量項目的均值反映了 9～10歲女童體型各部位的平均水平和整體體型特征.9～10歲女童體型特征的各部位數值的均值、極大值、極小值和標準差.

平均值可以反映所有被測者某個部位的平均水平，但不能全面反映被測者該部位測量結果的狀態.標準差反映測量數據偏離樣本均值的程度，標準差越大，表明數據偏離越大、越分散，彼此之間差異越大；標準差越小，說明測量數據越集中，彼此之間差異越小.頸椎高標準差最大，其次是胸圍、臀圍、腰圍和身高的標準差較大.因此 9～10歲女童體型變化較大的部位是胸圍、臀圍、身高和腰圍.

為了比較身高、頸椎高、臀圍、胸圍、腰圍離散程度的大小，進一步計算了它們的變異系數，其結果如表1.變異系數的計算公式為：

其中：c是變異系數，xˉ是平均值，s是標準差.

表1 臀圍、胸圍等部位的變異系數

由表1可以看出，胸圍的變異系數最大，為 5.9，表明胸圍的離散程度最大；其次是臀圍（5.4），腰圍（5.1），頸椎高（3.2），身高（2.2）.由此可見，9～10歲女童體型變化較大的部位依次為胸圍、臀圍、腰圍、頸椎高和身高.

2.2 因子分析原理

因子分析就是利用少數幾個因子來描述許多指標或因素之間的聯系，以較少幾個因子來反應原資料大部分信息的統計方法.測量的人體部位較多，為了便于分析小學生體型規律，將這些測量指標數目進行有效地簡化，通過因子分析可減少分析量負擔.一般有四個步驟：

（1)明確待分析的原有若干變量能否適合于因子分析需要；

（2）構造因子變量；

（3)充分利用旋轉使得因子變量更具有可解釋性；

（4)計算因子變量的得分.

2.2.1 女童體型因子分析

以 9～10歲女童為例，利用因子分析方法找出人體部位主要規律.第一步判定各變量是否適應因子分析，就是計算變量之間的關系系數矩陣.通過查找相關系數計算結果可知，大多數系數都大于 0.5(除肩斜、胸臀差).根據 KMO的檢驗和 Bartlett球形檢驗結果，其中 KMO值為 0.905，根據統計學家 Kaiser給出的標準，當 KMO取值大于 0.6，適合作因子分析.見表2.

表2 KMO和 Bartlett檢驗

第二步構建因子變量，基于主成分模型的主成分分析法是常用的一種因子分析方法，下面用其方法進行分析.

表3 因子提取和旋轉結果

表3中第一列式最終因子提取數理為 4個.第二列是從初始變量中提取4個因子變量的特征值，它是衡量因子重要程度的指標.第三列是各最終因子變量對原變量的方差貢獻率，第五至第七列是旋轉因子對變量總體的刻畫情況.

圖1 因子分析碎石圖

圖1是公共因子碎石圖示.它的橫坐標是因子數，縱坐標是因子的特征值.顯而易見前面 4個公共因子的特征值的變化較明顯，之后因子特征值的變化趨于平緩.所以說明了提取4個公共因子是可以對原始變量的信息描述有顯著作用，能夠基本反映原變量的方差.之后以方差極大方法對因子載荷矩陣旋轉，以求更好解釋因子變量含義，得出旋轉后的載荷矩陣數據.

從上面分析可以看出如下特征：

（1）第一主成分主要反映了胸圍、腰圍、臀圍等測量項目，反映身體上、下圍度的測量項，稱為圍度因子.

（2）第二主成分主要反映了身高、頸椎高、全褲長、臂長、下襠長等測量項目，反映身體的長度的測量項，稱為長度因子.

（3）第三主成分為胸寬、背寬、肩寬、背長等反映軀干部分的測量項目，反映身體肩胸等軀干的立體形狀，稱為軀干因子.

（4）第四主成分主要反映了體重、BMI等測量項目，反映身體總體特征的測量項目，稱為體型因子.

用這4個主成分因子代替原來的測量項目，可以概括原始測量項目所含有信息的 67.672(4個主成分的累積貢獻率為 67.672%)

2.3 體型分類方法的選擇

目前的對人體體型分類的方法主要有：

（1)圍度差：人體圍度主要指胸圍、腰圍、臀圍，它們一般不會保持同步變化.從中體現了不同的體型特征，因而可以將其作為評判不同體型的依據.這種方法被較多標準所使用，如 GB、JIS等.我國是以胸腰差來劃分體型的，日本的成年男子以胸腰差來劃分體型，而成年女子是以胸臀差來劃分體型的.

（2）長度差：主要以前腰節長和后腰節長的差值來劃分體型的，因為這個數據最能反映正常體型與特殊體型（挺胸、凸肚和曲背）間的差異.同時該差也是結構設計中重要的因素.但該差主要反映的是上體的體型特征，對下體無法表示，一般只應用在研究中.

（3）各種相關人體尺寸的指數.如，體重與身高的比（豐滿度），BMI（肥胖度），圍度與身高的比，不同部位的圍度比等.但總體上計算不方便，也不直觀，對體型的細分有一定的研究價值.在本研究中發現體型在小學生階段與年齡相關性很高，從圖 4-2中可以看出 BMI在各年齡段的發展不均衡性，使得以 BMI在體型方面的研究的必要性.

2.4 小學生 BMI頻率分布圖

圖 2 女童的 BMI變量直方分布圖

從圖 2看出，7～12歲女童 BMI范圍在 12～22，頻率最大的 BMI為 14～18左右，經計算得出，女童 BMI差平均值為2.6，標準差 1.8，且服從正態分布.

2.5 小學生體型劃分

從圖 2中可以看出小學生的 BMI分布（圖 2-4和圖2-5）以及計算得出，大多數小學生的 MBI集中在 13.5--20間，其中女童集中在 13.5--19，男童集中在 14.5--20間，并且基本按年齡分布.

通過以上分析，7～12歲小學生女童 BMI在 13.5～20，將體型分為 3組，BMI分別為 13.5～15.9，16～17，17.1～19；小學生男童 BMI在 14～20間，將體型分為 3組，BMI分別為14.5～16.9，17～18，18.1～20，如表 4.

表4 小學生體型分類代號及范圍

2.6 7～12歲女童服裝號型系列確定

表 5 女童中間體的均值調整值(單位：cm)

表 6 男童中間體的均值調整值(單位：cm)

表 7 小學生各體型部位分檔采用值表(單位：cm)

依據我國服裝號型設計的基本原則，并按照 7～12歲小學生身高的最大值與最小值范圍，以及滿足覆蓋絕大多數人體的原則，測出 7-12歲男女小學生中間體的均值和小學生各體型部位分檔采用值表，生產廠家根據分檔數值表就能夠推導出不同男女小學生的身體部位的具體尺寸，有效的指導生產.小學生中間體的均值和各體型部位分檔采用值表見表 5、6、7.

3 結論

從小學生人體數據和小學生服裝號型研究兩方面入手，通過收集我國安徽地區 7～12歲小學生人體數據，并運用數理統計方法，對小學生服裝號型的制定進行了探索性分析與研究，對于以小學生為目標市場的生產廠家組織生產有著重要的指導意義.

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TS941.17

A

1673-260X（2014）08-0061-03