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摘要：通过对大学女生身高、体重、躯干体积、肺活量等进行测量，依据测量结果，以躯干体积为因变量，身高、体重、肺活量以及其派生的指标为自变量的多种回归方程，建立躯干体积计算模型。为了更科学、更简便地计算大学女生躯干体积，对大学女生体质健康评价体系的补充和完善。
关键词：躯干体积；肺活量；体重；身高；回归方程
内脏的大部分器官都分布在躯干内，因此躯干的体积可以反映内脏的发育情况。肺活量反映肺部及胸廓的一些发育情况，在生活中，身高、体重和肺活量是比较容易测量，而躯干体积的测量难以操作和实施。拟通过本次实验研究，找到身高、体重、肺活量以及其派生的指标和人体躯干体积的相关性，并依次进行分析，从而建立以躯干体积为因变量，身高、体重、肺活量以及其派生的指标为自变量的多种回归方程，建立躯干体积计算模型，为大学女生体質测量和评价提供一定的参考。
一、结果与分析
（一）体育锻炼大学生、非体育锻炼大学女生因子分析结果
非体育锻炼大学女生因子分析结果分析：非体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标均无明显显著性：P>0.05，无统计学意义。
体育锻炼大学生结果分析：（1）体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标相关性很显著的是：体重、克托莱指数，其r 值均大于r（15-1），0.01=0.634，P<0.01 水平； 体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标显著相关性的是：身高、身高体重指数，其r值大于r（15-1），0.05=0.445，P<0.05水平；（3）体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标呈不相关性的指标是：肺活量、肺活量体重指数、劳雷尔指数，其r值均小于r（15-1），0.05=0.343，P>0.05 水平。
综上分析，体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标体系的部分指标呈显著相关性与部分指标呈相关性和呈不相关性，非体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标体系呈不相关性。
（二）分析
1.建立多元回归方程模型与优选
（1）体育锻炼大学女生多元回归方程模型与优选
运用SPSS数据统计软件，经线性分析，对与体育锻炼大学女生躯干体积有显著相关性的四项指标（身高、体重、克托莱指数、身高体重指数）分别进行二元回归，多元回归的建立，经检验拟合优度最高，但t检验中包括常数项在内的所有系数检验结果均为P>0.05，与0无显著差异性，无统计学意义。
综上，体育锻炼大学女生建立的以躯干体积因变量的多元回归均不成立。
（三）回归模型的优选研究依据
1.体育锻炼大学女生的回归方程的优选研究
体育锻炼大学女生建立的多元回归均不成立，因此在一元回归中进行优选，依据身高、体重、克托莱指数等指标建立的一元回归模型中的最优模型运用Microsoft Office Excel 2016软件和SPSS数据分析，计算大学女生躯干体积实测值与预测值3的相关性。
以体育锻炼大学女生体重为自变量，躯干体积为因变量的一元回归方程，多项式为最优回归方程，但多项式在计算中复杂易出错，所以经多方面考虑，选用线性回归方程，运用Microsoft Office Excel 2016 软件和SPSS数据分析，计算大学女生躯干体积实测值与预测值3的相关性。
结果输出了（n=30）的实测值平均值为23.87，实测值标准差为1.910，预测值平均值为23.91，预测值标准差为1.241，实测值和预测值中的标准差都较小，说明实测值和预测值1两组数据中各组数据的离散程度均相近。
经过分析实测值和预测值1之间的相关系数为0.727，P=0.000<0.01。t检验p=0.996>0.05，无差异性，有非常显著地统计学意义。
身高、克托莱指数、身高体重指数分析过程与体重分析过程同样。
综上体育锻炼大学女生躯干体积的优选回归方程为，以体育锻炼大学女生体重为自变量，躯干体积为因变量的一元回归方程， y= 0.39474*体重+ 1.7637。
二、结论
体育锻炼大学女生躯干体积和身高、体重、克托莱指数和身高体重指数指标有一定的相关性，非体育锻炼大学女生躯干体积和身高、体重、克托莱指数和身高体重指数指标无显著相关性，体育锻炼大学女生体内肌肉含量较非体育锻炼大学女生多，肺活量也较非体育锻炼大学女生高。通过计算出人体躯干体积多元回归模型，进一步判断人体的内脏发育情况，有利于更好地了解大学女生的健康状况，有利于指导大学女生进行合理的锻炼，对学校的体育教学安排等提供一定的理论参考价值。
三、建议
加强大学女生的体育锻炼，提高大学女生的身体素质；在大学女生躯干体积研究中，测量躯干体积时，在有一定经费下，应该使用CT扫描，得到更准确地躯干体积，进行躯干体积测量过程中，对实验场地，实验环境要有一定的标准。
（作者单位：西安体育学院）
关键词：躯干体积；肺活量；体重；身高；回归方程
内脏的大部分器官都分布在躯干内，因此躯干的体积可以反映内脏的发育情况。肺活量反映肺部及胸廓的一些发育情况，在生活中，身高、体重和肺活量是比较容易测量，而躯干体积的测量难以操作和实施。拟通过本次实验研究，找到身高、体重、肺活量以及其派生的指标和人体躯干体积的相关性，并依次进行分析，从而建立以躯干体积为因变量，身高、体重、肺活量以及其派生的指标为自变量的多种回归方程，建立躯干体积计算模型，为大学女生体質测量和评价提供一定的参考。
一、结果与分析
（一）体育锻炼大学生、非体育锻炼大学女生因子分析结果
非体育锻炼大学女生因子分析结果分析：非体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标均无明显显著性：P>0.05，无统计学意义。
体育锻炼大学生结果分析：（1）体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标相关性很显著的是：体重、克托莱指数，其r 值均大于r（15-1），0.01=0.634，P<0.01 水平； 体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标显著相关性的是：身高、身高体重指数，其r值大于r（15-1），0.05=0.445，P<0.05水平；（3）体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标呈不相关性的指标是：肺活量、肺活量体重指数、劳雷尔指数，其r值均小于r（15-1），0.05=0.343，P>0.05 水平。
综上分析，体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标体系的部分指标呈显著相关性与部分指标呈相关性和呈不相关性，非体育锻炼大学女生躯干体积与七项指标体系呈不相关性。
（二）分析
1.建立多元回归方程模型与优选
（1）体育锻炼大学女生多元回归方程模型与优选
运用SPSS数据统计软件，经线性分析，对与体育锻炼大学女生躯干体积有显著相关性的四项指标（身高、体重、克托莱指数、身高体重指数）分别进行二元回归，多元回归的建立，经检验拟合优度最高，但t检验中包括常数项在内的所有系数检验结果均为P>0.05，与0无显著差异性，无统计学意义。
综上，体育锻炼大学女生建立的以躯干体积因变量的多元回归均不成立。
（三）回归模型的优选研究依据
1.体育锻炼大学女生的回归方程的优选研究
体育锻炼大学女生建立的多元回归均不成立，因此在一元回归中进行优选，依据身高、体重、克托莱指数等指标建立的一元回归模型中的最优模型运用Microsoft Office Excel 2016软件和SPSS数据分析，计算大学女生躯干体积实测值与预测值3的相关性。
以体育锻炼大学女生体重为自变量，躯干体积为因变量的一元回归方程，多项式为最优回归方程，但多项式在计算中复杂易出错，所以经多方面考虑，选用线性回归方程，运用Microsoft Office Excel 2016 软件和SPSS数据分析，计算大学女生躯干体积实测值与预测值3的相关性。
结果输出了（n=30）的实测值平均值为23.87，实测值标准差为1.910，预测值平均值为23.91，预测值标准差为1.241，实测值和预测值中的标准差都较小，说明实测值和预测值1两组数据中各组数据的离散程度均相近。
经过分析实测值和预测值1之间的相关系数为0.727，P=0.000<0.01。t检验p=0.996>0.05，无差异性，有非常显著地统计学意义。
身高、克托莱指数、身高体重指数分析过程与体重分析过程同样。
综上体育锻炼大学女生躯干体积的优选回归方程为，以体育锻炼大学女生体重为自变量，躯干体积为因变量的一元回归方程， y= 0.39474*体重+ 1.7637。
二、结论
体育锻炼大学女生躯干体积和身高、体重、克托莱指数和身高体重指数指标有一定的相关性，非体育锻炼大学女生躯干体积和身高、体重、克托莱指数和身高体重指数指标无显著相关性，体育锻炼大学女生体内肌肉含量较非体育锻炼大学女生多，肺活量也较非体育锻炼大学女生高。通过计算出人体躯干体积多元回归模型，进一步判断人体的内脏发育情况，有利于更好地了解大学女生的健康状况，有利于指导大学女生进行合理的锻炼，对学校的体育教学安排等提供一定的理论参考价值。
三、建议
加强大学女生的体育锻炼，提高大学女生的身体素质；在大学女生躯干体积研究中，测量躯干体积时，在有一定经费下，应该使用CT扫描，得到更准确地躯干体积，进行躯干体积测量过程中，对实验场地，实验环境要有一定的标准。
（作者单位：西安体育学院）