大学生减肥情况的调查分析——以榆林学院为例

康 洁，陈 曦，薛少英，郭利锋，韦孟希

(榆林学院 数学与统计学院，陕西 榆林 719000)

肥胖不仅是一种疾病，还是其他多种慢性病的重要诱因，已成为最为关切的综合性社会问题之一[1]。2016年，英国著名医学杂志《柳叶刀》公布了全球成年人体重调查报告，分析发现，肥胖人群占比在逐年升高，而中国已超过美国，成为全球肥胖人口最多的国家。随着经济社会的高速发展以及精神水平的不断提升，人们越来越重视身材管理。然而，减肥方式花样繁多，其效果也各不相同。年轻人若盲目效仿不当的减肥方法，可能会对身体造成损伤。在校大学生正处于进入社会前的过渡阶段，是需要重点关注的特殊群体。由此，本文以陕西榆林学院在校大学生为研究对象，采用多维度描述性统计分析、交叉分析及Logistic回归分析进行深入研究，旨在为健康减肥提供科学合理的理论依据。

1 研究对象与方法

本研究以陕西榆林学院在校大学生为调查研究对象，通过简单随机抽样的方式发放自编问卷，即“榆林学院大学生减肥情况的问卷调查”。问卷为自选式，内容包括学生基本信息、对肥胖的认知、减肥实施和减肥效果共四方面20道题。随机抽选300名在校大学生并发放问卷，收回有效问卷294份，有效问卷率为98%。采用Excel 2019及SPSS 22.0对相关数据进行多维度的描述性统计分析、交叉分析及Logistic回归分析处理。

2 问卷信度与效度分析

问卷信度分析可采用Cronbach's alpha系数判定[2]。检验后的Cronbach's alpha系数为0.797，说明本次问卷可靠性良好，可进行后续分析。问卷效度分析是指问卷的有效性，即调查结果与考察内容的相符程度，可采用KMO和Bartlett检验[3]。本次问卷的KMO值为0.726 > 0.5、近似卡方值为5369.24且球形度检验P值为0.000，说明此次抽样效果较好，可进行后续分析。

3 描述性统计分析与交叉分析

表1 研究对象基本信息

3.1 样本基本信息

如表1所示，比对研究对象的基本信息，可总结以下四点：(1)女生占比较高，说明女生更关注身材管理与减肥相关话题；(2)随着年龄和学识的增长，大四学生对外在形象及身体健康的要求可能更高；(3)由于文科和艺术的专业特性，这两个专业的学生更关注减肥话题；(4)从生活费角度来看，多数被调查者的生活费介于1000～1499元。

3.2 对肥胖的认知

如图1所示，认为自己属于微胖及以上范畴的占47.61%，而BMI身材分类结果显示，超重及肥胖人群仅占14.5%。显然，部分学生对自己身材的认知与实际状况不符。问卷结果进一步表明，63.95%的学生根据身高体重来定义肥胖，凭自我感觉、根据别人的看法以及其他因素三方面的占比分别为32.65%、2.72%和0.68%。这表明，超过三分之一的学生界定肥胖的依据不准确。

图1 对身材的认知分布

3.3 减肥情况

在294份有效问卷中，会刻意减肥的学生为140名。从减肥目的来看，为了体型完美、为了身体健康、为了养成健康饮食习惯以及受他人影响和其他原因的学生分别占78.57%、11.43%、4.29%和5.72%。其中，为了体型完美的占主导。表2列出了减肥情况信息统计结果：

减肥方式：选择运动减肥的学生占比最高，其次是节食和健康饮食，没有人选择药物治疗方式，其他方式仅占1.43%。

运动频次：每周运动超过3次的学生占62.86%，而超过三分之一的学生(占37.14%)运动频次过低，可能达不到减肥目的。

运动时长：不运动或运动时长≤ 30 min的学生占64.28%、运动时长>30 min且≤ 60 min的学生占27.14%、运动时长>60 min的学生占8.57%。显然，部分学生的运动时长不足，减肥效果可能不明显。

进食频次：34.29%的学生每天至少吃三餐；55.71%的学生每天吃两餐；10%的学生每天仅吃一餐。显然，一日两餐的学生占比最高。

饮食方式：控制碳水摄入量的学生占31.43%、以吃蔬菜水果为主的学生占18.57%、少吃或不吃零食的学生占18.57%、减少每餐饭量的学生占14.29%。值得注意的是，有8.57%的学生选择不吃早餐或晚餐。非常规的饮食方式或许会在短期内达到减重的目的，但也可能对身体造成负面影响。

减肥效果：效果显著的占14.29%；效果较好的占44.29%；效果一般的占35.71%，效果较差和极差的分别占1.42%和4.29%。可以看出，减肥效果不理想的学生接近半数，达到41.42%。

表2 减肥情况信息统计

3.4 减肥情况的交叉分析

如表3所示，男生主要通过运动和健康饮食这两种方式减肥，且选择运动的学生占绝大多数，达到92.31%。而女生的减肥方式较多元化，其中运动和节食这两种方式的占比较高。显然，男生选择的减肥方式更科学健康。

表3 交叉分析

4 Logistic回归分析

4.1 二元Logistic回归模型介绍与变量选取

二元Logistic回归分析是指有两个因变量的特定分析模型，其目的是为了选出作用显著的因素[4]。本文选取“大学生是否会刻意减肥”作为因变量之一，具体如下：

Logit(yi) = Ln[pi/(1-pi)] = β0+ β1x1+ …+ βixi

yi= 0/1为因变量(0表示会，1表示不会)，即大学生是否会刻意减肥；xi为自变量，x1-x5分别表示性别、年级、专业、生活费以及对肥胖的认知。引入自变量后，Logistic回归模型可直接预测某一事件发生的可能性大小：若输出值大于0.5，则预测发生(y = 1)；若输出值小于0.5，则预测不发生(y = 0)。

4.2 二元Logistic回归模型估计与分析

对“常数项”进行赋值，各数据项的含义依次为回归系数、回归系数标准误差、Wald检验统计量的观测值、自由度、Wald检验统计量的概率P值以及优势比。如表4所示，回归系数B为-0.095，标准误差为0.117，故计算得Wald = (-0.095/0.117)2 = 0.659，接近观测值0.666。此外，自由度为1，显著性为0.000，即非常显著。

表4 方程中的变量

如表5所示，各变量的详细信息参考表1和图1。若下一年级进入方程，则比分检验统计量的观测值为0.938，概率P值为0.816。显然，年级的概率P值大于显著性水平α，即0.05。故该处选择输入策略，所有解释变量强行进入方程。

表5 等待进入方程中的变量

采用霍斯默-莱梅肖检验观测数据与回归模型的拟合状况。概率P值为0.653，大于显著性水平α。故本次数据建立的二元Logistic回归模型和真实数据的拟合状况良好，输出结果能够可靠地反映出原始变量的真实关系，即所建立的模型是有意义的。

由于自变量均为分类变量，需要对其进行虚拟变量设置，故将问卷中第一个选项作为参考类别。由表6可知，对于性别，其显著性为0.003小于显著性水平0.05。因此，性别是独立影响因素。又Exp(B) = 2.957且性别的参考类别为男性，即女生会刻意减肥这一行为是男生的2.957倍。

对于年级、专业和生活费，显著性分别为0.435、0.956和0.417，均大于显著性水平0.05。因此，年级、专业和生活费均不是独立影响因素。

对于肥胖的认知，问卷中共有六个选项，分别为很瘦、偏瘦、正常、微胖、偏胖和很胖。其显著性为0.000小于显著性水平0.05。因此，对肥胖的认知是独立影响因素。进一步将“很瘦”作为参考类别：对于“偏瘦”和“正常”，显著性分别为0.372和0.282，均大于显著性水平0.05。因此，“偏瘦”和“正常”均不是独立影响因素；对于“微胖”，显著性为0.045小于显著性水平0.05。因此，“微胖”是独立影响因素。Exp(B) = 5.496且对肥胖认知的参考类别是“很瘦”，说明认知为“微胖”时，会刻意减肥这一行为是“很瘦”的5.496倍；对于“偏胖”，显著性为0.001小于显著性水平0.05。因此，“偏胖”是独立影响因素。此外，Exp(B) = 22.52，说明认知为“偏胖”时，会刻意减肥这一行为是“很瘦”的22.52倍；对于“很胖”，显著性为0.002小于显著性水平0.05。因此，“很胖”是独立影响因素。此外，Exp(B) = 36.244，说明认知为“很胖”时，会刻意减肥这一行为是“很瘦”的36.244倍。

以上这些因素中，“性别”和“对肥胖的认知”显著影响“会不会刻意减肥”，且女生会刻意减肥的行为远高于男生。此外，认为自己身材为微胖、偏胖和很胖的学生会刻意减肥。

4.3 多元有序Logistic回归模型介绍与变量选取

多元Logistic回归分析可看作二元模型的拓展。其差异在于，二元模型的被解释变量只有两个取值(0/1)，而多元模型涉及被解释变量有多个取值的情形[5]。因此，根据体重下降的程度，将减肥效果分别赋值为“1、2、3、4和5”，数字越大表明减肥效果越差。

表6 二元Logistic模型估计结果

4.4 多元有序Logistic回归模型检验与分析

由于自变量为定类数据，需要做虚拟变量设置和模型平行线检验。表7给出了零模型和当前模型回归方程显著性检验结果。零模型的-2对数似然值为309.673，当前模型为274.170，概率P值为0.003小于显著性水平0.05，故拒绝回归方程显著性检验的原假设。纳入回归方程的自变量至少有一个是有效的，即建立的回归方程是有意义的，模型选择正确。

表7 模型拟合信息

回归线(面)平行是位置模型的基本假设。如表8所示，各斜率约束相等时模型和当前模型的-2对数似然值分别为274.170和234.536。概率P值为0.800大于显著性水平0.05，满足平行线检验的前提条件。这意味着，参数估计所得到的结论真实可靠，即后续参数估计检验结果有意义。

表8 平行线检验

如表9所示，“节食”、“每周运动2次及以下”、“不运动”和“每天吃三餐及以上”的显著性小于显著性水平0.05，故这些因素显著影响减肥效果。减肥方式中，“节食”的估算值为0.583 0，表明选择该方式的人越多，减肥效果越差；运动频次中，“每周运动2次及以下”的估算值为2.546 0，表明选择该频次的人越多，减肥效果越差；运动时长中，“不运动”的估算值为2.378 0，表明选择该时长的人越多，减肥效果越差；进食频次中，“每天吃三餐及以上”的估算值为-0.890 0，表明选择该频次的人越少，减肥效果越差。

表9 参数估算值

*注：此参数冗余，因此设置为零。

5 结论与建议

(1) 女生对减肥话题更感兴趣；随着年龄和学识的增长，大学生对外在形象和身体健康的要求更高；此外，对自己身材的认知为正常和微胖的学生居多，且多数学生是通过身高体重进行判断的；会刻意减肥的学生占比更高，减肥目的多是为了追求体型完美；选择一日两餐的学生超过半数，且通过控制碳水摄入方式减肥的学生占比最高；交叉分析证实男生更偏爱通过运动减肥，而女生更偏爱节食。

(2) 二元Logistic模型分析结果表明，“性别”和“对肥胖的认知”是“大学生是否会刻意减肥”的独立影响因素；判断自己身材为“微胖、偏胖、很胖”的学生会刻意减肥。

(3) 多元有序Logistic模型分析结果表明，选择“节食、每周运动2次及以下、不运动、一日吃两餐及以下”的学生减肥效果较差。显然，榆林学院在校大学生的减肥现状并不乐观。其中，节食、不运动、运动时间过短、放弃正餐等因素是导致减肥效果不理想的主要原因。结合模型分析结果，提出如下建议：① 调整心态，正确看待减肥；② 戒掉陋习，养成健康习惯；③ 科学减肥，注意合理饮食。

显然，榆林学院在校大学生的减肥现状并不乐观。其中，节食、不运动、运动时间过短、放弃正餐等因素是导致减肥效果不理想的主要原因。结合模型分析结果，提出如下建议：① 调整心态，正确看待减肥；② 戒掉陋习，养成健康习惯；③ 科学减肥，注意合理饮食。