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    基于Logistic回歸模型的健康素養(yǎng)影響因素多元化分析

    2019-11-30 04:07:16李歡謝青青李夢(mèng)媛侯睿王晶晶李春玉
    青年與社會(huì) 2019年26期
    關(guān)鍵詞:技能因素素養(yǎng)

    李歡 謝青青 李夢(mèng)媛 侯睿 王晶晶 李春玉

    摘 要:大學(xué)生作為一個(gè)特殊的群體,健康素養(yǎng)的體現(xiàn)在他們身上,并不僅僅只是一種健康要求。大學(xué)生健康素養(yǎng)不足,對(duì)健康危險(xiǎn)行為知識(shí)的缺乏如今已成為了嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。分析通過(guò)對(duì)大學(xué)生健康素養(yǎng)狀況調(diào)查及健康危險(xiǎn)行為等相關(guān)因素分析,使用MATLBA求解Logistic回歸模型來(lái)判斷影響大學(xué)生健康素養(yǎng)的因素有哪些及其影響程度。

    關(guān)鍵詞:大學(xué)生;健康素養(yǎng);Logistic回歸模型;因素分析

    健康素養(yǎng)主要通過(guò)個(gè)人能力與動(dòng)機(jī)進(jìn)行獲取,對(duì)其中信息進(jìn)行利用后,保持與促進(jìn)自身健康[1]。當(dāng)健康素質(zhì)水平較低時(shí),會(huì)阻礙居民整體健康水平,對(duì)居民生活、工作以及國(guó)家整體發(fā)展都產(chǎn)生較為嚴(yán)重的影響[2]。本分析基于對(duì)大學(xué)生健康素養(yǎng)的調(diào)查和相關(guān)因素的分析,建立Logistic回歸模型來(lái)判斷大學(xué)生存在的一些健康問(wèn)題。調(diào)查分為個(gè)年級(jí),涉及人口學(xué)特征,健康知識(shí),健康技能,健康行為4個(gè)方面,包括正幀和負(fù)幀[3]。通過(guò)對(duì)受試者健康危險(xiǎn)行為的認(rèn)知因素進(jìn)行評(píng)分,評(píng)價(jià)受試者的健康水平,健康水平用A(好)或B(壞)表示。從而發(fā)現(xiàn)影響大學(xué)生健康素養(yǎng)主要因素。

    一、Logistic回歸模型對(duì)健康素養(yǎng)影響因素分析

    大學(xué)生健康素養(yǎng)的質(zhì)量可以從學(xué)生的人口特征、健康知識(shí)、健康技能和健康行為四個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。每個(gè)領(lǐng)域包括積極和消極兩個(gè)框架。獲得了八個(gè)框架:積極人口特征、消極人口特征、積極健康行為、積極健康技能、消極健康行為、消極健康知識(shí)、消極健康技能以及積極健康知識(shí),其狀況評(píng)價(jià)體系如圖1所示。

    圖1 狀況評(píng)價(jià)體系

    根據(jù)分析上圖,對(duì)健康素養(yǎng)產(chǎn)生影響因素為7個(gè),且每種影響因素優(yōu)劣程度不同。想要對(duì)主要影響因素進(jìn)行判斷,采用建立模型的形式。假設(shè)八個(gè)框架的評(píng)價(jià)變量是Y,Y = A或B,Y是一個(gè)定性變量,而不是定量變量,因此應(yīng)該用邏輯斯蒂算法代替回歸函數(shù)來(lái)回歸Y。設(shè)7個(gè)自變量依次為x1(1型)、x2(2型)、x3(3型)、x4(4型)、x5(5型)、x6(6型)、x7(7型),建立Logistic回歸模型,基本形式為:

    (1)

    其中,βi與多元線性回歸模型中的回歸系數(shù)相似。

    通過(guò)建立概率函數(shù),在應(yīng)用模型時(shí),y設(shè)定其為不回歸且單調(diào)連續(xù)概率函數(shù)。π(0<π<1)

    即令

    π=P(Y=1/x1,x2,…,x7)0<π<1, (2)

    Logistic模型可變形為:

    (3)

    由于第二個(gè)函數(shù)是連續(xù)函數(shù),只有通過(guò)正確映射原始數(shù)據(jù),才能獲得回歸系數(shù)并建立映射關(guān)系。假設(shè)在5個(gè)組的框架中有m、m和n (0 < m < 1399,0 < n < 1399)。pi是主要因素的概率。每個(gè)已知幀下的1399 y值用作回歸數(shù)據(jù),邊界值作為pi到p的映射關(guān)系。為:

    (4)

    在執(zhí)行參數(shù)回歸時(shí),其中間值設(shè)為π值,則:

    對(duì)于Y=A,π=;

    對(duì)于Y=B,π=

    利用MATLAB對(duì)以上計(jì)算結(jié)果建立映射關(guān)系,根據(jù)回歸系數(shù)對(duì)主要影響因素進(jìn)行判斷。

    即:R2 =0.0634,F(xiàn)=12.5643>0. 0000,與顯著性概率相關(guān)的p=1.1663>a=0.02,說(shuō)明變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系。回歸方程為:

    從公式中可以看出,剩余誤差不會(huì)連續(xù)出現(xiàn)在0以上或0以下,這表明變量之間幾乎沒(méi)有線性相關(guān)性。

    二、Logistic回歸模型對(duì)健康素養(yǎng)影響因素的結(jié)果分析

    部署重點(diǎn)高校學(xué)生的健康素養(yǎng)較高,而職業(yè)技術(shù)學(xué)校的健康素養(yǎng)最低,因此證明不同高校學(xué)生的學(xué)習(xí)能力與個(gè)體受教育存在一定差異。將大學(xué)生健康素養(yǎng)相關(guān)因素設(shè)為變量,將其年齡、性別、學(xué)校類型、父親受教育程度、母親受教育程度等設(shè)為影響影響單因素,從而對(duì)其進(jìn)行Logistic回歸分析(a入=0.05,a出=0.10)。大學(xué)生健康素養(yǎng)多因素非條件Logistic分析,如表1所示:

    農(nóng)業(yè)戶籍大學(xué)生與非農(nóng)業(yè)戶籍大學(xué)生的健康素養(yǎng)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。這可能與城鄉(xiāng)之間的經(jīng)濟(jì)、文化和健康差異逐漸縮小有關(guān)。女生比男生有更好的健康素養(yǎng)。這可能與女孩更加關(guān)注自己的健康,形成更好的生活和行為方式有關(guān)。初中生健康素養(yǎng)水平高于高中生。同時(shí),隨著學(xué)生年齡的不斷增長(zhǎng),學(xué)校健康教育水平與學(xué)生自我學(xué)校能力都有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

    三、結(jié)語(yǔ)

    綜上所述,大學(xué)生健康素養(yǎng)的整體水平一般,而男生、大專生和低年級(jí)大學(xué)生的健康素養(yǎng)水平相對(duì)較低,健康知識(shí)素養(yǎng)水平低于其他兩個(gè)維度。因此,需要學(xué)校針對(duì)學(xué)生健康素養(yǎng)教育進(jìn)行重點(diǎn)教育,重點(diǎn)關(guān)注男生、大專生和低年級(jí)學(xué)生。高校健康教育主要以促進(jìn)健康習(xí)慣養(yǎng)成、掌握急救技能、提高慢性病防御能力、掌握傳染病防御知識(shí)以及幫助學(xué)生樹(shù)立健康意識(shí)為主。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 李莉,李英華,聶雪瓊,等.2012年中國(guó)居民健康素養(yǎng)影響因素分析[J].中國(guó)健康教育,2015(2):104-107.

    [2] 劉明芝,王漢苗,牟善紀(jì),等.基于多元有序logistic回歸的大學(xué)生性健康需求分析[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實(shí)踐, 2018,v.26;No.132(04):120-125.

    [3] 牟勁松,趙淑英,歐陽(yáng)江,等.長(zhǎng)沙市高校在校大學(xué)生健康素養(yǎng)影響因素多水平模型分析[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì), 2015, 32(6):945-947.

    作者簡(jiǎn)介:李歡(1983-),女,河南濟(jì)源人,講師,研究生,健康素養(yǎng)與健康促進(jìn)創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)特約研究員,研究方向:臨床護(hù)理、護(hù)理教育。

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