МЕДИКО-
БИОЛОГИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА

Abstract

IDENTIFICATION OF 17-20 AGED YOUTHS' CONSTITUTIONAL BELONGING BY METHOD OF SHAPES' RECOGNITION

V.D. Son/an, professor

S.I. Izaak

All-Russian scientific-research institute of physical culture

Key words: somatotype, claster and discriminant analysis, youths, motor preparadeness, morpho-functional peculiarities.

The purpose of this study was to display the statistic model of constitutional belonging with a help of the methods of multidimentional statistics.

The students (n=56) acted as subjects. Anthropometric dimentions, testing of motorics and physical qualities, cycle-ergometry and psycho-physiological testing were used.

As a result of the research with a help of the claster and discriminant analysis the schemes of classification had been obtained and the principle rules of their interpretation had been built.

The offered model had allowed to solve the problem of students' constitutional typology constructing and had been reflected in the elaboration of methodological fundamentals for individual approach in physical education.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОНСТИТУЦИОНАЛЬНОЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ЮНОШЕЙ 17-20 ЛЕТ МЕТОДОМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Доктор биологических наук В.Д.Сонькин, С.И.Изаак
Всероссийский научно-исследовательский институт физической культуры

Ключевые слова: соматотип, кластерный и дискри-минантный анализ, юноши, двигательная подготовленность, морфофункциональные особенности.

В последние годы показано, что принадлежность человека к тому или иному типу конституции во многом определяет не только его двигательные возможности и способности, но и эффективность тех или иных методов физического воспитания [2, 7, 8, 9]. При этом под термином "конституция" мы вслед за В.Е. Дерябиным [3] понимаем единство соматических, психологических и функциональных свойств организма человека.

Выявление и учет конституциональной принадлежности могут стать в руках преподавателя и тренера мощным инструментом, позволяющим реализовать индивидуально-типологический подход, существенно повышающий эффективность тренировочного процесса [4, 6, 10].

Между тем известные сегодня способы определения конституциональной принадлежности, с одной стороны, опираются на внешние, морфологические признаки, что явно недостаточно; с другой - весьма трудоемки и требуют наличия высокой квалификации либо наоборот - крайне просты, но мало надежны.

Современные методы статистического моделирования, предназначенные для исследования и анализа многокомпонентных систем, как раз и являются, на наш взгляд, способом решения столь комплексной задачи, какой является определение конституциональной принадлежности.

Цель данной работы - построение статистической модели конституциональной принадлежности с помощью методов многомерной статистики.

С помощью факторного анализа было показано [6, 10], что для всестороннего описания кон-ституционального (нейрофизического) статуса необходимо учитывать характеристики по крайней мере телосложения, силы и подвижности нервной системы, вегетатики, энергетики и моторики.

Это определило выбор тестов и измерений, проведенных в рамках данного исследования, а именно:

1) показатели соматического статуса (6 измерений),

2) показатели психофизиологического статуса (6 измерений),

3) показатели вегетатики (3 измерения),

4) показатели моторики (8 измерений).

Работа проводилась на базе кафедры физического воспитания Московского института связи. В исследовании приняли участие 56 студентов 1-го, курса по состоянию здоровья относящихся к основной медицинской группе.

Методы исследования. Все обследуемые с помощью высококвалифицированных сотрудников лаборатории прикладной антропологии НИИ антропологии МГУ прошли антропометрические измерения. Это позволило разделить их на три группы: Д-дигестивный, или эндоморфный (пикнический), тип телосложения; М-мышечный, или мезоморфный (атлетический); А-торакальный, или эктоморфный (лептосомный), тип телосложения.

Процентное соотношение испытуемых, распределенных по трем соматическим группам, представлено в табл. 1. Данные антропометрические разделения на группы будут использованы нами для проверки адекватности предлагаемой статистической модели в качестве экспертных заключений. В начале учебного семестра была проведена серия моторных тестов¹. Измеряли следующие показатели: быстроту реакции с помощью "падающей линейки" (в см); высоту прыжка вверх с места (в см); гибкость (в см); из положения лежа на спине поднимание прямых ног до вертикали в течение 20 с (колич. раз); сгибание рук в упоре лежа с опорой на носки в течение, 30 с (колич. раз); время бега в стандартных беговых тестах на дистанции 100 м (с), 1000 м (мин, с) и 3000 м (мин, с). Проведена велоэргометрическая проба с двумя нагрузками мощностью 9 и 4,5 Вт/кг, при этом фиксировали время удержания заданных нагрузок. В ходе психофизиологического тестирования, которое было осуществлено нами с помощью специального комплекса аппаратуры, были определены показатели подвижности и силы нервных процессов. Сила нервной системы характеризовалась результатом в теппинг-тесте, а подвижность нервных процессов - скоростью простой зрительно-моторной реакции. Сложная сенсомоторная реакция позволила определить латентное время, в течение которого происходит центральная обработка информации, и моторное время, характеризующее время от принятия решения до его выполнения, то есть нейродинамичес-кую скорость. Всего рассмотрено 23 показателя (признака).

Результаты. Определим задачу построения конституциональной типологии как задачу выделения вариантов с некоторыми сочетаниями величин признаков в однородной совокупности индивидов. При этом изменчивость показателей внутри конституциональных типов должна быть значительно меньше, чем вариация во всей совокупности. Выделение вариантов заключается в дискретизации многомерного распределения - в разбиении его на несколько разумным образом выделяемых частей. Представляется логичным из всего этого количества выбрать только такие разбиения, когда выделяемые варианты соответствуют объективно существующим закономерностям изменчивости рассматриваемых признаков.

Для классификации и идентификации объектов (в данном случае - обследованных нами студентов) воспользуемся кластерным и дискрими-нантным анализом, основанным на теории распознавания образов.

Каждый объект, или, другими словами, образ, обозначим через Xⁱ, где i - номер обследуемого объекта по порядку в массиве данных.

При обследовании одного объекта измеряются сразу несколько характеристик, т.е. каждое наблюдение представляется не одним-единственным числом, а некоторым конечным набором чисел, в котором в заданном порядке записаны все измеряемые характеристики объекта. Иначе говоря, объект, являющийся точкой в 23-мерном пространстве, взаимно-однозначно определяется набором своих 23 координат:

Xⁱ=(Xⁱ₁,...,Xⁱ₂₃), i=l,...,56, где

Классификация образов происходила по принципу максимального расстояния, в результате которого выделились три таксономические группы [4]. Результаты кластеризации представлены в виде дерева объединений кластеров (рис. 1), на нижнем уровне которого - полученные кластеры, а на самом верхнем - вершина, соответствующая множеству всех участвующих в кластерном анализе объектов. Такая модель кластерной структуры, представляющая собой результат попарного объединения ближайших кластеров, называется ден-дрограммой. Сравнительный анализ показателей групп, а также достоверные различия между величинами признаков однородных совокупностей дают возможность сделать вывод о наполняемости первого кластера (К1) студентами дигестивного типа телосложения, второго кластера (К2) - студентами мышечного типа телосложения, третьего кластера (КЗ) - студентами торакального типа телосложения. Спектр распределения конституциональных типов в данной поло-возрастной группе представлен в табл. 1.

Таблица 1. Количественная наполняемость кластеров обследуемыми

При сравнительном изучении полученных антропометрических (Д, М, А) и таксономических (Kl, K2, КЗ) групп (см. табл. 1) оказалось, что процентный состав классов Д и Kl пересекается на 90%; М и K2 - на 85%; А и КЗ - на 100%, т.е. 4 испытуемых из 56 (7%) попали в другие (соседние) группы. Такое несоответствие могло произойти по ряду причин. Во-первых, классификационная схема методом кластерного анализа включала показатели различных сторон индивидуальности человека в отличие от классификационной схемы антропологов. Во-вторых, границы любого выделенного варианта телосложения объективно отсутствуют; разделение разных вариантов может осуществляться лишь на некоторой условной основе, и если встречаются испытуемые промежуточного типа, отнесение их к той или иной типологической группе зависит от субъективизма экспертов, чего не происходит при компьютерном моделировании с использованием мощных ЭВМ.

Из табл. 2, 3, 4 видно, что достоверно различимых признаков однородных конституциональ-ных совокупностей в варианте статистического моделирования (подразумеваются результаты кластерного анализа) столько же, сколько и в варианте антропометрического разбиения на группы. Несмотря на то что численные значения антропометрических и конституциональных центров несущественно различаются, вектор развития показателей в группах имеет одно и то же направление. Это подтверждает возможность использования метода кластерного анализа для создания более точной статистической модели конституцио-нальной принадлежности мужчин 18-20 лет.

Для большей конкретизации в оценке направлений межгрупповой изменчивости использовали линейный дискриминантный анализ (ЛДА), который ориентирован на задачи дискриминации, т.е. отнесения объекта (индивида) к одной из совокупностей. В рамках процедуры ЛДА конструировались линейные дискриминантные функции (ЛДФ), являющиеся новыми количественными характеристиками каждого объекта; на основании этих характеристик можно узнать типологическую группу, к которой принадлежит объект. Это позволит нам для новых объектов из той же совокупности предсказать группы, к которым они относятся. По 23 переменным были рассчитаны 3 дискриминантные функции принадлежности к одной из 3 конституциональных групп. Вероятность верного разбиения - 100%. Анализ коэффициентов дискриминантных функций позволил отсеить не несущие полезной информации (или несущие лишь малое ее количество) признаки и выделить 6 информативных показателей: Х₄, Х₅, Х₁₅, X₁₆, Х₁₇, Х₁₉. В этом случае вероятность верного разбиения по группам - 91%. Это свидетельствует о том, что вошедшие в ЛДФ информативные критерии конституциональной типологии обладают высокой прогностической точностью. Таким образом, статистическая модель конституциональной принадлежности имеет вид:

D_i=C_i+a_iX₄+a_iX₅+a_iX₁₅+a_iX₁₆+a_iX₁₇+a_iX₁₉, i=1,2,3,
где а_i - коэффициенты ЛДФ, D_i - численные значения ЛДФ, C_i=const.

Рис. 1. Дендрограмма. Результаты группировкм мужчин 18-20 лет (1-56 - номера объектов по списку)

Таблица 2. Показатели соматического статуса лиц разных типов конституции

Таблица 3. Функциональные показатели лиц разных типов конституции

Таблица 4. Показатели моторики лиц разных конституциональных тилов

Визуализация степени разделимости и компактности выделенных конституциональных групп. При проведении типологизации объектов приходится иметь дело с множеством точек (мощность множества равна 56) в 23-мерном пространстве, в котором исследуемая совокупность распадается на 3 четко выраженных скопления. Каждый объект, в свою очередь, характеризуется некоторым набором признаков, описывающих различные Конституциональные аспекты организма, а именно:

1) соматический (набор из 6 показателей обозначим Y₁; Y₁={X₄, Х₅, X₆, Х₇, Х₈, Х₉});

2) показатели моторики (обозначим Yg; Y₂={Х₁₂, Х₁₃, Х₁₄, Х₁₅, X₁₆, Х₁₇, X₁₈, Х₁₉});

3) психофизиологический (обозначим Y₃; Y₃={Х₁₀, Х₁₁, Х₂₀, X₂₁, Х₂₂, Х₁23});

4) набор всех тилообразующих характеристик Х={Х₁,..., Х₂₃}.

Таким образом, исследуемые объекты выступают в качестве многомерных наблюдений или точек в 4 многомерных пространствах признаков. Фиксируя в качестве координат этих точек значения переменных Y₁, рассматриваем их в пространстве W(Y₁), т.е. в пространстве, координатами которого служат морфологические показатели:

Yⁱ₁={Xⁱ₄. Хⁱ₅, Хⁱ₆, Хⁱ₇, Xⁱ₈, Хⁱ₉}; где i=l,...,56.

Фиксируя в качестве координат тех же самых объектов значения показателей моторики Y₂, рассмотрим их в пространстве W(Y₂). Аналогично получим пространства W(Y₃3) и W(X). Ясно, что:

W(Y₁) W(X), W(Y₂) W(X), W(Y₃) W(X), (С - математический оператор вложения).

Известно, что максимальная размерность осязаемого нами пространства равна 3, поэтому возникает проблема: нельзя ли спроецировать анализируемые многомерные наблюдения из исходного пространства в 3-мерное или 2-мерное, но так, чтобы интересующие нас специфические особенности исследуемой совокупности (успешность разделения, плотность классов, наличие в них выбросов), если они присутствуют в исходном пространстве, сохранились бы и после проецирования.

Такая возможность имеется в виде отображения точек р-мерного пространства (р - количество признаков) на оси главных компонент.

Рассмотрим проекции объектов на плоскость главных компонент, называемую "плоскостью Фишера", из пространства W(Y₁) (рис. 2), из пространства W(Y₂) (рис. 3), W(Y₃) (рис.4) и из 23-мерного пространства полного набора признаков W(X) (рис. 5).

 

Рис. 2

Рис. 3

Рис. 4

Рис. 5

При визуальном анализе проекций исходных данных, характеризующих один из аспектов индивидуальности человека, на "плоскость Фишера" (см. рис. 2-4) в отдельности не получается такой ясной картины расположения типологических групп, как при проекции полного набора данных, включающего в себя антропометрические характеристики, характеристики нейромоторики и двигательной подготовленности (рис. 5), что подтверждает правомерность включения в классификационную схему показателей, характеризующих различные стороны конституции.

1. В результате применения алгоритма кластерного и дискриминантного анализа:

а) получены схемы классификации юношей 17-20 лет, поддающиеся предметной интерпретации. В частности, они позволяют объединить выделенные классы в группы "дигестивников". "мышечников" и "астеников";

б) построены решающие правила для описания достигнутых классификационных схем, а также для прогнозирования принадлежности конкретных индивидуумов к одному из выявленных классов.

2. Предложенная модель позволила решить задачу построения конституциональной типологии студентов и нашла свое отражение в разработке методологических основ индивидуального подхода в физическом воспитании [5, 8].

Литература

1. Бурчик М.В. Система оценки физических кондиций юношей 15-17 лет. Автореф. дис. М., 1995.

2. Бурчик М.В., Зайцева В.В. Типологические особенности двигательной подготовленности учащихся старших классов //Сб. "Физическая культура индивида". М., 1994.

3. Дерябин В.Е. Морфологическая типология телосложения мужчин и женщин. Автореф. докт. дис. М., 1993.

4. Дюран Б., Оделл Л. Кластерный анализ. - М.:Наука, 1974.

5. Зайцева В.В. Методология индивидуального подхода в оздоровительной физической культуре на основе современных информационных технологий. Автореф. докт. дис. М., 1995.

6. Никишин И.В. Программирование циклических нагрузок в занятиях студентов с учетом их индивидуальных особенностей. Автореф. дис. М., 1993.

7. Никишин И.В., Сонькин В.Д. Индивидуальный подход в физвоспитании студентов //Сб. "Физическая культура индивида". М., 1994.

8. Сонькин В.Д., Зайцева В.В. Конституция и физическое здоровье человека //Сб. "Физическая культура индивида". М., 1994.

9. Тиунова О.В., Фильченков Д.А. Проявление половых и индивидуальных различий при занятиях атлетической гимнастикой. Сб. "Физическая культура индивида". М., 1994.

10. Фильченков Д.А. Методика реализации индивидуального подхода в физическом воспитании старшеклассников. Автореф. дис. М., 1994.

¹ Авторы благодарят кандидатов педагогических наук И.В. Никитина и С.В. Чернышева за помощь в проведении тестирования и участие в обсуждении результатов.

Поступила в редакцию 19.02.96

  На главную    В библиотеку    Обсудить в форуме 

При любом использовании данного материала ссылка на журнал обязательна!
 

Реклама: