基于多元回歸模型與相關(guān)性分析對(duì)大學(xué)生吸煙情況的研究

引言吸煙是全球范圍內(nèi)的重要公共衛(wèi)生問題，對(duì)個(gè)人和社會(huì)健康造成了嚴(yán)重危害。吸煙是許多疾病的危險(xiǎn)因素，包括呼吸系統(tǒng)疾病。在該流行病在全球蔓延的大背景下，呼吸道健康值得高度重視。據(jù)世界衛(wèi)生組織估計(jì)和預(yù)測(cè),每年約有350萬人死于與吸煙有關(guān)疾病，煙民吸煙年齡日趨減小，這已成為嚴(yán)重的社會(huì)問題。近年來,國家對(duì)學(xué)生控?zé)焼栴}給予了高度重視,相繼實(shí)行無煙學(xué)校,并將學(xué)生控?zé)焼栴}列入健康促進(jìn)學(xué)校和健康教育的重要內(nèi)容。目前大學(xué)生吸煙問題是一個(gè)待解決的難題，此時(shí)的大學(xué)生正處于身心發(fā)展的關(guān)鍵階段，他們剛離開家鄉(xiāng)獨(dú)自一人去大學(xué)生活，并且大學(xué)生活豐富多彩，自由度高，很多學(xué)生接收到了更多的信息，見識(shí)到了更加華麗的世界，采納了之前沒接觸到的觀念，這些觀念中有的是好的有的是不好的，同時(shí)大學(xué)生可能會(huì)因?yàn)樽陨淼囊恍毫?，錯(cuò)誤的認(rèn)為吸煙是成熟的表現(xiàn)，故研究吸煙行為的形成和干預(yù)對(duì)他們的健康具有重要意義。大學(xué)生是我國未來蓬勃發(fā)展的主力軍,因此對(duì)大學(xué)生的吸煙問題進(jìn)行分析,深入了解中國大學(xué)生吸煙人數(shù)及其影響因素（例如：個(gè)人特征、家庭背景、社會(huì)環(huán)境）具有迫切的現(xiàn)實(shí)意義和社會(huì)價(jià)值，通過研究這些內(nèi)容從而制訂合格而且特色鮮明的教育方案,這不僅關(guān)系到大學(xué)生的身體健康,更關(guān)系到社會(huì)未來的發(fā)展及時(shí)代的進(jìn)步?；诖?，接下來將通過調(diào)查研究高校實(shí)際情況，初步建立評(píng)定大學(xué)生抽煙狀況的影響體系，利用各類統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和手段，對(duì)此次選題進(jìn)行研究。目前國內(nèi)外很多學(xué)者都對(duì)大學(xué)生吸煙這一現(xiàn)象展開了深入研究，不同的學(xué)者研究的側(cè)重點(diǎn)不同。楊焱[3]采用多階段分層整群抽樣對(duì)全國28個(gè)省(區(qū)、市)的100個(gè)市縣的13354名15歲以上成人進(jìn)行入戶調(diào)查,調(diào)查結(jié)果表明中國成人對(duì)煙草危害的認(rèn)識(shí)在過去十幾年取得了一定進(jìn)步,但仍然偏低。應(yīng)該對(duì)教育水平低下的農(nóng)村或者偏遠(yuǎn)地區(qū)采用簡單的具有視覺強(qiáng)烈反差的警示圖片或者宣傳用語讓公民提高認(rèn)識(shí)。徐業(yè)華[4]通過調(diào)查武漢市城市居民對(duì)煙草危害的知曉率,發(fā)現(xiàn)武漢市城市居民關(guān)于吸煙與二手煙危害的認(rèn)知不全面,且有些知曉率非常低。針對(duì)弱點(diǎn)，需進(jìn)行健康促進(jìn)及教育活動(dòng)，以提升居民對(duì)煙草危害的了解，減少疾病的發(fā)生。李文玲等人[5]采用分層多階段整群概率抽樣方法,在全省抽取了20個(gè)調(diào)查點(diǎn)7200個(gè)家庭戶,每戶隨機(jī)抽取1名15歲及以上非吸煙調(diào)查對(duì)象進(jìn)行面對(duì)面問卷調(diào)查。從而了解了吉林省15歲及以上非吸煙居民二手煙暴露以及對(duì)二手煙危害認(rèn)知情況,為制定有效的煙草控制措施提供科學(xué)依據(jù)。徐濤[6]采用多階段整群抽樣在全國11個(gè)省市城區(qū)和農(nóng)村分層抽取符合條件的成年人群作為本次研究的受試對(duì)象。研究指標(biāo)包括總體吸煙比例、目前吸煙比例、煙癮起始年齡、平均吸煙量、戒煙比例、被動(dòng)吸煙比例等，以便了解中國成年人吸煙和二手煙暴露的普遍情況，為闡明吸煙和二手煙問題提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。林夢(mèng)[7]針對(duì)我國青少年吸煙人數(shù)顯著增加,煙民隊(duì)伍日趨年輕化的社會(huì)現(xiàn)象展開調(diào)查，研究發(fā)現(xiàn),大學(xué)生吸煙人群總患病率明顯高于非吸煙人群,吸煙嚴(yán)重影響大學(xué)生的學(xué)習(xí)和健康。她總結(jié)了近5年來我國大學(xué)生吸煙的研究結(jié)果和控?zé)熃ㄗh,為制定針對(duì)高校大學(xué)生群體的控?zé)煷胧┨峁﹨⒖假Y料,并為日后我國大學(xué)生吸煙提供研究思路。周花[8]對(duì)大學(xué)生吸煙行為的影響因素進(jìn)行了研究，分別從大學(xué)生吸煙行為特點(diǎn)、大學(xué)生吸煙的影響因素、學(xué)校控?zé)熣叩确矫孢M(jìn)行了研究，提出了一些較為合理的建議。姜彩霞[9]應(yīng)用多因素Logistic逐步回歸分析方法篩選吸煙影響因素中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量，探討了杭州市大學(xué)生吸煙行為及其相關(guān)影響因素,為開發(fā)適合我國國情的大學(xué)生控?zé)熌Ｊ教峁┛茖W(xué)依據(jù)。張鴻飛[12]探討了當(dāng)代男大學(xué)生吸煙行為的動(dòng)機(jī)并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。結(jié)果顯示，研究結(jié)果指出，男大學(xué)生在心理形象、快樂、平靜、刺激、成癮和自動(dòng)性等六個(gè)方面的評(píng)分高于普通吸煙者，從而顯示了兩者之間的顯著差異。所以為預(yù)防和糾正大學(xué)生的吸煙行為，可以提出不同的吸煙動(dòng)機(jī)策略。陳靜[14]為了解復(fù)旦大學(xué)大學(xué)生吸煙現(xiàn)狀以及影響該人群吸煙行為的影響因素，對(duì)4019名在校本科生進(jìn)行了問卷調(diào)查，研究了其吸煙與專業(yè)年級(jí)性別的關(guān)系以及整體的一個(gè)吸煙率，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)近一半的吸煙者并沒有戒煙的打算,非吸煙者拒絕被動(dòng)吸煙的意識(shí)也比較薄弱。開展控?zé)熯\(yùn)動(dòng)已刻不容緩,成為當(dāng)務(wù)之急。佘玉群[16]對(duì)大學(xué)生吸煙行為及其影響因素進(jìn)行了抽樣調(diào)查。研究結(jié)果顯示，教師、家長和朋友對(duì)吸煙行為和態(tài)度產(chǎn)生重要影響。馬文霞[17]基于2021年蘇州市大學(xué)生吸煙行為現(xiàn)狀,探索了其主要影響因素,為蘇州市高校今后開展有針對(duì)性的控?zé)煿ぷ魈峁┗A(chǔ)資料和科學(xué)依據(jù)，用到的主要方法啊有多分類有序logis-tic回歸，結(jié)果表明：州市大學(xué)生吸煙情況不容樂觀,吸煙行為受到多方面因素的影響。大學(xué)應(yīng)當(dāng)重視學(xué)生吸煙問題，采取多種有效措施進(jìn)行控制，以保障學(xué)生的身心健康。以上綜述分別對(duì)國內(nèi)外學(xué)者的研究進(jìn)行了討論，分析了前人的研究成果，基于此，發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)者在研究此課題時(shí)，多基于調(diào)研、統(tǒng)計(jì)分析和描述性統(tǒng)計(jì)的方法，很少用到數(shù)學(xué)模型的方法，故接下來我將通過多元回歸模型、相關(guān)性分析和基本統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)來對(duì)大學(xué)生吸煙問題進(jìn)行更近一步的探索，以求能夠更科學(xué)、客觀地反映學(xué)生吸煙的真實(shí)情況，解決實(shí)際問題。

2本文應(yīng)用的相關(guān)統(tǒng)計(jì)模型簡介2.1本文用到的數(shù)據(jù)說明解釋本次數(shù)據(jù)獲取方式主要通過調(diào)查問卷的形式，本次調(diào)查采集的數(shù)據(jù)范圍主要為海南師范大學(xué)及周邊的學(xué)校，并采用多階段抽樣方法抽取樣本，調(diào)查對(duì)象面向高校的各個(gè)專業(yè)的學(xué)生，包括本碩博。主要就其年齡、性別、專業(yè)、以及是否吸煙、吸煙受影響因素和對(duì)健康的影響進(jìn)行了調(diào)查，其問卷見附錄1，數(shù)據(jù)收集后，將使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行分析，包括大數(shù)據(jù)統(tǒng)、Excel表分析和數(shù)據(jù)推斷等方法。2.2Logistic多元回歸模型Logistic回歸是一種常見的分類模型，與線性回歸完全不同，這里不是采用最小二乘法的方式，而是使用了極大似然估計(jì)。在多重線性回歸模型中，要求因變量是連續(xù)型的正態(tài)分布變量，并且自變量與因變量呈線性關(guān)系。如果因變量是分類變量，自變量與因變量之間不具有線性關(guān)系，那么多重線性回歸模型的適用條件就不能滿足。在這種情況下，常常會(huì)使用Logistic回歸模型來處理這類數(shù)據(jù)。Logistic回歸分析是非線性回歸的一種，用于研究因變量為二項(xiàng)分類或多項(xiàng)分類結(jié)果與一些影響因素之間的關(guān)系。2.3斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)（分析各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性）統(tǒng)計(jì)學(xué)中,斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)用來估計(jì)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性[23]運(yùn)用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)時(shí)，原始數(shù)據(jù)依據(jù)其在總體數(shù)據(jù)中的降序排序，每個(gè)數(shù)據(jù)所在的排位被稱為該數(shù)據(jù)的等級(jí)，若有數(shù)據(jù)相同，則將他們的排位取算術(shù)平均。斯皮爾曼有兩種不完全相同的定義，我們采用其中一種，定義如下：斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)被定義成等級(jí)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)[24]。2.4典型相關(guān)分析（分析兩大組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性）在數(shù)據(jù)挖掘中，最常用的算法之一是典型關(guān)聯(lián)分析(CanonicalCorrelationAnalysis，簡稱CCA)，相對(duì)于相關(guān)系數(shù)，他更能反應(yīng)兩類組別之間的相關(guān)性，即更適用于高維數(shù)據(jù)，他的使用的方法是先將多維的變量用線性變換變?yōu)?，然后再使用相關(guān)系數(shù)來看一維數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，這個(gè)過程可以稱之為降維，這和主成分分析以及因子分析也很類似。3基于相關(guān)性分析對(duì)大學(xué)生吸煙因素的研究3.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析表1為大學(xué)生吸煙情況的調(diào)查部分?jǐn)?shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量比較多，調(diào)查的相關(guān)性因素也比較多，故全部的數(shù)據(jù)不在正文中展示，此次統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見附件大學(xué)生吸煙影響因素調(diào)查Excel表。表1-大學(xué)生吸煙影響因素調(diào)查表部分?jǐn)?shù)據(jù)展示性別專業(yè)年級(jí)煙齡吸煙的原因每天吸煙數(shù)吸煙時(shí)感到容易建立聯(lián)系男理科大四9好奇嘗試一盒是男理科大四5緩解自身壓力一盒是男文學(xué)類大一10緩解自身壓力兩盒以上是男藝術(shù)類大四4緩解自身壓力一盒否男工科研究生及以上4緩解自身壓力一盒否男理科大三6緩解自身壓力少半盒是男理科大三3緩解自身壓力多半盒是男理科大三2緩解自身壓力兩盒是男理科大四1緩解自身壓力少半盒否男文學(xué)類大四2緩解自身壓力少半盒是男工科大三5社交所需多半盒是男文學(xué)類研究生及以上16好奇嘗試一盒是女理科大一4緩解自身壓力多半盒是女藝術(shù)類大四5緩解自身壓力半盒是男工科大三5好奇嘗試少半盒是男理科研究生及以上3緩解自身壓力少半盒是女理科大三0緩解自身壓力一盒是女理科大三0緩解自身壓力0否女藝術(shù)類研究生及以上0跟風(fēng)0是…通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，此次調(diào)查的影響因素指標(biāo)大多為定性指標(biāo)，為了方便后續(xù)的相關(guān)性研究和預(yù)測(cè)分析，要將定性指標(biāo)定量化，現(xiàn)引入虛擬變量，其引入的結(jié)果為：是否吸煙中，0代表否，1代表是；開始吸煙的原因中，0代表好奇嘗試，1代表緩解自身壓力，2代表社交所需，3代表跟風(fēng)；平均每天吸煙的香煙數(shù)量中，0表示沒有，1表示半盒以下，2表示半盒以上，3表示一盒，4表示兩盒，5表示兩盒以上；直系親屬對(duì)您的吸煙態(tài)度中，0代表不支持，2代表不知道，3代表不管，4代表支持；在吸煙時(shí)感到更容易與他人建立聯(lián)系中，是代表1，0代表不是；是否曾經(jīng)嘗試過戒煙中，0代表是，1代表否；直系親屬是否吸煙中，0代表否，1代表是；吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響中，0代表否，1代表是；大學(xué)校園內(nèi)存在吸煙的社交壓力中，0代表否，1代表是；感到學(xué)業(yè)壓力大中，0代表否，1代表是；是否有過焦慮或抑郁的經(jīng)歷中，0代表否，1代表是；認(rèn)為吸煙是否有助于緩解壓力中，0代表否，1代表是；否覺得吸煙是一種很酷的行為中，0代表否1代表是；青春期時(shí)期的個(gè)性是否比較叛逆中，0代表否1代表是；朋友有多少人吸煙中，0代表基本沒有吸煙，1代表少部分吸煙，2代表一半朋友都吸煙，3代表多部分朋友吸煙，4代表基本全部吸煙；身邊的同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度中，0代表反對(duì)，1代表中立，2代表支持；對(duì)大學(xué)提供的戒煙輔助服務(wù)是否了解中，0代表否，1代表是；是否認(rèn)為吸煙對(duì)您的健康產(chǎn)生了影響中，0代表否，1代表是。首先利用最簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，分別研究了男生和女生的吸煙比例見圖1以及不同年級(jí)的吸煙比例見圖2，通過圖1可以看出，男生中的吸煙比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)的大于女生的吸煙比例，這與社會(huì)現(xiàn)象也是相符合的；通過圖2可以看出，剛上大學(xué)時(shí)，吸煙人數(shù)的比例并不多，隨著年級(jí)增高，到大三大四的時(shí)候，吸煙人數(shù)的比例明顯增加，研究生的吸煙比例相對(duì)于大三大四降低了一些，但是還是高于大一大二的吸煙比例，為什么隨著年級(jí)的增加，吸煙比例會(huì)上升呢，有沒有措可以避免這種上升趨勢(shì)，接下來我們將研究影響大學(xué)生吸煙的因素。圖1-調(diào)查總?cè)藬?shù)中男女吸煙情況占比圖2-調(diào)查總?cè)藬?shù)中各個(gè)年級(jí)吸煙情況占比3.2利用斯皮爾曼系數(shù)分析大學(xué)生吸煙與其影響因素的相關(guān)性3.2.1大學(xué)生吸煙影響因素指標(biāo)分析為了分析影響大學(xué)生吸煙的主客觀因素以及其之間的相關(guān)性，首先選出了其相關(guān)指標(biāo)分別為:是否吸煙、煙齡、吸煙的原因、平均吸煙數(shù)、親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度吸煙時(shí)更容易與他人建立聯(lián)系、直系親屬是否吸煙、吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響、吸煙的社交壓力存在否、學(xué)業(yè)壓力大、焦慮或抑郁的經(jīng)歷、吸煙是否有助于緩解壓力、吸煙是一種很酷的行為、青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆、朋友中有多少人吸煙、同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度，進(jìn)而對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，在進(jìn)行相關(guān)性分析之前，首先對(duì)其進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)處理分析。Step1：線性檢驗(yàn)為了檢驗(yàn)影響大學(xué)生吸煙指標(biāo)下的數(shù)據(jù)是否存在線性關(guān)系，用SPSS畫出散點(diǎn)圖直觀上看指標(biāo)數(shù)據(jù)是否成線性。圖3-指標(biāo)關(guān)系散點(diǎn)圖根據(jù)圖3中展示的指標(biāo)關(guān)系散點(diǎn)圖，可以明顯觀察到各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)之間存在顯著的線性關(guān)系。Step2：正態(tài)分布檢驗(yàn)因?yàn)闃颖緉=183>30,所以是大樣本，所以進(jìn)行雅克-貝拉(JB)檢驗(yàn)[25]。假設(shè)隨機(jī)變量的偏度為S，峰度為K，那么我們可以構(gòu)造JB統(tǒng)計(jì)量。設(shè)原假設(shè)H0：所有指標(biāo)都服從正態(tài)分布，備擇假設(shè)H1：所有指標(biāo)都不服從正態(tài)分布。通過計(jì)算各個(gè)變量的偏度和峰度，將其用于JB統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算，得到檢驗(yàn)值JB*，然后推算出JB*對(duì)應(yīng)的p值，將其與0.05作比較。若p值小于0.05，則在95%的置信水平下拒絕原假設(shè)，否則，接受原假設(shè)。利用MATLAB的jbtest函數(shù)進(jìn)行求解，在95%的置信水平下（即顯著性水平α=0.05）下，結(jié)果如表2-正態(tài)分布檢驗(yàn)表所示：表2-正態(tài)分布檢驗(yàn)表統(tǒng)計(jì)自由度顯著性是否吸煙0.4201820.000煙齡0.3921820.000吸煙的原因0.3511820.000平均吸煙數(shù)0.3781820.000親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度0.4661820.000吸煙時(shí)更容易與他人建立聯(lián)系0.4661820.000直系親屬是否吸煙0.3891820.000吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響0.3971820.000吸煙的社交壓力存在否0.3721820.000學(xué)業(yè)壓力大0.4031820.000焦慮或抑郁的經(jīng)歷0.3491820.000吸煙是否有助于緩解壓力0.3521820.000吸煙是一種很酷的行為0.5171820.000青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆0.4091820.000朋友中有多少人吸煙0.2371820.000同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度0.3941820.000由圖得p值都<0.05且H=1,所以在95%的置信水平下，拒絕原假設(shè)，即各指標(biāo)都不服從正態(tài)分布。根據(jù)上述數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，可以知道指標(biāo)數(shù)存在顯著的線性關(guān)系，然而，由于指標(biāo)數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，需要進(jìn)行預(yù)處理。因此，不能使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，也無法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。因此，我們決定采用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)來評(píng)估數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。3.2.2斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析影響因素之間關(guān)系接下來利用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)來計(jì)算各個(gè)變量之間的相關(guān)性，設(shè)統(tǒng)計(jì)量為：，原假設(shè)=0；備擇假設(shè)=1。通過統(tǒng)計(jì)量求出檢驗(yàn)值并求出相應(yīng)的值，與0.05或0.01比較。若<0.05或0.01,則在95%或99%的置信區(qū)間拒絕原假設(shè)，否則，接受原假設(shè)。使用算出斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，確定了每對(duì)變量之間的相關(guān)性，并在0.01水平下（雙尾檢驗(yàn)）標(biāo)識(shí)了顯著相關(guān)的數(shù)據(jù)雙星號(hào)。根據(jù)表3的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出不同變量之間存在相關(guān)性，并且這種相關(guān)性是顯著的。下表中，標(biāo)注紅底的顯著性非常高，其中：煙齡和平均吸煙數(shù)相關(guān)性非常高，即可以理解為煙齡越久，平均每天吸煙量就會(huì)越大；是否吸煙也和親屬的態(tài)度有直接關(guān)系，由于大學(xué)生進(jìn)入大學(xué)，缺乏自主能力，少了家長的管控，故隨年級(jí)增長，吸煙人數(shù)呈遞增趨勢(shì)，故可以從親屬態(tài)度這一方面出發(fā)，減少大學(xué)生吸煙率；大學(xué)生普遍認(rèn)為吸煙更容易和他人建立聯(lián)系，這一影響因素和大學(xué)生是否吸煙以及吸煙量有著非常大的相關(guān)性，學(xué)?？梢詮拇髮W(xué)生如何進(jìn)行良好社交來進(jìn)行宣傳教育活動(dòng)，減少吸煙社交。標(biāo)注黃底的顯著性比較高，其中大學(xué)生是否吸煙和吸煙能夠緩解壓力的顯著性達(dá)到了0.5，同時(shí)吸煙數(shù)量和是否能緩解壓力的相關(guān)性也達(dá)到了0.5，這充分解釋了隨著年級(jí)的增長，可能由于考證、考公或者找工作的壓力，吸煙人數(shù)呈逐步遞增趨勢(shì)。同時(shí)還可以發(fā)現(xiàn)這些相關(guān)性大多呈正相關(guān)性。表3-斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)是否吸煙煙齡吸煙的原因平均吸煙數(shù)親屬的態(tài)度更容易與人建立聯(lián)系直系親屬是否吸煙吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響是否吸煙1.000.886**-0.060.965**.759**.802**.254**-.192**煙齡.886**1.000-0.111.879**.601**.703**.222**-.183*平均吸煙數(shù).965**.879**-0.0651.000.723**.790**.257**-.185*親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度.759**.601**0.032.723**1.000.634**.230**-.308**吸煙時(shí)更容易與他人建立聯(lián)系.802**.703**-0.041.790**.634**1.000.255**-0.071直系親屬是否吸煙.254**.222**0.002.257**.230**.255**1.0000.007吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響-.192**-.183*0.131-.185*-.308**-0.0710.0071.000吸煙的社交壓力存在否0.1080.1100.0710.0950.0640.1310.129.190**學(xué)業(yè)壓力大0.0270.0430.1100.012-0.0580.0700.140.190**焦慮或抑郁的經(jīng)歷.155*.156*-0.015.163*0.0990.140.188*0.131吸煙是否有助于緩解壓力.560**.540**-0.086.550**.390**.510**.174*0.006吸煙是一種很酷的行為.194**0.1390.081.168*0.130.227**0.0480.131青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆.195**.169*-0.046.196**0.1100.1430.104.148*朋友中有多少人吸煙.520**.488**-0.124.517**.400**.493**.297**-.208**同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度.311**.264**-0.093.293**.298**.296**0.142-.190*斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)吸煙的社交壓力存在否學(xué)業(yè)壓力大焦慮或抑郁的經(jīng)歷吸煙是否有助于緩解壓力吸煙是一種很酷的行為青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆朋友中有多少人吸煙同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度是否吸煙0.1080.027.155*.560**.194**.195**.520**.311**煙齡0.1100.043.156*.540**0.139.169*.488**.264**平均吸煙數(shù)0.0950.012.163*.550**.168*.196**.517**.293**親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度0.064-0.0580.099.390**0.1300.110.400**.298**更易與人建立聯(lián)系0.1310.0700.140.510**.227**0.143.493**.296**直系親屬是否吸煙0.1290.140.188*.174*0.0480.104.297**0.142是否受風(fēng)氣影響.190**.190**0.1310.0060.131.148*-.208**-.190*吸煙的社交壓力存在否1.000.148*.219**0.121.205**-0.0250.0280.008學(xué)業(yè)壓力大.148*1.000.334**0.1400.123.225**0.018-0.064焦慮或抑郁的經(jīng)歷.219**.334**1.000.266**.298**.423**0.0160.109吸煙是否有助于緩解壓力0.1210.140.266**1.000.262**.302**.339**.370**吸煙是一種很酷的行為.205**0.123.298**.262**1.000.464**-0.0080.116青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆-0.025.225**.423**.302**.464**1.0000.1050.140朋友中有多少人吸煙0.0280.0180.016.339**-0.0080.1051.000.396**同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度0.008-0.0640.109.370**0.1160.140.396**1.0003.3利用典型相關(guān)性分析大學(xué)生吸煙和健康之間的關(guān)系3.3.1典型相關(guān)分析模型建立斯皮爾曼相關(guān)分析研究的是大學(xué)生吸煙分別和各種影響因素之間的關(guān)系，現(xiàn)在記是否吸煙煙齡、以及每天吸煙平均數(shù)為大學(xué)生吸煙大指標(biāo)，記冬天生病平均次數(shù)、是否有肺部疾病、最近一次測(cè)的肺活量、最近一次跑步體測(cè)成績?yōu)榇髮W(xué)生身體健康因素大指標(biāo)，利用典型相關(guān)分析研究大學(xué)生吸煙大指標(biāo)和影響大學(xué)生吸煙的因素大指標(biāo)之間的相關(guān)性。Step1：建立原始矩陣根據(jù)表格中的數(shù)據(jù)，設(shè)大學(xué)生吸煙大指標(biāo)記為，大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)記為，Z為總體觀測(cè)矩陣。Step2.原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化并計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣接下來對(duì)樣本中的吸煙大指標(biāo)和大學(xué)生身體健康因素首先對(duì)大指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并隨后計(jì)算樣本的相關(guān)系數(shù)矩陣R，然后將R分割成四個(gè)部分：A=B=其中，R11和R22分別是吸煙大指標(biāo)和大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)內(nèi)的相關(guān)系數(shù)矩陣，R12和R21是吸煙大指標(biāo)和大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣。Step3.求典型相關(guān)系數(shù)及典型變量求A=的特征根和特征向量；B=的特征根和特征向量；則觀眾評(píng)分X和業(yè)內(nèi)人士評(píng)分Y之間的典型相關(guān)系數(shù)為，典型變量為Step4.檢驗(yàn)各典型相關(guān)系數(shù)的顯著性最后對(duì)典型相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。若不顯著，則討論該組典型變量的相關(guān)性沒有意義，之后的典型相關(guān)變量也不顯著，不需要再討論。3.3.2典型相關(guān)分析模型求解首先給出我們要分析的兩組變量指標(biāo)：表4-兩組指標(biāo)表吸煙大指標(biāo)大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)因素1是否吸煙煙齡冬天生病平均次數(shù)每天吸煙平均數(shù)是否有肺部疾病煙齡最近一次測(cè)的肺活量因素2最近一次跑步體測(cè)成利用matlab軟件對(duì)吸煙大指標(biāo)與大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)進(jìn)行典型相關(guān)分析，得到表5-典型相關(guān)系數(shù)表。由表5得三組典型變量p值都小于0.01，所以在99%的置信水平下，拒絕原假設(shè)，所以認(rèn)為吸煙大指標(biāo)與大學(xué)生身體健康因素大指標(biāo)這兩組變量之間存在相關(guān)性，且這三組典型變量的相關(guān)性都是顯著的。此調(diào)查研究充分說明了吸煙已經(jīng)在影響大學(xué)生的身體健康了，問題不容小視，可針對(duì)吸煙大學(xué)生進(jìn)行體檢，及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的身體問題，注重體質(zhì)教育。表5-典型相關(guān)系數(shù)表相關(guān)系數(shù)特征值威爾克統(tǒng)計(jì)FP值1.995108.911.000141.580.0002.9539.854.05540.940.0003.637.684.59417.784.0004基于logistic多元回歸分類模型對(duì)大學(xué)生吸煙進(jìn)行預(yù)測(cè)傳統(tǒng)意義上的線性回歸模型中的因變量表現(xiàn)為定量特征，而非定性特征。在實(shí)際問題中，許多情況下因變量都是定性的。為處理分類因變量，統(tǒng)計(jì)學(xué)上提出了Logistic回歸、Probit分析、判別分析、對(duì)數(shù)線性模型等方法。Logistic回歸模型利用單個(gè)或多個(gè)連續(xù)或離散自變量來分析和預(yù)測(cè)離散型因變量，是多元分析的一種方法。作為當(dāng)前廣泛采用的統(tǒng)計(jì)方法之一，Logistic回歸模型被用于解決分類問題。它利用sigmoid函數(shù)將數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]之間，從而將分類問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)概率估計(jì)問題。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在許多情況下，我們可以通過尋找一個(gè)超平面來將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)有效地分開，這在許多領(lǐng)域中都被廣泛應(yīng)用。在金融領(lǐng)域中，我們可以運(yùn)用邏輯回歸模型來預(yù)測(cè)客戶是否可能會(huì)發(fā)生違約；在醫(yī)療領(lǐng)域，我們可以應(yīng)用邏輯回歸來估計(jì)疾病發(fā)生的概率；在市場(chǎng)營銷領(lǐng)域，則可以利用邏輯回歸來預(yù)測(cè)客戶是否有購買某產(chǎn)品的意愿。當(dāng)然，在本文中，以是否吸煙為分類標(biāo)準(zhǔn)的因變量，其他影響吸煙行為的因素為自變量，可以使用logistic邏輯回歸來預(yù)測(cè)一個(gè)人吸煙的概率。本章節(jié)主要利用logistic多元回歸分類模型對(duì)大學(xué)生吸煙情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而基于現(xiàn)有的或者調(diào)查的學(xué)生基礎(chǔ)信息對(duì)學(xué)生是否吸煙進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，選擇的因變量Y為是否吸煙，選擇的自變量X為親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度、吸煙時(shí)更容易與他人建立聯(lián)系、直系親屬是否吸煙、吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響、吸煙的社交壓力存在否、學(xué)業(yè)壓力大、焦慮或抑郁的經(jīng)歷、吸煙是否有助于緩解壓力、吸煙是一種很酷的行為、青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆、朋友中有多少人吸煙、同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度。4.1logistic回歸模型的建立首先對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)中的“是否吸煙”進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，此模型服從二項(xiàng)分布，給定變量x的情況下，我們考慮y的兩點(diǎn)分布概率，得到：通過logistic概率計(jì)算式：得出因變量等于1的概率與因變量等于0的概率即得到回歸方程模型為：通過極大似然估計(jì)，估計(jì)出我們的β，進(jìn)而對(duì)y進(jìn)性預(yù)測(cè)，若。4.2基于logistic回歸模型的求解本題把處理好的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練組和測(cè)試組，設(shè)置訓(xùn)練組和測(cè)試組的比例分別為80%和20%，隨機(jī)抽取20%作為測(cè)試組，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行測(cè)試，得到了測(cè)試組的總體正確率為98.8%，正確率較高，其中0代表不吸煙，1代表吸煙。表6-預(yù)測(cè)結(jié)果正確比是否吸煙01正確百分比01130100.0125196.2///98.8得到的邏輯回歸參數(shù)表為：表7-邏輯回歸參數(shù)表指標(biāo)X標(biāo)準(zhǔn)誤差顯著性親屬對(duì)自己吸煙態(tài)度X123.0491924.3860.020吸煙時(shí)更容易與他人建立聯(lián)系X222.5154118.5570.996直系親屬是否吸煙X3-2.9311.9920.014吸煙是否受社會(huì)風(fēng)氣影響X42.0672.8070.462吸煙的社交壓力存在否X50.2302.0030.909學(xué)業(yè)壓力大X6-2.9732.0770.031焦慮或抑郁的經(jīng)歷X73.2162.6660.228吸煙是否有助于緩解壓力X822.3741995.3680.991吸煙是一種很酷的行為x92.4042.5840.050青春期時(shí)期的個(gè)性較叛逆X10-1.3172.0520.021朋友中有多少人吸煙X112.8041.4660.056同學(xué)或朋友對(duì)吸煙持何態(tài)度X12-2.7111.9080.045常量-27.0611995.3740.989去掉七個(gè)非顯著參數(shù)后，由表7可知其余的指標(biāo)p值都小于0.05，參數(shù)都顯著，結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的98.8%的正確率，可知建立的logistic回歸模型效果比較好，由上表得logistic回歸方程模型為:利用此模型對(duì)二十名未知吸煙情況的大學(xué)生進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析其是否吸煙，其預(yù)測(cè)結(jié)果為：表8-學(xué)生吸煙預(yù)測(cè)結(jié)果表被測(cè)試學(xué)生編號(hào)吸煙概率吸煙預(yù)測(cè)值顯示詢問真實(shí)情況10否否20否否30否否40否否50否是60.93902是否71是是81是是91是是101是是111是是120.02074否否131是是140.02135否否150否否160否否171是是181是是191是是201是否將預(yù)測(cè)結(jié)果和學(xué)生真實(shí)情況進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果基本吻合，這進(jìn)一步說明模型建立的很好，具有現(xiàn)實(shí)意義，后續(xù)可利用此模型對(duì)大學(xué)生是否吸煙進(jìn)行預(yù)測(cè)，或者對(duì)未吸煙的大學(xué)生預(yù)測(cè)其未來吸煙的可能性進(jìn)行分析，從而防患于未然，更好的杜絕大學(xué)生吸煙的行為。5結(jié)論與建議吸煙對(duì)身體的傷害是非常大的，但是大學(xué)生似乎成為了吸煙人群的主要"生力軍"，大學(xué)生是國家的未來和希望，吸煙不僅對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)成績有影響，還會(huì)影響學(xué)生的身體健康，并且不同程度上也影響著身邊朋友的生活，必須采取有效措施來控制大學(xué)生吸煙，本文對(duì)大學(xué)生吸煙情況進(jìn)行分析，并制定控?zé)煷胧?.1結(jié)論本文首先用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，分別研究了男生和女生的吸煙比例以及不同年級(jí)的吸煙比例，然后利用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)法研究了不同影響因素之間的相關(guān)性，進(jìn)而建立了典型相關(guān)分析模型，分析研究了吸煙大指標(biāo)和大學(xué)生身體健康大指標(biāo)之間的整體相關(guān)性，最后建立了logistic多元回歸分類模型，基于影響大學(xué)生吸煙的主要因素，對(duì)大學(xué)生是否吸煙進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，其具體結(jié)果為：大學(xué)生中，男生中的吸煙比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)的大于女生的吸煙比例，這與社會(huì)現(xiàn)象也是相符合的；2、剛上大學(xué)時(shí)，大學(xué)生吸煙人數(shù)的比例并不多，隨著年級(jí)增高，到大三大四的時(shí)候，吸煙人數(shù)的比例明顯增加，研究生的吸煙比例相對(duì)于大三大四降低了一些，但是還是高于大一大二的吸煙比例；3、大學(xué)生煙齡和平均吸煙數(shù)相關(guān)性非常高，即可以理解為煙齡越久，平均每天吸煙量就會(huì)越大；4、大學(xué)生是否吸煙也和親屬的態(tài)度有直接關(guān)系，由于大學(xué)生進(jìn)入大學(xué)，缺乏自主能力，少了家長的管控，故隨年級(jí)增長，吸煙人數(shù)呈遞增趨勢(shì)；5、大學(xué)生普遍認(rèn)為吸煙更容易和他人建立聯(lián)系，這一影響因素和大學(xué)生是否吸煙以及吸煙量有著非常大的相關(guān)性；6、隨著年級(jí)的增長，可能由于考證、考公或者找工作的壓力，吸煙人數(shù)呈逐步遞增趨勢(shì)；7、建立的logistic多元回歸分類模型對(duì)大學(xué)生吸煙情況的預(yù)測(cè)效果非常好，可利用此模型對(duì)每個(gè)階段的大學(xué)生進(jìn)行吸煙預(yù)測(cè)分析，從而可以通過客觀調(diào)查和模型預(yù)測(cè)判斷出該學(xué)生是否吸煙，并且還可以預(yù)測(cè)出學(xué)生未來吸煙的可能性的大小，對(duì)于吸煙可能性大的學(xué)生可以做到早干預(yù)，早阻斷。5.2建議綜上所述，大學(xué)生吸煙行為既受到自身情緒、認(rèn)知、人格等因素的影響，也與家庭環(huán)境、學(xué)校環(huán)境、同伴乃至傳播媒介密切相關(guān)。在個(gè)體層面，引發(fā)其吸煙行為的因素也是多種多樣的，各種因素之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，就此調(diào)查后給出的建議有：1、充分考慮到多種因素對(duì)吸煙行為的影響，制定綜合性的干預(yù)措施，進(jìn)而提升控?zé)熜Ч?、很多大學(xué)生是因?yàn)閴毫Υ笪鼰煟瑢W(xué)?？梢赃M(jìn)行提升個(gè)體壓力應(yīng)對(duì)能力的訓(xùn)練，提高學(xué)生心思素質(zhì)，正確引導(dǎo)學(xué)生利用合理的途徑釋放壓力。3、在校園中營造禁煙的濃厚氛圍(拍攝校園禁煙短視頻、張貼宣傳標(biāo)語和海報(bào)等)4、從親屬態(tài)度這一方面出發(fā)，增加禁煙與家長的聯(lián)系，從而減少大學(xué)生吸煙率。5、學(xué)?？梢詮拇髮W(xué)生如何進(jìn)行良好社交來進(jìn)行宣傳教育活動(dòng)，減少吸煙社交。6、建議增加加強(qiáng)大學(xué)生心理健康教育，幫助其找到更健康的壓力釋放途徑。7、建議增加加強(qiáng)對(duì)煙草危害的宣傳，提高大學(xué)生對(duì)吸煙危害的認(rèn)知。8、建議增加關(guān)注重點(diǎn)人群，如研究生，并采取有針對(duì)性的控?zé)煷胧?、建議增加利用模型預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)吸煙可能性較大的學(xué)生進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注和早期干預(yù)。10、建議增加家校社聯(lián)動(dòng)，共同營造良好的控?zé)煭h(huán)境，形成合力。

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