福建青年脚型的影响因素分析

福建青年脚型的影响因素分析

一双鞋的协调是影响服装舒适度的重要指标。如果穿着合脚性不高的鞋,不仅起不到保护脚的作用,反而会造成脚部畸形或损伤,如OnnorK、Avramakis和Frey等的相关研究证实了这一点。鞋的合脚性高低取决于制作过程中所用鞋楦和脚的契合程度。鞋楦数据与当代脚型的契合度越高,用鞋楦制作的鞋的合脚性就越好。我国现行的鞋号标准GB/T3293.1-1998,反映的是20世纪80年代我国国民脚型特点,随着人们生活水平的提高,脚型数据变化较大,因此该标准已不适合现今我国国民的大部分脚型。近年国内有关脚型的研究相对较少,如李仁、皮建辉、李坤等关于青少年足型方面的研究,这些研究从足长、足宽两个指标来分析,对处于成长阶段的青少年足型的把握有大致了解;李岩等从非对称型方面做了比较,这些研究对于提高鞋楦与脚的契合度而言意义不大。丘理较为深入地分析了我国不同区域人群样本脚型脚长、跖围等各方面的数据,但没有将样本脚型进行细分。洪友廉等对由性别的引起的足型差异进行了分析和论证。国内有关成年人足型划分的相关方面研究较少。国标表述鞋号是指鞋的长度,鞋型是鞋的肥瘦。中国鞋楦号型标准的“型”共分为一型至五型,同时每型之间可以存在半型,这就意味着实际的“型”共有十类,这些型对指导企业实际生产意义重大,直接影响鞋的舒适度。然而,现行国标中的脚型数据与当代人群的脚型数据差异较大,且分型数量多,这会直接降低数据覆盖人群的数量,致使脚较宽或较瘦的消费者经常买不到适合自己脚型的鞋。本研究从提高鞋的合脚性角度出发,希望通过对脚型的重新划分,来提高楦型的覆盖率。脚型的合理细分,是为了方便指导鞋楦制作和提高号型覆盖率,也为企业在实际生产中,同一鞋号生产出不同鞋型的鞋提供可能,有利于提高鞋产品的舒适性与合脚性。1数据采集试验1.1建立了1岁0岁男大学生的脚型本试验样本采用分层整群随机抽样方法,对500名福建籍18~22岁在校男大学生的脚进行测量。该年龄段的脚型发育基本完全,具有脚型代表性。被测者均为正常脚型,脚部出现拇外翻、扁平足、高足弓及后跟内、外旋等畸形情况的,不被列入本研究的试验对象。1.2维测量试验脚型测量工作在特定的实验室进行,温度为(25±2)℃,相对湿度为(65±2)%。本研究采用精易迅科技的LSF350三维激光脚型扫描仪(见图1),对测量样本进行三维测量试验。该扫描仪快速精确,精度可达0.02~05mm,自动输出脚型三维图像(见图2)、脚印图、轮廓图等多视角图纸,自动测量报告特定部位的标准数据,还可以提供多个关键尺寸的自定义测量。1.3确定脚型测量项目本试验的测量工作分两部分进行,一部分为直接测量(直接在三维足上,用自定义的方式获得系统报告外的数据),一部分为间接测量(通过量取系统输出的足印图、轮廓图上的相应部位,获得数据)。本次试验测量被测者的双脚数据。测量部位的选取依据鞋楦设计时对足部部位数据的依赖程度,既能涵盖足部所有主要部位尺寸,又能够满足对脚型的分类研究。确定脚型的13个测量项目(见图3),分别为:足长(FL)、第一跖趾关节至足跟距离(M1L)、第五跖趾关节至足跟距离(M5L)、前跗骨突点至足跟距离(CBL)、舟上弯点至足跟距离(DL)、足斜宽(FB)、后跟宽(HB)、跖趾围长(MPJG)、前跗骨围长(MFG)、兜跟围(HIG)、第一跖骨远端头高(M1H)、前跗骨突点高(CBH)、跟骨高(CH)。此次脚型测量在名称、术语、测量方法等方面,严格遵守GB/T26161-2010《中国未成年人足部尺寸分型》中足型测量的部位和方法及GB/T3293.1-1998《鞋号》、GB/T3293-2007《中国鞋楦系列》足型测量部位和方法中足各部位数值的定义。2聚类分析法鉴于有关脚的分类型方法的研究甚少,本研究参考人体体型及人体细部体型的分类方法。通过比较分析,目前国内外体型及其各细部体型分类研究最多的方法是聚类分析法,它更能准确地反映人体及其细部特征,更具科学性。脚也是人体的一个细部特征,脚型聚类,即根据脚的控制部位为分型变量,对脚进行分型,除了划分结果更科学、准确之外,更重要的是可以综合考虑多项指标或项目,对样本脚进行分型。本研究采用SPSS17.0统计软件进行数据分析。2.1检测已发生的部位差异由于此次同时测量双脚数据,对两个同质的样本分别接受了一次测量,在统计学中,这样的样本在进行数据分析之前,需判断各对应部位尺寸是否存在显著差异,取显著性水平!=0.05,若!>0.05,则双脚差异性不显著,只需取一只脚的数据进行数据分析,若!<0.05,则表示双脚具有显著性差异,那么需分别对双脚进行数据分析。通过表1对样本配对t检验结果可以看到,各部位的显著性水平均大于0.05,说明左右脚数据不存在显著差异,在本次脚的分型时,选取其中一只脚的数据即可。通过查看表1中样本差均值一列数据,发现左右足的基本部位差值均值大多数小于0,说明大部分对应部位右脚数据大于左脚数据(表中部位后的数字代表左右脚,代号1为左脚,代号2为右脚),而人体数据宜取大,所以本次脚的分型选取右脚数据进行分析。2.2脚的分型与分型中国未成年人足部尺寸分型GB/T26161-2010中明确定义出型是指足宽,但并未就如何分型给出明确的规定。鉴于这种情况,本研究在进行数据分析之前,借鉴2011年新公布的未成年人足部尺寸分型国标中对脚型的定义,将足宽作为划分脚型的基本依据。同时考虑仅用足宽一个指标来对脚进行分型,不足以将脚部胖瘦宽窄明显区分。因此本研究加入可以反映足部长、宽、高各类变化的派生变量及其他相关变量,作为脚的分型的参考量值。本研究采用SPSS统计软件的单因素方差分析,尝试将测量部位的派生变量(如足宽与足长比、第一跖骨远端头高与足长比等)与决定足型的3个重要部位足长、足宽和跖趾围长等变量,分别进行检验分析。见表2、表3。根据表3单因素方差分析,确定以脚最宽处在脚长方向比例(M1L/FL)和脚前后宽差(FB-HB)为脚的分型变量,尝试用K-MEANS聚类分析法,把两个分型变量作为主控分型因素,并且考虑到分型结果太少或者太多都不利于鞋号型的实际应用,因而尝试把脚分为3~6型,如表4所示。经比对分析发现,把样本分为4型的聚类结果中,相邻2型之间的差值最接近而且对称,因而本研究认为把样本分为4型比较合理。他们分别用I、II、III、IV型表示,分型结果见表5。把在总体样本量中所占比例最大的中间脚型确定为标准脚型,根据聚类样本后的分布情况,确定II型为标准脚型。3双脚分类和分类值的确定3.1中间脚型的确定由以上聚类分析将脚按照确定的两个主控因素分为4型,并将各型、各部位测量数据的均值作为该型的中间脚型,考虑方便数据的实际应用及鞋号标准中定义鞋号的覆盖跨度范围,对数据进行一定程度简化,结果见表6。3.2各部位回归方程以脚长、脚宽两个变量作为脚型基本变量,通过线性回归计算出脚部其它测量部位与这两个变量对应的二元回归方程,二元回归的数学模型:Y=a*FL+b*FB+c。由SPSS17.0统计软件回归分析出各中间脚型在鞋楦设计时关注度较高的各部位回归方程。分析报告显示在脚长方向的拟合度(R2)均在0.917以上,显著性表示方程的置信水平在95%以上。在脚部高度及围度方面的回归方程拟合度比长度方向低,但也均在0.538以上,置信水平多数在95%以上,拟合程度在可接受的范围内,故除脚长、脚宽两个部位外,其它部位回归方程系数可以作为各部位分型值确定的方程系数。将国标规定的脚长、脚宽的型差值5mm、3mm代入各部位的回归方程△Y=a*△FL+b*△FB,确定各部位的分型数值。各型差数值见表7。4脚型的最佳值通过单因素方差分析,确定脚的分型控制因素,并进一步通过K-MEANS聚类法对样本聚类,把福建区域的青年男性脚型分为4型,此外,通过回归分析,针对各型脚型计算出中间脚型的脚型数值及各部位分型数值。该研究成果补充了国内成年人脚型分类的数据,为消费人群为福建地区的男性青年鞋楦设计提供了更为科学合理的脚型的分