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拓展训练安全的分析数据

时间:2012-11-21 11:10来源:典众培训 作者:典众培训 点击:
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本篇文章针对拓展训练中的安全进行概述。研究对余下的9类拓展安全风险进行了聚类分析,共进行了两次聚类操作。第一次聚类时将聚类类别设为3类,但聚类结果的分配比较不符合常规判断,因此研究尝试采用高频、中高频、中频和低频等4种相对发生率进行预设分类,取得了较为理想的聚类分析结果。
经过2次迭代、聚类分析的Anova检验结果显示,F值为155. 312,Sig。值为0. 000,小于0.05的置信值,具有统计意义。聚类结果发现,疲劳(41.4%)是拓展活动中的高频风险类型;轻微擦伤( 29.3 %)是拓展活动中的中高频风险类型;感冒(10.9%)、晒伤(7. 5 %)和其他类型的安全问题(12.6%)则属于中频风险类型;而晕厥(3.4%)、中暑(1.7% )、骨折(1. 7% )、受伤大量出血(1. 1%)发生率比较低,属于低频安全风险。
户外拓展运动的参与群体具有复杂的人口统计特征,单靠简单的频数统计并不能深刻地理解户外拓展运动所面临的安全风险引致因素及安全风险表现特征,通过最优尺度分析则有利于深人地解释不同参与群体与风险引致因素和风险表现特征间的具体关系。
研究调用SPSS17. 0最优尺度分析模块中的Overals模块对个体因素与拓展训练安全风险引致因素间的关系进行非线性典型相关分析。研究将变量分为两个变量集,即由性别、年龄、职业、教育程度、收人等5个变量构成的人口统计特征变量集,以及由拓展安全风险等8个变量构成的拓展风险变量集。分析时解的维数设定为2,预分析过程对每个变量的最佳度量水平进行了逐一分析,经优化并确认各变量的度量尺度无须调整后进行正式分析。统计结果显示,非线性典型相关性分析解和最优量化的数据之间的拟合度达到1.447,其中,第一维度解释了51.55%的实际拟合,第二维度解释了48.45%的实际拟合。变量集合在维数1和维数2的损失都较小,说明它们之间存在较强的多相关性。

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