
黑龙江省学生体质大数据出炉 城里娃运动不如农村娃
与2010年相比,孩子们的体质、运动能力咋样?我省最新学生体质健康状况调研结果昨天出来了。去年,专家在哈尔滨市、齐齐哈尔市、牡丹江市、绥化市、阿城区、富锦市及哈尔滨师范大学和哈尔滨理工大学随机抽取了13200名7-22岁学生,统一完成了现场检测,并对数据进行了统计分析。调查实现健康全覆盖,包括身高、体重、胸围、皮脂厚度等形态指标;肺活量、握力等机能指标;50米跑、仰卧起坐等素质指标,还有视力、龋齿等健康状况。
形态指标
城市学生比农村娃“沉”
从身高上看,7-18岁城市学生的平均身高要高于农村学生,男生高过女生。与2010年比,城市男生高了2.3cm,城市女生高了1.4cm。城市学生身高增加幅度大于乡村学生。
在体重方面,城市学生普遍比农村娃“沉”。与2010年相比,城市男生重了4.4kg,城市女生重了2.7kg;乡村男生重了1.9kg,乡村女生重了1.6kg。
胸围方面,各年龄段城乡男生都增长。皮脂厚度方面,女生比男生更厚些。机能指标
学生们手都更有劲儿
素质指标
大姑娘跑得比以前慢了
7-18岁学生50米成绩,城市男生为9.10秒,城市女生为10.25秒,乡村男生为9.29秒,乡村女生为10.63秒。与2010年相比,城市学生成绩都有提升。但大姑娘跑得比以前慢了。
引体向上成绩,城市小学男生成绩与2010年相比,增加8次。但13-18岁以及19-22岁两个年龄段的男生引体向上均值,都是乡村好于城市。
中长跑成绩看,中学女生800米成绩慢了近七秒,城市中学男生1000米跑平均成绩,与2010年相比,则下降11.7秒。
仰卧起坐成绩,7-18岁女生仰卧起坐均值,城市略好于乡村。与2010年相比,城市增加1.1次,乡村减少1.0次。大学女生平均能做三十多个。
立定跳远成绩,城市学生有所下降,乡村娃成绩上升。
健康状况
六成城市中小学生近视
7-18岁的城市学生约60%近视。比乡村学生高出10%。与2010年相比,城市男生上升5.2个百分点,城市女生上升2.3个百分点;乡村男生上升10个百分点,乡村女生上升10.7个百分点。
19-22岁学生视力低下率,乡村高于城市,女生高于男生。与2010年相比,城市男生增加3.9个百分点,城市女生下降7.2个百分点;乡村男生增加4.6个百分点,乡村女生下降5.7个百分点。
数据显示,3199名学生患龋齿率为6.8%,其中男生为2.9%,女生为3.9%。与2010年相比,龋齿率下降9.1个百分点。
专家建议
学生要上好体育课
保证体育活动时间
专家认为,此次调查结果表明,我省学生身体状况总体是好的,但也出现一些问题。
专家建议,要上好体育课,重视开展课余体育活动,切实保证学生每天一小时的体育活动时间,在活动内容安排上,要适当增加发展耐力素质及有利于改善心肺功能的运动项目。
要积极改善教室的采光照明状况,学校要减轻学生的课业负担,坚持做好每天两节的眼保健操,做好每年一次的学生体检工作。及时向学生家长反馈学生的视力状况,以便采取有效的干预措施。
要加强学生饮食营养指导,充分利用家长会等形式对家长进行营养科学指导,发挥家长在改善学生营养方面的重要作用。同时,有条件的地区要积极推广学生营养餐工程,使学生有足够的营养供成长发育需要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-01通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-01CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-01K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-07-31大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-07-31CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-07-31SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29