相关性研究报告
相关性与可靠性重要性比较研究
相关性与可靠性重要性比较相关性与可靠性是会计信息的两个重要质量特征，研究二者的相互联系和重要性程度，对会计政策的选择、计量基础的发展以及财务报告模式的演变等有重要的理论和实际意义。
那么二者究竟哪个更重要？下面我对这一问题加以说明。
一、相关性与可靠性的内涵1.相关性的内涵。
关于会计相关性的涵义及概念，人们的认识也并非完全一致。
我同意FASB的观点，认为相关性是指能够通过帮助使用者预测未来事件的的结果来坚持或更正先前的预期并在决策中起作用的信息。
这一定义与书中观点是一致的，明确回答了会计信息与谁的需求相关，即使用者，同时也指出了与什么相关，即在决策中起作用的信息。
也概括了与决策的相关程度，即预测。
那么如何判断一项信息是否具有相关性呢？要取决于其预测价值、反馈价值与及时性。
（1）预测价值：如果一项信息能帮助使用者预测未来事项的结果，则此项信息具有预测价值，使用者可根据预测的可能结果，作出最佳选择。
由于信息的预测价值具有改变决策的能力，因而是相关性的重要组成因素；（2）反馈价值：如果一项信息能使其使用者证实或更正过去的预测的实际结果反馈给决策者，通过与预期结果进行比较可以证实过去的预期是否有误，从而避免再作同样的决策时再犯错误。
可见，信息的反馈价值有助于未来决策，因而也是相关性的重要组成因素；（3）及时性：任何信息要想影响决策，就必须在决策之前提供。
虽然及时提供的信息不一定具有相关性，但信息若不能及时提供必定会失去效用。
会计信息质量的相关性，要求企业提供的会计信息应当与投资者、债权人等财务报告使用者的经济决策需要相关，有助于财务报告使用者对企业过去、现在或者未来的情况作出评价或预测。
相关性要求会计信息不但应具有反馈价值，即有助于使用者评价企业过去的决策，证实或修正过去的有关预测，而且还应具有预测价值，以助于使用者根据财务报告所提供的会计信息预测企业未来的财务状况、经营成果和现金流量。
2.可靠性的内涵。
可靠性是指确保信息能免于错误及偏差并能忠实反映它意欲反映的现象或状况的质量。
高中综评研究性课题研究报告范例
高中综评研究性课题研究报告范例
研究性课题研究报告范例：
1. 标题：《探讨城市容貌的改变》
2. 摘要：本报告以城市容貌的改变为研究的重点，全面地探讨了相关问题，特别是在中国各大城市形象的发展过程中。
主要通过文献研究，以及相关资料收集、数据分析等方法，来探索城市容貌改变的在历史、理论、实践方面的内涵，并对城市形象发展前景作出简要分析和预测。
3. 引言：当代城市容貌是人口、经济、文化和其他协同作用的结果，它是一个动态的过程，并且受到多种因素的影响，如政治、经济、文化等。
本文的目的是探讨中国的城市容貌发展，以及它们是如何影响到城市发展的过程。
4. 材料收集：在进行本报告的研究之前，我们登录了国家级的文献数据库，搜集了中国城市发展的文献资料，包括书籍、报纸、网络文献等，并着重分析了相关专家学者以及城市主管部门发布的关于城市容貌变化的报告和文章，对城市发展有效地进行了分析研究。
5. 结论：分析结果表明，各大城市在容貌上均发生了重大变化，而历史、经济、文化等因素都在影响着变化的方向和速度。
随着时代的发展，我们可以想见未来城市容貌的发展将朝着更加和谐的方向发展，并与环境和谐相处。
报告中解读研究结果的相关性和相关性
报告中解读研究结果的相关性和相关性一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
在研究中，相关性被广泛应用于各个学科领域，从经济学到心理学，从医学到社会学。
相关性分为正相关和负相关两种类型，正相关表示随着一个变量的增加，另一个变量也随之增加；负相关则表示一个变量的增加会导致另一个变量减少。
相关性的意义在于帮助我们理解变量之间的关系和相互作用，进而推断出可能的因果关系。
在研究中，相关性分析常常是解读研究结果的重要手段之一。
下面将从不同的角度论述相关性的重要性及其在研究结果中的应用。
二、相关性在社会科学研究中的应用1. 心理学研究中的相关性解读心理学研究中，相关性分析可以帮助研究者理解不同变量之间的关联程度，例如人格特征与幸福感之间的相关性，工作满意度与工作绩效之间的相关性。
通过相关性分析，研究者可以了解哪些变量可能会相互影响，进而为制定干预措施提供依据。
2. 经济学研究中的相关性解读在经济学研究中，相关性分析可以帮助研究者揭示不同经济指标之间的关联程度，如GDP与就业率、通胀与消费水平的相关性。
相关性的解读有助于理解经济体系中各个变量之间的相互作用，为政策制定者提供依据。
三、相关性解读中需注意的问题1. 相关性不等于因果关系相关性只能说明变量之间有关联，但不能说明其中一个变量是另一个变量的原因。
因此，在解读相关性时，需要注意避免因果关系的错误解读。
2. 数据质量和样本量的重要性相关性的解读需要基于充分的数据样本，数据质量也是至关重要的。
低质量的数据和样本量过小都可能导致相关性结果不可靠。
因此，在解读相关性时，需要确保数据来源可靠，并采用适当的统计方法进行分析。
四、提高相关性解读的准确性的方法1. 多样本分析当研究者发现变量之间存在相关性时，可以进一步进行多样本分析，比较不同样本群体间的相关性是否存在差异。
这有助于增加对相关性结论的置信度。
2. 控制变量为了更准确地解读相关性，研究者可以控制其他可能影响相关性的变量，以排除混杂变量的干扰。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。
二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。
其中，变量包括A、B、C等。
2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。
首先，我们载入数据集到SPSS软件中。
然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。
接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。
在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。
我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。
此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。
设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。
4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。
我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。
如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。
此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。
如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。
同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。
三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。
我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。
这表明随着A的增加，B也会相应增加。
关于研究性学习报告6篇
关于研究性学习报告6篇关于研究性学习报告 (1) 从居民出行角度分析太原市19路公交车站点设置的合理性研究背景和好处(一)背景和好处近年来随着城市人口的增长，油价的上涨，一种绿色、低碳、健康的出行方式成为越来越多市民的选取——即乘坐公交，公交车在城市发展中扮演着越来越重要的主角，同时也成为展示城市形象的一扇窗口。
为了使公交更好地为市民出行服务，公交站点的设置和选取是一个十分重要的问题。
一条公交线路上的公交站点的布局不仅仅影响着这条公交线路的优劣，而且与公交企业和出行者的利益密切相关。
一条好的公交线路和公交站点位置和数目的确定，不仅仅影响着公交车辆在路段上的运行速度和停靠次数，而且决定着出行者的效率。
太原市作为一个省会城市，一向高度重视公交事业的改善和发展，20xx年5月13日，太原市规划局出台了《太原市公共交通规划》，面向全体市民进行公示;20xx年5月，太原市人民政府出台了《关于加快城市公共交通发展的实施意见》，对全市公共交通未来20xx年的发展做了前瞻性的整体规划和展望，但是这些都是宏观的总体的设计和管理，我们试图透过对公交系统中某一路车的站点设置的合理性进行微观研究，一窥全豹。
19路公交车作为太原公交线路中的一员，开通较早、线路较长、站点较多，沿途经过多个城市功能区，所以，研究19路公交车站点位置分布，探讨站点位置附近居民出行时间，并对站点位置设置的合理性进行分析，就成为我们小组选取的研究课题。
(二)国内外研究的现状分析目前，国内外对于公共交通方面的研究更多的是集中在公共交通换乘线路的设计研究、公共交通专用道路的研究或者是智能公共交通管理方面。
至于公共交通评价方面，主要是针对公共交通的整体评价，如汪江洪的《公共换乘系统及其评价》，主要是从方便性、快捷性、准时性、安全性、经济性等方面的指标进行评价。
而那里的经济性评价又主要是从交通费率来思考的。
目前对于公交站点的选址问题，国内外还没有较为系统、详细的研究，个性是针对某一路车的站点设计的案例研究更为缺乏，为此，我们透过对19路车站点设计对行人出行的利弊的案例研究，总结在公交线路上设置公交站点的合理性，填补公共交通研究方面的细节的研究，使公共交通方面的研究更加系统。
相关性分析报告
相关性分析报告在当今的信息时代，数据无处不在，而理解数据中变量之间的关系对于做出明智的决策和得出有意义的结论至关重要。
相关性分析作为一种统计方法，能够帮助我们揭示变量之间的关联程度，从而为进一步的研究和决策提供有力的支持。
一、相关性分析的基本概念相关性分析旨在研究两个或多个变量之间的线性关系程度。
这种关系可以是正相关，即一个变量的增加伴随着另一个变量的增加；也可以是负相关，一个变量的增加伴随着另一个变量的减少；还可能不存在显著的线性关系，即变量之间相互独立。
例如，我们可能想研究一个人的身高和体重之间的关系，或者一个地区的降雨量和农作物产量之间的关系。
通过相关性分析，我们可以用一个数值来量化这种关系的强度，这个数值通常称为相关系数。
二、相关系数的计算与解读常见的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）等。
皮尔逊相关系数适用于测量两个连续变量之间的线性关系，其取值范围在－1 到 1 之间。
当相关系数为 1 时，表示完全正相关；为－1 时，表示完全负相关；为 0 时，表示两个变量之间不存在线性关系。
斯皮尔曼等级相关系数则适用于测量两个变量的秩次之间的相关性，对于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，斯皮尔曼等级相关系数可能更为适用。
需要注意的是，相关系数只是反映了变量之间的线性关系强度，但并不能说明因果关系。
即使两个变量之间存在高度的相关性，也不能简单地认为一个变量是另一个变量的原因。
三、相关性分析的应用领域1、医学研究在医学领域，相关性分析常用于研究疾病的危险因素与疾病发生之间的关系。
例如，研究高血压与肥胖、吸烟、饮酒等生活方式因素之间的相关性，为预防和治疗高血压提供依据。
2、市场营销市场营销人员可以通过相关性分析了解消费者的购买行为与各种因素之间的关系，如消费者的年龄、收入、消费习惯与对某种产品的购买意愿之间的相关性，从而制定更有效的营销策略。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告SPSS数据相关性分析实验报告一、引言数据相关性分析是一种用统计方法来研究变量之间关系的方法。
SPSS作为一种常用的统计软件，具有丰富的功能和灵活性，能够对数据进行多角度的分析和解读。
本报告旨在利用SPSS对一组样本数据进行相关性分析，并通过报告的形式详细介绍分析的步骤和结果。
二、实验设计和数据采集本次实验选取了一个包括X变量和Y变量的数据集，通过观察这两个变量之间的相关关系，探究它们之间是否存在一定的线性关系。
三、数据清洗与统计描述在进行相关性分析之前，需要对数据进行清洗和统计描述。
首先，通过观察数据的分布情况，检查是否存在异常值。
如果出现异常值，可以采取删除或者替换的方式进行处理。
其次，计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，了解数据的基本特征。
四、Pearson相关系数分析Pearson相关系数是一种常用的衡量两个变量之间的相关性的方法。
它的取值范围在-1到1之间，接近于1表示正相关，接近于-1表示负相关，接近于0则表示无相关性。
在SPSS中，进行Pearson相关系数分析非常简便。
五、Spearman相关系数分析Spearman相关系数是一种非参数检验方法，用于观察变量之间的单调关系。
相比于Pearson相关系数，它对于异常值的鲁棒性更强。
在SPSS中，可以选择Spearman相关系数分析来研究数据集中的变量之间的关系。
六、结果分析与讨论经过Pearson相关系数和Spearman相关系数的分析，我们得出如下结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。
通过相关系数的计算，结果显示相关系数为0.8，说明二者之间具有较强的线性相关性。
这一结果与我们的研究假设相吻合，证明了X变量对Y变量的影响。
七、实验结论通过SPSS对数据进行相关性分析，我们得出结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。
这一结论进一步加深了对于变量之间关系的理解，为后续的研究提供了参考。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的本次实验旨在运用 SPSS 软件对给定的数据进行相关性分析，以探究不同变量之间的关系，为进一步的研究和决策提供有价值的信息。
二、实验原理相关性分析是一种用于研究两个或多个变量之间线性关系强度和方向的统计方法。
常用的相关性系数包括皮尔逊（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）相关系数等。
皮尔逊相关系数适用于两个连续变量之间的线性关系分析，要求变量服从正态分布；斯皮尔曼相关系数则适用于有序变量或不满足正态分布的变量。
三、实验数据本次实验使用的数据来源于具体来源，包含了变量数量个变量，分别为变量名称 1、变量名称2……变量名称 n。
每个变量包含了样本数量个观测值。
四、实验步骤1、数据导入打开 SPSS 软件，选择“文件”菜单中的“打开”选项，找到并选中要分析的数据文件。
在弹出的对话框中，根据数据的格式选择相应的导入方式，如CSV、Excel 等。
2、变量定义在“变量视图”中，对导入的变量进行定义，包括变量名称、类型、宽度、小数位数等。
3、相关性分析选择“分析”菜单中的“相关”选项，在弹出的子菜单中选择“双变量”。
将需要分析相关性的变量选入“变量”框中。
根据变量的类型和分布特征，选择合适的相关性系数，如皮尔逊或斯皮尔曼相关系数。
点击“确定”按钮，运行相关性分析。
五、实验结果1、相关性系数矩阵输出的相关性系数矩阵显示了各个变量之间的相关性系数值。
系数值的范围在－1 到 1 之间，－1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关性。
2、显著性水平除了相关性系数值外，还输出了每个相关性系数的显著性水平（p 值）。
p 值小于 005 通常被认为相关性是显著的。
以下是对实验结果的具体分析：变量 1 与变量 2 的相关性分析：相关性系数为具体数值，表明变量 1 和变量 2 之间存在正/负相关关系。
p 值为具体数值，小于 005，说明这种相关性在统计上是显著的。
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课程名称实验（实训）名称基于××大学大学生身体素质的相关性研究班级姓名学号10同组者实验（实训）日期 11月30日完成日期 12月20日本实验（实训）所用学时统计预习 2 实验（实训） 2 报告 2 总计 6 评阅意见：成绩一、问题提出《全民健身计划纲要》指出：“科技发展，经济繁荣和社会进步，从根本上说取决于全民素质的提高。
”大学生是体现国民体质的重要组成部分。
大学生学业任务重，脑力劳动比较多，许多学生专心于学业，忽略了身体锻炼。
体质测试有助于敦促学生不断增强体质，促进身心全面发展。
本次分析，主要以北京联合大学应用文理学院学生测试结果为分析内容，通过对身高，体重，肺活量，体能测试等成绩的相关性分析，了解大学生的体制现状，并探讨身高体重指数（BMI）与大学生体质健康标准测试指标之间的关系。
针对大学身的营养膳食、运动习惯及学校教育等方面对大学生体质状况提出相应改善，为学校进一步搞好体育工作提供科学的参考依据。
二、问题分析1.身高体重指数概念身高体重指数（又称身体质量指数、体重指数，英文为Body Mass Index，简称BMI）是世界卫生组织于1900年公布的判断人体胖瘦程度的一项重要指标，主要用于比较急分析一个人的体重对于不同高度的人带来的健康影响，它是通过身高计算，不受性别影响，而且偏差较小，操作也比较简便，便于测量和应用。
身高体重指数（BMI），是体质测试中身高和体重的一个关系值，这个概念是由19世纪中叶比利时的凯特勒最先提出。
它的定义如下：w=体重，单位：千克;h=身高，单位：米;国际生命科学委员会中国办事处规定符合中国人的体制等级：低于15.6为营养不良；15.6-17.5之间为较轻体重；17.5-18.5之间为轻体重；18.5-24之间为正常体重，24-28之间为超重体重；28以上为肥胖，超过31为中度肥胖，超过34为重度肥胖。
我国大学生已经步入成人阶段，属于成年人，可以把身高体重指数的标准范围确定为18.5-24。
2.影响大学生身高体重指数的因素（1）遗传因素遗传是延续生物生命特征基因符号传递的一种固有方式。
英国牛津大学马克.麦卡锡等研究人员在2007年4月的《科学》杂志上最先发表影响人类肥胖的基因是FTO（Fat Mass and Obesity Associated）,FTO基因会抑制新陈代谢，降低能量消耗效率，导致肥胖。
（2）营养膳食经济的发展和人民生活水平的提高，物质生活的极大丰富是导致BMI值变化的重要因素之一。
事物的摄入能够直接影响BMI值的变化，过多高热量的糖和脂肪等能量物质的摄入就有可能会使体重偏高，导致BMI处于非标准范围。
（3）运动方式体育运动可以培养健康行为，促使个体养成良好地生活习惯，也是维持良好体重的重要手段。
在现在社会中，体育运动已成为现代人生活不可缺少的组成部分。
每个人都该养成体育运动的生活方式。
3.研究对象本文的研究对象为北京联合大学应用文理学院2011年二至四年级1934名学生的体育测试成绩，其中男生583人，女生1351人。
本文所有数据均为随机选取，学生的年级为随机分布。
选区直接指标包括：身高、体重、肺活量、台阶试验、握力、立定跳远，并根据《国家学生体质健康标准》中规定派生出身高体重指数（BMI）、肺活量体重指数和握力体重指数作为测试标准。
4.研究方法（1）文献资料法在本文的研究过程中，查阅了大量身高体重指数、体质健康、教育研究方法的资料，了解《国家学生体质健康标准》文件，并对相关信息资料进行收集、整理分析。
（2）对比分析法由于男、女生的生理差别，在体制测量中各项指标的测试成绩有明显的不同，本文通过对那女身高体重指数的计算，了解当前男、女生各自的身高体重指数等级分布情况，通过对比了解目前的男、女大学生的体质健康的现状，找出体制评价体系各项指标之间的联系和相互制约的因素。
从而对主要的体育评价标准和学生体重健康状况进行综合的分析（3）相关分析法本文通过EXCEL工具对学生体质测量数据进行数据间的换算、函数统计和频数分析，并用EXCEL中饼形图和散点图显示学生的体质健康等级分布状况；运用SPSS软件进行各指标间的相关分析、限制性检验分析，为判定大学生身高体重指数等级现状以及它与体质健康标准的关系提出可行性依据。
（4）单因素方差分析法本文为检验身高体重指数与体质健康指标之间的关系以及对身体各功能的影响，按照身高体重指数的等级划分，把学生的体质状况分为不同的等级，通过SPSS软件进行单因素方差分析法，找出BMI值不同等级学生分别与各项指标之间的关系和产生的影响。
三、问题求解1．BMI等级说明等级1：营养不良BMI值≤15.6等级2：较轻体重BMI值在15.6-17.5之间等级3：轻体重BMI值在17.5-18.5之间等级4：正常体重BMI值在18.5-24之间等级5：超重BMI值在24-28之间等级6：肥胖BMI值≥282. BMI分布状况由于在体育测试中有部分学生没有总成绩或者缺少单项成绩，另外考虑到一些同学在体育测试中受到一些主观因素的影响而使测试成绩出现偏差，因策筛选出所有测试成绩在40分以上的数据进行分析。
有效数据为1934人（男生583人，女生1351人），得出BMI等级分布情况如下：图3-1 男生BMI分布图图3-2 女生BMI分布图由图3-1，男同学BMI等级范围的分布中，营养不良人数仅1人，所占比例几乎为零；体重轻的人数64人，比例为11%（较轻体重人数23人，占总人数4%，轻体重人数41人，占总人数7%）；在正常体重范围内的人数348人，比例为60%;超重和肥胖人数总共170人，占总人数29%。
以上数据可以看出：大多数男生BMI等级在正常体重范围之内，但不合格的人数所占比例较多；不合格人群中超重和肥胖的比例远高于体重轻的男生比例；同时男生中基本不存在营养不良现象。
由图3-2，女生BMI等级范围的分布中，营养不良人数仅4人，所占比例几乎为零；体重轻的人数256人，比例为19%（较轻体重人数99人，占总人数7%，轻体重人数157人，占总人数12%）；在正常体重范围内的人数905人，比例为67%;超重和肥胖人数总共187人，占总人数14%。
以上数据可以看出：大多数女生BMI值在正常体重范围内，不合格BMI值范围内的人数所占比例较少；女生体重较轻的人数高于超重和肥胖人数；同时女生中基本不存在营养不良现象。
综合男、女生体质测试指标数据，学生总体的BMI分布情况如下：由表3-1，（1）男、女生的BMI在正常体重等级范围内的比例较高，说明本校BMI 总体状况较好（2）男生BMI值高于女生。
男、女生在正常体重两侧的分布不平衡，非正常体重范围中，超重和肥胖比例高于低体重比例，总体偏向高体重一侧，其中男生的现象尤其明显。
我们可以从以下方面寻找其原因：（1）我们国家倡导的重视青少年和在校大学生的身体健康，使得对健康的要求成为全社会关注的问题，社会家庭都重视国家栋梁的健康成长；而且多数大学生本身也有很高的健康觉悟，对于营养不良和肥胖的不见看体质有一定的警惕性。
（2）由于受现在审美观念和生活方式的影响，女大学生喜欢追求时尚，追求形体美，比较注重体型的发展，对热量的摄入也有一定的控制，甚至忙墓地追随各种“减肥运动”进行不合理的饮食控制；而男生一般比较喜欢强壮的体型，很少会关注体型的变化，摄入热量较高，而缺乏体育锻炼就会导致体重的增加，从而在一定程度上导致男生BMI相对于女生偏高。
（3）男、女生性别的差异，身体成分的比众不同，男生肌肉发达的程度也一般高于女生，这也是男生BMI高于女生的原因之一。
（4）男、女生BMI值还与大学生处的年龄阶段有一定的关系。
大学生的年龄一般处在18-23岁左右，属于成年初期，各项身体素质和身体机能处在最佳状态，即使一部分学生的BMI值出现不正常也不会立即倒是体制的严重下降，所以没有近期大学生的重视。
3.BMI与各项体质健康指标关系的研究3.1BMI与肺活量体重指数关系的研究肺活量，是指在不限定时间的情况下，一次最大深吸气后，再做最大呼气时所呼出的气体量。
它代表一个人呼吸的最大通气能力，是反映学生呼吸机能的功能和强力的重要指标。
肺活量的大小只是一项“静态指标”，它与身高、体重、胸围的关系密切，在评价时应充分考虑这些因素对肺活量大小产生的影响，为了能客观的评价学生的体质状况，在《国家学生体质健康标准》中，增设了性的技能评价指标—“肺活量体重指数”来评价学生的呼吸机能。
肺活量体重指数=肺活量（ml）/体重（kg），即用没1kg体重的肺活量的相对值来反映肺活量与体重的相关程度。
国家学生体质测量标准中规定大学生的肺活量体重指数等级评测标准如下：男生：78-84 优秀，68-77 良好，54-66 及格，47-52 不及格；女生：64-70 优秀，54-63 良好，43-53 及格，35-42 不及格；通过单因素方差分析，得出大学生BMI等级与肺活量体重指数之间的关系，由下图显示：肺活量图说明：横坐标为BMI的等级分布，纵坐标为肺活量范围图3-3 男生BMI等级与肺活量成绩关系图3-4 女生BMI等级与肺活量成绩关系学生肺活量体重指数分析图说明：横坐标为BMI值的等级分布，纵坐标为肺活量体重指数值（范围：40-90）图3-5 男生BMI等级与肺活量体重指数关系图3-6 女生BMI等级与肺活量体重指数关系通过相关分析得出BMI与肺活量体重指数之间的相关性如下显示：表3-2 BMI与肺活量体重指数相关性指标相关系数显著性检验值男肺活量体重指数-0.357P<0.01女肺活量体重指数-0.322P<0.01（1）由图3-3，男生肺活量基本是随着BMI值增加而增大的，说明在一定的范围内，BMI值越高，则肺活量会越大，呼吸机能越强。
（2）由图3-4，女生的肺活量值总体也是随着BMI值增大而增大，在肥胖处有请为降低；但在营养不良处存在异常。
由于营养不良学生所占比例几乎为零，选取数据存在一定的误差；同时可能存在部分学生BMI 值较低是由于遗传原因所致。
（3）综合对比图3-3和图3-4，肺活量大小与性别有关，在相同坐标下，男生肺活量成绩明显高于女生的肺活量成绩。
大学生肺活量水平都打到成年人的水平。
（4）图3-5和图3-6是反映肺活量体重指数随着BMI值不同等级的分布情况，总体上，男、女生的肺活量体重指数都在良好程度上，随着BMI 值的增大肺活量体重指数呈现下降趋势，表现出显著的负相关性，说明低体重等级学生的呼吸机能更好，超重和肥胖对人体的肺活量和有氧能力具有显著的负面影响。
（5）由表3-2，经相关分析得出，BMI与男、女大学生肺活量体重指数都呈负相关性，且相关性显著。
说明在一定范围内BMI值越高，肺活量体重指数越低；由相关系数的数值说明，在非正常体重大学生中，若肺活量体重指数的测量标准不合格，导致肺活量体重指数的测量指标不合格。