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互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大學(xué)生體型認知對飲食、健康行為的影響研究

發(fā)布時間:2023-05-18 20:38
  【目的】為了解我國大學(xué)生體型認知現(xiàn)狀,分析探討體型認知與電子健康素養(yǎng)的關(guān)系,探討體型認知對飲食態(tài)度行為以及健康行為的關(guān)系,為加強大學(xué)生健康認知與電子健康素養(yǎng)、改善大學(xué)生健康飲食及生活提供實證依據(jù)!痉椒ā勘狙芯客ㄟ^半結(jié)構(gòu)式訪談法來了解互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大學(xué)生體型認知相關(guān)問題現(xiàn)狀。通過線上對大學(xué)生發(fā)放問卷收集研究數(shù)據(jù),采用描述性統(tǒng)計分析、卡方檢驗、二元Logistic回歸及有序多分類Logistic回歸對結(jié)果進行分析。【結(jié)果】(1)體型認知正常的學(xué)生僅有53.1%;女性比男性更容易有錯誤的體型認知;(2)體型認知不正確的學(xué)生中大多電子健康素養(yǎng)低(X2=118.84,p<0.001)。(3)體型認知顯著影響大學(xué)生的飲食態(tài)度,并會對早餐、夜宵、含糖飲料、牛奶等飲食行為及飲酒、體育鍛煉兩種健康行為存在顯著影響(p<0.05);電子健康素養(yǎng)會影響大學(xué)生早餐、夜宵、水果、蔬菜、牛奶、高熱高脂類食品的攝入情況及體育鍛煉次數(shù)(p<0.05)!窘Y(jié)論】當(dāng)代大學(xué)生體型認知情況不太樂觀,仍有46.9%的學(xué)生無法正確評估自己的體型。體型認知會對飲食態(tài)度行為及健康行為產(chǎn)生影響,...

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究思路內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.2.1 研究思路
        1.2.2 研究內(nèi)容
        1.2.3 技術(shù)路線
2 文獻綜述
    2.1 社會認知理論
    2.2 體型認知
    2.3 飲食態(tài)度及行為
    2.4 健康行為
    2.5 電子健康素養(yǎng)
    2.6 小結(jié)
3 研究模型與方法
    3.1 研究假設(shè)
    3.2 變量測量
    3.3 數(shù)據(jù)收集
    3.4 研究方法
4 結(jié)果與分析
    4.1 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大學(xué)生體型認知相關(guān)行為的質(zhì)性分析
        4.1.1 受訪者一般資料
        4.1.2 大學(xué)生體型認知相關(guān)行為討論
    4.2 問卷樣本特征
        4.2.1 不同特征大學(xué)生分布情況
        4.2.2 量表的信效度檢驗
    4.3 描述性統(tǒng)計分析
        4.3.1 大學(xué)生體型認知及電子健康素養(yǎng)情況
        4.3.2 大學(xué)生飲食態(tài)度及行為情況
        4.3.3 大學(xué)生健康行為情況
        4.3.4 大學(xué)生性別與不正確體型認知的關(guān)系
        4.3.5 電子健康素養(yǎng)與體型認知關(guān)系
    4.4 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大學(xué)生體型認知對飲食態(tài)度的影響
    4.5 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大學(xué)生體型認知對飲食行為的影響
        4.5.1 模型檢驗
        4.5.2 模型結(jié)果
    4.6 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下大學(xué)生體型認知對健康行為的影響
        4.6.1 模型檢驗
        4.6.2 模型結(jié)果
5.結(jié)論建議與展望
    5.1 結(jié)論與討論
    5.2 研究的創(chuàng)新點
    5.3 研究不足與展望
致謝
參考文獻
互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對當(dāng)代大學(xué)生健康的影響研究綜述
    參考文獻
附件1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
附件2 訪談提綱
附件3 大學(xué)生飲食及健康行為調(diào)查



本文編號:3818953

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