1.5.1. Phƣơng pháp tƣơng quan và hồi qui tuyến tính
Hệ số tương quan [15]
Các kích thước chủ đạo của số liệu sau khi đo ở giai đoạn 2 sẽ được tính toán mức độ tương quan thông qua hệ số tương quan “r” (2.1.2) để chọn kích thước có độ tương quan cao với vòng ngực.
Hệ số tương quan tuyến tính r (còn gọi số hạng tương quan PEARSON), hệ số này do Karl Pearson lập nên theo phương pháp tính số momen nên còn gọi là tương quan tích số momen. Đây là một số đo lường mức độ tương quan mạnh hay yếu giữa hai biến số X và Y có dạng là các điểm số (biến định lương).
Công thức tính r
Xi – từng trị số của đại lượng X Yi – từng trị số của đại lượng Y MX – số trung bình cộng của X MY – số trung bình cộng của Y
Nguyễn Thị Mộng Hiền 34 Khóa 2014 -2016
-1 ≤ r ≤+1
rx,y = 0 : không có sự tương quan giữa X và Y. rx,y = +1 : sự tương quan giữa X và Y là chặt chẽ. rx,y < 0.3: mức độ tương quan ít.
0.3 ≤ rx,y ≤ 0.6: mức độ tương quan trung bình rx,y > 0.6: mức độ tương quan chặt chẽ.
Để tính hệ số tương quan r, ta có thể sử dụng hàm CORREL ({x}, {y}) trong Excel để tính.
Hồi quy tuyến tính [12]
Người ta dùng đường hồi quy trong công việc tiên đoán, dự báo.
Khi đã viết được phương trình đường hồi quy, tức là mối liên hệ giữa hai biến X và Y đã được thiết lập. Vì vậy có thể tiên đoán giá trị một biến số khi biết được giá trị biến số còn lại.
Phương trình hồi quy là: Y = B0 + B1*X Trong đó:
X: trong nghiên cứu là biến độc lập, trong thiết kế trang phục X thường là số đo nhân trắc.
Y: trong nghiên cứu là biến phụ thuộc, trong thiết kế trang phục Y thường là đoạn kích thước cần xác định.
1.5.2. Phƣơng pháp phân tích nhân tố [16]
Phân tích nhân tố là sự liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Đây là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau, trong đó toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu.
Về mặt tính toán, phân tích nhân tố hơi giống với phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến được biểu diễn như là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung (common factor) cộng với một nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình:
Nguyễn Thị Mộng Hiền 35 Khóa 2014 -2016
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 +……. Aim Fm + Vi Ui Trong đó:
- Xi: biến thứ i chuẩn hóa
- Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i
- F: các nhân tố chung
- Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng I đối với biến i
- Ui : nhân tố đặc trưng của biến i
- m: số nhân tố chung
Các nhân tố cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1 X1 + Xi2 X2 + Wi3 X3 +……. Wik Xk Trong đó:
- Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ i
- Wi: quyền số hay trọng số nhân tố
- Xi: số biến
Các hệ số nhân tố W dùng để kết hợp các biến chuẩn hóa trong ma trận hệ số nhân tố. Thông qua ma trận nhân tố, ta sẽ biết được trị số của các nhân tố dùng thay thế cho trị số gốc trong các phân tích khác và được lưu lại dưới dạng dữ liệu đã chuẩn hóa.
Sử dụng nhân tố để phân tích hồi quy và kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc.
1.5.3. Phân tích phƣơng sai ANOVA [16]
Phân tích phương sai ANOVA sẽ tiến hành kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng sai lầm là 5%. Đây là sự mở rộng của kiểm định T- Test, vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình 3 nhóm trở lên.
Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết của tổng thể nhóm có trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm.
Nguyễn Thị Mộng Hiền 36 Khóa 2014 -2016
Trong SPSS có hai thủ tục phân tích phương sai: ANOVA một yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố. Nội dung luận văn này sử dụng phân tích phương sai ANOVA một yếu tố để so sánh phương sai từng số đo nhân trắc của phần thân trên cơ thể giữa các nhóm nữ sinh viên trường Đại học Bách Khoa Tp. HCM trong độ tuổi 18 – 24 khác nhau hay không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê thông qua trị số Sig nhằm xác định sự khác biệt giữa các dạng cơ thể.
Nếu Sig > 0.05 : không có sự khác biệt giữa các nhóm. Sig < 0.05: có sự khác biệt giữa các nhóm.
1.5.4. Hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Số hạng Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê, nó cho biết mức độ tin cậy và độ liên quan trong giữa các biến trong thang đo. Nhiều nhà nghiên cứu đã đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ
0.7 đến 0.8 là sử dụng được [14]. Nghiên cứu liên quan đến sử dụng Cronbach Alpha
để đánh giá có đề tài [6] , tác giả đã sử dụng hệ số này để đánh giá độ tin cậy của mẫu
cơ sở quần dáng thẳng theo đa dạng vóc dáng.
1.6. Tổng quan về các loại thang đo trong phân tích dữ liệu thống kê
1.6.1. Giới thiệu các loại thang đo [15], [16]
Để đo lường đúng các biến rất cần thiết phải xác định đúng thang đo. Các kiểu biến khác nhau đòi hỏi phải được đo lường theo những cách khác nhau. Có 4 loại thang đo thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu là thang đo danh nghĩa (nominal), thang đo thứ bậc (ordinal), thang đo khoảng (Interval) và thang đo tỉ lệ (Ratio). Sử dụng linh hoạt các thang đo trong việc đo lường biến sẽ giúp người nghiên cứu tiếp cận và phân tích đối tượng tốt hơn. Các loại thang đo trên lần lượt được trình bày ở bên dưới.
1.6.2. Sử dụng các loại thang đo
Thường có loại thang đo sử dụng trong nghiên cứu:
Thang đo danh nghĩa: mục đích dùng để phân biệt các đối tượng, không mang ý nghĩa đo lường.
Nguyễn Thị Mộng Hiền 37 Khóa 2014 -2016
Thang đo thứ bậc: Đó là một dạng thang đánh giá được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu khảo sát. Thang đo có 5 mức độ có thể trở thành 3 hoặc 7 mức độ và đồng ý hay không đồng ý, có thiện ý hay phản đối, tuyệt vời hay tồi tệ, những quy tắc là như nhau. Thang đo Likert là một dạng của thang đo thứ bậc.
Thang đo khoảng: Các giá trị của thang đo khoảng có thể cộng hoặc trừ lẫn nhau và không chứa giá trị 0 tuyệt đối
Thang đo tỉ lệ : Có tất cả các đặc tính khoảng cách và thứ tự của thang đo khoảng, ngoài ra điểm 0 trong thang đo tỉ lệ là một số “thật” nên ta có thể thực hiện được phép toán chia để tính tỉ lệ nhằm mục đích so sánh.
Nguyễn Thị Mộng Hiền 38 Khóa 2014 -2016
Kết luận chương 1
Qua nghiên cứu tổng quan nhận thấy hầu hết các đề tài tập trung nghiên cứu trong lĩnh vực thiết kế mẫu mỏng, mẫu cứng trang phục là các mảng xoay quanh: xây dựng hệ thống cỡ số, nghiên cứu các tính năng của các phần mềm chuyên ngành (Gerber, Lectra, V- Stitcher, Marvelous Designer) ứng dụng trong thiết kế rập, giác sơ đồ, mô phỏng mẫu thiết kế, kỹ thuật thiết kế rập trên mannequin, kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu rập từ máy scan 3D sang rập phẳng 2D; những nghiên cứu về phân tích vóc dáng trong thiết kế trang phục có sử dụng phần mềm xử lý số liệu hỗ trợ để phân nhóm nhưng chưa đề cập đến số hạng điều chỉnh cho từng nhóm; đề tài liên quan đến xây dựng công thức thiết kế thì không có nghiên cứu đến số hạng điều chỉnh; có đề tài nghiên cứu liên quan đến số hạng điều chỉnh nhưng đó là mẫu váy cơ sở và việc thực hiện thử mẫu được kiểm tra đánh giá trên người thật. Mẫu cơ sở thân áo trên đã có nghiên cứu về đa dạng vóc dáng nhưng chưa nghiên cứu về số hạng điều chỉnh và thực hiện mô phỏng để kiểm tra đánh giá độ vừa vặn của mẫu. Trên cơ sở này, đề tài “Nghiên cứu số hạng điều chỉnh thiết kế áo cơ sở nữ Việt Nam theo đa dạng vóc dáng sử dụng phần mềm thiết kế trang phục 3 chiều V- Stitcher” sẽ được nghiên cứu với các nội dung sau:
- Phân tích vóc dáng.
- Mô phỏng mẫu theo phương pháp phủ mẫu từ mẫu thiết kế 2D và đánh giá
mẫu trên phần mềm V. Stitcher, đánh giá theo phương pháp chuyên gia, đánh giá trên người mặc mẫu thử.
- Tính toán số hạng điều chỉnh thiết kế cho mẫu áo cơ sở của các nhóm vóc dáng.
Nguyễn Thị Mộng Hiền 39 Khóa 2014 -2016
CHƢƠNG 2: ĐỐI TƢỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP 2.1. Đối tƣợng nghiên cứu
2.1.1. Ngƣời mẫu và tính cỡ mẫu
Căn cứ vào mục tiêu đề tài và điều kiện cũng như khả năng thực tế, người nghiên cứu chọn đối tượng đo thỏa mãn các yêu cầu sau:
-Nữ sống tại khu vực Tp.Hồ Minh
-Độ tuổi trong khoảng 18-24
-Thuộc đối tượng dân tộc Kinh.
-Cơ thể phát triển bình thường.
-Tham gia làm mẫu với tinh thần tự nguyện và hợp tác.
Cỡ mẫu
Số lượng mẫu được chọn qua 3 giai đoạn:
Giai đoạn 1: Tìm số đo vòng ngực có tần số xuất hiện cao nhất.
Tiến hành đo ngẫu nhiên 30 đối tượng trong độ tuổi nghiên cứu, kết quả đo cho thấy vòng ngực trong khoảng 79.5cm đến 80.5cm xuất hiện nhiều nhất (đồ thị 2.1). Kết quả này so với TCVN 5782-2009[20] (bảng 4- Cơ sở quần áo nữ trưởng thành) thì vóc dáng A có vòng ngực từ 76-80 cm, vóc dáng B có vòng ngực từ 80-82cm, ngoài ra còn có đề tài nghiên cứu cấp Bộ công thương của tác giả Nguyễn Văn Thông cùng nhóm tác giả, 2010 về “ Khảo sát số đo nhân trắc
và xây dựng hệ thống kích thước cơ thể phục vụ thiết kế sản phẩm may cho nam nữ trong độ tuổi lao động”[13]
với đối tượng đo từ Bắc đến Nam, tuổi từ 18-59, trong kết quả nghiên cứu thì vòng ngực 80cm chiếm tỷ lệ xuất hiện cao nhất trong dân số (26.27%). Vậy khi đo ngẫu nhiên 30 đối tượng có kết quả vòng ngực trong khoảng 79.5- 80.5cm là hoàn toàn chấp nhận được => Chọn đối
may
Nguyễn Thị Mộng Hiền 40 Khóa 2014 -2016
Giai đoạn 2: Tìm mối tương quan giữa vòng ngực với các kích thước chủ đạo khác: chiều cao, cân nặng, vòng eo để xem mối tương quan nào cao, từ đó tính độ lệch chuẩn của kích thước có mối tương quan cao nhất làm cơ sở tính số mẫu đo của 30 mẫu đo có vòng ngực trong khoảng 80cm.
Sử dụng hàm CORREL [10] tính mối tương quan, kết quả như sau:
- r vòng ngực/chiều cao = -0.053
- r vòng ngực/cân nặng = 0.4892965
- r vòng ngực/vòng eo = 0.49284507*
- r vòng ngực/vòng bụng= 0.48901721
- r vòng ngực/vòng mông = 0.4571865
Kết quả trên cho thấy giữa vòng ngực và vòng eo có mối tương quan cao nhất. Xét vòng eo có thuộc phân bố chuẩn hay không thông qua trị số SKEW và KURT. Nếu S≤ 3Ss và K ≤ 3Sk thì vòng eo thuộc phân bố chuẩn.
Với
SS =0.41 SK = 0.749
3*SS = 3*0.41 = 1.23; 3* SK =3* 0.749 = 2.247 S= SKEW(C7:AF7) = -0.533 => │S│= 0.533 K = KURT(C7:AF7) = -0.721 => │K│= 0.721
Theo kết quả trên thì S≤ 3Ss và K ≤ 3Sk → vòng eo đạt phân bố chuẩn. Độ lệch chuẩn của vòng eo (tính trên SPSS): SD = 2.084
Giai đoạn 3: Tìm số mẫu cần đo
Áp dụng công thức sau để tính số mẫu cần đo: N=
Chọn mức ý nghĩa p= 0.95 => t=1.96 và độ chính xác 0.5cm Với SD = 2.084
Kết quả tính được N= = 66.73714 = 67
Nguyễn Thị Mộng Hiền 41 Khóa 2014 -2016
2.1.2. Vật liệu thực nghiệm
Trong đề tài “Grain alignment: effects on babric and garment drape” [22]
, tác giả đã nghiên cứu những ảnh hưởng tính chất cơ lý của vải lên hình ảnh mẫu phủ để tạo ra các chi tiết rập. Với vải cùng loại nhưng trọng lượng vải khác nhau hoặc độ dày vải khác nhau thì các mẫu sau khi phủ sẽ khác nhau. Đây là vấn đề quan trọng cần phải chú ý khi thiết kế rập nên khi nghiên cứu đề tài, tác giả sử dụng vải dệt thoi, loại vải mộc 100% cotton, vải này được gửi đến Viện dệt may Hà Nội và Phân viện dệt may Tp.HCM test các chỉ số cơ lý để phục vụ việc mô phỏng mẫu và thiết kế rập.
Vải mộc, 100% cotton
Độ bền đứt băng vải (Stretch Rigidity) -Dọc (N/m): 303.50
-Ngang (N/m): 314.10
Độ giãn đứt băng vải (Stretch Linearity)
-Dọc (%): 13.5 -Ngang (%): 13
Độ dày vải (Thickness): 0.48 (mm) Khối lượng vải (Mass): 132.7 (g/m2) Độ cứng uốn (Bend)
-Dọc (dyn*cm): 331.0 -Ngang (dyn*cm): 199.6 Độ co rút khi giặt (Shirnk):
-Dọc (%): -14 -Ngang (%): -10.1 (-): vải co; (+): vải giãn
Nguyễn Thị Mộng Hiền 42 Khóa 2014 -2016
2.1.3. Công cụ thực nghiệm
Sử dụng phần mềm thiết kế 2D - Gerber Accumark để thiết kế mẫu áo cơ sở nữ và phần mềm thiết kế mô phỏng 3D – V. Stitcher để mô phỏng rập thiết kế 2D.
2.2. Nội dung nghiên cứu
a) Phân tích vóc dáng nữ sinh viên trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM trong độ tuổi 18-24.
b) Mô phỏng trên phần mềm V. Stitcher và đánh giá mẫu bằng người mặc thử và chuyên gia.
c) Tính toán số hạng điều chỉnh cho các nhóm vóc dáng.
2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Quá trình thực hiện đề tài nghiên cứu sẽ sử dụng 5 phương pháp sau:
2.3.1.Thu thập dữ liệu nhân trắc: Sử dụng phương pháp thống kê cắt ngang. Đo trực tiếp 21 số đo nhân trắc của sinh viên ở tư thế đứng chuẩn [20], [27]. Bao gồm cân nặng, 5 số đo chiều dài và cao, 15 số đo vòng thân trên. Đo gián tiếp 6 số đo gián tiếp kích thước các góc cơ thể thông qua ảnh chụp mặt trước, mặt nghiêng, mặt lưng của người mẫu đứng dáng chuẩn như hình 2. Khi chụp ảnh có sử dụng phông nền kẻ lưới 10cm x 10cm. Danh mục số đo và ký hiệu số đo được trình bày trong
bảng 2.
2.3.1.1. Tổ chức quá trình đo
Công việc đo mẫu, chụp hình do chính người nghiên cứu trực tiếp đo và ghi số liệu vào từng mẫu đo của từng cá nhân, sau đó chụp hình mặt trước, mặt sau, mặt hông cơ thể người đo.
Nơi đo thoáng mát, rộng rãi, tạo thoải mái cho người đo và người được đo.
Phƣơng pháp đo
Đề tài sử dụng hai phương pháp đo: Đo trực tiếp và đo gián tiếp
Phương pháp đo trực tiếp: Thước dây: đo các kích thước dài và kích thước vòng. (Hình 2.1; 2.2)
Nguyễn Thị Mộng Hiền 43 Khóa 2014 -2016
Phương pháp đo gián tiếp: các kích thước có được khi đo trên hình chụp. Phương pháp này sử dụng cho những vị trí không đo trực tiếp trên người như: xuôi vai, lồi hông, gù lưng, đầy ngực, tròn ngực, dáng đứng, lồi bụng. (Hình 2.3) .
Chụp hình
Phông nền: Ngang 100cm, Dài 170cm, phông được kẽ các ô vuông có kích thước 10cm x 10cm. Phông được vẽ cố định trên tường phẳng như hình. Máy chụp hình được gá trên chân để đảm bảo máy không bị rung và có khoảng cách cố định khi chụp.
Qua thực tế chụp thử máy nhiều lần trước khi chụp chính thức thì máy chụp