Ortaokul öğrencilerinin fiziksel uygunluk risk profillerinin belirlenmesi

The aim of this study is to identify natural physical fitness risk profiles among middle school students based on physical fitness indicators using multivariate statistical approach and to reveal the key decision mechanisms that distinguish these profiles. The study was designed as a descriptive and correlational cross-sectional study; advanced statistical classification techniques were employed. The sample consisted of 449 middle school students aged between 9 and 15 years. The analyses included age, height, body weight, body mass index (BMI), sit-up performance, and flexibility measurements. The data were grouped using a two-step cluster analysis, and the resulting clusters were modeled using the CHAID decision tree algorithm. The findings indicated that students were classified into three distinct physical fitness profiles: high-risk, athletic/high-performance, and developmental/beginner. The CHAID analysis revealed that flexibility was the primary discriminating variable, while body weight played a critical role in determining risk profiles through its interaction with flexibility at specific threshold values. The classification model demonstrated high accuracy and strong generalizability. In conclusion, physical fitness risk profiles of middle school students can be identified with high accuracy using multivariate statistical classification algorithms, with flexibility and body weight emerging as key determinants in distinguishing these profiles. Accordingly, it is recommended that school-based physical fitness assessment systems move beyond reliance on single indicators such as BMI and be restructured into multidimensional, data-driven screening models that incorporate flexibility and performance-based components.

Bu araştırmanın amacı, ortaokul öğrencilerinin fiziksel uygunluk göstergeleri temelinde doğal risk profillerini çok değişkenli istatistiksel yaklaşımlarla belirlemek ve bu profilleri ayırt eden temel karar mekanizmalarını ortaya koymaktır. Araştırma, betimsel ve ilişkisel tarama modelinde tasarlanmış; ileri düzey istatistiksel sınıflandırma teknikleri benimsenmiştir. Çalışma grubunu 9–15 yaş aralığında 449 ortaokul öğrencisi oluşturmaktadır. Analizlerde yaş, boy, vücut ağırlığı, vücut kütle indeksi (BMI), mekik sayısı ve esneklik ölçümleri kullanılmıştır. Veriler, iki aşamalı kümeleme analizi ile gruplandırılmış; elde edilen kümelerin profilleri CHAID karar ağacı algoritması ile modellenmiştir. Kümeleme analizi sonucunda öğrencilerin yüksek risk, atletik/yüksek performans ve gelişimsel/başlangıç olmak üzere üç farklı fiziksel uygunluk profiline ayrıştığı belirlenmiştir. CHAID analizi, esnekliğin birincil ayırt edici değişken olduğunu, vücut ağırlığının ise esneklikle etkileşimli olarak kritik eşik değerler üzerinden risk profillerini belirlediğini göstermiştir. Modelin sınıflandırma başarısının yüksek ve genellenebilir olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak, ortaokul öğrencilerinin fiziksel uygunluk risk profilleri çok değişkenli istatistiksel sınıflandırma algoritmaları yüksek doğrulukla belirlenebilmekte; esneklik ve vücut ağırlığı bu profillerin ayırt edilmesinde kritik belirleyiciler olarak öne çıkmaktadır. Bu doğrultuda, okul temelli fiziksel uygunluk değerlendirme sistemlerinin yalnızca BMI gibi tekil göstergelere dayanmaktan çıkarılarak, esneklik ve performans bileşenlerini içeren çok değişkenli ve veri temelli tarama modelleriyle yeniden yapılandırılması önerilmektedir.