Analysis of the Impact of a Passive Interest in Sport on Student Lifestyle
DOI:
https://doi.org/10.15611/eada.2025.3.03Keywords:
sport, correspondence analysis, chi-squared test of independence, classification trees, healthy lifestyleAbstract
Aim: The aim of the study was to determine the impact of a passive interest in sport on student lifestyle. Particular attention was given to analysing the relationship between the consumption of sports-related content and health behaviour, as well as attitudes toward physical activity.
Methodology: Data were collected using a custom-designed survey questionnaire administered to 258 university students. The data analysis employed the chi-square independence test, correspondence analysis, and classification trees.
Results: The study demonstrated that an interest in sport contributes to a healthier lifestyle among students, primarily by inspiring physical activity. Watching sports broadcasts and attending sports events as spectators proved to be significant determinants of a healthy lifestyle. A statistically significant, albeit weak, correlation between gender and level of interest in sport was also observed.
Implications and recommendations: The findings suggest the need to promote the positive behavioural models exhibited by athletes, as these may motivate young individuals to adopt healthier lifestyles. It is also recommended to expand educational and media initiatives that encourage physical activity, especially among young people.
Originality/value: This study provides new empirical data on the impact of the passive participation in sports culture on the daily health-related choices of young adults. It fills a gap in the literature regarding the social aspects of sports consumption and its influence on lifestyle behaviour.
Downloads
References
Aczel, A. (2000). Statystyka w zarządzaniu. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Andreef, W., & Szymanski, S. (2006). Handbook on the Economics of Sport. Edward Elgar Publishing.
Antonowicz, D., & Wrzesiński, Ł. (2009). Kibice jako wspólnota niewidzialnej religii. Studia socjologiczne. 1(192), 115-149.
Antonowicz, D., Kossakowski, R., & Szlendak, T. (2011). Ostatni bastion antykonsumeryzmu? Kibice industrialni w dobie komercjalizacji sportu. Studia Socjologiczne, 3(202), 113-139.
Biskupek–Wanot, A., Wanot, B., & Kasprowska–Nowak, K. (Eds.). (2020). Aktywność fizyczna i problematyka stresu. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Humanistyczno-Przyrodniczego im. Jana Długosza w Częstochowie.
Borzyszkowski, J. (2012). Mistrzostwa Europy w Piłce Nożnej UEFA EURO 2012 a turystyka w Polsce – wstępna ocena. Turystyka Kulturowa, 9, 55-68.
Drygas, W. (2006). Czy siedzący tryb życia nadal stanowi zagrożenie dla zdrowia społeczeństwa polskiego. Medycyna Sportowa, 22(2), 111-116.
Fatuła, D. (2007). Badania marketingowe, ich istota i zakres. In: M. Dołhasz (Ed.), Podstawy marketingu: materiały dydaktyczne (pp. 18-26). Oficyna Wydawnicza AFM.
Fiedor, B., & Gorynia, M. (2021). Sport jako przedmiot zainteresowania nauk ekonomicznych – wybrane aspekty. Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze, 15, 5-18.
Grabowski, A. (2014). Znaczenie ekonomiczne sportu w Unii Europejskiej. Studia Ekonomiczne, 176, 189-200.
Hague, P. N. (2006). Badania marketingowe: planowanie, metodologia i ocena wyników. Wydawnictwo Helion.
Internetowy Podręcznik Statystyki. (n.d.). StatSoft Polska. https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https://www.statsoft.pl/textbook/stcart.html
Jabłońska, K., & Sobieraj, A. (2013). Metodyka dobierania próby badawczej w naukach społecznych. Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza, 31-36.
Jeukendrup, A., & Gleeson, M. (2019). Sport nutrition. Human Kinetics.
Klimas, P. (2021). Skale pomiaru: Konstrukcja i walidacja skal nowych versus weryfikacja i adaptacja skal replikowanych. In: Ł. R. Sułkowiski, R. Lenart-Gansiniec, & K. Kolasińska-Morawska (Eds.), Metody badań ilościowych w zarządzaniu (pp.123-160). Wydawnictwo Społecznej Akademii Nauk.
Kończak, G., & Chmielińska, M. (2013). Zastosowanie metod symulacyjnych w analizie wielowymiarowych tablic wielodzielczych. Studia Ekonomiczne, 133, 107-118.
Krajewska, O., Skrypnik, K., Kręgielska-Narożna, M., Suliburska, J., & Bogdański, P. (2017). Wpływ długości i jakości snu na parametry antropometryczne, metaboliczne i ogólny stan zdrowia fizycznego i psychicznego. Forum Zaburzeń Metabolicznych, 8(2), 47-55.
Krok, E. (2015). Survey questionnaire structure and its impact on the research results. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica, 37, 55-73.
Kwasiborski, P., & Sobol, M. (2011). Test niezależności chi-kwadrat i jego zastosowanie w interpretacji wyników badań klinicznych. Kardiochirurgia i Torakochirurgia, 4, 550-554.
Larose, D. T. (2006) Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Łapczyński, M. (2003). Drzewa klasyfikacyjne w badaniach satysfakcji i lojalności klientów. StatSoft Polska.
Łapczyński, M. (2010). Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne w badaniach marketingowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.
Machowska-Szewczyk, M., & Sompolska-Rzechuła, A. (2010). Analiza korespondencji w badaniu postaw osób dokonujących zakupów przez Internet. Ekonometria, 29, 9-21.
Matczak, E., & Kozłowski, W. (2011). Zastosowanie metody drzew klasyfikacyjnych w analizie aspiracji edukacyjnych rodziców. Instytut Badań Edukacyjnych.
Matheson, V., & Baade, R. (2004). Mega-sporting events in developing nations: Playing the way to prosperity? South African Journal of Economics, 72(5), 1084-1095.
Mikołajska., M. (2024). Polska w niechlubnej zdrowotnej czołówce. Profesor: Sytuacja trudna do odwrócenia. Retrieved February, 27, 2024, from https://www.medonet.pl/leki,polska-w-niechlubnej-zdrowotnej-czolowce--profesor--sytuacja-trudna-do-odwrocenia,artykul,66881181.html
Nenadic, O., & Greenacre, M. (2007). Correspondence Analysis in R, with Two- And Three-Dimensional Graphics: The ca Package. Journal of Statistical Software, 20(3), 1-13.
Nessel, K. (Ed.). (2016). Marketing w sporcie: Sport w marketingu: młodzi o sporcie 2016. Katedra Zarządzania w Turystyce UJ.
Ostrowska, A. (1999). Styl życia a zdrowie: Z zagadnień promocji zdrowia. Wydawnictwo Instytutu Filozofii i Socjologii Polskiej Akademii Nauk.
Pułaska-Turyna, B. (2008). Statystyka dla ekonomistów (second extended edition). Difin.
Rotkiewicz, M. (2012). Symbole i maskotki olimpijskie. Polski Komitet Olimpijski.
Sadowski. M. (2020, September 6). Wpływ żywienia i wysiłku fizycznego na działanie układu immunologicznego Retrieved February 16, 2024, from https://dietetycy.org.pl/wplyw-zywienia-i-wysilku-fizycznego-na-dzialanie-ukladu-immunologicznego/
Słowińska, M. (2019). Wykorzystanie testu chi-kwadrat w badaniach preferencji żywieniowych konsumentów. Nauki Inżynierskie i Technologie, 1(32), 24-38.
Stanimir, A. (2011). Wizualizacja zmiennych nominalnych – analiza korespondencji a wykresy mozaikowe. Ekonometria, 34, 115-128.
Stanimir, A. (2012). Różne techniki prezentacji powiązań kategorii zmiennych niemetrycznych. Ekonometria, 37, 9-25.
Śliwiński, P. (2023, July 16). Porównanie cen karnetów w Ekstraklasie 2023/2024. Retrieved February 10, 2024, from https://futbolnews.pl/newsroom/74320,porownanie-cen-karnetow-w-ekstraklasie-2023-2024
Wawrzyniak, K. (2011). Analiza korespondencji jako narzędzie diagnostyczne w makroskali. Ekonometria, 30, 19-27.
Wiśniewski, E. (Ed.). (2012). Marketing sportowy wyzwaniem dla miast i regionów. Wydawnictwo Społecznej Akademii Nauk.
Witkov, C., & Zengel, K. (2019). Chi-squared data analysis and model testing for beginners. Oxford University Press.
Zasłona, M., & Ząbkowski, T. (2018). Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych do analizy pokera online. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 19(2), 192-201.
Downloads
Published
License
Copyright (c) 2025 Dominik Głowacki
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Accepted 2025-09-21
Published 2025-10-30
