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 本刊论文 |
| 国内大学生体育锻炼与心理健康效应研究方法学述评 |
| 作者：洪晓彬，邓喜安 时间：2016/08/22 点击：388 |
【摘要】体育锻炼与心理健康效应的关系一直是锻炼心理学与健康心理学领域中关注的重要课题，本文从变量分析、研究设计以及统计处理三个方法学层面对国内体育锻炼与心理健康效应的研究进行了分析，指出当前大学生体育锻炼与心理健康效应研究需要注意的问题，同时，认为未来研究应当探索大学生体育锻炼与心理健康效应的机制，即注重探索第三变量（中介变量与调节变量）。
【关键词】体育锻炼；心理健康；研究设计；方差分析
引言
锻炼心理学作为体育运动心理学的三大分支学科之一，进入21世纪后，在世界范围内取得了长足的发展。尤其是身体锻炼与心理健康关系的研究越来越多。截至2001年，国际上至少已有6项关于身体锻炼与缓解焦虑的元分析研究；身体锻炼与抑郁关系领域的元分析研究至少已有6项〔1〕。大学生是参与体育锻炼的主要人群，且大学生正处于身心成熟的重要阶段。因此，体育锻炼对大学生身心健康的影响是锻炼心理学关注的一个重要方向。
目前，国内大学生体育锻炼与心理健康的研究特别多，很多学者对此进行了大量的研究。在对国内大学生体育锻炼与心理健康关系的研究进行总结与评述时，有两种方法。一种是定性评价，一种是定量评价。定性评价即通常意义的综述性论文，对以往研究进行归纳、分类、总结，但无法得到具体结论。定量评价即元分析，元分析是一种特殊形式的文献总结，其目的不是为某一特殊研究问题提供文献性证据，而是利用各种文献概括出经验性的和理论性的结论〔2〕。查阅文献，国内有两项研究对大学生体育锻炼与心理健康研究进行了元分析，得出的结果相差无几。黄志剑（2007）对我国大学生体育锻炼与心理健康关系的研究共14篇（n=12219）进行了定量化分析，结果表明，参加体育锻炼的大学生群体与不参加体育锻炼的大学生群体相比较，前者的心理健康综合指标得分值优于后者029个标准差〔3〕。彭彦铭（2008）对我国大学生体育锻炼与心理健康关系的研究共15项（n=13155）进行定量化分析，结果表明，参加体育锻炼的大学生群体与不参加体育锻炼的大学生群体相比较，前者的心理健康综合指标得分值优于后者029个标准差〔4〕。由此可见，体育锻炼有助于促进大学生心理健康。然而，尽管元分析能够得出一个具体的效果量数值，但也不能客观、全面地反映该研究的真实结果。比如，有的研究尽管具备元分析需要的各种条件，但该研究本身在方法学上就存在严重的缺陷，从而导致该研究的结果不可靠。因此，元分析的结果就有可能反映的不是真实情况。对国内已有大学生体育锻炼与心理健康的研究进行总结与分析发现，此种情况不在少数。因此，本文试图从方法学的角度对国内已有大学生体育锻炼与心理健康的研究进行分析，为今后开展此类研究提供一些参考与建议。
研究方法学的问题主要涉及三个方面，一是研究变量的选择与确定，它包括自变量的选择与因变量指标的确定。二是研究设计，它保证研究的科学化与规范化以及研究的信度、效度。三是研究结果的统计分析处理，实际上第三个问题与第二个问题是紧密相关的〔5〕。因此，本文从这三个方面进行展开述评。
1变量分析
变量，是指一个物体、事件或人所具有的可以抽取两个或两个以上的特点，也可以指一些在数量或质量上能产生变异的任何事物或现象〔6〕。根据研究目的、研究层次不同，应该选用不同的变量。体育科学研究中常见的变量有9种，即刺激变量、机体变量、反应变量、自变量、因变量、控制变量、协变量、调节变量和中介变量〔7〕。当然，这些变量不是相互独立的，而是有重叠的。体育锻炼与心理健康研究通常采用实验研究设计，实验研究首先应当确定研究所涉及的变量，并对变量进行定义，其中，在这些诸多变量中最重要的两个变量莫过于自变量与因变量，它们的关系是研究探讨的核心问题所在。无关变量的控制，决定了研究设计的严谨性和内部效度的保证；第三变量的选择，则表明了研究的复杂性程度。
自变量，又称独立变量或原因变量，是指在实验中由实验组所操纵的，对被试的反应产生影响的变量。自变量的选择与控制涉及研究设计、研究思路以及研究假设的具体过程。自变量不明确，说明研究者对该研究思路本身就不清晰。因此，在实际研究过程中，研究者首先要确定自变量的数量，在此基础上，自变量存在几个水平需要有清晰的认识，这对后续研究结果数据的统计分析具有重要的意义。
因变量，又称反应变量，是主试观察的变量，是主试希望由自变量的操控而引起的特定变化与反应的变量。与自变量一样，因变量的数量也需要确定。例如，一些研究选择某个心理特征（身体自尊或心理健康）作为因变量，然而，作为该因变量的测量工具包含若干维度（分量表），如身体自尊等，因此，实际检验时，该因变量又可分为若干个因变量。为此，在进行统计分析时，应当注意是否存在多维度因变量。
一般而言，对变量的定义包括抽象定义和操作定义两种。抽象定义是指从理论上对研究变量所反映的事物的本质规律进行的定义。在研究中对各种概念或术语的理论定义都属于抽象定义，如心理健康的定义。而操作定义则是用可以感知到的事件、现象或指标对研究变量进行数量化的界定和说明，也就是实验变量可控制的、具体化的操作规范和可清晰观测的特点标识〔6〕。比如，我们采用赛前情绪量表-T可以作为运动员赛前情绪的评价工具，用运动中任务定向和自我定向问卷评价运动员的成就目标定向。关于心理健康的抽象定义或者说理论定义，相关书籍或文献已有权威界定，本文不再赘述，本文关注的是心理健康的操作性定义。对国内的相关研究进行分析发现，国内研究主要采用临床症状自评量表（SCL-90）作为心理健康的评价工具。有研究者对临床症状自评量表在心理健康评定的国内外应用情况进行了分析，发现：从国外对SCL-90的应用情况来看，SCL-90的测量人群多是心理疾病患者、生理疾病患者以及经历了突发性重大应激事件的个体，只有很少的研究采用SCL-90作为心理健康评定手段，而且都是在20世纪90年代以前；与国外不同，普通人群在我国是SCL-90的主要测查对象〔8〕。另外，我国SCL-90的普通人常模是在上世纪80年代中后期建立的〔9〕，20多年过去了，该常模显然已不能适应现代社会环境背景下的普通人群。高旭（2008）认为SCL-90测量的不是“心理健康”，而是“心理不健康”程度，比较谁的“心理不健康”更少〔10〕。分析原因在于两方面，一方面是受传统主流心理学思想的影响，以症状、问题作为评价心理健康的方向；另一方面，缺乏正向的心理健康评价工具，这种“拿来主义”既简洁，也方便。
其他作为心理健康评价工具的还有身体自尊量表、心境状态量表等。然而，这些工具测量的只是心理健康的单个维度，如身体自尊或情绪状态。显然，这些指标是否能够全面反映心理健康的内涵与外延有待商榷。
2研究设计
研究设计的目的与作用在于对研究的控制。大学生体育锻炼与心理健康效应的研究一般采用真实验与准实验设计。真实验设计又称实验研究设计，是实验类研究设计中条件控制最为严密的一类。其主要特点要求随机选择与分配被试，随机选择实验组与控制组被试。准实验设计是介于真实验设计与非实验设计之间的实验设计。其主要特点在于不能像真实验设计那样随机选择被试与分配被试。在进行大学体育教学锻炼研究中，一般都是采用自然分组，即一个班为实验班，另一班为对照班，所谓的随机分班不太实际。即便随机分组，也可能因为时间跨度过长导致被试流失，因此，选择准实验设计可能更符合实际。采用准实验设计注意的一个问题是需要控制被试干预前存在的差异。由于被试分组是自然分组，因此，在实验前被试必然存在差异，因此需要对此差异进行控制，常用的方法可以采用协方差分析处理，将被试实验前存在的差异作为协变量控制起来。而非实验设计，如调查体育锻炼与心理健康之间的关系，则只能得出相关关系，不能得到研究者想要的因果关系，因此，研究价值不大。
此外，在因素设计上，多数研究没有交代清楚。究竟是单因素设计还是多因素设计，每个因素存在几个水平，这些信息必须在研究中交代清楚。有的研究显然存在多个自变量，却依然采用单因素设计去分析。
探索第三变量已是体育科学研究的一个重要方向，如对中介效应、调节效应的分析〔11〕。体育锻炼与心理健康之间的关系或体育锻炼的心理效应机制可能比我们想象的要复杂，而不是单纯的因果关系。因此，对中介效应与调节效应的挖掘尤为必要。目前，较少研究探索此类效应。原因可能包括两个方面，一方面是相关领域的理论基础掌握不足而无法推测其中介变量或调节变量；另一方面是统计学方法薄弱。
3统计处理
通常来说，研究结果的统计处理与研究设计是紧密相连的。一个研究设计应在现有统计方法的基础上进行，脱离现有统计方法进行研究设计是不现实的。什么样的研究设计，就应采用什么样的统计处理。因而，确定了研究设计，也就确定了研究结果的统计处理方法。对国内大学生体育锻炼与心理健康的研究进行分析发现，存在以下三种主要的统计方法误用。
31单组前后测设计统计检验
正如上述，大学生体育锻炼与心理健康研究通常都属于体育教学实验。那么，抽取样本时一般都是自然分组，而无法做到完全随机分组，属于准实验设计。在实际中，大多数研究都是将干预前实验组与对照组的心理指标进行比较，得出不存在显著性差异；随后，分别对实验组和对照组干预后进行比较；最后，对干预后实验组与对照组进行比较，从而得出体育锻炼有助于促进心理健康。这种数据处理方法不仅仅出现在大学生体育锻炼与心理健康研究中，在体育科学研究中比比皆是。
在对这类研究设计进行统计处理分析时，可以采用两种统计方法进行处理。一种是协方差分析，即将锻炼干预前实验组与控制组的心理指标得分作为协变量，锻炼分组作为自变量，锻炼干预后实验组与控制组的心理指标作为因变量。这样做可以将实验组与控制组前测的差异控制，从而分析自变量对因变量的影响。协方差分析的基本要求是各组测量值服从正态分布、方差齐性且满足平行性假设。另一种方法则是对前测数据与后测数据的差值，即“锻炼效应”，进行配对样本T检验。当然，前提是这个差值服从正态分布。
32多个单因素方差分析检验
统计学的知识告诉我们，当体育教学干预实验中的自变量（因素）水平较多时（2个以上），对自变量效应的检验不宜使用T检验，T检验会导致Ⅰ型错误扩大〔12〕。为此，需要考虑使用方差分析。在选择T检验还是方差分析上，大多数研究能够有效地区分。然而，当自变量不仅含有多个水平且包含多个自变量时，被试间设计2×3×3设计，如果此时还是将每个自变量单独提取出来做方差分析会降低研究的效率。因此，对于多个自变量（因素），可以使用多因素方差分析进行统计处理。此外，自变量（因素）也并不是越多越好，一般为3个左右，如前述的2×3×3设计。当自变量（因素）过多时，会存在多重交互作用，使得统计分析陷入困境，特别是对多重交互作用的分析。
33多元方差分析
体育教学干预实验中不仅存在多个自变量（因素），而且有时也存在多个因变量。由于大多数的心理学概念存在多个结构（维度），而其测量工具是建立在该概念的理论结构之上，因此，大多数心理学问卷都不会是单维的，而是多维的，即由多个分量表构成。因此，即便研究中可能只有一个因变量如心理健康或身体自尊等，也会因为测量该因变量的量表或问卷存在多个维度而导致该干预实验的因变量是多个。如同涉及多个自变量（因素）的教学实验干预研究，大多数研究涉及多个因变量的教学干预实验数据处理仍然将每个因变量单独提取出来进行方差分析。假如所涉及的因变量之间相关性较低，单独对每个因变量进行方差分析问题还不大。然而，如果几个因变量之间相关性较高，那么进行多个方差分析会造成Ⅰ型错误扩大化〔13〕。从现有的研究来看，不少研究选择的因变量如身体自尊，其各分量表之间存在中度相关，因此，选择进行多个方差分析会引起统计学上的误差，从而得到不可靠的结果。为此，今后的实验干预研究中，在选择方差分析还是多元方差分析上需要谨慎考虑因变量的数量及它们之间的相关程度。
4小结
科学研究的终极目标在于控制与预测。探索因果关系，实验研究是唯一能够获得因果关系的研究方法。本文探讨分析了体育锻炼对大学生心理健康效应结果中存在的方法学问题。方法学问题不仅涉及研究是否能够得到可靠的结果，更在于读者能够重复研究者的研究设计验证其结果，这是科学研究的重要特征之一。本研究发现，体育锻炼与大学生心理健康效应研究中存在变量选择、研究设计以及数据统计等方面问题。未来研究不仅需要注意以上三个问题，更要通过方法学层面的突破探讨更深层次的问题，如探索第三变量（中介效应、调节效应），从而揭示其内在机制。 |
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