表象训练对技能学习绩效影响的元分析

黄志剑，王积福，向 伟

1 引言

作为运动心理学领域内对运动员进行心理干预的重要手段之一，心理技能（mental skills）和心理训练（mental training，psychological skill training）对运动技能学习与运动表现的影响在实践中被广泛应用［20］。表象训练（Imagery）作为心理技能训练的一种形式，目前已得到了众多应用运动心理学工作者的认可，并在实践中得到大量使用，如在祝捷（2006）对我国11名参与奥运会运动心理服务工作的运动心理学家进行的访谈研究中，82%的受访者将表象训练等方法列为实施心理干预的主要方法［31］。

在众多心理训练方法中，表象训练（Imagery）长期以来受到应用运动心理学家的青睐，同时其内涵也得到了极大的丰富，如在表象的分类方面，按传导通道可分为视觉表象，动觉表象，视动综合表象等；按内容［46］（Lutz，et al，1999）可分为过程表象（form－focus）和结果表象（outcome focus）；按 视 角［39］（Hinshaw，1991）可 分 为 第 一 人 视 角（first－person perspective，国内也称内部表象）和第三人视角（third－person perspective，国内也称外部表象）。另一方面，表象训练对技能学习过程以及操作绩效（performance）影响的作用机制的解释也已发展出了多种相互竞争的理论，对此Landers等人曾有详细的论述［43］。

目前一些学者认为，表象训练主要具有两方面的作用：1）情绪调节与适应：通过表象相应情境（如自然风光，获胜，等等）对运动员进行放松、唤醒、自信等情绪心理的调节；2）技能学习与成绩改善：通过表象相应技能的视觉、动觉，或视动综合表象等内容，帮助运动员建立合理的动作认知，从而促进技能的形成与表现。

关于表象训练效果的研究，大多采用实验法或现场实验法。将表象训练作为自变量，技能学习绩效作为因变量，实验组进行表象训练与实际训练相结合的方法，对照组只进行传统的实际训练，然后通过比较实验前、后因变量的变化，进而得出表象训练对运动绩效是否具有促进作用的结论。可以发现，大多数研究在实验前对实验组和对照组身体素质、运动能力等方面进行了比较和平衡处理，但对于被试本身的表象能力的差异则较少被考虑［30］。因此，也就无法区别运动绩效的变化是由表象训练引起，还是由被试表象能力差异所引起的。同时，由于在实验过程和实际运用中，对表象训练的实际操作存在较多差异（如主试、脚本、任务等等），所以这一领域的研究中，自变量和因变量之间的关系，仍然存在较多不一致的结论［18］。

值得注意的是，有关表象训练对运动技能学习与运动绩效（performance）的影响，虽然国内、外已有一些研究，但是，至今仍缺乏对这些研究结论的系统回顾与分析，也就是说，对于作为自变量的表象训练和作为因变量的运动绩效之间的关系，缺乏清晰明确的科学结论。这种对变量关系观察与描述的不确定性，一方面，使得表象训练的效用和其他一些心理训练方法一样，在体育科学领域内更像是一个模糊不清的“传说”（legend）；另一方面，也阻碍了研究者对两者关系的作用机制（解释）以及剂量反应（dose－response）关系（干预／控制）等问题的进一步深入研究。

基于以上认识，本研究采用元分析（meta－analysis）方法，对近10年来国内、外发表的有关表象训练对运动技能学习与操作绩效影响的研究进行综述分析，尝试将已有的观察结果加以量化综合，得出表象训练与运动技能学习绩效之间的数量变化关系，为后续研究和实践提供可靠的基础。

2 研究方法

2.1 元分析方法

传统叙述性综述对已有研究的结果，如某一自变量（如体育锻炼参与）对因变量（如心理健康水平）的影响效果（关系假设）进行综合分析时，只能就已有研究发现的共同趋势给出叙述性的总结和评价，或者对能否支持上述关系假设（即零假设检验是否达到显著水平）的已有实证研究的个数进行简单计数统计，但对于这些已有实证研究的质量和代表性等问题缺乏必要的考虑，而且，对于每个实证研究所含信息也是很大的浪费。也就是说，叙述性综述使用的计数统计只采用了每个研究的（显著性检验）结果信息，而对研究中的其他信息，如样本量（实验组，对照组）、均值等无法有效加以利用。

元分析，这一概念是由Glass（1976）首次提出的，原意是指当时科学领域内新兴的积累研究证据的理念。这与人类社会进入信息化阶段后，包括创新科学研究证据在内的“信息大爆炸”有关：如何从大量丰富，同时也是纷繁复杂的信息中聚积、提取出明确的结论并形成有意义的人类知识积累，成为知识“过剩”带来的新挑战。因此，元分析概念的提出，很快受到了科学领域的接受与重视，并一方面发展成为一种对多个已有定量研究结果的再次量化综合进行分析的研究方法和研究范式；另一方面，也演变成为一系列不断完善的数理统计程序。相对于传统的叙述性文献综述研究，这种方法能够较为客观地吸收同化，并量化多个相互独立的实证性研究的效果量（effects size），同时可排除研究中的内部偏差［37，50］。

元分析统计方法中的核心度量标准是效果量（effects size）。这一统计学概念代表的是变量间假设关系的强度——如本研究中的关于表象训练（自变量）对运动技能学习绩效（因变量）有促进作用的假设，或者两个变量不同水平之间差异的大小。这些效果量可用原始分（rawscore）形式或标准化的形式表达，而后者更为常见。最常使用的标准化效果量的形式是反映两个变量之间相关强度的皮尔逊相关系数（r）和反映两个变量平均数差异程度的 Cohen’s d［36］。其他效果量统计还包括组间相关（intraclass correlation）和可释方差（explained variance）等。

2.2 文献收集及筛选

为扩大本研究纳入实证研究的数量以提升结果的代表性，同时帮助国内同行对表象训练研究与应用在不同文化背景下的应用效果，本研究收集了以中、英文发表的相关文献。对于中文文献的收集，在中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国重要会议论文数据库、中国重要报纸全文数据库，以及万方数据库中以表象训练为关键词，搜索2000—2012年的相关文献，共搜索到不重复文献384篇。此外，对于外文文献的收集，在EBSCO、SpecialSciDBS数据库中以imagery、imagery training、visualization为关键词，搜索2000—2012年的相关文献，共搜索到不重复文献174篇。

选取标准为：1）自变量为表象训练。2）因变量为通过表象训练所要达到的效果，如运动技能学习和操作绩效。3）实验设计中有实验组和对照组。4）论文中提供的数据必须具备以下三种条件的一种：a、实验组和对照组的样本容量、均值、标准差；b、统计量r、t或是F值以及样本容量；c、显著性水平和样本容量。通过对文献题目、摘要以及全文阅读之后，去除重复发表文献、综述文献以及没有明确数据文献等研究后，符合此条件的中文文献有46篇，外文有11篇。再通过阅读期刊的质量及引用文献的数量，文章的格式等条件，对这57篇文献做进一步筛选，最后进入元分析的中文文献有21篇，外文文献有11篇，共计32篇。

2.3 变量的编码

对收集到的文献进行特征编码，包括研究被试、性别、样本量及文献类型等标准进行了编码。研究被试按照运动员、学生和其他三类进行分类，32篇文献中有4篇是以运动员为被试的，20篇是以学生为被试的，另外8篇是以其他群体为被试的，如病人等。性别是按男、女、男女混合以及未提供此类信息四类进行分类编码的，32篇文献中有13篇文献是混合类，单独以男性为被试的研究有4篇，单独以女性为被试的研究有5篇，未提被试性别的研究有10篇。被试总人数为1 724人，32项研究中有22篇报告了被试的性别，其中男生为543人，女生为685人。文献类型按硕士、博士学位论文和期刊文章进行分类，32篇文章中1篇为硕士论文，其余31篇为期刊论文。

2.4 效果量的计算

若要对前人的结果进行元分析，必须要先求出每个研究的效果量，因此效果量是元分析的重要概念，也是进行元分析的前提。Glass提出用实验组平均数与对照组平均数之差除以对照组的标准差来估计效果量，计算公式：

其中，Me为实验组平均数，Mc为对照组平均数，Sc为对照组标准差，d为效果量。

当组方差齐性时，以合并方差替代对照组标准差计算效果量，计算公式如下：

其中，M1为实验组平均数，M2为对照组平均数，Sp2为合并方差，其计算公式如下：

（Ne、与Nc、分别为实验组和对照组的样本量与方差）

合 并 效 果 量 判 断 效 果 量 的 经 验 判 断［13］：Cohen［33，26］把效果量分成“小”效应（ES＜0.2），“中”效应（0.2＜ES＜0.8），“大”效应（ES＞0.8）。合并效果量小，表明实验组与对照组差异小；效果量大，表明二者差异大。

其次，按统计学原理，只有同质的资料才能进行合并或比较。因此要对各研究进行异质性检验，以确定采用何种模型。若研究间存在异质性，则采用随机效应模型，否则采用固定效应模型。所采用的异质性公式为：

Wi每个研究的权重，第i个研究的权重Wi按下式计算：

该检验统计量Q服从自由度为K－1的卡方分布。因此，当计算得到Q值后，需由卡方分析获取概率，故又将此检验叫做卡方检验（Chi square test）。

此外，在Revman 4.2及以后的软件中，出现了新的异质性指标，即I2，其计算公式如下：

其中，式中的Q为异质性检验的卡方值，K为纳入Meta分析的研究个数。当I2＜25时，为低度异质性；25＜I2＜50时，为中度异质性；50＜I2＜75时为高度异质性；I2＞75时，不能直接合并。

2.5 统计工具

利用Excel 2003进行数据的录入，包括各个研究的样本量、均值、标准差、t值等。而元分析的计算具体是采用CMA （Comprehensive Meta－Analysis Version 2.0）软件进行的 （Borenstein，Hedges，Higgins，＆ Rothstein，2005）［32］。CMA是一套操作界面广泛，可以满足本研究所有需要的元分析软件包。该软件可以处理超过100种不同格式输入效应大小（effect size）或处理效应（treatment effect）的数据。本研究主要利用两种方法计算效应值，一种是依据两个样本的均值、标准差及样本容量；另一种是依据独立样本t检验的t值、均值和样本量。

3 结果与讨论

3.1 元分析结果

首先对32项研究的数据类型进行分类录入，并求出单个研究的整合效果量，为下一步求32项研究的总效果量做准备。采用Excel 2003和CMA 2.0软件对相关数据进行处理，元分析结果见表1。

从表1中可以看出，该表呈现了各研究的被试人数、Hedges’g及95%的置信区间、标准残差、P值（自变量对因变量的影响是否具有统计学意义的指标）及Q值。另外，在32项研究中，效果量值（Hedges’g）在0.17～2.74范围内变化，P值的变化范围为0.00～0.73；总效果量（ES）为1.00，P 值为0.00，置信区间为（0.79，1.22）。

3.2 异质性分析

一般效果量计算完毕后，需要对效果量进行异质性检验，目的是检验所有的效果量是否来自同一整体，在本研究中使用的异质性检验方法是目前广泛使用的Q检验法。通过对32项研究进行异质性检验，发现有28篇的异质性检验不显著，故采用了固定效应模型，其他4项异质性检验差异显著，因此用了随机效应模型。另外，对该32项研究进行合并分析时，异质性检验Q值为238.43，自由度为31，P＝0.00，I2为87.00＞75，差异显著。

当效应值出现异质时，通常有两种处理方式：一是删除极端效应值，直至达到同质再进行固定模型分析；第二是采用考虑了研究内和研究间变异的随机模型分析（Lipsey ＆ Wilson，2008）［44］。因此，剔除极端效应值后（ES大于等于2.00，共5项研究），异质性检验Q值为10.28＜38.89，df＝26，差异不显著，可以采用固定效应模型进行合并分析，最后得出 ES＝0.70，置信区间为（0.62，0.78），属于中等效应，说明表象训练对技能学习绩效具有比较大的影响作用，但由于剔除的这5篇研究的被试均为在校大学生，与其他研究之间差异并不是很大（32项研究中，有28项为在校大学生，4项为专业运动员），故本研究采用的既考虑研究内又考虑研究间变异的随机效应模型（random effect model）来对这32项研究进行合并，最后得出ES＝1.00，置信区间为（0.79，1.22）。

表1 表象训练与其效果之间的元分析结果一览表（共32篇）Table 1 Results of Meta－analysis on the Relationship between Imagery Training and Its’Effects（32Studies）

3.3 发表偏倚分析

众所周知，发表偏倚是学术期刊论文发表中很常见的现象。人们倾向于偏好阳性的结果（也就是具有显著性的统计结果），而出现的发表论文多报告肯定性研究成果，阴性的、无结论的研究则大多被拒绝。因此，在元分析中就容易出现相应有偏差的结论。夏凌翔［19］曾经指出在元分析的各个步骤中均有可能产生偏倚，而偏倚的存在对元分析的结果产生较大影响，甚至会使元分析产生错误的结论。因此，可以通过漏斗图、失安全系数及敏感性分析来看结果是否存在偏倚。

漏斗图是以每个研究的效应值为横坐标，以每个研究的样本量或效应值方差的倒数为纵坐标做成的散点图，可以根据图形的不对称程度来判断元分析偏倚程度的有无。对32项研究做相应的漏斗图情况来看，漏斗图上的点基本上围绕研究效应点估计真实值对称散开，表明没有发表偏倚。

另一种检验方法是失安全系数，用P表示。它是指在元分析中计算需多少阴性研究结果的报告才能使结论逆转，用来估计发表偏倚的程度。失安全系数越大，说明元分析的结果越稳定，结论被推翻的可能性越小。其计算公式如下：

通过计算，本研究中∑Zi＝133.47，Nfs0.05＝6 591.04，也就是说，需要6 000多篇阴性研究结果的报告才能使表象训练与其效果之间的大效应发生逆转，说明表象训练与其效果之间元分析结果很稳定，不存在偏倚现象。

3.4 敏感性分析

敏感性分析可以反映元分析结果的稳定性。它包括相同资料分别选用不同模型时，效应合并值点估计和区间估计的差异；排除异常结果的研究后重新进行元分析考察结论有无变化，比如排除过大或过小的样本；若敏感性分析前后结果没有本质上差别，那么，就说明该元分析所得出的结果的稳定性较好。按照这个要求对本研究中涉及的32项研究进行敏感性分析发现，排除过大样本、过小样本前后所得的总效应值差异很小，证明本研究结果的稳定性较好。

3.5 效果量分析

通过对该32项研究的合并分析，再根据Cohen提出的效果量参照标准，表象训练与其效果之间的元分析结果显示，效果量为1.00，属于“大”效应。因此，可以得出结论，表象训练对运动技能操作绩效的提升效果与未进行表象训练组相比，具有显著促进作用。也就是说，通过表象训练，所取得的在相应因变量（运动技能操作绩效）变化方面的效果增加了一个标准差。那么，排除样本容量对统计显著性的影响，表象训练对运动技能学习和训练效果的变化具有较高强度的影响。即通过表象训练，可以显著提高目标人群（受试者）对运动技能的掌握和训练效果，促进其技战术水平的稳定发挥。

3.6 高效果量与低效果量研究的比较分析

本研究收入的各项研究的效果量存在较大差异，以效果量指标的比较为依据，分析在研究设计与研究控制等方面影响效果量的主要因素，可以为提高今后同类研究的质量提供参考。从表1以看出，赵锐［24］等人研究的效果量最大，ES为2.74，而 Chiara Incorpora［41］等人研究的效果量最小，ES为0.169。对二者的相关指标比较结果见表2。

表2 高ES与低ES研究的相关指标比较结果一览表Table 2 Comparison of Related Index between High Effect Size and Low Effect Size Studies

从分析结果来看，高、低ES研究的主要差异来自于被试的选择及实验的控制方面，也就是说，我们选择那些具有较强表象能力的被试，且对实验的额外变量进行严格控制的情况下，表象训练对技能学习与行为表现提升的效果更为明显一些。在表象训练类型方面，32项研究中，24项采用视觉内部表象，5项采用动觉表象，2项采用外部表象，1项未说明使用何种表象类型。宋修娟［15］等人就指出，考虑不同任务要比考虑对提高成绩最有效的表象形式重要得多，也就是说，在表象训练过程中，我们要根据实际任务的情况采取相应的表象形式，故在表象训练中没有哪一种表象类型会具有较高的外部效度。因此，我们只有对要选择的被试和实验中的无关变量进行严格控制，才能取得较好的表象效果。

4 结论

通过对32项有关表象训练与运动技能学习和操作绩效之间的研究进行元分析，结果表明，表象训练与其效果之间的平均效果量为1.00，置信区间为（0.79，1.22），属于大效应，即人们可以通过表象训练提高运动技能学习效果和成绩表现。敏感性分析和发表偏倚分析显示，本研究所纳入的32项研究结果的稳定性较好，不存在偏倚误差，国内、外在有关表象训练与其效果之间的研究所得的结果较为一致。同时，通过对高低ES研究的对比分析中发现，要取得好的表象训练效果，应考虑被试的选择以及对实验中无关变量进行严格的控制。

基于本研究所得出的结果，今后有关表象训练效果的研究应着重以下两个方面：1）运用更为严格控制条件的实验研究，采用包括认知神经科学技术在内的多种研究手段方法对表象训练效果的作用机制和剂量效应（dose－response）进行深入研究［7］；2）将已在体育运动领域取得良好效果验证的心理技能训练推广应用到更多工作与生活领域，以帮助更多人群在各自领域取得卓越表现［8］。

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