老年人体质五因素理论模型的检验与探新

2013-11-12陈庆果林家仕

体育科学 2013年4期

陈庆果，林家仕

1.Sichuan Normal University，Chengdu 610066，China；2.Jimei University，Xiamen 361021，China.

1 前言

我国体质及相关领域的专家曾明确指出，人体体质包括形态、机能、素质、人体适应能力和心理发展水平5 个因素［3］，那么，从理论上讲包含这5个因素的理论模型（体质五因素模型）才是完整的。虽然，多年来体质理论研究一直这样认为，但目前还没有任何实际证据证明体质五因素模型的合理性。现有的对体质结构的探究均是采用探索性因子分析或者聚类分析来探求指标间符合数据关系的结构，杨迎天［14］按此类方法得出，大学生体质结构应包括弹跳因子、前屈因子、速度因子、耐力因子和收缩压因子。陈锦源等［2］对广东省学生体质调研数据分析后认为大学生体质因子由体形、身体素质、视力、身高、血压、柔韧、脉搏等因子构成，城、乡和男、女大学生各体质结构基本相同；张琴等［15］也针对大学生群体做了类似的探究。上述研究均是围绕形态、机能和素质方面的指标进行其结构探求，没有纳入心理、适应的相关指标。此后有研究者加入意志品质、气质类型和心理适应性3 个心理方向指标后对体质的结构进行了探讨，并分别得出了包含11 个因子［5］和12个因子［8］的体质模型，这两个研究虽然纳入了心理方向的指标，但这些指标均是利用已有的一些心理测量量表进行测量的，其测量的属性与体质中后2 个因素的内涵和外延均有所不同，并不具备体质要素的共性特征。

现有研究除了在指标上未能真正反映体质五因素理论模型外，在方法上也存在不足，均是采用降维分析技术，完全是由数据驱动，只能得出符合数据关系的结构，而不能够实证体质包含形态、机能、素质、人体适应能力和心理发展水平5个因素，并且数据驱动方法得出的因子结构往往缺乏理论的支撑。

国外在方法上也存在着类似的问题，在上世纪80年代以前主要是评测技能体适能，国外研究者也通常利用降维技术来分析测试指标间的结构，例如，Ponthieux等［19］通过因子分析认为AAHPER 的测试指标包括在3 个因素中，而Fleishman通过分析后认为其为1 个双因素模型［17］，他们分析得出的因素结构与设计指标时的理论构想均有较大的差异，而后期北美体质评测的重点是健康体适能，测试的指标也进一步精简，一般一个因素就一个评测指标，因子分析的数据条件已不存在，因此很难再见到此类研究。

随着科技部科技支撑项目《体质测量与评价关键技术与方法的研究》中心理状态和人体适应能力测量工具的研制完成，为全面检验体质理论模型提供了工具保障。因此，本研究以此为契机，以国民体质监测指标体系为基础，选取老年年龄段作为对象，实证检验体质五因素理论模型，并对检验结果做进一步的探讨，以求为体质理论的研究提供一些实证依据。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

在北京市育新花园小区招募60～79岁自愿受测者520名，测试前填写筛查问卷，详细记录其基本信息、疾病史、家族史、锻炼情况，筛除患有心血管疾病、肺部疾病、高血压、糖尿病、严重的肝肾疾病、运动障碍性疾病受测者27名，剩余493 名对象参与体质测试。测试完成后对数据进行审核，凡是在形态、机能、素质测试中有一项指标未完成测试或者适应能力量表和心理状态量表中总共有3个条目未填答的样本被视为无效样本，最后确认有效样本415名，有效样本人口统计学特征（表1）。

表1 本研究有效样本人口统计学信息一览表Table 1 Demographic Information of the Sample

2.2 指标的测量

2.2.1 形态、机能和素质指标

借鉴2010年国民体质监测老年组监测指标，同时咨询体质领域专家后，鉴于指标误差和区分度问题对监测指标做如下调整：1）将反映体脂含量的上臂部皮褶厚度、肩甲部皮褶厚度和腹部皮褶厚度（皮褶厚度计测量）改为骨骼肌含量、脂肪含量指标（生物电阻抗技术测量）；2）剔除安静脉搏和胸围。调整后测试指标如下：体重、腰围、臀围、肺活量、收缩压、舒张压、安静脉搏、握力、闭眼单足站立、坐位体前屈、骨骼肌含量、脂肪含量，最后2 项指标测试使用韩国产Biospace Inbody－320 身体成分分析仪，方法如下：①受试者穿运动短裤、背心（或薄单衣），赤足站立于脚电极上；②依照电脑提示，输入个人资料；③受试者手握手电极，静止不动；④开始测试，测试结果传送至电脑并进行数据处理；其余指标均为国民体质监测老年组检测指标，测试方法和使用仪器严格按照《2010年国民体质监测》工作手册的要求进行。在数据分析时，由部分原始指标派生形成BMI指数、腰臀比、肺活量体重指数、握力体重指数，骨骼肌率和体脂率，原始指标分析时不再单独使用。

2.2.2 心理状态指标

测量采用毛志雄教授编制的《老年人心理状态量表》，该量表共分为自尊自信、协调与应对和幸福满足感3 个维度，其科隆巴赫系数分别为0.793、0.860 和0.717，均大于0.7，该量表总体上具有可接受的同质性信度。在结构效度上，TLI、IFI、CFI、NFI均达到了0.90（拟合优度较好）的标准；RMSEA 为0.06，低于0.08（可接受的拟合优度）的检验标准，整体拟合优度可接受。本研究将每个维度作为1个指标，以每个维度上条目的均分作为该指标的成绩。

2.2.3 人体适应能力指标

人体适应能力测量采用陈庆果等研制的《人体适应能力自评量表（老年版）》［4］，该量表分为自然适应、社会适应和生理病理适应3个维度，组合信度分别为0.845、0.865和0.892。量表具有较好的结构效度（AGFI＝0.891、GFI＝0.935、CMIN／DF＝1.85），并且除1 个条目外，其他所有条目的因素载荷都在0.5～0.8 之间，模型中各维度的区别在统计学上也具有显著性差异。本研究将各个维度上条目的均分作为指标的成绩。

综上所述，本研究测试指标共计五大类19 个，分析指标共计五大类17个（表2）。

表2 本研究测试和分析指标一览表Table 2 List of Indicators of Test and Analysis

2.3 测试流程

因测试指标众多，为避免不同指标测试之间相互干扰，本研究让受测者先进行《老年人心理状态量表》和《人体适应能力自评量表（老年版）》的填答，而后进行血压测量，再后进行身高、体重、腰围和臀围测试，最后进行坐位体前屈、肺活量、选择反应时、闭眼单足站立和选择反应时的测试。

2.4 数据统计分析

所有测试数据均由Epidata 软件双录入存储，采用SPSS 17.0统计软件对各变量原始数据进行描述性统计，统计结果用平均数±标准差（D）表示；采用AMOS 7.0中的验证性因素分析实证检验老年人体质五因素（形态、机能、素质、心理状态和适应能力）模型的合理性，如果检验结果表明理论模型不能获得实证数据支持，则采用SPSS 17.0对指标群进行探索性因子分析，探究是否存在既符合理论解释又能得到数据支持的因素模型，如果存在这样的模型最后再对其进行验证（图1）。

考虑到男性和女性在某些指标（例如血压、腰臀比）上的数值差异很小，在某些指标（例如握力）上差距巨大，如果不分男、女进行模型检验容易弱化变量之间的关系，因此，按性别分别进行数据的分析。

图1 本研究数据分析流程示意图Figure 1.Flowchart of Data Analysis

3 研究结果

3.1 各指标的描述性统计分析

除BMI指数、收缩压、舒张压、闭眼单足站、选择反应时和协调与应对指标外，其余指标在性别上的差异均具有统计学意义，男性老年人在身体成分、呼吸机能、力量素质、自信心、幸福满足感、自然环境适应和生理病理的适应方面优于女性，而在柔韧素质、社会适应上不如女性（表3）。总体上看，除去人体适应能力和心理状态外（无前期研究成果），形态、机能和素质方面反映出的情况与过往研究相似。

表3 本研究分析指标的描述性统计分析一览表Table 3 Descriptive Statistics of Analysis Indicators

3.2 男性老年人体质理论模型检验和探新

本研究采用结构方程模型中验证性因素分析来检验体质五因素模型，该方法是以特定的理论观点或理论构架作为基础，借用数学程序来确认评估该理论观点所导出的计量模型是否恰当的一种高级统计技术［20］，具体采用ML法（Maximum Likehood），使用AMOS 17.0软件进行统计分析。

体质五因素模型的检验结果表明（表4），CMIN＝272.8、df＝109、P＝0.00，理论模型与观测数据的协方差矩阵之间具有显著差异，即理论模型不能得到实测数据的支持。其他拟合优度指标，AGFI＝0.836 和GFI＝0.770均小于标准0.90，RMSEA＝0.097 大于标准0.08［10］。因此，在男性群体中体质五因素模型不能得到实证研究的支持。

表4 本研究男性老年人体质五因素理论模型拟合数据一览表Table 4 Fitting Data of Five－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Men）

此外，从体质五因素模型标准化结果输出图（图2）可以看出，形态、机能和素质3 个因素下面各个指标的载荷参差不齐。在形态指标中，骨骼肌率这一指标与其他指标的载荷差异很大，这提示这些指标同时归为一类是不合理的；从机能指标中，血压和肺活量的因子载荷也有较大差异，这表明血压和肺活量不是一类指标；在素质类指标中也存在类似问题。

图2 本研究男性老年人体质五因素模型标准化结果输出示意图Figure 2.Standardized Output of Five－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Men）

3.2.2 男性老年人体质理论模型探新

为了探究指标间的关系，分清因素间的结构，探求满足数据要求的因素结构能否在理论上得到合理解释，本研究采用探索性的因子分析，其中采用主成分分析法来决定因素的抽取，为使因素负荷量便于解释，同时考虑到因素之间可能存在相关关系，采用直接斜交法进行因子旋转，其具体结果如下：

3.2.2.1 KMO 和Bartlett球性检验

KMO 和Bartlett球性检验均是检验数据是否适合进行因子分析的参数。本研究的KMO 系数高达0.905，表明数据非常适合进行因子分析。此外，如果Bartlett球性检验的结论拒绝该假设，则说明数据适合做因子分析。从表5可知，KMO 系数和Bartlett球性检验的结果都表明本研究的指标群适合做因子分析。

江湖上一般的刀是用来杀人的，而天葬刀，却是用来碎尸的。它是刀中的魔鬼，闪着鲜血的光芒，带着鬼魂的邪性。千百年来，它饮了无数人的血，碎了无数人的肉，剁了无数人的骨，沾染了无数人的善恶灵魂。在一次次天葬的淬炼下，它变得愈加坚固、锋利、残忍和嗜血。它能够斩断坚硬的钢铁，能够吞干敌人的鲜血，能够霍乱坚定的心神，也能够锁困刀下的怨灵亡魂。

表5 本研究男性老年分析指标KMO和Bartlett球性检验结果一览表Table 5 Test Results of KMO and Bartlett Sphericity on Analysis Indicators（Elderly Men）

3.2.2.2 因素的提取和解释

由表6可知，共获取6个因子特征值大于1，解释总方差67.7%。

表6 本研究男性老年分析指标变差解释一览表Table 6 Variance for Analysis Indicators（Elderly Men）

表7显示，因子一包括BMI、腰臀比和体脂率3 个指标，其都是与身体成分有关的指标，因此，本研究命名为体成分因子。因子二包括握力体重指数、骨骼肌率和肺活量体重指数，这些指标都与身体的力量有关，命名为力量因子。因子三包括选择反应时、闭眼单脚站和坐位体前屈，都是素质类指标，命名为素质因子。因子五包括收缩压和舒张压，命名为心血管因子。因子四与因子六分别为适应能力和心理状态中的3 个指标，因此，分别命名为适应因子与心理状态因子。

3.2.3 验证性因素分析检验男性老年人体质六因素理论模型

探索性的因子分析得到含有6 个因子的体质结构模型（简称体质六因素模型），为了验证模型的合理性，仍然采用结构方程模型进行验证。

由表8可以看出，AGFI的数值超过0.9，GFI的数值接近0.9，RMSEA 小于0.08，表明该模型基本可以被接受。

表7 本研究男性老年指标因子分析结果一览表Table 7 Results of Factor Analysis on Indicators（Elderly Men）

表8 本研究男性老年人体质六因素理论模型拟合数据一览表Table 8 Fitting Data of Six－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Men）

进一步对模型内部个别的因素质量进行检测可知（图3），因素的载荷基本都处在0.6～0.9 之间，按照Tabachnica 与Fidell（2007）［21］提出的组标组准，除组幸组福组满组足组感组这组一组指组标外，其他指标的因素载荷都处于优秀和非常好2 个等级上，并且所有的系数均达0.05 的统计显著性。与原来的体质五因素模型相比，该模型因素内的各个指标的载荷比较一致。

图3 本研究男性老年人体质六因素模型标准化结果输出示意图Figure 3.Standardized Output of Six－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Men）

3.3 女性老年人体质理论模型检验和探新

3.3.1 女性老年人体质五因素理论模型检验

由表9可以看出，AGFI的数值为0.858，GFI的数值为0.801，均不足0.9；RMSEA 等于0.091 也大于0.08，表明该理论模型不能得到数据的支持。

表9 本研究女性老年人体质五因素理论模型拟合数据一览表Table 9 Fitting Data of Five－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Women）

与男性体质五要素模型的因子载荷相似，女性模型各个因素下指标的因子载荷也参差不齐，在形态因素下，骨骼肌与其他3类指标因素载荷差异明显，机能中的肺活量指标也与血压指标载荷有较大差异（图4）。

图4 本研究女性老年人体质五因素模型标准化结果输出示意图Figure 4.Standardized Output of Five－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Women）

3.3.2 女性老年人体质理论模型探新

为了探究这些指标间的关系，分清因素间的结构，探求是否与男子组有相似的因子结构，即不同的组别间因子结构是否稳定，采用探索性的因子分析。同男子组统计方法相同，采用主成分分析法来提取因子，采用直接斜交法进行因子旋转，其具体结果如下：

3.3.2.1 KMO 和Bartlett球性检验

表10显示，KMO 系数为0.866，介于0.7～0.9之间，Bartlett球性检验的结果为P＝0.00＜0.05，以上2个指标均表明数据适合做因子分析。

3.3.2.2 因素的提取和解释由表11可知，共获取6 个因子特征值大于1，解释总方差64.7%。

表10 本研究女性组分析指标KMO和Bartlett球性检验结果一览表Table 10 Test Results of KMO and Bartlett Sphericity on Analysis Indicators（Elderly Women）

表11 本研究女性老年人体质测试指标变差解释一览表Table 11 Variance for Analysis Indicators（Elderly Women）

表12显示，因子一与男性群体六因素模型的因子一相同，包括BMI、腰臀比和体脂率3 个指标，命名为体成分因子。因子二的指标与力量相关，命名为力量因子，包括握力体重指数、骨骼肌率和肺活量体重指数，也与男性群体因子二相同。因子三包括病理适应、自然适应、社会适应和家庭幸福感4 个指标，与男子组的适应因子有所不同，增加了幸福满足感指标。因子四为素质类指标，包含闭眼单足站立、选择反应时和坐位体前屈，命名为素质因子，与男子组的因子三完全相同。因子五为心血管因子，包括舒张压和收缩压，与男子组因子四相同。因子六为心理状态因子，包含自尊自信、协调和应对2个指标。

表12 本研究女性老年人体质测试指标因子分析结果一览表Table 12 Results of Factor Analysis on Indicators（Elderly Women）

3.3.3 验证性因素分析检验女性老年人体质六因素理论模型

表13显示，经过重新调整后的体质综合评价模型，AGFI的数值超过0.9，GFI的数值接近0.9，RMSEA 小于0.05，表明该模型可以被接受。

表13 本研究女性老年人体质六因素理论模型拟合数据一览表Table 13 Fitting Data of Six－factor’s Model of Physical Fitness（Elderly Women）

进一步进行模型内部个别因素质量检测可知，因素的载荷基本都处在0.6～0.9 之间，按照Tabachnica 与Fidell提出的标准［21］，除舒张压这一指标外，其他指标的因素载荷都处于优秀和非常好2个等级上，并且所有的系数均达0.05的统计显著性（图5）。与原来的体质五因素模型相比，该模型因素内的各个指标的载荷比较一致，因子载荷也较高。

图5 本研究女性老年人体质六因素模型标准化结果输出示意图Figure 5.Standardized Output of Sixfactor’s Model of Physical Fitness（Elderly women）

4 分析讨论

4.1 体质六因素模型的理论解析

从表14可以看出，无论在男性群体中还是女性群体中，体质五因素结构模型和体质六因素结构模型除了因子个数增加1个之外，最大的区别就是肺活量、骨骼肌率和握力3个指标所属因素的变化。五因素模型中骨骼肌率的因子载荷显示与其他3个指标明显不是一类指标，这与相关研究的结果是一致的，吴声洛等［12］和温煦等［13］的研究显示老年人肌肉比率随年龄增加而逐渐减小，脂肪比率随年龄增加而逐渐加大，体重变化主要是脂肪变化造成的。此外，侯少华等［6］认为老年人体重的增加主要是由于脂肪量的增加，而脂肪量的增加主要集中在腰部，以上的研究都实证了在六因素模型中把BMI指数、腰臀比和脂肪含量归为一类指标的合理性。此外，变化较大的就是握力指标，从素质类指标划归为了力量类指标，和骨骼肌含量及肺活量为同一类指标，陈金鳌等［1］和李志敢［7］的研究均表明力量训练能够增加老年人骨骼肌含量和肺活量，改善呼吸系统功能，这也为这一指标的类属变化提供了依据。

表14 本研究2种体质模型理论结构对比一览表Table 14 Comparison of Two Theoretical Structure of Physical Fitness

4.2 不同性别间体质六因素模型差异的分析

男、女体质六因素模型的区别包括幸福满足感归属的维度不同和部分指标的因素载荷不同2 个方面。幸福满足感在女子模型中归属适应能力维度，在理论上也是能够得到支持的，欧阳雪莲等［9］的研究表明，社会适应性对老年人主观幸福感有显著影响，王大华等［11］认为，老年人物理环境控制感可以明显预测主观幸福感中的正性情绪，以上研究都证明，适应能力与幸福满足感指标联系密切，但在本研究中，男、女不同性别模型中为什么幸福满足感指标归属不一致，是否是由于测量误差所致，这需要进行深入的研究和探讨。部分指标的因素载荷不同，例如，在素质类指标中，男子组中因子载荷最高的指标为选择反应时，而女子组中则是闭眼单足站立；在适应能力类指标中，男子组载荷最高的指标是社会适应，女子组则是生理病理适应，说明对于不同性别老年群体，同一指标对该因素的重要程度是不一样的。

4.3 五因素体质理论模型未能得到实证支持的原因分析

Campbell和Fiske提出，要确定一个测验的结构效度，则该测验不仅应与测量相同属性的变量呈高相关，也应与测量不同属性的变量呈低相关［16］，也就是说，在结构模型中同一因素下的观测变量要有较高的相关，而与其他因素下的变量要有较低的相关，前者称为聚合效度，后者称为区分效度。而实际上在完整的体质五因素理论模型中，形态、机能和素质3 个一阶因素下又包括很多二阶因素，例如，形态又包括高度、宽度、围度、体成分等，而素质又包括力量、柔韧、协调、灵敏等，并且各个二阶因子下又包括众多的具体测试指标，很显然一个完整的二阶五因素体质模型是一个纷繁庞大的指标体系。而现实测试中指标体系不可能这么完整丰富，并且即使完成这些指标的测试，在数据分析时众多的待估参数对于结构方程模型的识别也是一个严峻的挑战，因此，可以说想要验证完整的二阶五因素模型无论是从实践上还是从统计技术上都是很难完成的。本研究鉴于上述情况，未把中间的二阶因子纳入到模型中，而这容易导致因素内指标间的聚合效度偏低，因为各维度下的部分指标测量的属性（二阶因子）不一致，自然难有较高的一致性。

此外，在区分效度方面，由于形态是机能的物质基础，素质是机能的表现形式，这3个维度实际是3 个不同层面上的内容，而不是同一个层面上3 个不同领域的内容，3者之间相互制衡、相互联系，3 个维度下的指标间必然有着千丝万缕的联系，这也对各因素下指标间的区分效度构成了威胁。

上述从聚合效度和区分效度2 方面阐述了体质五因素素模型拟合欠佳的原因。通过探索性因子分析得出的六因素模型的各个因素（如体成分、力量）实际上是二阶五因素模型中的二阶因素，各个因素内的指标测量特征或属性都相近，因此，具有较好的聚合效度。

但是应该认识到体质六因素模型也不是稳定的，该模型只是建立在现有指标体系的基础上，如果选取的指标更多，也完全可能是七因素、八因素模型，不过这些模型中的因素都应该是比较具体的属性或概念，而不是形态、机能和素质这种笼统的概念，以这种笼统的概念来构建的体质理论模型很难得到实证数据的支持。

4.4 六因素理论模型与国外体适能模型的比较分析

在北美，体适能由健康体适能和技能体适能组成，健康体适能主要由心肺耐力、身体成分、肌肉力量和柔韧素质构成；技能体适能一般包括灵敏、平衡、协调、速度、爆发力和反应时间［18］，早期主要是评测技能体适能，上世纪80年代后重心转移到健康体适能的评测上，而健康体适能的结构与本研究体质六因素模型有相似之处，除了缺少适应能力因子和心理状态因子外，其他4 个因子均有一定的共性，这实际上从另外一个侧面说明，我国国民体质监测老年组测试反映的体质特征与外国的体质测试有一定的相似之处。