压力与“Choking”现象：基于过程理论的系统分析
2019-01-04刘金华张俊梅王梦婕
王 进，乔 智，刘金华，张俊梅，王梦婕，尚 怡
压力与“Choking”现象：基于过程理论的系统分析
王 进，乔 智，刘金华，张俊梅，王梦婕，尚 怡
浙江大学 教育学院 体育学系, 浙江 杭州 310028
压力作为“Choking”现象发生的前提条件，在相关的实验研究设计中，却没有得到科研人员足够的重视，以至于一直以来，“Choking”的实验研究被认为缺乏可参考的生态学范式。研究基于目前的“Choking”实验文献，收集了1984～2018年34年间由4 462名被试参与的实验所得到的117个压力操作的效应量，运用系统分析的方法，对“Choking”研究进行理论和生态效度的评估。在此基础上，研究以“Choking”过程理论为依据，进一步考察实验压力操作效应的调节因素。研究发现，目前实验压力的操作效应量为1.62，达到了大的效应量。但是，效应量的分布倾向于朝着小的效应区域偏倚，导致有9.78%的研究因为操作的压力效应量为阴性而不符合“Choking”的概念界定。进一步的检验发现，除了唤醒自我意识的压力操作效应量预测了70.2%的“Choking”行为外，操作压力的总效应量仅能预测12.8%的“Choking”行为。这些发现对“Choking”研究的启示是，作为实验压力操作的设计范式，关注效应量的设计并设置在1.62的范围，可能是更为安全的操作方法。另外，调节因素的分析结果进一步支持了“Choking”过程理论。研究建议，未来研究可围绕“Choking”过程理论，在自我诱因和行为干预方面寻求探新。
压力；“Choking”；效应量；过程理论
1 问题的提出
压力通常被认为是影响工作效率的重要致因[4,28,30,34,38]。在体育比赛中，我们时常可以观察到运动员在关键时刻的竞技发挥会低于其实际应有的能力表现[5,52]。运动心理学家把这种现象称之为压力下的“Choking”[9,15]。由于“Choking”强调运动员在压力情景下的发挥失常，描述了心理变化导致的“不该发生的错误”，而且这种压力有关的“失误”不仅发生在体育比赛中，在考试、表演、消防、警务、作战和紧急求援中也可能会发生[42,44,50]，所以，对于“Choking”现象的探索倍受心理学家和研究人员的关注。我们通过Web of Science、EBSCO、Ovid等数据库，仅仅采用标题词“choking under pressure”和“performance under pressure”，对近5年的研究进行了英文检索。排除重复和无关的文章后，共获得了410篇相关成果的文章。这就足以说明“Choking”研究关注的热点不减。
在“Choking”研究中，压力不仅被解释为引起运动员发挥失常的直接原因，也是区别其他运动表现形式的重要标志[4,9,16,32]。例如，王进在讨论“Choking”与其它“比赛失常”的区别时，阐述了判断“Choking”现象的3个基本依据：1）在压力情景下，运动员确实感受到压力的存在；2）压力促使运动员试图更努力，而不是放弃尝试；3）压力下运动成绩的下降是心理过程引起的，而非技术和体能问题引起的[4]。可以看出，区别“Choking”与其他运动表现形式的差异，实际上是强调了压力作为“Choking”的前提条件，反映了“Choking”现象自身的特征。
Baumeister是首次在实验室里模拟压力观察Choking现象的社会心理学家[9]。在他的5个系列实验中，压力被界定为引起操作结果重要性的任何单个或多个因素。根据这个操作性界定，Baumeister运用竞争、观众和金钱奖励刺激作为压力源，先让被试完成一个无压力情景的手控滚球操作，然后在压力情景下完成同样的任务，并将所得操作成绩与基线水平进行比较，从而实现了对“Choking”现象的观察。在他的研究中，关于压力操作的效果验证，则是通过事后访谈的形式，问及被试是否感受到压力情景的存在，并以此作为压力操作效果的认定。Buameister的“Choking”实验设计后来成为了其他研究的参考范式。例如，Beilock和Carr曾在《Journal of Experimental Psychology: General》发表了一个关于“Choking”研究的报告[12]。在研究报告中，作者基于Baumeister 的压力界定，并结合了Hardy等的压力概念，把压力的操作性解释发展成了促使个体朝向高标准表现时形成的焦虑期望的情景[12,24]。基于这一概念，Beilock 和Carr运用了同伴业绩的竞争性金钱奖惩方法，试图创建一个让被试不但感受竞争压力，还会因金钱刺激而增加努力的压力情景。与Buameister实验设计不同的是，她们对压力操作效果的检验主要是以默认压力操作成功的方式。此外，Beilock和DeCaro[14]还在《Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition》上发表了另一个“Choking”研究报告。其中，作者以金钱刺激、平辈压力和社会评估作为压力源，并通过“低压”和“高压”情景的组间设计，观察被试的数学运算操作表现。这个实验设计同样是采用了压力操作默认效应的方法，而没有对其进行操作效应的检验[14]。
尽管Baumeister[9]和Beilock等[12,14]的研究成果都发表在心理学科中学术水平相对较高的期刊上，但从研究的理论效度上审视，他们的“Choking”实验范式仍存在着设计上的不足。也就是说，他们对压力操作效果的确认，或者是依赖质性的评估，或者是运用默认的模式，均缺乏客观数据的验证过程。因此，在他们的实验结果中，对于“Choking”的观察，似乎很难清楚地解释压力与实验任务的直接关联性。正如Montero指出的那样，Beilock等的“Choking”研究可能并没有清楚地表达运动表现有关的焦虑与行为结果之间的关联性假说[39]。
值得一提的是，尽管目前多数实验观察的“Choking”研究都已采用了压力操作的焦虑水平验证（有的研究还运用了生理学指标配合压力操作效果的确认），但是这些研究通常的做法是，让被试分别在“低”和“高”压力环境中完成实验操作任务，然后把两个条件下的认知焦虑水平进行比较，如果差异结果达到了统计学的意义，则认定为压力操作成功。在这个前提下，如果高压情景下的实验任务操作与基线水平相比出现了下降，则可界定为“Choking”。当然，这个认定的生态效度是基于实际的竞赛压力要比实验室获得的压力大很多的解释。也就是说，如果实验室的操作压力足以观察到任务表现的下降，那么，实验室的操作压力效应在实际的比赛情景中应该会被放大[17,48]。然而，我们的考虑是：实验室观察“Choking”的处理方法，实际上仍然存在没有直接的证据来反映压力引起的焦虑状态与实验任务操作表现之间的关联性。从这个角度讲，我们关注的问题是，目前“Choking”研究中实验室操作的压力是否与实验任务表现下降发生直接的联系？如果答案是肯定的，那么它们之间的关系解释效应量应该是多大？进一步，压力下的“Choking”现象在实验室环境中，可能会受到哪些因素的影响？我们认为，回答这些问题不仅可以解决“Choking”研究结果的理论生态学问题，还可以提供一个可参考的实验室操作压力的效应量。进一步，本研究希望基于“Choking”的过程理论，运用系统的元分析方法，对实验室观察的“Choking”环境条件进行讨论，并探索可能涉及的调节因素。
2 压力与“Choking”——过程理论的调节解释
“Choking”过程理论是基于“注意干扰假说”[20,43]和“自我监控假说”[9]的综合，把“Choking”现象作为一个过程，关注不同因素对不同“Choking”方式的解释机制，从而弥补了两种假说由于对压力下“注意改变”的不同解释所引起的“Choking”行为预测不一致。“Choking”过程理论从压力源到压力认知，解释了运动员在压力情景下认知反应过程的影响因素；再从压力应对到技能执行，关注了相关的应对策略、技能水平和任务特征对“Choking”现象的不同作用方式（图1）[3]。
图1 “Choking”过程理论模型[4]
Figure 1. Model of Choking Process Theory
根据“Choking”过程理论的解释，压力源主要是通过两个渠道引起运动员认知的压力：1）来自外部的压力因素，如观众、对手、比赛和奖金等；2）来自内部的压力因素，如自我意识引起的自我关注、焦虑特质引起的内省动机、结果重要性等[4]。“Choking”研究表明，不同的压力源对个体的压力感知是不同的[11,21,23,35,53]。这使得一些研究人员开始关注并比较不同压力源条件下被试在操作任务上的表现特征[22,36]。然而，这些研究仍然没有观察哪些压力源能引起被试感受到更大的压力；同时，压力感知与任务操作表现又是怎样的关系等，都是未解之谜。所以，压力源的性质作为一个实验室“Choking”观察的调节影响因素，对压力认知，以及“Choking”的影响是本研究的观察目的之一。
另外，“Choking”的过程理论认为，运动员的技术水平在压力条件下，会对其任务执行结果产生不同的影响（图1）。也就是说，初级（或中级）技术水平的运动员，由于其竞赛技能还不够熟练，或是比赛经验不足，在比赛压力下，通常会更容易产生竞赛焦虑，“Choking”则可能是因为压力的干扰；而对于高级技术水平的运动员，由于其动作技能通过长期训练形成了自动化，加之拥有丰富的比赛经验，他（她）们在面对竞赛压力时，不但不会变得更加焦虑，反而会驱动其朝向执行控制。这样，“Choking”则可能是由于过度的执行控制[4]。因此，研究假设，在“Choking”研究中，被试类型作为一个调节因素，不仅可能会作用于压力认知，还可能对压力下的“Choking”现象产生影响。
进一步，根据“Choking”过程理论的解释，任务类型作为一个调节变量也是本研究要考证内容之一。其中，认知类的任务是指运动员在执行任务时要求对刺激信息进行分析，并做出对刺激信息的适应性反应；而技术类的任务则是指运动员执行任务时要求运用程序的自我调控。其中，自动化是高效率执行表现的特征[4]。在“Choking”研究中，运用认知类任务时，由于信息的分析、加工和反应是主要执行内容，被试在压力情景下，不仅需要专注任务有关的信息，同时还要处理压力干扰，所以“Choking”可能是因为受压力干扰所致；而实验任务运用技术类任务时，被试在压力情景下发生“Choking”的表现则可能是因为过度的监控执行，引起自动执行过程受阻[4]。因此，研究假设，任务类型作为一个调节变量，不仅可能会作用于压力的认知，还会作用于压力下的“Choking”行为。
最后，实验压力操作中选用压力源的数量可能会作为一个调节变量，影响压力认知和“Choking”表现。在我们的文献分析中发现，许多研究为了提高压力操作效果，在实验设计中采用多种压力源组合，并同时施加在压力情景中观察“Choking”现象[8,13,37,41,45,51]。例如，有研究应用压力源高达9个的组合[33]。就目前的“Choking”文献分析看，关于压力操作的效应，尽管没有发现有研究提及是否多个压力源组合比单个压力源的操作效应更好，但Baumeister曾建议，当同时将多个压力源施加给被试时，它们的效应可能被叠加，即压力源的数量越多，其整体的压力感效应就越大[10]。因此，压力认知及“Choking”效应的大小可能会受到压力源数量的调节，且压力源的数量越多，其操作的效应可能也越大。
3 本研究的目的
研究主要运用系统元分析方法，就目前“Choking”实验研究的压力操作效应量进行评估，并将操作的压力效应与“Choking”行为进行关联分析，以考察目前的实验室“Choking”研究的理论效度问题。为“Choking”研究的实验室操作提供一个可参考的压力操作效应量。进一步，研究依据“Choking”过程理论的解释，对目前实验室“Choking”研究结果的调节因素进行分析。具体地讲，研究主要观察压力特征、被试特征、任务特征，以及压力源的数量等因素对压力操作的效应量和“Choking”表现的调节作用。因此，研究的具体目的主要为以下4个方面：
1. 考察实验室压力操作的总体效应量；
2. 考察实验室不同压力性质的操作效应量表现；
3. 考察实验室操作的压力效应与“Choking”的关联性；
4. 基于“Choking”过程理论，考察实验室操作压力效应的调节因素。
4 研究方法
研究主要参考Hutton等建议的“系统元分析报告指南”，选取了文献信息来源路径、文献分析的筛选标准、数据选取过程的合理性认证、入选数据基本信息展示、数据计算和调节效应分析等内容[29]。
4.1 文献检索来源及检索过程
研究主要通过Web of Science、EBSCO、Ovid、CAB direct、ProQuest、ResearchGate、Springer、NCBI、Europe PMC、JSTOR、Citeseer、Taylor & Francis、Elsevier、Wiley、CNKI（中文）、万方数据、维普期刊等学术资源数据库获取相关的研究成果。考虑到Baumeister的“Choking”研究是第1个实验研究，源于1984年[9]，故文献检索年限设定为1984—2018年，时间跨度34年；关于检索词的选定，主要采用研究的核心概念“pressure”“stress”“anxiety”“choking under pressure”“performance under pressure”“performance under stress”“压力下运动表现”“压力与Choking”作为检索词。分3步完成文献的检索过程：第1步，设定“标题词”进行文献检索；第2步，设定“关键词”进行文献检索；第3步，设定“主题词”进行文献检索。3步检索过程完成后，进行无关文献和重复文献剔除处理。同时，为了确保尽可能多的相关样本纳入元分析，我们又进一步检查了样本中的参考文献，进行增补，以减少相关样本的遗漏。
4.2 研究样本选取标准及流程
在文献检索之后，根据我们的研究目的，建立元分析样本选取的基本标准。该标准的设立主要依据题目的相关、研究质量和研究的代表性来确定范围。以下为研究样本选取的具体标准和流程（图2）：
图2 研究样本筛选流程
Figure 2. Sample Screening Process
1. 考虑到多种语言的分析具有一定的难度，在本研究中仅限于中文或英文的全文文献；
2. 为了避免研究发表偏倚性对分析结果产生影响，研究检索范围扩大到公开发表的期刊论文和未发表的学位论文；
3. 为使元分析获得一个相对完整的结果，分析样本尽量包括来自不同的总体，且随机实验设计包括组内或组间方案的研究样本；
4. 从研究质量上考察，实验的可重复性非常重要。所以，在筛选过程中，压力操作过程应有明确的细节表述；
5. 在压力操作设计方面，研究包括采用定量的心理（或生理）检验过程；
6. 为了保证统计的准确性，分析的研究样本应相对独立，数据间不能相互交叉。
4.3 研究样本的可靠性处理
研究样本的可靠性处理主要采用Coyne等建议的方法[19]，由两位相关的人员分别基于研究的包容性和排他性对文献的摘要和全文进行筛查。在此基础上进一步对初选后的文献内容与其作者的研究领域进行比对。另外，两位研究人员还需要各自对筛选后的文献在压力源特征、被试特征、任务特征，压力源的数量方面的可接受性进行计分评估。其可接受的正确率分别是：压力源特征为96%、被试特征为100%、任务特征为98%、压力源数量为100%。为了确保分析数据的可靠性，我们还将两位研究人员分析评估的结果交由一位运动心理学专家进行数据确认。最后，专家的确认也达到了97%认同率，使研究的样本达到了可接受的程度。
4.4 数据分析工具
数据分析采用Comprehensive Meta-Analysis Version 2.0（CMA 2.0）软件。根据研究需要，通过对纳入研究范围的文献进行编码后，录入该软件进行分析。其中，包括被试数量、被试特征、实验任务特征、压力源特征、压力操作检验工具、研究设计（组内或组间）和压力操作检验结果中的效应量。另外，研究还采用SPSS 22.0对有关的变量进行相关和回归分析。
4.5 效应量大小评估标准
由于分析样本中所采用的统计方法不同，压力操作的效应量表达方式也不相同。研究采用标准化算法，统一为的效应表达式，并参考Cohen和ARON等建议的效应量标准作为本研究所有效应量的讨论依据（表1）[7,18]。
4.6 关于样本的异质性检验
在本研究中，为了使压力操作效应量分析结果更具有普适性，同时保证随机效应模型能更准确地解释结果，我们需要确认分析样本是否来自不同总体。所以，异质性检验在这里是必不可少的。关于异质性检验，通常采用和I指标来判断。反映均方差值，当其对应的值小于0.05时，样本之间存在异质性[1]；而I则指样本间变异量的解释度（包括随机抽样误差和原始研究总体效应量之间的差异），I值为25%、50%和75%分别对应低、中和高异质性评估量[26]。一般讲，当值对应的＜0.05，且I＞75%则认为样本之间存在异质性，选取随机效应模型分析是合理的[2]。
表1 不同效应量的效应评价标准
注：引自Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences[M]. Hillsdale: Erlbaum Associates, 1988; ARON A, ARON EN. Statistics for psychology [M]. New Jersey: Prentice-Hall, 1994.
4.7 关于发表偏倚评估
通常讲，发表偏倚性是指对研究结果呈现阳性偏好的发表倾向，其结果是可能会人为地造成将研究结果放大，误导读者[6]。在元分析中，对于随机效应模型来说，有许多种测试偏倚性的方法，但是并非每种方法都适应。Johnson等认为，发表偏倚的检验应基于研究观察的效应需要，依据研究的特征谨慎应用，否则发表偏倚性测试的本身也可能会误导读者[25,31]。具体到本研究中，根据“Choking”的定义，压力是必须具备的前提条件。也就是说，“Choking”研究中的压力操作一定要呈阳性。如果压力操作是阴性，即使观察到实验任务操作水平下降，也不能界定为“Choking”。所以，就本研究而言，我们运用偏倚性测试不仅仅是检验发表的偏倚性，更重要的是观察分析样本的操作压力效应量的分布状态，以评估实验室研究的“Choking”现象是否符合其理论的概念。
4.8 调节效应检验
研究主要依据“Choking”过程理论，并结合对压力操作检验中可能存在的因素进行调节分析。其中，包括了压力特征、被试特征、任务特征、压力数量等因素。关于压力特征的分组，分别有指向唤醒自我意识的内部压力特征、外部压力特征和两种特征组合的混合特征，3个亚组；在被试特征上，分为新手被试和专家被试，2个亚组；任务特征分为技术类任务和认知类任务，2个亚组；压力源的数量即不同数量的各个亚组。另外，考虑到不同被试类型可能在不同任务类型上存在不同的压力操作效应，进一步检验被试类型和任务类型的交互调节效应，又分为了4个亚组：“新手-技术”“新手-认知”“专家-技术”和“专家-认知”。
5 样本基本信息
检索的相关文献经筛选后，共纳入了88篇文献进行系统元分析，其中，英文文献70篇，中文文献18篇，共涉及被试4 462名，单篇文献被试人数在11～219之间。最后通过样本整理，共产生了222个直接的独立效应量，其单个效应量的变化范围为0.14～7.29；压力源包括了24种不同的形式；压力操作检验测量的指标共报告了17种不同指标的结果；在被试特征的确定上，有33项研究为新手被试，51项研究为专家被试，4项研究为这两类被试；在任务类型上，有17项研究采用认知型任务，69项研究采用技术型任务，2项研究同时采用了这两类任务。在研究设计上，71项研究采用组内重复测试的设计，15项研究采用组间测试的设计，2项研究采用了两种实验设计方式（表2）。
表2 纳入元分析的样本基本信息
注：1）压力源特征：1，专家反馈；2，观众与摄像（告知被试评估的）；3，成绩排名；4，成绩公示；5，自我情景暗示；6，当众领奖；7，观众与摄像（仅仅出现的）；8，金钱奖励；9，金钱惩罚；10，实物奖励；11，任务难度变化；12，直播被试参与过程或成绩；13，结果重要性强调；14，他人近距离观察；15，自我提示强化（观众噪音、成绩记录噪音等）；16，成绩倒数强调；17，负面想象引导；18，电击惩罚；19，实际赛事背景；20，个人竞争（同伴或对手的）；21，时间限制和次数限制；22，团队竞争；23，自我成绩比较；24，体罚；2）压力观察变量：a，Perceived Pressure；b，Competitive；c，CSAI（competitive state anxiety inventory）；d，STAI（state trait anxiety inventory）；e，Importance；f，Engagement；g，Cognitive Anxiety；h，Somatic Anxiety；i，Mental Effort；j，Private Self-Consciousness；k，Perceived Ability；l，Self-Confidence；m，Performance Success；n，Heart Rate；o，PEP（attenuated preejection period）；p，Cortisol；q，MAP（mean arterial pressure）；r，HF-HRV（high frequency-heart rate variability）。
6 研究结果
研究分析结果主要分为4个部分：1）实验压力操作的总体效应分析，包括总体效应量的大小确定和压力操作效应与“Choking”理论概念的吻合性观察；2）对不同压力源的效应量观察；3）压力操作效应与“Choking”表现的关联性；4）基于“Choking”过程理论，考察操作压力效应的调节因素。
6.1 压力操作效应量的整体分析
为了计算实验室压力操作的总效应，需要对纳入研究的222个效应量进行整合。在整合过程，我们发现由于有的研究对操作压力感知的测量运用了多个指标（或同时采用多种测量工具），使一项研究可能存在多个压力操作效应量。因此，需要以研究项为单位，将多个效应量取平均值，整合成1个效应量进行计算。然而，对于多个独立的实验组成的一项研究，则保留每个实验产生的压力操作效应量，并纳入计算中。例如：a）一项研究包含多个子研究；b）一项研究包含不同时间序列的实验操作；c）一项研究包含多个平行的独立实验（主要是针对不同被试分组采用不同的压力操作方式）。由此，通过整合后，最终得出117个压力操作的独立效应量。通过计算，研究得出的实验压力操作的总效应值为1.62。根据效应标准解释，为大的效应量（表1、表3）。
表3 实验室压力操作效果的整体效应检验分析
注：代表独立效应量的个数，为效应量的95%置信区间；*＜0.05，**＜0.01，***＜0.001。下同。
在得到实验室压力操作的总效应量后，需要对随机分析模型进行确认，以保证分析结果包含的是来自不同总体的样本。因此，研究对纳入的分析样本进行异质性检验。结果显示，值为1 273.96，且对应的值小于0.001；同时I值的结果显示，由效应值的真实差异引起变异量占到总变异的90.90%。说明研究选用的随机实验模型分析是合理的（表3）。
进一步，为了观察实验室操作的压力是否符合“Choking”的概念界定，需要对压力操作结果阳性反应进行确认。如前所述，实验室操作的压力呈现阳性才能符合“Choking”界定。运用Egger回归分析方法，如果截距大于0，则可认为所得结果呈现阳性，符合“Choking”概念。由Egger回归分析显示，效应模型的截距为4.57，说明实验操作的总体压力效应符合“Choking”的概念界定（表3）。同时，结合实验压力操作效应的偏倚漏斗图观察，可以看出效应值的散点不仅集中在图的顶部（显示压力操作的总体质量趋近较好），且基本分布在阳性效应值的两侧。然而，在漏斗顶部的左侧出现了一个效应值密集点，这个密集点所在区域接近0～1之间，小于总体的效应量。进一步由漏斗图看出，个别压力操作效应量分布在右边极大的区域内，使整体效应量朝向小的效应量方向偏倚（图3）。
为了深入地观察效应量分布发生左移偏倚可能会引起研究的压力操作不符合“Choking”概念界定的问题，我们绘制了森林图，用于观察个体样本的压力操作是否呈现阴性。根据Higgins等对森林图分析的解释，在本研究中，即为当标准化均数差为95%置信区间横线与森林图的无效线（横坐标刻度为0）相交时，则意味着压力操作无效[27]。图4结果显示，仍有9项实验操作的95%置信区间线与无效线相交，即压力操作呈现阴性。说明有9.78%的样本不符合“Choking”定义。也就是说，总体样本中，实验室压力操作的成功率为90.22%。
图3 实验压力操作效应的偏倚分布漏斗图
Figure 3. Funnel Plot of Publication Bias of Pressure Manipulation
图4 88项实验室压力的操作效应表现图
Figure 4. 88 Characteristics of Manipulated Effects in Laboratory
最后，研究对压力操作总体效应量的结果进行稳定性分析。采用失安全系数（N）来描述推翻阳性结果所需的阴性结果的独立样本数量，结果显示，N=131 804，意味着需要131 804篇阴性研究才能推翻本研究总体样本的阳性结果。由于131 804已经远超595（5+10），说明研究结果较为稳定。
6.2 不同压力性质的操作效应分析
在考察压力操作的整体效应后，研究进一步观察不同压力性质的操作效应表现。首先，根据Baumeister[10]对压力源的分类方法，共得出有5类[10]：1）唤醒自我意识的压力（=89）；2）奖惩（=95）；3）社会评估（=79）；4）竞争（=90）；5）条件限制（=19）。如表4所示，5大类压力的操作效应量表现变化范围为0.57～3.87。另外，表4显示，自我意识唤醒的压力特征，运用最多的是仅仅有观众和摄像（=38）；奖惩特征的压力操作，采用最多的是金钱奖励（=60）；社会评估特征的压力操作，采用最多的是评估的观众和摄像（=49）；竞争特征的压力操作，采用最多的是个人竞争（=50）；条件限制特征的压力操作，采用最多的是任务难度变化（=14）。
进一步，在Baumeister[10]的压力分类的基础上，结合“Choking”过程理论的压力特征解释，把自我意识唤醒的压力界定为内部的压力特征，而其它4类压力源界定为外部压力特征（表4）。由此分类，得出3类压力特征：内部压力特征、外部压力特征、混合压力特征。研究分别将3种压力特征的森林图进行分析，以观察不同压力特征的操作效应表现（图5、图6、图7）。森林图结果显示，内部压力特征的操作效应较好，成功率为100%；外部压力特征的操作效应显示，有5项标准化均数差为95%置信区间横线超过了无效线，2项接近正交无效线。说明压力操作的成功率为86%；混合压力特征的操作效应显示，有1项超过无效线，2项正交无效线，说明压力操作的成功率为95%。
表4 实验室操作的压力源及操作效应表现
注：为包含此种压力操作的效应量样本量；的效应量大小参考：小效应量=0.2；中效应量=0.5；大效应量=0.8。
图5 10个实验样本的内部压力特征操作效应表现图
Figure 5. 10 Characteristics of Manipulated Effects under Internal Pressure in Laboratory
图6 50个实验样本的外部压力特征操作效应表现图
Figure 6. 50 Characteristics of Manipulated Effects under External Pressure in Laboratory
图7 57个实验样本的混合压力特征的操作效应表现图
Figure 7. 57 Characteristics of Manipulated Effects under Mix Pressure in Laboratory
6.3 压力的操作效应与“Choking”行为的关联性分析
为了考察实验室操作的压力是否与“Choking”发生关联性，研究把实验压力的操作效应作为自变量，“Choking”行为作为因变量进行相关和回归分析。根据Baumeister[9]对“Choking”的界定，本研究把“Choking”行为表述为被试在高压力条件完成任务的表现低于无压力（或低压力）条件下的操作表现。如前所述，用于压力操作效应分析的样本是117个，但其中有33个样本没有报告任务表现的数据。因此，“Choking”行为关联分析只有84个数据。研究按照先做相关分析，再做回归分析的顺序。结果表明，压力操作的总效应预测“Choking”行为的变异解释是12.8%，为中到大的效应量；内部压力特征的操作效应预测“Choking”行为的变异解释是70.2%，为大的效应量；外部压力特征的操作效应预测“Choking”行为的变异解释是22.0%，为大的效应量；混合压力特征的操作效应预测“Choking”行为的变异解释是6.6%，为中等效应量（预测效应量参考表5、表6，效应量大小参考表1）。
表5 实验压力特征操作压力效应与“Choking”的相关分析结果
注：任务表现变化的效应量样本共84个，下同。
表6 实验压力特征的操作效应预测“Choking”表现的回归分析结果
进一步，根据理论的概念界定，操作压力的确认通常是测量被试的焦虑水平。故研究将被试认知焦虑和躯体焦虑作为自变量，“Choking”行为作为因变量，分别建立回归模型进行分析。分析结果由表7、表8可以看出，实验操作压力的认知焦虑预测“Choking”行为解释的变异为11.7%（中等效应水平）；而躯体焦虑预测“Choking”行为解释的变异为17.8%（大的效应水平）。
表7 实验压力操作的焦虑水平与“Choking”表现的关系
表8 实验压力操作的焦虑水平预测“Choking”表现的回归分析
6.4 调节效应分析结果
关于实验室操作的压力效应及“Choking”的关联性调节因素，主要根据“Choking”过程理论的解释，选取5个潜在可能的因素：1）操作压力特征；2）被试技术特征；3）实验任务特征；4）被试特征与任务特征的交互作用；5）操作压力源的数量。
6.4.1 操作压力特征的调节效应分析
根据“Choking”过程理论对压力特征的内部和外部分法（表4），结合实际的实验操作，将两种压力特征并用，即得出混合类压力操作方法。这样，研究对这3类压力特征分类进行调节检验分析。结果显示，压力的特征类型对压力的操作效应量大小不具有调节效应（表9）。由表9看出，尽管内部特征的压力操作在被试中会产生更大的压力感知（效应值为= 2.11），但与其它两种压力特征的操作效应相比，并没有达到统计学意义的差异。
6.4.2 被试特征的调节效应分析
关于被试技术特征的潜在调节分析，目前的实验设计主要分为专家被试和新手被试。所以，调节变量的分析以专家与新手的分类进行观察。结果显示，被试特征对压力操作效应具有调节作用（值对应的＜0.01；表10）。由表10看出，专家被试在实验压力操作条件下，比新手感知到的压力感更大。
表9 压力特征分类对压力操作效应的调节分析
表10 被试特征分类对压力操作效应的调节分析
注：4篇文章包含普通和专家两种被试群体，没有纳入此分析中。
基于以上的调节效应分析结果，我们进一步对专家和新手被试的压力效应与其“Choking”进行关联分析。由表11、表12可以看出，无论是新手，还是专家的操作压力感知都能预测“Choking”表现。但专家压力感知的预测效应表现更好一些，达到了大的效应量。
6.4.3 实验任务特征的调节效应分析
根据“Choking”过程理论，任务特征分为开放的认知类任务和闭锁的技术类任务[4]。因此，研究分析的实验任务特征分为认知类任务和技术类任务。认知类任务界定为被试完成任务时，要求根据不同的信息刺激，尽可能快速和准确地进行适应性反应；技术类任务界定为被试完成任务时，按照一定的程序执行，高效的执行是自动化过程[5]。这样，以任务特征的分类作为调节变量，对实验压力操作效应的影响进行分析。结果显示，不同类别任务特征对压力操作的效应不具有调节的作用（表13）。
进一步，基于任务特征分组的压力操作效应被分别用于观察其与“Choking”行为的关联性。由表14、表15得出，技术类任务组的压力操作效应可以解释15.1%的“Choking”行为变异；而认知类任务组的压力操作效应则可以解释42.8%的“Choking”行为变异。说明实验运用认知类任务的压力操作与“Choking”行为关联性更高。
表11 被试特征的压力操作效应与“Choking”表现的关系分析
注：2篇文章同时包含了新手和专家两种被试群体，故没有纳入此分析中。
表12 被试特征的压力操作效应预测“Choking”表现的回归分析
注：2篇文章同时包含普通和专家两种被试群体，没有纳入此分析中。
表13 任务特征分类对压力操作效应的调节分析
注：1篇文章包含技术和认知两种任务类型，没有纳入此分析中。
表14 任务特征的压力操作效应与“Choking”表现的关系分析
注：1篇文章包含技术和认知两种任务，没有纳入此分析中。
表15 任务特征的压力操作效应预测“Choking”表现的回归分析
注：1篇文章包含技术和认知两种任务，没有纳入此分析中。
6.4.4 被试特征与任务特征的交互调节作用分析
除了分别对被试特征和任务特征的调节效应进行分析外，我们对其交互调节的影响进行了观察。通过表16的分析结果发现，这种交互作用的确存在（= 8.91，= 0.03 ＜0.05）。具体地讲，专家被试在完成认知任务时，报告的压力感知最大（= 2.14），而在完成技术任务时，报告的压力感知最小。
表16 被试特征与任务特征对压力操作效应的交互调节分析
注：4篇文章包含新手和专家两种被试群体；1篇文章包含技术型任务和认知类任务，没有纳入此分析中。
为了进一步了解这种压力感知的调节效应结果是否会与“Choking”行为发生关联性，我们分别把这4组的压力操作效应与“Choking”行为进行相关分析。结果发现，只有新手完成认知类任务时的压力感知与“Choking”行为相关性统计具有统计学的意义，其他组别均不相关（表17）。在此基础上，将相关性有意义的“新手-认知”组的压力操作效应进行“Choking”行为的建模分析。结果发现，新手在完成认知任务时报告的压力感知可以解释17%的“Choking”行为变异，为大的预测效应量（表18）。
表17 被试特征与任务特征交互亚组（4组）的压力操作效应与“Choking”表现的关系分析
注：2篇文章包含新手和专家两种被试群体；1篇文章包含技术型任务和认知类任务，没有纳入此分析中。
表18 被试特征与任务特征交互亚组（4组）的压力操作效应预测“Choking”表现的回归分析
注：2篇文章包含普通和专家两种被试群体；1篇文章包含技术型任务和认知类任务，没有纳入此分析中。
6.4.5 实验压力数量的调节影响分析
如前所述，在文献分析中发现，实验采用的压力数量差异很大。其中，最多的一个实验用到了9个压力源。因此，不同压力数量是否会对压力操作的效应产生影响，也是本研究关注的目的之一。根据数据中所用压力源的数量不同，我们将6个以上合并为一组，这样共分成了6组，进行调节作用分析。由表19可以看出值为7.67，所对应的值大于0.05，不具有统计学的意义。故压力源的操作数量不对压力感知的效应量产生调节影响。
7 讨论
研究主要以目前“Choking”文献为背景，就相关的实验压力操作效应进行系统分析，并对实验室压力操作的效应量与“Choking”行为的关联性进行评估，旨在为“Choking”实验研究提供可参考的设计范式。同时，依据“Choking”过程理论，对压力操作效应的相关影响因素进行调节作用分析。
表19 实验压力源数量对压力操作效应的调节分析
7.1 关于“Choking”实验设计的评估
首先，研究把压力作为“Choking”现象产生的必要条件，收集1984年以来的“Choking”实验报告，共获得了117个压力操作的独立效应量。研究得出，目前实验压力操作的总效应量为1.62（单位是），超过了0.80的大效应量标准。但是，研究发现的问题是，虽然Egger回归分析获得了大于0的截距，基本反映总体效应量符合“Choking”的概念界定，但效应量的分布却倾向于朝着小效应量方向偏倚。以至于在总体样本中，仍有9.78%的实验没有达到“Choking”的概念界定。这一发现提示我们，在实验操作中，如果仅仅关注低压条件与高压条件压力感知的统计学差异，即使获得了有意义的统计值，仍可能会出现误认操作成功的情况，导致违背“Choking”的概念界定。所以，实验设计中，基于一个大效应量的获得可能才是安全的做法。研究建议，在“Choking”实验设计中，压力操作成功的确认即使达不到1.62的效应量，至少也要接近这个效应量。
其次，研究发现的另一个问题是，在目前的“Choking”实验中，通常的做法是在确认压力操作成功的基础上，默认压力与“Choking”行为的因果关系。而且，实验中很少有研究直接确认两者的关联性。我们的研究发现，实验压力操作的总体效应量实际上只能预测12.8%的“Choking”行为表现。其中，内部特征的压力操作效应量可以达到70.2%的 “Choking”行为解释变异，表现相对较好的预测性。然而，外部特征的压力操作效应量只能解释22%的“Choking”行为；两种压力特征混合操作的效应量预测能力最低，仅为6%的“Choking”行为解释度。这一发现预示，唤醒自我意识的内源性压力可能更有望解释“Choking”行为的过程机制。未来在自我领域中探索“Choking”行为发生机制及影响因素的研究可能是值得开辟的领域。
另外，本研究还发现，操作压力引起的焦虑水平在预测“Choking”行为中也表现出了其维度方面的不同。具体地讲，躯体焦虑可以预测17.8%的“Choking”行为变异，达到大的效应量。然而，认知焦虑只能预测11.8%的解释变异（介于中到大的效应量之间）。这与前人关于竞赛焦虑研究的发现一致[40,46,47,49]。这些研究建议，运动员临近比赛时，压力会提升躯体焦虑的水平。但是，认知焦虑则反而会随着比赛临近出现下降。这说明在“Choking”的实验设计中，为了提升压力的操作效应，可能应该更加关注躯体焦虑的水平变化。研究建议，实验配以更有效的生理指标监测压力的操作效果可能是值得提倡的有效方法。
最后，研究观察了压力源的操作数量作为调节变量对压力操作效应的影响。从样本的分布上看，不同压力源操作数量下的独立样本分布不均，1～5个压力源的独立样本数量占到了总和的90%。说明大多数实验设计选取1～5种压力源的组合作为压力操作方式。然而，研究的发现并没有支持Baumeister[10]的压力源“叠加”效应的假说。相反，分析结果显示，单个压力源的效应量几乎等同于4个压力源的效应量，且这两个类别的压力源操作效应均为最佳。所以，尽管压力源数量的调节效应并不存在，但从高效和经济的操作视角看，研究推荐实验压力操作数量为1～4个较好。
7.2 基于“Choking”过程理论的调节要素评估
本研究的主要目的之一是基于“Choking”过程理论，观察认知压力操作效应的调节因素表现。根据“Choking”过程理论解释，压力表现特征可以是来自外部的因素，也可以是来自内部的因素。所以，我们把压力刺激特征作为认知压力感的调节变量，观察其操作效应量的大小，结果发现，唤醒自我意识的内部特征压力操作效果最好，符合“Choking”操作概念为100%，且达到了2.11（）的大效应量。结合内部压力特征的操作效应可以解释70.2%“Choking”行为变异的发现，给我们的启示是，唤醒自我意识的内部压力作为“Choking”行为的压力认知来源，与过程理论关于认知压力的分类解释相契合。在今后的研究中，以自我有关的内部要素作为压力源的探索可能是值得关注的方向。
特别值得一提的是，研究发现，被试特征的要素在压力操作的认知效应中具有调节作用。其中，专家被试在实验操作的压力情景中，相对于新手被试而言，报告了更大的压力感知。而且，专家被试的压力感知效应更能预测“Choking”的行为，并达到了大的预测效应量（R=0.16，参照表1标准）。进一步，从任务特征的要素考察，尽管其在压力认知方面的调节作用不显著，但研究发现，技术任务与认知任务的压力感知都能预测“Choking”行为，且认知任务的压力感知预测效应达到了大效应量（2=0.43，参照表1标准）。这说明在实验操作的“Choking”行为中，被试技术水平与任务性质特征的压力认知表现与“Choking”过程理论的解释是相契合的。
为了进一步观察“Choking”实验中的技术水平和任务特征的表现与过程理论的吻合性，我们在确认技术水平与任务特征的压力感知存在交互效应的基础上，分别采用4种技术水平与任务特征的组合，考察其认知压力预测“Choking”行为的表现。结果发现，专家被试在完成认知任务中表现了更高的压力感知，其效应量达到了2.14（表15）。但是，有趣的是，专家被试的这种大效应压力感知却不能预测认知任务的“Choking”行为变化。相反，新手在完成认知类任务时，认知的压力能预测“Choking”行为（2=0.17，大效应量）。这一结果与“Choking”过程理论的解释非常一致，表现出新手在完成认知类的任务时压力感知引起的“Choking”现象更适合解释为新手被试在压力条件下，由于注意干涉而引起操作成绩下降。但是，专家被试的表现则不适合用干扰假说来解释。而根据表16的相关分析结果看，专家被试完成技术任务时，其认知压力与“Choking”的关系相对新手表现而言似乎趋向更大，这与“Choking”过程理论的解释吻合较高。当然，本研究由于样本量的受限，相关分析的结果还不能确定，未来的研究还有待进一步验证。
8 结束语
通过对目前“Choking”文献的系统分析，研究发现实验压力操作的总体效应达到了大的效应量。但是，效应量分布不均衡，并有9.78%的研究没有符合“Choking”的概念界定。研究认为，作为实验压力操作的设计范式，在今后的“Choking”研究中，应该更加关注压力操作的效应量的大小，使其尽量接近1.62（）的效果量。进一步采用生理指标监控躯体焦虑的变化会有利于提升压力操作的有效性。
研究发现，以指向唤醒自我意识的内源性压力特征的操作效果较好，而且其效应量最能预测“Choking”行为。研究建义，未来“Choking”有关的研究可以关注唤起自我意识的内源性压力操作，并在自我领域中探索相关的敏感因素。
最后，本研究以系统分析的方法，验证了“Choking”过程理论的运动员技术特征和任务特征在“Choking”表现中的作用机制。今后的研究中，建议基于“Choking”过程理论，开展对压力应对机制的探索，为进一步的“Choking”行为干预提供理论的支撑依据。
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Pressure and “Choking”Phenomenon: A Systematic Analysis Based on the Choking Process Theory
WANG Jin，QIAO Zhi，LIU Jin-hua，ZHANG Jun-mei，WANG Meng-jie，SHANG Yi
Zhejiang University, Hangzhou 310028, China.
Pressure, as a precondition of choking, was not captured enough attention yet by the researchers in the experimental studies. Thus, there was a lack of the referableand ecological paradigms in choking studies. This study is aim to conduct a theoretical and ecological evaluation to the current experimental studies, based on choking literature, with collecting 117 effect sizes of experiments involving in 4462 participants from year 1984 to 2018. We also test effects of the moderators on manipulated pressure, according to the choking process theory (CPT). Using the systematic analysis, we found out that effect size of manipulated pressure was 1.62 () with a large effect size. The distribution of effect sizes however tended to bias towards the small-effect area, resulting in that 9.78% of the experimental studies claiming successful pressure manipulation didn’t fit the choking definition. The findings of the study also reveal that the manipulated pressure from self-awareness can predict 70.2% of choking performance, while the total manipulated pressure can predict only 12.8% of choking performance. The implication of these findings is that, as a designed paradigm of pressure manipulation in choking study, more attention may pay on the effect size, rather than the null hypothesis test only, and try to set the effect on 1.62. In addition, the future study may explore to self factors causing choking and interventions based on the CPT.
G804.8
A
2018-08-22；
2018-12-10
王进,男,教授,博士,博士研究生导师,主要研究方向为运动心理学、体育社会心理学、健康与休闲心理学,E-mail:jinwang47@live.cn。
1000-677X(2018)12-0019-16
10.16469/j.css.201812003
