高职院校学生身体活动影响因素研究
2022-12-19赵壮壮王长梅张之海
赵壮壮,王长梅,张之海,孙 宇
(南京城市职业学院,江苏 南京 211200)
身体活动是指任何由骨骼肌收缩引起的导致能量消耗的活动,包括交通性、职业性、家务性和休闲性身体活动。当前,慢性病已成为严重危害我国人民健康和社会发展的重大公共卫生问题,且患病呈现持续和快速增长趋势,而身体活动不足正是造成慢性病死亡的四大危险因素之一[1]。提高人们的身体活动水平可以显著改善社会的整体健康水平和生活质量,对于降低整个社会与身体活动不足相关的慢性疾病医疗费用有显著的意义。
以往针对大学生开展的身体活动的研究表明大学生身体活动普遍不足,突出表现为中高强度身体活动较少,静坐时间长[2-4]。大学生身体活动行为受到多维因素影响,而社会生态模型则系统地考察了不同类型相关因素对个体身体活动行为的影响。社会生态模型注重个体行为与社会环境的交互作用,在强调传统健康行为促进理论所青睐的个体因素的同时特别重视环境对个体行为的影响。在社会生态模型中,影响个体身体活动行为的因素从内到外可以分为个体水平、人际水平、机构水平、社区水平、政策水平5个内涵十分丰富的部分。个体水平因素主要包括自尊、自我效能、态度与兴趣、价值观等;人际关系因素主要包括教师、家人、同伴朋友在内的人群的影响;组织机构及社区因素主要考察教育机构、家庭、社区等对个体身体活动的影响。社会生态模型近些年在我国学术界得到了越来越多的应用,但相关研究多以介绍理论为主,实证研究较少。本文立足社会生态模型,对影响大学生身体活动的影响因素进行了统计,并对相关因素与学生身体活动之间关系的强度进行了分析,以期为今后大学生身体活动干预提供支持。
一、研究方法
(一)调查对象
采用随机抽样方式,选取南京高职院校学生为调查对象。共发放659份问卷,保留有效问卷614份,其中男生338人,女生276人。
(二)测量工具及信效度检验
参考以往研究文献[5-6]和测试工具[7-8],设计了量表,经专家审查、项目分析和探索性因子分析、验证性因子分析后该量表最终剩余题项为31个。题目涉及自我效能,体育知识与运动技能,对体育活动的认识和态度,教师、朋友、家人等的支持,学校、周围社区及家庭环境等,选项采用李克特5级量度。在探索性因子分析中,KMO值为0.93,Bartlett球形检验统计量为14387.08,P<0.001。共抽取了6个主成分因子,分别为知识技能与自我效能、教师影响、家人朋友影响、价值判断、校园环境、家庭社区环境。解释了74.622%的方差总变异,各题项在公因子上的因子载荷均大于0.68,表明量表具有较好的建构效度。量表克朗巴哈系数为0.91,间隔4周的重复测量相关系数为0.83,表明量表具有良好的内部一致性信度和重测信度。验证性因子分析中模型适配度指 标 为CMIN/DF=3.122,GIF=0.913,AGIF=0.958,RMSEA=0.052,CFI=0.884,RMR=0.067,各题项因子载荷介于0.532-0.905,6个公因子组合信度系数均大于0.86,平均方差抽取量大于0.58,表明量表信度水平较高,具有较好的内部质量。
身体活动调查采用段艳平等[9]在相关研究中使用的量表,学生锻炼阶段采用了跨理论模型中的锻炼阶段量表[10],两个量表均经过信效度验证。本次调查中调查对象与以往研究不存在异质性,认为量表适合本次调查。
(三)数理统计与分析
使用SPSS进行基本的统计描述,并对社会生态环境变量进行两独立样本非参数检验,检验性别差异。统计了锻炼阶段、一周身体活动和社会生态环境变量之间的非参数相关系数,以考察它们之间的相关性。用社会生态环境因素作为自变量,分别以锻炼阶段和一周身体活动为因变量进行多项Logistic回归和逐步多元回归,以考察社会生态环境因素对大学生身体活动的预测能力。
二、结果与分析
(一)体育锻炼阶段
表1显示,绝大多数学生处于体育锻炼的准备和行动阶段,人数比例分别为37.5%和35.5%,有45.6%的学生能够坚持规律的体育锻炼,37.5%的学生参加体育锻炼,但锻炼行为并不规律,16.9%的学生很少或基本不参加体育锻炼。不同性别学生在锻炼阶段上的频次分布差异不具有统计学意义(P>0.05)。
表1 不同锻炼阶段人数频次
(二)一周身体活动得分
被调查学生根据个体情况,对其在通常情况下一周7天的身体活动(包括体育锻炼与日常身体活动)进行打分,7天的得分加总得到变量“一周身体活动”得分,表2即是对得分进行的描述和统计学检验。数据显示,学生一周身体活动平均得分为3.66,属于中等偏上水平,这与学生锻炼阶段数据基本吻合。从样本均值来看,男生身体活动略高于女生,但独立样本T检验显示,不同性别间身体活动得分差异不具有统计学意义。
表2 一周身体活动得分
(三)学生身体活动社会生态环境基本情况
数据探索性分析结果表明属于个体维度的“知识技能自我效能”和“价值判断”、属于组织社会维度的“家庭社区环境”和“校园环境”以及属于人际关系维度的“教师影响”和“家人朋友影响”6个因素的数据分布为非正态分布,故数据统计结果除了给出平均数、标准差外,同时给出了中位数,以了解数据的集中趋势。数据结果显示(表3)学生家庭社区环境平均得分为2.76(中位数为2.75),校园环境得平均得分为3.40(中位数为3.50),知识技能自我效能平均得分为3.25(中位数为3.22),价值判断平均得分3.89(中位数为4),教师影响平均得分为3.79(中位数为4),家人朋友影响平均得分为3.57(中位数为3.60)。
对不同性别间社会生态环境得分进行非参数统计检验,发现不同性别学生只在家庭社区环境和校园环境两个因素上的得分差异具有统计学意义,其他因素得分的性别差异均不具有统计学意义。男生的家庭社区环境和校园环境得分均高于女生(表3)。
数据集中趋势的分析结果表明,学生身体活动的社会生态环境总体为中等偏上。家庭社区环境得分较低,为中等偏下水平,表明学生对家庭身体活动环境支持因素和社区支持因素认可度较低;知识技能自我效能得分次低,表明学生与身体活动有关的知识技能储备以及在困难条件下进行身体活动的动力依然需要继续提高;价值判断和教师影响得分最高,接近4分,表明学生对身体活动有着较高的价值认识,且认可学校教师特别是体育教师对自身身体活动的支持。
对锻炼阶段、一周身体活动及身体活动社会生态环境各维度因素进行了相关分析。由于除一周身体活动数据外,其他各变量数据分布不呈正态分布,故选择了非参数相关中的Spearman秩相关对参数相关性进行了统计(表3)。结果显示,学生社会生态环境因素与学生锻炼阶段、一周身体活动水平相关系数有统计学意义,相关强度为中等水平相关,其中,环境因素与一周身体活动的相关强度略高于其与锻炼阶段的相关强度。因为学生锻炼阶段的划分包含了过去每周锻炼次数、持续时间等信息,其与学生一周身体活动水平的测量存在部分信息的重叠,因此锻炼阶段与一周身体活动之间存在着较高的相关(r=0.66)。不同维度环境因素之间总体存在着中等强度的相关,价值判断、教师影响与家庭社区环境之间的相关性较低,价值判断与校园环境之间的相关性较低,提示了大学生对身体活动价值认识的相对稳定性与家庭、社区和校园环境关系不十分密切。
表3 变量描述统计及非参数相关矩阵
(四)社会生态环境因素对学生锻炼阶段的影响
由于社会生态环境变量数据不呈正态分布,所以表4同时给出了从前意向阶段到保持阶段5个阶段水平上的均值和中位数。从数据整体结果来看,随着锻炼阶段的提高,学生社会生态环境得分总体上升,但这种得分上的提高因为无法进行方差分析(方差分析一个基本假设是在因素不同水平上数据要服从正态分布)而无法衡量在推断统计学上的意义。
表4 不同锻炼阶段学生身体活动和环境因素得分
本研究以“锻炼阶段”为因变量、以社会生态环境因素为自变量的多项Logistic回归,但可能因为样本量较少,特别是某些锻炼阶段上阳性样本量少而导致回归过程中出现Hessian矩阵奇异性。虽然回归进程依然可以继续,但各项拟合指标统计效力会出现显著下降,出于保守考虑,未对Logistic回归结果进行分析,导致社会生态环境因素对学生锻炼阶段的预测力在本研究中无法进行较为精确的统计。
在不同锻炼阶段,学生一周身体活动水平存在差异,方差分析的结果支持了这一点。随着锻炼阶段的提高,学生一周身体活动水平显著提高(P<0.001)。
(五)社会生态环境因素对学生一周身体活动的影响
为衡量社会生态环境因素对学生一周身体活动的影响,进行了以一周身体活动为因变量的逐步多元回归分析,并对多元线性回归的各项基本假定进行了检验,包括:预测变量与因变量的直线化判断(线性关系判断),预测变量的多元共线性诊断、残差独立性检验、残差正态性检验、残差方差齐性检验。
通过绘制学生一周身体活动与6个社会生态环境因素的散点图发现,6个预测变量与因变量之间的关系基本呈现为线性关系,符合线性回归的直线化假定条件。6个预测变量容忍度均大于0.1,方差膨胀因素(VIF)均小于10,且共线性诊断中各维度特征值均大于0.01,条件指标(CI值)均小于30(表5),因此认为预测变量间不存在多元共线性,符合多元回归的基本假定。由表5可知,Durbin-Waston检验统计量为0.896,提示样本残差间可能存在一定程度线性相关,但考虑到样本数据为横断面数据,因此不能据此认为残差不具有独立性。绘制了残差直方图和P-P图,结果发现残差服从正态分布,这符合多元线性回归的基本假定。SPSS可绘制标准化残差值和预测值的交叉散点图来判断残差的方差是否具有齐一性。本研究中,统计发现无论因变量一周身体活动的预测值如何变化,标准化残差的波动在0值上下呈现水平的随机波动,表明了标准化残差波动的稳定性,因此认为残差方差符合齐一性,这符合了多元线性回归的基本假定。综上,认为以一周身体活动作为因变量,以社会生态环境因素作为预测变量进行多元逐步回归符合多元线性回归的基本假定,可以进行回归分析。
据表5可知,知识技能自我效能、教师影响、家庭社区环境、校园环境、家人朋友影响、价值判断6个预测变量可以显著预测学生一周身体活动水平。6个预测变量与因变量的多元相关系数为0.89,决定系数为0.79,回归模型整体性检验的F 值为376.797(P<0.001),表明6个预测变量可以有效解释学生一周身体活动79%的变异。
表5 社会生态环境因素对一周身体活动逐步多元回归摘要
从预测变量解释力的高低来看,知识技能自我效能变量最高,可以解释一周身体活动52%的变异,其次为教师影响,可以解释16%的因变量变异,其余4个预测变量对因变量变异解释度分别为5%、3%、2%和1%。从标准化回归系数来看,6个预测变量的β系数均为正数,表明预测变量对一周身体活动水平的影响均为正向。其中,自变量知识技能自我效能的标准化回归系数最大,表明其对学生一周身体活动的影响较大,其次为教师影响、家庭社区环境、家人朋友影响和校园环境,价值判断对一周身体活动的重要性相对较低(表5)。
三、讨论
身体活动参与度越高越倾向于养成健康的生活方式和坚持健康的行为习惯[11]。多种因素影响着人们的身体活动参与行为,这些影响因素共同作用形成了身体活动的社会生态环境。近些年,社会生态理论被引入我国,用以解释、预测学生身体活动行为。社会生态理论在社会学研究中被称为生态系统理论,是考察人类行为与社会环境交互关系的理论[12]。Mcleroy、Glanz等众多学者在后续研究中认为可以将影响个体健康行为的生态因素归结为个体水平、人际水平、机构水平、社区水平和公共政策水平5个维度[13]。在健康行为干预、身体活动促进中,社会生态理论整合了从个体到社会的各层面因素,注重行为与环境之间广泛存在的交互作用,特别强调了环境对行为的影响。本研究采用社会生态环境量表,从个体维度的知识技能自我效能、价值判断,人际关系维度的家人朋友影响、教师影响,组织社会维度的家庭社区环境、校园环境等变量,对大学生身体活动的社会生态环境进行了评价。从学生自感的社会生态环境评分总体结果来看,学生对家庭社会环境以外的其他环境评分都比较高。社会生态环境变量和一周身体活动及锻炼阶段存在显著相关,在检验了多元回归的条件假设后,对社会生态环境与学生一周身体活动进行了逐步多元回归,以评价它们对学生身体活动的影响。
知识和技能水平与大学生身体活动行为有着最直接的关系,它可以为学生带来良好的行为体验,有助于学生身体活动行为的保持。而自我效能是对个体可以完成某种身体活动的判断,它与学生身体活动行为之间存在着相关关系,自我效能水平越高,学生的身体活动越高[14]。从回归的结果来看,学生的知识技能自我效能水平对身体活动有着最高的预测力,解释了学生身体活动行为52%的变异量,提示了身体活动促进干预中,应该尤其重视学生的知识技能和自我效能。与研究假设不同的是,学生的价值判断对身体活动行为的预测力不足。价值判断对人的行为起着最基础的作用,对身体活动当然有着不可忽略的认识。回归中对身体活动变异量解释不足可能与学生对身体活动的价值判断有着较高的、稳定的水平有关。从描述统计的结果来看,价值判断这一变量的均值最高、标准差最小、中位数最高,解释了这一点。
此外,组织社区水平主要考察学校环境、家庭、社区等对学生身体活动的影响。它们不但为学生提供最基本的活动场地、设施等条件,而且会通过文化氛围感染等间接引导学生的行为。值得注意的是,虽然家庭社区环境和学校环境在回归分析中有着良好的统计指标,但从大学生环境评分情况来看,大学生家庭社区环境得分不高。这可能与我国社区体育发展不成熟以及学生走入大学以后对家庭环境的感知度有所下降有关。改善家庭所在社区或学校所在社区的身体活动条件对学生身体活动行为的改善十分重要。
四、结论与建议
第一,南京高职院校学生总体身体活动水平、锻炼阶段水平、从事身体活动的总体社会生态环境较好。
第二,个体维度的知识技能自我效能、价值判断,人际关系维度的家人朋友影响、教师影响以及组织社会维度的家庭社区环境、校园环境等是影响高职学生身体活动行为的相关因素,6个变量可以有效解释和预测大学生身体活动行为。
第三,知识技能和自我效能对学生身体活动变异有最高的解释力,与其他因素存在中度相关。建议在学校体育工作中重视学生体育知识、运动技能学习和运用,通过进一步改善校园整体体育环境、体育教学实效性等,引导学生提高体育兴趣,增强锻炼动机,并最终提高学生在身体活动中的自我效能感,帮助学生树立终身体育意识,实现锻炼阶段的跨越,养成良好习惯。