运动感知焦虑量表的汉化及在女大学生中的信效度检验

黄文英,陈鑫意,胡 昶

运动焦虑(Exercise Anxiety)是指在比赛或训练过程中,个体对当前或预期出现的可能对自尊心构成潜在威胁的情境产生忧虑倾向的心理现象[1]。前人[2～3]把运动焦虑进行了不同分类:一是根据焦虑的反应程度,分为正常焦虑和神经过敏性焦虑;二是根据斯皮尔伯格的焦虑分类理论,分为运动感知焦虑和运动状态焦虑。其中,运动感知焦虑(Exercise Sensitivity Anxiety ,ESA)是指个体将运动背景视为运动威胁,并伴随着恐惧、忧虑等负面情绪以及回避运动行为的倾向。这种焦虑导致个体对自身运动表现的评价产生偏差,从而影响其运动表现和自信心[4]。研究表明,女性运动员报告的焦虑分数高于男性运动员[5～6]。ESA是预测运动参与的重要指标之一,与自身健康状况密切相关[7]。有研究表明[8],在普通大学生中,女性回避运动行为的频数高于男性,即女性运动感知焦虑程度显著高于男性[9]。因此,对女大学生运动感知焦虑的研究有助于深入了解女性在运动领域的心理特点和需求,为女大学生的运动参与和身心健康提供理论支持和实践指导。

国外对运动感知焦虑量表的应用比较广泛,如心脏病患者运动恐惧量表(ESQ)[10]、心力衰竭患者运动恐惧量表(FActS-HF)[11]和心脏焦虑问卷(CAQ)[12]。然而,这些量表主要针对特定患者群体,对健康人群并不具有普遍适用性。近年来,运动感知焦虑的研究逐渐扩展至健康人群,国内学者已引进一系列量表,如运动竞赛焦虑测验量表(SCAT)[13]、认知特质焦虑问卷(CCTAI-C)[14]、状态性焦虑量表(S-AI)[15]、状态-特质焦虑量表(STAI)[16]和运动焦虑量表(SAS)[3]等。这些量表主要针对运动员,可能无法全面评估女大学生在锻炼中运动感知焦虑程度。因此,目前缺乏一个适合评估我国女大学生运动感知焦虑的工具。2020年,Farris[17]等人编制了运动感知焦虑量表(Exercise Sensitivity Anxiety Questionnaire, ESAQ)。该量表在国外表现出良好的测量特质。本研究旨在对该量表进行汉化,并在女大学生中进行信效度检验,使其成为我国女大学生运动感知焦虑有力的测量工具。

1 对象与方法

1.1 ESAQ介绍

运动感知焦虑量表(ESAQ)是由Farris[17]等在2020年编制的,用于评估运动感知焦虑的工具。该量表共2个维度,18个条目。第一个维度用于衡量与运动相关的心肺感觉恐惧;第二个维度用于评估与运动相关的疼痛/虚弱感觉恐惧。全量表采用Likert4级评分法。“一点也不”“一点儿”“很少”“经常”“非常多”分别记为0、1、2、3、4分。在评估过程中,被试者根据自身主观感受对每个条目打分。量表中各个条目都围绕着运动过程中个体面对潜在的威胁情景而感觉到恐惧和焦虑来设计。量表总分由各条目累加而成,无反向计分。得分越高,表示对风险感知也越高。量表总体Cronbach’s α系数为0.924,具有较好的时间稳定性。运动感知焦虑量表自编制后,其可靠性、一致性已得到验证[10]。

1.2 汉化

1.2.1 量表翻译与回译通过电子邮件联系原作者,获取原作者Farris授权同意后,采用BrisLin模型的5个步骤对量表进行汉化[18]。直译:由2位母语为中文、精通英语的博士生分别对原量表进行汉化,其中一名具有专业的体育知识,形成中文版量表ESAQ-1和ESAQ-2。综合:由4位在高校任职超过8年的体育教授对翻译后的量表ESAQ-1和ESAQ-2进行对比;对有歧义的句子逐一进行讨论、提出修改意见,最终形成中文版ESAQ1。回译:由2位具有留学背景、精通中文且未接触过原量表的博士生对ESAQ1进行回译,形成两份回译稿。综合:课题组及所有翻译人员比较两份回译稿,对不一致的地方进行反复研讨最终达成一致意见,形成回译综合稿。比较:为确保与英文版原量表语义一致,将回译的量表与原量表进行比较,与原作者协商讨论。从内容、语义、得分标准、概念四个维度逐一校验条目。整个汉化过程遵循了严格的学术流程,最终形成中文版ESAQ2。

1.2.2 文化调适本研究邀请了6位体育领域的专家对中文ESAQ2进行评估。专家纳入标准:在高校体育领域任教8年及以上;学历为博士;副教授及其以上职称。六位专家对中文版的ESAQ2进行了全面的评估,包括条目的相关性、重要性、可行性。此外,专家还结合中文语境,对量表各条目的表达准确性、清晰度以及是否符合我国文化背景和日常语言表达习惯进行了审查。结果表明,量表中“exercise”一词通常被翻译为“运动”,但专家们认为这种翻译方式过于“中国化”,不具有普适性。经过深入的讨论,专家们建议将“运动”改为更具有通用性的“锻炼”一词。此外,针对条目10“头部会出现跳动感”,专家们认为这种表达不够清晰,经讨论后将其修改为“头疼”。结合各专家的意见,我们对本量表进行了进一步的讨论和修改,并最终形成了预实验ESAQ3版。这一版本更加符合中国文化和语言表达习惯,为后续的研究奠定了坚实的基础。

1.3 预调查

2023年9月4～5日,在本地一所高校中采取分层抽样法,从大一至大四年级中各选取12名女大学生进行预调查。具体操作如下:在征得被调查女大学生的知情同意后,向其详细解释了研究目的,并在填写过程中积极沟通,收集女大学生反馈信息,以了解被调查者对量表的理解程度和接受程度及量表各个条目表达是否清晰,同时确认量表中是否存在晦涩难懂的词句。结合专家的意见,对量表进行了深入的研究和修订,最终形成用于正式调查的中文版量表ESAQ4。

1.4 量表信效度检验

1.4.1 调查对象采用便利抽样法,于2023年9月至10月期间,通过问卷星平台进行网络调查。在江西省、湖南省、四川省、广东省、贵州省、云南省各省便利选取一所高校进行运动感知焦虑调查。调查对象纳入标准如下:(1)全日制女性本科生;(2)年龄≥18岁;(3)无任何生理性疾病或心理性疾病;(4)能自主填写问卷;(5)自愿参与本研究。排除标准如下:(1)不愿参与本次研究;(2)存在严重认知功能障碍或精神疾病者。样本量=条目数×20,同时还需考虑存在20%的无效问卷。ESAQ量表共18个条目,本研究纳入样本量不得低于432人。

1.4.2 资料收集方法+质量控制本研究采用运动感知焦虑量表(ESAQ)评估女大学生在锻炼中的运动感知焦虑程度。通过问卷星平台进行问卷发放,使用详细的指导语向被调查者解释本次调查目的和要求。为确保数据的可靠性,量表负责人与被调查高校的辅导员沟通,协助将问卷发放到女大学生群体中。每所高校发放问卷200份,共计发放1 200份。剔除规律性答题和答题时间小于40秒的问卷,最终获得有效问卷1 069份,有效回收率为89%。

1.4.3 统计学方法采用SPSS26.0进行量表的项目分析、探索性因子分析以及对人口统计学变量进行统计描述;采用AMOS24.0对该量表进行验证性因子分析。

2 结果

2.1 人口统计学变量

调查对象均为本科生,其中大一学生为322人(30.1%)、大二学生为335人(31.3%)、大三学生为252人(23.6%)、大四学生为160人(15%);在所有调查对象中,独生子女学生为417人(39%)、非独生子女学生为652人(61%);户籍所在地属农村学生为602人(56.3%),城市学生为467人(43.7%);根据专业分类,人文类学生为301人(28.2%)、理工类学生为188人(17.6%)、农医类学生为271人(25.4%)、经管类学生为309人(28.9%)。详细资料见表1。

表1 人口统计学变量描述性统计

2.2 项目分析

采用临界比值法和相关系数法对运动感知焦虑量表各条目进行筛查。临界比值法又称决断值法,是将总条目得分进行排序,选取总分前27%纳入高分组,后27%纳入低分组。采用独立样本t检验来计算每个项目的临界比值。相关系数法是指采用相关分析来计算每个条目与总条目的Pearson相关系数。本研究中ESAQ第9条目“我害怕运动会扭伤身体”,由于P值<0.05但t值2.798(<3.0),不符合纳入标准[19],故删除该条目;第10条目“我担心运动中头部会出现跳动感”,由于t值1.512(<3.0)且P值0.131(>0.05),不符合纳入标准[19],故予以删除。其余16个条目符合纳入标准[19],故保留剩余条目。详细资料见表2、表3。

表2 项目分析结果筛选

表3 旋转后各条目因子载荷

2.3 效度分析

2.3.1 内容效度内容效度是指量表各条目的内容对所测概念内容的反应程度[20]。本研究中ESAQ内容效度评估是通过6位体育领域的专家对量表各个条目的重要性进行评分的。评分标准依据量表各条目与相关维度的相关性分为“完全不相关”“不相关”“相关”“非常相关”四个评分维度,并分别记为0、0、1、1分。本研究中ESAQ的I-CVI为0.82～0.91,S-CVI/UA为0.90,符合标准[21],表示运动感知量表内容效度较好。

2.3.2 结构效度结构效度是指测量工具内在属性和所要测量的内容的吻合程度[20]。本研究中ESAQ结构效度采用探索性因子分析和验证性因子分析评定。对1 069份问卷进行探索性因子分析。量表的KMO值为0.934,说明BareLett’s球形检验结果显著;X2=6 500.793(P<0.001),说明符合探索性因子标准[19]。采用主成分分析和最大方差旋转法,提取2个公因子。因子1命名为锻炼损伤风险感知(Exercise injury risk perception),共8个条目(1、2、3、4、5、6、7、8);因子2命名为锻炼健康风险感知(Exercise health risk perception),共8个条目(11、12、13、14、15、16、17、18),累积方差解释率为53.057%。对1 069份电子问卷进行验证性因子分析。结果显示:X2/df为1.365、CFI为0.994、GFI为0.984、NFI为0.979、TLI为0.993、RMSEA为0.018,符合接受标准[19],说明该模型拟合良好。详细资料见图1、表4。

表4 验证性因素分析结果

2.3.3 信度分析信度分析主要评估测量工具的稳定性和可靠性[20]。本研究中ESAQ包括锻炼损伤风险感知和锻炼健康风险感知2个维度,采用折半信度、Cronbach's α系数来检验其信度。各维度折半信度为0.894、0.852;Cronbach's α系数为0.892、0.852。表明两个维度的内部一致性良好[19]。

3 讨论

3.1 引入中文版ESAQ的意义

运动感知焦虑(ESA)是运动焦虑领域的一个子分支[22]。近期的研究表明[23～24],运动感知焦虑的研究对象主要集中在慢性病患者和运动员,相比之下,对大学生群体的研究相对较少。然而,大学生肩负着建设社会主义事业的重任,因此,对大学生运动感知焦虑的研究显得至关重要。运动感知焦虑与运动参与之间呈现负相关,即运动感知焦虑程度越高,个体回避运动的行为就越多[9]。研究显示[8～9],女大学生在参与体育运动时,运动感知焦虑程度显著高于男生,因此,对这一群体的研究具有显著的现实价值。然而,目前国内尚缺乏一个能够评估女大学生运动感知焦虑的工具,所以本研究将英文版ESAQ进行汉化、文化调试、预调查,最终形成中文版ESAQ4。中文版ESAQ主要包括2个维度,16个条目。量表条目内容具有良好的一致性,能够较为全面地评估女大学生运动感知焦虑程度,促进女大学生运动锻炼习惯的养成。相较于原量表,中文版ESAQ信度得到了显著提升,表明其具有更好的适应性和有效性。这为未来女大学生运动感知焦虑的相关研究提供了有力的测量工具。

3.2 中文版ESAQ的项目分析

本研究中ESAQ采用临界比值法、相关系数法进行分析。临界比值法分析结果显示,ESAQ中条目9和条目10的CR值不具有统计学意义,其余条目的CR值具有显著的统计学差异(P均<0.05)。这表明,运动感知焦虑量表能够有效鉴别女大学生运动感知焦虑程度。相关系数分析结果显示,ESAQ中条目9:“我害怕锻炼会扭伤身体”和条目10:“我担心锻炼中头部会出现跳动感”因其t值或P值不符合纳入标准,故删除;其余各条目与总分Pearson相关系数为0.526～0.645,说明具有良好的同质性[2]。综上所述,中文版ESAQ量表的可靠性和有效性,可以使其成为评估女性大学生运动感知焦虑的实用工具。

3.3 中文版ESAQ效度较好

效度,即有效性,是指测量工具或方法能够准确测量所需研究的概念或特质的程度[20]。1)ESAQ内容效度检验是通过6位体育领域的专家对各个条目进行评估打分,评分标准基于量表各个条目与相关维度的相关性评定。结果显示,量表的内容效度指数I-CVI为0.82～0.91,S-CVI/UA为0.90,表明中文版运动感知焦虑量表内容效度较好。2)ESAQ结构效度检验,采用探索性因子分析的主成分分析法和最大方差旋转法进行研究,共提取2个公因子,累积方差贡献率为53.057%。验证性因子分析结果显示,X2/df=1.365,RMSEA=0.018,NFI=0.979,IFI=0.994,TLI=0.993,CFI=0.994,表明该模型拟合较好。综上所述,通过探索性因子分析和验证性因子分析,证明了运动感知量表具有较好的内容效度和结构效度,能够有效地评估女大学生的运动感知焦虑水平。

3.4 中文版ESAQ信度较好

信度,即测试结果一致性,稳定性和可靠性,是衡量测量工具性能的重要指标[20]。评估信度的方法有Cronbach's α系数、折半信度。ESAQ中锻炼损伤风险感知维度和锻炼健康风险感知维度Cronbach's α系数分别为0.892,0.852,表明量表条目内容的一致性良好[19]。因此,ESAQ在评估女大学生运动感知焦虑方面具有较高的可信度和准确性。

4 结论

中文版ESAQ包括2个维度,共16个条目。这与原量表的设计相一致。采用Likert5级评分法,无反向计分。ESAQ在女大学生这一群体中进行信效度检验。结果显示,量表具有良好的信效度,为评估女大学生的运动感知焦虑水平提供了有效的测量工具。

本研究也存在不足之处:(1)调查工具仅针对本科女大学生,其普适性尚待进一步研究;(2)本研究通过问卷星平台自我填报的方式收集数据,其真实性可能存在偏差;(3)在预调查阶段时,调查对象主要来自同一高校,可能存在选择偏差的问题。尽管如此,本研究仍然在探索女大学生运动感知焦虑的影响因素以及开发针对性的干预措施方面提供了重要的理论依据。未来研究可以进一步拓展样本范围,以验证该量表的普适性,同时也可以探讨存在其他可能的影响因素和干预策略。