国内大学生体育锻炼与心理健康效应研究方法学述评(2)
此外,在因素设计上,多数研究没有交代清楚。究竟是单因素设计还是多因素设计,每个因素存在几个水平,这些信息必须在研究中交代清楚。有的研究显然存在多个自变量,却依然采用单因素设计去分析。
探索第三变量已是体育科学研究的一个重要方向,如对中介效应、调节效应的分析〔11〕。体育锻炼与心理健康之间的关系或体育锻炼的心理效应机制可能比我们想象的要复杂,而不是单纯的因果关系。因此,对中介效应与调节效应的挖掘尤为必要。目前,较少研究探索此类效应。原因可能包括两个方面,一方面是相关领域的理论基础掌握不足而无法推测其中介变量或调节变量;另一方面是统计学方法薄弱。
3统计处理
通常来说,研究结果的统计处理与研究设计是紧密相连的。一个研究设计应在现有统计方法的基础上进行,脱离现有统计方法进行研究设计是不现实的。什么样的研究设计,就应采用什么样的统计处理。因而,确定了研究设计,也就确定了研究结果的统计处理方法。对国内大学生体育锻炼与心理健康的研究进行分析发现,存在以下三种主要的统计方法误用。
31单组前后测设计统计检验
正如上述,大学生体育锻炼与心理健康研究通常都属于体育教学实验。那么,抽取样本时一般都是自然分组,而无法做到完全随机分组,属于准实验设计。在实际中,大多数研究都是将干预前实验组与对照组的心理指标进行比较,得出不存在显著性差异;随后,分别对实验组和对照组干预后进行比较;最后,对干预后实验组与对照组进行比较,从而得出体育锻炼有助于促进心理健康。这种数据处理方法不仅仅出现在大学生体育锻炼与心理健康研究中,在体育科学研究中比比皆是。
在对这类研究设计进行统计处理分析时,可以采用两种统计方法进行处理。一种是协方差分析,即将锻炼干预前实验组与控制组的心理指标得分作为协变量,锻炼分组作为自变量,锻炼干预后实验组与控制组的心理指标作为因变量。这样做可以将实验组与控制组前测的差异控制,从而分析自变量对因变量的影响。协方差分析的基本要求是各组测量值服从正态分布、方差齐性且满足平行性假设。另一种方法则是对前测数据与后测数据的差值,即“锻炼效应”,进行配对样本T检验。当然,前提是这个差值服从正态分布。
32多个单因素方差分析检验
统计学的知识告诉我们,当体育教学干预实验中的自变量(因素)水平较多时(2个以上),对自变量效应的检验不宜使用T检验,T检验会导致Ⅰ型错误扩大〔12〕。为此,需要考虑使用方差分析。在选择T检验还是方差分析上,大多数研究能够有效地区分。然而,当自变量不仅含有多个水平且包含多个自变量时,被试间设计2×3×3设计,如果此时还是将每个自变量单独提取出来做方差分析会降低研究的效率。因此,对于多个自变量(因素),可以使用多因素方差分析进行统计处理。此外,自变量(因素)也并不是越多越好,一般为3个左右,如前述的2×3×3设计。当自变量(因素)过多时,会存在多重交互作用,使得统计分析陷入困境,特别是对多重交互作用的分析。
33多元方差分析
体育教学干预实验中不仅存在多个自变量(因素),而且有时也存在多个因变量。由于大多数的心理学概念存在多个结构(维度),而其测量工具是建立在该概念的理论结构之上,因此,大多数心理学问卷都不会是单维的,而是多维的,即由多个分量表构成。因此,即便研究中可能只有一个因变量如心理健康或身体自尊等,也会因为测量该因变量的量表或问卷存在多个维度而导致该干预实验的因变量是多个。如同涉及多个自变量(因素)的教学实验干预研究,大多数研究涉及多个因变量的教学干预实验数据处理仍然将每个因变量单独提取出来进行方差分析。假如所涉及的因变量之间相关性较低,单独对每个因变量进行方差分析问题还不大。然而,如果几个因变量之间相关性较高,那么进行多个方差分析会造成Ⅰ型错误扩大化〔13〕。从现有的研究来看,不少研究选择的因变量如身体自尊,其各分量表之间存在中度相关,因此,选择进行多个方差分析会引起统计学上的误差,从而得到不可靠的结果。为此,今后的实验干预研究中,在选择方差分析还是多元方差分析上需要谨慎考虑因变量的数量及它们之间的相关程度。
4小结
科学研究的终极目标在于控制与预测。探索因果关系,实验研究是唯一能够获得因果关系的研究方法。本文探讨分析了体育锻炼对大学生心理健康效应结果中存在的方法学问题。方法学问题不仅涉及研究是否能够得到可靠的结果,更在于读者能够重复研究者的研究设计验证其结果,这是科学研究的重要特征之一。本研究发现,体育锻炼与大学生心理健康效应研究中存在变量选择、研究设计以及数据统计等方面问题。未来研究不仅需要注意以上三个问题,更要通过方法学层面的突破探讨更深层次的问题,如探索第三变量(中介效应、调节效应),从而揭示其内在机制。
参考文献
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