青少年体育活动干预研究：研究结果及对身体活动的影响

4.1.3.1 本研究参与者的现状和变量之间的相关

模型TDM内各因素之间的两两相关，结果见表4-1。

表4-1　模型TDM内各因素之间的Pearson相关和平均数、标准差（全样本，n= 482）

注：** 表示在 .01水平（双侧）上显著相关。

由表4-1可知，模型TDM内各因素之间的相关系数，除自我效能、推论自我效能和他人效能之间的相关较高之外，其他变量之间均呈现小到中等程度的相关。其中，行为控制感与休闲时PA的相关系数与其他变量相比，是最高的（r=0.521）。

按照对休闲时间身体活动水平的划分标准，小运动量≤ 19，20 ≤运动量＜43，大运动量 ≥43 （梁德清，1994；沈梦英，2011），大学生的身体活动平均水平处于中等水平。

4.1.3.2 三重效能信念各变量的关系

检验三重效能信念的内部结构关系，以验证三者的关系在中国文化背景下是否仍然适用。使用结构公式模型进行检验。

（1） 条目打包

由于在使用结构公式模型（SEM）检验时，如果每个构念的测量项目较多，便会对模型的整体拟合不利（Rogers et al.，2004；毛志雄，2001；沈梦英，2011；许昭，2013）。这样，可采取条目打包的方法将题目合成组合题目，目的是减少量表中的题目数，并在每个组合题目内获得最大的公因素方差。使用该方法，能增加获得真正简洁的结构的可能性（Cattell et al.，1975；毛志雄，2001；沈梦英，2011）。

由于本研究中三重效能量表的条目数太多，SEM检验时可能会增大测量误差（E或D），因此需要将原始数据中的有关条目适当合并以减少测量的误差。根据研究的需要，在对单维潜变量进行合并时，经常采用单因子法，即主成分分析法，由于本研究只有三重效能量表的条目数较多，《推论自我效能量表》和《他人效能量表》分别有6个条目，《自我效能量表》有9个条目。因此，需对此三个量表的条目进行打包，将6个条目打包成3个条目，将9个条目打包成3个条目。

打包的方法：参照毛志雄（2001）和沈梦英（2011）等学者的研究，按照打包原则，将《推论自我效能量表》《他人效能量表》《自我效能量表》的题目数分别合成为3个条目，以备后续进行结构公式模型的检验。

（2） 三重效能结构的检验

用结构方程对模型检验的方法选择最大似然法（Maximum Likelihood）。选择x2、x2/df和RESEA作为绝对拟合指标（Absolute Fit Index），选用TLI、IFI、CFI、NFI作为相对拟合指标（Comparative Fit Index） （许昭，2013；吴明隆，2010）。按照一般研究的要求，若x2/df＜5，RMSEA＜0.08，若TLI、IFI、NFI和CFI大于0.90，则模型与数据拟合较好；若RMSEA＜0.10，TLI、IFI、NFI和CFI的值在0.80～0.90，模型可以接受（沈梦英，2011；许昭，2013）。

三重相关效能结构中，三重效能的关系结构如图4-1所示。由图4-1可知，推论自我效能和他人效能分别可以正向预测自我效能，两者共解释自我效能71%的变异。

图4-1　三重效能的结构

模型的拟合优度为x2 = 86.667，x（24）2/df = 3.611，p<0.05；GFI=0.961；NFI=0.976；IFI=0.982；TLI=0.973；CFI=0.982；RMSEA=0.074。各指标显示，模型拟合优度良好。

上述结果显示：在体育教育情境内，推论自我效能和他人效能两者密切相关（r=0.70）；推论自我效能和他人效能分别能够积极地预测学生的自我效能。结果提示，大学生感知到老师对自己的评价越高，他们对自己完成某项任务的信心也越高；大学生对老师的能力的信心越高，也会正向促进他们对自己完成某项任务的信心。

上述结果与Jackson等对澳大利亚和新加坡的学生的研究结果是一致的（Jackson et al.，2012；Jackson et al.，2012），说明三重效能内部结构在中国文化背景下的体育教育情境内是适用的。上述结果支持了研究假设一。

4.1.3.3 跨情境心理因素对大学生身体活动行为的影响

（1） 模型TDM变量之间的关系

继续检验8因素模型TDM各变量之间的关系，以及各变量对身体活动的影响（虚线表示不显著）。

结构公式模型检验的结果，如图4-2所示。

图4-2　8因素模型TDM中各变量之间的关系

由图4-2可知，8因素跨情境模型TDM中，假设的21条路径中有9条路径是不显著的。体育教育情境内的心理因素解释了休闲时PA自主性动机34%的变异，解释了休闲情境内行为控制感36%的变异，8因素跨情境模型最终解释了LTPA 32%的变异。上述结果部分支持了研究假设。

8因素跨情境　模型的拟合指标　为x2=250.204，x（100）2/df=2.502，p<0.05；NFI=0.955；IFI=0.973；TLI=0.963；CFI=0.972；RMSEA=0.056。模型的各项拟合指标良好。

图4-2的结果显示，8因素模型TDM的检验结果中，积极情绪体验对LTPA的直接预测和作为中介变量的间接预测功能，均未呈现出显著性差异，鉴于研究要得到最优最简模型，因此，采用数据驱动的方式，删除该变量，得到7因素跨情境模型（见图4-3，虚线表示路径系数不显著）。

图4-3　7因素跨情境模型TDM各变量之间的关系

7因素模型与8因素模型的拟合指标比较如表4-2所示。

表4-2　7因素模型与8因素模型的拟合指标比较

由表4-2可知，7因素模型的各项绝对拟合指标和相对拟合指标均优于8因素模型（吴明隆，2010），故保留7因素模型。以下分析主要针对7因素模型。

（2） 7因素模型TDM变量间的直接效应(www.xing528.com)

7因素的跨情境模型TDM各变量间的直接效应见表4-3。

表4-3　7因素模型TDM各变量之间的直接效应（全样本，n=482）

注：LTPA表示休闲时间身体活动行为；PERAI表示体育课自主性动机；RISE表示推论自我效能；OSE表示他人效能；S-E表示自我效能；PEEA表示教育情境内的情绪体验；PBC表示休闲时行为控制感。

由表4-3可知，7因素的跨情境模型TDM中，有10条直接预测路径显著，6条直接预测路径不显著。

其中，三重效能均未显著预测休闲时身体活动行为（LTPA）；他人效能未显著预测休闲情境的行为控制感（PBC），自我效能和RISE显著地预测了PBC；PBC为LTPA提供了一条最强的预测路径；体育课自主动机能显著预测LTPA的自主性动机，但两者却都不能显著预测LTPA。

表4-3的结果还表明，推论自我效能显著负向预测了体育课自主性动机。

上述结果部分支持了研究假设。

（3） 三重效能跨情境预测的间接效应

表4-4　三重效能跨情境预测LTPA的总效应和相应的间接效应（全样本，n=482）

注：具体间接路径仅列出了显著的路径。LTPA表示休闲时间身体活动行为；PERAI表示体育课自主性动机；RISE表示推论自我效能；OSE表示他人效能；S-E表示自我效能；PEEA表示教育情境内的情绪体验；PBC表示休闲时行为控制感。

表4-4的结果显示，就总的效应来说，推论自我效能和自我效能对LTPA的总效应是显著的，只有他人效能的总效应是不显著的。三重效能对LTPA的总间接效应都是的。

推论自我效能对LTPA的总间接效应占两者之间总效应值的91.25%；他人效能对LTPA总间接效应占两者之间总效应值的77.90%；自我效能对LTPA的总间接效应占两者之间总效应值的57.80%。

三重效能到LTPA的具体间接路径中，推论自我效能对LTPA的间接路径有四条是显著的，RISE分别可通过自我效能、体育课自主动机、LTPA自主动机、PBC等变量的单独中介或多重中介的作用间接地影响LTPA；他人效能对LTPA的间接路径有三条是显著的，他人效能分别可通过自我效能、体育课自主动机、LTPA自主动机、PBC等变量的单独中介或多重中介的作用间接地影响LTPA；自我效能对LTPA的间接路径有两条是显著的，自我效能可分别通过体育课自主动机、LTPA自主动机、PBC等变量的单独中介或多重中介的作用间接地影响LTPA。

其中，上述具体间接路径中，自我效能和推论自我效能到休闲时身体活动行为之间的间接效应值较高。

上述结果部分支持了研究假设。

虽然7因素模型TDM的拟合优度良好，但是由于大学生群体中存在两个亚群体，因此，仍需要对不同性别的大学生分别检验，证明模型表现出跨群体的稳定性。

（4）7因素跨情境模型TDM对大学生群体的适用性

模型TDM的理论基础之一是自我决定理论，自我决定理论的基本假设之一是个体基本心理需要得到满足，会促使其自主动机的提高，动机的产生过程不因性别、文化和发展阶段的不同而有所变化（Deci et al.，2004）。Bryne （2010）认为，为保持理论模型中测量的内容、构念的意义具有跨群组和跨时间的一致性，有必要对模型进行恒等性（invariance）检验。本研究借鉴前人的研究对模型进行恒等性检验（Standage et al.，2005；Wilson et al.，2010）。

本研究关注的群体是大学生群体，该群体存在男女两个亚群体，多项研究发现，男大学生和女大学生在身体活动行为的参与水平、喜爱程度、兴趣焦点等方面存在性别差异（Cheon et al.，2012；Guérin et al.，2012；Hankonen et al.，2010；许昭，2013）。有研究发现，身体活动行为的预测模型表现出了跨性别的稳定性（Standage et al.，2012）。

因此，全样本数据模型TDM是否真正适合大学生群体，并表现出跨群体的稳定性和恒等性（invariance），应继续进行多群组检验。多群组检验可以检验该理论模型是否适合该研究，是否适合该群体，并能检验不同群组间某些具体路径是否存在差异（吴明隆，2010）。为干预时针对不同对象，实施有针对性的干预策略提供理论依据。

① 7因素模型TDM的跨样本恒等性

对模型TDM恒等性的检验方法使用AMOS 17.0的多群组检验功能。

本研究参照Bryne （2010）和Standage等（2012）研究者的做法：首先，对不受限（unconstrained）模型进行结构方程模型的多组检验；其次，分别设定两个模型测量权重（measurement weights）相等、结构权重（structural weights）相等、结构协方差（structural covariances）相等、结构残差（structural residuals）相等，进行结构方程模型多群组检验。上述程序AMOS 17.0在操作时均自动选择计算，具体结果如表4-5所示。

表4-5　不受限模型和渐增受限模型的比较（男n= 302，女n= 180）

根据Cheung和Rensvold （2002）的建议，两个渐增受限模型中须是ΔCFI≤1.0，才能表明模型的拟合并没有实质的降低（Standage et al.，2012）。表4-5的结果显示，模型之间的ΔCFI均小于1.0，该结果对模型TDM的跨性别稳定性提供了支持。说明模型TDM适用于本研究，是适合大学生群体的预测干预模型。

② 模型TDM中具体路径的性别差异

经不同性别的多群组检验，发现在男女大学生之间，存在具体预测路径的差异，具体结果如表4-6所示。

表4-6　男女具体预测路径的差异（男n=302，女n=180）

注：NS=no significance，表示不显著；S=significance，表示显著。

由表4-6可知，7因素模型TDM在某些具体路径的预测上体现了性别差异。男生有8条直接预测路径显著，女生有10条直接预测路径显著。

就他人效能和RISE对体育课自主动机的预测而言，男生女生体现了性别差异；体育课自主动机对LTPA的预测和自我效能对LTPA的预测也分别体现了性别差异。

上述结果表示，干预者根据理论模型进行干预时应该有针对性地采取不同的策略。