结构方程分析在普通高校学生体育成绩统计中的应用研究*

李 颖，张海志

(哈尔滨商业大学)

结构方程分析在普通高校学生体育成绩统计中的应用研究*

李 颖，张海志

(哈尔滨商业大学)

普通高校体育成绩用结构方程分析的方法进行研究，基于变量的协方差矩阵来分析变量之间的关系，确定普通高校学生不同学年体育成绩之间的影响关系.通过结构方程分析建构起普通高校学生不同学年的体育成绩之间的结构模型，将高校学生不同学年体育成绩间的影响关系量化.得出一些高校体育教学的建设性的建议.

结构方程分析;体育成绩;结构模型

1 研究目的

在教育教学实践中积累的大量的学生体育成绩的数据和资料，是教育科学研究进行的数量化表达形式.运用统计的方法，对相关数据进行分析，有利于对教育、教学规律的探索与把握.由于学生的体育成绩包括多个项目、多次体育成绩，而且这些成绩的搜集是连续的，发现了结构方程分析，它与传统的时间序列分析、回归分析不同，它能同时处理多个因变量，运用结构方程模型对普通高校学生体育成绩进行研究可比较及评价不同的理论模型，将不同学年体育成绩间的影响关系量化比较与分析，达到以下目的:尝试结构方程模型在体育成绩研究中的应用;构建普通高校学生体育成绩水平的影响模型;对普通高校的体育教育教学提供一些建设性的建议.

2 结构方程分析的优势

结构方程分析是一种主要的、非常通用的线性统计建模技术，是通过考察变量间的方差、协方差矩阵或相关矩阵来确定变量之间关系的一种多元统计分析方法.结构方程模型不仅能够分析潜在变量之间的结构关系而且能够使研究人员在分析中处理测量误差.将结构方程运用到体育成绩的研究中，有助于根据一些教育理论和实践假设若干个体育成绩间的相互关系模型.再基于实际体育成绩间的协方差，利用结构方程分析软件对所假设的模型进行拟合验证，最后得到拟合效果最合理的模型;在这个最合理的模型中，各体育成绩间的相互关系以直观的图示表示出来;最后将这些关系用具体的数值表示.结构方程分析可以更为直观、更为精确地理解隐含在体育成绩中的教育教学知识.

结构方程模型描述了两个方面:一方面是外显指标与潜变量之间的关系，也称为测量模型或测量方程;另一方面是潜变量之间的关系，也称为结构模型或结构方程.其中潜变量之间的关系是研究的重点.

结构方程分析主要是一种证实性技术主要应用结构方程模型检验一个特定模型是否合理.如果结构方程模型已有完善的理论，同时把这一理论用一组线性方程来表示，最后这一理论再用充分的定性和定量数据来检验，那么这就是为假设检验和理论生成提供的一种有效的分析方法的模型.

3 结构方程对普通高校学生体育成绩分析

普通高校的体育教育是高等教育的教育阶段，学生大学阶段的体育学习是一个连续的、渐进的过程，学生个体在体育领域内所具有的情感、知识、技能的水平是学生的体育水平，学生的体育成绩是学生的体育水平评价的主要部分.学生在学校进行的学期或学年考试是对学生体育学习过程的描述和确定，其中体育成绩包括八百米成绩、跳绳成绩和自己所修体育的专业成绩(例如:游泳、冰上课等).通过对大学体育成绩的统计描述和分析确定了不同学期体育成绩间的相互关系，为结构方程在体育成绩研究的应用提供了理论框架，指导建立合理的结构模型，研究普通高校学生不同学年间体育成绩的关系.

以黑龙江省某普通高校的体育成绩统计为个案.

表1 某高校2008级某学院学生的人数统计

以2008级学生大一、大二、大三、毕业的历次体育成绩为研究变量，设置如下:以大一学年的八百米、跳绳、专业成绩的平均值作为大一体育水平，即以大一八百米、跳绳、专业成绩平均值为外显指标，高一学年的体育水平为潜变量.大二、大三同理.在结构方程分析中要研究的潜变量在表格的最左列，它们是由外显指标加以体现的是不可以直接观测的.

表2 直接观测变量指标

对普通高校学生不同学年学业间的结构模型进行拟合，先后利用SPSS、LISRELS.70计算研究变量间的协方差和对相关矩阵进行结构方程分析和验证.

大三体育水平的结构方程模型的源程序UQASI51 simplex Model M3

表3 外显指标间的相关矩阵

表4 对普通高校不同学年成绩间的相互关系模型进行评价和修正

比较不同模型的整体拟合指数，RMSEA的值小于0.08，x2/df的值介于2 和 5 之间，NNFI、CFI的值接近1，可以看出模型三与数据的拟合效果最好.

4 结论

通过对不同学年体育成绩间的结构模型分析得出:

4.1 该学年的八百米和专业成绩能力是影响各个学年的体育成绩的主要因素，其影响系数均在0.90以上，也就是说大一学生八百米和专业成绩的差异较大，而跳绳水平的差异最小.

4.2 跳绳成绩的误差和体育成绩间的相关系数较小，不同学年跳绳成绩间的相关较大，说明较大部分来自模型以外的因素影响跳绳的成绩水平.

4.3 大二学年对其他学年的影响系数最大所以大二学年的体育学习是体育水平快速提高的阶段，是非常重要的体育学习阶段;从其他潜变量的误差上看，大二的因子误差最大，即该模型对大二不能解释的比例达到了50%，说明高校学生大二的体育成绩还受到来自模型以外的因素的影响.

4.4 从毕业因子的误差为0.178，表示学生毕业的体育成绩在很大程度上取决于大学阶段的体育水平，受外界的影响较小，大二体育水平对毕业体育成绩的影响最大为0.434，再次肯定了大二体育锻炼的重要性.

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The Structural Equation Analysis on College Students'Sports Scores in the Applied Research

Li Ying，Zhang Haizhi
(Harbin Universtiy of Commerce)

Results were assessed not only on student learning and，more importantly，confirmed the information for physical education research questions.This article boldly PE results of structural equation analysis method to study in this paper is based on the covariance matrix of variables to analyze the relationships between variables to determine the relationship between college students of different academic year sports scores.By structural equation analysis based on these analyzes and has been teaching data construct the structure model of the college students of different school year，sports scores，and then describe the form of the model affect the relationship between the sports achievements of the school year will be quantify the relationship between college students with different academic year sports scores.Finally，come up with some constructive suggestions of the College Physical.

Structural equation analysis;Sports scores;Structure model

2011－11－02

*哈尔滨商业大学青年骨干教师科研创新项目

(责任编辑:李家云)