基于PLS路径模型的农村妇女体育行为影响因素——以湘鄂渝黔边区为例*

杜建林，李晓旭，张玉婷，罗雪梅，罗家顺，冯 洋，欧廷政，高 思

(1.吉首大学医学院，湖南 吉首 416000；2.吉首大学数学与统计学院，湖南 吉首 416000)

基于PLS路径模型的农村妇女体育行为影响因素
——以湘鄂渝黔边区为例*

杜建林1，李晓旭2，张玉婷2，罗雪梅1，罗家顺1，冯 洋2，欧廷政1，高 思1

(1.吉首大学医学院，湖南 吉首 416000；2.吉首大学数学与统计学院，湖南 吉首 416000)

探讨了湘鄂渝黔边区农村妇女体育行为的主要影响因素，为体育干预和健康促进提供理论依据.采用随机整群抽样方法抽取年龄在18～60岁的湘鄂渝黔边区农村妇女(520人)进行问卷调查，运用偏最小二乘法构建体育行为影响因素的结构方程模型.研究结果显示，不同职业、不同文化的农村妇女之间存在显著差别，健康状况、社区因素、社会支持是影响体育行为的重要因素，心理状况、体育价值观的直接影响并不是很显著，但存在间接影响路径.加大社会支持力度，创造良好的社会环境，满足湘鄂渝黔边区农村妇女的多元化体育需求，提高农村妇女体育认知，形成积极体育价值观，可促进农村妇女身心健康全面发展.

结构方程模型；农村妇女；体育行为；实证分析

体育行为是人类有目的、有意识地利用各种手段和方法，为满足某种体育需要而进行的活动.它是一个比较宽泛的概念，即凡是与体育发生联系的行为活动，都可称之为体育行为[1].目前，对妇女体育行为的研究主要集中在城镇职业妇女[4-6]，方法上主要运用一般描述性分析、多元回归分析[5]，多是从体育学、社会学的角度对妇女的体育活动影响因素进行回归分析，而对农村妇女体育与健康关注不够.农村妇女体育行为影响因素多从人口学特征、社会支持、健康状况[2]、体育价值观[3]等方面进行描述性分析，由于影响因素之间往往存在多元相关性即多重共线性的限制，在影响因素分析的选取上通常不得不剔除一些重要的解释变量，且传统的统计方法忽略了各变量间的相互作用,因此不能很好地处理潜在影响因素的问题.

为了全面了解农村妇女体育行为影响因素，笔者探讨了一般因素(年龄、性别、文化程度等)、健康状况、心理状况、社会支持、社区因素、政策因素等多个因素对湘鄂渝黔边区农村妇女体育行为的影响，构建了基于偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法的结构方程模型.该模型是一种能对多个变量提取充分信息并进行路径建模的算法，在很大程度上克服变量之间的多重共线性问题.笔者不仅讨论每个变量的单独作用,而且从相互影响的多变量中提炼出不能直接测量的潜在因子,分析各影响因子间的因果关系,确定影响农村妇女体育行为直接路径和间接路径，为制定农村妇女体育行为干预和健康促进措施提供科学依据.

1 研究对象与内容

1.1研究对象

湘鄂渝黔边区主要指湖南省湘西苗族土家族自治州、张家界市、怀化市，湖北恩施土家族苗族自治州，重庆黔江和贵州铜仁地区，它是以土家族、苗族等14个民族为主的少数民族聚居地[7].从中国的行政管理体制看，县以下被认为农村，包括乡和村，与乡村相对应的集镇也应包含在其中[8].文中农村妇女是指居于县级以下行政区域内且户籍在农村的18～60周岁的已婚女性劳动力[9].笔者以湘鄂渝黔边区农村妇女为调查对象，于2013年7—8月随机整群抽取湖南省(龙山县、花垣县、永顺县)、重庆市(秀山县)、湖北省(来凤县)和贵州省(松桃苗族自治县)中6个县的8个村镇进行实地调查，共发放问卷600份，收回有效问卷520份，有效率86.7%.

1.2调查内容

本问卷采用自制调查问卷，问卷内容包括：调查对象的年龄、职业、文化、家庭收入等基本信息；健康状况、心理状况、健康相关行为、家庭收入；体育认知、态度；社区因素、社会支持、环境因素以及政策因素等.其中社会支持部分借鉴通用的社会支持评定量表(SSRS)[10].

1.3 质量控制

采用自制调查问卷和社会支持评定量表(SSRS)，调查员由吉首大学4名教师、3名统计学研究生和6名临床专业本科生组成.调查前对调查思路、调查方案、研究对象确定、调查表设计等问题进行多次讨论，自制调查问卷经专家咨询论证及预调查实验，进行了可信度和效度分析，可信度系数为0.89.调查过程中每2名调查员组成1个调查小组，在调查过程中相互提醒、相互监督，有问题及时提出，调查完成后及时对问卷进行检查，对出现的问题及时补充和更正.最后对调查数据资料实行双录入，以保证数据的录入准确无误.

1.4数据处理

数据采用Epidata3.0软件进行录入，运用SPSS19.0进行单因素和多因素分析，运用Smartpls2.0建立结构方程模型.

2 研究方法

2.1PLS路径建模方法

偏最小二乘思想首次是由Herman Wold[11]在他的一篇关于主成分分析的论文中提出的，它集中了多元线性回归、主成分分析、典型相关分析的思想.该模型主要完成2大任务：(1)估计潜变量值和模型中可测变量在解释相对应的潜变量时的载荷系数；(2)估计2个潜变量之间的路径系数.

PLS路径模型包括2个模型：(1)外部模型(也称测量模型)，反映的是可测变量和潜变量之间的关系；(2)内部模型(也称结构模型)，反应的潜变量与潜变量之间的关系.通过偏最小二乘法估计模型参数，然后对估计参数(载荷系数和路径系数)进行显著性检验,检验潜变量和可测变量之间以及潜变量和潜变量的系数是否显著，主要有Jacknife方法和Bootstrap方法，文中选用Bootstrap方法进行检验.

2.2模型中的变量描述

本研究选取农村妇女体育锻炼行为为因变量，用N表示，选取年龄、文化、职业等30个变量为影响体育锻炼的自变量，变量名及其含义如表1所示.

表1 体育行为影响因素变量及其含义

2.3多重共线性诊断

多重共线性的现象是由Frisch.A.K在其著名论著《完全回归体系的统计合流分析》中首次提出的，用数学语言来描述，它是指变量之间存在着线性关系[12].若2个变量之间存在线性关系，其相关程度较低，影响则可以忽略；其相关程度较高，则会使各回归系数估计的方差很大，导致估计性质不稳定.

以体育锻炼为因变量，其他变量为自变量，通过SPSS19.0作共线性诊断，结果显示，可测变量V14的方差膨胀因子值大于10，变量X14，X15等多个变量的方差膨胀因子值接近10，提示可能存在多重共线性问题，分别以VIF值接近10的变量做因变量建立该变量与其他变量之间的线性方程，模型拟合结果显示，该变量与其他变量之间存在较强的线性关系.从模型共线性诊断结果中的特征值可以看出，多个维度特征根约为0，且条件指数大10，表示存在较强的相关关系.分析结果显示，湘鄂渝黔边区农村妇女体育行为影响因素之间存在多重共线性问题，PLS路径建模方法能很好地解决此类存在潜变量的多重共线性问题.

3 实证分析

3.1描述性分析

共收集520份湘鄂渝黔边区年龄在18～60岁之间的农村妇女资料.年龄分布上，18～30岁占10.8%，31～40岁占19.6%，41～50岁占35.2%，51～60岁占34.4%；年龄结构上，40岁以上农村妇女居多，说明当地农村大部分青壮年妇女外出打工，中老年妇女留守农村；文化程度上，文盲占12.3%，小学占52.9%，初中占21.3%，高中以上占13.5%，文化程度普遍偏低；职业上，以务农为主，90%以上农村妇女主要从事农业生产、做小生意或外出打工，乡镇职业人员占5%，包括乡镇政府机构、医院工作人员；民族分布上，土家族人数居多，占56.7%，苗族占20.4%，汉族和其他少数民族占22.9%.

3.2验证性因素分析

对变量进行KMO(用于检测变量间相关性，取值范围在0～1之间)和Bartlett球形(用于判断相关矩阵是否是单位矩阵，即各变量是否有较强的相关性)检验，检验结果如表2所示.KMO检测值为0.877，大于0.7，适宜做因子分析.Bartlett球形检验统计量的Sig.<0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在显著的相关性.

表2 KMO和Bartlett的检验

因子分析结果选取特征值大于1的6个主成分，即6个潜变量，总方差解释率达68.26%.由旋转成分矩阵得出6个潜变量分别为社会支持、体育价值观、健康状况、心理状况、社区因素以及政策因素，其中社会支持包括8个可测变量，体育价值观7个，健康状况3个，心理状况4个，社区因素2个，政策因素2个.另外，年龄、职业、文化各自单独作为一个潜变量.

通过偏最小二乘法求出各显变量对应于潜变量的载荷系数.其中社会支持部分中X13和X16这2个显变量的载荷系数分别为0.575和0.487，没达到标准，但考虑到其他变量载荷系数基本在0.9以上，平均载荷系数为0.82，故保留；健康状况H11载荷系数为0.320，从变量中剔除，保留H12和H13，平均载荷系数为0.71；体育价值观部分各显变量都符合标准；社区因素中C11虽然低于0.7，结合实地调查情况保留此变量，平均载荷达0.72；心理状况保留P11和P14这2个变量，平均载荷为0.80；政策因素仅保留可测变量Z11.因子载荷系数如表3所示.

表3 因子载荷系数

3.3模型潜变量的唯一维度检验

模型中社会支持、健康状况、体育价值观、心理状况、社区因素分别具有2个或2个以上可测变量，这些潜变量的唯一维度检验的第1特征根均大于1，第2特征根均小于1，各潜变量均通过唯一维度检验，具体结果如表4所示.

表4 模型唯一维度检验结果

模型中age，vocation，education，policy分别对应1个可测变量，均采用构成型，society，health，value，psychology，community对应2个或2个以上可测变量，均采用反应型，各项信度效度检验指标符合要求，通过信度和效度检验.

3.4PLS路径模型分析

3.4.1 体育锻炼影响因素直接作用的PLS路径模型分析 以体育锻炼(用N表示)为因变量，建立各变量对体育锻炼直接作用的PLS路径模型，载荷系数和路径系数如图1所示，模型因子载荷系数和路径系数Bootstrap检验结果见表5，6.职业、文化、社会支持、社区因素及健康因素的载荷系数和路径系数在a=0.05水准上均具有统计学意义，说明这几个潜变量是影响体育锻炼的重要影响因素，且各路径系数均为正.根据职业和文化2个变量的赋值，说明务农的妇女体育锻炼水平要低于在外打工和乡镇工作人员，文化程度越高，体育锻炼参与率越高.而健康因素、社区因素、社会支持3个潜变量中，健康因素对体育锻炼的影响程度最大，其次是社区因素，最后是社会支持，路径系数分别为0.147，0.137，0.085.

图1 模型因子载荷系数与路径系数示意图

表5 模型因子载荷系数检验

表6 模型路径系数检验

图2 模型路径系数示意图

3.4.2 体育锻炼影响因素直接、间接作用的PLS路径模型分析 因为各潜变量之间存在多重共线性问题，所以建立各潜变量彼此相关的结构方程模型.利用Smartpls2.0对模型进行估计，保留通过Bootstrap检验的相关关系路径，最终得出路径图(图2)，路径系数检验结果如表7所示.图2中除体育价值观对体育锻炼的影响因素为0.07，检验值T=1.308，在a=0.2水准上具有统计学意义外，其他影响路径检验结果均在a=0.05水准上具有统计学意义.

由图2可知：

(1)社会支持对体育锻炼的影响路径包括直接作用路径和间接作用路径，直接作用路径为society→NEW，路径系数为正，说明社会支持直接影响着湘鄂渝黔边区农村妇女的体育行为，从家人、朋友得到较多支持的体育锻炼参加较多，反之较少.间接作用路径有3条，即society→health→NEW，society→health→→psychology→value→NEW，society→health→value→NEW，各路径系数均为正，说明社会支持通过影响健康因素，进而影响体育价值观、心理因素，最终对体育行为产生影响.

表7 模型路径系数检验

(2)健康因素对体育行为的影响路径既有直接路径也有间接路径，直接路径为health→NEW，路径系数为0.194，在a=0.05水平上具有统计学意义，说明健康状况的好坏直接影响其是否发生体育行为，身体状况好的体育行为要好于身体状况不好的.间接路径有2条，即health→value →NEW，health→psychology→NEW，路径系数均为正，说明健康状况不仅直接影响体育行为，也影响体育价值观和心理因素，同时心理因素也对体育价值观产生一定的影响，最终影响体育行为.

(3)心理因素对体育行为不产生直接影响，即没有直接路径，只有1条间接路径psychology→value→NEW，psychology→value路径系数为0.228，在a=0.05水平上有统计学意义，value→NEW路径系数为0.07，在a=0.5水平上有统计学意义.

(4)社区因素既直接影响体育行为community→NEW，也间接影响着体育行为community->value→NEW，说明社区是否有指导员，体育基础设施是否完善也直接导致了体育行为的发生；同时另一方面在对体育的认知上也产生了影响，有较好的体育设施，有指导员进行指导对农村妇女对体育的态度有一定的引导作用，进而影响体育行为.

农村妇女文化水平较低，体育与健康知识不足，体育锻炼的健康价值观尚未形成，导致体育价值观对体育行为的直接影响效果并不是很明显，路径系数为0.07，Bootstrap检验结果为1.309，略大于a=0.2水准上的T值1.28.

4 结语

利用偏最小二乘路径建模方法分析湘鄂渝黔边区农村妇女体育行为影响因素，不但可以研究体育行为影响因素的直接影响，还可以研究间接影响.在模型中，既包括了可以观测的显变量，如年龄、职业等，也包括了不可观测的潜变量，如社会支持、体育价值观等.该模型最大的特点在于将潜变量和显变量有机地结合在一组线性结构方程中，从整体上很好地解释了影响因素是如何影响农村妇女体育行为的.

路径分析结果显示：社会支持、社区因素、健康状况、体育价值观这4个潜变量对体育行为有直接影响，社会支持、社区因素、健康状况还通过体育价值观对体育行为有间接影响，心理状况仅通过体育价值观影响体育行为.社会支持不仅包括家人、亲戚朋友的支持，还包括居住地周围环境以及社会各种团体组织的影响，说明家人、社会各界对农村妇女体育的支持很大程度上影响了妇女参不参加体育锻炼；社区指导员和体育设施也是影响体育活动参加的重要因素，有指导员指导和体育设施完善的地区参加体育活动情况较好，虽然湘鄂渝黔边区农村妇女体育锻炼多为跑步、广场舞、舞龙舞狮等形式，但是有指导员进行指导和良好的场地提供能有效促进农村妇女体育行为.

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(责任编辑 陈炳权)

EmpiricalStudyonFactorsofInfluencingRuralWomenSportsBehaviorBasedonPLSPathModeling:Case Study in Border Areas of Hunan,Hubei,Chongqing and Guizhou

DU Jianlin1，LI Xiaoxu2,ZHANG Yuting2,LUO Xuemei1,LUO Jiashun1,FENG Yang2,OU Tingzheng1,GAO Si1

(1.School of Medicine,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China;2.College of Mathematics and Statistics,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)

To investigate the main factors of influencing rural women sports behavior in the national border areas of Hunan,Hubei,Chongqing and Guizhou with the aim of providing evidence for sports intervention and health promotion,the author selected 520 rural women between 18 and 60 years old in the border areas of Hunan,Hubei,Chongqing and Guizhou by random sampling method,and made questionnaire survey.Structural equation model(SEM) of the influential factors was constructed through the partial least squares method.Results showed significant difference among rural women of different occupation and different culture.Health,community factors,social support were important factors of affecting the women’s physical behavior.Women’s psychological status and value on sports showed indirect impact.It is concluded that social support must be increased and good social environment be created,to meet women’s sports demand in these areas,promote their sports awareness,and develop their positive values on sports,so that the rural women’s physical and mental health can be improved.

structural equation model;rural women;sports behavior;empirical analysis

1007-2985(2014)05-0067-06

2014-04-10

国家社会科学基金资助项目(10BTY012)；吉首大学研究生科研创新资助项目(JGY201312)

杜建林(1962—)，女，湖南古丈人，吉首大学医学院教授，主要从事妇女体质与健康研究.

D442.6；R173

A

10.3969/j.issn.1007-2985.2014.05.016