体育锻炼对大学生焦虑情绪影响的元分析

金胜真

大学生心理健康问题是我国高等教育发展与改革中最为关注的问题；培养全面健康的大学生是我们高等教育的基本任务。然而随着我国社会经济、文化、教育的迅猛发展,高等院校的规模不断扩大,为社会培养了大批优秀的专业人才,但是,由于在校大学生学习、生活压力较重,就业压力过大,人际关系复杂,很容易导致有些学生的心理健康出现问题，从而造成一部分大学生产生焦虑或抑郁心理。教育部体卫艺司工作手册将焦虑定义为人由于不能达到目标或不能克服障碍的威胁,致使自尊心和自信心受挫,或失败感和内疚感增加,形成一种紧张不安并带有恐惧的情绪状态[1]。为了加大对当前大学生心理健康状况的了解,探讨体育锻炼对大学生心理健康的影响,国内出现了大量关于此类实验与调查研究，但是目前没有出现基于这些体育锻炼干预焦虑情绪相关综合研究的元分析。笔者综合以前相关研究分析体育锻炼对大学生各种焦虑准确而具体的整体效应和调节效应，以帮助寻找合理调节大学生焦虑水平的体育锻炼的科学方法或手段。

1 理论假设

目前国内还没有公开发表有关体育锻炼对大学生焦虑情绪影响的元分析方面的论文。仅有部分学者研究体育锻炼与心理健康，或与抑郁的关系的元分析。王卫兵、彭彦铭对体育锻炼对心理健康影响进行元分析，认为体育锻炼对心理健康促进有显著效果[12，13]。然而对焦虑等情绪的影响没有展开研究，因此，对我国诸多体育锻炼对焦虑影响文献进行综合元分析十分必要。

1.1 元分析研究假设

1.1.1体育锻炼对焦虑影响的主效应假设

假设1(a-b)：a、体育锻炼对焦虑影响，基于之前国外元分析效应值(Vicki S，2010)，假设本研究整体的效应值是中等；b、各量表测量干预后或者比较的焦虑效应值差异大；

假设2(a-d)：a、实验前后组内比较；b、实验组与对照组组间比较；c、调查组内比较；d、调查组间比较，得出体育锻炼对焦虑效应值为中等效应。

1.1.2相关因素对体育锻炼影响焦虑的调节效应假设

假设3(a-f)：a、体育锻炼对焦虑影响男子比女子大；b、发表了的文献效应值比不发表的效应值大；c、带课题、基金发表的文献效应值高；d、体能项目锻炼，如慢跑等项目比表现、对抗项目干预效果好；e、体育锻炼对大学生焦虑影响的效果各地区有差异；f、效应值在各发布时间效应值异质性大。

1.1.3体育锻炼行为对焦虑影响的效应假设

假设4：基于(Wipfli，2008)研究结果，a、锻炼时间；b、锻炼频率；c、实验干预时间，各有一个值或范围对焦虑影响的效应值最大；

假设5：中等运动量的体育锻炼对焦虑影响的效应值最大。

2 研究方法

2.1 文献搜索

主要从CNKI 数据库( 中国期刊网) 、中国科技期刊数据库( 维普期刊) 、万方数据检索系统及互联网中进行中文文献搜索。文献搜集分四步完成: 首先，搜索题目中包含“体育锻炼”和“焦虑”的文献，同时筛选出实证研究文献; 其次，搜索题目中包含“运动”和“焦虑”的文献，并且是以大学生为被试进行的研究; 第三，搜索题目中包含“运动量”或者“频率”或者“球”或者“舞蹈”和“焦虑”的文献，为调节效应分析做出分类处理；第四，对文献数据归类，相关体育锻炼对焦虑影响的均数值、t值、F值、r值等进行一一识别，数据不全不纳入文献。英文文献搜索相对简单，未发现以中国大学生被试进行的相关体育锻炼对焦虑影响的实证研究。文献搜索的时间跨度从1995 年1 月到2013年4月底。最终获得满足元分析标准的研究有30项 ，包括学术期刊论文(27篇) 、博士论文(1篇) 和硕士论文(2篇)。30项研究共产生了59个独立样本的效应值，共包括5 685名被试。各独立样本的被试规模在12—698之间，满足元分析标准的最早研究出现在2000年。

2.2 元分析的程序

编码标准：(1) 研究被试必须是大学生人群；(2) 焦虑测量必须采用完整工具；(3) 相关变量包括: 性别、焦虑种类、区域特征、锻炼时间、频率、运动量、每次运动时间；(4) 文献研究方式必须是前后比较、实验组与干预组、调查中锻炼与非锻炼组比较。

编码过程：效应值的产生以独立样本为单位，每个独立样本编码一次。如果某文献包含多个独立样本，对应的也进行多次编码；对于采用不同焦虑测量工具进行研究的独立样本，又遇到不同性别、不同研究方式，同样分别编码。另外，由于本研究实际上存在着锻炼与非锻炼对焦虑影响的效应值和不同运动量或不锻炼对焦虑影响的两种效应值，因此编码是将其分别编码，出现三项重复编码，但是不影响整体效应和调节效应分别计算的效应值。

笔者采用由同一编码者在不同时段针对所有编码文献进行重新编码的方式进行一致性检验。结果发现：除个别数据有偏差外，其他没有差异，说明编码的一致性较高。

2.3 统计分析

本研究选用CMA2.0(Comprehensive meta Analysis 2.0)专业版软件进行元分析。为了确保元分析结论的稳定性,首先使用失效安全数(Fail safe N)来计算发表偏倚。将失效安全数过小的指标淘汰，不纳入进一步的元分析；然后将每个测量指标数据中体育锻炼组是实验组,非锻炼组作为对照组。由于本研究是对比实验组与干预组，因此选用标准化均数差作为效应值。计算时运用估计值Hedges'd[14],求出每个指标合并效应值的点估计值d及其95%的置信区间。其计算公式如下：其中Ne是实验组的样本量,Nc是控制组的样本量。本文采用基于卡方分布的Q值计算效应值的异质性。显著的异质性表明效应值不稳定，以及变量控制下效应值差异大。为了说明异质性的特点，引入Tau2值和I2值进一步说明异质性。

效应值d的方差为:

Tau2值说明随机效应模型中各个研究之间和亚组的方差。大的Tau2能反应研究间真正差异的比重。当研究数量少于五时，该值不准确，另外其值应该是对所有计算合并方差的估计；I2统计值是过度分散占总分散的比率，或者说是研究间变异水平占总变异的百分比，也可以说明为置信区间解释总方差归因于协变量的重叠。I2统计值小于等于25%表示解释率低，其值50%左右说明中度解释率，75%的值具有较高解释率[15]。但具有相当影响力的 《Cochrane 系统评价手册》，则认为 I2>50%时则认为研究间存在异质性[16]。

运用CMA2. 0 软件进行统计可以得到固定模型和随机模型分析结果。固定模型使用研究内的变异计算权重；随机模型使用研究内和研究间变异计算权重。究竟选择固定模型分析还是随机模型分析方法，取决于同质性检验结果。当检验出的效应值是同质时，适合采用固定模型分析方法；当检验出的效应值是异质时，通常有两种处理方式: 第一是删除极端效应值，直至达到同质再进行固定模型分析; 第二是采用考虑了研究内和研究间变异的随机模型分析[17]。当效应值为异质时，本研究采用随机模型分析方法。

3 研究结果

3.1 整体与亚组效应值分析

笔者按照《Cochrane 系统评价手册》元分析程序[16]，依据文献选择策略(见图1)最终纳入文献30篇[3,4,5,6,7,19—44]。

首先，对整体效应进行分析，总体效应值为-0.656(见表1)，根据Cohen's (1988)设置的标准均数差效应范围：小( ≤0.20)、中 (0.50)、大(≥0.80)[18]。本研究得出效应值为中等效应。95%置信区间为-0.782,0.530，验证了假设1a。发表偏倚的安全系数高，达到3 614，说明此结论相对稳定，然而异质性大，Q值为296；I2值为82.748，说明变异解释率为82.748%；同时研究间的估计方差值Tau2值为0.212，进一步说明异质性明显。因此采用随机效应模型进行亚组分析如下。

图1 文献选择策略

注：标记为*的变量表示用《情绪量表 - T 》量表测得的数据；K=效应值数量；D=标准化均数差；SE=标准差；%95CL=置信区间；Z=零假设检验；Tau2=研究间估计方差；I2=变异占总变异百分比；Fail safe N=失效安全系数，下同。

表1表明，体育锻炼对大学女生焦虑影响效应值比男生大，女生效应值-0.682达到中等效应值，男生-0.425未达到中等效应值；在焦虑分类的相关研究中，特质焦虑与社会体格焦虑干预的效果最显著，达到了高度效应；状态焦虑和用SCL-90测量的文献分析后的效应值最低分别是-0.505和-0.551，未达到中等效应。用《情绪量表-T 》测量的文献只有两篇，其合并效应值没有意思，但是可以纳入整个效应值中；另外用SAS测量焦虑文献合并效应值最接近整体效应值，同时这类效应值数量仅为16，说明权重不大，但是能代表整体效应。Q值最大的是对女生干预的效应值以及用STAI测量特质焦虑的文献，其中后者只有五个效应值，但是却出现Q值为119.74的异质性，研究间的估计方差Tau2达到0.696。可见该亚组的各文献的效应值差异大。从而假设1b 得到验证。

3.2 调节变量异质性分析(见表2)

表2显示，本研究根据实验和调查方式、随机选择研究对象与否，是否是发表和基金支持、区域特征等进行调节变量分析。结果显示：调查法组间比较、实验法组内比较、随机选择研究对象的文献、对抗性项目、华东和华中地区研究对象的效应值最接近整体效应值，发表与否的效应值区别不大；带基金课题的文献、以体能训练为锻炼方式研究的文献、研究对象为华南地区的文献异质性统计值非正常，说明其各效应值差异大。因此，除假设2b，3a，3b外，其他假设2a、c、d，假设3c、d、e、f均得到验证。

表2 调节变量效应值数据表

3.3 发布时间与锻炼行为连续数据的异质性分析

对连续性数据采用meta回归分析，在图2至图5中显示：发布年限在2008年、每次锻炼时间47.5分钟左右、每周训练三次、实验干预时间在75天左右异质性性最大，从而验证了假设4。

图2 发表时间meta回归分析

图3 每次锻炼时间(分钟)meta回归分析

图4 练习频率(次/周)meta回归分析

图5实验干预时间(天)meta回归分析

3.4 锻炼行为效应值分析

如表3中对体育锻炼运动量各维度焦虑情绪影响的12篇研究文献[45—57]总共4 506人研究对象进行调节效应元分析。结果显示：锻炼时间4至9周、锻炼频率1至2次、每次锻炼时间1至2小时、中等运动量效应值最大。这一结论验证了假设5。

表3 体育运动中各个维度效应值分析数据表

4 分析与讨论

元分析结果充分证实了体育锻炼能显著降低大学生的焦虑水平。随机模型的总效应值为-0.656，该值比以往国外相关元分析所得结果大；Vicki S等(2010)计算的效应值为-0.22[8]；Wipfli等(2008)计算的效应值为-0.48[9]。可能是由于纳入文献采用的标准不一样，如研究对象为大学生。上述国外两篇相关研究没有限定研究对象年龄的纳入标准，可能促使体育锻炼对焦虑影响的效应值低。也许可以表明中国文化背景下体育锻炼对大学生焦虑影响的有效性作用效果更为明显，或者说国内相关研究偏向于良性结果。体育锻炼对男生比女生焦虑影响的效应值小，与国内很多研究结论吻合。可能因为调查女生和男生体育场与频率或时间的基数不同造成的这个差异，同时也能说明为何假设2b未成立。不同量表测量下各文献效应值差异大，其中通过STAI量表测量的特质焦虑效应值-1.074最高，值得特别说明的是经过SAS测量纳入研究的文献最多，其效应值为-0.600，与总体效应值最为接近，由此看来该结论比较稳定；另外国内学者对SPAS量表测量的研究比较多，社会体格焦虑也是大学生最容易形成的焦虑，干预影响的效应值比较大，为-0.823。

进一步分析总效应值异质性，Q值为297.175。通过亚组分析以及连续数量Meta回归分析发现异质性主要出现在实验法中组内比较、调查法中组间比较、发表过的文献、以华东地区大学生人群为研究对象的研究、2008年出现的相关文献、每次运动的时间40至47分钟得出的效应值。未能证实假设2b：实验组间比较效应值并非和总体效应值一样为中等效应，但本结论与同样采用实验组间比较的国外元分析(Wipfli 2008)计算的效应值为-0.48[9]，结论一致。与以往元分析不同的是本研究纳入发表和非发表文献计算出效应值没有显著差异，并且非发表的文献比发表的文献效应值大，从而不能验证本文假设3b，可能是因为本研究非发表的文献只纳入了硕士和博士论文，使其效应值与发表的文献同样都偏向于良性结论。

对体育锻炼运动量各维度焦虑情绪影响的12篇研究文献总共4 506人研究对象进行调节效应元分析。结果显示：锻炼时间4至9周、锻炼频率1至2次、每次锻炼时间1至2小时、中等运动量效应值最大。该研究结论与国内实证研究以及国外相关元分析结论基本相同。本研究以体育锻炼和各运动量对焦虑影响为代表进行出版偏差的安全系数检验，发现安全系数都很大，没有发现出版偏差问题。这表明研究结果是可靠的。

本研究结论与假设2b，3a，3b相反，说明国内相关研究不能完全参考国外相关元分析，必须考虑中外文化差异以及不同元分析不同的纳入标准。本研究综合对国内关于体育锻炼对大学生焦虑影响的元分析以往相关实证研究，希望能对将来相关研究提供有用的信息和数据。

在元分析文献梳理过程中，还发现国内相关研究存在一些问题:(1)在研究设计上，调查研究多于实证研究、组内设计比组间设计多。在调查数据的收集上，较少有研究能克服共同方法论偏差；(2)研究结果报告上，部分研究没有报告相关系数矩阵、有些研究对调查样本和程序描述不够具体、有些研究在报告相关系数时不够完整，要么只有维度层次没有整体层次，要么相反。另外大多数研究偏向于良性结论。以上问题不利于运用元分析方法从整体上准确把握体育锻炼干预效果，未来的实证研究应尽量克服。

总而言之，当前元分析对体育锻炼理论和大学生心理健康的研究和实践运用具有重要意义。理论研究上，一方面，元分析结果提供了体育锻炼对焦虑情绪影响关系的数据。这些数据和结果能为未来情绪干预研究提供引导；另一方面，通过元分析，发现了值得未来实证研究设法避免和克服的一些问题。实践运用上，研究表明体育锻炼对大学生焦虑情绪影响有不同程度的预测力。这对于组织运用体育锻炼去改进提升并有效调节大学生心理健康具有重要启示意义，尤其是在当今心理健康问题突出的大学校园。

研究的不足:(1) 某些分析的样本较少，在这些分析基础上得出的任何结论都需谨慎。只有满足了以更多实证研究作为支撑的条件，才能得出更科学的结论；(2) 很多潜在的研究问题不是一次元分析就可以解决的。建立在专业知识基础上，感兴趣的研究者可以运用笔者元分析提供的数据，得出更有说服力的结论。

5 结论

当前元分析提供了体育锻炼对大学生焦虑影响的多个相关变量更为精确的估量。整体上体育锻炼对大学生焦虑影响为有效性的效应值达到-0.656，而中等强度的运动量对大学生焦虑情绪干预效果最好达到了-0.850，体能项目如慢跑、快走比对抗性、表现性项目干预效果要好。除此之外，体育锻炼的效果还与其他重要变量，如干预时间、每次运动时间、运动频率高度相关。以上结果表明体育锻炼对大学生焦虑有较强的预测性。相对于国外同类研究，本研究发现在元分析中研究设计、量表测量、地区效应、大学生人群上有更高的解释量，国内的相关研究偏向于良性结果。将来的相关研究应该更加注重不同锻炼行为对焦虑情绪的影响，以及不同的焦虑类型需要的对应具体的调控手段从而取得更好效果。

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