表象训练法在乒乓球教学中应用的Meta分析

王山林，赵元靖

（郑州大学体育学院校本部，河南 郑州 450001）

1 表象训练法概述

1.1 表象训练法的概念

表象训练法亦称想象训练法，是心理训练法的一种，是指借助言语暗示、放录音引导或看录像带等方法，以唤起已有运动表象的方法，由美国心理学者马腾斯等人提出。表象训练法包括4个步骤：表象能力测定、传授表象知识、基础表象训练、结合专项的表象训练。其中，基础表象训练尤为重要，由感觉意识训练、清晰性训练和控制性训练3部分组成。表象训练法要求在放松的前提下进行，同时在训练时唤起的应是正确的而非错误的或扭曲的动作形象，以便巩固正确动作或改进错误动作。

1.2 表象训练法的功能

有研究表明，表象训练在运动技能形成中的作用分为4个方面：（1）建立正确的技术动作表象和形成完整的动作概念；（2）表象训练有助于建立和巩固正确的动力定型；（3）提高所学动作质量，加快动作自动化；（4）有助于运动员在比赛中技战术水平的发挥。由此可见，表象训练法在动作技能形成的泛化阶段、分化阶段、动作自动化阶段都能发挥积极作用，帮助运动员更好地掌握动作。在隔网对抗类项目中，乒乓球项目对技术动作的稳定性和质量都有较高的要求，且心理因素也是决定乒乓球竞技比赛胜负的重要制胜因素，因此表象训练法在乒乓球教学中得到了广泛运用。

2 Meta分析的概念及在本研究中的应用

Meta分析是指对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。区别于传统的文献综述，Meta分析因其使用统计学分析软件Review Manager 5.3而拥有了一定的操作流程和方法，这能使结果更客观、准确，更少地受到作者本身的主观看法以及兴趣爱好的影响。Meta分析在本研究中的应用如下：严格制定纳入以及排除标准，并对最终纳入的文献进行相关质量评估，根据Jadad评分量表中关于“随机”“双盲”“退出与失访”的说明来对纳入文献进行系统的评分，总分为5 分，0～2分为低质量，3～5分为高质量。最后将评分后纳入的文献进行相关数据的提取，提取文献的基本信息、分组方法、研究对象、实验组对照组的样本量等，并将相关信息和数据输入 Excel软件中，将Excel中的数据通过Review Manager 5.3软件进行数理统计，生成森林图和漏斗图对纳入的相关文献进行系统分析。

3 纳入文献的相关结果

运用中国知网、万方、维普等国内文献数据库检索表象训练法在乒乓球教学中应用的所有相关文献，检索词为“心理”“表象训练”“乒乓球”“教学”等。检索年限为1990—2020年，检索到1 456篇。严格按照文章纳入排除标准进行筛选，最终选出完全符合标准的文章有10篇，其中学位论文3篇、核心期刊2篇、非核心期刊5篇。根据Jadad评分量表对这10篇文章进行系统评价，最终得出低质量有7篇、高质量有3篇。本文将这10篇文章数据纳入Review Manager 5.3软件中进行Meta分析，系统评价表象训练法对乒乓球教学效果的影响。（表1）

表1 纳入文献基本情况

4 测试指标的Meta分析

本研究选取以正手攻球为测试指标的实验，对其平均数（Mean）、标准差（SD）、样本量（Total），这些数据进行提取，并输入到Review Manager 5.3软件中生成森林图（图2）和漏斗图（图3）进行Meta分析。

4.1 森林图分析

森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图形。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线（横坐标刻度为1或0）为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和置信区间（confidence interval，CI）， 用 一个菱形（或其他图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区间。森林图通常分为二分类变量森林图和连续型变量森林图，本研究所分析的表象训练法和传统训练法对乒乓球教学的影响指标属于连续型变量，因此绘制连续型变量森林图，在此类研究中，通常用加权均数差（Weighted Mean Difference，WMD）或标准化均数差（Standardized Mean Difference，SMD）作为合并的统计量。本研究实验组和对照组的测量方法和测量单位相同，故选用WMD作为效应量，能真实地反映研究效果，消除绝对值大小对结果的影响。

从图2可以看出，各个研究结果的95%置信区间被每条横线表示，是实验结果所表示出的真实可能存在的范围，反应实验结果的准确性，横线中间的点为各个实验结果的效应值。最下方的菱形标志代表Meta分析过后综合各个研究结果而得到的合并效应量。以0为基准的竖轴为无效标准线，用来判断表象训练法对乒乓球教学的干预是否具有统计学意义，本研究选取的实验结果所呈现出的效应值均未和无效标准线重合，具有统计学意义。在此Meta分析森林图中，表示合并效应量的菱形未与竖轴相交，而且相应的95%置信区间为［0.68，1.14］，没有包含0，说明各研究在Meta分析综合评价之后得出表象训练法对乒乓球教学的影响具有统计学差异。95%置信区间［0.68，1.14］大于0，合并效应量落在竖轴右侧，有利于实验组，表明实验组与对照组有统计学差异，即表象训练法对乒乓球教学的影响程度大于传统训练法。

从宏观上看，图2显示Meta分析表象训练对乒乓球教学的影响，异质性检验结果I²=91%，认为各研究存在统计学异质性。I²是将异质性量化的常用统计量，表示研究间变异占总体变异的百分比。若I²=0，则不存在异质性；I²<25%，则存在轻度异质性；若25%50%，则存在高度异质性。本研究所纳入的研究文献经过Meta分析得出I²=91%，大于50%，则得出各研究存在高度异质性，故选择了随机效应模型进行统计学分析，以进行异质性处理。通过随机效应模型得到总效应值Z=7.82，加权平均数差（WMD）为0.91，95%置信区间（CI）为［0.68，1.14］，P<0.00001，说明在实验组和对照组之间，表象训练法和传统训练法对乒乓球教学的影响有显著的统计学差异。

图2 森林图

4.2 漏斗图分析

本研究所纳入的文献研究经过Meta分析后所形成的漏斗图如图3所示。

图3 漏斗图

经过分析可以看出，代表各研究的散点逐渐趋向于漏斗图的顶端，因此可以判断本研究所纳入文献的样本量和精度都相对较高。而在发表偏倚方面，本研究所生成的漏斗图上围绕各独立研究效应量的点呈现出左右不对称的态势，呈偏态分布，提示有发表偏倚，有可能会高估表象训练法对乒乓球教学的影响效果。但是，发表偏倚不仅是影响漏斗图不对称的唯一原因，还有其他影响因素。其一，纳入了小样本的低质量试验：方法设计差、分析不透彻、造假。其二，纳入的各文献存在真实的异质性：因研究尺度不同导致效应量有所差异，如传统教学法干预体育教学后，可能比先进的教学方法干预效果更好，而传统教学法参加早期小样本研究的可能性更大。此外，小样本研究一般先于大样本研究，因此在大样本教学试验进行时，干预措施已被改善和标准化，这往往导致大样本试验中干预措施的效果较小，这就是因干预措施的强度不同导致的效应量差异。其三，假象：低质量的研究有可能会造成大的干预实验效应，从而产生假阳性结果。其四，检索文献中漏掉了未发表的文献也会导致漏斗图的不对称。

5 结论与不足

5.1 表象训练法对乒乓球教学的影响

经过表象训练法对乒乓球教学的干预后，测试指标正手攻球的测试成绩均明显提高，而且在实验组和对照组之间，P<0.00001，表象训练法和传统训练法对乒乓球教学的影响有显著的统计学差异。95%置信区间［0.68，1.14］大于0，有利于实验组的发展，表明在乒乓球教学当中使用表象训练法，学生对正手攻球的掌握程度是优于使用传统教学法的。长期使用表象训练法能更好地促进乒乓球教学的发展，并提高学员对乒乓球技术的掌握程度。

5.2 研究不足

首先，本研究所纳入的10篇文献按照Jadad质量评分量表进行评分，只有3篇是高质量而其余7篇都为低质量，说明纳入文献质量有待提高，这也对本研究的研究结果的生成造成了一定程度的影响。其次，以表象训练法对乒乓球教学的影响做漏斗图分析，漏斗图显示所纳入的实验数据呈现出左右不对称的态势，呈偏态分布，表示存在发表偏倚，可能会高估表象训练法对乒乓球教学的影响效果。