分析大学生休闲体育活动的影响因素：基于二元Logistic 回归模型

郭 健

（辽宁工业大学 体育部，辽宁 锦州 121001）

休闲体育活动 （Leisure Time Physical Activity， 简称LTPA）是学校体育的重要组成部分，对增强学生体质、培养学生终身体育意识、能力和习惯有着极其重要的作用［1］。 而研究发现随着年龄的增长，尤其是青少年和年轻人，大量的休闲时间被电脑、手机等电子产品所取代，其LTPA 行为大幅下降［2］；流行病学证据也表明，从高中到大学，学生们的LTPA 水平有所下降，且不足以改善健康状况［3］；教育部2020 年全国学生体质健康抽测复核数据显示， 大学生体质健康 “不及格率” 约为30.0%，远高于中小学生［4］。 因此，有必要对大学生参与LTPA意愿及行为的影响因素展开研究， 这将有助于相关部门制定针对性的干预措施以改善大学生的体育活动行为。

计划行为理论（the Theory of Planned Behavior 简称TPB）是健康行为研究中使用最为广泛的理论之一， 也是预测体育活动行为最为成功的理论模型。在TPB 框架中，意愿被认为是行为的最直接的决定因素， 而意愿是由行为态度（Attitude，ATT）、主观规范（Subjective Norm，SN）和感知行为控制（Perceived Behavioral Control，PBC）3 个因素直接决定的。 此外，TPB 还假设PBC 可以直接对行为产生影响。 据一项荟萃分析显示TPB 可以解释锻炼意愿44.3%的变异以及锻炼行为13.9%的变异［5］，可见TPB 对锻炼意愿和锻炼行为具有较高的解释力， 因此本研究运用TPB 框架来研究大学生LTPA 行为及意愿的影响因素。

目前， 国内有诸多文献将TPB 运用于大学生锻炼行为之中， 但均是将大学生体育锻炼的意愿和行为作为连续变量展开研究，运用的统计方法为多元线性回归模型［6］或结构方程模型［7-8］，其研究结果尽管可以定量地展现大学生锻炼意愿和行为与ATT、SN 和PBC 间的线性依存关系， 但无法得知自变量对因变量影响的概率大小。 而运用二元logistic 回归模型，将大学生体育锻炼的意愿（高或低）和行为（活跃或不活跃）作为二分类变量来进行研究， 则可以很好地展现自变量对因变量影响的概率变化， 也可在实践中针对低锻炼意愿和低活跃的学生制定有效的干预措施，因此本文将运用二元logistic 回归模型作为主要的统计方法。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

将辽宁省6 所高校作为调查单位， 调查对象均为全日制大一和大二学生， 由体育老师在上课时发放调查问卷并现场回收问卷。 分两次发放调查问卷，第一次主要调查学生的锻炼ATT、SN、PBC 和锻炼意愿等内容， 间隔一周后调查学生的休闲时间体育锻炼行为。 共发放问卷1 936 份， 剔除无效问卷后，共回收问卷1 592 份，有效问卷回收率为82.23%，其中大一学生738 人（46.36%），大二学生854 人（53.64%），男生960人（60.3%），女 生632 人（39.7%），平 均 年 龄 为19.42（SD=±0.81）岁。

1.2 调查工具

根据Ajzen 关于TPB 预测变量的概念和测量方法的要求编制调查量表［9］，量表中的各条目均采用7 分Likert 量表进行评估， 本研究中TPB 分量表的Cronbach α 系数在0.74～0.95之间，均可以接受。

ATT 的测量主要包括5 个条目， 主要内容为：“在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动，对我来说是……”1）不愉快-愉快；2）不享受-享受；3）枯燥-有趣；4）无用-有用；5）不重要-重要。范围从1 分（非常不同意）到7 分（非常同意）；该分量表的Cronbach α 系数为0.95。

SN 的测量主要包括3 个条目：“对我重要的人 （如父母、朋友等）支持我/赞成我/认为我应该在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动”。 范围从1 分（非常不同意）到7 分（非常同意）；该分量表的Cronbach α 系数为0.83。

PBC 的测量主要包括3 个条目：1） 对你而言，“在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动，将是？”范围从1 分（极其困难）到7分（极其容易）；2）你对“在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动”的控制力有多大？ 范围从1 分（非常弱）到7 分（非常强）；3）你有多大的信心“在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动”？ 范围从1分（完全不自信）到7 分（非常自信）；该分量表的Cronbach α系数为0.74。

LTPA 意愿由3 个条目测量：“我计划/打算/决心在接下来的一周的空闲时间（课外）里，在校园中每周至少进行3 次每次30min 以上的体育活动”，范围从1 分（非常不同意）到7 分（非常同意）；该分量表的Cronbach α 系数为0.92。

使用Godin 和Shephard 编制的Godin 休闲时间运动问卷［10］对大学生LTPA 行为进行了测量。 该问卷设计简短可靠，且易于快速完成，已被广泛用于测量大学生的LTPA 行为［11-12］。 该量表要求参与者回忆过去7 天的LTPA 行为：“在过去7 天 （即上一周） 的空闲时间， 你平均做了多少次超过30min 的轻度/中度/剧烈的体育锻炼？ ”。 根据Amireault 和Godin 的研究， 用以下公式计算中度-剧烈休闲得分指数（Leisure Score Index，简称LSI），中度-剧烈LSI=（中等LTPA频率×5）+（剧烈LTPA 频率×9）， 其中LSI≥24 的人被归类为活跃人群；LSI≤23 的人被归类为不活动人群［13］。

此外，前人研究［11］表明性别和BMI 会对大学生的锻炼行为及意愿产生显著性影响， 因此在问卷中同时调查了被试者的性别、身高和体重，其中BMI=体重/身高2（kg·m-2）。

1.3 数据分析

利用SPSS19.0 统计分析软件对有效数据进行统计分析。首先利用交叉表和百分比卡方检验来验证混杂变量 （性别和BMI）与LTPA 意愿（高或低）及LTPA 行为（活跃或不活跃）间的显著差异性； 然后将具有显著差异性的混杂变量纳入二元logistic 回归模型中，连同TPB 的结构变量（ATT、SN 和PBC），一起检验与LTPA 意愿（高或低）和LTPA 行为（活跃或不活跃）的关系。

2 研究结果

2.1 大学生参与LTPA 意愿的影响因素分析

2.1.1 性别、BMI 与LTPA 意愿的相关分析

为了创建意愿二分类变量，根据Beville 等人［11］的做法，将意愿汇总分的中位数作为LTPA 高、低意愿的临界值。 我们对意愿子量表进行了汇总，总分的范围是3 到21，现将等于或小于12 的分数归类为低意愿， 等于或大于13 的分数归类为高意愿，其中高意愿组为758 人占47.61%，低意愿组为834 人占52.39%。

用卡方检验来验证性别、BMI 分类与LTPA 意愿间是否有显著性差异。 由表1 可知，性别与LTPA 意愿的Pearson 卡方值为47.103，p＜0.001，说明不同性别学生的LTPA 意愿存在显著性差异；BMI 与LTPA 意愿进行卡方检验后发现，Pearson 卡方值为0.571，p＞0.05， 说明不同BMI 组别学生的LTPA 意愿间并不存在显著性差异。

2.1.2 logistic 回归分析TPB 结构变量与LTPA 意愿的关系

采用二元logistic 回归模型分析TPB 结构变量与LTPA意愿之间的关系，将LTPA 意愿（高意愿和低意愿）作为因变量，其中高意愿赋值为1，低意愿赋值为0。 将性别作为混杂变量与ATT、SN 和PBC 一起纳入logistic 回归模型中，使用向后条件参数估计似然比检验法，检验后没有排除的变量，因此将所有变量纳入回归方程。

通过二元logistic 回归模型统计结果显示， 模型Hosmer and Lemeshow Test 检验的p=0.322>0.05， 说明模型与数据的拟合优度较高；该模型中的R2估计值从0.458（Cox & Snell）到0.611（Nagelkerke），即该模型可以解释大学生LTPA 意愿的45.8%到61.1%的差异变化；由表2 可知，在这个logistic 回归模型中， 性别并不会对LTPA 意愿产生显著性影响 （p=0.095＞0.05）；ATT、SN 和PBC 均对LTPA 意愿产生显著正向影响，其回归系数分别为0.574、0.270 和0.787（p<0.001），其OR值分别为1.776、1.310 和2.197。

2.2 大学生LTPA 行为的影响因素分析

2.2.1 性别、BMI 与LTPA 行为的相关分析

用卡方检验来验证性别、BMI 分类与LTPA 间是否具有显著性差异， 由表3 可知Pearson 卡方值分别为56.624 （p＜0.001）和9.263（p=0.026＜0.05），说明不同性别和不同BMI 组别学生的LTPA 均存在显著性差异。

2.2.2 logistic 回归分析TPB 结构变量与LTPA 行为的关系

为了创建LTPA 行为分类变量， 根据Amireault 和Godin的研究［13］将LSI≥24 的学生归类为活跃人群，将LSI≤23 的学生归类为不活跃人群，其中活跃人数为1 182 人占74.25%，不活跃人数为410 人占25.75%。

在进行二元logistic 回归方程时，将LTPA 行为（活跃和不活跃）作为因变量，其中活跃人群赋值为1，不活跃人群赋值为0。 将性别和BMI 作为混杂变量与ATT、SN 和PBC 一起纳入logistic 回归模型中，使用向后条件参数估计似然比检验法，检验后并没有排除的变量，因此将所有变量纳入回归方程。

二元logistic 回归分析结果显示，Hosmer and Lemeshow Test 检验的p 值为0.415 大于0.05，说明模型与数据的拟合优度较高，该模型中的R2估计值从0.184（Cox & Snell）到0.271（Nagelkerke），说明该模型可以解释大学生LTPA 活跃程度的18.4%到27.1%的变化。具体来说，在这个logistic 回归模型中，性别对LTPA 行为产生显著性正向影响， 其回归系数为0.43（p=0.002＜0.01），OR 值为1.538， 即男生LTPA 的活跃程度是女生的1.538 倍；在BMI 方面，仅正常体重组与肥胖组有显著性差异，正常体重组的回归系数为0.782（p=0.001＜0.01），OR值为2.185， 即正常组LTPA 活跃程度是肥胖组的2.185 倍；ATT 和SN 并不会对LTPA 行为产生显著性影响 （p 值分别为0.673 和0.396， 均大于0.05），PBC 和意愿均对LTPA 行为产生显著的正向影响， 其回归系数分别为0.472 （p＜0.001）和0.259（p＜0.001），OR 值分别为1.604 和1.296。

表1 不同性别及不同BMI 组别与LTPA 意愿的卡方检验表

表2 大学生LTPA 意愿影响因素的Logistic 回归分析结果

表3 不同性别及不同BMI 组别与LTPA 的卡方检验表

3 讨论

表4 大学生LTPA 行为影响因素的Logistic 回归分析结果

3.1 大学生参与LTPA 意愿的影响因素

在大学生参与LTPA 意愿方面， 传统观点可能认为男生的意愿要高于女生，但本研究结果显示，男生和女生参与LTPA 的意愿间并无显著性差异。 其原因可能是女生虽然生性温柔好静， 但更注重以体育锻炼的方式来提高自己的外在身体形象， 并更能深刻地意识到锻炼所带来的精神及身体上的健康效益［14］，因此导致女生参与LTPA 的意愿与男生并无显著性差异。

本研究结果显示，ATT、SN 和PBC 均对LTPA 意愿产生显著的正向影响，在其他条件不变的情况下，ATT、SN 和PBC 得分每增加一个单位， 大学生参与LTPA 由低意愿转换为高意愿的概率就分别增加1.776 倍、1.310 倍和2.197 倍， 由此可见，提高大学生对LTPA 益处的认知水平、增加重要他人的社会压力及培养学生的运动技能、 提供学生参与LTPA 的机会等均会提高大学生参与LTPA 的意愿。

尽管ATT、SN 和PBC 均对大学生参与LTPA 的意愿产生正向影响，但SN 相较于ATT 和PBC，其影响力最弱，有学者［8，15］认为这是由SN 本身的结构造成的。SN 主要包含指令性规范（injunctive norms）和描述性规范（descriptive norms），不同类型的社会规范在人们行为中发挥着不同的作用： 指令性规范对社会行为（如戒烟、安全驾驶等行为）意愿的影响力要优于描述性规范；而描述性规范对个体的行为（如锻炼、健康饮食等行为）意愿的影响则更高［16］。 许昭等人［8］的研究结果也表明， 描述性规范相较于指令性规范对大学生锻炼意愿的影响也更高。由于TPB 着重测量的是指令性规范，因此在未来对大学生锻炼意愿的研究中应着重于描述性规范的测量， 以提高SN 的影响力；此外，由于大学生的独立意识更强，很少会受到重要他人的社会压力， 这也影响了SN 对LTPA 意愿的影响力。

因此，在针对LTPA 低意愿的学生进行干预时，体育工作者应着重于ATT 和PBC 水平的提高，即通过宣传、讲座及校园体育文化等形式提高他们对体育锻炼益处的认知水平，并着重对他们进行基本运动技能的培养， 开展丰富多彩的课外体育活动， 增加他们参加体育锻炼的机会， 以培养他们参与LTPA 的信心和兴趣，从而达到提高参与LTPA 意愿的目的。

3.2 大学生LTPA 行为的影响因素

尽管男生和女生在LTPA 意愿方面并没有显著性差异，但是在LTPA 行为方面， 男生LTPA 的活跃程度是女生的1.538 倍，这说明女生在将LTPA 意愿转化为行为方面，感受到了比男生更多的障碍，如：有研究显示［17］，体育运动产生的体力消耗是导致女生不参与运动的最大障碍； 当体育运动与工作学习有冲突时， 女生更容易把体育运动放在不太重要的位置等。 因此，未来有必要针对如何有效帮助女生消除LTPA意愿向行为转换的障碍展开研究， 以提高女生参与LTPA 的活跃度。

BMI 对LTPA 行为的影响方面，本研究发现正常组LTPA活跃程度是肥胖组的2.185 倍，其他组与肥胖组间并无显著性差异。 肥胖学生一直以来都是大学校园中LTPA 不活跃人群的重要组成部分，尽管肥胖与遗传、不良饮食及学业压力等因素有关， 但增加LTPA 特别是避免久坐不动的生活方式是预防肥胖的最重要因素［18］，Petersen 等人［19］的研究也显示，LTPA与肥胖间具有显著的负相关，LTPA 越多则肥胖的概率就越低。 因此， 高校体育工作者有必要关注肥胖学生的LTPA 情况，并制定有针对性的监控和干预措施，如：通过手机APP 等新媒体技术手段来监控及提高其LTPA 水平等。

本研究结果显示， 意愿和PBC 会对LTPA 行为的活跃程度产生显著的正向影响，在其他条件不变的情况下，PBC 和意愿分别增加一个单位， 大学生LTPA 活跃的概率将分别增加1.604 和1.296 倍； 而ATT 和SN 并不能对LTPA 行为产生直接影响， 这与TPB 假设一致。 但与理论不一致的是，PBC 对LTPA 行为的影响（β=0.472）要高于LTPA 意愿（β=0.259），其原因可能为：1）TPB 是在理性行为理论基础上加入PBC 后扩展而来，之所以加入PBC，其目的是用来预测不完全受意志控制的行为。 本研究中PBC 的影响要高于意愿，这说明大学生的LTPA 行为并不是完全受意志控制的行为，即LTPA 并非完全的理性行为［8，20］；2）Ajzen 和Fishbein［21］认为，人们在实施行为意愿时如果遇到困难或障碍， 其意愿与行为间关系就会减弱，由于大学生活丰富多彩，大学生参加LTPA 行为的意愿和计划极易受到课外活动及学习压力等因素的影响， 从而降低了LTPA 意愿对LTPA 行为的影响。 因此，针对LTPA 不活跃的学生， 体育工作者首先需要培养他们基本运动技能和传授基本的体育知识， 以增加他们对体育运动的兴趣和信心；其次，鼓励他们从日常学习生活中进行运动，如：步行上下课，边跑步边听英语等，以克服课外运动的时间限制，增加参与LTPA 的机会；第三，提高学生关于长期体育锻炼有益于身体健康、外在形象及学业成绩的认知，增强其进行体育锻炼的内在动机，并逐渐培养其运动习惯，以促进其长期坚持LTPA。

4 结论

1）性别和BMI 并不会对大学生参与LTPA 的意愿产生显著性影响；但在LTPA 行为方面，男生LTPA 的活跃程度是女生的1.538 倍，BMI 正常组LTPA 活跃程度是肥胖组的2.185倍。

2）大学生参与LTPA 的ATT、SN 和PBC 均对大学生参与LTPA 的意愿产生显著的正向影响；其中PBC 的影响最大，SN的影响最弱。 在其他条件不变的情况下，ATT、SN 和PBC 得分每增加一个单位， 大学生参与LTPA 由低意愿转换为高意愿的概率就分别增加1.776 倍、1.310 倍和2.197 倍。

3）大学生参与LTPA 的意愿和PBC 均对LTPA 行为产生显著的正向影响，其中PBC 的影响要高于意愿。 在其他条件不变的情况下，PBC 和意愿分别增加一个单位， 大学生LTPA活跃的概率将分别增加1.604 和1.296 倍。