河北省普通高校非体育专业学生体育锻炼行为的影响因素研究

郭鸿 刘钊 林彦

河北师范大学 河北石家庄 050024

近年来，随着社会经济的不断发展和生活水平的提高，人们对健康和体育锻炼的关注度也越来越高。体育锻炼作为一种重要的身体活动方式，对促进人们的身体健康、提高工作效率和改善生活质量起着重要作用［1］。随着移动互联网和智能手机的普及，大学生的体育锻炼行为受到了一定程度的影响。手机成瘾是指个体对于手机的过度依赖和无法自拔的现象，这种现象在大学生群体中尤为突出［2］。根据相关研究，手机成瘾可能导致大学生长时间盯着手机屏幕、缺乏体育锻炼的意愿和能力、较少参与体育锻炼等问题［3］。大学生作为一种特殊的人群，他们的核心自我评价与体育锻炼行为之间的关系也备受关注。核心自我评价是个体对自己的态度、观点、能力和价值的总体评价［4］。正面的核心自我评价可以构建健康积极的心理状态，从而促进个体参与体育锻炼行为［5］。此外，大学生作为一个特殊的群体，他们的健身自主支持感也是影响其体育锻炼行为的重要因素之一。健身自主支持感是指个体对于自身参与体育锻炼行为的信心和自主性的感知程度。研究表明，健身自主支持感能够促进个体形成积极的运动态度和习惯，从而增强他们参与体育锻炼的意愿和能力［6］。

然而，目前针对河北省非体育专业学生的健身自主支持感、手机成瘾和核心自我评价与体育锻炼行为之间关系的研究仍然相对缺乏。在此背景下，研究将探究河北省普通高校非体育专业学生的健身自主支持感、手机成瘾、核心自我评价对体育锻炼行为的影响，以期为制定有针对性的干预措施和提高非体育专业学生的体育锻炼行为水平提供理论依据。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本研究选取河北省普通高校非体育专业学生作为研究对象，被试样本包括来自河北省18所普通高校的大学生。研究采用随机抽样和分层抽样相结合的抽样方法，数据收集以问卷调查的方式展开，问卷结构由人口基本信息、各变量量表两部分组成。本研究涉及的主要概念参照了其他学者的成熟量表内容，并设计健身自主支持感、手机成瘾、核心自我评价、体育锻炼行为变量的量表和问卷。问卷发放以网络问卷（问卷星）为主，纸质问卷为辅，最终共有458名大学生参与了本研究，剔除无效问卷后共回收439份有效问卷。

表1 展示了样本分布情况的描述统计分析结果。样本包括性别、年级和每周参加运动次数3 个变量。性别方面，男性样本数量为176人，占总样本的40.1%；女性样本数量为263 人，占总样本的59.9%。可以看出，在该样本中，女性参与调查的比例较高。年级方面，大一的样本数量最多，共有204 人，占总样本的46.5%；其次是大二样本，共有93 人，占总样本的21.2%；大三和大四的样本数量分别为90人和52人，分别占总样本的20.5%和11.8%。这可能反映了该研究中大一学生的数量相对较多。在每周参加运动的次数方面，参加0次运动的人数较少，仅有5人，占总样本的1.1%；参加1 次、2 次和3 次运动的人数相对较多，分别为81 人（18.5%）、86 人（19.6%）和61 人（13.9%）；而参加4 次以上运动的人数最多，共有206 人，占总样本的46.9%。这显示出大多数被调查者每周都会参加运动，且有相当一部分人每周运动频率较高。

表1 样本分布情况的描述统计分析

1.2 研究工具

1.2.1 健身自主支持感量表

采用房蕊［7］编制的《健身自主支持感量表》来测量大学生体育锻炼自主支持感。采用李克特5 分量表，都为正向计分，其中1、2、5 和6 题为制度设施支持感，第3、7和10题为信息氛围支持感，4、8和9题为健身情境支持感。题项总分≥37 分，则认为有较高的支持感；27～36分记为中等水平，≤28分记为较低水平。

1.2.2 手机成瘾量表

MPATS（Mobile Phone Addiction Tendency Scale）是一种正式量表，由熊婕、周宗奎等人［8］根据国内外有关手机的研究成果以及手机成瘾相关知识开发而成。该量表共有16个项目，每个项目按照实际情况从非常不符合到非常符合进行评分，共分为4个维度：戒断症状、突显行为、社交抚慰和心境改变。该量表的Cronbach's alpha 系数为0.83，4 个因素的α 系数均在0.55～0.80 之间；该量表的重测信度为0.91，4 个因素的重测信度为0.75～0.85。该量表总分为80分，得分越高表示手机成瘾倾向越强，即手机使用行为越不规范。

1.2.3 核心自我评价量表

核心自我评价量表［9］由Judge等人编制，用于评定个人在社会中所感受和体悟到的来自外界和他人尊重、理解、支持与关怀的程度评分，分数越高表明个体对自己的评价越高。该量表的内部一致性系数为0.83，共10个条目，采用5级评分（分别为完全不同意、不同意、不确定、同意、完全同意）。

1.2.4 体育活动等级量表

采用梁德清等人［10］修订的《体育活动等级量表》，从体育运动的强度、频率及单次运动的时间3 个方面计算运动总量。记分方式：运动量=强度×时间×频率，每个方面各有5个选项，强度与频率从l～5选项分别计1～5 分，时间从1～5 选项分别计0～4 分，运动量最高为100 分，最低为0 分。总的制定标准如下：小运动量≤19分；中等运动量为20～42分；大运动量≥43分。得分越高说明运动量越大。

1.3 统计分析法

利用统计软件SPSS 25 进行数据的统计。首先对数据进行数据整理，剔除无效问卷，修正空白值和异常值；通过描述性分析阐述人口统计，进行相关分析、线性回归分析。

2 结果分析

2.1 共同方法偏差检验

本研究采用控制未测单一方法潜因子法来检验共同方法偏差［11］。结果显示，特征值大于1 的因子有19 个，其中第一个因子解释的总方差为31.097%，小于40%的临界值，表明本研究的共同方法偏差不明显。

2.2 各变量的描述统计和相关分析

如表2 所示，健身自主支持感与体育锻炼行为呈显著正相关；手机成瘾倾向与体育锻炼行为呈显著负相关；核心自我评价与体育锻炼行为不显著，各系数均小于0.8。因此，不存在共线性问题。

表2 健身自主支持感、手机成瘾、核心自我评价和体育锻炼行为的相关性

2.3 健身自主支持感、手机成瘾、核心自我评价对体育锻炼行为的回归分析

本研究通过上述相关性分析可知，健身自主支持感、手机成瘾对体育锻炼行为之间存在显著的相关关系，因此，可以进行下一步的回归分析。本部分将采用线性回归分析方法，去测量两种及两种以上的自变量和因变量之间相互依赖的关系情况。

回归分析结果如表3 所示，其中自变量是健身自主支持感（t=4.392，P＜0.05）、手机成瘾t=-3.568，P＜0.05）、核心自我评价（t=1.472，P＞0.05），因变量是体育锻炼行为。从表3 可以看出，健身自主支持感对体育锻炼行为有显著正向影响，P＜0.05；手机成瘾对体育锻炼行为有显著负向影响，P＜0.05；核心自我评价对体育锻炼行为无影响，模型如图1所示。

图1 健身自主支持感、手机成瘾、核心自我评价对体育锻炼行为的模型图

表3 模型参数回归分析检验

3 讨论

健身自主支持感对非体育专业学生的体育锻炼行为具有显著正向影响。这意味着非体育专业学生在感受到更高程度的健身自主支持感时，更有可能积极参与体育锻炼行为。这与之前的研究结果一致，董宝林等人［12］的研究表明，健身自主支持感与大学生的体育锻炼行为呈正相关。因此，学校可以通过提供相关的健身指导和支持措施，帮助非体育专业学生培养健身自主支持感，从而促进他们更积极地参与体育锻炼。手机成瘾倾向对非体育专业学生的体育锻炼行为具有显著负向影响。这表明非体育专业学生手机成瘾倾向越严重，他们参与体育锻炼的可能性越低。这与现代社会普遍存在的问题相关，手机作为一种高度便捷和吸引人的娱乐工具，很容易让人沉迷其中而忽视体育锻炼。因此，建议个人和学校限制手机使用时间，提供相关的教育和心理辅导，以减少非体育专业学生对手机的依赖，从而增加他们参与体育锻炼的机会［13］。

然而，该研究结果表明核心自我评价与非体育专业学生的体育锻炼行为之间没有显著影响。尽管核心自我评价是一个重要的心理概念，它反映了个体在社会中所感受和体悟到的来自外界和他人的尊重、理解、支持与关怀的程度，但在本研究中，并未发现其对体育锻炼行为产生直接影响的证据。这可能是因为其他因素对非体育专业学生的体育锻炼行为具有更显著的影响，如社会支持和自我效能感等。因此，进一步研究可以探究这些可能的影响因素，并进一步分析它们对非体育专业学生体育锻炼行为的影响程度。

4 结论与建议

根据相关分析和回归分析检验的结果，得出以下结论和建议。

4.1 结论

健身自主支持感对非体育专业学生的体育锻炼行为有显著正向影响（β=0.206，P＜0.001），这意味着非体育专业学生的健身自主支持感水平越高，他们参与体育锻炼的可能性也越大［14］。

手机成瘾倾向对非体育专业学生的体育锻炼行为有显著负向影响（β=-0.183，P＜0.001），这表明非体育专业学生手机成瘾倾向越严重，他们参与体育锻炼的可能性越低［15］。

核心自我评价对非体育专业学生的体育锻炼行为没有显著影响（β=0.075，P＞0.05）。

4.2 建议

基于以上结论，针对非体育专业学生的健身自主支持感、手机成瘾倾向、核心自我评价，提出以下具体的干预措施和建议。

提升健身自主支持感。学校层面可以提供相关的健身指导和支持，包括制订个性化的健身计划、提供健身教练指导、组织健身活动等。同时，鼓励学生进行积极的自我激励和自我效能培养，如通过设定目标、记录进展、与他人分享成就等方式，增强学生的健身自主支持感［16］。

减少手机成瘾倾向。个人和学校可以采取措施限制手机使用时间，如设定定期的手机禁用时间、制定手机使用规定等［17］。此外，提供相关的教育和心理辅导，帮助学生认识到手机成瘾的负面影响，并提供应对策略和替代活动，以减少对手机的依赖，从而增加他们参与体育锻炼的机会。

应进一步研究其他影响因素。考虑到核心自我评价对体育锻炼行为没有显著影响，建议在进一步研究中探究其他可能的影响因素，如社会支持、自我效能等，并进一步分析它们对非体育专业学生体育锻炼行为的影响程度［18］。这样可以制定更加全面和有效的干预措施，促进非体育专业学生的体育锻炼行为。

5 结语

个人和学校要共同努力，重视非体育专业学生的健身自主支持感和手机成瘾倾向，以促进他们积极参与体育锻炼行为，提高身体健康水平。同时，进一步研究其他可能的影响因素，制定更有针对性的干预措施，以更好地满足非体育专业学生的体育锻炼需求。通过以上措施的实施，可以提高大学生在运动中的持续参与度，促进健康的生活方式和积极的运动行为。