Cross-lagged model analysis of the relationship between physical exercise, academic performance, and aggressive behavior in junior high school students
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摘要:
目的 探究初中生青少年攻击行为、体育锻炼和学习成绩间的因果关系，为制定科学运动方案提供参考依据。 方法 采用纵向追踪研究方法，2021年6月—2022年6月在为期12个月的研究计划中，使用Buss-Perry攻击问卷(BPAQ)、青少年体力活动问卷(PAQ-A)和考试成绩作为测量工具，对江苏省2个市502名初中生进行3次追踪测量(T1：2021年6月，T2：2021年12月，T3：2022年6月)，构建交叉滞后模型。 结果 T1体育锻炼正向影响T2学习成绩(β=0.22)、负向影响T2攻击行为(β=-0.13)，T1攻击行为负向影响T2学习成绩(β=-0.23)，T1学习成绩负向影响T2攻击行为(β=-0.09)。T2体育锻炼负向影响T3攻击行为(β=-0.05)、正向影响T3学习成绩(β=0.19)，T2攻击行为负向影响T3学习成绩(β=-0.08)，T2学习成绩负向影响T3攻击行为(β=-0.06)(P值均 < 0.05)。初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的交叉滞后模型结果显示，χ2/df=8.80，CFI=0.96，NFI=0.95，RFI=0.87，IFI=0.96，TLI=0.88，RMSEA=0.12，模型拟合良好。多组结构方程模型结果显示，各模型与基线模型(CFI=0.95，TLI=0.86，RMSEA=0.10，90%CI=0.08~0.11，P < 0.01)在性别上差异无统计学意义(△CFI < 0.05，P>0.05)。 结论 初中生体育锻炼负向预测攻击行为、正向预测学习成绩，初中生学习成绩和攻击行为相互负向影响。应制定科学运动方案，减少攻击行为，有效提升青少年学习成绩。 Abstract:Objective To investigate the causal relationship between junior high school students aggressive behavior, physical exercise and academic performance, so as to provide a reference basis for the development of scientific exercise programs. Methods A longitudinal follow-up study was conducted on 502 junior high school students over a 12-month period from June 2021 to June 2022 using the Buss-Perry Aggressive Questionnaire (BPAQ), Physical Activity Questionnaire for Adolescents (PAQ-A), and test scores as the measurement tools (T1:June 2021, T2:December 2021, T3:June 2022), and a cross-lagged model was constructed to measure the relationship between aggression, physical activity and academic performance. Results At T1, physical exercise had a positive effect on academic performance at T2 (β=0.22) and a negative effect on aggressive behavior at T2 (β=-0.13), aggressive behavior negatively affected academic performance at T2 (β=-0.23), and academic performance had a negative effect on aggressive behavior at T2 (β=-0.09). Physical exercise at T2 had a negative effect on aggressive behavior at T3 (β=-0.05) and a positive effect on academic performance at T3 (β=0.19). Aggressive behavior at T2 negatively influenced academic performance at T3 (β=-0.08). Academic performance at T2 negatively influenced aggressive behavior at T3 (β=-0.06) (P < 0.05). The results of cross-lagged modeling of junior high school students aggressive behavior, physical exercise and academic performance showed that the model was well fitted (χ2/df=8.80, CFI=0.96, NFI=0.95, RFI=0.87, IFI=0.96, TLI=0.88, RMSEA=0.12). The results of multi-group structural equation modeling showed that the differences between the models and the baseline model (CFI=0.95, TLI=0.86, RMSEA=0.10, 90%CI=0.08-0.11, P < 0.01) were not statistically significant in terms of gender (△CFI < 0.05, P>0.05). Conclusions Physical exercise negatively predictes aggressive behavior and positively predictes academic performance, and academic performance and aggressive behavior negatively affect each other. A scientific exercise program should be developed to reduce aggression and effectively improve adolescents' academic performance. -
Key words:
- Aggression /
- Exercise movement techniques /
- Learning /
- Mental health /
- Students
1) 利益冲突声明 所有作者声明无利益冲突。 -
研究表明，青少年攻击发生率为5.2%~22.3%[1]。青少年横断面研究[2]与大学生纵向追踪计划[3]表明，体育锻炼可降低攻击行为水平。同时，具有较高攻击行为的儿童大脑抑制、协同以及整合能力稍弱于正常儿童[4]。“挫折—攻击”理论认为，学习成绩受挫的青少年更具攻击性[5]；而学习成绩好和一般者发生攻击行为的概率仅是学习成绩差的65%和80%[6]。运动可提升青少年注意、学习与记忆方面能力[7]，对青少年大脑神经生理、认知机制和社会心理存在益处[8]；研究证明，体育锻炼与学业成绩呈正相关[9]，运动干预可提升学生成绩[10]。进化心理学认为，男性比女性具备更多攻击性[11]，且更多进行体力锻炼[12]，男、女生在学习成绩方面也存在差异[13]。为了解青少年攻击行为、体育锻炼和学习成绩之间的关系，探讨3个变量的纵向发展变化[14-15]，本研究拟通过3轮纵向设计，构建交叉滞后模型，探讨青少年攻击行为、体育锻炼和学习成绩间的关系，进而验证因果结论。
1. 对象与方法
1.1 对象
采用整群抽样与方便抽样相结合的方式，于2021年6月方便选取江苏省2个市(扬州和南京)2所学校，并在每所学校七至八年级选取部分班级，以整班为单位将全班学生作为被试进行基线调查(T1，第1次测量)。共计15个班级，初始参与被试为525名。其中男生257名，女生268名，平均年龄为(13.77±0.82)岁。随后每6个月对被试进行一次数据追踪，第2次测量(T2，2021年12月)收集513份数据，其中男生255名，女生258名；第3次测量(T3，2022年6月)收集502份数据，其中男生246名，女生256名。本研究通过扬州大学护学院伦理委员会审查(编号: YZUHL2020102)。
1.2 调查方法
1.2.1 攻击行为问卷
采用修订后的Buss-Perry攻击问卷(Buss-Perry Aggression Questionnaire, BPAQ)[6]对青少年攻击行为进行测量，量表分为敌意、语言攻击、愤怒、躯体反应性攻击、躯体主动性攻击、疑心6个维度，共28个题项，该问卷为Likert 5点计分法，按照“1=完全不符合”~“5=完全符合”赋分，得分为28~140分。该量表得分越高表明攻击行为水平越高，其Cronbach α系数为0.90。
1.2.2 青少年体力活动问卷
采用青少年体力活动问卷[16](Physical Activity Questionnaire for Adolescents, PAQ-A)测量体育锻炼水平，量表共有8个维度，8个题项[中高强度体力活动(moderate to vigorous physical activity, MVPA)、体育课活动、午休期间活动、放学后活动、晚上活动、周末活动、一周总体评价、每天总体评价]，每个题目设计5个选项，按照整体活动量由低到高分别赋值1~5分。总分为8个问题得分的平均分(5点评分)，得分范围1~5分，总分越高表明体力锻炼水平越高，其Cronbach α系数为0.97。
1.2.3 学习成绩
采用学校提供的七年级下学期、八年级上和下学期3次期末考试成绩，包括语文、数学、英语、历史、生物、地理和政治，试卷内容和作答时间都相同，成绩具有可比性，将7科成绩进行标准化处理后加和作为每名学生的学业成绩。
1.3 测量程序
测量共分为3次，每次测量以班级为单位，每班由2名经过培训的研究生和1名本科生施测，测量前征得班主任同意，给每位被试发放知情同意书，确保在知情情况下填写量表。T1在被试七年级下学期期末进行，T2在八年级上学期期末进行，T3在八年级下学期期末进行，3次测量均使用BPAQ和PAQ-A；学习成绩最后由班主任处获得。所有数据均匿名，严格保密。
1.4 统计学分析
使用SPSS 24.0软件进行数据描述性统计、相关分析。采用Harman单因素检验方法[17-18]检验是否存在共同方法偏差问题，使用AMOS 24.0软件进行测量一致性分析，并构建交叉滞后模型进行拟合并检验，探究其中是否存在性别差异。采用Pearson相关分析各变量间相关性。以P＜0.05为有统计学意义。
2. 结果
2.1 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的相关性
Pearson相关分析结果所示，攻击行为与学习成绩、体育锻炼两两均呈负相关，体育锻炼与学习成绩两两均呈正相关(P值均＜0.01)。见表 1。
表 1 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的相关性分析(r值，n=502)Table 1. The correlation between aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students(r, n=502)变量 攻击性行为 学习成绩 体育锻炼 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T2攻击性行为 0.69 T3攻击性行为 0.68 0.86 T1学习成绩 -0.21 -0.24 -0.22 T2学习成绩 -0.40 -0.38 -0.39 0.49 T3学习成绩 -0.32 -0.33 -0.32 0.35 0.62 T1体育锻炼 -0.40 -0.39 -0.41 0.16 0.37 0.39 T2体育锻炼 -0.32 -0.31 -0.33 0.15 0.38 0.41 0.85 T3体育锻炼 -0.21 -0.29 -0.25 0.16 0.29 0.47 0.73 0.80 注：P值均＜0.01。 2.2 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩测量一致性分析
为检验模型测量一致性，研究分3步(基线等值、载荷等值和截距等值)检验初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩跨性别和年龄等值性。如表 2所示，在跨性别、跨年龄测量等值性方面，攻击行为和体育锻炼满足载荷一致性、截距一致性，学习成绩满足年龄载荷和截距一致性。性别方面，学习成绩载荷和截距存在差异，但在相邻2个时间点间未发现差异有统计学意义(△CFI＜0.01)，模型拟合指数良好。综上，初中生攻击行为、体育锻炼、学习成绩的测量题项、潜在因子含义以及测量参照点在不同性别和年龄间具有较高一致性，测量结果在性别间和不同年龄段具有可比较性。
表 2 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的交叉滞后模型测量一致性检验(n=502)Table 2. Cross-lag model measurement consistency test for aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students(n=502)组别 模型 攻击行为 体育锻炼 学习成绩 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 年龄 模型1 97.33 29 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 94.11 29 ＜0.01 0.07 0.97 0.90 63.36 29 ＜0.01 0.05 0.92 0.92 模型2 97.54 31 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 98.44 31 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 71.86 31 ＜0.01 0.05 0.91 0.90 模型3 97.95 33 ＜0.01 0.06 0.97 0.94 100.35 33 ＜0.01 0.06 0.97 0.94 74.96 33 ＜0.01 0.05 0.91 0.90 性别 模型1 34.86 2 ＜0.01 0.18 0.91 0.97 12.49 2 ＜0.01 0.10 0.97 0.99 5.12 2 0.08 0.06 0.95 0.99 模型2 35.59 4 ＜0.01 0.13 0.95 0.97 15.37 4 ＜0.01 0.08 0.99 0.99 7.69 4 0.10 0.04 0.97 0.99 模型3 35.99 6 ＜0.01 0.10 0.97 0.97 16.78 6 ＜0.05 0.06 0.99 0.99 9.72 6 0.14 0.04 0.98 0.99 注：模型1为基线等值模型；模型2为载荷等值模型；模型3为截距等值模型。 2.3 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩共同方法偏差检验
采用Harman单因素检验方法检验数据是否存在共同方法偏差，共进行3次检验，第1次测量特征值大于1的因子共17个，最大因子方差解释率为23.98%(＜40%)；第2次测量特征值大于1的因子共12个，最大因子方差解释率为30.56%(＜40%)；第3次测量特征值大于1的因子共11个，最大因子方差解释率为33.14%(＜40%)，3次测量均不存在严重共同方法偏差问题。
2.4 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型的构建及其检验
初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的交叉滞后模型见图 1，模型整体拟合良好，χ2/df=8.80，CFI=0.96，NFI=0.95，RFI=0.87，IFI=0.96，TLI=0.88，RMSEA=0.12。
图 1 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型Figure 1. Cross-lag models of aggressive behavior, physical exer- cise, and academic performance among junior high school students结果显示，T1体育锻炼正向影响T2学习成绩(β=0.22)、负向影响T2攻击行为(β=-0.13)；T1攻击行为负向影响T2学习成绩(β=-0.23)；T1学习成绩负向影响T2攻击行为(β=-0.09)；T2体育锻炼负向影响T3攻击行为(β=-0.05)、正向影响T3学习成绩(β=0.19)；T2攻击行为负向影响T3学习成绩(β=-0.08)；T2学习成绩负向影响T3攻击行为(β=-0.06)(P值均＜0.05)。
2.5 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型的性别差异
采用多组结构方程建模，分别建立基线模型(M0)和限定模型(男生、女生交叉滞后路径M1以及结构截距M2、结构协方差M3、结构残差M4相等)并进行模型比较，以考察变量交叉滞后关系是否具有性别差异。结果显示，各模型M1~M4拟合良好，且与基线模型[CFI=0.95，TLI=0.86，RMSEA=0.10(90%CI=0.08~0.11)，P＜0.01]差异无统计学意义(△CFI＜0.05，P>0.05)，即初中生攻击行为与体育锻炼和学习成绩交叉滞后关系性别差异无统计学意义。见表 3。
表 3 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型多群组分析拟合度比较(n=502)Table 3. Comparison of fitting degree of cross lagged models of aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students in multi group analysis(n=502)模型 CMIN值 df值 P值 CMIN/DF值 NFI值 RFI值 IFI值 TLI值 CFI值 RMSEA值(95%CI) M0 178.23 32 ＜0.01 5.57 0.94 0.83 0.95 0.86 0.95 0.10(0.08~0.11) M1 191.22 52 ＜0.01 3.68 0.94 0.89 0.95 0.92 0.95 0.07(0.06~0.08) M2 206.94 60 ＜0.01 3.45 0.93 0.90 0.95 0.92 0.95 0.07(0.06~0.08) M3 209.43 62 ＜0.01 3.38 0.93 0.90 0.95 0.93 0.95 0.07(0.06~0.08) M4 248.77 70 ＜0.01 3.55 0.92 0.89 0.94 0.92 0.94 0.07(0.06~0.08) 注：M0为基线模型；M1为男女交叉滞后路径模型；M2为男女结构截距模型；M3为男女结构协方差模型；M4为男女结构残差模型。 3. 讨论
本研究结果表明，体育锻炼与初中生攻击行为呈负相关，与以往研究[2-3]结果一致。虽然有研究认为体育锻炼会增加个体攻击行为[19-21]，但从社会学习理论来看，不能单一地将青少年攻击行为归咎于体育锻炼，青少年由于学业受挫[22]、情感不顺、青春叛逆等问题，极易产生宣泄效应，进而产生更多攻击行为。精力剩余理论、自我损耗理论[23]分别从个体生理和心理资源角度阐明，体育锻炼可以减少个体攻击行为发生[3]。
本研究结果表明，初中生学习成绩与攻击行为相互影响，与以往研究结果一致[4, 6, 24]。认知能力研究认为学习成绩与攻击行为密切相关[25]，社交相关认知技能增加可减少学龄前儿童攻击行为[26]，良好学习成绩可减少学生心理压力和攻击行为[27]。社会认知处理路径模型指出，青少年接触社区暴力，会导致其身心健康状况不佳以及学习成绩下降[28]。因此，对青少年进行认知行为和学习能力的培养提升，可达到提升成绩、降低攻击的效果，但如何制定有效干预方案仍是未来研究的方向。
本研究结果表明，初中生体育锻炼与学习成绩呈正相关，与以往研究[3, 14, 29-30]结果一致。学习成绩与久坐行为[31]、遗传因素[32]有关，体育锻炼可以通过提升个体身心健康[33](心肺功能)进而影响学生学习成绩；越来越多的研究认可了体育锻炼对于大脑的可塑性[3, 7]，即运动延缓认知退化，而大脑作为中枢神经系统的指挥官，参与运动决策[34]过程。因此，制定科学可行的运动方案，有效提升青少年学习成绩，可作为今后研究的重点。
虽然本研究模型中不存在性别差异，但与既往研究一致的是青少年男生在体育锻炼[12]、攻击行为[15, 32]2个维度上平均水平均高于女生，学习成绩[15, 32]方面女生高于男生。本研究结果表明在纵向动态联系上初中生具有性别同等性，原因可能如下：所调查初中生中的攻击行为、体育锻炼和学习成绩在男性和女性中分布较为均匀，因此难以观察到性别差异；样本中男女比例接近1∶1，且年龄、教育水平背景相似，可能导致性别差异不明显；本研究模型分析方法主要关注变量(攻击行为、体育锻炼和学习成绩)之间的因果关系和路径强度，对性别差异不敏感；当下，男女平等的观念深入人心，导致研究变量在性别方面差异减弱。虽然研究结果性别差异无统计学意义，但是男女生在运动负荷、方式及强度等方面不可同一而论，且基于因材施教和学生个体化差异原则，未来在预防青少年攻击行为、制定体育锻炼方案、考察学习成绩时，不能忽略性别在不同变量上的差异。
本研究存在一定的局限性：首先，选取江苏省部分学校的被试样本量和代表性稍显不足；其次，采用量表调查法，难以避免共同方法偏差和社会赞许效应；再者，持续三学期研究构建的交叉滞后模型，仅能反映追踪期内青少年的状态，其时点周期存在不足。未来探讨重点是如何通过研究设计，对青少年进行运动干预，从而达到预防攻击行为、提升学习成绩的目的。
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图 1 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型
Figure 1. Cross-lag models of aggressive behavior, physical exer- cise, and academic performance among junior high school students
表 1 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的相关性分析(r值，n=502)
Table 1. The correlation between aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students(r, n=502)
变量 攻击性行为 学习成绩 体育锻炼 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T2攻击性行为 0.69 T3攻击性行为 0.68 0.86 T1学习成绩 -0.21 -0.24 -0.22 T2学习成绩 -0.40 -0.38 -0.39 0.49 T3学习成绩 -0.32 -0.33 -0.32 0.35 0.62 T1体育锻炼 -0.40 -0.39 -0.41 0.16 0.37 0.39 T2体育锻炼 -0.32 -0.31 -0.33 0.15 0.38 0.41 0.85 T3体育锻炼 -0.21 -0.29 -0.25 0.16 0.29 0.47 0.73 0.80 注：P值均＜0.01。 
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表 2 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩的交叉滞后模型测量一致性检验(n=502)
Table 2. Cross-lag model measurement consistency test for aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students(n=502)
组别 模型 攻击行为 体育锻炼 学习成绩 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 χ2值 df值 P值 RMSEA值 TLI值 CFI值 年龄 模型1 97.33 29 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 94.11 29 ＜0.01 0.07 0.97 0.90 63.36 29 ＜0.01 0.05 0.92 0.92 模型2 97.54 31 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 98.44 31 ＜0.01 0.07 0.97 0.94 71.86 31 ＜0.01 0.05 0.91 0.90 模型3 97.95 33 ＜0.01 0.06 0.97 0.94 100.35 33 ＜0.01 0.06 0.97 0.94 74.96 33 ＜0.01 0.05 0.91 0.90 性别 模型1 34.86 2 ＜0.01 0.18 0.91 0.97 12.49 2 ＜0.01 0.10 0.97 0.99 5.12 2 0.08 0.06 0.95 0.99 模型2 35.59 4 ＜0.01 0.13 0.95 0.97 15.37 4 ＜0.01 0.08 0.99 0.99 7.69 4 0.10 0.04 0.97 0.99 模型3 35.99 6 ＜0.01 0.10 0.97 0.97 16.78 6 ＜0.05 0.06 0.99 0.99 9.72 6 0.14 0.04 0.98 0.99 注：模型1为基线等值模型；模型2为载荷等值模型；模型3为截距等值模型。
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表 3 初中生攻击行为、体育锻炼和学习成绩交叉滞后模型多群组分析拟合度比较(n=502)
Table 3. Comparison of fitting degree of cross lagged models of aggressive behavior, physical exercise, and academic performance among junior high school students in multi group analysis(n=502)
模型 CMIN值 df值 P值 CMIN/DF值 NFI值 RFI值 IFI值 TLI值 CFI值 RMSEA值(95%CI) M0 178.23 32 ＜0.01 5.57 0.94 0.83 0.95 0.86 0.95 0.10(0.08~0.11) M1 191.22 52 ＜0.01 3.68 0.94 0.89 0.95 0.92 0.95 0.07(0.06~0.08) M2 206.94 60 ＜0.01 3.45 0.93 0.90 0.95 0.92 0.95 0.07(0.06~0.08) M3 209.43 62 ＜0.01 3.38 0.93 0.90 0.95 0.93 0.95 0.07(0.06~0.08) M4 248.77 70 ＜0.01 3.55 0.92 0.89 0.94 0.92 0.94 0.07(0.06~0.08) 注：M0为基线模型；M1为男女交叉滞后路径模型；M2为男女结构截距模型；M3为男女结构协方差模型；M4为男女结构残差模型。
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