第四节 研究方法
本研究主要研究方法为文献法、调查法、数学方法。
一、文献法
收集与本选题相关期刊论文、学术论文、图书，按研究需要和学术档次分类进行梳理归类和取舍。用于文献综述和理论基础研究，并在研究过程中根据研究需要适时增加。
一是以体质、理想体质、体质评价；中学生、青少年；青春期、生长发育、身体素质、心理发育、适应能力为关键词单独和组合使用，通过中国期刊网、中国知网、国家图书馆网络资源、读秀网、河南大学图书馆、香港中文大学网络图书馆等查阅相关资料。以2005年以后的文献资料为主。
二是对获得的文献资料进行分类、整理，对理论基础进行分析、阐述，对相关概念进行界定，并依据此提出中学生理想体质评价初始指标。
二、调查法
一是制定关于中学生理想体质相关内容的调查、访谈提纲，对体育学、儿少卫生学、心理学、教育学等领域专家、学者及一线的工作者和相关职能部门，结合中国现行的学生体质检测项目进行访谈，获得建议。最终确定用于进行专家咨询的中学生理想体质的初始指标。主要访谈提纲如下：
第一，当前中学生体质评价的意义及存在的问题；
第二，反映中学生体质发展的重要指标；
第三，运动相关体质与健康相关体质的内涵及其关系；
第四，体质评价指标选取的依据；
第五，体质促进对青少年全面发展的意义；
第六，理想体质研究的基本途径；
第七，社会关于青少年体质发展的基本愿景；
第八，理想体质评价体系的建立是否能够促进中学生体质发展。
二是运用德尔菲法就中学生理想体质评价初始指标，制定《中学生理想体质指标体系专家咨询信》，向专家咨询组进行三轮专家咨询，对得到的三轮信息分别进行统计，对每项指标特征数值和判断依据、熟悉程度数值进行分析、检验。根据删除、增加指标原则，确定中学生理想体质评价指标；对评价指标加权平均数进行归一化处理，确定中学生理想体质评价权重系数。
三是按照教育部统一的工作部署，依据《全国学生体质与健康调研检测细则》的要求，对2014年河南省学生体质与健康监测点校，按照随机整群抽样的原则进行调查。根据本研究需要，在2014年河南省学生体质与健康调研过程中增加了心理素质指标调查，心理问卷调查与调研工作现场检测同步进行，并使其编码同调研检测卡片编码一一对应。学生体质与健康调研检测指标数据采用《全国学生体质与健康调研数据录入与统计系统》软件进行录入、统计，心理素质指标数据采用EPIDATA3.0软件进行录入、统计，由于两种软件不一致，通过EXCEL2007软件将两个数据库进行合并。2000年、2005年、2010年学生体质与健康调查工作同样按照以上调查要求进行，保持了工作和数据的连续性。笔者作为河南省学生体质健康调研组成员，全程参与了2005年、2010年、2014年河南省学生体质健康调研工作。
三、数学方法
一是对通过德尔菲调查法反馈的结果进行数理统计、分析，最终确定中学生理想体质评价指标及权重。具体计算公式如下。
（1）加权平均数
加权平均数，是指各指标数值乘以相对应的权数，然后所有指标数值求和除以总的指标数。用于评价指标重要程度和专家权威度，取值范围在0～1，数值越大代表指标的重要性和专家权威度越大
式中，
表示j指标的加权平均数；Mj表示所有咨询专家对j指标的平均数；Crj表示所有专家对j指标的权威系数的平均数；mj表示对j指标进行评价的专家数；Cij表示i专家对j指标的评价分值；Caj表示所有专家对j指标判断依据系数的平均值；Csj表示所有专家对j指标熟悉程度系数的平均值。
（2）变异系数
变异系数是指标准差与平均数的百分比，用于反映指标取值波动程度的方法。这里指专家对某项指标评价时对指标重要性的意见离散度，值越小代表专家之间意见的离散度越小
（3）等级和及算数平均数
等级和是指专家对某项指标评价数值等级的和，算数平均数是指所有专家对所有指标评价的等级平均数值
式中，Si表示j指标的等级和；Rij表示i专家对j指标的评价等级；n表示指标数。
（4）专家协调系数
专家意见协调数是指所有专家对所有指标的协调系数，取值范围在0～1之间，数值越大说明协调程度越高；并采用x2检验对其进行显著性检验
式中，n表示指标数；m表示专家数；Ti表示相同等级的指标。L表示i专家在对指标评价时相同数值的组数；ti表示在L组中等级数相同的数值；dj表示指标等级与算数平均值的差。检验公式如下：
x2检验P<0.05，代表专家协调性结果可取；P>0.05，代表专家协调性结果不可取，自由度（v）=n-1。
（5）权重计算
二是运用描述统计方法，对2000年、2005年、2010年全国学生体质与健康调研河南省数据库中中学生理想体质的指标进行数据正态分布检验，确定数据分布特征。在此基础上，对呈非正态分布的评价指标，运用LMS法将实际测试数据分布的特征进行转换，使分析数据的分布特征趋于正态分布，从而保证制定标准的准确性。
（1）数据的正态分布检验
正态分布是数理统计中最重要的一个分布，也是体质评价中常用的一种分布。体质评价指标多呈非正态分布，如运动成绩等。对于正态分布的资料可以用均数与标准差联合的方法来确定正常值范围。对于非正态分布的资料，首先考虑通过相应方法使其转化为正态分布资料。因此，在进行统计分析前，需要了解指标的分布特征。
正态性检验用于检验某数值型变量是否符合正态分布。本研究采用“Kolmogorov-Smirnov”正态检验方法，简称K-S检验。当指标K-S检验显著性水平小于0.05时，说明该指标数据分布为非正态分布。
（2）LMS法
LMS（Lambda/Skewness-Median-Sigma/Coefficient of Variation，偏度—中位数—变异系数）法是由英国学者Tim Cole教授在20世纪90年代创建的，并首次使用于青少年生长发育，建立了相应的参考值，其中L用于正态分布转换，M反映结果变量随解释变量的变化趋势，S用于离散程度判断LMS法是通过Box-Cox转化，消除偏斜度使数据正态化，主要用于生长发育评价，不同国家、组织通过LMS法建立青少年BMI的超重、肥胖参考值，以及血压、腰围、体重、身高等指标的参考值。LMS法转化正态、拟合曲线评价青少年体质健康已被国际公认，适合体质健康评价指标参考值的确定。LMS法对百分位数和Z分既沿袭又修正，在迄今为止的所有评价技术中，只有它真正实现了资料的正态化。
青少年的体质健康综合评价需要将各指标通过无量纲化转换，以更为准确的方式进行统计、分析，常用的方法有Z分法。Z分法需要在近似正态分布的情况下才能够使用，而青少年体质健康指标多数为非正态分布，通过LMS法对用于评价的各指标进行正态化处理，且可以得到经过拟合的各百分位数和Z分值，在操作过程中更为简单可行。此方法是建立在偏斜正态分布基础上，通过曲线的形状参数（偏度系数）、位置参数（中位数）和大小参数（变异系数）三个核心参数之间的相互作用，使得数据转化为正态分布，拟合了百分位数曲线，使其光滑。青春期的生长发育和运动能力发育有发育突增期和发育敏感期，各年龄发育水平都不相同，需要考虑到随年龄发育变化的特点，由于L、M、S三个参数决定了曲线的形状，能够很好的遵循各年龄段生长发育特点。
本研究使用的是英国伦敦大学Tim Cole教授研发的LMS程序软件（LMS Chartmaker Por 2.54），完成整个正态分布转换和Z分值的提取、百分位数图的绘制。其原理是拉伸或缩短偏态分布左／右曲线，使数据分布趋于正态，依据L、M、S转换后的百分位数曲线光滑程度判断拟合度效果。具体方法如下：
样本数据按照各指标的年龄、性别进行设置后，L、M、S通过有效自由度（Effective Degree of Freedom，EDF）的初始化设置，通过改变不同数值和模式进行转换。例如，初始化设置的有效自由度为原始年龄（Original Age）模式下的3、5、3，通过每改变一个数值来比较转换效果，通常M edf>S edf>L edf，模式选择有原始年龄（Original Age）模式、调整年龄模式（Rescaled Age）、转化年龄模式（Transformed Age）。经过多次的调整和和对比，最终选择符合要求的转换模型。同时，可以导出需要的图形及数据。
LMS法中Z分值计算公式如下：
式中，y是通过采用适当的性别、年龄数值后，计算L，M和S曲线而得的。两个公式都与L数值息息相关。如果模型足够完善，Z分数接近正常分布，均值为0，标准偏差1，没有偏度。
如果L的值为1，原始数据为正常分布，传统的Z分数公式为：
式中，M×S为标准偏差。
LMS法中百分数计算公式如下：
式中，Za为不同百分位数对应的正态离差；C100a为Za所对应的百分位数Za分值；t为年龄，M曲线就是指标P50曲线。
三是，运用指数法、方差分析、T检验、卡方检验、Z分法、标准T分法等数学方法，对河南省学生体质与健康调研样本数据进行统计分析，确定中学生理想体评价指标标准。
（1）指数法
指数法（Index Method），在体质评价中是利用数学公式，按照身体各部分比例关系，将两项或多项指标相连，转化成指数进行评价的方法。指数计算方便，便于普及，结果直观。常用的指数有三类：第一类由身高、坐高、胸围等指标组成，可从横截面、纵截面等不同角度评价体型；第二类如BMI、体重／身高等，评价营养状况；第三类如握力／体重、肺活量／身高等，评价生理功能。
综合评价指数，是将评价结果数量化的一种技术处理，通过多指标进行综合，最后形成概括性的一个指数，通过指数比较，达到评价目的。综合评价指数的基础是单项指标，由于不同的单项指标不能直接进行加减乘除的运算，需要将数据处理技术与指数分析方法结合。构建综合评价指数一般需要通过选定评价指标、确定指标权重、评价指标无量纲化处理等步骤。常用的方法有统计标准化、相对标准化、功效系数等方法，主要用于综合评价指标合成。例如，身体素质指数，其计算公式如下：
式中，xS为进行标准化确定的对比标准，xi为实测值。
式中，max（xi）和min（xi）分别为指标xi的最大值和最小值，xi为实测值，按照此方法计算，Zi的取值间距在0～1。
身体素质指数（Physical Fitness Index，PFI），由于身体素质各项指标评价单位不同，不能有效综合评价，运用无量纲化处理方法，将指标值转换成没有单位的数值，综合评价身体素质。PFI是指身体素质各项指标Z分数之和。Z分法是一种特殊类型离差法。它不是以均值标准差表示，而是以中位数为中心，取正负Z分数为界值点，建立正常值及范围，体育统计中也称标准Z分。Z分没有单位，不用考虑性别、年龄、指标的变化。此项指标主要用于身体形态、生理机能相关性分析及综合体现身体素质整体水平使用。
本研究中PFI由50米跑、耐力跑（男生1000米，女生800米），立定跳远、坐位体前屈、力量（男生引体向上，女生仰卧起坐）五项身体素质指标组成。Z值计算公式见1-11、1-12、1-13。
（2）方差分析与T检验
在科研工作中，对于呈正态分布或近似正态分布的计量资料，如身高、体重等，除了进行描述统计外，还要进行组与组之间平均水平的比较，即统计上常用的T检验和方差分析。如呈非正态或近似正态分布的资料，需转换成正态分布后再进行比较。方差分析主要用于三个及以上样本均数的比较，T检验主要用于单样本或两个样本均数的比较。取检验标准a=0.05。
（3）卡方检验
χ2分布是一种连续型随机变量的概率分布。拟合优度检验是根据样本的频率分布检验其总体分布是否等于某给定的理论分布。χ2检验的理论基础是χ2分布和拟合优度检验，基本思想是用同剂量度量实际频数和理论频数之间的偏离程度。χ2检验可用于单样本分布的拟合优度检验，比较两个或多个独立样本频率或独立样本频率分布，比较配对设计两样本频率和两样本频率分布。
（4）标准T分法
标准T分是由标准Z分演变而来的。以标准差为单位的Z分，如果成绩低于平均水平，则Z分为负值，往往不习惯这种表达方式，通过对Z分数进行转换，得到标准T分。符合计算Z分的数据都适合于标准T分的计算。本研究选用标准T分中“改变均数得分点的标准百分法”对定量评价指标界值范围制订评分表。根据“改变均数得分点的标准百分法”的特点，由于改变了评分点的位置，评分范围也有所改变。计算公式如下：
式中，G为评分点，aσ为几个标准差，μ为均数，x为实测值。
低优指标为：
四是对2014年河南省学生体质与健康调研数据中中学生样本进行理想体质评价，运用鉴别度分析法和会聚度分析法检验“中学生理想体质评价体系”的结构效度。
鉴别度也叫作区分度，主要通过高低分组并通过各条目平均数差异的显著性水平进行检验。判断条目对不同群体的鉴别程度，最常用的是临界比值法（Critical Ration，CR），通过求出各条目的决断值（CR值）。CR值显著性水平小于0.05，说明该条目达到0.05显著水平，具有较好的鉴别度，能够鉴别出不同被试的反应程度。CR值显著性水平大于0.05表示条目鉴别度低。鉴别度通过独立样本T检验进行考核。
指标之间及各指标与总成绩之间的相关程度也是检查体系结构效度的一个指标，各指标之间应确保在中度相关，相关度太高的因素表明二者同质性很高，可能反映比较接近或相同的倾向，是不合理的，而指标与总成绩的相关愈高愈好，表明指标与体系的同质性愈高，即指标的会聚效度越高。根据心理学家Tuker的理论，指标与测验总分的相关在0.30～0.80、组间的相关在0.10～0.60，表明测验的效度是令人满意的，且指标与总分相关系数应不低于项目之间的相关系数。
本研究的统计、分析过程，在SPSS19.0版本软件和EXCEL2007软件下进行运算、完成。数据的正态分布转换运用LMS chartmaker Pro 2.54软件完成。