动机激发方式：内部锻炼动机特征概述外文翻译资料

动机激发方式：内部锻炼动机特征概述

原文作者：Magnus Lindwall, Andreas Ivarsson,Karin Weman-Josefsson, Linus Jonsson, Nikos Ntoumanis,Heather Patrick,Cecilie Thoslash;gersen-Ntoumani,David Marklandand Pedro Teixeira

单位： Department of Food and Nutrition, and Sport Science, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden

摘要：

背景：本研究的目的是利用一种以人导向的分析方法，根据不同的运动行为模式，找出潜在的动机性特征，并在这些动机特征中检验基本心理需求(能力、自主性和依赖性)和运动行为的满意度的差异。

方法：两个样本分别由1084个成年人和511个成年人组成，具有完整的与运动相关的行为调节和心理需求满意度以及锻炼行为。潜在的个人资料分析被用来识别动机特征。

结果：代表着不同的运动模式组合成的六份资料，在两份样本中都能最好地表示数据。一些资料在两个样本中都发现了一些特征(例如，低激励型、自我决定的动机型和自我决定的高内向调节型)，而另一些则是每个样本所特有的。与自我决定理论一致的是，属于自我决定型人格的个体在需要满足方面表现出更高的分数。

结论：结果支持了动机是多维度的概念，人们有不同的、有时是相互竞争的，进行锻炼的理由。讨论了以人为导向的分析来检验内在动机和不同规则相互作用的好处。

关键词：动机特征；人为导向；锻炼；满足需要；自我决定

背景：

研究在健康行为中产生不同模式的潜在过程，不仅是研究的主要挑战，也是应用工作的主要挑战。一个关于动机的理论——自我决定理论：在运动和运动心理学等不同领域引起了研究者们特别强烈的兴趣。不是把动机看成一个一维的概念，也不是聚焦在数量上。自我决定理论的动机被概念化为多维，不同的动机质量是关键的重点。在关于有机体整合理论的自我决定理论子理论中，动机有三大类:内在动机、外在动机和无动机。内在动机是建立在对某事物的兴趣和满足的基础上并在活动中加强。外在动机包括四种行为模式，与内在动机相反，关注的是与之分离的结果和参与活动本身。综合模式涉及到参与活动，因为与个人目标和价值观是相符合的。确定的规模式基于有意识地评估参与活动的结果。内部模式的特点是积极参与，避免负罪感或增强自我价值的活动。外部模式关注的是获得奖励或逃避他人管理的惩罚。总的来说，动机缺乏的原因是缺乏行动的意愿。内在的、综合的和确定的模式被认为是相对自主或自主的动机形式，反映了一种对行为的意愿和个人原因的感觉。外部和内向的模式被认为是相对控制的。动机的形式，即行为受外部或内部施加的压力所支配。在自我决定理论中，自主动机被假设为积极的影响参与行为和心理健康。许多研究都在运动和健康的范围内为这一假说提供了支持。例如，在一个系统的回顾中，Teixeira等发现了支持自律行为规范与运动行为之间的积极联系一致性。自我决定理论的另一个重要的理论原则是个人有一种内在的和普遍的需要，即感到自主、效能和关联。效能指的是有效和能力的感觉，自主是指意志的感觉或自我决定，而关联是指社会包容和亲密感。

在自我决定理论中，自我决定动机在满足三种要求时将得到提升。这个假设也得到了一些研究支持。独立动机、需要满足和健康结果之间的联系也得到了184个独立分析数据集的支持。有机整合理论的一个中心假设是动机类型在从控制到自我决定的规则都是在一个连续体中变化。然而，从不同的角度来看。最近许多论文中都对这一统一体的假设以及对连续体本身的使用提出了质疑。例如,使用Rasch的分析来评估假设动机能最好的代表连续的相对自主性。Chemolli和Gagne的发现支持这一概念：不同的规则应该被描述为不同种类，而不是在程度和经验证据指向多维，也不是线性的概念化的动机。Gunnell和Gaudreau进一步研究了有机整合理论连续体的单维性，并提出了一种双因子模型。在这个模型中，动机被概念化。它包含了动机的一般因素和代表不同激励特性的不同规则的具体因素。

另一个与有机整合理论相关的中心假设是人们同时受到各种各样的原因的激励。同时，多种多样的规则同时发挥作用，从而创造出个人的整体激励模式。这种激励的概念包含了复杂和动态相互作用。同一时间内不同的规则也被概念化为“激励配方”。但在自然环境下，或在动机科学中，很少有经验的实验。传统上，研究人员分别分析了每一项动机规则，或者制定了不同规则的总分。通过计算相对自主性指数进行规定。，从而避免同时利用所有规则的信息来针对交互影响的问题。

途径

参与者

样本A包括1084名成年人(279名男性和805名女性)组成，他们是由一家瑞典企业创建的基于互联网的体育活动项目的活跃成员，该项目由私营部门提供卫生保健服务，他们的平均年龄为45.0岁(SD=11.7)。样本B组成包括511名大学生(226名男性和285名女性)，平均年龄22.0岁(SD=3.3)。在样本A中，平均活动水平为3.7，轻度运动(SD=3.3)， 中等运动3.5(SD=2.9)和次剧烈运动1.9(SD=1.7)。每个练习类别的数字代表在平均一周的时间里参与者会做在这个特定的强度水平上，单次超过15分钟运动平均运动次数。计算并转化为代谢当量分数，样本A有平均44.2 (SD=25.1)当量的消耗。对于样本B,轻度平均水平为2.9 (SD=2.0)， 中度运动2.4(SD=2.7)，和2.3 (SD=2.0)进行次剧烈运动。样本B的总当量值为41.0 (SD=26.0)。因此，这些样本在运动行为方面大致相当。

方法

在样本A和B行为规则中，行为规则是通过运动规则问卷-2来衡量的。运动规则问卷-2由19个条目和五个维度:无动机(例如,“我看不出运动的好处”),外部动机(例如,“我因为别人说我应该锻炼”),内摄动机(例如,“我不锻炼时感到内疚”),认同动机(例如,“我经常锻炼是很重要的”)和内在动机(例如,“我锻炼因为它很有趣”)。最初的运动规则问卷-2使用了一个5点的likert型量表，范围从0到4，其中0= '不适合我'和4= '非常适合我'。在样本A中,四点计分从1到4,但使用相同的模式(1 =“我不是真的”,4 =“很适用于我”),而最初的范围从0到4是用于样品b .使用四点计分样本是由于在线调查设计。尽管从最初的版本中使用了不同的量表，但在本研究中所使用的样本中，在目前的研究中，这四分量表版本可以用来测量心理的声音。Cronbachrsquo;s alphas的运动规则问卷-2分量表范围从0.73到0.92。

基本的心理需求是用运动量表(BPNES)的基本心理需求来衡量的。运动量表可以测量满足的需求(例如,“我觉得我的运动是我想去,能力(例如,“我觉得锻炼是一个活动,我做的很好”)和人际关系(例如,“我与我锻炼的人是亲密的关系”),通过12个条目采用5点Likert-type模式,1 = '我不同意' 以及 5 =“我完全同意”。目前的研究表明，BPNES的分量表范围从0.81到0.92。通过Godin L休闲运动问卷对主动报告的锻炼行为进行了评估。受访者以表示轻度、中度和重度的频率，在常规的一周内进行剧烈运动。这些分数可以根据不同活动水平(分别为3、5和9)的近似代谢当量进行加权，并总结出每周的体育活动总分。研究表明，LTEQ具有足够的信度和效度，来客观评价运动行为和健康指数。

过程

运动规则问卷-2、基本的心理需求运动量表和休闲锻炼问卷由双语(英语和瑞典)专家从英文翻译成瑞典语。首先将问卷从英语翻译成瑞典语，然后另一位双语专家再将问卷翻译成英语。研究小组讨论了翻译版本和原著的差异，并形成了最终的版本。瑞典版的这些量表被发现用来测量心理的想法。样本A数据集是由选择了十个人的方便样本试点组成，为了测试量表成套试验的理解性和设计性。在医疗服务公司提供的成员名单中检索到参与者的电子邮件，告知参与者研究的目的、伦理问题和实际问题(例如，基于网络的调查的链接)。收集的数据存储在一个只有研究人员才能访问的网络帐户中，没有要求提供个人资料;因此，没有创建个人注册表。该研究得到了区域伦理委员会的批准。对于样本B，该研究也开始了一项类似于样本A的试点研究，包括20名参与者。这些数据是在瑞典南部的大学生的课堂上收集的，两种数据集不同。在填写问卷之前，参与者被告知研究的目的和伦理问题，并提供知情同意。该研究得到了区域伦理委员会的批准。

分析

使用SPSS 20.0版本获得描述性统计结果。使用Mplus软件进行潜在形势分析。用最大似然法估计模型参数。通过锻炼行为调节量表-2五个维度(无动机、外部调节、内摄调节、认同调节和内部调节)作为输入变量进行潜在的分析。一个包含越来越多的配置要素的嵌套模型的序列，从其中一个开始，检查更复杂、包含更多的配置要素的模型是否更适合数据，要比使用较少配置要素的更简洁的模型更好。在本研究中，我们测试了一到七个人资料的模型，以确定最优的要素数目。为了确定最佳模型的适合性，迭代地添加了概要文件。根据以往研究的建议，采用了若干不同的标准来确定最佳模型的数量。检查后，用较低的值表示更好的模型拟合。lo-mendellin-rubin似然比检验和boot似然比检验用于比较两种相互竞争的模型的拟合。有统计学意义的LMR和BLRT测试(plt;.05)表明，目标配置方案更适合于数据，而不是一个概要文件解决方案。熵判据也被用来检验，这表明人们是如何准确地进入他们各自的档案，有更高的值表明更适合一个给定的解决方案。此外，在确定最佳解决方案时，还考虑了合适的标准、可解释性、理论意义和节俭。因此，当最终选择总信息合并到模型时，必然涉及到超出适合统计值的主观维度。在更复杂的配置文件中选择了更少的概要文件，从而增强了概要文件的可解释性。为了支持最佳拟合解的解释，z值的观测变量(即使用的是5个的五个维度。为了研究不同的潜在特征在其他相关变量上的差异，模型中包含三个基本的心理需求和锻炼行为作为辅助变量。Mplus通过Wald值的测试和辅助变量的平均值和概率之间的成对比较来计算对关联的总体测试。为了阐明LPA模型的使用，5个行为调节量表—2变量被用作潜在动机概要的预测因子，而基本需求和锻炼行为是结果变量。

结果

表1描述了样本A和样本B的描述性统计结果和锻炼行为调节量表—2的分量表的相关性分析在表1中描述。

确定动机类型的最优配置要素的数量

随着潜在的资料数量的增加，许多模型被测试和比较，以确定最适合数据的模型。无论是从统计还是从实质性的角度来看，该程序在两个样本中独立进行，所测试的不同模型的拟合指数如表2所示。对数似然值（LL）、贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯样本大小调整信息准则（SSA-BIC）的较低的值，熵值和和（BLRT）的值都比模型更合适。一般来说，每一个模型对数似然值（LL）、贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯样本大小调整信息准则（SSA-BIC）增加，表明模型作为附加配置模型的持续改进。在两个样本中，熵指数通常从2个增加到3个，但随着额外的要素的增加而趋于稳定，因此没有明确表示选择哪一个模型。Bootstrap似然比检验的p值测试BLRT指出，每个模型都比K-1型模型更适合数据，这再次指向了7-profile模型的选择。然而，其他指标表明，配置要素少于7的模型将是一个更好的选择。根据，在两个样本中，与一个相对较少的剖面(k-1剖面模型)相比，调整后的Lo-Mendell-Rubin似然比检验P值（LMR）， 2-3-4-5和6个剖面模型更适合于数据。然而，这7个模型与6个概要模型相比并没有太大的适应性。这一概念更适合于6个概要模型，这是两个样本中最合适的选择。除了统计拟合指标外，还对5-6和7-剖面模型的解决方案进行了仔细的检验，以确定各自解决方案的实质性和理论意义。这次测试得出，6-剖面模型被解释为最具实质性、理论上有意义和简洁的解决方案。鉴于统计和实质性论据都支持6-剖面模型，我们选择在两个样本的后续分析中继续使用这些模型。

讨论

这项研究的目的是通过以人为中心的分析方法来确定运动动机的潜在特征，并将这些动机特征与基本心理需求和锻炼行为进行比较。在这两份样本中，我们发现了六种不同的运动激励规律。要讨论的三个主要问题是这些样本之间的重复情况如何;符合与体育活动有关的以前工作的资料;是一致的用自我决定理论和基本心理需要理论。从第一个问题开始，在研究中使用了两个不同的样本，不同的特征和运动环境。样本A中的个体是参加在线锻炼计划的中年成年人，而样本B则包括不参与任何特定的项目的本科生。因此，我们有理由期望在样本中发现总体模式不会相同。另一方面，考虑到在基本心理需要理论的中心原则的普遍性，我们也期望在样本中有一定程度的重复。根据这个推理，结果确实显示了一些相似的特征。两个样本和其他的配置文件似乎更独特的每个样本，在相似性方面，在两个样本中主要发现了四种形状相似的特征。主要包括一种低激励的模式和三种类型的自我决定的模式，一种有高，一种低，最后一种的平均水平的内向。

因此，这四种类型的配置要素似乎代表了更稳定、更一致的激励规则要素，至少在目前的研究中

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