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研究目的:压力下的"Choking"是指习惯的运动执行过程发生衰变的现象(王进,2005)。在实验研究中,研究者通常采用一种或多种压力源组合的形式使被试感知到压力的存在,进而观察其在压力条件下行为表现的变化(Gorgulu,2019;Mesagno,2019;Mosley,2018)。例如,在首个压力下"Choking"的实验研究中,Baumeister(1984)采用金钱奖励、观众及被试之间竞争作为压力源施加给被试,成功观察到被试在"Roll-up"任务上表现水平下降。有研究认为,"Choking"现象的发生,被感知到的压力是必不可少的条件(王进,2005)。因此,为了确认压力的施加有效,研究者通过测量被试压力施加前后心理和生理指标的变化,判断两组数据在统计学上的差异,得出相应的结论(即压力操作检验)(Beilock,2004;Oudejans,2013)。然而,过去的研究大多关注压力操作检验结果的P值,忽略了检验结果中的效应量(也就是压力操作效应)(Effect Size)。例如,在一些研究中,尽管压力操作效应在P值上具有显著性,但效应量却只有中等甚至小效应(DeCaro,2011;Lautenbach,2016;McCoy,2014;Wilson,2009)。在这种情况下,就会对结果和结论造成影响。在近期的研究中,这个问题已经开始得到关注(王进,2018)。本研究在其基础上,只选取国外"Choking"的研究作为观察对象,进一步确认相关结论。通过对文献的梳理,本研究认为,被试在技术水平上差异(新手;专家)(Baumeister,1986)、任务类型(认知;操作)(Kinrade,2010)、压力源的类型(监控压力;结果压力)(Baumeister,1986;DeCaro,2011)和压力源的数量(Baumeister,1986)可能是压力操作效应的调节变量。基于以上考虑,本研究有两个具体目的,第一个目的在于观察国外"Choking"研究中整体压力操作效应的大小,第二个目的在于检验以上变量的调节效应,用量化的结果为后续的相关研究提供参考。研究方法:本研究参考"系统元分析报告指南"(Hutton,2015),编码信息包括:数量、被试群体、实验任务类型、压力操作方式(即压力源)、压力操作检验工具和压力操作检验结果中的效应量。研究样本从CAB direct、Pro Quest、Research Gate、Springer、NCBI、Europe PMC、JSTOR、EBSCO、Citeseer、Taylor&Francis、Elsevier、Wiley等数据库中检索。由于"Choking"的第一个实验研究于1984年发表(Baumeister,1984),所以文献检索的年限为1984-2019年4月。检索的关键词包括"Choking"、"Choking under pressure"、"Performance under pressure"、"Performance under stress"。经过初步搜索和相关性排查,共得到英文文献220篇,其中实验研究149篇。最终通过纳入和剔除标准的筛选,共选取79篇英文论文作为本研究的样本。纳入和剔除标准如下:1)研究采用随机实验设计,将被试分为实验组和对照组,或采用前-后测设计;2)研究中包含压力操作过程,明确的对细节进行表述;3)采用测量工具对压力操作前后被试的心理指标或生理指标进行测量,在研究结果部分检验测量结果;4)压力操作检验结果具有统计学意义,并直接或间接给出效应量;5)研究结果公开发表在相关期刊上,通过同行评议。数据整理和分析分别用OfficeExcel2016和CMA2.0软件,效应量的计算和换算参照Cohen(1988)。研究结果:本次元分析共纳入79篇英文文献,涉及3743名被试。共产生97个独立效应量,整体效应量为Cohen’s d=1.54(Q=736.41,P=0.001,I2=86.94)。调节效应的检验上,研究发现,专家被试(d=1.68,N=47)比新手被试(d=1.35,N=46)感知到更大程度的压力变化(Q=4.10,P=0.04);相对于完成认知类(d=1.29,N=24)任务,完成技术类任务(d=1.64,N=72)时被试感知到的压力变化更大(Q=4.43,P=0.04);有关压力源选取的类别上,监控压力(d=1.53,N=16)、结果压力(d=1.69,N=28;)和两者兼有(d=1.50,N=53)不存在统计学差异(Q=0.81,P=0.67);最后,压力源的数量上,采用1个压力源至9个压力源得到的压力操作效应不存在统计学差异(Q=5.57,P=0.35)。研究结论:国外"Choking"研究中压力操作的整体效应为大效应(d=1.54),在后续的研究中,研究者应以此为参考,尽可能使压力操作的效应大于这个数值;另外,为了使压力操作效应更大,研究者可以考虑选取技术水平较高的专家被试完成技术类任务。