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摘要：本研究运用文献资料、问卷调查、专家访谈以及数理统计等方法，基于社会生态学视角，通过调研上海市青少年乒乓球运动员人群，探究影响青少年乒乓球运动员对于参加上海市体育十项系列赛乒乓球赛意向的因素，为完善上海市青少年乒乓球运动员的培养机制，提高上海市青少年体育十项系列赛乒乓球赛事的关注度与影响力提供参考，以期改善上海市青少年乒乓运动的社会生态学环境。
关键词：社会生态学;参赛意向;青少年;乒乓球
一、前言
目前，中国作为体育大国正在向“体育强国”目标发展，实现这一伟大目标离不开体育产业、竞技体育、学校体育以指标，这四个指标完成程度也代表了体育产业占GDP的比重、竞技体育及群众体育这四个水平及影响力、教育价值的体现以及体育人口数量。本研究以青少年乒乓球运动员参加上海市体育十项系列赛乒乓球赛的意向作为研究对象，以上海市各区县青少年乒乓球運动员人群作为调查对象，基于社会生态学视角剖析影响他们参加意向的社会生态学因素，拟构建适用于提升上海市青少年乒乓球运动员参赛意向的社会生态学模型，并通过调查问卷、数理统计等研究方法进行系统分析，以期解释与解决青少年乒乓球运动员对参加上海市青少年体育十项系列赛乒乓球赛意向不高、该赛事组织过程中存在困难等问题。
二、研究对象与方法
（一）研究对象
以青少年乒乓球运动员参加上海市青少年体育十项系列赛乒乓球比赛的意向影响因素作为研究对象。
（二）问卷设计
本研究针对青少年乒乓球运动员的调查问卷具体内容分为两个部分，第一部分为基本信息，第二部分为调查内容。第一个部分主要是调查青少年乒乓球运动员人群的人口学统计数据，了解调查人群的基本信息状况，其中包含4道选择题（性别、年龄、训练单位及参与乒乓球的兴趣主要影响因素）和1道开放题（是否参加了上海市青少年体育十项系列赛乒乓球比赛以及原因，从而划分青少年人群是否参加过该项赛事），共计5道题。第二部分主要采用的是李克特5级量表，分别是1至5个等级对应1至5种不同的主观感受程度，分别为：1=非常不同意、2=不同意、3=一般、4=同意和5=非常同意这五个等级。感知题项数量总计40道有关于参与上海市青少年体育十项乒乓球系列赛相关观点的调查，40题中33题是社会生态学模型相关题项，5道题是青少年人群对于赛事满意度的相关题项，最后2道题是青少年人群参赛意向相关题项。
三、结果与分析
（一）描述性统计分析
针对已参赛青少年乒乓球运动员和未参赛两类人群的基本信息内容分别进行描述性统计分析，分别从性别、年龄、训练单位这三个基本信息内容进行详细分析。
从调查问卷中青少年乒乓球运动员的年龄结构来看，参加过该项赛事的青少年乒乓球运动员人群9-10岁的有155人，占总人数的26.91%;11-12岁的有133人，占总人数的23.09%;13-14岁的有78人，占总人数的13.54%;15-16岁的有50人，占总人数的8.68%;17-18岁的有41人，占总人数的7.12%。未参加过该项赛事的青少年人群年龄结构9-10岁的有53人，占总人数的9.2%;11-12岁的有24人，占总人数的4.17%;13-14岁的有6人，占总人数的1.04%;15-16岁的有2人，占总人数的0.35%;17-18岁的有34人，占总人数的5.9%。这里年龄划分的依据是上海市体育十项系列赛乒乓球赛的报名参赛年龄分组，赛事组织方认为对于同组进行竞赛的青少年1-2岁之间的年龄差距是可以接受的，不过大于18岁就已经不属于青少年的范畴，理应参加其他成年人组成的乒乓球比赛。而在已参赛人群中可以看出，从低年龄组到高年龄组的逐步上升过程中，参与的人数越来越少，随着生活、学业的压力增大，越来越多的青少年放弃走乒乓球职业运动员道路，将乒乓球作为个人兴趣爱好转而走学业的道路。从未参赛人群的年龄分布看，9-12岁可能还未达到参赛的竞技水平要求，因此这两个年龄段未参赛人数较多可以解释，但在17-18岁组别的人数突然增多，则可以从侧面验证年龄越大，对参加乒乓球比赛的想法越不强烈。从访谈中得知，许多青少年把乒乓球运动作为兴趣、爱好，练习乒乓球保护视力，并未想过最终走上职业乒乓球运动员的道路。
（二）社会生态学因素与青少年乒乓球参赛意向的关系研究
研究初期本人将变量曾定义社会生态学影响因素为个人、家庭、朋友、学校、社区、政府这六个维度，以期对研究内容与问题做出全面、完整地把握与认识，但发现其实较多的变量往往会增加分析问题的复杂性与难度，变量与变量之间可能存在一定的覆盖率，从而导致多变量之间包含的信息出现重复叠加。为了避免发生类似重叠性以及相关性程度较高，就需要对较多变量进行“降维”处理。使用较少的具备核心概念的影响因子来取代研究初期设定的较多重复叠加的影响因子，而探索性因子分析的工作就是对较多变量进行“降维”工作。探索性因子分析运用降维这一概念，通过计算公式将大量设置的体香进行筛选从中寻求较为准确的内部一致性的表达方式，以期通过几个核心成分来展现需要表达的内部关系，也就是用核心稳定的变量成分来定义大量的变量。
在做探索性因子分析之前先运用SPSS 22.0软件做其因子适应性检验，对调查问卷中第二部分的内容进行因子适应性分析，从而得到KMO和Bartlett检验的结果表，见表1所示。
探索性因子分析中的KMO统计量和巴特利特（Bartlett）球体检验是用来验证本研究各个变量量表是否适合做探索性因子分析，从表中结果可知，KMO度量结果是0.943>0.9，该结果表示用于接下来统计分析的样本数据内容非常适合做因子分析。巴特利特（Bartlett）球体检验结果是用于检测各个观测变量之间是否相互独立，本研究中的Bartlett统计值的显著性概率=0.000小于0.01，因此拒绝原假设，这表明本研究的观测变量有很高的关联性，变量之间存在相关关系，因此适合做因子分析。接下来是社会生态学影响因子的成分提取，通过运用KMO和Bartlett检验、相关系数矩阵、旋转成份矩阵等分析算法，对原有设定的社会生态学影响因子题项之间进行处理与分析，通过碎石图与解释的总方差表格来确定最终定义变量的个数。通过SPSS 22.0统计软件对社会生态学模型自变量的所有题项进行探索性因子分析处理，探索性因子分析中利用的提取方法是主成份分析法，提取公共成分并观察其生成解释的总方差百分比表格。
从初始得到的解释的总方差表格可以看出，SPSS 22.0软件暂时给出的是6个公因子成分，初始特征值解释的累积百分比达到了62.827%。
四、结论
1.从人口统计学变量分析，上海市青少年人群中男性参与乒乓球的人数远远多于女性。随着年龄增长、学业压力增多，参与乒乓球运动的青少年人数也在减少。
2.通过探索性因子分析发现，影响青少年乒乓球运动员参赛意向的社会生态学因素包括：自我认同因素、体制政策因素、关注需求因素、竞赛文化因素、人际交互因素五个方面。
3.通过变量间的相关性分析发现，青少年乒乓球运动员的赛事满意度也是影响其参赛意向的一个重要因素。
关键词：社会生态学;参赛意向;青少年;乒乓球
一、前言
目前，中国作为体育大国正在向“体育强国”目标发展，实现这一伟大目标离不开体育产业、竞技体育、学校体育以指标，这四个指标完成程度也代表了体育产业占GDP的比重、竞技体育及群众体育这四个水平及影响力、教育价值的体现以及体育人口数量。本研究以青少年乒乓球运动员参加上海市体育十项系列赛乒乓球赛的意向作为研究对象，以上海市各区县青少年乒乓球運动员人群作为调查对象，基于社会生态学视角剖析影响他们参加意向的社会生态学因素，拟构建适用于提升上海市青少年乒乓球运动员参赛意向的社会生态学模型，并通过调查问卷、数理统计等研究方法进行系统分析，以期解释与解决青少年乒乓球运动员对参加上海市青少年体育十项系列赛乒乓球赛意向不高、该赛事组织过程中存在困难等问题。
二、研究对象与方法
（一）研究对象
以青少年乒乓球运动员参加上海市青少年体育十项系列赛乒乓球比赛的意向影响因素作为研究对象。
（二）问卷设计
本研究针对青少年乒乓球运动员的调查问卷具体内容分为两个部分，第一部分为基本信息，第二部分为调查内容。第一个部分主要是调查青少年乒乓球运动员人群的人口学统计数据，了解调查人群的基本信息状况，其中包含4道选择题（性别、年龄、训练单位及参与乒乓球的兴趣主要影响因素）和1道开放题（是否参加了上海市青少年体育十项系列赛乒乓球比赛以及原因，从而划分青少年人群是否参加过该项赛事），共计5道题。第二部分主要采用的是李克特5级量表，分别是1至5个等级对应1至5种不同的主观感受程度，分别为：1=非常不同意、2=不同意、3=一般、4=同意和5=非常同意这五个等级。感知题项数量总计40道有关于参与上海市青少年体育十项乒乓球系列赛相关观点的调查，40题中33题是社会生态学模型相关题项，5道题是青少年人群对于赛事满意度的相关题项，最后2道题是青少年人群参赛意向相关题项。
三、结果与分析
（一）描述性统计分析
针对已参赛青少年乒乓球运动员和未参赛两类人群的基本信息内容分别进行描述性统计分析，分别从性别、年龄、训练单位这三个基本信息内容进行详细分析。
从调查问卷中青少年乒乓球运动员的年龄结构来看，参加过该项赛事的青少年乒乓球运动员人群9-10岁的有155人，占总人数的26.91%;11-12岁的有133人，占总人数的23.09%;13-14岁的有78人，占总人数的13.54%;15-16岁的有50人，占总人数的8.68%;17-18岁的有41人，占总人数的7.12%。未参加过该项赛事的青少年人群年龄结构9-10岁的有53人，占总人数的9.2%;11-12岁的有24人，占总人数的4.17%;13-14岁的有6人，占总人数的1.04%;15-16岁的有2人，占总人数的0.35%;17-18岁的有34人，占总人数的5.9%。这里年龄划分的依据是上海市体育十项系列赛乒乓球赛的报名参赛年龄分组，赛事组织方认为对于同组进行竞赛的青少年1-2岁之间的年龄差距是可以接受的，不过大于18岁就已经不属于青少年的范畴，理应参加其他成年人组成的乒乓球比赛。而在已参赛人群中可以看出，从低年龄组到高年龄组的逐步上升过程中，参与的人数越来越少，随着生活、学业的压力增大，越来越多的青少年放弃走乒乓球职业运动员道路，将乒乓球作为个人兴趣爱好转而走学业的道路。从未参赛人群的年龄分布看，9-12岁可能还未达到参赛的竞技水平要求，因此这两个年龄段未参赛人数较多可以解释，但在17-18岁组别的人数突然增多，则可以从侧面验证年龄越大，对参加乒乓球比赛的想法越不强烈。从访谈中得知，许多青少年把乒乓球运动作为兴趣、爱好，练习乒乓球保护视力，并未想过最终走上职业乒乓球运动员的道路。
（二）社会生态学因素与青少年乒乓球参赛意向的关系研究
研究初期本人将变量曾定义社会生态学影响因素为个人、家庭、朋友、学校、社区、政府这六个维度，以期对研究内容与问题做出全面、完整地把握与认识，但发现其实较多的变量往往会增加分析问题的复杂性与难度，变量与变量之间可能存在一定的覆盖率，从而导致多变量之间包含的信息出现重复叠加。为了避免发生类似重叠性以及相关性程度较高，就需要对较多变量进行“降维”处理。使用较少的具备核心概念的影响因子来取代研究初期设定的较多重复叠加的影响因子，而探索性因子分析的工作就是对较多变量进行“降维”工作。探索性因子分析运用降维这一概念，通过计算公式将大量设置的体香进行筛选从中寻求较为准确的内部一致性的表达方式，以期通过几个核心成分来展现需要表达的内部关系，也就是用核心稳定的变量成分来定义大量的变量。
在做探索性因子分析之前先运用SPSS 22.0软件做其因子适应性检验，对调查问卷中第二部分的内容进行因子适应性分析，从而得到KMO和Bartlett检验的结果表，见表1所示。
探索性因子分析中的KMO统计量和巴特利特（Bartlett）球体检验是用来验证本研究各个变量量表是否适合做探索性因子分析，从表中结果可知，KMO度量结果是0.943>0.9，该结果表示用于接下来统计分析的样本数据内容非常适合做因子分析。巴特利特（Bartlett）球体检验结果是用于检测各个观测变量之间是否相互独立，本研究中的Bartlett统计值的显著性概率=0.000小于0.01，因此拒绝原假设，这表明本研究的观测变量有很高的关联性，变量之间存在相关关系，因此适合做因子分析。接下来是社会生态学影响因子的成分提取，通过运用KMO和Bartlett检验、相关系数矩阵、旋转成份矩阵等分析算法，对原有设定的社会生态学影响因子题项之间进行处理与分析，通过碎石图与解释的总方差表格来确定最终定义变量的个数。通过SPSS 22.0统计软件对社会生态学模型自变量的所有题项进行探索性因子分析处理，探索性因子分析中利用的提取方法是主成份分析法，提取公共成分并观察其生成解释的总方差百分比表格。
从初始得到的解释的总方差表格可以看出，SPSS 22.0软件暂时给出的是6个公因子成分，初始特征值解释的累积百分比达到了62.827%。
四、结论
1.从人口统计学变量分析，上海市青少年人群中男性参与乒乓球的人数远远多于女性。随着年龄增长、学业压力增多，参与乒乓球运动的青少年人数也在减少。
2.通过探索性因子分析发现，影响青少年乒乓球运动员参赛意向的社会生态学因素包括：自我认同因素、体制政策因素、关注需求因素、竞赛文化因素、人际交互因素五个方面。
3.通过变量间的相关性分析发现，青少年乒乓球运动员的赛事满意度也是影响其参赛意向的一个重要因素。