体育锻炼如何通过手机成瘾和反刍思维影响大学生睡眠质量

摘要

这项针对1300名学生的研究表明，体育锻炼与较低的PSQI评分、较低的手机成瘾程度以及较低的反刍思维相关。手机成瘾和反刍思维构成了连接体育锻炼与睡眠质量的序列中介路径，凸显了与大学生睡眠质量相关的行为及认知-情绪因素。

摘要

体育锻炼与睡眠质量相关，但其潜在机制尚不明确。本研究探讨了手机成瘾和反刍思维在大学生体育锻炼与睡眠质量关系中的链式中介作用。研究对来自七所大学的1,300名大学生进行了横断面调查。分别采用体力活动等级量表、匹兹堡睡眠质量指数、手机成瘾倾向量表和反刍思维量表评估体育锻炼、睡眠质量、手机成瘾和反刍思维。体育锻炼对手机成瘾、反刍思维和PSQI得分均呈负向预测作用（β = -0.039，p < 0.01；β = -0.011，p < 0.01；β = -0.022，p < 0.01）。由于较高的PSQI得分表示较差的睡眠质量，该负相关提示体育锻炼与更好的睡眠质量相关。手机成瘾对反刍思维和PSQI得分均有正向预测作用（β = 0.388，p < 0.01；β = 0.244，p < 0.01），反刍思维也正向预测PSQI得分（β = 0.272，p < 0.01）。通过手机成瘾和反刍思维将体育锻炼与PSQI得分相联系的链式中介模型具有统计学意义。体育锻炼与较低的手机成瘾和反刍思维相关，而后者又与较低的PSQI得分（即更好的睡眠质量）相关。这些发现支持一种链式中介模型，即手机成瘾和反刍思维部分解释了体育锻炼与睡眠质量之间的关系，并可能为针对大学生睡眠问题的干预措施提供依据。

引言

大学生作为国家发展的关键群体，其身心健康状况长期受到关注，而健康水平下降的问题日益凸显^1,2。社会进步与日益增加的学业压力与大学生睡眠质量恶化密切相关³。根据《2024年中国居民睡眠健康白皮书》，中国居民的平均睡眠时长为6.75小时，其中28%的人睡眠时间少于6小时；在大学生群体中，51%的人在午夜之后入睡，19%的人在凌晨2点之后入睡，睡眠障碍检出率达到23.8%⁴。充足的睡眠对学业表现和整体健康至关重要，而睡眠质量差则与焦虑、抑郁、认知功能障碍以及健康风险增加相关⁵。因此，识别与睡眠质量相关的可调节因素具有重要的理论和实践意义。

体育锻炼被广泛认为是与睡眠质量相关的重要因素。适度且结构合理的身体活动可以调节昼夜节律、减轻压力并稳定情绪状态，从而与更好的睡眠质量相关^{6,7,8,9,10,11}。其作用源于生理和心理机制的共同影响，包括减轻疲劳、改善能量代谢、增强情绪调节能力以及提升认知功能。然而，体育锻炼在大学生群体中影响睡眠质量的具体机制仍尚未充分阐明。负性心理因素，特别是手机成瘾和反刍思维，也已被证实与睡眠质量相关¹²。睡前过度使用智能手机可能导致依赖并干扰睡眠^13,14,15，而反刍思维以反复的消极思考为特征，会增加认知唤醒水平，妨碍进入恢复性睡眠的过程^16,17,18,19。尽管已有上述发现，但系统探讨这些因素及其潜在机制的整合性研究仍然有限。

大学生睡眠质量受到保护性因素和风险因素的共同影响，单一因素的研究方法无法充分解释现实中的睡眠模式。因此，本研究探讨了体育锻炼与睡眠质量之间的关系，并进一步考察手机成瘾和反刍思维在其中的中介作用，旨在为预防和干预大学生睡眠相关问题提供理论依据和实践指导。

体育锻炼是指为满足身体和心理需求而定期进行的、具有明确频率、持续时间和强度的结构化身体活动。它被广泛认为是促进大学生积极心理特质以及身心平衡发展的有效途径²⁰。参与体育锻炼有助于降低肥胖率和疾病发生率，促进整体健康，从而提升体质²¹。规律的体育锻炼还与增强心理韧性、改善睡眠质量、减少攻击性行为和手机成瘾，以及提高心理健康意识密切相关²²。

睡眠在身体和心理功能的恢复与调节中起着基础性作用。然而，快速的社会经济发展和互联网的广泛使用，导致失眠、入睡延迟以及与压力相关的睡眠障碍发生率上升。2020年的一项报告显示，近一半人群在睡前使用电子屏幕，其中出生于1990年代和2000年代的人群比例高达52.5%，这加剧了睡眠质量的下降²³。其他研究还表明，大学生平均每日睡眠时间少于7小时，睡眠不足率高达34.7%，且不良睡眠习惯的流行程度正在上升²⁴。这些发现凸显了在该人群中研究睡眠质量的重要性。

根据神经递质调节理论，体育锻炼可刺激5-羟色胺和多巴胺等神经递质的释放，这些神经递质与情绪调节和睡眠过程密切相关²⁵。这些变化可能有助于减轻压力、缓解焦虑、改善情绪健康、调节睡眠周期，并延长深睡眠时间。因此，体育锻炼被认为是与睡眠质量相关的重要干预方式²⁶。实证研究进一步表明，锻炼与负面情绪和反刍思维的减少有关，从而与更好的睡眠结果相关联²⁷。适度的锻炼频率已被证实可改善主观睡眠质量、睡眠持续时间及日间功能²⁸，尽管部分研究报道了不一致的结果，包括在某些条件下睡眠质量下降的情况。此外，舞蹈、团体运动和球拍类运动等活动可能通过减轻环境和学业压力、增强心理韧性以及促进积极的心理状态，从而与改善睡眠质量相关。

假设1：体育锻炼与中国大学生较低的PSQI评分相关，表明睡眠质量更佳。

手机成瘾是指过度使用智能手机，影响认知、情绪、行为和睡眠，可能损害社会功能²⁹。自我决定理论提出，自主性、归属感和胜任感是基本的心理需求³⁰。随着智能手机技术的发展，移动应用程序日益满足这些需求；当这些需求在现实生活中得不到满足时，个体可能依赖智能手机，从而导致成瘾。体育锻炼可能通过身体控制、成就体验和社会互动来满足心理需求，从而减少这种依赖³¹。实证研究表明，体育锻炼对智能手机成瘾具有负向预测作用，可能是一种有效的干预方式^32,33,34。

根据沉浸理论，移动应用程序和游戏通过渐进的挑战与奖励机制来维持用户的参与度，这可能导致成瘾³⁵。过度参与会降低自我控制能力并扭曲时间感知，从而干扰睡眠。有证据表明，手机成瘾与较差的睡眠质量相关^36,37,38,39。

假设2：手机成瘾在体育锻炼与大学生睡眠质量（以PSQI得分为指标）之间的关系中起中介作用。

反刍思维表现为反复关注负面经历及其后果，导致心理功能受损⁴⁰。神经可塑性理论认为，规律的体育锻炼可增强神经适应能力和认知调控能力⁴¹。运动与情绪调节能力的改善以及反刍思维易感性的降低相关^{42,43,44,45,46}。相反，反刍思维会增加认知唤醒，延长应激反应，从而干扰睡眠^{47,48,49,50,51,52,53}。

假设3：反刍思维在体育锻炼与大学生睡眠质量（以PSQI评分反映）之间的关系中起中介作用。

情绪自我调节理论强调管理情绪反应的能力。手机成瘾可能损害这种能力，促进适应不良的应对方式，从而增加反刍思维⁵⁴。过度使用智能手机可能放大负面情绪并强化认知扭曲，进一步加剧反刍性思维^{48,49,50,51,52,53,54,55,56}。

假设4：手机成瘾和反刍思维在体育锻炼与大学生睡眠质量（以PSQI得分为指标）的关系中起链式中介作用。

既往研究已探讨了体力活动、睡眠质量、手机成瘾与反刍思维之间的两两关系，但由于测量工具、研究人群和研究方法的差异，研究结果仍不一致。因此，需要一个综合性的框架来阐明这些关系。基于手机成瘾理论、反刍思维理论以及现有文献，本文提出一个假设模型（图1）。

图1：假设的中介模型。 本图展示了拟议的概念模型，用于描述体育锻炼、手机成瘾、反刍思维与PSQI评分之间的关联。PSQI评分越高，表示睡眠质量越差。注：n = 1,300。 请点击此处查看此图的放大版本。

方案

所有涉及人类参与者的实验程序均遵循安康学院审查委员会的伦理标准以及《1964年赫尔辛基宣言》及其后续修订条款。伦理批准由安康学院审查委员会（中国安康学院）授予，未分配正式的批准编号。本研究遵循严格的程序以保护参与者的隐私。所有参与者在参与前均签署了书面知情同意书。本方案中使用的研究工具列于材料表中。数据预处理和描述性分析使用 IBM SPSS Statistics 24.0 进行。结构方程建模及模型拟合评估使用 IBM SPSS Amos 24.0 完成。中介效应与链式中介分析采用 PROCESS 宏程序（版本 3.5）进行，设置 5,000 次自举抽样。

1. 分层整群抽样与受试者招募

1. 确定一个包含多个经认证的高等教育机构的目标地理区域。将所选区域内的所有大学分为三个不同层次：综合性大学、师范类（教学型）大学和体育类大学。
2. 使用随机数生成器从已定义的层次中至少选取五所大学，以确保机构多样性。获取每所选定院校的官方学生注册名录。
3. 按学年对每所大学的学生群体进行分层。在每所大学的每个学年中随机选取两个完整的教学班，作为主要抽样单元。
4. 联系所选班级的课程教师或学校辅导员，并获得开展调查的正式授权。

2. 数字化问卷的构建与部署

1. 使用材料表中列出的在线调查平台，将体力活动评级量表-3（PARS-3）、大学生手机成瘾倾向量表（MPATS）、反刍反应量表中文版（RRS）以及匹兹堡睡眠质量指数量表中文版（PSQI）整合为一份统一的数字化问卷。设置问卷参数，要求所有条目均需作答，以防止数据缺失。
2. 在问卷起始页面插入数字化知情同意书。设置问卷逻辑，若参与者拒绝同意，则立即终止调查会话。
3. 生成指向该问卷的唯一URL链接和可扫描的二维码，通过选定抽样集群内的班级通讯群组向学生分发这些链接和二维码。
4. 设置调查平台在为期14天的招募期结束后自动关闭数据收集功能，并将最终数据集导出为逗号分隔值文件（.csv格式）。

3. 数据导入与预处理

1. 启动统计分析软件。依次点击 文件 → 打开 → 数据，导入 .csv 数据集。
2. 删除李克特量表反应标准差为零的任何行，以排除直线应答行为。确定表示完成时间的变量，并删除完成时间少于 120 s 的任何行。
3. 依次点击 转换 → 替换缺失值。选择 MPATS 和 RRS 项目，并应用序列均值插补法。
4. 由于 PARS-3 和 PSQI 项目的计分结构特殊，将其排除在插补之外。删除这些变量存在缺失数据的个案。

4. 变量评分与计算

1. 转到“转换” → “计算变量”，输入公式 强度 × (持续时间 − 1) × 频率，以计算 PARS-3 得分。
2. 转到“转换” → “计算变量”，输入 SUM(MPATS_1 至 MPATS_16)，以计算手机成瘾得分。
3. 转到“转换” → “计算变量”，输入 SUM(RRS_1 至 RRS_22)，以计算反刍思维得分。
4. 转到“转换” → “重新编码为不同变量”，对七个 PSQI 组成部分（0–3 量表）进行评分。然后使用 SUM(PSQI_C1 至 PSQI_C7) 计算总的 PSQI 得分。PSQI 得分越高，表示睡眠质量越差。

5. 常见方法偏差评估

1. 转到“分析” → “降维” → “因子”。将所有量表项目移入变量框中。
2. 点击“提取”。将方法设置为“主成分”。选择固定因子数量，并输入 1。
3. 运行哈曼单因子检验。确认第一个因子解释的方差小于 40.0%。

6. 描述性统计、标准化和相关性分析

1. 依次点击 分析 → 描述统计 → 描述。将计算得到的变量移入“变量”框中。
2. 勾选“将标准化值另存为变量”，以生成Z分数。
3. 依次点击 分析 → 相关 → 双变量。将标准化后的变量移入分析框，并选择皮尔逊相关系数。

7. 通过回归宏进行链式中介分析（模型6）

1. 进入“分析” → “回归”，并启动中介分析宏。将标准化的 PSQI 变量指定为 Y。
2. 将标准化的 PARS-3 变量指定为 X。将 MPATS 指定为第一个中介变量，RRS 指定为第二个中介变量。
3. 选择模型 6。勾选总效应、效应量和标准化系数。
4. 将自抽样次数设置为 5000。运行分析以获得直接效应和间接效应的 95% 置信区间。

结果

本研究采用横断面设计，探讨大学生的体育锻炼及相关变量。因此，在分析前进行了共同方法偏差检验。对手机成瘾量表、反刍思维量表、体力活动等级量表以及匹兹堡睡眠质量指数量表的所有条目进行了探索性因子分析。分析结果显示，有七个因子的特征值大于1，首个因子解释了总方差的20.713%，低于40%的临界阈值。该结果表明，当前数据集中不太可能存在严重的共同方法偏差。

本研究中，大学生在体育锻炼方面的平均得分为 21.839 ± 21.063，在PSQI评分上为 5.007 ± 3.902，在手机成瘾方面为 9.640 ± 3.489，在反刍思维方面为 6.691 ± 2.401。PSQI得分越高，表示睡眠质量越差；因此，PSQI得分越低，表示睡眠质量越好。为探讨这些变量之间的关系，对体育锻炼、PSQI评分、反刍思维和手机成瘾进行了皮尔逊相关分析。分析结果显示，体育锻炼与手机成瘾（r = -0.234，p < 0.01）、反刍思维（r = -0.230，p < 0.01）以及PSQI评分（r = -0.209，p < 0.01）均呈显著负相关，表明体育锻炼水平越高，睡眠问题评分越低...

讨论

本研究表明，体育锻炼通过手机成瘾的中介作用与PSQI评分相关，表明大学生参与体育锻炼与较低的手机成瘾水平以及较低的PSQI评分相关，后者提示更好的睡眠质量。该发现拓展了人们对体力活动与睡眠质量之间关联路径的理解，并凸显了手机成瘾作为中介变量的重要性。现有关于睡眠质量的研究主要集中在焦虑、抑郁、认知功能和压力等心理因素，以及正念训练和社会支持等干预策略。然而，对于大学生群体中日益普遍的手机成瘾现象，关注相对较少。最新统计数据显示，52.5%出生于1990年代和2000年代的学生在睡前使用手机，表明移动设备已深度融入日常生活，可能对睡眠质量构成威胁。在此背景下，本研究将手机成瘾纳入体力活动与睡眠质量之间的关联路径中，从而弥补了现有文献的空白^57,58,59,60。

体育锻炼通过手机成瘾这一中介因素，直接影响和间接影响睡眠质量。具体而...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
IBM SPSS Amos	IBM	版本 24.0	结构方程建模与模型拟合评估
IBM SPSS Statistics	IBM	版本 24.0	数据预处理、描述性统计、相关分析与回归分析
大学生手机成瘾倾向量表	Xiong et al. (2012)57	N/A	评估手机成瘾倾向
在线调查平台	问卷星	https://www.wjx.cn/	数字化问卷构建与数据收集
体力活动等级评定量表-3	Liang (1994)58	N/A	评估体育锻炼水平
匹兹堡睡眠质量指数	Buysse et al. (1989)59; Liu et al. (1996)60	N/A	评估过去一个月的睡眠质量
PROCESS 宏程序	Hayes (2022)61	版本 3.5	基于Bootstrap的中介效应与链式中介分析
反刍反应量表	Nolen-Hoeksema (1991)47; Nolen-Hoeksema et al. (2008)40; Han & Yang (2009)72	N/A	评估反刍性思维