高齢者における身体イメージに対する心理社会的介入の検証:実験的設計

西洋社会では、見栄えが良く、健康で、若い人は、正しいと感じ、フィットし、他の人と交流し、成功し、自己概念と自尊心の中核的な要素になることが非常に重要です。一人の人が自分の体にどれほど満足しているかは、個人的な知覚、具体的には、身体的な外見と身体機能に対する感じ方、知覚、想像、^{反応によって決まります}。この定義に従って、この構造内で2つの定性的に異なる次元を識別することが可能です。一方で、身体自体の大きさ、形、比率を評価することに依存する知覚的な次元があります。一方、この研究の対象である認知感情領域(すなわち「身体満足度」³)があります。

本質的に、身体の満足度は、人の身体的外見の受け入れの程度である⁴であり、この評価が他の人と対話する際の個人的な信頼を高めると、自信に否定的かつ肯定的に影響を与える場合は悪い^。従来、人が年齢を上げ、人生の最後の段階に入ると(50歳を中年のカットオフポイントとして取る)、身体像の懸念は大幅に減少すると考えられてきました。つまり、青年期^と青年期に典型的な身体像に対する知覚的歪みは、高齢者では稀であると考^{えられる。}その理由は、懸念の焦点は、体重やフィットネスから健康と身体的衰退の欠如に関連する他の重大な身体的欠陥に移るからです。

この行では、科学文献は、高齢者の身体的外観に関する主な懸念は、フィットネスの喪失、しわや老化、脱毛と灰色の髪、体臭、とりわけ^11,12などの老化の兆候に焦点を当てること^{を示しています}。また、これらの老化徴候の認識は、人々が老化を徐々に認識し、身体的外観の変化と悪化を受け入れるのに役立つため、進化的かつ適応的な役割を果たすと主張されている。これは正しいかもしれませんが、老化意識が身体の満足度に悪影響を及ぼすことは同様です。「ミッドライフ・クライシス」の広範な現象は、その人が老化していることに気づき始める転換点を指し、場合によっては、適切に対処しなければ、個人的な幸福と精神的健康を妨げるうつ病症状を経験することに伴います^11,13。

老化意識から得られる心理的および感情的な意味合いが研究されている^14.その意味で、身体的な外観の悪化は、誰かが老化¹⁵の到来に関して経験できる最も紛れもない兆候と考えられてきました。これは、無関係で過小評価されている社会的役割¹⁶を果たす感覚と結びついています。したがって、「高齢者」としての自己識別は、新しい制限や不利な状況を徐々に受け入れるのに関しては、取り返しのつかないほど結びついています。したがって、高齢者は不安、ストレス、うつ病などの困難や感情的な問題を経験し始めます。まもなく、その人は、老化に伴う身体的制限を十分に受け入れながら、否定的な社会的役割を持って自己識別することができます^17,18。

青年や若者など、異なる年齢層では、介入プログラムで満足感と身体像が向上することが知られています^1,19。この例としては、マガントによる現金(1997)²⁰およびPICTA(スペイン語の身体像と摂食障害に関する予防プログラム)のよく知られた介入が挙げられています。 デル・リオとロス(2002)²¹、さらに最近のプログラム(Kilpelaら、2016)²²、ハリウェルら(2016)²³、マッケイブら(2017)²⁴またはベイリー、ガンマゲとヴァン・インゲン(2019)²⁵.しかし、この研究が検証することを目指す「IMAGINA」と呼ばれるサンチェス・カブレロ(2012)²⁶によって開発された介入を除いて、成熟した人々をターゲットにし、主に女性に焦点を当てた人はいません。身体像に対する治療的介入が、若者の自己受容に寄与し、ポジティブな自己を発達させると仮定します。それを適用せず、自分の体の根本的な変化に直面している高齢者に介入する理由はありません27,28,29。

実験計画は、因果関係を決定し、治療介入が改善を生み出すかどうかを評価するための最も効果的な方法論である。第一に、介入効果を介入変数の残りの部分から分離する必要があり、社会科学では影響を及ぼす可能性のある要因がほとんど無数であるため、非常に高価で複雑なものである。第二に、それはまた、後処理前の比較、対照群と実験群の比較、制御および治療の条件における参加者の無作為化、ならびに最も関連性の高い介在変数の研究を必要とする。したがって、この実験は、2つの主な目的に従います:(1)一般的なプログラムで得られた進歩(非特異的)と比較して、身体満足度の特定のプログラムに登録している50歳以上の人の身体画像満足度の改善を分析します。(2)年齢、性別、交際状況、参加時期、都会や田舎の住居での生活など、身体満足度と介入変数との関係を調べる。

委員会は、アルフォンソXエルサビオ大学の科学的行為と倫理に関する議定書を検討しました.また、研究チームの外部の科学者のグループは、完全な実験プロセスをチェックし、承認しました。研究への参加を許可するには、ヘルシンキ³⁰宣言の勧告に基づいて、プログラムへの登録を受け入れるインフォームド・コンセントに署名する必要がありました。登録前に、参加者の誰も介入に起因する心理的ストレスや害を受けないようにしました。

1. フィールドスタディを実施する

注:実験計画は、被験者間測定(実験群と対照群)と治療前後の測定を繰り返す混合設計に従います。この実験計画により、治療の効果(特定の身体満足度プログラムで得られた結果)を、治療前後で体の満足度を測定して以来、個人差に関連する他の変数から分離することが可能になる。この研究はまた、介入中に操作効果を隔離する非特異的介入プログラム(対照群)に参加したときに起こったことと治療を比較する。参加者は実験条件と制御条件に無作為に割り当てられ、実験を行う最適条件を保証した。

1. 研究ツールの選定
   1. 研究の目的に十分な高齢者の身体像を改善することを目的とした心理社会的プログラムを選択してください。この場合、選択されたオプションは、すべての要件を満たすように、サンチェス・カブレロ(2012)²⁶によってIMAGINAプログラムでした。
      注:実験機器を選択するための基準は次のとおりです: (1) それは、特に身体の満足度のためのプログラムでなければなりませんでした。(2)高齢者に完全に適応する必要があります。(3)参加者間の社会的交流を重視したグループプログラムにする必要があります。(4)それぞれ60〜120分間の6〜10セッションを持続しなければならないので、態度と行動の変化は一貫して達成することができる。
   2. 高齢者が必要なすべての条件を満たし、コントロール比較として機能するグループで働くために一般的な心理社会的プログラムを選択してください。この実験では、プログラムは、それが利用可能な最良の選択肢だったので、スペイン赤十字社³¹によって実行される「健康的な老化を促進する:一貫した健康」です。
      注:コントロールプログラムを選択する基準は、(1)身体像に焦点を当てずに積極的な社会的相互作用に基づいて構築しなければならないということです。(2)グループで作業するように設計する必要があります。(3) 高齢者に適した者に対しては、適切である必要があります。(4)実験介入プログラムと同様のスケジュールを持たなければならない。
   3. 高齢者の体のイメージの満足度を評価する科学機器を選択してください。クーパー、テイラー、クーパー、フェアバーン(1987)³³のボディシェイプアンケート(BSQ)は、研究目標に最も適した手段とみなされました。
      注:老後の身体満足度を評価するために科学機器を選択する基準は、(1)査読され、公開された楽器でなければならないということです。(2)身体満足度を測定し、他の科学機器との有効性を収束する。(3)古い人口に適応するには短くて簡単でなければならず(3)スペイン語に翻訳され、スペインの人口のためにスケーリングされなければならない。
   4. アンケート (補足ファイル 1) を設計して、この調査で制御するすべての人口統計データと介在変数を収集します。
      注:年齢、性別、交際状況に関する社会人口統計データは、アドホックなアンケートで収集されました。年齢は量的および離散変数として扱われ、残りは二分性のカテゴリー変数として扱われた。「今年の季節」と「居住環境」については、この情報は実験担当研究者によって登録されました。
2. サンプリング方法
   1. 異なる場所の高齢者のためのグループアプリケーションの心理社会的プログラムを実施する非営利団体(NGO)の協力を要求します。
   2. 実験を適用し、心理社会的プログラムを制御する10の異なる場所を選択します。彼らの半数は田舎(住民が1000人未満の場所)に住み、残りの半分は大都市の町や都市に住んでいました。
3. 実験と制御介入の適用
   1. BSQの前処理測定を行います。個々の対策は紙とペンで集められましたが、参加者はクラスターグループと同じスペースにいました。
   2. 10か所で心理社会的プログラム(制御と実験)の8セッション以上を行います。
      注:プログラムは、今年の2つの異なる季節(夏と冬)で同じ人の監督下にありました。どちらの場合も、活動は夕方に4週間、週に2回行われました。どちらのプログラムでも、参加者はグループで遊び心のある活動や懇親会を行い、参加者の撤退を大幅に減らしました。
   3. BSQの後処理測定を収集します。
      注:個々のアプリケーションは紙とペンで集められましたが、参加者はクラスタグループと同じ部屋にいました。これはセッション終了後に行われました。BSQは、すべてのセッションに来ていないそれらの個人に適用されませんでした。その結果、サンプルの10%の結果が最終分析で省略されました。

2. フィールドスタディで得られたデータをデジタル化する

1. 統計ソフトウェアを開き、[ ファイル] メニューの [|新しい|データをクリックし、 データ アイコンをクリックし、 変数ビュー (図1)に移動し、 表1に示す次の変数のそれぞれに対して統計変数を作成します。

表1:研究統計変数の主な特徴 デジタル化プロセスにおける研究変数の主な特徴の詳細な説明

図1:統計ソフトウェアパッケージに変数データをインポートする方法. (2) 変数ビューアイコンをクリックします。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

2. 統計ソフトウェアの データビュー に移動し (図 2)、各参加者ごとに BSQ テストの前および後の測定のデータを入力します。アンケートの人口統計データと帰属データでも同じ操作を行います。
   注:BSQで得られた結果と研究の社会人口統計データに関する情報は紙とペンで収集されたので、それを一つずつデジタル化する必要がありました。
   1. 統計ソフトウェアでの前と後BSQ測定の差を持つ新しい変数を作成します(検定で得られたデータ)。これを行うには、 変換|変数を計算し、ポップアップメニューで ターゲット変数 ギャップに名前を割り当て、メニュー のタイプとラベルから 処理前の変数を選択し、 それを数値式 ギャップに移動してから、計算機の減算アイコン(-)をクリックします。
   2. 後で、タイプ&ラベルメニューから処理後の変数を選択し、もう一度数値式ギャップに移動します。最後に、[OK] をクリックし、測定前と後の違いを説明する変数が作成されます (図 3)。

図 2: 統計ソフトウェア パッケージに調査データをインポートする方法 [ データ ビュー] アイコンを 選択します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図3:統計ソフトウェアにおけるBSQ検定の事前測定と後測定の差を伴う新しい変数の作成方法.(1)変換をクリック|計算変数;(2) ターゲット変数ギャップに数値を割り当てる。(3) メニュータイプ&ラベルから前処理変数を選択します。 をクリックし、数式のギャップに移動します。 (4) 電卓の減算アイコン (-) をクリックします。(5) タイプ&ラベルメニューから処理後の変数を選択し、数式ギャップに移動します。(6) OK アイコンをクリックします。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

3. 統計分析

1. BSQ 測定の信頼性と一貫性を確認し、統計ソフトウェア パッケージを使用してクラス内相関係数 (ICC) を再テストします。
   1. この目的のために、[ 分析]メニュー|スケール|信頼性分析は、実験で使用される処理前および後処理の BSQ 測定値を [信頼性分析 ]ダイアログ ボックスに移動します。
   2. [統計]をクリックし、[クラス内相関係数]と[双方向混合と一貫性]オプションを選択します。最後に、[OK]アイコンをクリックして、目的の出力を生成します(図4)。

図 4: アンケートの内部整合性を評価する方法[分析] メニュー |の選択スケール|信頼性分析。(1) 実験で使用した変数を[信頼性分析]ダイアログ ボックスに移動します。(2) OKアイコンをクリックします。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

注:前処理後BSQ測定は、優れた信頼性と一貫性値を有していました(ICC=0.916)。

2. 統計ソフトウェア パッケージを使用して記述分析を実行します。まず、量的変数「BSQ 前処理」、「BSQ 後処理」、「後処理前」の算術平均や標準偏差(SD)などの記述統計から始めます。まずグローバルに、次に、スタディに含まれる他の変数の各カテゴリを考慮します。最後に、カテゴリ間の変数と制御変数における頻度分布を調べます。
   1. この分析を行うには、[ メニューの分析]を選択|記述統計|周波数 と、出力後、 |を分析します。記述統計|説明的 な説明(図5)。カテゴリ変数の各条件に対する量的変数の記述統計を指定するには、メインメニューでオプション 「ファイルを分割」 を選択し、ポップアップメニューで分析するカテゴリ変数を選択し、「グループ別に出力を整理」オプションを選択します。をクリックしてから [OK]をクリックします (図6)。
   2. 研究で考慮されたカテゴリ変数(実験条件、年の時間、性別、婚姻状況および居住地)ごとにこのプロセスを繰り返します。

図5:データの記述分析を行う方法[分析] メニュー |の選択記述統計| 周波数と出力後に、|を分析します。 記述統計| 説明的。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図6:制御された名義介在変数の各条件について、量的変数の記述統計を指定する方法。 (2) 分析するカテゴリ変数を選択し、オプションを選択して、グループで出力を整理します。 (3) OKアイコンをクリックします。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

3. 2つの条件(被験者間のIV効果)に参加する前と後のボディイメージを調べるために、統計ソフトウェアパッケージを使用して、ペアサンプルの学生のt検定を実施します。
   1. この目的のために、[ メニューの分析] を選択|比較平均|ペアサンプルt-Test、および ペアサンプルt検定 ダイアログボックスに、BSQ前処理とBSQ後処理を変数1と2として配置します(図7)。
   2. ペアになったサンプル Student の t 検定を各カテゴリ変数 (実験条件、性別、婚姻状況、年と居住地) に従って指定するには、メインメニューの [ファイルの分割 ] オプションを選択し、ポップアップメニューで分析するカテゴリ変数を選択し、「グループ別に出力を整理」オプションを選択し、「グループ別に出力を整理」オプションを選択し、「OK」(図 6) をクリックします。
   3. 各名目変数(年、性別、婚姻状況、居住地)について、分析の前にこのプロセスを繰り返します。

図 7: ペアサンプルの実施方法 Student t-Test 分析. (1) [分析] メニューの選択|比較平均|ペアサンプル t-テスト;(2) BSQ前処理とBSQ後処理を変数1および2として入れる。(3) OK アイコンをクリックします。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

4. 統計ソフトウェアパッケージを使用して一方向ANOVA分析を実施し、各プログラムの効果(グループ間IV効果)、性別、関係状況、年の時間、居住地を確認します。
   1. この目的のために、[ メニューの分析] を選択|比較平均|一方向 ANOVA (図 8) と 一方向 ANOVA ダイアログ ボックスに、変数 BSQ 前処理、BSQ 後処理、 および従属リスト と実験条件変数の事前ポストの差を 因子として配置します。
   2. 名目変数 (実験条件、性別、関係状況、年の時間と居住地) ごとにこのプロセスを繰り返します。この出力は、BsQ前処理、BSQ後処理、およびスネデケーターのF分布(非考慮分散分散)との平均を比較することにより、離散量的変数としての前後の差異の統計的有意性を示す。

図 8: 一方向の分散分析の実行方法( 1) 分析メニュー|を選択比較平均|一方の方法の分散分析;(2)変数BSQ前処理、BSQ後処理および従属リストの前後の差 、 および因子として実験条件 変数を入れる。(3) OK アイコンをクリックします。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

5. ピライのトレースとウィルクスのラムダ統計を使用して統計ソフトウェアパッケージを使用して、独立変数のグループ間効果の反対および補完的な結果を提供するため、反復測定ANOVA分析を実施します。
   1. この目的のために、[ メニューの分析] を選択|一般線形モデル|繰り返しメジャーを繰り返し、 繰り返し測定 ダイアログボックスで、 被験者因子名 ボックス(PRE-POSTなど)に名前を割り当て、 レベル数 ボックスに'2'を入力し、 メジャー名 ボックスにBSQを入力します。最後に、'Define'アイコンをクリックして変数選択ボックスに切り替えます(図9)。
   2. そのポップアップメニューで、テスト BSQ の前および後のメジャーを被験者内変数として、実験条件を被験者間因子として選択し、すべての社会人口統計変数 (年、性別、年齢、婚姻状況および居住環境) を共変量として選択します。
   3. 解析結果を取得する前に、[モデル]をクリックして、[完全階乗]を選択します。その後、「オプション」に移動し、「効果サイズの推定値」を選択します( 図10を参照)。最後に、プロセス全体を繰り返しますが、Modelで「完全な階乗」を選択する代わりに、変数「Condition」とすべての社会人口統計変数(年、性別、年齢、婚姻状況、居住環境)を組み合わせて、アイコン「By *」を選択します。

図 9: 反復測定 ANOVA 分析の構成方法. (1) 分析メニューの選択|一般線形モデル|繰り返し対策。(2) [対象因子の内部名 ] ボックスに名前を割り当てる。(3) 「レベル数 」ボックスに「2」を入れて、 追加 アイコンをクリックします。(4) [ メジャー名 ]ボックスにBSQを入れて、 追加 アイコンをクリックします。(5) [ 定義 ]アイコンをクリックします。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 10: 反復測定 ANOVA 分析を実行する変数を選択する方法被験者内変数としてテスト BSQ の前および後のメジャーを選択し、実験条件を被験者間因子 (複数可) として選択します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

実験研究は、被験者間測定(実験群と対照群)と治療前後の測定を繰り返し、混合設計に続いた。

サンチェ・カブレロによるIMAGINAプログラム(2012)26は、スペインの高齢者の身体像満足度を高めるための実験的治療プログラムとして選択された。それぞれ90~120分の8回のグループセッションがあり、以前に設計されテストされたアクティビティを使用して、参加者の楽しませ、魅力的なエンゲージメントを目指しています。社会参加、コミュニケーション、ボディイメージワークショップ、健康栄養情報などを通じて、身体像と自尊心が向上することが期待されています。プログラム活動は参加者間の肯定的な関係を促進し、身体的な外観に対する非現実的で有害な自己期待を再評価するので、感情的な知性にも取り組まれます。また、このプログラムは、身体画像の介入に特化しており、その結果、どの程度有用であるかをテストするための最良の選択肢です。最後に、パイロットフェーズの満足度調査は優れた受け入れを示しました(10点中9点)。

スペイン赤十字社が運営する高齢者31の「健康な老化の促進:一貫した健康」プログラムがコントロール機器に選ばれた。「健康な老化の促進:一貫した健康」プログラムは、優れた承認を得て健康を一括して促進するための心理社会的手段として過去5年間申請されています。その期間はIMAGINA(90-120分の8セッション)と同じであり、また、グループ登録を有する。これは、ボディイメージの問題をターゲットにすることなく、社会的接触を促進します。プログラムには、スペイン赤十字社が発行した「高齢者のための運動本と精神的敏捷性活動」に基づく楽しいグループ活動と健康的な習慣トレーニングが含まれています。

この研究は、深刻な高齢化問題に苦しむスペインの北西部で行われました。参加者の選択はクラスターサンプリングで行われ、50歳以上の10グループの人々を特定しました。彼らの半数は田舎(住民が1000人未満の場所)に住み、残りの半分は大都市の町や都市に住んでいました。合計176人が無私で経済的報酬なしで参加しました。参加者は、コントロールと実験条件(一般的なプログラムの半分と'IMAGINA'の半分)に割り当てられ、両方のグループで同様の分布を確保しました。そして、同じことが、変数の年と居住環境で行われました。サンプルの年齢の算術平均は64.03で、標準偏差は64.03で、標準偏差(SD)は±8.06でした。参加者は女性146名(83%)、男性30名(17%)、65歳以上93名(スペインの労働制度により退職)、65歳未満83名(労働人口活躍)でした。独身者は15人、未亡人/未亡人は37人、正式な関係には117人の参加者がいて、7人しか別居または離婚しなかった。居住と介入の季節に関しては、63人が田舎に住み、113人が大都市圏から来て、84人が冬の間にプログラムに登録され、夏の間に92がプログラムに登録されました。スペインのこの場所は非常に均質で、人種的に言えば、それらのすべては白人(ヨーロッパ-白人)でした。

実験研究における従属変数(VD)として、クーパー、テイラー、クーパー、フェアバーン(1987)33によってボディ形状アンケート(BSQ)を選択し、ライヒらによってスペイン語と文化に翻訳され、拡大縮小した(1996)34。主な特徴は次のとおりです。

● インストゥルメントは、1 (決して) から 6 (常時) に、次の 34 項目で構成されます。
●それはそれを使用するいくつかの研究によって信頼できる科学的ツールであることが証明され、0.95と0.97の間のクロンバックのαを持っています。
●EDI35(摂食障害インベントリ)やMBSRQ36(多次元身体自己関係アンケート)の身体不満足サブスケールなど、他の同様の科学機器との外部的妥当性が良好です。
●34と204の間の最終スコア。
● 110以上のスコアは、ボディイメージに対する不満を示す(Cooper et al., 1987)33。

BSQは、この科学分野で最も使用されている機器の1つであるため、選ばれた科学的ツールでした37,6。また、ブラジル38、コロンビア39、ノルウェー40、韓国41など、他の言語や文化にも適応されています。その心理測定の属性は優れており、スペイン語と文化にスケーリングされています。語彙的な観点から見ると、BSQは高齢者と一緒に使うのに十分シンプルで簡潔で、それに応答するときに疲れを避けます。識字能力の低い人でも、対応しやすいと思います。BSQは広く使用されてきたので、この研究を若い参加者と行った他の研究と比較することができ、さまざまな段階や人生の瞬間にわたる身体の不満を調べることができます。BSQ を使用する最後の動機は、高齢者のための他の体の満足度ツールが科学的に検証されていないということです。.したがって、新しい科学機器を作ることは、大きな信頼性の問題を引き起こし、この研究を以前の文献と比較することは不可能です。

得られた結果は、実験条件の効果を調べることを可能にする:高齢者のためのボディイメージプログラムに参加することの利点。これは、制御条件と被検体内変動(前処理測定)との違いを調べることによって行われる。

最初の研究目標に関して、 表 2は、参加者がそれらに行われた前後の実験群と対照群の効果サイズ(Cohen's d)と、これらの2つの瞬間とペアサンプル検定の違いを示しています。

表2:条件とモーメント(前、後)とテスト後の差(ペアサンプル試験)の両方におけるBSQ試験の平均と標準偏差。 省略形、M = 平均;SD = 標準偏差;p = 確率値または有意性。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

ペアサンプル試験の出力(被験者間効果)は、IMAGINAボディイメージプログラムでは一般的な(M=6.75対M=.75)よりも改善が高いことを示しており、これは統計的に有意である(t=6.782、p=.000)。この改善は、制御条件(t =.883,p=.380)では有意ではなく、NGOプログラム(Cohenのd=.721対.094)と比較してIMAGINAボディイメージプログラムの顕著な結果を示す。得られた結果は、条件(実験と制御)の効果とそれらの間の違いを特定することを可能にする。具体的には、多変量解析を行い、IMAGINAの効果が制御プログラムよりも高かったかどうかを調べる。

表 3は、実験と制御条件(前処理と後処理)におけるBSQと、2つの瞬間(ポスト前の差)を比較する一方の分散分析(グループ間効果)を示しています。これらの結果は、前(F=.56,p=.455)と後条件(F=.443,p=.506)の両方が両方の条件間の有意な平均差を示すため、被験者間設計が強いということを示している。逆に、BSQ試験の良好な性能を示すポスト後の差(F=12.734,p=000)では、BSQが大幅に改善され、これまでの分析で観察されたものを支持しています。

表 3: 両方のモーメントにおける BSQ の相違 (一方向の分散分析法)略語、F = スネデケールのF;p = 確率値または有意性。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

最後に、実験条件と制御条件で得られたグローバルな結果で終わる。 表 4は、非特異的な1つ(制御条件)に対するIMAGINA体満足度プログラム(実験条件)の有効性を示す、反復測定ANOVA(イントラグループ効果)の出力を示す。「条件変数」の結果におけるモデレーション効果を調べること(性別、年齢、婚姻状況、季節、居住環境を共変数として加えることによって)、グループ間相互作用効果の多変量対比が統計的に有意であることを確認することができる(p=.000)。

表4:多変量検定略語、F = スネデケールのF;p = 確率値または有意性;ハイプ。DF = 仮説自由度;エラー DF = 誤差の自由度;MS = 平均平方。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

本研究の第2の目的、すなわち、介入変数が身体満足度の違いに果たした役割に関して、 表 5は、性別、婚姻状況、季節、居住環境による測定の条件とモーメントの両方におけるBSQの算術平均とSD、ならびにこれらの2つの測定瞬間と結果として生じるペアサンプル試験の間のサイズ効果(Cohen's d)を示す。

表5:年齢、性別、婚姻状況、年月、居住環境の違い(ペアサンプル試験) 省略形、M = 平均;SD = 標準偏差;p = 確率値または有意性。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

男性は女性よりも身体的な外見に満足していましたが、これは特定の身体像プログラム(ポストテスト)で実験条件に参加した後に明らかです。実際、介入前と直後のBSQの尺度の差は、IMAGINAプログラムに参加した後の実験条件の中で両方の性別に統計的に有意である(女性:t=5.756、p=.000;男性: t =4.646, p =.000).

関係の状態に関しては、関係内の参加者は、治療前および治療後の状態での身体的な外観に対してより不満を持っています。これは、対照群と実験群の両方で起こり、パートナーの不足が身体像満足度に肯定的に関連していることを示している。しかし、これはまた、IMAGINA(M=6.76対M=5.09)への参加中に、身体満足度をより大幅に向上させます。これらの結果は、実験条件における関係の有無にかかわらず参加者にとって重要である。

プログラムの年の季節は、対照群の有意な個体に影響を与えなかったが、それは実験群(IMAGINAプログラム)のそれらに影響を与えた。IMAGINAプログラムは、冬期のスコアが夏(それぞれM=9.44とM=4.40)よりも高くなりましたが、今年の両方の時期(p=.003とp=.000)の改善は大きかった。

最後に、居住環境に関しては、実験条件の田舎の人(M=4.21)よりも大都市の人(M=8.35)の方が改善が高かった。効果の大きさは、他の社会人口統計学的変数で起こるので、実験グループでは有意であるが、対照群には有意ではない。繰り返しますが、制御条件のグループはいずれも有意な結果を得なかった。

見られるように、性別、季節、および居住環境は、Cohenのdが示すように、IMAGINAプログラム群(実験条件)よりも対照群の身体満足度に及ぼす影響が少ない。具体的には、 表 6のグループ間(IV)効果を見ると、一方向ANOVAで得られた出力が、重要な違いのほとんどがポスト後の差にあっていることを示していることがわかります。また、ポスト前の差は、前および後の測定だけでより多くの効果サイズ(イータスクエアド)を有する。

表 6: BSQ 間の年齢、性別、婚姻状況、年の時期、および条件にわたる居住環境別の分析 (片道 ANOVA)。略語、F = スネデケールのF;p = 確率値または有意性。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

最後に、 表 7は、年齢、性別、安定したパートナーを有する、季節の季節、および居住環境が効果が重要でないとして治療の有効性を妨げないことを示す反復的な尺度(グループ間効果)を用いた多変量分析を示す。

表7:年齢、性別、婚姻状況、年と居住環境(インターおよびイントラ分析)の多変量対比。略語、F = スネデケールのF;p = 確率値または有意性;ハイプ。DF = 仮説自由度;エラー DF = 誤差の自由度;MS = 平均平方。このテーブルはサンチェス・カブレロらから変更されました。

表5-7に示す結果は、IMAGINA介入に対象間設計を適用することは確かに効果的であり、この主題に関する以前の研究で身体像に大きな関連性があると伝統的に考えられてきた制御された介在変数の残りの部分よりも強力な役割を果たしたことを示している。

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著者らは開示するものは何もない。