匈牙利版运动成瘾量表（EAI-HU）在匈牙利执法学员中的心理测量学特性评估

《Emerging Trends in Drugs, Addictions, and Health》：Psychometric properties of the Hungarian version of the Exercise Addiction Inventory among Hungarian law enforcement recruits

　　

摘要专业翻译 运动成瘾（Exercise Addiction, EA）可显著影响执法等职业中年轻成年人的心理健康和身体健康。评估EA风险最常用的工具之一是运动成瘾量表（Exercise Addiction Inventory, EAI）。目的：本研究旨在检验匈牙利版EAI（EAI-HU）在执法学员样本中的心理测量学特性。方法：采用重复横断面研究设计，研究人员使用EAI评估执法学员的运动成瘾情况。共有370名执法学员参与研究，其中男性占53.8%（n=199），女性占46.2%（n=171），样本平均年龄为21.38岁。研究人员采用探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）考察并验证量表的因子结构，并通过Cronbach's α系数和McDonald's ω系数检验EAI的内部信度。结果：EAI总分均值为16.51（SD=4.86）。根据EAI筛查截断值，8.7%的受访者被归类为存在EA风险。女性的EAI均分略低于男性，效应量非常小。CFA支持单因子模型（CFI=.948；TLI=.914；SRMR=.038），但RMSEA略超可接受拟合的常规阈值（RMSEA=.081，90% CI [.051–.113]）。冲突条目是量表中负荷最弱的成分。结论：EAI-HU在执法学员中是一种可靠且简短的问题性运动行为筛查工具；然而，临界RMSEA值、较低的平均方差提取量（Average Variance Extracted, AVE）以及较弱的冲突条目负荷表明，其构念效度的证据具有前景但尚不确凿。未来仍需在正式警官等群体中开展进一步验证。

论文解读

一、研究背景与问题提出

规律运动对健康的益处已被广泛证实，包括改善心血管功能、代谢健康、体脂水平以及肌肉性能维持等。然而，运动作为一种适应性行为，在特定情况下也可能走向病理化，发展为运动成瘾（Exercise Addiction, EA）。运动成瘾涉及依赖与强迫双重特征，可对个体的心理和生理健康造成显著负面影响。在执法领域，良好的体能是应对训练和执勤要求的必备条件，执法人员的日常工作中体育活动占据重要地位。与此同时，执法工作及其训练环境具有典型的男性化特征，对体能的高要求可能促使个体过度投入运动，甚至发展为问题性运动行为。然而，此前尚无研究在执法情境中检验运动成瘾量表（Exercise Addiction Inventory, EAI）的心理测量学特性。鉴于执法人员体能要求的特殊性，探索该人群中问题性运动行为的发生情况，并验证EAI在此群体中的适用性，具有重要的理论与实践意义。

二、研究设计与主要结论

针对上述问题，研究人员在匈牙利公共服务大学（Ludovika University of Public Service, LUPS）执法学院开展了重复横断面调查，分别于2023年5月至8月和2026年2月至4月两个阶段收集数据，最终纳入370名全日制执法学员，平均年龄21.38岁，男性占53.8%。研究人员使用匈牙利版EAI（EAI-HU）评估运动成瘾风险，并采用探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）检验量表因子结构，同时计算Cronbach's α和McDonald's ω系数评估内部信度。研究结果显示，EAI-HU呈单因子结构，内部一致性可接受，但部分拟合指数和收敛效度指标未达理想水平。该研究首次在执法学员群体中验证了EAI-HU的适用性，填补了该领域的研究空白，并为执法训练机构筛查问题性运动行为提供了初步依据。

三、主要关键技术方法

研究人员采用的主要技术方法包括：其一，重复横断面调查研究设计，通过在线自陈问卷在两个时间阶段（2023年、2026年）收集数据，样本来自匈牙利LUPS执法学院全日制学员；其二，探索性因子分析（EFA），通过KMO检验、Bartlett球形检验、平行分析和碎石图确定因子数目；其三，验证性因子分析（CFA），采用最大似然估计法检验单因子模型拟合度，评估指标包括RMSEA、CFI、TLI、SRMR、χ2/df等；其四，信度分析，计算Cronbach's α和McDonald's ω系数，并通过条目-总分相关（Item-Rest Correlation, IRC）评估各条目贡献；其五，收敛效度评估，计算平均方差提取量（AVE）和组合信度（Composite Reliability, CR）。数据分析使用JASP 0.19.3软件完成。

四、研究结果

描述性统计结果

研究样本中79.7%的学员规律运动（每周至少两次），61.9%每周运动2–6次，17.8%每天运动。EAI总分均值为16.51（SD=4.86）。基于EAI分类标准，27.1%为无症状，64.2%为有症状，8.7%处于运动成瘾风险中。男性EAI均分（16.98）略高于女性（15.97），差异边缘显著。规律运动者的EAI均分（17.72）显著高于偶尔或不运动者（11.68）。独自运动者（17.11）显著高于结伴运动者（15.98）。竞技运动员（19.27）显著高于休闲运动者（16.24）。

探索性因子分析与信度结果

EFA支持单因子结构，保留因子特征值为2.609，解释33.4%总方差。KMO值为.77，Bartlett球形检验显著（χ2(15)=429.77, p<.001）。因子负荷范围为.37–.79，戒断症状条目（EAI5）负荷最强（λ=.79），冲突条目（EAI2）负荷最弱（λ=.37），独特方差最高（.86）。量表内部一致性可接受，Cronbach's α=.73，McDonald's ω=.74。条目-总分相关范围为.31–.63，冲突条目相关最低（r=.31），但删除该条目未能显著提升信度。

验证性因子分析结果

CFA检验单因子模型，χ2(9)=30.697（p<.001）。CFI=.948和TLI=.914处于可接受范围，SRMR=.038表明残差拟合优秀，但RMSEA=.081（90% CI [.051–.113]）略超可接受阈值。GFI=.996和MFI=.971支持模型拟合良好。标准化负荷范围为.39–.79，戒断症状条目负荷最强（λ=.79），冲突条目最弱（λ=.39），所有负荷均统计显著（p<.001）。CR=.74超过.70推荐阈值，但AVE=.34低于.50推荐阈值，表明共同因子平均解释的条目方差不足一半，收敛效度仅获得部分支持。

五、讨论与结论

研究讨论指出，EAI-HU的单因子结构与既往研究一致，内部信度满意。但RMSEA临界值、AVE偏低及冲突条目负荷较弱等问题需谨慎解读。RMSEA在低自由度模型中倾向于高估拟合不良，而CFI、TLI和SRMR均支持模型拟合可接受。冲突条目的弱负荷可能源于该群体特征：执法教育本身要求高强度体能训练，家人和伴侣可能将高强度运动视为职业准备的一部分而非过度行为，从而降低了运动相关人际冲突的发生率；同时该条目存在明显地板效应（M=1.42，偏度2.27，峰度4.34），限制了其与其他条目的关联。

性别差异方面，男性EAI均分略高但效应量极小，且两性在风险类别比例上几乎相同（8.5% vs. 8.8%），提示男性较高均分反映的是更高的运动参与度而非更高的问题性运动行为。8.7%的风险比例远高于匈牙利普通成人群体（0.5%），接近运动员群体水平（6–9%），与执法训练的高体能要求一致。研究人员强调，64.2%的有症状比例需结合样本特征解读，EAI作为筛查工具，高分并不构成临床诊断。

在解读该群体EAI得分时，需区分职业训练要求导致的高运动参与与真正成瘾性运动行为。戒断症状和人际冲突条目较少受训练要求影响，可能更具鉴别价值。研究建议将EAI-HU纳入执法训练机构的健康促进和心理健康监测项目，对高风险学员提供进一步心理评估而非直接贴标签，同时应加强健康训练理念教育、合理安排恢复期、提供低门槛心理支持，并强调功能性健康导向的体能理念。

总体而言，EAI-HU在执法学员中是一种可靠、简短的问题性运动行为筛查工具，其构念效度证据具有前景但尚不确凿，未来需在正式警官群体中进一步验证，并开展纵向研究检验时间稳定性和预测效度。