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团队中球员的心理恢复路径:一种基于决策树的纵向分析方法

《BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation》:Psychological recovery paths of players within a team: a decision tree-assisted longitudinal analysis

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月10日 来源:BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation 2.1

编辑推荐:

  摘要背景本研究旨在监测团队运动员在比赛后的长期心理恢复情况。第二个目标是基于团队运动员采用的主要恢复策略来开发一个模型。方法研究样本包括38名年龄在18至35岁之间的男性足球和篮球运动员(标准差为5.51),平均在团队运动中有15年的经验。数据通过使用《运动心理恢复量表》、《个体

  

摘要

背景

本研究旨在监测团队运动员在比赛后的长期心理恢复情况。第二个目标是基于团队运动员采用的主要恢复策略来开发一个模型。

方法

研究样本包括38名年龄在18至35岁之间的男性足球和篮球运动员(标准差为5.51),平均在团队运动中有15年的经验。数据通过使用《运动心理恢复量表》、《个体优势清单》(CIS)量表、基于个体最佳功能区的情绪状态分析(IZOF)方法以及虚拟模拟量表(VAS)来评估运动员的感知身体疲劳、感知心理疲劳、感知比赛成功程度、感知比赛难度和感知睡眠质量。收集的数据通过折线图可视化、热图、层次聚类分析和决策树建模进行分析。

结果

折线图的分析结果显示,运动员在心理恢复策略的选择上存在显著个体差异。热图分析表明疲劳与恢复相关变量之间存在显著相关性。 dendrogram分析证实了存在两种不同的心理恢复模式。最后,决策树建模确定“ flourish”因素是选择恢复策略的最重要预测指标。该模型确定了一个关键的“ flourish”得分临界值,即7.19分(满分为10分)。得分低于这一阈值的运动员主要倾向于选择心理恢复策略,而得分高于该阈值的运动员则更倾向于选择心理分离策略。

结论

“Flourishing”在塑造运动员的心理恢复策略中起着关键作用。通过运用决策树和基于聚类的建模方法,本研究为运动员赛后恢复的个性化动态提供了新的见解。这些发现有助于优化个性化心理支持计划的设计,从而提高恢复效果和长期幸福感。

背景

本研究旨在监测团队运动员在比赛后的长期心理恢复情况。第二个目标是基于团队运动员采用的主要恢复策略来开发一个模型。

方法

研究样本包括38名年龄在18至35岁之间的男性足球和篮球运动员(标准差为5.51),平均在团队运动中有15年的经验。数据通过使用《运动心理恢复量表》、《个体优势清单》(CIS)量表、基于个体最佳功能区的情绪状态分析(IZOF)方法以及虚拟模拟量表(VAS)来评估运动员的感知身体疲劳、感知心理疲劳、感知比赛成功程度、感知比赛难度和感知睡眠质量。收集的数据通过折线图可视化、热图、层次聚类分析和决策树建模进行分析。

结果

折线图的分析结果显示,运动员在心理恢复策略的选择上存在显著个体差异。热图分析表明疲劳与恢复相关变量之间存在显著相关性。 dendrogram分析证实了存在两种不同的心理恢复模式。最后,决策树建模确定“ flourish”因素是选择恢复策略的最重要预测指标。该模型确定了一个关键的“ flourish”得分临界值,即7.19分(满分为10分)。得分低于这一阈值的运动员主要倾向于选择心理恢复策略,而得分高于该阈值的运动员则更倾向于选择心理分离策略。

结论

“Flourishing”在塑造运动员的心理恢复策略中起着关键作用。通过运用决策树和基于聚类的建模方法,本研究为运动员赛后恢复的个性化动态提供了新的见解。这些发现有助于优化个性化心理支持计划的设计,从而提高恢复效果和长期幸福感。

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