手机成瘾程度在不同手机使用状况的变量研究

　　第 2 章 研究对象与方法

　　2.1 研究对象。

　　以吉林省某高校的大学生为研究对象，采用便利抽样的方法，对大一到大三的在校大学生进行现场问卷调查，共发放 1150 份问卷，回收有效问卷 1105 份，有效率 96.1%.

　　2.2 研究工具。

　　本研究采用一般情况调查表、多伦多述情障碍量表、抑郁-焦虑-应激自评量表以及手机成瘾指数量表。

　　2.2.1 自编的一般情况调查表。

　　包括性别、年龄、专业、是否是独生子女、家庭所在地、家庭月均总收入等基本信息，每日手机使用时间、手机月均消费、睡前是否使用手机等手机使用情况，以及是否有颈椎疼痛、头痛、眼睛酸涩、日间嗜睡、记忆力下降和体质指数（BMI）等反映身体健康状况的指标，其中，BMI值一般被用来作为筛查是否肥胖的指标，即BMI=体重（kg）/身高2（m2），根据中华人民共和国国家卫生与计划生育委员会制定的成人体重判断标准[45]

　　可知，BMI值<18.5为偏瘦，18.5-23.9为正常，≥24为超重，当BMI值偏高时会提高患病风险，是糖尿病等慢性病的危险因素之一。

　　2.2.2 多伦多述情障碍量表。

　　多伦多述情障碍量表（TorontoAlexithymia scale-20, TAS-20），共20个条目，按1-5级评分，它由3个因子组成，即F1情感识别困难、F2情感描绘困难、F3外向性思维。TAS-20中文版的信度研究结果显示，各维度的科隆巴赫系数为0.581-0.739,各分量表的重测相关系数为0.687-0.893,表明该量表具有很好的跨时间稳定性，并适用于中国大学生[46].被试者的得分越高表明述情困难越严重。

　　2.2.3 抑郁-焦虑-应激自评量表。

　　本研究采用Antony等人修订的抑郁-焦虑-应激自评量表精简版（Depression,Anxiety and Stress scale, DASS-21），Miriam Taouk[47]等人对其进行了修订。袭栩等人[48]修订了DASS-21中文版，有较好的结构效度和效标关联效度，总量表的一致性系数为0.89,全量表包含21个条目，3个分量表，每个分量表各含7个条目，总得分范围在6-72之间，得分越高代表越具有这种情绪[49].

　　2.2.4 手机成瘾指数量表。

　　手机成瘾指数量表（Mobile Phone Addiction Index scale, MPAI）采用香港中文大学梁永炽编制的手机成瘾指数量表，具有较高的实测信度和效度，适用于诊断青少年或大学生的手机成瘾[50].采用五点计分制，共17个条目，按研究对象总得分的百分位数进行排序，得分高于P73的个体作为高分组，低于P27的个体作为低分组，并且得分越高，表明手机成瘾程度越高。量表共4个维度：戒断性，指个体不能正常使用手机时出现不良情绪后的不适反应；低效性，过度使用手机导致学习或工作效率的下降；逃避性，指利用手机逃避现实世界，使用者沉浸在手机网络世界中；失控性指个体无法控制自己在手机上花费的大量时间。

　　2.3 统计分析。

　　用 Epidata3.1 建立数据库，数据录入完成后将文件转换为 SPSS 文件，采用SPSS20.0 进行数据分析。统计学处理包括各指标的频数、百分数、均数等，对一些指标进行独立样本 t 检验、卡方检验及线性回归分析、Logistic 回归分析，因本调查涉及涉及因变量较多，所以对不同因变量分别进行回归分析。统计分析中α取值 0.05.

　　第 3 章 结果。

　　3.1 调查对象的总体情况。

　　发放1150份问卷，剔除无效问卷45份，共获得有效问卷1105份。在这1105名调查对象中，男生占47.8%,女生占52.2%;大一的学生占33.8%,大二的学生占54%,大三的学生占12.2%;其中52.4%是独生子女，47.6%是非独生子女；56.6%的大学生家庭居住地属于城市，43.4%的大学生家庭居住地属于农村；27.5%的学生家庭月均总收入在1000-3000元之间，19.2%的学生家庭月均总收入在5000-7000元左右。

　　3.2 手机使用特征。

　　3.2.1 手机使用基本情况。

　　大学生手机使用情况见表3.2,使用智能手机的同学有1085人，占调查总数的98.2%,非智能手机的同学有20人，占调查总数的1.8%;41.8%的大学生手机使用年数在2年以内，29.7%的大学生使用手机年数超过四年；43%的大学生每月手机使用费用超过50元；超过一半以上的大学生每天手机使用时间在3小时以上；77.6%的大学生有睡前使用手机的行为。

　　3.2.2 手机使用的主要功能。

　　图3.1可知，打电话、发信息仍是大学生使用手机最主要的功能，占比37.1%,其他功能依次是看电影、听音乐21.3%,浏览网页19.7%,看电子书11%,玩游戏3.8%,学习或工作3.5%,拍照、摄影2.8%,其他0.8%.

　　3.3 大学生手机成瘾倾向基本情况。

　　按照调查研究对象的手机成瘾总分及其各维度得分的百分比排序，得分高于P73的个体作为高分组，低于P27的个体作为低分组，并且得分越高，表明手机成瘾程度越高。对总分及各维度的结果进行筛查，结果见表3.3.各维度按5点计分，中位数为3,经计分及平均值的计算后得到，手机成瘾倾向平均分为2.34,稍低于其他研究[51, 52],说明我省大学生的手机成瘾状况处于中等偏低水平。手机成瘾高分组有279人，占总人数的25.2%,失控性、戒断性、逃避性和低效性的高分组依次是27.8%、31.4%、38.6%、27.9%,四个维度中逃避性所占人数最多，逃避性主要指利用手机逃避现实世界，从而沉浸在手机网络世界中。

　　3.4 手机成瘾程度人口学特征差异。

　　3.4.1 手机成瘾程度性别分布比较分析。

　　结果显示大学生性别在手机成瘾总分以及戒断性和低效性维度上差异显著（P<0.05），在失控性和逃避性维度上无统计学意义。

　　3.4.2 手机成瘾程度在年级分布比较分析。

　　结果显示不同年级的大学生在低效性维度上得分有统计学差异（P<0.05），进一步比较分析发现，大一学生的低效性得分高于大二的学生，在手机成瘾总分及失控性、戒断性和逃避性维度上的得分差异无统计学意义（P>0.05）。

　　3.4.3 手机成瘾程度在是否为独生子女组间比较分析。

　　结果显示大学生是否是独生子女在手机成瘾及其各维度得分上，差异无显著意义（P>0.05）。

　　3.4.4 手机成瘾程度在家庭居住地分布比较分析。

　　结果显示大学生家庭居住地在手机成瘾总分及其各维度得分上，差异无统计学意义（P>0.05）。

　　3.5 手机成瘾程度在不同手机使用状况的变量研究。

　　3.5.1 手机成瘾程度在不同手机使用年数组间比较。

　　结果显示不同手机使用年数方面，在戒断性维度得分上差异有显著意义（P<0.05），进一步比较分析得出，使用时间超过四年的大学生戒断性得分高于小于两年的大学生，戒断性是指个体无法适应不能正常使用手机时出现的不良的情绪等反应。

　　3.5.2 手机成瘾程度在每月手机使用费用组间比较。

　　结果显示大学生在每月手机使用费用方面，手机成瘾总分及失控性、戒断性和逃避性维度得分上均有显著性差异（P<0.05），而在低效性得分上无显著差异（P>0.05）。进一步比较分析可知，在手机成瘾总分、失控性和戒断性得分中，月手机花费低于50元组的得分显著低于50-100元组和大于100元组（P<0.001）；在逃避性症状中，月手机花费小于50元组的得分显著低于50-100元组（P<0.05）。

　　3.5.3 手机成瘾程度在每日手机使用时间上的组间比较。

　　结果显示大学生在每日手机使用时间方面，手机成瘾总分及其各维度得分上差异均有统计学意义（P<0.05）。进一步分析比较发现，在手机成瘾总分、失控性和低效性症状上，每日使用时间大于7小时组得分显著高于3-7小时组的得分高于小于3小时组得分；在戒断性症状上，每日使用时间大于7小时组显著高于3-7小时组和小于3小时组的得分；在逃避性症状上，每日使用时间小于3小时组显著低于3-7小时组和大于7小时组。

　　3.5.4 手机成瘾程度在睡前使用手机的比较分析。

　　结果显示睡前使用手机的大学生在手机成瘾总分及其各维度得分均高于睡前不使用手机的大学生，差异有统计学意义（P<0.05）。