大学生手机依赖问卷的试编制及调查分析

刘凌飞，陈小唐

(1.工艺美术职业学院，河北保定 071000；2.东北师范大学人文学院，吉林长春 130117)

大学生手机依赖问卷的试编制及调查分析

刘凌飞1，陈小唐2

(1.工艺美术职业学院，河北保定 071000；2.东北师范大学人文学院，吉林长春 130117)

本文借鉴国内外量表，开发我国“大学生手机依赖问卷”，经过数据采集，采用探索性因素分析、验证性因素分析、相关分析和独立样本T检验等方法进行统计分析，编制大学生手机依赖量表，探索大学生手机依赖的结构，分析大学生手机依赖的状况，为促进大学生心理健康提供借鉴和参考。结果表明：大学生手机依赖量表由“戒断行为”“过度行为”“强迫行为”3个因子共10个题目构成。大学生的手机依赖均分处于“中间状态”和“基本符合”之间；女生在“戒断行为”方面显著高于男生；理科生在“强迫行为”方面显著高于文科生；是否将手机上网聊天等作为主要功能的大学生手机依赖得分差异不显著；“大学生手机依赖量表”有较好的信度和结构效度，大学生的手机依赖并不十分严重，性别、专业类型影响了大学生的手机依赖程度，手机上网聊天社交等并不是手机依赖产生的重要因素。

手机依赖；大学生；心理健康

随着手机互联的普及使用，人们对手机的依赖和它所带来的消极影响也越来受到学者的关注。大学生手机成瘾、大学生手机依赖等问题自然成为心理健康教育和高校思想政治教育关注的重要课题。针对大学生群体的手机依赖，一些学者开展了基础性的研究[1-3]，也有一些学者进行了相应的实证性和实践性的研究[4-8]。综合当前研究可见，开发有效的测量工具是此类研究的重要任务[9-10]。因此，本文拟从一般的角度开发测量工具，测查大学生的手机依赖状况，从而全面地反映大学生手机依赖的状况。

1 对象与方法

1.1 对象

本文选取河北省某学院在校大学生为调查对象进行问卷调查。分两次取样，第一次采用方便取样，用于问卷的项目分析和探索性因素分析，共发放问卷180份，其中有效问卷162份，其中男生72人，女生90人；文科89人，理科73人；年龄18～24岁，平均(20.82±2.25)岁。第二次采用分层随机取样，用于验证性因素分析，共发放问卷600份，其中有效问卷553份。取样注意平衡年级、专业类型和性别，在课堂上集中统一施测，保障知情、同意和匿名。其中男生225人，女生328人；文科263人，理科290人；年龄18～24岁，平均(20.62±1.73)岁；一年级131人，二年级153人，三年级100人，四年级169人。

1.2 方法

1.2.1 访谈

在某班级中选出8名平时手机使用频繁的大学生(男生4名，女生4名)，以Young[8]的8条目网络成瘾问卷为主要参考依据并参照相关文献资料[9]，结合我国大学生手机使用过程中常见的现象和问题，对其进行半结构式访谈。

1.2.2 问卷的编制与施测

结合访谈结果，由两名心理学教师和5名心理学本科生对拟编制问卷项目进行整理，通过重复项目合并、语义斟酌等编制出手机依赖问卷的原始项目共31个。采用Likert 5点自评量表编排，从“非常不符合”到“非常符合”分别评定为0～4分，总分越高表明手机依赖程度越高。通过方便取样进行第一次调查，对原始问卷进行项目分析和探索性因素分析，形成待验证的问卷。之后进行第二次调查，对问卷进行验证性分析，并在此基础上分析大学生手机依赖的基本状况。

1.3 统计方法

采用SPSS 19.0进行独立样本t检验、相关分析、探索性因素分析等，采用AMOS 17.0进行验证性因素分析。

2 结果

2.1 项目分析

对第一次方便取样的数据进行项目分析，计算每个被试在31个项目上得分的总分，求各项目与总分之间的相关系数。按总分进行高低分组，将总分由高到低进行排列，选取前27%的被试组成高分组(43人)，后27%的被试组成低分组(43人)，计算两组在31个项目上的反应是否具有差异性(P<0.01)。删除与总分的相关系数<0.3的项目和高低分组差异不显著的项目，两种标准共删除8个题目。剩余23个项目与总分的相关在0.35～0.71之间(P<0.05)。

2.2 探索性因素分析

对项目分析后剩余的23个变量进行KMO和Bartlett球型检验，结果(KMO=0.724，χ2=1546.07,df=253,p<0.001)表明：量表样本适合做因素分析。采用主成分分析和方差最大性正交旋转，根据因素分析理论确定因素数目，标准为：(1)因素的特征值≥1，即因素的贡献率≥1；(2)因素必须符合陡阶检验；(3)抽取出的因素在旋转前至少能解释2%的总变异；(4)每个因素至少包含三个项目；(5)删除共同度小于0.20的(h2<0.20)项目且每次只删除一项；(6)因素比较好命名。最终问卷确定为3个因素共10个项目，见表1。

表1 探索性因素分析

因素1四个项目可解释总变异的35.37%，主要反映了个体离除手机时的不良或不适表现，可命名为“戒断行为倾向”,简称“戒断行为”；因素2三个项目可解释总变异的14.11%，主要反映个体超时过量的使用手机，可命名为“过度使用倾向”,简称“过度行为”；因素3三个项目可解释总变异的11.87%，主要反映个体与手机使用有关的带有强迫性特征的行为表现，可命名为“强迫行为倾向”,简称“强迫行为”。三个因素共同解释总变异的61.35%。

2.3 验证性因素分析和信度、效度分析

采用经探索性因素分析形成的正式问卷进行第二次抽样调查，依据数据对所得的三因素模型进行验证性因素分析，选用极大似然法来估计自由变化的因子载荷，结构见图1。

图1 验证性因素分析

手机依赖的三因素结构模型的主要拟合指标为χ2=95.53，df=32，χ2/df=2.99，RMSEA=0.06，CFI=0.95，NFI=0.93，IFI=0.95，RFI=0.90，表明模型拟合较好，问卷具有良好的结构效度。

总量表的Cronbach α系数为0.80；“戒断行为”“过度行为”“强迫行为”3个因素的Cronbach α系数分别为0.75、0.69和0.70。总量表即手机依赖总分与3个因子总分之间相关性在0.67～0.85之间(P<0.01);各因素总分与其项目之间的相关性在0.70～0.81之间(P<0.01)。单样本Kolmogorov-Smirnov检验显示大学生手机依赖总分符合正态分布(Kolmogorov-Smirnov Z=0.94,P>0.05)。以上均说明该量表具有较好的信度和效度。

2.4 大学生手机依赖的基本状况分析

大学生手机依赖的总分与标准差(M±SD)为22.35±7.53，“戒断行为”因子均分与标准差为2.25±0.99，“过度行为”因子均分与标准差(M±SD)为2.07±1.02，“强迫行为”均分与标准差(M±SD)为2.32±0.80。

单因素方差分析表明，不同年级(大一到大四)大学生手机依赖总分及三个因素得分差异均不显著(F=0.46～2.38，P>0.05)。

独立样本T检验表明，是否将上网聊天、微信、微博等作为主要功能的大学生手机依赖总分和三个因素得分差异亦均不显著(t=0.11～1.10，P>0.05)；性别方面“戒断行为”因子得分女性(M±SD=2.34±0.98)略高于男性(M±SD=2.13±1.02)，差异具有显著性(t=2.38，P<0.05)，其他因子得分及总分上男女差异不显著(t=0.26～1.67，P>0.05)；不同专业类型方面“强迫行为”因子得分理科生(M±SD=2.39±0.85)略高于文科生(M±SD=2.24±0.74)，差异具有显著性(t=2.24，P<0.05)，其他因子得分及总分上文理科专业间差异均不显著(t=0.20～1.12，P>0.05)。

3 讨论

本文借鉴网络成瘾的相关资料，参照国外有关手机依赖的研究成果，从大学生群体实际出发，经过访谈、预测、正式施测，从而确定了大学生手机依赖量表。探索性因素分合和验证性因素分析表明，大学生手机依赖基本可以从三个维度即“戒断行为”“过度行为”“强迫行为”来反映。研究形成最终量表，总量表的α系数为0.80，3个因子的α系数均基本达到0.7，在可接受范围之内。分析量表的3个因子可以发现，“戒断行为”的方差解释量最大，信度也最高，手机的过度使用行为和手机使用的强迫表现的方差解释量相当、信度相当，这表明戒断性的不适可能是大学生手机依赖最典型的特征。

大学生手机依赖状况结果表明，大学生的手机依赖程度总体上并不严重。从量表中条目的陈述可以发现，大学生手机依赖指手机的过度使用影响大学生的情绪和生活。在大学生的生活中手机可能被大量使用，尤其是在当今“指上互联网”时代，没有手机的确会给大学生的生活带来极大的不便，女性大学生在“戒断行为”因子上得分略高于男性，可能是女性的情感反应通常更加明显，因此对个人的“戒断行为”反应评分略高。理科大学生在“强迫行为”因子上略高于文科生，可能是由于理科生的学习和实验任务更多、更明确。

总之，本研究的量表可以用于反映大学生手机依赖的不良状况，并非病理性症状的分析，是对大学生手机成瘾研究的扩展和补充，为大学生心理健康教育和心理危机的预防提供了可供参考的测量依据。

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G478

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2095-7602(2017)10-0132-04

2017-05-20

刘凌飞(1980- )，女，助理政工师,硕士,从事创新课程教育和学生心理健康教育研究。