自編手機依賴量表在大學生群體中的探索性因子分析及信效度檢驗
——以張家口市某高校為例

宣懿楠，王新雷，王從從，李 強

（1.河北北方學院， 河北 張家口 075000；2.唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院，河北 唐山 063299）

隨著社會信息化的發(fā)展，以及校園信息化趨勢的加快，越來越多的大學生出現(xiàn)過度使用手機現(xiàn)象。手機依賴必然影響大學生的學習和生活。筆者自編大學生手機依賴量表對張家口市某高校130名在校生進行調(diào)查，并對該量表因子結(jié)構(gòu)及其信效度進行檢驗，為預防和干預大學生手機依賴提供實證依據(jù)。

1 研究對象

測試采用隨機整群抽樣方法，選取張家口市某高校大一至大三本科生作為調(diào)查對象，隨機抽取二級學院，向分布在不同學院的所抽班級全體學生發(fā)放自制量表130份?；厥蘸螅瑱z查所有回收樣本的有效性，將被試者基本信息不完整、作答不完整題量超過20%及作答數(shù)據(jù)不規(guī)范的樣本剔除。最終得到有效樣本數(shù)量為121份，有效率為93.1%。研究對象基本情況詳見表1。

表1 張家口市某高校在校大學生被試情況分布表(n=121)

2 研究方法

《大學生群體手機依賴量表》參照中文版智能手機成癮量表（SAS）和手機成癮指數(shù)（MPAI）中有關成癮和依賴的相關問題，結(jié)合張家口市某高校在校學生個案訪談和群體實例進行編制。

2.1 研究工具編制

量表由心理依賴性因子、人際疏離性因子、學習干擾性因子和情緒安撫性因子構(gòu)成，共22個條目，采用Likert五點記分法，其中：1=完全不符合，2=比較不符合，3=不確定，4=比較符合，5=完全符合。評分設置為1～5分，得分越高，表明手機依賴程度越明顯。

2.2 統(tǒng)計分析

本研究采用SPSS25.0中文版軟件對回收數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、信度和效度分析、探索性因子分析等。

3 研究結(jié)果

對該量表因子結(jié)構(gòu)及其信效度進行檢驗，結(jié)果如下。

3.1 項目分析

根據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果，各變量的標準差大部分都在0.8～1.3之間，只有V3的標準差為0.631，V4為0.680，V12為0.552，表明被試反應趨同。但值得注意的是，雖然這些變量標準差較小，但結(jié)合該變量的意義和內(nèi)容，此時考慮不刪除，而是保留。根據(jù)變量的相關系數(shù)矩陣，相關系數(shù)＞0.4的情況在整個矩陣中所占比例較高，且有較大比例的系數(shù)呈現(xiàn)中等程度相關（0.4～0.7），說明各變量之間具有較強的線性關系，可以進行因子分析。

3.2 探索性因素分析

對《大學生群體手機依賴量表》的22個變量進行探索性因素分析，測試采用KMO系數(shù)及Bartlett球形檢驗。KMO系數(shù)越接近1，表明對變量進行因素分析的效果越好。第一次測試結(jié)果顯示，KMO系數(shù)為0.847，介于0.8～0.9之間；Bartlett球形度檢驗表明：Bartlett球形檢驗的值為1560.325(df=231)，且顯著性概率p=0.000，＜0.05，達到顯著水平，說明相關矩陣不是一個單位矩陣，相關矩陣間存在共同因素。由此可見，該量表很適合進行探索性因素分析。同時，在反映像矩陣中，當某一變量的KMO＜0.5時，則認為該變量不適合進入因子模型。在本量表中，V3、V4變量的KMO為0.495、0.420，V3僅比0.5小一些，并且在后面的因子旋轉(zhuǎn)矩陣中的因子載荷＞0.5，且與其他變量能一起解釋第3個潛在因子，因此該變量尚可進入因子模型中，則V4需要考慮刪除。

在公因子方差列表中，第2列所有因素分析初始解下的變量共通性均為1，它的意義為：如果對原始22個變量采用主成分分析方法萃取出所有的特征值（22個），那么原始變量的所有變異數(shù)都可被解釋。事實上，因素分析的目標必須使得因素個數(shù)小于原始變量的個數(shù)，所以不可能萃取全部特征值。依所設定的萃取條件（本測試設置為特征值＞1）來萃取特征值時，變量的絕大部分信息往往可被萃取出的因素解釋，這些因素可稱為共同成分。整體而言，本量表中因素萃取的效果可以接受，各變量都遠遠＞0.16。

采用主成分分析法進行最優(yōu)斜交旋轉(zhuǎn)，按照Kaiser的理論，特征值大于1的變量應予以保留，故萃取出5個因子，其特征值分別為8.096、2.739、1.672、1.319、1.084，這5個因子共同解釋了原始變量之總變異數(shù)的67.769%。整體而言，原始變量的信息遺失量不多，因此此次的因子分析有效。

觀測變量分析情況，對取樣適切性量數(shù)＜0.5的變量進行刪除。在第一次探索性因子分析時，第4個因子只包含了V13和V22變量。根據(jù)變量篩選的原則，一個因子對應2個或2個以下變量時，需要刪除該變量和其對應的因子，因此需要刪除V13、V22變量和第4個因子。綜合以上信息，對V4、V13、V22變量進行刪除。

刪除V4、V13、V22變量后，再進行第2次探索性因子分析，結(jié)果如下：KMO取樣適切性量數(shù)為0.849，表示很適合進行因子分析，Bartlett球形檢驗x2的值為1376.429(df=171)，且p=0.000，＜0.005，即相關矩陣不是一個單位矩陣，故可以進行因子分析。對剩余19個變量進行第2次因子分析后發(fā)現(xiàn)，4個因素的解釋變異量分別為38.789、14.264、8.310、5.960%，總累計解釋變量為67.323%。

根據(jù)各共同因素中各變量的負荷量大小排序可知，第1個因子包含V14～19、V21等7個變量；第2個因子包含V7～12等6個變量；第3個因子包含V1～3等3個變量；第4個因子包含V5、6、20等3個變量。本研究采用主成分分析法，將成分矩陣表按凱撒正態(tài)化最優(yōu)斜交法進行旋轉(zhuǎn)，結(jié)果顯示在第5次迭代后收斂。表2展示各個變量在各因子的負荷量。

表2 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣表

通過矩陣旋轉(zhuǎn)后進一步簡化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以較為簡潔地反映出原始變量與這些因子之間的歸屬關系。由此表可知，第1個因子替代了7個變量的作用，這些變量可以歸納為“心理依賴”方面，因此該因子可以命名為“心理依賴性”。第2個因子替代了6個變量的作用，這些變量可以歸納為“人際交往”方面，因此該因子可以命名為“人際疏離性”。第3個因子替代了3個變量的作用，這些變量可以歸納為“學習管理”方面，因此該因子可以命名為“學習干擾性”。第4個因子替代了3個變量的作用，這些變量可以歸納為“不良情緒”方面，因此該因子可以命名為“情緒安撫性”。

3.3 內(nèi)部一致性信度檢驗

在探索性因子分析后，為進一步評價《大學生群體手機依賴量表》的質(zhì)量標準，筆者采用Cronbach α系數(shù)作為信度分析方法，首先對總量表中19個變量的內(nèi)部一致性進行檢驗，結(jié)果如表3所示。

表3 可靠性統(tǒng)計

整個量表的克倫巴赫系數(shù)為0.909，根據(jù)評價標準，說明該量表的同質(zhì)性很高，屬于非常理想層次。同時，針對各因子的內(nèi)部一致性進行檢驗，分別如下。

表4 各因子的內(nèi)部一致性信度檢驗統(tǒng)計

結(jié)果顯示，各因子的α系數(shù)分別為0.903、0.876、0.687、0.513，都具有較好的內(nèi)部一致性。

3.4 重測信度檢驗

將《大學生群體手機依賴量表》對同一被測間隔2周后進行重復測試。重測結(jié)果表明，總體重測信度為0.913，心理依賴性、人際疏離性、學習干擾性和情緒安撫性4個因子的重測信度分別為0.907、0.885、0.716、0.542，根據(jù)重測信度評價標準，表明該量表重測信度可接受。

3.5 結(jié)構(gòu)效度檢驗

通過測量各因子間皮爾遜相關系數(shù)、各因子與總分之間的相關系數(shù)，考察量表的結(jié)構(gòu)效度。量表各因子間相關系數(shù)均在0.201～0.716之間，且所有因子均達到顯著性水平。各因子與總分之間的相關性在0.514～0.801之間，說明各因子與總量表之間的相關性也很高。同時，各因子間的系數(shù)小于因子與總量表間的系數(shù)，說明各因子間既相互獨立，又具有顯著的相關性。詳見表5所示。

表5 結(jié)構(gòu)效度檢驗結(jié)果

4 研究結(jié)論

筆者在基于使用《大學生群體手機依賴量表》進行前期調(diào)查的基礎上，結(jié)合SAS和MPAI中有關成癮和依賴的界定，設定19個項目，4個維度，分別為心理依賴性、人際疏離性、學習干擾性、情緒安撫性。通過探索性因子分析、信效度檢驗，最終形成了一個內(nèi)部一致性理想、信效度良好的量表。但其他中介變量是否影響手機使用與其依賴關系還需進一步研究。

在對樣本的現(xiàn)狀分析時還發(fā)現(xiàn)，不同性別大學生在4個因子間存在差異，男生在心理依賴、學習干擾2個因子上的得分高于女生，其原因可能與男生更喜歡用手機打游戲有關，而女生在人際疏離因子中得分更高，較男生更頻繁使用手機人際功能。其次，不同年級大學生在心理依賴、人際疏離因子上的得分也存在差異(p＜0.05)，其原因可能是剛?cè)雽W的新生課業(yè)負擔較輕，可支配時間相對充裕，有很多時間玩手機，而大三學生較其他年級更少使用手機。家庭住地性質(zhì)僅在情緒安撫因子上存在差異(p＜0.05),成長于農(nóng)村的孩子要比城鎮(zhèn)的孩子在情緒撫慰得分高。

5 建議

研究顯示，學生每天使用手機的時間較長，將會對大學生的心理依賴、人際疏離、學習干擾和情緒安撫4個因子產(chǎn)生了不同程度的正向影響。這一現(xiàn)象提示高校引起重視，通過開設相關課程教育與引導學生對手機的合理使用，嚴格控制每天使用手機的時間，減少不良行為的發(fā)生率；舉辦心理講座增強學生抵御手機心理依賴能力；廣泛培養(yǎng)學生興趣愛好，開展豐富的校園活動，分散學生手機依賴的注意力，促使學生向外發(fā)展，降低閉塞空間對手機依賴的可能性。有效干預學生手機依賴行為是由多種影響因素綜合作用的結(jié)果，學校、家庭、社會都應做出相應的努力，保障學生在和諧健康的環(huán)境下健康成長。