武汉市高职高专大学生网络成瘾现状及影响因素分析(2)
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1 对象与方法
1.1 对象 按照方便抽样方法，抽取武汉市内2所大专院校大一、大二2个年级的部分专业在校学生进行问卷调查。共调查1 954名中学生，收回问卷1 841份，应答率为94.22%；剔除不符合要求问卷73份，有效问卷为1 768份，有效率为96.03%。其中男生556名，占31.45%，女生1 212名，占68.55%；学生平均年龄为(19.68±0.91)岁，年龄范围为17～22岁，主要集中于18～21岁，占96.60%。专业包括：学前教育、心理咨询、英语教育、康复治疗技术等。
1.2 研究工具
1.2.1 网络成瘾诊断量表 (IAS)[7] 译自美国匹兹堡大学Young所编写的网络成瘾临床诊断量表。该量表由20个题目组成，每个题目以“几乎没有”、“偶尔”、“有时”、“经常” 和“总是”作答，分别计：1，2，3，4，5分。最低分为20分，满分为100分。Young根据临床研究认为，70分以上为成瘾者。该量表在国外研究中显示出较高的内部一致性[8-9]。
1.2.2 父母教养方式量表(EMBU)[10] EMBU是1980年由瑞典Perrris等人编制的用来评价父母教养行为和态度的问卷。我国岳冬梅等人对此表进行了修订(1993年)，修订后的量表包括66个条目，父亲教养方式包括6个因子：情感温暖与理解、惩罚严厉、过分干涉、偏爱被试、拒绝否认、过度保护；母亲教养方式包括5个因子：情感温暖与理解、过度干涉与过度保护、拒绝否认、惩罚严厉、偏爱被试，量表的同质性系数分别为0.81和0.72。实验假设父母教养方式一致,所以在计分时把每个维度中父亲与母亲的分数合并。
1.2.3 社会支持量表(SSRS)[10] 采用肖水源于1986年设计并在1990年加以修订的《社会支持评定量表》。包括客观支持(2，6，7)、主观支持(1，3，4，5)和对社会支持(8，9，10)的利用度3个维度，共10个条目。具有较好的信度和效度。在本研究中，根据大学生的实际情况，对量表的部分条目作了修改，使其成为一个测查大学生获得社会支持情况的量表。具体修改为：(1)将第4题中的“同事”改为“同学”；(2)将第5题中的“夫妻”及“儿女”两栏删去。由于只作了细微的修改，故本研究未做进一步的信度、效度检验。
1.3 调查方法及质量控制 在正式调查实施前进行预调查，检验问卷的可行性，了解调查过程中可能发生的情况；并严格按照心理测试要求，统一培训调查人员，说明调查的目的和方法。调查问卷装订成册，由施测人员向被测对象集体发放。采用规范化程序和统一规范的指导语，不加任何诱导，并严禁任课教师和其他与调查无关的人员在场，强调对受试者的资料保密。调查不计姓名，采取当场收回问卷的方式。
1.4 数据录入和统计方法 用Epidata 3.1建立数据库录入数据，并进行逻辑查错，以增加录入数据的准确性。应用SPSS 13.0软件进行以下分析：描述性分析、单因素分析及非条件多元Logistic逐步回归分析。
2 结果
2.1 网络使用情况 在调查的1 768名学生中，使用网络的学生有1 563名，网络使用率为88.40%。男生网络使用率为90.29%，高于女生(87.54%)，差异无统计学意义(P>0.05)；出生在城乡不同地区以及来自不同家庭类型的大学生上网率差异无统计学意义；而二年级学生网络使用率(91.18%)高于一年级学生(84.08%)；不同家庭经济收入[5]的学生网络使用情况不同，差异有统计学意义(P<0.05)。高收入家庭学生网络使用率最高(90.57%)，其次是中等、中低和中上收入家庭，低收入家庭网络使用率最低(86.37%)，两两比较发现：中等收入家庭与低收入、中低收入和中上收入家庭学生之间差异有统计学意义；高收入家庭与中上收入家庭网络使用率差异有统计学意义(P<0.01)。见表1。
2.2 网络成瘾情况 在使用网络的1 563名学生中，网络成瘾检出率为14.84%。从表2中可以看出，男生成瘾率(23.56%)远高于女生(8.33%)，差异有统计学意义(P<0.01)；城市学生成瘾率较高，其次是来自小城镇的学生，农村学生成瘾率最低。经两两比较后发现，城镇之间差异无统计学意义(P>0.05)；城市和城镇学生成瘾率分别高于农村学生，差异有统计学意义(P<0.05)。而网络成瘾检出率在不同年级之间差异无统计学意义(P>0.05)。
网络功能使用偏好不同的学生，网络成瘾检出率差异有统计学意义。其中偏爱“网络游戏”的学生成瘾检出率最高(29.38%)，其次是“其他”(20.83%)、“聊天、论坛交流”(20.52%)、 “观看或下载视听资料”(10.97%)、“搜集信息、资料”(8.94%)。
独生子女大学生网络成瘾检出率(18.33%)高于非独生子女(13.25%)，差异有统计学意义(P<0.01)。 不同学习成绩学生网络成瘾检出率也有所不同，差异有统计学意义(P<0.01)。进一步做两两比较可知，学习成绩较差的学生网络成瘾率(37.84%)最高，成绩优秀的学生网络成瘾检出率低于成绩一般的学生，差异有统计学意义。 进入大学后，对自己所学专业的满意度与网络成瘾有关。对专业不满意的学生网络成瘾检出率(28.18%)最高，其次是一般，对专业满意者发生率最低，其差异有统计学意义。经多重比较发现三者之间差异均有统计学意义(P值均<0.05)，可以看出随着专业满意度的下降网络成瘾的检出率逐渐升高。对大学生活适应程度不同，学生网络成瘾检出率不同，差异有统计学意义(P<0.01)。两两比较显示：对大学无法适应的学生网络成瘾检出率(37.29%)最高，其次是逐渐适应大学生活的学生，而已经适应大学生活的学生成瘾率最低，差异均有统计学意义(P值均<0.05)。见表2。
2.3 父母教养方式及网络成瘾单因素分析
2.3.1 成瘾组和未成瘾组大学生在父母教养方式上的差异如表3所示，父亲情感温暖和理解得分成瘾组低于未成瘾组，但无统计学意义；在惩罚、严厉，过分干涉，拒绝、否认和过度保护这5个因子中，成瘾组得分均高于非成瘾组，差异有统计学意义(P<0.01)。
母亲教养方式从5个方面进行比较，和父亲教养方式相同，成瘾组学生情感温暖、理解得分低于未成瘾组，但差异无统计学意义；其余4项得分成瘾组均高于非成瘾组，差异有统计学意义(P<0.01)。
2.3.2 父母教养方式对大学生网络成瘾的Logistic回归分析 为进一步考察父母教养方式对大学生网络成瘾的影响，以父母教养方式各因子得分为自变量，对网络成瘾进行Logistic回归分析 ......
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