大学生网络成瘾及其影响因素的Logistic回归分析

杨弋星，张 态，保丽琼，李 友

（大理学院公共卫生学院，云南大理 671000）

大学生网络成瘾及其影响因素的Logistic回归分析

杨弋星，张 态，保丽琼，李 友

（大理学院公共卫生学院，云南大理 671000）

目的：了解大理市高校在校大学生网络成瘾现状及其影响因素，为大学生网络成瘾预防、干预和治疗提供理论依据。方法：采用分层整群随机抽样方法，以网络成瘾诊断量表对大理市某高校在校的一至四年级学生进行流行病学现况调查。结果：该校大学生网络成瘾倾向发生率为16.5%，年龄、性别、上网目的、与同学的关系、初次上网年龄段和每次上网持续时间在正常组和成瘾组网络成瘾发生率之间存在统计学差异（P<0.05）；通过Logistic多因素回归分析显示，性别、上网持续时间、初次上网年龄段和参加课外活动情况是个体网络成瘾发生的危险因素，社会人际交往能力是网络成瘾发生的保护性因素。结论：在校大学生中网络成瘾发生率较高，影响到了大学生的身心健康，应尽早采取有针对性的干预措施减少网络成瘾倾向的发生。

大学生；网络成瘾；Logistic回归分析；影响因素

随着网络的日益普及，互联网在中国民众的生活中扮演着重要的角色。根据中国互联网信息中心（China internetnetwork information center，CNNIC）发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》〔1〕，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，全年共计新增网民5 090万人，互联网普及率为42.1%；其中10~19岁和10~29岁的网民的比例分别为24%和30.4%。报告还指出，高中和大专以上学历人群中互联网普及率已经到了较高的水平，尤其是大专以上学历人群上网比例接近饱和。不难看出，高校大学生已经成为了上网一族的重要组成部分。网络开阔了大学生的视野，使他们在尽情享受高科技带来的前所未有的便利和丰富生活的同时，也在思维方法、价值观、行为方式、个人成长，生命质量等方面收到了许多负面的影响和冲击〔2〕。网络成瘾（Internet Addiction，IA）也称为网络成瘾症（Internetaddiction disorder，IAD），是指无成瘾物质作用下的上网行为冲动失控，表现为过度使用互联网而导致个体明显的社会、心理功能损害。其主要特征是：无节制地花费大量时间上网，必须增加上网时间才能获得满足感，不能上网时出现异常情绪体验，学业失败、工作绩效变差或现实人际关系恶化，向他人说谎以隐瞒自己对网络的迷恋程度、症状反复发作等。为帮助高校相关部门开展大学生心理健康教育和网络成瘾预防平台的构建提供科学参考依据，我们对大理市某地方性综合院校在校大学生进行了网络使用情况的研究。

1 对象与方法

1.1 调查对象 采用分层整群随机抽样的方法，随机抽取大理某地方性综合院校，2012年10月至12月期间在校的一至四年级大学生，共22个班1 100人。本次调查发放问卷1 100份，回收1 046份，回收率为95.1%，其中有效问卷968份，男生338份，女生627份，有效率92%。

1.2 调查方法 采用流行病学现况调查方法，以班级为单位，定点集中，在规定时间按照统一要求，由学生本人以无记名方式完成问卷并当场收回；在调查之前，调查员向被调查者解释调查的目的和意义，并请班主任回避，消除学生的顾虑，保证调查的可靠性。

1.3 调查工具 大学生网络应用调查表包括一般资料、网络使用情况及其网络成瘾诊断量表，其中网络成瘾诊断量表采用Kimberly S.Young〔4〕编制的网络成瘾量表，次量表为5点量表，“1”表示“几乎没有”，“2”表示“偶尔”，“3”表示“有时”，“4”表示“经常”，“5”表示“总是”，总分合计为100分，20~49分表示正常使用网络、50~79为网络成瘾倾向和80~100为网络成瘾，由于网络成瘾倾向者为成瘾者的潜在人群，将其与成瘾者一并作为阳性对象〔5〕。

1.4 统计分析 调查表在输入计算机前，先剔除未应答或不合格问卷，全部有效问卷统一编号，采用Epidata3.02软件建立数据库，并进行计算机双录入核对，结果利用SPSS16.0进行数据分析。计数资料用χ2检验进行单因素比较，大学生网络成瘾的影响因素采用Logistic回归分析。

2 结果

2.1 一般情况 有效的968调查者中，年龄最小的为17岁，最大为25岁，年龄平均为（20.73±1.5）岁，男性340人，女性628人，男女性别比为1∶1.8，汉族同学位673（占69.5%），其他为白族、彝族和回族等少数民族，接近该校的实际情况。本次调查，共有160人被诊断为网络成瘾，其中男生101人，女生59人，网络成瘾率为16.5%。

2.2 网络使用正常组和成瘾组单因素分析 通过对大学生网络使用正常组和成瘾组进行了多因素分析。见表1。从表1可以看出年龄、性别、上网目的、与同学的关系、初次上网年龄段和每次上网持续时间因素在正常组和成瘾组网络成瘾发生率差异有统计学意义（P<0.05），男生、上网持续时间超过3 h、喜欢看电影和玩网络游戏的同学网络成瘾发生率相对较高。

调查中发现，被调查者中9.7%的同学认为自己和身边的其他同学相处差，这些同学网络成瘾发生率为2.8%，然而同学相处关系一般的大学生发生率为4.3%，网络成瘾率相对较高；同时，结果显示不同年级的学生网络成瘾发生率差异无统计学意义（χ2= 7.124，P=0.068）；民族特征为汉族、白族、彝族的学生在正常组和成瘾组网络成瘾发生率差异无统计学意义（χ2=6.985，P=0.137）。

2.3 网络成瘾影响因素的Logistic回归分析结果从Logistic回归分析结果可以看出，影响大学生网络成瘾发生的主要危险因素依次为：性别、每次上网持续时间、开始上网的年龄和参加课外活动情况；然而与同学相处的人际交往情况的好坏程度是大学生网络成瘾发生的一个保护性因素，控制其他因素的影响后，与人际关系差的同学相比，人际关系很好和好的同学OR及其95%的可信区间分别为0.4（0.2~0.9）和0.4（0.18~0.9），可以减少成瘾症的发生。大学生网络成瘾影响因素的Logistic回归分析结果见表2。

3 讨论

国外的研究表明，在大学生中网络成瘾的发生率约为8.0%~13.0%〔6-8〕。近期的研究则显示网络依赖的发生率为3%~16%〔9-11〕。本次调查该校大学生中网络成瘾的发生率为16.5%，表现出较高的发生率，这些结果的差异主要是由于地区间经济文化等因素或所采用的量表不同造成的。从成瘾的性别差异看，在本次调查中男生网络成瘾率明显高于女生，说明男生较女生更具有网络成瘾倾向，这一结果与国内学者的研究结果一致〔12-14〕；不同年级和不同民族特征的学生网络成瘾发生率差异不明显。由此提示我们的教育工作者在进行教育时，要注意到性别的影响，尤其是重视和加强男学生的网络使用健康教育。

表1 大学生网络使用正常组和成瘾组单因素分析表（n=968）

表2 大学生网络成瘾影响因素的Logistic回归分析结果

本次的多因素分析发现，每次上网的时间，初次上网的时间，参加课外活动情况，性别是个体网络成瘾的危险因素，然而与同学相处的人际交往情况的好坏程度是网络成瘾发生的一个保护性因素。换而言之，初中开始上网、每次上网持续时间超过5 h、很少参加体育活动、与其他同学人际交往差的男生更容易发生网络成瘾症。国内学者研究显示，学习成绩相对较好（包括中等）是保护因素，男性、上网时间≥4 h/d、电子游戏成瘾、赌博和抑郁情绪，主观支持少的青少年网络成瘾的危险性高〔12-14〕。目前研究认为大学生网络成瘾外因在内因比较微弱的条件下发挥更为明显的作用〔14-16〕，调查中发现，被调查者中9.7%的同学认为自己和身边的其他同学相处差，这些同学网络成瘾发生率相对较低，然而同学相处关系一般的大学生网络成瘾率较高，但多因素分析控制其他因素的影响后，大学生与其他同学的人际交往情况的好坏程度却成了大学生网络成瘾发生的一个保护性因素，这提示我们提高大学生的人际交往能力，同学之间保持良好的社交关系能够使网络成瘾较少发生。

在如今竞争日益激烈的社会，大学生就业较为困难。许多求职的大学生站在从学校通往社会的路口惊慌茫然，不知所措。为了远离繁杂，逃避困扰，他们迫切需要一个人的世界，而上网恰恰满足了他们的这一要求。由此再一次的提示我们的教育工作者，为了使本校培育的大学生能够健康，充实，自信的步入社会，必须热心关注他们的成长过程。因此，消除网络依赖，促进大学生健康发展，是学校学生工作和心理教育工作者所必须继续深入探究的问题，也是学生应该进行自我反思的问题。

〔1〕中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况统计报告〔EB/OL〕.〔2013-01-24〕.http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/ hlwxzbg/hlwtjbg/201301/P020131106386345200699.pdf.

〔2〕李鲁.社会医学〔M〕.3版.北京：人民卫生出版社，2007：235.

〔3〕张态，保丽琼，杨弋星，等.大学生网络成瘾和生命质量关系的调查研究〔J〕.大理学院学报，2009，8（10）：46-49.

〔4〕YOUNG K S.Internet addiction：The emergence of a new clinical disorder〔J〕.Cyber Psychology&Behavior，1998，1（3）：237-244.

〔5〕冯承芸，熊敏，黄列玉，等.贵州省1497名大学生网络成瘾状况及其焦虑抑郁水平分析〔J〕.中国学校卫生，2007，28（9）：801-802.

〔6〕SCHERER K.College life on line：Healthy and unhealthy Internet use〔J〕.Journal of College Student Development，1997，38：655.

〔7〕 CHOU C，HSIAO M C.Internetaddiction，usage，gratification and pleasure experience：The Taiwan college student's case〔J〕.Computers and Education，2000，35（1）：65-80.

〔8〕ANDERSON K J.Internet use among college students：An exploratory study〔J〕.Journal of American College Health，2001，50（1）：21-26.

〔9〕张宛筑，邓冰，黄列玉，等.中学生网络成瘾倾向情况及影响因素分析〔J〕.中国公共卫生，2013，29（7）：971-974.

〔10〕侯其锋，杨锆，陈岚岚.大学生网络成瘾与拒网自我效能及网络自我效能的关系探讨〔J〕.浙江大学学报：理学版，2013，40（4）：483-488.

〔11〕孙易蔓，胡晓斌，赵笑颜，等.大学生上网行为及其网络成瘾对自尊心影响分析〔J〕.中华疾病控制杂志，2013（3）：215-217.

〔12〕彭阳，周世杰.青少年网络成瘾的社会风险因素的回归分析〔J〕.中国临床心理学杂志，2009（5）：649-651.

〔13〕戴妍.大学生依恋模式与网络成瘾的关系研究〔J〕.大理学院学报，2009，8（3）：73-75.

〔14〕李艳，张贤，苗磊，等.大学生网络成瘾与自尊孤独感的相关研究〔J〕.中国学校卫生，2013，34（8）：22.

〔15〕刘璐，方晓义，张锦涛，等.大学生网络成瘾：背景性渴求与同伴网络过度使用行为及态度的交互作用〔J〕.心理发展与教育，2013，29（4）：424-433.

〔16〕张燕贞，张卫，伍秋林.医科大学生手机网络成瘾与冲动性〔J〕.中国健康心理学杂志，2013（2）：284-287.

（责任编辑 毛本勇）

Analysis of the Relationship between Internet Addiction Disorder and Its Affecting Factors among Undergraduates

YANG Yixing，ZHANG Tai，BAO Liqiong，LI You
（College of Public Health，Dali University，Dali，Yunnan 671000，China）

Objective：To investigate and analyze the relationship between internet addiction disorder（IAD）and its affecting factors among undergraduates in Dali University.The study aims to provide theoretical evidence for prevention，intervention and treatment of the disorder.Methods：Undergraduates who were from grade 1 to grade 4 in Dali University were surveyed by using stratified-cluster sampling method.The use of internet and general information were acquired through questionnaires of IAD.Results：The prevalence rate of IAD was 16.5%among the university students.The prevalence rate of IAD of male was higher than female.These factors which included age，sex，relationship with classmate，the aim and first time to surf the internet，lasting time of internet use were significant between IAD and No-IAD（P<0.05）.We analyzed relationship between IAD and its affecting factors among undergraduates by using Logistic regression model.We could find that the factors which included sex，first time and lasting time to surf the internet，taking part in sports were dangerous，and the factor of relationship with classmate was protective.Conclusion：The prevalence rate of IAD is high.It is a problem of public health，which affects their physical and mental health.Thus，it is necessary to take an early intervention.

undergraduates；IAD；Logistic regression model；factors

R179

A

1672-2345（2014）04-0063-04

10.3969/j.issn.1672-2345.2014.04.020

2013-11-23

2014-01-23

杨弋星，讲师，主要从事预防医学研究.