手机依恋量表(YAPS)中文版修订及信效度检验

王 森,穆丽君,单 晴,赵立军,周 媛,董艳娜

(1.聊城大学教育科学学院，山东 聊城 250000;2.山西大学教育科学学院，太原 030006;3.长江师范学院, 重庆 408100)

引言

手机与我们的生活息息相关[1]。随着手机智能性以及人机交互性的不断增强，手机已经从传播中介转变为人们的情感对象[2]，甚至被人们视为自我概念的一部分[3,4]。以往的研究多从手机依赖和问题性手机使用为切入点，关注手机使用对人类思想、情感和行为的负面影响[5]，而忽视了手机使用给人们带来的好处。例如，手机内的软件(导航软件、聊天软件)不仅可以为我们的生活提供便利，而且还可以提供情感支持，满足个体的情感需求[2]。Jarvenpaa和Lang在4个国家进行了关于智能手机使用为主题的焦点小组讨论，研究发现手机使用导致个体产生了相互矛盾的主观体验，包括赋权和奴役、独立和依赖、满足需求和创造需求、接近和远离以及公共和私人空间的压缩。由此可见，仅用手机依赖已经无法全面诠释手机使用所带来的影响。因此，有些研究者从依恋的角度入手，试图说明手机所引发的这种矛盾心理[6,7]。

依恋最初被定义为父母与其子女之间的一种特殊情感联结[8]。从依恋理论的视角出发，个体的依恋风格可以分为两个基本维度：焦虑和回避[9,10]。焦虑反映了个体对遗弃和缺乏爱的恐惧，而回避反映了个体对亲密和情感表达的回避。当依恋对象不能满足个体的依恋需要时，个体会倾向于使用补偿性依恋目标(例如手机)来获得安全感[5,8]。Meschtscherjakov等人基于依恋理论提出了手机依恋的概念，用以表示人与手机之间动态且强度不一的情感联结[11]。虽然手机缺乏人类的特征(如情感)，但是也可以作为个体的依恋对象[7,12,13]，主要有以下三个原因。第一，个体对手机的依恋可以视为一种依恋补偿策略。当个体无法与他人建立牢固的依恋时，他们可能会把手机当作安全基地，来满足自身的依恋需求[7]。此外，手机也可以作为依恋的过渡对象，有助于个体独立性的发展[13]。第二，个体与手机的互动过程蕴含着人类思想和行为中的情感[14]。一方面，大学生外出求学，可以将手机作为暂时的依恋对象，因为通过一条短信就能拉近和亲朋好友的距离[13]；另一方面，手机存储的电话号码、照片等信息，已成为我们的记忆存储库和社会联系的工具箱[15]。第三，手机作为自我概念的延伸，对个体心理有重要影响，当个体与手机分离时会感到焦虑与不适[3,12]。与此同时，与手机分离所产生的焦虑和恐惧也已经成为一种普遍的现象[1,16]。

依恋是促进个体行为理解的重要因素[17]。那些高度依恋焦虑的个体使用智能手机为依恋对象可能有助于解释他们的问题性网络使用的经历[18]。根据这种经历，问题性网络使用可能是由于生物适应性依恋行为转向智能手机造成的。同样，研究发现不安全的依恋可以显著预测手机依赖[19]，依赖手机短信与人交流也和手机依恋之间存在关联[20]。除此之外，有关了解手机依恋的研究发现参与在线调查的大部分年轻人与手机分离时会感觉孤独，而小部分人会因为与手机分离感觉放松[12]。最后，进入青少年期后，同伴成为亲密感的主要来源，为个体提供情感支持和社会支持[21,22]。因此，对于大学生来说，同伴依恋程度较低的个体也可能会产生手机依恋。

综上，本研究选取问题性网络使用量表、手机依赖量表、孤独感量表以及同伴依恋量表为校标，来测量手机依恋量表的校标关联效度。

国内目前对手机依恋的研究很少，尽管研究人员认为个体会对手机产生情感依恋而不仅仅是使用它那么简单[2]，但是仍没有量表能测量出使用手机带来的矛盾心理，这在很大程度上阻碍了手机依恋的研究进展。而国外已经开发出了信效度都比较高的青少年手机依恋量表，这给国外有关手机依恋的研究提供了便利。所以，对原版手机依恋量表进行修订，对促进中国手机依恋的研究进程很有必要。

2016年，Trub和Barbot以当地955名年龄在18-29岁的青少年为被试编制了初步版本的手机依恋量表(Young Adult Attachment to Phone Scale)，并将手机依恋映射到依恋焦虑和回避的维度上，这是首次对手机依恋进行多维度的测量。量表共包含6个条目，探索性因素分析和验证性分析结果支持了一个二维结构：庇护所和负担感。庇护所(Refuge)指使用手机时感觉到安全以及与手机分离感觉不舒服，该维度包含3个项目(例如：拿着手机让我感到更安全)，内部一致性信度系数0.77 ～ 0.84。负担感(Burden)指与手机分离后感觉到放松以及感觉手机的存在削弱了某一特定时刻享受生活的能力，该维度同样包含3个项目(例如：当我不带手机时，我会感觉好些)，内部一致性信度系数为0.44 ～ 0.82。YAPS英文版量表两维度间存在中等程度相关(r = -0.41, p < 0.001)。基于此，本研究旨在翻译并修订这一量表，并在中国大学生群体中对其信效度进行检验，从而为中国文化背景下研究手机依恋行为提供科学的测量工具。

1 研究方法

1.1 研究对象

通过整群抽样法，从山西省太原市、山东省济南市以及聊城市共三所高校选取700名本科生和研究生作为研究对象。本研究共回收625份有效问卷(有效率89.3%)，平均年龄为19.81 ± 1.65岁。其中男生为216人(34.6%)，女生为409人(65.4%)。研究对象每天平均使用手机时间为7.18 ± 3.01个小时。为了交叉验证手机依恋量表的有效性，将样本随机分成两个亚样本，使用样本1(n = 291)执行项目分析和探索性因子分析，使用样本2(n = 334)执行验证性因子分析。样本1与样本2在性别、年龄以及手机依恋量表维度1庇护所与维度2负担感中没有显著差异。重测信度样本来自于样本1的100名被试，回收有效问卷91份，平均年龄为19.64 ± 0.88岁。其中男性39人，女性52人。

1.2 研究工具

1.2.1 手机依恋量表

采用回译方式对Trub和Barbot[7]编制的手机依恋量表(Young Adult Attachment to Phone Scale)进行修订。该问卷共6个条目，包含庇护所和负担感两个维度，每个条目采用李克特5点计分。具体翻译过程主要包含了三个步骤：首先邀请2名心理学研究生和1名非心理专业的博士生分别对手机依恋问卷单独进行翻译，通过讨论形成最佳的中文翻译结果，以便消除翻译差异；其次，邀请三名英文专业的研究生将中文的翻译结果回译成英文，对照原始英文量表，确定最优英文译法；最后邀请两名心理学教授对手机依恋问卷的英文版和中文版进行校对与修改，从而形成最终中文版手机依恋量表，以供进一步研究。

1.2.2 问题性网络使用量表

采用由Jelenchick等人[23]编制的PRIUSS量表(The Problematic and Risky Internet Use Screening Scale)，测量大学生问题性网络使用程度。该问卷共18个条目，每个条目采用李克特5点计分。所有题目相加得问题性网络使用总分，得分越高表示大学生问题性网络使用程度越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数是0.91。

1.2.3 手机依赖指数量表

采用梁永炽[24]编制的手机依赖指数量表，测量大学生的手机依赖程度。该问卷共17个条目，每个条目采用李克特5点计分。所有题目相加得手机依赖总分，得分越高表示大学生手机依赖程度越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数是0.90。

1.2.4 UCLA孤独量表

采用UCLA孤独量表第三版[25]测量大学生的孤独程度。全量表共有20个条目，每个条目采用李克特4点计分。所有题目相加得孤独感总分，得分越高表示大学生孤独感程度越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数是0.89。

1.2.5 同伴依恋量表

采用父母和同伴依恋问卷中的同伴依恋问卷[26]，测量大学生的同伴依恋程度。该量表共25个条目，每个条目采用李克特5点计分。所有题目相加得同伴依恋总分，得分越高表示大学生同伴依恋程度越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数是0.91。

1.3 数据处理

采用SPSS 22.0对数据进行项目分析、探索性因素分析、信度分析、相关分析等；采用Mplus 8.3进行问卷的验证性因素分析、聚敛效度分析等。

2 结果分析

2.1 项目分析

如表1所示，中文版手机依恋量表6个条目的均值范围在2.41～3.37之间，其偏度范围为-0.68～0.62，峰度范围为-1.16～0.15。当数据的偏度值小于2和峰度值小于7时，极大似然估计法(ML)具有稳健性。因此，在接下来的分析中使用极大似然估计作为数据处理方法。

项目分析包含两个步骤：首先，使用样本1进行中文版手机依恋两个分量表的信度计算，维度1庇护所的信度系数为0.79，维度2负担感的信度系数为0.71；其次，按照校正后的题总相关系数 < 0.30和删除该条目后量表总体信度系数提高的标准进行条目的删除。如表1所示，删除任何一个项目后，总体的信度系数均会下降，下降幅度在0.02～0.17之间。据此可以认为，原问卷的6个项目均达到了项目分析的最低标准，故不删除量表的项目。

2.2 结构效度的检验

2.2.1 探索性因素分析

项目分析完成后，对样本1进行探索性因素分析。首先,将样本1数据进行因素分析的可行性检验。结果显示，KMO=0.703，Bartlett球形检验的x2=470.715(p<0.001)，因此符合探索性因素检验的要求。然后，运用主成分分析法、最优斜交法进行下一步分析。结果显示，旋转之后有2个因素的特征根大于1，和原量表的因素数目一致。如表2所示，原量表和每个因素相对应的项目数目也一致，且各项目的因子载荷均大于0.3，因此进行验证性因素分析。此外，二因子的方差解释量为68.1%。

表1 手机依恋量表的均数、标准差、偏度、峰度、校正后的题总相关和内部一致性系数 (n=291)

图1 验证性因子分析(n=334) *** p<0.001. ** p<0.01.采用标准化路径系数。

表2 手机依恋量表各因子的因子负荷 (n=291)

2.2.2 验证性因素分析

如图1所示，中文版手机依恋量表的验证性因素分析结果表明：各条目的因子载荷显著，标准化因子载荷的范围为0.482～0.855之间，且模型拟合指标良好(x2/df=3.57,p<0.01;TLI=0.928;CFI=0.962;SRMR=0.062;RMSEA=0.088)。此外，手机依恋量表在男性和女性之间也有较好的模型拟合，CFI始终高于0.90的阈值，SRMR始终低于0.08的阈值。

2.2.3 测量不变性

本研究还检验了中文版手机依恋量表在性别上的测量不变性(n男性=216人，n女性=409人)。首先，我们计算了形态等同模型，结果显示模型数据拟合良好，x2/df=3.12; TLI=0.935; CFI=0.948; SRMR=0.071; RMSEA=0.083。接下来，我们进行了弱等值模型的计算，结果表明，形态等值模型和弱等值模型之间差异不显著(ΔCFI=0.008, ΔRMSEA=0)。继续进行尺度等值模型的计算，结果表明弱等值模型与尺度等值模型之间差异不显著(ΔCFI=0.023, ΔRMSEA=0.003)。最后，我们进行了误差等值模型的计算，结果表明尺度等值模型和误差等值模型之间差异不显著(ΔCFI =0.011, ΔRMSEA=0.003)。由此可见，中文版手机依恋量表在男性和女性之间存在测量不变性。

2.3 外部效度和聚敛效度的检验

外部效度采用效标关联效度进行验证。本研究的效标采用问题性网络使用量表、手机依赖量表、孤独感量表及同伴依恋关系量表。如表3所示，中文版手机依恋量表维度1庇护所与手机依赖量表、孤独感量表以及互联网使用风险量表呈显著正相关；维度2负担感与同伴依恋和互联网使用风险呈显著负相关。本研究的聚敛效度采用量表的组合信度和平均方差抽取量，结果表明，中文版手机依恋量表的组合信度为0.863,平均方差抽取量为0.521。

表3 手机依恋量表与效标的相关

2.4 信度检验

中文版手机依恋量表维度1庇护所Cronbach’s α系数为0.81，维度2负担感Cronbach’s α系数为0.68；手机依恋量表维度1庇护所McDonald’s Ω系数为0.81，维度2负担感McDonald’s Ω系数为0.69；手机依恋量表维度1庇护所Greatest Lower Bound为0.81，维度2负担感Greatest Lower Bound为0.70。重测信度间隔2周后测试，维度1庇护所重测信度为0.67，维度2负担感重测信度为 0.41。

3 讨论

本研究对英文版手机依恋量表进行了修订，并在中国大学生群体中检验了其信度和效度。首先，在量表最初的修订过程中，采用了回译的策略，这不仅保证了翻译的准确性以及量表的完整性，还能有效的提高量表的可读性和理解性，在一定程度上保证了量表的内容效度。其次，探索性因素分析发现，该量表是两因子结构，总方差解释量为68.1%，且因子结构与英文版手机依恋量表一致，这说明大学生手机依恋行为具有文化的共通性。通过验证性因素分析发现，修订后的量表具有较高的结构效度，符合心理测量学标准。性别的测量不变性表明，手机依恋量表在男性和女性之间存在测量不变性。最后，该量表也表现出较好的内部一致性信度和聚敛效度。

第一个分量表是“庇护所”(Refuge)，对应依恋风格中的焦虑维度。它的特点是当一个人带着手机时，会产生强烈的安全感，而离开手机时，会产生焦虑或不舒服的感觉。在效标关联效度方面，手机依恋量表维度1庇护所与问题性网络使用、手机依赖、孤独感均呈显著正相关。正如依恋理论指出，依恋焦虑的个体往往更加注重与重要他人的人际关系，并认为自己处于被抛弃的边缘[10,27]，所以他们倾向于使用手机来满足自己的情感需求。

第二个分量表是“负担感”(Burden)，对应依恋风格中的回避维度。它的特征是与手机分离后产生放松感，感觉手机的存在降低了人们在当下享受某一特定时刻的能力。在效标关联效度方面，手机依恋量表维度2负担感与同伴依恋、问题性网络使用呈显著负相关，与孤独感、手机依赖无显著性相关。回避型个体与他人相处时很不自在，很难完全信任与依赖他人，并且在日常的人际关系中倾向于与他人保持情感距离[10,27]。现如今手机被视为人际联系的工具，而回避依恋的个体为了减少维持社交网络的压力，会较少使用手机，同时也减少了暴露在问题性手机使用中的风险。

综上所述，手机依恋量表是一种简洁、稳健、有效的测量工具，可以用于评估中国大学生的手机依恋程度。但是需要注意的是，虽然结果表明手机依恋量表在性别上保持测量不变性，但是本研究中被试样本的女生所占比例过大(64%)，未来的研究应该考虑增加样本数量以及代表性，进一步验证测量工具的科学性。其次，该量表的开发基于依恋风格类型理论，但是依恋究竟是连续的还是类型的长期以来颇受争议[9]。尽管分类的思想在直觉上很具有吸引力，很多实证研究也支持了分类的观点[9]，而且手机对于人们的生活而言也具有矛盾的一面。但不可否认的是，当依恋为连续变量时，将该量表用于评估手机依恋的程度会缺乏测量精度。例如，当一个连续变量被二分时，实得分数全部方差的36%会被舍弃[28]。因此，未来的研究应该加深关于手机依恋的理论探究。