大学生焦虑与手机成瘾现状及影响因素研究*

居 豪 吕军城

【提 要】 目的 分析大学生焦虑与手机成瘾现状及焦虑影响因素，提出大学生焦虑和手机依赖的防控对策。方法 采用方便抽样方法邀请在校大学生网络填写调查问卷，运用t检验、方差分析、多重线性回归分析焦虑的影响因素；采用线性相关、logistic回归分析手机成瘾与焦虑的关系。结果 此次调查512名大学生，焦虑检出率为88.1%，手机成瘾检出率为35.0%。家庭和睦程度、专业类别、性格、身体状况、每日手机使用时长与焦虑得分的关系有统计学意义。手机成瘾倾向与焦虑之间的相关系数为0.292(P<0.001)，有手机成瘾倾向的在校大学生发生焦虑的风险是非手机成瘾者的3.96倍。结论 家庭和睦程度低、非医学专业、性格内向、身体状况差、手机使用时间长是焦虑的危险因素。手机成瘾和焦虑之间具有正相关关系，手机成瘾者更容易罹患焦虑。当下，大学生焦虑和手机成瘾现状均较为严重，需采取措施改善大学生的身心健康。

焦虑是个人在面对可能会造成危险或威胁的不确定场景时感受到的忧虑、紧张和不愉快的消极情绪[1]，焦虑与自杀意念高度相关，是自杀的高风险因素[2]。研究表明，自2000到2014年间，我国大学生焦虑检出率呈逐年上升趋势[3]，有必要对焦虑的影响因素进一步研究，以改善大学生的心理状况。智能手机在给大学生带来便利的同时，过度使用也会对健康产生负面影响。手机成瘾也称手机依赖，是指不受控制地使用手机，会对个人的身心健康和社会功能造成不良后果[4]。

研究表明，手机成瘾者更容易感到羞怯和自卑[5]，甚至增加个体产生抑郁情绪及自杀想法的风险[6]。关于手机成瘾与焦虑的关系，有研究表明手机成瘾评分显著上升者，发生焦虑的危险性升高[7]。姚安琦[8]的研究也表明手机成瘾与焦虑呈显著正相关。本研究旨在分析焦虑的影响因素及验证大学生手机成瘾与焦虑的关系，从而提出大学生焦虑和手机成瘾的预防措施。

对象与方法

1.研究对象

以在校大学生为研究对象开展横断面研究，通过调查问卷对研究对象进行网络调查。共收集问卷538份，其中有效问卷数512份，有效率为95.2%；被调查者中，男性211人，男∶女性别比为0.7∶1；平均年龄为21.02岁，标准差为1.61岁。

2.调查方法

因疫情原因，本研究采用方便抽样的方法，邀请在校大学生通过问卷星网络填写调查问卷。为了确保研究对象代表性，专门成立了调查小组，组员在班级QQ群中发放问卷邀请同学在线填写，并招募组员的校友作为调查员负责问卷转发和调查事宜。调查完后，对数据进行了如下质控：(1)删除作答时间较短的个案；(2)由于研究对象是本科生，故只保留年龄在17～25岁之间的个案；(3)专门设置了正反作答的质控条目，将前后矛盾的个案进剔除；(4)若量表中连续4个题目的答案相同，则判定为无效问卷。删除个案等措施确保调查数据的质量和可靠性。调查问卷包括以下3方面内容：

(1)人口学特征变量

如性别、年龄、户口类别、是否是独生子女、是否来自单亲家庭、家庭和睦程度、专业类别、年级、性格、知心朋友数量、身体状况、每日手机使用时长等。

(2)特质焦虑量表(T-AI)

此量表主要用于评定相对稳定的焦虑状况，有20个条目，采用四点计分法，满分80分，得分越高说明被调查者的焦虑水平越高。T-AI的标准评分界值为：<40分则无焦虑，40～47分为轻度焦虑，48～54分为中度焦虑，55分及以上为重度焦虑[9]。

(3)大学生手机成瘾倾向量表(MPATS)

该量表由熊婕等人编制，共16个条目，满分80分，量表得分越高，表示该大学生手机成瘾程度越严重。量表总分达到48分，可认为该大学生有手机成瘾倾向[10]。

3.统计学方法

结 果

1.量表信效度

大学生手机成瘾倾向量表、特质焦虑量表的Cronbachα系数分别为0.900、0.796，说明两个量表信度均较好。因子分析表明两个量表具有较好的结构效度。

2.大学生焦虑与手机成瘾状况

此次被调查的512名在校大学生焦虑得分为(45.84±6.25)分，以总分40分作为划分有无焦虑的界限，焦虑者451人，焦虑检出率为88.1%。其中，轻度焦虑者246人(48.0%)，中度焦虑者175人(34.2%)，重度焦虑者30人(5.9%)。手机成瘾得分为(42.05±10.54)分，有179名大学生有手机成瘾倾向，手机成瘾检出率为35.0%。

3.焦虑影响因素分析

(1)焦虑影响因素的单因素分析

单因素分析结果显示：不同家庭和睦程度、专业类别、年级、性格、知心朋友数量、身体状况、每日手机使用时长的焦虑得分差异有统计学意义(P<0.05)，具体结果见表1。

表1 焦虑影响因素的单因素分析

(2)焦虑影响因素的多因素分析

以焦虑得分为因变量，将单因素分析结果具有统计学意义的变量(其中专业类别为二分类变量，用0和1赋值；家庭和睦程度、年级、性格、知心朋友数量、身体状况、每日手机使用时长均为等级变量，按等级的秩次赋值)作为自变量纳入回归方程中，选用逐步法进行多重线性回归。结果显示，家庭和睦程度、专业类别、性格、身体状况、每日手机使用时间与焦虑得分的关系有统计学意义，具体结果如表2所示。

表2 焦虑影响因素的多因素分析

4.大学生手机成瘾与焦虑关系分析

(1)相关性分析

以手机成瘾量表得分和焦虑量表得分绘制散点图，两变量之间存在线性趋势。Pearson线性相关分析结果显示，两者相关系数r=0.292，P<0.001。提示大学生手机成瘾与焦虑呈显著正相关。

(2)影响程度分析

单因素二分类logistic回归分析结果显示，手机成瘾是焦虑发生的危险因素(OR=4.05，95%CI：1.88～8.72，P<0.001)。进一步校正筛选的焦虑影响因素(即家庭和睦程度、专业类别、性格、身体状况、每日手机使用时长)，多因素logistic回归模型结果显示手机成瘾会增加焦虑发生的风险(OR=3.96，95%CI：1.77～8.86，P<0.001)，有手机成瘾倾向的在校大学生发生焦虑的风险是非手机成瘾者的3.96倍。

讨 论

此次调查的大学生焦虑得分为(45.84±6.25)分，与李秋丽[11]在宁夏调查的结果基本相似，高于广东大学生焦虑得分(42.96±7.59)[12]。焦虑者占总调查人数的88.1%，表明焦虑已经成为大学生的普遍现象，有必要采取措施减少大学生焦虑的发生。此次调查的手机成瘾率为35.0%，低于邹艳[13]调查的海南大学生手机成瘾检出率(40.5%)，但高于朱玲玲[14]对高职院校大学生手机成瘾率(28.9%)的调查。手机成瘾检出率差异可能是由于不同调查时间、调查地点和抽样方法以及不同的量表对手机成瘾的定义不同造成。

研究结果显示，性别、是否为独生子女与焦虑无关，这与前人调查结果一致[12]，但专业类别、性格、身体状况与焦虑发生有关。医学类专业大学生焦虑得分低于非医学类专业，这与蒋德勤[15]的研究结果一致。可能是由于医学生对生老病死有着更理性认识，遇到问题时能理性认知；性格内向的大学生在遇到挫折时不善于向他人诉说求助；身体状况较差者对自己的身体过度担忧；导致非医学类专业、性格内向、身体状况较差的大学生更容易焦虑。此次研究中，户口类别、是否为独生子女、是否来自单亲家庭与焦虑无关，而家庭和睦程度与焦虑的关系有统计学意义，家庭和睦程度越差的大学生，越容易发生焦虑，提示家庭关系在大学生心理健康中的重要性。此次研究结果显示手机成瘾与焦虑呈显著正相关，手机成瘾是大学生焦虑的危险因素，这与姚安琦的结果一致[8]。

基于此次结果，可从以下两方面防控大学生焦虑的发生。首先，父母和子女应携手共创良好的家庭氛围，家庭成员之间多沟通交流，提升家庭和睦程度；大学生应建立良好的生活方式，积极参加体育锻炼，提高自身身体素质和抗压能力；大学生应学会打开心扉，认清优点并树立自信，遇到困难及时向亲朋好友述说并寻求帮助，必要时可咨询心理机构；学校应常态化开展心理健康教育课程和讲座，辅导员定期与学生谈话，及时发现有苗头学生并尽早干预。其次，本研究还发现手机不合理使用会增加焦虑的发生。学校可制定校规，限制大学生课堂上使用手机的时间，提高学习效率和教学质量；开展相关讲座科普手机成瘾的危害，倡导合理使用手机的健康理念；大学生应多参加课外活动，培养兴趣爱好，将精力从手机转移到运动、书籍等方面，培养合理使用手机的良好习惯。

本研究因疫情原因采用方便抽样法，可能会导致结果存在偏倚。本研究为横断面研究，尚不能判断焦虑和手机成瘾的因果关系，本研究分析了手机成瘾对焦虑的影响。当前焦虑检出率呈逐年上升趋势[3]，本研究筛选了影响大学生焦虑的5个主要因素，并为进一步降低大学生焦虑提出了针对性的防控措施。当下，大学生使用智能手机等电子产品越发频繁，可能会对大学生的心理健康产生长期危害，本研究针对当前研究不多的大学生手机成瘾与特质焦虑之间的关系进行研究，得到手机成瘾是焦虑的主要危险因素，提示通过减少手机的不合理使用可减少大学生焦虑的发生。本研究对大学生焦虑和手机成瘾防控可提供重要的理论参考价值。