中文版网络成瘾量表的信效度研究

ISSN 2095-1566CN11-9306／R 论著

基金项目：杭州市哲学社会科学规划课题（Z18YD057）

作者简介：陆茜（1982—），女，浙江杭州，杭州职业技术学院讲师，博士，研究方向为教育心理学。通讯作者：吴欧，E-mail ：wuou1@

中文版网络成瘾量表的信效度研究

陆

茜1，吴

欧2*，赵贞卿1，郭

芳1

1.杭州职业技术学院，杭州310018

2.杭州市疾病预防控制中心，杭州310021

摘要：目的引进中文版Young 的自评式网络成瘾量表（internet addiction test ，IAT ），对其进行信效度检

验，以此为大学生病态网络使用的评估提供有效的工具。方法对杭州市某高职院校大一学生进行测试，并分析其在IAT 得分上的性别和网络使用偏好类型的差异。结果对问卷进行因子分析，抽取出3个因子分别为因子1戒断反应和耐受性、因子2冲动和社会退缩、因子3时间管理问题。IAT 的内部一致性为α=0.93和分半信度为0.94，被测学生中存在重度和中度网络成瘾的百分比分别为1.40%和12.30%。网络成瘾得分在网络使用偏好类型上存在显著差异，喜欢大型多人在线游戏和手机游戏的学生在IAT 戒断反应和耐受性、时间管理问题2个因子上的得分都要显著高于使用社交网络平台和普通组的学生。结论中文版网络成瘾量表具备较好的信度和效度，可以用于大学生病态网络使用的测试。关键词：病态网络使用；因子分析；大学生

Validation Study of Young ’s Chinese Version of Internet Addiction Scale

LU Xi 1,WU Ou 2*,ZHAO Zhen-qing 1,GUO Fang 1

1.Hangzhou Vocational &Technical College,No.68Xueyuan Street,Jiang Gan District,Hangzhou 310018,China

2.Hangzhou Center for Disease Control and Prevention,Hangzhou 310021,China

Abstract:Objective To validate the assessment tool to measure the pathological Internet use among college students,this study assessed the psychometric attribute of Young ’s Chinese version of Internet Addiction Test (IAT).Methods A self-report questionnaire was completed among freshman in a vocational college of Hangzhou.The impacts of gender and internet appli-cation preference on IAT factor score were tested.Results A 3-factor model was built with all factor loading above 0.40.Factor 1was tolerance,factor 2was impulse and social withdrawal,and factor 3was time management problem.The inter-nal consistency of IAT (α)was 0.93and the split-half reliability coefficient was 0.94.The percentages of severe and moder-ate internet addiction among college students were 1.40%and 12.30%,respectively.There were significant differences across internet application preferences on the factor scores of IAT.Students who like multiplayer online games and mobile games re-ported significantly higher score than those who use the social network sites and who were from the general group accord-ing to the score of tolerance and time management problem.Conclusions The Chinese version of Internet Addiction Test has good reliability and validity and could be applied to college students.

伤害医学（电子版）2019年3月，8（1）：17-23DOI：10.3868/j.issn.2095-1566.2019.01.004

18中文版网络成瘾量表的信效度研究

Key word:pathological Internet use,factor analysis,college students

根据中国互联网信息中心（China Internet Network Information Center，CNNIC）[1]发布的第42次调查报告显示，2018年中国网民的每周上网时间长达27.2小时，明显高了2011年（18.7小时）8小时。尽管网络给人们的生活、工作和学习带来了极大好处，但长时间的网络使用也确实带来了许多负面影响，例如学业成绩的下滑[2-4]，人际关系的疏离[4]和生理疾病的发生（颈椎病）[5]。随着互联网与移动设备技术的发展，网络成瘾作为一种新型的精神伤害被越来越多的研究者关注。最新出版的美国精神病诊断与统计手册第五版（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，Fifth Edition，DSM-V）[6]已经将“internet gaming disorder，IGD（网络游戏成瘾）”列入第三部分，以此鼓励进一步研究并搜集更多有关发病率、病程、生物因素、遗传性等重要的流行病学信息；同时推荐了“IGD网络游戏成瘾”诊断的9条标准。

国内外各种研究结果[7]显示，大学生是网络成瘾的高危人群，因此制定适合评估中国大学生网络成瘾程度的工具是非常有必要的。从1995年Goldberg[8]第一次提出“网络成瘾（internet addiction disorder）”至今，最少已产生了13种用来测量网络成瘾的量表，但诊断标准都是研究者根据各自的理论所提出的，并未有统一的标准，因此各个研究所计算的网络成瘾发生率也差异较大（1.20%~29.00%）[9-11]，这些差异的产生可能与抽样方式、样本来源、国家地区、年代等有关，但因其测量工具并未统一，很难进行比较。即使是同一个量表，例如Young的“internet addiction test”（IAT），作为最早制定出来并被翻译成多种语言和应用于不同文化背景下的测量工具，其网络成瘾的发生率也因使用的人群、地区以及分类标准而呈现出不同程度的差异[9,12-14]。尽管国内外研究[15]在使用IAT时所报告的信效度都在可接受和较好的范围内，但对其结构维度的分类仍然存在较大的差异[11,16-21]。

鉴于此，本研究拟对中文版IAT的中文表述进行修订，并在大学生群体中进行应用，以此检测其信度和结构效度，从而取得大学生群体中网络成瘾的现状。1对象与方法

1.1对象

2018年9月至10月期间对杭州市某高职院校3750名大一新生进行抽样调查，从新生普测系统内的名单中用简单随机抽样抽取226人，删除无效问卷后，实得有效问卷221份，问卷回收有效率为97.35%。样本的性别和网络使用偏好类型分布情况见表1。

1.2工具

由美国学者Young[7]根据DSM-IV中的病态赌博诊断标准的基础上编制出来的自评式问卷量表，此量表共有20个项目，该量表计分采用0~5分，分值越高，该项目的表现越严重。根据Young提出的分类标准，总分80～100分之间，判定为有严重网络成瘾倾向；总分在50～79分之间为中度网络成瘾倾向；31～49分之间为轻度；总分在0～30分之间被认为是网络正常使用。本次研究的中文版量表在原有的基础上对部分语言进行了修改，以适应当代大学生网络使用的现状；为避免趋中误差，本研究保留原有的6点计分，而非中文版通用的5点计分方式。

1.3统计分析

数据回收后Epidata3.02进行录入，采用SPSS 16.0统计软件包进行分析。研究对象的基本社会人口学特征用描述统计；IAT各项目均分与总分的相关用Pearson相关法；用决断值检验（critical ratio，性别

男生

女生

网络使用偏好类型

普通

大型多人在线游戏

手机游戏

社交网络平台

其他

合计

人数（n）

131

90

71

37

37

66

10

221

百分比/%

59.30

40.70

32.10

16.70

16.70

29.90

4.50

100.00

表1研究对象的性别、网络使用偏好类型分布

注：网络使用偏好类型由被试学生选择喜欢的网络应用，没有特殊喜好的学生被归为普通组，同时手机游戏组包括了小游戏和手机多人在线游戏。