فحصت هذه الدراسة ارتباط استخدام الإنترنت ولعب الألعاب الإلكترونية بالأداء الأكاديمي على التوالي في أيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع عند الأطفال الأستراليين. كما قام بتقييم ما إذا كان الميل للإدمان على الإنترنت ولعب الألعاب مرتبطًا بالأداء الأكاديمي. بشكل عام ، تم تحليل 1704 طفل من سن 11-17 عامًا من عقول شابة (YMM) ، وهو مسح مقطعي على مستوى البلاد. تم تطبيق نماذج الانحدار الخطي المعممة المعدلة لأوزان المسح للتحقيق في الارتباط بين استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية مع الأداء الأكاديمي (تم قياسها بواسطة NAPLAN - النتيجة القياسية الوطنية). قضى حوالي 70٪ من العينة أكثر من ساعتين / يوم في استخدام الإنترنت وحوالي 30٪ لعبوا الألعاب الإلكترونية لأكثر من ساعتين / يوم. كان مستخدمو الإنترنت خلال أيام الأسبوع (> 4 ساعات / يوم) أقل عرضة للحصول على درجات أعلى في القراءة والحساب ، واستخدام الإنترنت في عطلات نهاية الأسبوع (> 2-4 ساعات / يوم) مرتبط بشكل إيجابي بالأداء الأكاديمي. في المقابل ، كان 16٪ من هواة الألعاب الإلكترونية أكثر عرضة للحصول على درجات قراءة أفضل في أيام الأسبوع مقارنة بأولئك الذين لم يفعلوا ذلك. وُجد أن الميل للإدمان على الإنترنت والألعاب الإلكترونية مرتبط بشكل سلبي بالتحصيل الأكاديمي. علاوة على ذلك ، أشارت النتائج إلى الحاجة إلى المراقبة الأبوية و / أو التنظيم الذاتي للحد من توقيت ومدة استخدام الإنترنت / الألعاب الإلكترونية للتغلب على الآثار الضارة لاستخدام الإنترنت واللعب الإلكتروني على التحصيل الدراسي. وُجد أن الميل للإدمان على الإنترنت والألعاب الإلكترونية مرتبط بشكل سلبي بالتحصيل الأكاديمي. علاوة على ذلك ، أشارت النتائج إلى الحاجة إلى المراقبة الأبوية و / أو التنظيم الذاتي للحد من توقيت ومدة استخدام الإنترنت / الألعاب الإلكترونية للتغلب على الآثار الضارة لاستخدام الإنترنت واللعب الإلكتروني على التحصيل الدراسي. وُجد أن الميل للإدمان على الإنترنت والألعاب الإلكترونية مرتبط بشكل سلبي بالتحصيل الأكاديمي. علاوة على ذلك ، أشارت النتائج إلى الحاجة إلى المراقبة الأبوية و / أو التنظيم الذاتي للحد من توقيت ومدة استخدام الإنترنت / الألعاب الإلكترونية للتغلب على الآثار الضارة لاستخدام الإنترنت واللعب الإلكتروني على التحصيل الدراسي.
المقدمة
على مدى العقدين الماضيين ، مع انتشار الأجهزة عالية التقنية (مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر) ، أصبح الإنترنت والألعاب الإلكترونية أكثر شيوعًا بين الناس من جميع الأعمار ، ولكن بشكل خاص مع الأطفال والمراهقين 1 ، 2 ، 3 . أظهرت التقديرات الأخيرة أن واحدًا من كل ثلاثة أطفال دون سن 18 عامًا في جميع أنحاء العالم يستخدم الإنترنت ، وأن 75٪ من المراهقين يلعبون الألعاب الإلكترونية يوميًا في البلدان المتقدمة 4 ، 5 ، 6 . أفادت دراسات في الولايات المتحدة أن المراهقين مشغولون بأكثر من 11 هكتارًا في اليوم بالوسائط الإلكترونية الحديثة مثل الكمبيوتر / الإنترنت والألعاب الإلكترونية ، وهو أكثر مما يقضونه في المدرسة أو مع الأصدقاء 7، 8 . في أستراليا ، يُذكر أن حوالي 98٪ من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 15 و 17 عامًا هم من بين مستخدمي الإنترنت وأن 98٪ من المراهقين يلعبون الألعاب الإلكترونية ، وهي نسبة أعلى بكثير من الولايات المتحدة وأوروبا 9 و 10 و 11 و 12 .
في الآونة الأخيرة ، تم اعتبار الإنترنت والألعاب الإلكترونية مهمة ، ليس فقط لتحقيق نتائج أفضل في المدرسة ، ولكن أيضًا للتعبير عن الذات ، والتواصل الاجتماعي ، والإبداع ، والترفيه للأطفال والمراهقين 13 ، 14 . على سبيل المثال ، اعتبر 88٪ من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 12 و 17 عامًا في الولايات المتحدة الإنترنت آلية مفيدة لإحراز تقدم في المدرسة 15 ، وبالمثل ، فإن الألعاب الإلكترونية لدى الأطفال والمراهقين قد تساعد في تطوير مهارات مثل اتخاذ القرار والذكاء. - التفكير والتنسيق 3 ، 15 .
من ناحية أخرى ، تشير الدلائل إلى حقيقة أن استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية له آثار ضارة مثل تقليل وقت النوم والمشاكل السلوكية (مثل تدني احترام الذات والقلق والاكتئاب) ومشاكل الانتباه وضعف الأكاديمي. الأداء عند المراهقين 1 ، 5 ، 12 ، 16 . بالإضافة إلى ذلك ، وجد أن الاستخدام المفرط للإنترنت وزيادة الألعاب الإلكترونية يسبب الإدمان وقد يتسبب في ضعف وظيفي خطير في الحياة اليومية للأطفال والمراهقين 1 ، 12 ، 13 ، 16 . على سبيل المثال ، استطلاع AU Kids Online 17ذكرت أن 50٪ من الأطفال الأستراليين كانوا أكثر عرضة لمشاكل سلوكية مرتبطة باستخدام الإنترنت مقارنة بالأطفال من 25 دولة أوروبية (29٪) شملهم الاستطلاع في دراسة EU Kids Online 18 ، وهو أمر مثير للقلق 12 . تتطلب هذه النتائج المختلطة حاجة ملحة لفهم تأثير استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية على نمو الأطفال والمراهقين ، لا سيما على أدائهم الأكاديمي.
على الرغم من العديد من الدراسات الدولية وعدد أقل في أستراليا 12 ، لا تزال هناك قيود منهجية عديدة في الأدبيات الحالية ، لا سيما فيما يتعلق بربط الأداء الأكاديمي باستخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية لدى الأطفال والمراهقين 13 ، 16 ، 19 . أولاً ، اعتمدت غالبية الدراسات السابقة إما على الدرجات المدرسية أو التقييمات الذاتية للأطفال - والتي تحتوي على ذاتية فطرية من قبل المقيم ؛ ولم يأخذوا في الاعتبار الاختبارات الموحدة للأداء الأكاديمي 16 ، 20 ، 21 ، 22. ثانيًا ، اختبرت معظم الدراسات السابقة الفرضية في الإعدادات المدرسية بدلاً من استطلاع آراء المجتمع بأكمله ، وبالتالي لا يمكنها التكيف مع عوامل الإرباك الاجتماعية والديموغرافية 9 ، 16 . ثالثًا ، اقتصرت معظم الدراسات عادةً على أحجام عينات أصغر ، مما قد يقلل من موثوقية النتائج 9 ، 16 ، 23 .
من خلال النظر في هذه القضايا ، هدفت هذه الدراسة إلى التحقيق في ارتباط استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية في اختبار معياري للأداء الأكاديمي - NAPLAN (برنامج التقييم الوطني - معرفة القراءة والكتابة والحساب) بين المراهقين الأستراليين الذين تتراوح أعمارهم بين 11 و 17 عامًا باستخدام بيانات تمثيلية على المستوى الوطني من المسح الأسترالي الثاني للأطفال والمراهقين للصحة العقلية والرفاهية - أهمية عقول الشباب (YMM). من المفترض أن نتائج هذه الدراسة ستوفر رؤية سياقية على مستوى السكان للاستخدام المفرط للإنترنت والألعاب الإلكترونية التي يتم لعبها بشكل منفصل في أيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع من قبل المراهقين الأستراليين ، والتي قد تكون مفيدة للسياسات القائمة على الأدلة.
النتائج
1.ديموغرافيات الموضوع
المستجيبون الذين حضروا أعطوا NAPLAN في 2008 (N = 4) و 2009 (N = 29) أزيلوا من العينة بسبب حجم العينة الأصغر ، كما في السنوات اللاحقة (2010-2015) كان لديها أكثر من 100 عينة سنويًا. قد لا تتوافق نتائج NAPLAN من عام 2008 مع مسح تم إجراؤه في عام 2013. تم حذف المزيد من الحالات المفقودة بافتراض أن البيانات كانت مفقودة بشكل عشوائي للتقديرات غير المتحيزة ، وهو أمر شائع في المسوح واسعة النطاق 24 . من المسح الأولي لـ 2967 عينة ، تم أخذ عينات من المراهقين 1704 لهذه الدراسة.
تم عرض خصائص العينة في الجدول 1 . على سبيل المثال ، تم فحص توزيع متوسط الاستخدام اليومي للإنترنت ، مما يدل على أن أكثر من 50٪ من المراهقين الذين تم أخذ عيناتهم أمضوا 2-4 ساعات على الإنترنت (الجدول 1 ). على الرغم من أن جميع المشاركين في الاستطلاع استخدموا الإنترنت ، فإن ما يقرب من 21٪ منهم لم يلعبوا أي ألعاب إلكترونية في يوم واحد ، وحوالي واحد من كل ثلاثة (33٪) مراهقين لعبوا الألعاب الإلكترونية بعد الوقت الموصى به وهو ساعتان في اليوم. كان لدى الفتيات ميل أكثر إدمانًا إلى الإنترنت / اللعب مقارنة بالفتيان.
تراوحت الدرجات المتوسطة لدرجات اختبارات NAPLAN الثلاثة (القراءة والكتابة والحساب) من 520 إلى 600. لوحظ انخفاض تدريجي في متوسط درجات اختبارات NAPLAN (القراءة والكتابة والحساب) لاستخدام الإنترنت على مدى 4 ساعات خلال أيام الأسبوع ، و أكثر من 3 ساعات خلال عطلات نهاية الأسبوع (الجدول 2 ). يوضح الجدول 2 أيضًا أن المراهقين الذين لم يلعبوا أي ألعاب إلكترونية على الإطلاق يحصلون على درجات أفضل في الكتابة مقارنة بمن يمارسون الألعاب الإلكترونية. علاوة على ذلك ، لا يُظهر الجدول 2 نمطًا معينًا بين الوقت الذي يقضيه في الألعاب وقراءة NAPLAN ودرجات الحساب. من بين عينات المسح ، كان 308 مراهقًا دون المتوسط القياسي الوطني.
استخدام الإنترنت والأداء الأكاديمي
تظهر نتائجنا أن استخدام الإنترنت (للاستخدام غير الأكاديمي) خلال أيام الأسبوع ، خاصة أكثر من 4 ساعات ، يرتبط سلبًا بالأداء الأكاديمي (الجدول 3 ). بالنسبة لاستخدام الإنترنت خلال أيام الأسبوع ، أظهرت النماذج الثلاثة ارتباطًا سلبيًا كبيرًا بين الوقت الذي يقضيه على الإنترنت ونتائج القراءة والحساب في NAPLAN. على سبيل المثال ، في النموذج 1 ، المراهقون الذين أمضوا أكثر من 4 ساعات على الإنترنت خلال أيام الأسبوع تقل احتمالية حصولهم على درجات قراءة وحساب أعلى بنسبة 15٪ و 17٪ على التوالي مقارنةً بأولئك الذين يقضون أقل من ساعتين. تم العثور على نتائج مماثلة في النموذج 2 و 3 (الجدول 3) ، عندما قمنا بتعديل عوامل الإرباك الأخرى. تم العثور على ميل الإدمان المتغير إلى الإنترنت مرتبطًا سلبًا بنتائج NAPLAN. كان المراهقون الذين يعانون من إدمان الإنترنت أقل بنسبة 17 ٪ و 14 ٪ أقل احتمالية لتسجيل درجات أعلى في القراءة والحساب على التوالي من أولئك الذين ليس لديهم مثل هذا السلوك الإشكالي.
بيانات الوصف
وكانت عقول الشباب المسألة (YMM) على الصعيد الوطني مسح مستعرضة الأسترالي، على الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 4-17 عاما التي أجريت في 2013-2014 37 . من بين 76606 أسرة تم الاتصال بها ، أكمل ما مجموعه 6،310 من الآباء / مقدمي الرعاية (معدل استجابة الأسرة المؤهلة 55٪) من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 4-17 عامًا استبيانًا منظمًا عبر مقابلة وجهاً لوجه و 2967 طفلًا تتراوح أعمارهم بين 11 و 17 عامًا (مؤهلون) معدل استجابة الأطفال 89٪) أكملوا استبيانًا إلكترونيًا تم الإبلاغ عنه ذاتيًا بشكل خاص في المنزل 37 .
تم استخدام أخذ العينات على أساس المنطقة للمسح. تم اختيار ما مجموعه 225 منطقة إحصائية 1 (حددها مكتب الإحصاءات الأسترالي) بناءً على تعداد 2011 للسكان والمساكن. تم تقسيمهم إلى طبقات حسب الولاية / الإقليم وحسب المدن الكبرى مقابل غير الحضرية (الريفية / الإقليمية) لضمان التمثيل النسبي للمناطق الجغرافية عبر أستراليا 38 . ومع ذلك ، تم استبعاد عدد قليل من العينات ، بناءً على المناطق النائية ، والأطفال المشردين ، والرعاية المؤسسية ، والأطفال الذين يعيشون في منازل لا يمكن إجراء المقابلات فيها باللغة الإنجليزية. يمكن العثور على تفاصيل المسح والمنهجية المستخدمة في المسح في Lawrence et al. 37 .
بعد الموافقة المستنيرة (المكتوبة والشفهية) من مقدمي الرعاية الأساسيين (الآباء / مقدمو الرعاية) ، تمت إضافة معلومات حول برنامج التقييم الوطني - معرفة القراءة والكتابة والحساب (NAPLAN) للأطفال والمراهقين إلى مجموعة بيانات YMM. تمت الموافقة على مسح YMM أخلاقيا من قبل لجنة أخلاقيات البحث البشري بجامعة أستراليا الغربية ووزارة الصحة بالحكومة الأسترالية. بالإضافة إلى ذلك ، حصل مؤلفو هذه الدراسة على موافقة خطية من أرشيف البيانات الأسترالي (ADA) Dataverse للوصول إلى مجموعة بيانات YMM. تم إجراء جميع الأبحاث وفقًا لإرشادات ADA Dataverse ذات الصلة والسياسة / اللوائح في استخدام مجموعات بيانات YMM.
المتغيرات
2.متغيرات النتائج
NAPLAN ، الذي يتم إجراؤه سنويًا منذ عام 2008 ، هو اختبار موحد على المستوى الوطني للأداء الأكاديمي لجميع الطلاب الأستراليين في السنوات 3 و 5 و 7 و 9 لتقييم مهاراتهم في القراءة والكتابة الحسابية والقواعد الإملائية 39 ، 40 . تم استخدام درجات NAPLAN من عام 2010 إلى عام 2015 ، التي أبلغ عنها YMM ، كمتغيرات نتائج في النماذج ؛ بينما تم استبعاد بيانات NAPLAN لعام 2008 (N = 4) و 2009 (N = 29) لهذه الدراسة من أجل تقليل الفاصل الزمني بين مسح YMM واختبار NAPLAN. يعطي NAPLAN درجات معيارية في الوقت المناسب ، والتي توفر مجالًا لمقارنة الأداء الأكاديمي للأطفال بمرور الوقت 40 ، 41. تعد اختبارات NAPLAN أحد مكونات مرحلة التقييم والدرجات لكل مدرسة ، ولا تحل محل التقييمات الشاملة والمتسقة التي يقدمها المعلمون حول أداء كل طالب 39 ، 41 . جميع المجالات الأربعة - القراءة والكتابة والحساب واصطلاحات اللغة (القواعد والهجاء) موجودة في مقاييس مستمرة في مجموعة البيانات. يتم إعطاء الدرجات بناءً على سلسلة من الاختبارات ؛ يمكن العثور على التفاصيل في 42 . تستخدم الدراسة الحالية درجات القراءة والكتابة والحساب فقط لقياس الأداء الأكاديمي.
في هذه الدراسة ، تعتبر الدرجة القياسية الوطنية مزيجًا من ثلاثة متغيرات: ما إذا كان الطالب يفي بالمعيار الوطني في القراءة والكتابة والحساب. استنادًا إلى متوسط الدرجات الوطنية ، يتم أيضًا إنشاء متغير نتيجة ثنائي. تكون إحدى الفئات "أقل من المستوى القياسي" إذا سجل الطفل انحرافًا معياريًا واحدًا على الأقل (واحدًا أقل من الدرجات) عن المعيار الوطني في القراءة والكتابة والحساب ، والباقي "عند / أعلى من المعيار".
المتغيرات المستقلة
3.استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية
في استطلاع YMM ، نظرًا لنطاق الاستطلاع نفسه ، لم يتم تضمين مجموعة واسعة من الأسئلة حول استخدام الإنترنت والألعاب الإلكترونية. حذف استخدام الإنترنت الوقت الذي يقضيه في الأغراض الأكاديمية و / أو الأنشطة ذات الصلة. تتضمن ممارسة الألعاب الإلكترونية ممارسة الألعاب على وحدة تحكم الألعاب (مثل PlayStation أو Xbox أو وحدة تحكم مماثلة) عبر الإنترنت أو باستخدام جهاز كمبيوتر أو هاتف محمول أو جهاز يتم التعامل معه 12. كانت المتغيرات المشتركة الأساسية المستقلة هي متوسط استخدام الإنترنت يوميًا ومتوسط اللعب الإلكتروني في ساعات في اليوم. تم استخدام مجموعة من الساعات في أيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع بشكل منفصل في النماذج. استندت هذه المتغيرات إلى استبيان تم تقييمه ذاتيًا حيث تم طرح أسئلة على الشباب بخصوص الوقت اليومي الذي يقضونه على الإنترنت واللعب الإلكتروني ، وتحديدًا إما في عطلات نهاية الأسبوع أو أيام الأسبوع. منذ ذلك الحين ، يوصى باستخدام الإنترنت / اللعب لمدة 2 ساعة / يوم كحد أقصى للأطفال والمراهقين الذين تتراوح أعمارهم بين 5 و 17 عامًا في العديد من البلدان المتقدمة بما في ذلك أستراليا 14 ، 26؛ لذلك ، للتوافق مع الوقت الموصى به ، فضلنا تصنيف كل من متغيرات الوقت لاستخدام الإنترنت والألعاب في ثلاث مجموعات بفاصل 2 ساعة لكل منهما. تم تصنيف استخدام الإنترنت إلى ثلاث مجموعات: (أ) ≤ 2 ساعة) ، (ب) 2-4 ساعات ، و (ج)> 4 ساعات. تم طرح أسئلة مماثلة عن لعبة h. كان توزيع العينة على اللعب الإلكتروني منحرفًا ؛ لذلك ، تم تصنيف هذا المتغير إلى ثلاث مجموعات: (أ) عدم اللعب (0 ساعة) ، (ب) 1-2 ساعة ، (ج)> 2 ساعة.
المتغيرات المشتركة الأخرى
تم استخدام بنية الأسرة والعديد من المتغيرات الاجتماعية والديموغرافية في النماذج لضبط الاختلافات في الخصائص الفردية ومدخلات وأذواق الوالدين وخصائص الأسرة ومكان الإقامة. تضمنت الخصائص الفردية العمر (المستمر) وجنس الطفل (بنين ، فتيات) وميل الإدمان إلى استخدام الإنترنت و / أو ممارسة الألعاب للمراهقين. كان ميل الإدمان إلى الإنترنت / اللعب متغيرًا ثنائيًا مستقلًا. كان مزيجًا من خمسة أسئلة سلوكية تتعلق بما يلي: ما إذا كان المستفتى قد تجنب الأكل / النوم بسبب استخدام الإنترنت أو اللعب ؛ يشعر بالضيق عندما لا يتمكن من الوصول إلى الإنترنت أو ممارسة الألعاب الإلكترونية ؛ يستمر في استخدام الإنترنت أو ممارسة الألعاب الإلكترونية حتى عندما لا يكون مهتمًا حقًا ؛ يقضي وقتًا أقل مع العائلة / الأصدقاء أو في الأعمال المدرسية بسبب استخدام الإنترنت أو اللعب ؛ ويحاول دون جدوى قضاء وقت أقل على الإنترنت أو ممارسة الألعاب الإلكترونية. كانت هناك أربعة خيارات لكل سؤال: أبدًا / تقريبًا أبدًا ؛ ليس غالبا؛ في كثير من الأحيان وغالبًا. تمت محاكاة المتغير الثنائي ، حيث إذا تم الإبلاغ عن أي أربعة من أصل خمسة سلوكيات على سبيل المثال ، في كثير من الأحيان أو في كثير من الأحيان ، فقد تم اعتبار أن المستفتى لديه ميل للإدمان.
تشمل خصائص الأسرة دخل الأسرة (منخفض ، متوسط ، مرتفع) ، نوع الأسرة (أصلي ، خطوة ، مختلطة ، الوالد الوحيد / مقدم الرعاية الأولية ، أخرى) 43 والبعد (المدن الرئيسية ، الإقليمية الداخلية ، الإقليمية الخارجية ، النائية / النائية جدًا). تضمنت مدخلات الوالدين والذوق تعليم مقدم الرعاية الأولية (بكالوريوس ، دبلوم ، السنة 10/11) ، واحتمالية إصابة مقدم الرعاية الأولية بمرض عقلي خطير (درجة K6 - من المحتمل ؛ غير مرجح) ؛ حالة تدخين مقدم الرعاية الأولية (لا ، نعم) ؛ وخطر الضرر المتعلق بالكحول من قبل مقدم الرعاية الأساسي (محفوف بالمخاطر ، لا شيء).
تحليل احصائي
تم في البداية تقييم الإحصاء الوصفي للعينة وتوزيعات متغيرات النتائج. بناءً على هذه التوزيعات ، تم تصنيف متغيرات النتائج ، كما هو مذكور أعلاه. للتحليل الرسمي ، نماذج الانحدار الخطي المعممة (GLMs) 44 تم استخدام ، لتعديل أوزان المسح ، مما سمح بتعميم النتائج. نظرًا لأن نتائج NAPLAN في ثلاثة مجالات - القراءة والكتابة والحساب - كانت متغيرات مستمرة ، فقد تم تركيب النماذج الخطية لمتوسط وقت الإنترنت اليومي ووقت اللعب الإلكتروني. تم توحيد الدرجات (يعني = 0 ، SD = 1) لملاءمة النموذج. تم تركيب النموذج اللوجستي الثنائي لمتغير النتيجة القياسي الوطني ثنائي التفرع. تم تقدير نماذج منفصلة للإنترنت والألعاب الإلكترونية في عطلات نهاية الأسبوع وأيام الأسبوع.
قدرنا ثلاثة نماذج مختلفة ، حيث اختلفت النماذج بناءً على المتغيرات المشتركة المستخدمة لضبط GLMs. تم تعديل النموذج 1 للعوامل الاجتماعية الديموغرافية الشائعة بما في ذلك عمر وجنس الطفل ودخل الأسرة وتعليم مقدم الرعاية الأولية ونوع الأسرة 43 . ومع ذلك ، فإن نتائج هذا النموذج لم تأخذ في الحسبان بعض الخصائص المنزلية غير الملحوظة (مثل الذوق ، والتفضيلات) التي لا يلاحظها الباحث ويمكن القول إنها مرتبطة بالنتائج المحتملة. تم تقليل تأثيرات الخصائص غير المرصودة باستخدام مجموعة شاملة من الخصائص التي يمكن ملاحظتها 45 ، 46التي كانت متوفرة في بيانات YMM. تمت معالجة مسألة الخصائص غير المرصودة من خلال تقدير نموذجين إضافيين يشتملان على متغيرات من خلال تضمين خصائص الأسرة مثل الذوق الأبوي والتفضيل والمدخلات وخصائص الطفل في النموذج. بالإضافة إلى المتغيرات في النموذج 1 ، تضمن النموذج 2 البعد ، وحالة الصحة العقلية لمقدم الرعاية الأولية ، وحالة التدخين ، وخطر الضرر المرتبط بالكحول من قبل مقدم الرعاية الأولية. تضمن النموذج 3 كذلك إدمان الإنترنت / الألعاب للمراهق بالإضافة إلى جميع المتغيرات المشتركة في النموذج 2. كان من المتوقع أن يفسر النموذج 3 مستوى الطفل من الخصائص غير المرصودة لأن الأطفال الذين كانوا مدمنين على الإنترنت / الألعاب كانوا مختلفين عن الآخرين. سيوضح النموذج أيضًا كيف يتأثر الأداء الأكاديمي بإدمان الإنترنت / الألعاب. تم أيضًا تقييم العلاقة بين المتغيرات "إدمان الإنترنت / الألعاب" و "استخدام الإنترنت" و "الألعاب" (خلال أيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع) ، وكانت أقل من 0.5. تم تقييم العلاقة الخطية المتعددة باستخدام عامل تضخم التباين (VIF) ، والذي كان أقل من 5 لجميع النماذج ، مما يشير إلى عدم وجود علاقة خطية متعددة47 .
تعليقات
إرسال تعليق