Propriétés psychométriques du test de dépendance à Internet: revue systématique et méta-analyse (2018)

Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2018 Aug;21(8):473-484. doi: 10.1089/cyber.2018.0154.

Moon SJ1, Hwang JS2, Kim JY3, Shin AL4, Bae SM5, Kim JW4.

Abstract

Cet article effectue un examen systémique des propriétés psychométriques du test de dépendance à Internet (IAT), l'outil le plus largement utilisé pour évaluer la dépendance à Internet en clinique et dans le domaine de la recherche. Les études mesurant les propriétés psychométriques de l'IAT (version originale) ont été recherchées dans MEDLINE, The Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsycINFO et Embase. Un total de 25 études incluant 18,421 0.90 sujets ont été examinées dans notre étude. Sur la base d'une méta-analyse pour la cohérence interne, le coefficient alpha de Cronbach regroupé des étudiants collégiaux / universitaires avec un seul sous-groupe de département était de 95 (intervalle de confiance à 0.89% [IC], 0.91-15), et celui des élèves des collèges / lycées ( plus de 0.93 ans) était de 95 (IC à 0.92%, 0.93-0.83). Selon l'analyse test-retest, le coefficient de corrélation de Spearman combiné des étudiants collégiaux / universitaires avec un seul sous-groupe de département était élevé à 95 (IC à 0.81%, 0.85-0.62), avec un faible biais de publication. La validité convergente a montré des coefficients de corrélation de 0.84 à 1, par rapport aux principaux outils. Pour la validité du concept, le nombre de facteurs est estimé à 2-XNUMX, en ne considérant que les études qui ont suivi les lignes directrices. L'IAT semble avoir une cohérence interne, une fiabilité test-retest et une validité convergente acceptables dans des groupes spécifiques. Pour vérifier ces valeurs, des études fondées sur des preuves bien conçues évaluant les propriétés psychométriques de l'IAT dans diverses populations sont nécessaires.

MOTS-CLÉS: Test de dépendance à Internet; méta-analyse; psychométrique; fiabilité; Revue systématique; validité

PMID: 30110200

DOI: 10.1089 / cyber.2018.0154