말레이시아의 의대생 중 스마트 폰 중독 척도의 말레이어 버전 확인 (2015)

2015 Oct 2;10(10):e0139337. doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.

칭 SM1, 예 A2, 라마 반드 란 V3, 사 첼리 SM4, 완 술라이 만 WA4, 푸 YL4, 후 FK4.

추상

소개 :

본 연구는 말레이시아에서 사용되는 주요 언어 인 말레이어 (SAS-M)로이 척도를 번역하고 검증함으로써 SAS (Smart Phone Addiction Scale)의 심리학 적 특성을 결정하기 위해 시작되었습니다. 이 연구는 다민족 말레이시아 의대생들 사이에서 스마트 폰과 인터넷 중독을 구별 할 수 있습니다. 또한 SAS의 신뢰성과 유효성에 대해서도 설명했습니다.

대상 및 방법 :

8 월 228와 9 월 2014 사이에 총 2014 참가자가 선발되어 SAS와 말레이어로 수정 된 Kimberly Young Internet addiction test (IAT)를 포함한 설문지를 완성했습니다.

결과 :

이 연구에는 99 세에서 129 세 (19 ± 22) 사이의 연령대의 남자 21.7 명과 여자 1.1 명이 포함되었다. SAS의 신뢰성과 타당성을 확인하기 위해 기술 및 요인 분석, 클래스 내 계수, t- 테스트 및 상관 분석을 수행했습니다. Bartlett의 구형도 검정은 유의미했으며 (p <0.01) SAS-M에 대한 샘플링 적절성에 대한 Kaiser-Mayer-Olkin 측정 값은 0.92로 요인 분석이 적절하다는 것을 의미합니다. SAS-M의 내부 일관성과 동시 유효성이 확인되었습니다 (Cronbach의 알파 = 0.94). 긍정적 인 기대를 제외하고 SAS-M의 모든 하위 척도는 말레이어 버전의 IAT와 상당한 관련이 있습니다.

결론 :

이 연구는 의대생들 사이에서 최초의 스마트 폰 중독 척도를 개발했습니다. 이 척도는 말레이어로 신뢰할 수 있고 유효한 것으로 나타났습니다.

인용 : Ching SM, Yee A, Ramachandran V, Sazlly Lim SM, Wan Sulaiman WA, Foo YL 등 (2015) 말레이시아의 의대생들 사이에서 말레이어 버전의 스마트 폰 중독 척도 검증. ONE 10 (10) : e0139337를 선택하십시오. doi : 10.1371 / journal.pone.0139337

에디터 : 이스라엘 아리엘 대학교 Aviv M. Weinstein

수신 : 3 월 18, 2015; 수락 : 9 월 11, 2015; 게시 : 2015 년 10 월 2 일

저작권 : © 2015 Ching et al. 이 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스, 어떤 매체에서든 무제한 사용, 배포 및 복제가 가능하며 원 저작자와 출처를 적립 한 경우

데이터 가용성 : 모든 관련 데이터는 논문 및 지원 정보 파일에 있습니다.

기금 : 또한 재정 지원에 대한 UPM 연구 기금 (지원 번호 : UPM / 700-2 / 1 / GP- IPM / 2014 / 9436500)에 감사의 말씀을 전합니다. URL은 http://www.rmc.upm.edu.my/.

경쟁 관심: 저자는 경쟁적 이익이 없다고 선언했다.

개요

스마트 폰이 기본 피처 폰보다 고급 컴퓨팅 기능과 연결성을 갖추고 있기 때문에 일상 생활에서 엄청난 편의를 제공 한 것은 의심 할 여지가 없습니다.1]. 스마트 폰 사용에는 다양한 목표와 목적이 있습니다. 광범위한 연구에 따르면 스마트 폰은 사회 및 의료 목적에 많은 이점이 있다고합니다.2-5]. 스마트 폰이 가장 인기 있고 중요한 커뮤니케이션 도구 중 하나가되었지만 과도하게 사용하는 것은 전 세계적으로 사회적인 문제로 등장하여 새로운 정신 건강 문제를 일으켰습니다.6-8].

스마트 폰 중독은 "휴대폰 의존성", "강제 휴대 전화 남용"또는 "휴대폰 남용"이라고도합니다. 이러한 용어는 주로 휴대 전화 사용에 문제가있는 현상을 설명합니다.9, 10]. "스마트 폰 중독"은 문헌에서 일반적으로 사용되는 용어입니다. 이 중독은 주로 개인이 다른 삶의 영역을 무시하는 정도까지 과도하거나 잘못 통제 된 선입견, 충동 또는 스마트 폰 사용과 관련된 행동을 특징으로합니다.11-13]. 연구에 따르면 과도한 휴대 전화 사용은 스트레스, 수면 장애, 흡연 및 우울증 증상과 관련이 있습니다.14-16].

말레이시아의 최근 데이터에 따르면 스마트 폰 보급률은 47의 2012 %에서 63의 2013 %로 증가했습니다. 2014에서 10.13 백만 명의 말레이시아 인이 7.7의 2012 백만에 비해 활발한 스마트 폰 사용자였습니다.17-20]. 스마트 폰의 병리학 적 사용은 인터넷 중독과 유사합니다. 전세계 청소년과 성인 사이에서 인터넷 중독의 사용이 과도 해지고 있습니다.21]. 과도한 인터넷 중독은 정신과 적 장애, 낮은 자존감, 우울증 및 학업 및 직업상의 장애를 유발합니다.22-25]. 지역 연구에 따르면 인터넷 중독의 유병률은 43 % [26], 말레이시아에는 4.2 백만 명 이상의 Facebook 사용자가 활동하고 있습니다. 실제로 Facebook은이 나라에서 최고의 네트워킹 사이트입니다. 말레이시아에서 스마트 폰 사용이 급격히 증가하고 있음을 감안할 때, 지역 인구의 스마트 폰 중독을 측정하여 보급률을 파악하고 누가 스마트 폰 중독을 일으킬 위험이 있는지 파악하여 정책 입안자가 될 수있는 규모를 검증해야합니다. 가까운 시일 내에 적절한 중재를 계획 할 수 있습니다.

인터넷 중독 테스트를 위해 준비된 계승 구조처럼 [27], Min Kwon et al.에 의해 개발 된 스마트 폰 중독 척도 (SAS). 진단에 사용 된 스마트 폰 중독의 첫 번째 척도였습니다.28]. 이 척도는 33 항목으로 구성되며 내부 일관성이 우수하고 (Cronbach 's alpha = 0.967) 신뢰할 수있는 것으로보고되었으며 6 개의 하위 척도의 동시 유효 범위는 0.32에서 0.61까지입니다 [28].

이 연구는 SAS를 말레이어로 번역하고 말레이어 버전의 SAS (SAS-M)의 심리적 특성을 연구하여 현지 환경에서 추가 연구를 위해 쉽게 사용할 수 있도록하였습니다.

방법론

연구 설계 및 설정

이것은 Universiti Putra Malaysia의 모든 1 학년 및 2 학년 의대생에 대한 단면 연구였습니다. 이 학생들은 8 월 2014에서 9 월 2014까지 검증 연구에 접근했습니다. 이 대학은 세르당에 있으며 말레이시아의 수도 인 푸트 라 자야 옆에 있습니다. SAS의 항목 당 총 5 건 (총 165 항목)을 계산하여 샘플 크기가 33 이상인 것으로 추정했습니다.29]. 따라서이 연구에서 228의 표본 크기가 적합했습니다.

순서.

무대 1: 저자는 권 (Kwon) 등으로부터 SAS의 영어 버전을 입수했다. 영어에서 말레이어로의 번역은 두 개의 이중 언어 전문가에 의해 동시에 수행되었으며, 역 번역은 세 번째 이중 언어 전문가에 의해 수행되었습니다. 원본 버전과 역 번역 간의 불일치가 논의되었으며 이에 따라 조정되었습니다. 우리가 SAS-M의 초안이라고하는 번역 된 SAS의 최종 버전은 한 명의 정신과 의사, 두 명의 수석 의사 및 한 명의 가정의로 구성된 전문가 패널에 의해 생성되었습니다. 모두 우울증 상태에 대한 임상 경험이있었습니다.

무대 2: SAS-M의 첫 번째 초안은이 버전의 모든 결함을 식별하기 위해 20 네이티브 말레이어를 사용하는 학생들 사이에서 파일럿 테스트되었습니다. 이 버전에서 응답자가 부적절하거나 부적절한 것으로 간주 한 모든 단어가 기록되고 수정되었습니다. 대부분의 학생들은 15 항목을받는 데 어려움을 겪었습니다.“스마트 폰이 없을 때 화를 내고 분개합니다.” 이 항목은 말레이어로 "스마트 폰이 없을 때 참을성이없고 불안을 느끼기"로 개정되어 번역되었습니다. SAS-M의 최종 버전은 10 년 이상의 경험을 가진 2 명의 컨설턴트 정신과 의사가 내용의 유효성을 평가하고 만족스러운 얼굴과 만족스러운 의미, 기준 및 개념적 동등성을 보장하기 위해 추가로 검토되었습니다.

무대 3: 각 학생은 본 연구의 성격과 기밀에 대한 완전한 설명을받은 후 서면 동의서를 제공했으며 228 학생들은 9 %의 무 응답률로 본 연구에 참여하기로 동의했습니다. 사회 인구 통계 학적 데이터 (연령, 성별, 민족 및 가구 소득)는 학생들로부터 얻었습니다. 주당 사용 시간, 일반 스마트 폰 사용자 수, 스마트 폰 사용 연령과 같은 자체 추정에 근거하여 학생들의 스마트 폰 사용에 대한 정보가 문서화되었습니다. 학생들은 다음과 같은 설문지를 받았습니다 :

  1. SAS 및 SAS-M (표 A S1 텍스트).
  2. 인터넷 중독 테스트의 말레이어 버전.

기구

스마트 폰 중독 척도 [28].

SAS는 6 항목이있는 자체 완성 된 33 포인트 리 커트 유형 스케일입니다. 각 질문에는 증상의 빈도를 반영하여 1에서 6 (1 = 6 = 매우 동의하지 않음)에 대한 반응 척도가 있습니다. 응답자는 자신의 스마트 폰 사용 특성을 가장 근접하게 설명하는 문구를 작성했습니다. SAS에서 가능한 총 점수는 48에서 288까지입니다. 점수가 높을수록 스마트 폰의 병리학 적 사용 정도가 커집니다.

인터넷 중독 테스트 [26].

1998에서 Kimberly Young이 개발 한 IAT 설문지는 인터넷 중독 진단에 가장 일반적으로 사용되는 도구입니다. 말레이어 버전은 내부 일관성 (Cronbach 's alpha = 0.91)과 병렬 신뢰성 (intraclass correlation coefficient (ICC) = 0.88, P <0.001). 이것은 5 개의 항목을 포함하는 20 점 리 커트 유형 척도로 구성된 자체 완성형 설문지로 최소 점수는 20 점, 최대 점수는 100 점입니다. 각 질문의 점수 범위는 1에서 5까지입니다 (1 = 절대 안 함). ~ 5 = 항상), 증상의 발생을 복제합니다. 학생들은 인터넷 사용의 특징을 가장 잘 설명하는 문장을 선택했습니다. 점수가 높을수록 인터넷의 병리학 적 사용 정도가 높아집니다. 말레이어 버전의 IAT 점수가 43 점 이상이면 개인은 인터넷 중독 위험이있는 것으로 진단됩니다.26].

통계 분석

모든 분석은 사회 과학 용 통계 패키지 버전 21.0 (SPSS, Chicago, IL, USA)을 사용하여 수행되었습니다. 참가자의 기본 특성에 대한 기술 통계가 계산되었습니다. Cronbach의 알파는 SAS-M의 내부 일관성을 평가하는 데 사용되었으며 데이터의 정규성은 Kolmogorov-Smirnov 분석을 사용하여 평가되었습니다. 척도 항목의 동질성은 항목과 항목이 삭제 된 경우 총점 사이의 상관 계수를 기반으로 분석되었습니다. 구성 타당성은 Kaiser 정규화를 사용하여 탐색 적 요인 분석 및 경사 promax로 조사되었습니다. 각 요인에 대한 항목을 결정하기 위해> 0.30의 요인 적재가 사용되었습니다. Guttman-Kaiser 규칙에 따라 고유 값이 1보다 큰 요인이 유지됩니다.30, 31]. ICC는 SAS-M과 영어 버전의 SAS 간의 병렬 안정성과 SAS-M의 테스트 재시험 안정성을 검사하는 데 사용되었습니다. Pearson의 상관 관계는 SAS-M과 Malay 버전의 IAT 간의 동시 유효성을 검사하는 데 사용되었습니다. 위험 상황에 대한 최적의 SAS-M 컷오프 점수는 말레이어 버전의 IAT에 대한 점수가 43보다 높을 때 좌표 점에서 결정되었습니다.26]에서, 수신기 작동 특성 (ROC) 분석에서 감도 및 특이성이 최적이었다. ROC 곡선에 대해 곡선 아래 면적 (AUC)을 측정 하였다.

정의

일반 사용자는 6 개월 이상 6 이상 스마트 폰을 사용하는 사용자를 말합니다.32]

윤리적 승인

이 연구에 대한 윤리 승인은 말레이시아 푸트 라 말레이시아 윤리위원회 (FPSK-EXP14 P091)에서 얻었습니다.

결과

이 연구에는 총 228 명의 학생들이 모집되었습니다. 표 1 연구 대상 인구의 임상 특성을 보여줍니다. 전반적으로 평균 연령은 약 22 년 ± 1.1입니다. 학생들의 절반 이상이 여성 (56.6 %)이고 대다수는 말레이 민족 (52.4 %)이었습니다. 주당 평균 스마트 폰 사용 시간은 36.5 시간입니다. 평균적으로 학생들은 19 세의 나이에 스마트 폰을 사용하기 시작했으며 일반 스마트 폰 사용의 평균 년 수는 2.4 세였습니다.

미리보기  

 
표 1. 연구 모집단의 특성 (N = 228).

 

doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.t001

SAS-M의 요인 구조 및 내부 일관성

Bartlett의 구형도 테스트는 유의미했으며 (p <0.01) SAS-M에 대한 샘플링 적절성에 대한 Kaiser-Meyer-Olkin 측정 값은 0.92로 척도가 우수하다는 것을 나타냅니다.33], 이는 요인 분석이 적절 함을 나타냅니다. 탐색 적 요인 분석 접근법과 총 분산의 1.00 %를 차지하는 Kaiser 정규화를 사용한 경사 promax 회전을 통해 65.3 개의 요인 (고유 값> XNUMX)을 추출했습니다. 이 결과는 원래 SAS [28].

SAS-M은 좋은 내부 일관성을 보여주었습니다. 총 스케일에 대한 Cronbach의 알파 계수는 0.94이고 6 가지 요인에 대한 각 계수는 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 및 0.861입니다. SAS 하위 척도에 해당하는 6 가지 요소를 "사이버 공간 지향 관계", "일상 생활 장애", "기본", "과용", "긍정적 기대"및 "철회"라고합니다 (표 2). 모든 항목의 수정 된 항목 총 상관 관계가 0.9 이상이었습니다. 항목을 삭제해도 총 점수의 내부 일관성이 향상되지 않았습니다 (표 3). 0.95 (95 %)의 ICC에서 입증 된 것처럼 SAS-M과 SAS 간의 병렬 안정성이 높았습니다. 신뢰 구간 = 0.937–0.962). 1- 주 간격 후 ICC가 0.85 (95 %) 인 SAS-M의 테스트 다시 테스트 안정성 신뢰 구간 = 0.808 - 0.866).

미리보기  

 
표 2. SAS-Malay 버전의 요인 분석.

 

doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.t002

미리보기  

 
표 3. 항목이 SAS-M에 대해 삭제 된 경우 항목-총 상관 관계 및 Cronbach의 알파가 수정되었습니다.

 

doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.t003

SAS-M의 동시 유효성 : SAS-M의 하위 스케일과 말레이어 버전의 IAT 간의 상관 관계

SAS-M의 하위 척도와 IAT의 말레이어 버전 사이에서 수행 된 Pearson 상관 분석 결과는 다음과 같습니다. 표 4. 결과는 "긍정적 예측"을 제외한 SAS-M의 모든 하위 척도가 말레이어 버전의 IAT와 유의 한 관련이 있음을 보여줍니다.

미리보기  

 
표 4. SAS-M의 동시 유효성 (Pearson 's correlation) : SAS-M의 하위 스케일 및 IAT의 말레이어 버전.

 

doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.t004

ROC 곡선의 AUC는 0.801 (95 % CI = 0.746에서 0.855)입니다. 위험 사례를 식별하기위한 최적의 컷오프 점수는 98 % 이상의 민감도, 71.43 %의 특이도, 71.03 %의 양의 예측 값 (PPV) 및 64.10의 음의 예측 값 (NPV)을 가진 77.44 이상이었습니다. %. 이 연구에서 스마트 폰 중독을 개발하는 위험 사례의 유병률은 46.9 점수를 기준으로 98 %였습니다.

토론

이 연구는 SAS-M의 내부 일관성, 차원 및 동시성과 구성 유효성을 조사했습니다. 연구 결과에 따르면 SAS-M은 말레이어로 말하는 인구의 스마트 폰 중독을 평가하는 신뢰할 수 있고 유효한 도구입니다.

이 연구에서 SAS-M은 좋은 내부 일관성을 보여주었습니다. 총 스케일에 대한 Cronbach의 알파 계수는 0.94이고 6 가지 요인에 대한 각 계수는 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 및 0.861입니다. SAS-M의 병렬 안정성과 1- 주 간격 후의 테스트 재시험 안정성은 각각 0.95 및 0.85의 ICC에서 양호한 것으로 나타 났으며, 이는 SAS의 원래 버전보다 훨씬 우수합니다.28]. 현재까지 이것은 스마트 폰 중독과 관련된 최초의 연구이며, SAS-M이 영어 버전만큼 우수함을 보여줍니다.

그러나 SAS-M의 가변성에 대해 많은 부분을 설명한 6 개의 주요 구성 요소는 원래 SAS와 유사했습니다. 본 연구에서 구성 요소는“사이버 공간 지향적 관계”,“일상 생활 장애”,“기본”,“과용”,“긍정적 기대”및“탈퇴”로 구성되었습니다. 원래 SAS의 구성 요소는 "일상 생활 장애", "긍정적 기대", "탈퇴", "사이버 공간 지향 관계", "과용"및 "허용"이었습니다. 이 요인 분석에서 얻은 모든 요인이 원래 SAS에서 얻은 요인과 일치하지는 않습니다. 이것은 말레이어와 한국어 샘플의 차이를 반영하기 때문일 가능성이 높습니다. 번역 과정에서 원래 SAS의 의미가 변경되었습니다.

현재 연구에서보고 된 대부분의 구성 요소는 원래 SAS의 구성 요소 "공차"와 다른 구성 요소 "기본"을 제외하고 동일합니다. 우리의 연구 모집단이 한국인 (21.7에서 1.1까지의 연령 범위를 가진 20 ± 27)에 비해 더 젊었을 수 있습니다 (26.1에서 6.0까지의 연령 범위를 가진 18 ± 53 년). 모든 과목이 의대생 이었으므로 원래 SAS 연구의 광범위한 직업 및 교육 수준과 비교하여 우리의 연구 인구는 균질했습니다. 연구 집단의 배경과 교육의 이질성으로 인해 다른 해석이 복잡해질 수 있습니다.

이 연구에서“긍정적 기대”를 제외한 SAS-M의 모든 하위 척도는 말레이어 버전의 IAT와 유의 한 관련이있었습니다. IAT는 주로 인터넷의 불리한 사용을 측정하기 때문에 IAT와 관련이없는 유일한 하위 척도이므로 긍정적 인 기대에 대해 묻는 항목이 없습니다. 그럼에도 불구하고이 측면은 다른 5 서브 스케일이 서로 밀접하게 연관되어 있기 때문에 동시 유효성을 감소시키지 않습니다.

이 규모를 사용하여 스마트 폰 중독으로 식별 될 수있는 위험 사례의 유병률은 46.9 %입니다. 이 결과에 대한 몇 가지 가능한 설명이 있습니다. 현지 연구에 따르면 말레이시아 인의 85 %가 휴대 전화를 소유하고 있음이 밝혀 짐에 따라 스마트 폰 중독의 유병률이 높을 것으로 예상됩니다.18]. 말레이시아 인이 지역 사회의 트렌드를 따르는 경향이 있기 때문에 스마트 폰이 가장 좋아하는 옵션입니다.20]. 또한 스마트 폰은 사용자의 삶을 풍요롭게하는 WhatsApp 및 WeChat과 같은 특정 플랫폼을 통해 무료 인스턴트 메시징을 제공합니다. 엔터테인먼트는 스마트 폰 중독의 유행에 대한 또 다른 가능한 설명입니다. 이러한 전화를 사용하면 의대생은 음악을 듣고, 영화를보고, 스트레스를 해소하기 위해 게임을 할 수 있기 때문에 [34]. 따라서 그들은 하루가 끝날 때 스마트 폰으로 더 많은 시간을 보내고 궁극적으로 병리학 적 사용자가되는 경향이 있습니다.

그러나, 본 연구에서 우려되는 것 중 하나는 위험 사례에 대한 최적의 SAS-M 컷오프 점수가 말레이어 버전의 IAT에 대한 점수가 43보다 높을 때 좌표 점에서 결정되었다는 것입니다. 이것은 IAT에 대한 최신 설정 컷오프가 아닙니다. 마찬가지로 중독 장애의 스펙트럼에서 DSM V에 따른 인터넷 또는 스마트 폰 중독의 진단 기준이 확립되지 않았습니다.21, 25]. 따라서 우리의 연구에서 제안한 차단 점은 아마도 너무 낮아서 스마트 폰 중독의 추정 비율이 매우 높을 것입니다. 인터넷 중독의 진단은 Ko, et al, 2012에 의해 기술 된 3 가지 기준에 근거해야한다.25].

SAS-M은 진단 기기보다 스마트 폰의 중독성 사용 심각도를 평가하기위한 스크리닝 또는 스케일과 같은 기능을합니다. 스마트 폰 중독의 적절한 진단은 미래의 연구에 중요한 문제가 될 것입니다. 향후 스마트 폰 중독 진단에는 기준 A, B 및 C로 구성된 더 많은 기준이 포함되어야한다고 제안했습니다. 기준 A에는 사이버 공간 중심 관계, 일상 생활 장애, 우선 순위, 과용, 긍정적 예측과 같은 스마트 폰 중독의 6 ​​가지 특징적인 증상이 포함되어 있습니다. 철수. 기준 B에는 스마트 폰 사용에 따른 보조 기능 장애가 포함되어야합니다. 기준 C는 양극성 장애 또는 기타 충동 장애와 같은 다른 정신 장애를 배제해야합니다. 모든 기준 A, B 및 C를 충족하는 대상은 스마트 폰 중독 만있는 것으로 간주됩니다.

힘과 한계

이 연구의 결과는 연구의 한계를 고려하여 해석되어야합니다. 첫째, 중독 장애 스펙트럼에서 DSM V에 따라 인터넷 또는 스마트 폰 중독에 대한 진단 기준이 확립되어 있지 않습니다.21, 25]. 그러나 지역 환경에서 스마트 폰 중독에 대한 제한된 연구를 고려할 때이 연구의 결과는 여전히 건강 관리 전문가 팀에 대한 통찰력을 줄 수 있습니다. 둘째, 표본 크기는 충분했지만 무작위 화되지 않았습니다. 성별과 인종은 균등하게 분배되지 않았습니다. 또한,이 연구는 단일 센터에서 수행되었으므로 샘플 모집단은 균질하며 말레이시아의 일반 인구를 반영하지 않을 수 있습니다.

이러한 한계에도 불구하고, 본 연구의 결과는 SAS-M이 교육을받은 말레이시아 젊은이들의 스마트 폰 중독 평가에 사용될 수 있음을 입증했습니다.

결론

이 연구는 의대생들 사이에서 최초의 스마트 폰 중독 척도를 개발했습니다. 이 연구는 또한 SAS-M이 스마트 폰 중독의 위험이있는 사람들을 선별하기 위해 유효하고 신뢰할 수있는 자체 관리 도구라는 증거를 제공합니다.

지원 정보

S1_Text.doc
 
 

S1 텍스트. 스마트 폰 중독 말레이어 버전 설문지.

doi : 10.1371 / journal.pone.0139337.s001

(의사)

작성자 기여

SMC AY FKH 실험을 고안하고 설계했습니다. 실험 수행 : VR SMSL WAWS YLF. 데이터 분석 : SMC AY. 제공되는 시약 / 재료 / 분석 도구 : SMC AY. 논문 작성 : SMC AY VR.

참고자료

  1. 1. Rashvand HF, Hsiao KF (2015) 스마트 폰 지능형 애플리케이션 : 간단한 검토. 멀티미디어 시스템 21 (1) : 103–119 doi : 10.1007 / s00530-013-0335-z
  2. 2. Mosa AS, Yoo I, Sheets L (2012) 스마트 폰용 건강 관리 응용 프로그램을 체계적으로 검토합니다. BMC 의료 정보학 및 의사 결정 12 : 67. doi : 10.1186 / 1472-6947-12-67. pmid : 22781312
  3. 기사보기
  4. PubMed / NCBI
  5. Google 학술 검색
  6. 기사보기
  7. PubMed / NCBI
  8. Google 학술 검색
  9. 기사보기
  10. PubMed / NCBI
  11. Google 학술 검색
  12. 기사보기
  13. PubMed / NCBI
  14. Google 학술 검색
  15. 기사보기
  16. PubMed / NCBI
  17. Google 학술 검색
  18. 기사보기
  19. PubMed / NCBI
  20. Google 학술 검색
  21. 기사보기
  22. PubMed / NCBI
  23. Google 학술 검색
  24. 기사보기
  25. PubMed / NCBI
  26. Google 학술 검색
  27. 기사보기
  28. PubMed / NCBI
  29. Google 학술 검색
  30. 기사보기
  31. PubMed / NCBI
  32. Google 학술 검색
  33. 기사보기
  34. PubMed / NCBI
  35. Google 학술 검색
  36. 기사보기
  37. PubMed / NCBI
  38. Google 학술 검색
  39. 기사보기
  40. PubMed / NCBI
  41. Google 학술 검색
  42. 기사보기
  43. PubMed / NCBI
  44. Google 학술 검색
  45. 기사보기
  46. PubMed / NCBI
  47. Google 학술 검색
  48. 기사보기
  49. PubMed / NCBI
  50. Google 학술 검색
  51. 기사보기
  52. PubMed / NCBI
  53. Google 학술 검색
  54. 기사보기
  55. PubMed / NCBI
  56. Google 학술 검색
  57. 기사보기
  58. PubMed / NCBI
  59. Google 학술 검색
  60. 기사보기
  61. PubMed / NCBI
  62. Google 학술 검색
  63. 기사보기
  64. PubMed / NCBI
  65. Google 학술 검색
  66. 기사보기
  67. PubMed / NCBI
  68. Google 학술 검색
  69. 기사보기
  70. PubMed / NCBI
  71. Google 학술 검색
  72. 기사보기
  73. PubMed / NCBI
  74. Google 학술 검색
  75. 기사보기
  76. PubMed / NCBI
  77. Google 학술 검색
  78. 기사보기
  79. PubMed / NCBI
  80. Google 학술 검색
  81. 기사보기
  82. PubMed / NCBI
  83. Google 학술 검색
  84. 기사보기
  85. PubMed / NCBI
  86. Google 학술 검색                     
  87. 3. 레인 N, 모하 모드 M, Lin M, 양 X, Lu H, Ali S 등 (2011) BeWell : 웰빙을 모니터링, 모델링 및 홍보하기위한 스마트 폰 응용 프로그램. 더블린 건강 관리를위한 퍼베이시브 컴퓨팅 기술에 관한 5th 국제 컨퍼런스.
  88. 4. Patrick K, Griswold WG, Raab F, Intille SS (2008) 건강 및 휴대폰. 예방 의학 35의 American Journal : 177–181. doi : 10.1016 / j.amepre.2008.05.001. pmid : 18550322
  89. 5. Derbyshire E, Dancey D (2013) 여성 건강을위한 스마트 폰 의료 애플리케이션 : 증거 기반과 피드백이란 무엇입니까? 국제 원격 의료 및 응용 저널 기사 ID 782074, 10. doi : 10.1155 / 2013 / 782074
  90. 6. Emad AS, Haddad E (2015) 인간 건강과 행동에 대한 스마트 폰의 영향 : 요르단 사람들의 인식. 국제 컴퓨터 네트워크 및 애플리케이션 저널 2 (2) : 52–56.
  91. 7. Sarwar M, Soomro TR (2013) 스마트 폰이 사회에 미치는 영향. 유럽 ​​과학 연구 저널 98 (2) : 216–226.
  92. 8. Acharya JP, Acharya I, Waghrey D (2013) 대학생들 사이에서 휴대 전화의 일반적인 건강 효과에 관한 연구. 커뮤니티 의학 및 건강 교육 저널 3:21. doi : 10.5958 / j.2319-5886.2.3.068
  93. 9. Lin YH, Chang LR, Lee YH, Tseng HW, Kuo TB, Chen SH. (2014) SPAI (Smartphone Addiction Inventory)의 개발 및 검증. 하나의 9 : e98312를 선택하십시오. doi : 10.1371 / journal.pone.0098312. pmid : 24896252
  94. 10. Billieux J, Van der Linden M, d' Acremont M, Ceschi G, Zermatten A (2007) 충동 성은 휴대폰에 대한 인식 된 의존성 및 실제 사용과 관련이 있습니까? 응용인지 심리학 21 : 527–537. 도이 : 10.1002 / acp.1289
  95. 11. 박앤이 H (2012) 스마트 폰 사용의 사회적 함의 : 한국 대학생들의 스마트 폰 사용과 심리적 안녕. 사이버 심리학, 행동 및 소셜 네트워킹 15 : 491–497. 도이 : 10.1089 / cyber.2011.0580
  96. 12. 엔 CF, 탕 TC, 엔 JY, 린 HC, 황 CF, 리우 SC 등 (2009) 대만 남부 청소년의 휴대 전화 사용 문제, 기능 장애 및 우울증과의 관련 증상. 청소년기 저널 32 : 863–873. doi : 10.1016 / j.adolescence.2008.10.006. pmid : 19027941
  97. 13. Beranuy M, Oberst U, Carbonell X, Chamarro A (2009) 대학생의 문제가있는 인터넷 및 휴대폰 사용 및 임상 증상 : 감성 지능의 역할. 인간 행동 25의 컴퓨터 : 1182–1187. doi : 10.1016 / j.chb.2009.03.001
  98. 14. Thomee S, Harenstam A, Hagberg M (2011) 휴대 전화 사용 및 스트레스, 수면 장애 및 젊은 성인의 우울증 증상 – 전향 적 코호트 연구. BMC 공중 보건 11 : 66. doi : 10.1186 / 1471-2458-11-66. pmid : 21281471
  99. 15. Ezoe S, Toda M, Yoshimura K, Naritomi A, Den R, Morimoto K (2009) 여성 간호 학생들의 휴대 전화 의존성과 개성과 라이프 스타일의 관계. 사회적 행동과 성격 : 국제 저널 37 (2) : 231–238. doi : 10.2224 / sbp.2009.37.2.231
  100. 16. Toda M, Monden K, Kubo K, Morimoto K (2006) 대학생의 휴대 전화 의존성 및 건강 관련 라이프 스타일. 사회적 행동과 성격 34 (10) : 1277–1284. doi : 10.2224 / sbp.2006.34.10.1277
  101. 17. 말레이시아 통신 및 멀티미디어위원회 (2012) 핸드폰 사용자 설문 조사 2011. 유효한: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/SSKMM-HandPhoneSurvey-2011.pd​f
  102. 18. 말레이시아 통신 및 멀티미디어위원회 (2014) 핸드폰 사용자 설문 조사 2012. 유효한: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/130717_HPUS2012.pdf
  103. 19. 전자 상거래 (2014). 유효한: http://www.ecommercemilo.com/2014/09/12-​facts-mobile-malaysia.html#.Va8ru_mqpBe.
  104. 20. Osman MA, Talib AZ, Sanusi ZA, Shiang-Yen T, Alwi AS (2012) 말레이시아의 스마트 폰 동향 및 사용 동작에 대한 연구. 새로운 컴퓨터 아키텍처 및 응용 프로그램의 국제 저널 2 : 274–285.
  105. 21. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) 인터넷 중독 또는 과도한 인터넷 사용. 미국 마약 및 알코올 남용 저널 36 : 277–283. doi : 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid : 20545603
  106. 22. Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C (2007) 문제가있는 인터넷 및 휴대 전화 사용 : 심리적, 행동 적, 건강이 관련되어 있습니다. 중독 연구 및 이론 15 : 309–320. 도이 : 10.1080 / 16066350701350247
  107. 23. Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) 대학생 간의 병리학적인 인터넷 사용 유병률과 자존감, GHQ (General Health Questionnaire) 및 억제 금지와의 상관 관계. CyberPsychology & Behavior 8 : 562–570. pmid : 16332167 doi : 10.1089 / cpb.2005.8.562
  108. 24. Young KS, Rogers RC (1998) 우울증과 인터넷 중독의 관계. CyberPsychology & Behavior 1 : 25–28. 도이 : 10.1089 / cpb.1998.1.25
  109. 25. 고 CH, 엔 JY, 엔 CF, 첸 CS, 첸 CC (2012) 인터넷 중독과 정신 장애 사이의 연관성 : 문헌 검토. 유럽 ​​정신과 의사 27 : 1–8. doi : 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. pmid : 22153731
  110. 26. Guan NC, Isa SM, Hashim AH, Pillai SK, Harbajan Singh MK (2015) 말레이어 인터넷 중독 테스트 말레이어의 유효성 : 말레이시아의 의대생에 관한 연구. 아시아-태평양 공중 보건 저널 27 : 2210–2219. doi : 10.1177 / 1010539512447808
  111. 27. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E, et al. (2008) 인터넷 중독 테스트에 대한 프랑스어 검증. CyberPsychology & Behavior 11 : 703–706. 도이 : 10.1089 / cpb.2007.0249. pmid : 18954279
  112. 28. 권 M, 이진, 원 와이, 박정원, 민자, 한씨 외 (2013) 스마트 폰 중독 척도 (SAS)의 개발 및 검증. 하나의 8 : e56936를 플로팅합니다. doi : 10.1371 / journal.pone.0056936. pmid : 23468893
  113. 29. Gorsuch RL (1983) 계수 분석. 2nd ed. 뉴저지 주 힐즈 데일 : 엘 바움.
  114. 30. Kaiser HF (1960) 전자 컴퓨터를 사용하여 요인 분석에 적용합니다. 교육 및 심리 측정 20 : 141–151 doi : 10.1177 / 001316446002000116
  115. 31. Guttman L (1954) 공통 요인 분석에 필요한 조건. Psychometrika 19 : 149–161. doi : 10.1007 / bf02289162
  116. 32. Ybama ML (2004) 젊은 일반 사용자 사이의 우울한 증상과 인터넷 괴롭힘 사이의 연관성. CyberPsychology & Behavior 7 : 247–257. pmid : 15140367 doi : 10.1089 / 109493104323024500
  117. 33. Kaiser HF (1974) 요인 단순성 지수. Psychometrika 39 : 31–36. doi : 10.1007 / bf02291575
  118. 34. Elias H, Ping WS, Abdullah MC (2011) 말레이시아 푸트 라 말레이시아의 학부생들 사이에서 스트레스와 학업 성취도. 과정 사회 과학 및 행동 과학 29 : 646–655. doi : 10.1016 / j.sbspro.2011.11.288