BMC Psychiatry. 2016; 16: 132.
Opublikowano online 2016 May 10. doi: 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID: PMC4862221
Abstrakcyjny
Tło
7-punktowa Skala Uzależnienia od Gier (GAS) służy do sprawdzania uzależniającego korzystania z gier. W próbach dorosłych konieczna jest zarówno walidacja międzyjęzykowa, jak i walidacja w języku francuskim i niemieckim. Celem pracy jest ocena struktury czynnikowej francuskiej i niemieckiej wersji GAS wśród osób dorosłych.
Metody
Dwie próbki mężczyzn z Francji (N = 3318) i niemieckim (N = 2665) obszary językowe Szwajcarii oceniano za pomocą GAS, Inwentarza Głównej Depresji (MDI), Skali Poszukiwania Krótkich Doznań i Kwestionariusza Osobowości Zuckermana-Kuhlmana (ZKPQ-50-cc). Oceniono ich także pod kątem używania konopi indyjskich i alkoholu.
Efekt
Zgodność wewnętrzna skali była zadowalająca (α Cronbacha = 0.85). W obu próbach znaleziono rozwiązanie jednoczynnikowe. Stwierdzono niewielkie i pozytywne powiązania pomiędzy wynikami GAS a MDI, a także podskalami Neurotyczność-Lęk i Agresja-Wrogość w skali ZKPQ-50-cc. Stwierdzono niewielkie negatywne powiązanie z podskalą Towarzyskości ZKPQ-50-cc.
Wnioski
GAS w wersji francuskiej i niemieckiej jest odpowiedni do oceny uzależnienia od gier wśród dorosłych.
Elektroniczny materiał uzupełniający
Wersja online tego artykułu (doi: 10.1186 / s12888-016-0836-3) zawiera materiał uzupełniający, który jest dostępny dla autoryzowanych użytkowników.
Tło
Ekspansja Internetu niesie ze sobą wiele korzyści, w tym jego wykorzystanie do celów komercyjnych, społecznych, psychologicznych, akademickich i medycznych [1-9] Pojawiły się jednak poważne obawy związane z możliwym uzależnieniem od Internetu i gier internetowych [10-15] W szczególności zwrócono uwagę na gry online ze względu na możliwe powiązania z uzależniającymi wzorcami używania u części użytkowników [16-18] Wiele badań wykazało ważne powiązania między uzależnieniem od Internetu lub gier a konstruktami lub zaburzeniami psychiatrycznymi [19], takie jak depresja [20-22], zaburzenia lękowe [22, 23], zaburzenia koncentracji [21, 24], samotność [25-27], introwersja, neurotyczność, impulsywność [17, 18, 26, 28-31] i zaburzenia związane z nadużywaniem substancji [32] Nadmierne korzystanie z Internetu wiąże się ponadto z problemami rodzinnymi i społecznymi [33, 34].
Zaburzenie gier internetowych” (IGD) [35] został wprowadzony w sekcji 3 DSM-5 jako warunek wymagający większej liczby badań klinicznych i doświadczenia, zanim będzie można go uwzględnić jako zaburzenie formalne. DSM-5 sugeruje, że IGD może odnosić się do uporczywego i powtarzającego się korzystania z gier internetowych związanego z cierpieniem lub upośledzeniem przez okres co najmniej 12 miesięcy.
Powszechnie donoszono, że objawy zaburzenia związanego z grami internetowymi obejmują ciągłe zaabsorbowanie grami internetowymi, trudności w kontrolowaniu lub skracaniu czasu spędzanego na grach, negatywne konsekwencje utraty kontroli (oszukiwanie innych, konflikt, izolacja społeczna i zmęczenie, utrata relacji lub możliwości) ), utrata zainteresowania innymi zajęciami, korzystanie z gier internetowych w celu ucieczki lub złagodzenia nastroju dysforycznego, wycofanie się i tolerancja [36-38].
Od czasu pojawienia się koncepcji uzależnienia od Internetu [39] i zaburzeń związanych z grami internetowymi, opracowano szereg miar psychometrycznych [37, 39-43] Jednym z takich krótkich mierników jest 7-punktowa skala uzależnienia od gier (GAS). Skala ta została specjalnie opracowana przez Lemmensa i in. w celu oceny gier wśród nastolatków [44] i koncepcyjnie opierał się na kryteriach patologicznego hazardu z czwartej edycji DSM (DSM-IV). Każda pozycja w GAS jest poprzedzona stwierdzeniem „Jak często w ciągu ostatnich sześciu miesięcy…” i jest oceniana w 5-punktowej skali Likerta (1 = nigdy, 2 = rzadko, 3 = czasami, 4 = często i 5 = bardzo często). Lemmens i in. [44] zasugerował dwa formaty oceny obecności uzależnienia od gier: format monotetyczny (wszystkie pozycje oceniane powyżej 3) i format politetyczny (co najmniej połowa pozycji ocenianych na 3 lub więcej). Postawił hipotezę, że format monotetyczny doprowadzi do lepszego oszacowania częstości występowania uzależnień niż format politetyczny [44].
Stwierdzono dobre korelacje pomiędzy wynikami GAS a tygodniowym czasem spędzonym na grach. Wyniki były ponadto skorelowane z wieloma konstruktami wcześniej kojarzonymi z uzależnieniami od gier, takimi jak niższa satysfakcja z życia, niższe kompetencje społeczne, większa samotność i wyższa agresja [44] Wyższe wyniki w skali GAS wiązały się z tendencją do skupiania uwagi i większą liczbą błędów w hamowaniu reakcji związanych z sygnałami gry [45] Odkrycia są zgodne z licznymi badaniami łączącymi impulsywność i specyficzną reaktywność na bodźce z innymi zachowaniami uzależniającymi [46-48], Uzależnienie od Internetu [17, 29] lub zaburzenia związane z hazardem [49] Analizy czynnikowe wykazały, że GAS był jednowymiarowy [44, 50] W porównaniu z innymi skalami GAS lepiej pokrywa kryteria IGD w DSM-5 [35] (patrz także tabela 1).
Co zaskakujące, charakterystyka psychometryczna skali nie została odnotowana wśród młodych dorosłych, pomimo szerokiego rozpowszechnienia gier w tej populacji [16], szczególnie wśród młodych mężczyzn [25].
Głównym celem niniejszego badania było zbadanie właściwości psychometrycznych 7-punktowego GAS u młodych dorosłych mężczyzn. Drugorzędnym celem badania było przeprowadzenie krzyżowej walidacji dwóch próbek z różnych regionów językowych w Szwajcarii – francuskojęzycznej i niemieckojęzycznej – oraz ocena niezmienności lub równoważności GAS w tych dwóch grupach językowych.
Metody
Uczestnicy i procedura
Dane wykorzystane w tym badaniu pochodziły z badania podłużnego, którego celem była ocena używania substancji i gier wśród młodych szwajcarskich mężczyzn: badania kohortowego dotyczącego czynników ryzyka używania substancji (C-SURF).
Niniejsze badanie, wydane na podstawie protokołu badawczego C-SURF nr 15/07, zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki ds. Badań Klinicznych Uniwersytetu Medycznego w Lozannie.
Wszyscy uczestnicy wyrazili pisemną świadomą zgodę na udział w badaniu.
Rekrutacja uczestników trwała od sierpnia 2010 r. do listopada 2011 r. w trzech z sześciu krajowych ośrodków werbowania do armii. Jedno z centrów zlokalizowane jest w Lozannie (obszar francuskojęzyczny), a dwa pozostałe w Windisch i Mels (obszar niemieckojęzyczny). Centra rekrutacyjne obejmują wszystkie szwajcarskie kantony francuskojęzyczne oraz 21 z 26 kantonów w Szwajcarii. Pobór do wojska jest w Szwajcarii obowiązkowy, dlatego też praktycznie wszyscy młodzi mężczyźni w wieku około 20 lat z odpowiednich kantonów kwalifikowali się do udziału w badaniu C-SURF.
W okresie rekrutacji do badania do ośrodków rekrutacyjnych zgłosiło się 15,074 1,829 mężczyzn. Spośród tych potencjalnych uczestników 12.1 (XNUMX%) nigdy nie zostało poinformowanych o C-SURF (krótka choroba w momencie wizyty, brak informacji o badaniu przez personel wojskowy) lub zostało losowo wybranych do innego trwającego badania o nazwie CH-X [51] CH-X to powtarzane badanie przekrojowe, które ma stały i obowiązkowy harmonogram 90 min w ramach procedur rekrutacyjnych. Stąd powszechne uczestnictwo w CH-X nie zakłócało naszych procedur rekrutacyjnych, które odbywały się przed rozpoczęciem procedur wojskowych. Jednakże w kilku przypadkach uczestnicy już poszli wypełnić kwestionariusze CH-X, zanim mogliśmy poinformować ich o naszym badaniu. Ponieważ obiecaliśmy, że nie będziemy ingerować w procedury wojskowe, z częścią z nich nie udało nam się skontaktować. O ile nam wiadomo, nie widzimy żadnych systematycznych błędów, które mogło spowodować tych kilka osób, z którymi nie skontaktowano się ze względu na wymagania CH-X. Mężczyźni ci nie zgłosili się do personelu badawczego i nie mogli zostać włączeni do badania. Spośród 13,245 87.9 (7,563%) mężczyzn, którzy zostali poinformowani o badaniu, pisemną zgodę na udział w nim wyraziło 57.1 (10%). Niestety nie posiadamy informacji o motywach braku zgody. Jednym z powodów może być to, że podpisanie czegoś w rodzaju umowy na długotrwałe badania (C-SURF planowany jest na okres XNUMX lat) może niektórych zniechęcić. Porównanie osób wyrażających zgodę i nie wyrażających zgody [52] ujawniło, że osoby nie wyrażające zgody częściej zażywały substancje psychoaktywne niż osoby wyrażające na to zgodę, jednak różnice były często nieistotne i czasami miały odwrotny kierunek (np. osoby wyrażające zgodę częściej używały alkoholu niż osoby nie wyrażające zgody). Centra rekrutacyjne służyły jedynie do przyjmowania uczestników; ankiety wysyłano na adresy prywatne i zapewniono poufność, zwłaszcza w odniesieniu do wojska. Ostateczny kwestionariusz wyjściowy wypełniło 5,990 (79.2%) uczestników. Z tej liczby 3,320 było francuskojęzycznych, a 2,670 niemieckojęzycznych.
instrumenty
Skala uzależnienia od gier (GAS)
Angielska wersja skali została przetłumaczona i ponownie przetłumaczona na język francuski i niemiecki. Wstępne stwierdzenie dotyczące pozycji skali wyraźnie wskazywało uczestnikom, jak odpowiedzieć w związku z korzystaniem z gier: „Teraz interesuje nas, ile czasu spędziłeś na grach. Obejmuje to gry cybernetyczne w Internecie lub gry na konsoli” (plik dodatkowy 1).
Zgodnie z hipotezą Lemmensa i in. [44], osoby, które uzyskały „czasami” lub więcej punktów we wszystkich siedmiu pozycjach, zostały zdefiniowane jako gracze monotetyczni („patologiczna gra”), a ci, którzy uzyskali „czasami” lub więcej w co najmniej połowie pozycji (od czterech do sześciu z siedmiu pozycji) zostali zdefiniowani jako politetyczni gracze (nadmierne granie).
W oryginalnym badaniu walidacyjnym odnotowano wysoką niezawodność skali uzależnienia od gier z alfa Cronbacha od 82 do 87 [44].
Inwentarz dużej depresji (MDI)
Do określenia poziomu depresji w ciągu ostatnich dwóch tygodni wykorzystano wskaźnik MDI [53, 54] Jest to kwestionariusz nastroju samoopisowy. Zastosowano sześciopunktową skalę od „nigdy” (0) do „cały czas” (5) i obliczono wynik całkowity. MDI może być również używane jako narzędzie diagnostyczne z algorytmami prowadzącymi do kategorii DSM-IV lub Międzynarodowej Klasyfikacji Zaburzeń Psychicznych i Zachowania (ICD-10) obejmujących kategorie bez depresji, łagodną do umiarkowanej depresji oraz ciężką depresję.
Poprzednie badania nad Inwentarzem Głównej Depresji wskazują, że MDI ma dobrą rzetelność i spójność wewnętrzną (współczynnik alfa Cronbacha: do 0.94), a także dobrą czułość, swoistość i trafność jako jednowymiarowa skala nasilenia depresji z odpowiednimi punktami odcięcia [53, 55, 56].
Krótka skala poszukiwania wrażeń (BSSS)
BSSS [57] to ośmioelementowa skala, przy czym każdy element oceniany jest na pięciopunktowej skali od „zdecydowanie się nie zgadzam” (1) do „zdecydowanie się zgadzam” (5). BSSS obejmuje następujące wymiary: przygoda, nuda, odhamowanie i poszukiwanie doświadczeń. Całkowity wynik był wcześniej powiązany z ryzykiem używania narkotyków w próbie nastolatków [57].
Już wcześniej zgłaszano odpowiednią spójność wewnętrzną skali BSSS (współczynnik alfa Cronbacha: 0.74) [57].
Kwestionariusz osobowości Zuckermana-Kuhlmana (ZKPQ-50-cc)
ZKPQ-50-cc ocenia różne aspekty osobowości [58] Do oceny neurotyczności/lęku, towarzyskości i agresji/wrogości wykorzystano trzy podskale, każda składająca się z 10 pozycji. Respondenci wskazali, czy zgadzają się, czy nie, z każdym stwierdzeniem. Dla każdej podskali obliczono średni wynik. Inne badania wykazały udział neurotyczności/lęku i agresji/wrogości w uzależnieniu od Internetu [59] Skala ZKPQ-50-cc wykazała zadowalające właściwości psychometryczne i międzykulturowe, w tym odpowiednią rzetelność w podskalach i krajach (współczynnik alfa Cronbacha do 0.70) [58].
Kwestionariusze dotyczące używania substancji psychoaktywnych
Spożywanie alkoholu oceniano w przedziale czasowym 12 miesięcy (tab 2). Na tej podstawie obliczono częstotliwość upijania się (sześć standardowych drinków lub więcej przy jednej okazji) oraz dni picia w tygodniu (od poniedziałku do czwartku). Wiek wystąpienia stanu pijaństwa (pierwszego epizodu upijania się) oceniano także w ramach Europejskiego Projektu Ankiety Szkolnej na temat Alkoholu i innych Narkotyków [60] Używanie konopi indyjskich oceniano, zadając następujące pytania: wiek rozpoczęcia używania konopi indyjskich, wiek pierwszego „haju” na konopiach indyjskich oraz używanie konopi indyjskich i częstotliwość używania w ciągu ostatnich 12 miesięcy.
Analizy statystyczne
W tym badaniu wykorzystaliśmy programy SPSS 18.0 i AMOS 19.0 (Analytics of Moment Structures; SPSS Inc., Chicago, IL). W pierwszej kolejności obliczono statystyki opisowe dotyczące charakterystyki uczestników. Następnie zmierzono spójność wewnętrzną, czyli stopień, w jakim pozycje GAS były ze sobą powiązane, za pomocą współczynnika Cronbacha. Streinera i Normana [61] sugerują, że alfa powinna być powyżej 0.70, ale niewiele wyższa niż 0.90.
Następnie wykorzystano eksploracyjne analizy czynnikowe (EFA) do oceny stabilności czynnikowej skali, co zostało potwierdzone przez Lemmensa i wsp.44] Liczbę czynników wyodrębniono za pomocą testu minimalnej średniej cząstkowej Velicera (MAP) wykonanego na macierzy korelacji [62] Liczba ta została następnie potwierdzona w drodze równoległych analiz. W analizach równoległych nacisk kładziony jest na liczbę składników, które odpowiadają za większą wariancję niż te pochodzące z danych losowych, podczas gdy w teście MAP nacisk kładziony jest na względne ilości wariancji systematycznej i niesystematycznej pozostałej w macierzy korelacji po ekstrakcji coraz większej liczby komponentów [63].
Chociaż EFA jest bardziej odpowiednia w przypadku nowo zaprojektowanych kwestionariuszy, nierzadko wykorzystuje się ją również w procesie ponownej walidacji, gdy dane są zbierane z innej próby lub innej populacji. Zastosowanie EFA miało tutaj na celu ocenę stabilności czynników w dwóch regionach językowych, ponieważ jest to podstawowy warunek wstępny dalszego badania równoważności narzędzia pomiędzy różnymi podgrupami.
Do określenia niezmienności wielogrupowej wykorzystaliśmy procedurę opisaną w modelowaniu równań strukturalnych (SEM) na podstawie prac Jöreskoga [64] W testowaniu równoważności grup zwyczajowo stosuje się modele konfirmacyjnej analizy czynnikowej (CFA), metodę należącą do ogólnej klasy SEM. W zależności od problemu badawczego poszukiwanie równoważności grupowej może wiązać się z wykonaniem szeregu testów w następującej restrykcyjnej kolejności: równoważność konfiguracyjna, równoważność pomiarowa i równoważność strukturalna. Testowanie niezmienności konfiguracji koncentruje się na stopniu, w jakim liczba czynników i wzorce ich struktury są podobne pomiędzy grupami. Warto jednak zaznaczyć, że dla każdej grupy wymagane jest określenie odpowiedniego modelu bazowego z osobna, na podstawie którego wyprowadzany jest model konfiguracyjny. Z drugiej strony, w testowaniu niezmienności pomiarowej i strukturalnej zainteresowanie skupia się bardziej szczegółowo na stopniu, w jakim parametry w komponentach pomiarowych i strukturalnych modelu są równoważne we wszystkich grupach [65, 66] Biorąc pod uwagę, że nasze pytania badawcze dotyczą równoważności pomiarów w grupach, analizy statystyczne skupiają się na niezmienności konfiguracji i niezmienności ładunków czynnikowych w dwóch regionach językowych.
Ocena dopasowania modelu
Dopasowanie modeli sprawdza się za pomocą różnych wskaźników, jak opisano poniżej [67].
- Połączenia χ2 do stopnia swobody (χ2/df). Kilku badaczy zalecało stosowanie tego stosunku jako miary dopasowania w celu przezwyciężenia problemów związanych z χ2 Statystyka testowa. Problemy te obejmują między innymi naruszenie założeń, złożoność modelu i zależność od wielkości próby. Wskaźniki tak niskie jak 2 wydają się wskazywać na rozsądne dopasowanie.
- Porównawczy wskaźnik dopasowania (CFI). CFI waha się od 0 do 1, przy czym wyższe wartości wskazują na lepsze dopasowanie. Ogólna zasada jest taka, że wartości większe niż 0.95 można interpretować jako dobre dopasowanie, natomiast wartości pomiędzy 0.90 a 0.95 wskazują na akceptowalne dopasowanie w odniesieniu do modelu niezależności.
- Pierwiastek średniokwadratowy błędu aproksymacji (RMSEA). Jest to miara przybliżonego dopasowania w populacji i dlatego uwzględnia rozbieżności wynikające z przybliżenia. Wartość RMSEA jest ograniczona poniżej 0. Wartości RMSEA mniejsze lub równe 0.05 można uznać za dobre dopasowanie, pomiędzy 0.05 a 0.08 za dopasowanie akceptowalne, a większe niż 0.8 za dopasowanie przeciętne, natomiast wartości > 0.10 są niedopuszczalne.
Zbadano także zmiany w statystykach dobroci dopasowania, aby wykryć różnice pomiędzy różnymi modelami. Istotna różnica w χ2 wartości pomiędzy modelami zagnieżdżonymi oznacza, że wszystkie wiązania równościowe nie obowiązują w grupach.
Graficzne przedstawienie pozycji GAS mierzonych na skali porządkowej pokazuje, że założenie o normalności nie jest możliwe do utrzymania. W konsekwencji estymacja asymptotycznie wolna od rozkładu zamiast estymacji największej wiarygodności jest dobrą strategią uwzględnienia danych o rozkładzie normalnym w analizach SEM.
Na koniec zbadano trafność współbieżną, korelując całkowity wynik GAS z wynikami MDI [53]; BSSS [57]; oraz podskale Neurotyczność – Lęk, Towarzyskość i Agresja – Wrogość skali ZKPQ-50-cc [58] Zbadaliśmy także siłę powiązania skali z innymi miarami związanymi z używaniem alkoholu i konopi indyjskich. Zgodnie z praktyczną regułą Cohena każda korelacja większa niż 0.5 jest duża, od 0.5 do 0.3 jest umiarkowana, od 03 do 0.1 jest mała, a mniejsza niż 0.1 jest trywialna [68].
Brakujące wartości
Braki danych GAS obsłużono metodą imputacji gorącego pokładu, w której każdy brakujący element zastępowany jest zaobserwowaną odpowiedzią z podobnej jednostki w odniesieniu do cech zaobserwowanych w obu przypadkach [69] W naszym badaniu jako „zmienną talii” wybrano BSSS, ponieważ zawiera ona niewiele lub nie zawiera żadnych brakujących danych [70] Wykorzystaliśmy makro imputacji typu „hot deck” dla użytkowników SPSS autorstwa T. van der Weegena, które można pobrać z następującej strony internetowej: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
Rozważania dotyczące wielkości próbki
Wielkość próbki odgrywa ważną rolę w zapewnianiu bezstronnych szacunków parametrów i dokładnych informacji o dopasowaniu modelu. Podążając za Bentlerem i Chou [71], który zalecił stosunek obiektów do zmiennych wynoszący co najmniej 5:1 dla rozkładów normalnych i eliptycznych, wydaje się, że wśród badaczy panuje powszechna zgoda co do przyjęcia tego stosunku. Jednakże w przypadku zmiennych kategorycznych lub o rozkładzie normalnym, jak ma to miejsce w tym przypadku, wymagane są większe próbki niż w przypadku zmiennych ciągłych lub o rozkładzie normalnym. Dla tego typu rozkładu zaleca się stosunek co najmniej 10 podmiotów na zmienną [72] Próbka w niniejszym badaniu spełnia ten wymóg.
Efekt
Spośród pierwotnie zarejestrowanych 5,990 obserwacji danych GAS brakowało w przypadku 42 uczestników (0.7%). Zastosowanie metody imputacji gorącego pokładu umożliwiło pomyślne przypisanie danych w przypadku 35 z nich, w dalszym ciągu pozostawiając 7 przypadków niekompletnych. Następnie przeanalizowano ostateczną wielkość próby wynoszącą 5,983 respondentów (3,318 osób francuskojęzycznych i 2,665 niemieckojęzycznych). Średni wiek uczestników wynosił 20.0 lat (SD = 1.2). W tej ostatecznej próbie 10.6% respondentów z Francji i 8.1% Niemców zostało sklasyfikowanych jako użytkownicy politetyczni, natomiast 2.3% respondentów w każdej grupie zostało sklasyfikowanych jako użytkownicy monotetyczni. Charakterystykę każdego regionu językowego przedstawiono w tabeli 2.
Społeczność francuskojęzyczna
Wewnętrzna spójność GAS była dobra, co odzwierciedla współczynnik Cronbacha wynoszący 0.86. EFA w teście MAP Velicera zasugerowało rozwiązanie jednoczynnikowe. To odkrycie zostało pomyślnie potwierdzone przez równoległą analizę. Ten jednoczynnikowy model został następnie oceniony w CFA z AMOS. Kierując się wskaźnikami modyfikacji i nietypowymi resztami standaryzowanymi, które sugerowały korelację sześciu wariancji błędów, stworzyliśmy dobrze dopasowany model, który wykazywał dobre dopasowanie w stosunku do modelu niezależności (χ2/df = 2.6, CFI = 0.99, RMSEA = 0.02).
Społeczność niemieckojęzyczna
Zgodność wewnętrzna skali była zadowalająca (α Cronbacha = 0.85). Rozwiązanie jednoczynnikowe zostało również znalezione w EFA za pomocą MAP Velicera i zostało potwierdzone równoległą analizą. Ten sam model ścieżki, który zastosowano do oceny grupy francuskojęzycznej, zastosowano w przypadku grupy niemieckojęzycznej. Model ten działał słabiej, ale nadal zapewniał akceptowalne wartości dobroci dopasowania (χ2/df = 5.9, CFI = 0.94, RMSEA = 0.04).
Analiza wielogrupowa
Testowanie równoważności konfiguracji
Po ustaleniu dobrze dopasowanego modelu dla każdej grupy z osobna przetestowaliśmy równoważność konfiguracji, w której te same parametry oszacowano ponownie w modelu wielogrupowym. Innymi słowy, parametry szacowano dla obu grup jednocześnie. Wyniki dotyczące tego modelu wielogrupowego ujawniły: χ2 wartość 91.53 z 17 stopniami swobody. Wartości CFI i RMSEA wynosiły odpowiednio 0.97 i 0.02, co zapewnia akceptowalne dopasowanie. Wartości te są wartościami bazowymi, z którymi porównywano wszystkie kolejne testy niezmienności.
Badanie równoważności pomiaru czynnikowego
Model ze wszystkimi ładunkami (ładunki czynnikowe według grup przedstawiono w tabeli). 3) ograniczone do równości we wszystkich grupach. Statystyki dobroci dopasowania związane z tym ograniczonym modelem dwugrupowym przedstawiono w tabeli 4 (drugi wpis). Testując niezmienność tego ograniczonego modelu, porównaliśmy jego χ2 wartość 114.59 przy 23 stopniach swobody w porównaniu z wartością dla modelu nieograniczonego (χ2(17) = 91.53). Porównanie to dało χ2 różnica (Δχ2) z 23.06 z 6 stopniami swobody, co jest istotne statystycznie (p = 0.001). W związku z tym odrzucono ograniczenia równości dla wszystkich ładunków czynnikowych. Biorąc pod uwagę odrzucenie pełnej niezmienności silni, przystąpiliśmy do sprawdzenia, które ładunki czynników są różne. Ponieważ stwierdzono, że parametry ładowania czynników są niezmienne w różnych grupach, określone przez nie ograniczenia równości zostały zachowane łącznie przez pozostałą część procesu testowania niezmienności [73] Po pierwsze, ograniczenie ładunków czynnikowych pozycji Tolerancja do jednakowych we wszystkich grupach dało nieistotne wyniki, co sugeruje, że są one równe. Dla celów identyfikacyjnych ładowanie elementu Istotność zostało już ograniczone do przyjmowania wartości 1 w obu grupach. Następnie utrzymanie tego ograniczenia równości i dodanie ograniczenia równości dla modyfikacji nastroju nadal skutkowało nieistotnymi χ2 wartości. Trwało to aż do osiągnięcia Wycofania, gdzie było to znaczące χ2 wyniki sugerują brak równości pomiędzy obiema grupami. Testy powtórzono pod kątem konfliktów i problemów, które ponownie okazały się nieistotne. Szczegółową procedurę przedstawiono w tabeli 4. Stwierdzono, że wszystkie zaobserwowane środki, z wyjątkiem Wycofania, działają równoważnie w obu regionach językowych.
Analiza korelacji we wspólnocie francuskojęzycznej
Do zbadania jednoczesnej ważności GAS i innych podobnych konstruktów wykorzystano analizę korelacji. Jak pokazano w tabeli 5, związek GAS z wynikiem całkowitym MDI i podskalą Lęku ZKPQ-50-cc był niewielki (odpowiednio ρ = 0.27 i ρ = 0.24), a związek GAS z podskalą Towarzyskości ZKPQ-50-cc był niewielki i ujemny (ρ = −0.20). Korelacje z pozostałymi miarami oceny uznano za trywialne.
Analiza korelacji w społeczności niemieckojęzycznej
Jak pokazano w tabeli 6, związek GAS z MDI i podskalą Lęku ZKPQ-50-cc był niewielki (ρ = 0.24 i ρ = 0.23). Zależność ta była mniejsza w przypadku podskali Agresywność ZKPQ-50-cc (ρ = 0.15) i podskali Towarzyskość (ρ = − 0.10).
Dyskusja
Niniejsze badanie jest pierwszym, które ocenia, według naszej wiedzy, charakterystykę psychometryczną 7-punktowego GAS wśród reprezentatywnych próbek dorosłych mężczyzn mówiących po francusku i niemiecku.
Głównym wnioskiem jest to, że jednoczynnikowy model 7-itemowego GAS ma dobre właściwości psychometryczne i dobrze pasuje do danych w obu próbach. Wyniki są zgodne z szeregiem wcześniejszych ustaleń [44, 50] i pozwolić na ich rozszerzenie na osoby dorosłe. [74, 75].
Co więcej, stwierdzono, że wszystkie zaobserwowane środki z wyjątkiem Wycofania działają równoważnie w obu regionach językowych. Zwiększa to międzyjęzykową ważność skali. Słabość związana z elementem związanym z wypłatą może wynikać z braku precyzji tej koncepcji w zastosowaniu do gier [36] Może to również wskazywać na różnice międzygrupowe w konstrukcie bazowym. Hipoteza ta nie jest jednak słuszna, gdyż różnice te nie znajdują odzwierciedlenia w wielkości ładunków czynnikowych, których wartości są podobne (0.65 vs. 0.71). Rozbieżności pomiędzy francuskim i niemieckim tłumaczeniem tej powiązanej pozycji mogą wyjaśniać tę różnicę. Jednakże po ponownym omówieniu tej kwestii z osobami dwujęzycznymi nie możemy znaleźć większych rozbieżności w znaczeniu użytych słów. Chociaż jest to największa różnica w ładunkach czynnikowych, pozostaje marginalna w porównaniu z innymi (0.06 w wartości bezwzględnej). Dlatego jedynym wiarygodnym wyjaśnieniem jest to, że znaczenie statystyczne χ2 zaobserwowane statystyki są najprawdopodobniej spowodowane dużą liczebnością próby, wynoszącą prawie 6,000 osób.
Zgodnie z licznymi badaniami dotyczącymi gier i korzystania z Internetu [19, 21, 76], stwierdzono związek pomiędzy objawami depresyjnymi a wynikami GAS. Ponadto stwierdzono niewielkie powiązanie pomiędzy wynikami GAS a wymiarem neurotyczności-lęku i podskalą agresji-wrogości w skali ZKPQ-50-cc. Powiązania te są zgodne z ustaleniami dotyczącymi uzależnień związanych z używaniem substancji [77, 78] i są zgodne z innymi badaniami dotyczącymi uzależnienia od Internetu lub gier [59, 79] Ponadto, podobnie jak w innych badaniach [79], stwierdzono ujemną korelację z podskalą Towarzyskość. Wydaje się to zgodne z wynikami innych badań, które wykazały związek samotności i niskich kompetencji społecznych z uzależnieniem od gier [25, 80].
Niniejsze badanie nie wykazało związku między wynikami GAS a poszukiwaniem wrażeń. Odkrycie to jest sprzeczne z wynikami innych badań [81] Niektórzy badacze wykazali, że poszukiwanie wrażeń jest powiązane z ekstrawersją [58] Jednak uzależnienie od gier i Internetu wydaje się być bardziej powiązane z introwersją niż ekstrawersją [82], zatem prawdopodobne jest, że poszukiwanie wrażeń nie było tutaj powiązane z wynikami GAS. Podobnie, wbrew ustaleniom szeregu wcześniejszych badań [19, 26, 32, 83], niniejsze badanie nie wykazało związku z używaniem alkoholu lub konopi indyjskich. Powiązania te prawdopodobnie wynikały z konkretnej preferowanej aktywności online i mogą różnić się w zależności od aktywności [84].
Biorąc pod uwagę, że ogółem 2.3% uczestników zostało sklasyfikowanych jako użytkownicy monotetyczni, a dodatkowe 9.5% zostało sklasyfikowanych jako użytkownicy politechniczni (nadmierni użytkownicy), wskaźniki rozpowszechnienia w tym badaniu są porównywalne z tymi stwierdzonymi we wstępnym badaniu GAS [44] oraz w szeregu innych szwajcarskich i europejskich badań [85-89] Trochę niżej [90, 91] lub wyższe wskaźniki rozpowszechnienia [12, 92] odnotowano jednak w innych badaniach. Różnice są prawdopodobnie konsekwencją różnic w narzędziach oceny, badanej populacji, zastosowaniu klasyfikacji politetycznej i proponowanych wartościach odcięcia [12].
Badanie ma wiele mocnych stron, takich jak rekrutacja reprezentatywnej próby młodych mężczyzn i wysoki wskaźnik odpowiedzi. Jest to możliwa zaleta, biorąc pod uwagę błąd autoselekcji opisany w badaniach opartych na rekrutacji online [93] Kolejną ważną zaletą jest włączenie dwóch różnych i dużych próbek językowych. Do słabych stron badania należy brak kobiet w obecnych próbach i brak jednoczesnej oceny konkretnych działań uczestników w grach. Konieczne mogą być dalsze badania GAS w celu oceny różnych gier i innych zachowań związanych z Internetem.
Wnioski
Ciekawym narzędziem oceny wydaje się składający się z 7 pozycji GAS. Skala ta, stosowana wcześniej do próbek młodzieży, wydaje się być odpowiednia dla próbek dorosłych i ma dobre właściwości psychometryczne w wersji francuskiej i niemieckiej.
Zatwierdzenie etyki i zgoda na udział
Niniejsze badanie, wydane na podstawie protokołu badawczego C-SURF nr 15/07, zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki ds. Badań Klinicznych Uniwersytetu Medycznego w Lozannie. Wszyscy uczestnicy wyrazili pisemną świadomą zgodę na udział w badaniu.
Zgoda na publikację
Nie dotyczy.
Dostępność danych i materiałów
Dostępne na zamówienie u ostatniego autora Gerharda Gmela: [email chroniony].
Podziękowania
Do źródła finansowania.
Finansowanie
Finansowanie tego badania zapewniła Szwajcarska Narodowa Fundacja Nauki (FN 33CSC0-122679 i FN 33CS30-139467).
Skróty
| BSSS | krótka skala poszukiwania wrażeń |
| CFA | Analiza czynnikiem potwierdzającym |
| SPI | porównawczy wskaźnik dopasowania |
| C-SURF | badanie kohortowe dotyczące czynników ryzyka używania substancji |
| DSM-IV | Diagnostyczny podręcznik statystyczny zaburzeń psychicznych, wydanie czwarte |
| NNKT | eksploracyjne analizy czynnikowe |
| GAS | Skala uzależnienia od gier |
| ICD-10 | międzynarodowa klasyfikacja zaburzeń psychicznych i behawioralnych |
| MAP | minimalny średni test częściowy Welicera |
| MDI | spis głównych depresji |
| RMSEA | pierwiastek średniokwadratowy błędu aproksymacji |
| SEM | modelowanie równań strukturalnych |
| ZKPQ-50-cc | Kwestionariusz osobowości Zuckermana-Kuhlmana |
Przypisy
Konkurencyjnymi interesami
Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów.
Wkład autorów
GG zorganizował pierwotne badanie i wniósł znaczący wkład w koncepcję, projekt i gromadzenie danych, YK, GG i DZ współtworzyli projekt niniejszego artykułu i wnieśli znaczący wkład w koncepcję przedmiotowego badania. YK sporządził rękopis. AC przeprowadził analizę statystyczną i napisał manuskrypt. GG, SR, DZ, SA i GT pomogli w przygotowaniu manuskryptu. GG, SR, DZ, SA i GT byli zaangażowani w krytyczną rewizję manuskryptu pod kątem istotnego zadowolenia intelektualnego. W interpretację danych, redagowanie i korektę artykułu zaangażowani byli wszyscy autorzy. Wszyscy autorzy przeczytali i zatwierdzili ostateczną wersję manuskryptu.
Referencje
;
