BMC精神病学。 2016; 16:132。
在线发布2016 May 10。 DOI: 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID:PMC4862221
抽象
背景
7项目游戏成瘾量表(GAS)用于筛选上瘾的游戏使用。 成人样本都需要法语和德语的交叉语言验证和验证。 该研究的目的是评估成人中法国和德国版本的GAS的因子结构。
方法
来自法语的两个男人样本(N = 3318)和德语(N = (2665)瑞士的语言区域已通过GAS,主要抑郁量表(MDI),简短感觉寻求量表和Zuckerman-Kuhlman人格问卷(ZKPQ-50-cc)进行了评估。 还对他们的大麻和酒精使用情况进行了评估。
成果
量表的内部一致性令人满意(Cronbachα= 0.85)。 在两个样品中都发现了单因素溶液。 在GAS评分和MDI之间发现了小的和积极的关联,以及ZKPQ-50-cc的神经质 - 焦虑和攻击 - 敌意分量表。 与ZKPQ-50-cc Sociability子量表发现了一个小的负相关。
结论
法语和德语版本的GAS适用于评估成年人的游戏成瘾。
电子辅助材料
本文的在线版本(doi:10.1186 / s12888-016-0836-3)包含可供授权用户使用的补充材料。
背景
互联网的扩展带来了许多好处,包括用于商业,社会,心理,学术和医疗目的[1–9]。 然而,有人提出了与可能的互联网和互联网游戏成瘾有关的严重问题[10–15]。 特别是,网络游戏因其可能与用户子集中的上瘾模式链接而受到关注[16–18]。 许多研究报告了互联网或游戏成瘾与精神结构或疾病之间的重要关联[19],如抑郁症[20–22], 焦虑症 [22, 23],注意力缺陷障碍[21, 24],寂寞[25–27],内向,神经质,冲动[17, 18, 26, 28–31]和药物滥用障碍[32]。 过度使用互联网也与家庭和社会问题有关[33, 34].
网络游戏障碍“(IGD)[35]在DSM-3的5部分中作为一种条件被引入,需要更多的临床研究和经验,然后才考虑将其纳入正式疾病。 DSM-5建议IGD可以指在最短12月期间持续和经常使用与窘迫或损伤相关的网络游戏。
据报道,互联网游戏紊乱的症状包括对互联网游戏的持续关注,难以控制或减少在游戏上花费的时间,失去控制的负面后果(欺骗他人,冲突,社会隔离和疲劳,失去关系或机会) ),失去对其他活动的兴趣,使用网络游戏逃避或缓解烦躁情绪,退缩和忍耐[36–38].
自网络成瘾概念出现以来[39]和互联网游戏紊乱,已经开发了许多心理测量方法[37, 39–43]。 7项目游戏成瘾量表(GAS)就是这样一个简短的衡量标准。 该量表由Lemmens等人专门开发。 评估青少年游戏[44并且在概念上基于第四版DSM(DSM-IV)中的病态赌博标准。 GAS上的每个项目前面都有“最近六个月,多久......”的陈述,并按照5点李克特量表进行评分(1 =从不,2 =很少,3 =有时,4 =经常,和5 =经常)。 Lemmens等人。 [44]提出了两种评估游戏成瘾存在的格式:单一格式(所有项目得分高于3)和多元格式(至少有一半的项目得分为3或以上)。 他假设单调形式可以比多元格式更好地估计成瘾的流行程度[44].
GAS分数与每周花在游戏上的时间之间存在良好的相关性。 此外,分数与之前与游戏成瘾相关的一些结构相关联,例如较低的生活满意度,较低的社交能力,较高的孤独感和较高的攻击性[44]。 较高的GAS评分与注意力偏差相关,并且与游戏线索相关的反应抑制错误更多[45]。 该研究结果与许多将冲动性和特定线索反应性与其他成瘾行为联系起来的研究一致[46–48], 网络成瘾 [17, 29]或与赌博有关的疾病[49]。 因子分析表明GAS是一维的[44, 50]。 与其他量表相比,GAS更好地覆盖了DSM-5中的IGD标准[35](另见表 1).
令人惊讶的是,尽管该人群中的游戏广泛传播,但年轻人并未报告该量表的心理测量特征[16],尤其是年轻男性[25].
本研究的主要目的是研究7项目GAS在年轻成年男性中的心理测量特性。 该研究的第二个目标是对来自瑞士 - 法语和德语的不同语言区域的两个样本进行交叉验证,并评估这两个语言群体中GAS的不变性或等价性。
方法
参与者和程序
本研究中使用的数据源于一项纵向研究,旨在评估年轻瑞士男性的物质和游戏使用:物质使用风险因素(C-SURF)的队列研究。
由C-SURF研究方案编号15 / 07发布的手头研究得到了洛桑大学医学院临床研究伦理委员会的批准。
所有参与者都签署了他们的书面知情同意书以参与该研究。
在2010年2011月至21年26月之间,在六个国家陆军招募中心中的三个招募了参与者。 其中一个中心位于洛桑(法语区),另外两个位于Windisch和Mels(德语区)。 招聘中心覆盖瑞士所有讲法语的州和瑞士20个州中的XNUMX个。 在瑞士,征兵是强制性的,因此,几乎所有相应州的年轻人(约XNUMX岁)都有资格参加C-SURF研究。
在研究招募期间,有15,074名男子向招募中心报告。 在这些潜在参与者中,有1,829名(12.1%)从未听说过C-SURF(约会时出现短暂性疾病,未获军方告知这项研究),或被随机选入另一项正在进行的研究,称为CH-X [51]。 CH-X是一项反复的横断面调查,在招聘程序中有90分钟的固定和强制性计划。 因此,通常参加CH-X不会干扰我们的入伍程序,因为这是在开始陆军程序之前进行的。 但是,在少数情况下,参与者在我们可以告知他们有关我们的研究之前已经去填写CH-X问卷。 由于我们已承诺不干涉陆军程序,因此我们无法联系其中的某些程序。 据我们所知,由于CH-X的要求,我们看不到这少数几名未接触人员可能造成的系统性偏见。 这些人没有向研究人员汇报,也无法包括在内。 在获悉这项研究的13,245名男性中(87.9%),有7,563名(57.1%)表示同意参加研究。 不幸的是,我们没有关于不同意动机的信息。 一个原因可能是,签署一项长期研究合同(C-SURF计划为期10年)可能会吓阻某些人。 同意者和不同意者的比较[52]揭示出,非同意者比同意者更经常使用毒品,但差异通常不重要,有时方向相反(例如,同意者比非同意者更经常饮酒)。 招聘中心仅用于招募参与者; 问卷被发送到私人地址,并确保了机密性,特别是关于军队。 最终共有5,990位(79.2%)参与者完成了基线调查表。 其中,有3,320名讲法语,而2,670名讲德语。
仪器功能
游戏成瘾量表(GAS)
该量表的英文版本已翻译并翻译为法文和德文。 对比例项目的介绍性陈述明确指示参与者回答他们的游戏使用:“现在我们有兴趣知道你花了多少时间在游戏上。 这包括互联网上的cybergames或控制台上的游戏“(附加文件 1).
根据Lemmens等人的假设。 [44],那些在所有七个项目上“有时”或更多得分的人被定义为单一游戏玩家(“病态游戏”),以及那些在“至少一半”项目中“有时”或更多得分的人(七项中有四到六项)被定义为多元游戏玩家(过度游戏)。
在原始验证研究中报告了使用.82至.87的Cronbach alpha的游戏成瘾量表的高可靠性[44].
主要抑郁症库存(MDI)
MDI用于确定过去两周的抑郁水平[53, 54]。 这是一份自我报告情绪问卷。 使用从“从不”(0)到“始终”(5)的六点量表,并计算总得分。 MDI还可用作诊断仪器,其算法可导致DSM-IV或国际心理和行为障碍分类(ICD-10)类别,无抑郁症,轻度至中度抑郁症和严重抑郁症。
之前对重度抑郁量表进行的研究表明,MDI具有良好的可靠性和内部一致性(Cronbach's alpha系数:高达0.94)以及良好的敏感性,特异性和有效性,作为具有足够临界值的单因素抑郁严重程度量表[53, 55, 56].
简短的感觉寻求量表(BSSS)
BSSS [57]是一个八项量表,每个项目按照“非常不同意”(1)到“非常同意”(5)的五分制评分。 BSSS涉及以下方面:冒险,无聊,去抑制和体验寻求。 以前的总分与青少年样本中的吸毒风险有关[57].
先前报道了BSSS的充分内部一致性(Cronbach的α系数:0.74)[57].
统计分析
在本研究中,我们使用SPSS 18.0和AMOS 19.0(分析弯矩结构; SPSS Inc.,Chicago,IL)软件程序。 首先,计算参与者特征的描述性统计数据。 然后使用Cronbach系数测量内部一致性,即GAS项目相互关联的程度。 Streiner和Norman [61]表明alpha高于0.70,但不高于0.90。
接下来,探索性因子分析(EFAs)用于评估规模的因子稳定性,由Lemmens和al [44]。 使用Velicer在相关矩阵上进行的最小平均部分(MAP)测试提取因子的数量[62]。 然后通过平行分析确认该数字。 在并行分析中,重点在于比从随机数据得到的分量更多地考虑方差的组分的数量,而在MAP测试中,重点在于提取后相关矩阵中剩余的系统和非系统方差的相对量。越来越多的组件[63].
尽管全民教育更适合新设计的调查问卷,但在从另一个样本或其他人群收集数据时,在重新验证过程中使用它也并不罕见。 这里使用EFA是为了评估两个语言区域中因子的稳定性,因为这是进一步研究不同亚组之间工具等效性的基本先决条件。
为了确定多组不变性,我们使用Jöreskog工作后结构方程模型(SEM)中描述的程序[64]。 在组等效性的测试中,习惯上使用验证性因子分析(CFA)模型,这是SEM的一般类别中的方法。 根据研究问题,搜索组等价可能意味着按以下限制顺序执行一系列测试:配置等价,测量等价和结构等价。 配置不变性测试侧重于各组之间结构因素和模式的数量相似的程度。 值得注意的是,每个组需要单独确定适当的基线模型,在此基础上得出配置模型。 另一方面,在测量和结构不变性的测试中,兴趣更具体地关注测量中的参数和模型的结构组件在各组之间的等效程度[65, 66]。 鉴于我们的研究问题涉及跨群体的测量等效性,统计分析侧重于两个语言区域的配置不变性和因子载荷的不变性。
评估模型拟合
通过各种指数检验模型的拟合优度,如下所述[67].
- χ2 到自由度比(χ2/ DF)。 一些研究人员建议使用这个比率作为克服与之相关的问题的适合度量 χ2 测试统计。 这些问题包括违反假设,模型复杂性和对样本大小的依赖性。 与2一样低的比率似乎表明合理的拟合。
- 比较拟合指数(CFI)。 CFI的范围从0到1,值越高表示拟合度越好。 根据经验,大于0.95的值可以被解释为良好拟合,而0.90和0.95之间的值表示相对于独立模型的可接受的拟合。
- 近似均方根误差(RMSEA)。 这是对总体的近似拟合的度量,因此与近似值引起的差异有关。 RMSEA的边界在0以下。RMSEA值小于或等于0.05可以被认为是良好的拟合,在0.05到0.08之间可以接受,而在0.8以上则是中等拟合,而值> 0.10则不可接受。
还检查了拟合优度统计的变化以检测不同模型中的差异。 有显着差异 χ2 嵌套模型之间的值意味着所有相等约束不适用于组。
在序数量表上测量的GAS项目的图形表示表明正态假设不可行。 因此,渐近无分布估计而非最大似然估计是在SEM分析中适应非正态分布数据的良好策略。
最后,通过将总GAS评分与MDI评分相关联来研究同时有效性[53]。 BSSS [57]。 和ZKPQ-50-cc的神经质 - 焦虑,社交和侵略 - 敌意分量表[58]。 我们还研究了量表与其他与酒精和大麻使用有关的措施之间关联的强度。 根据Cohen的经验法则,任何大于0.5的相关性都很大,从0.5-0.3来看是中等的,从03-0.1来看很小,而且小于0.1是微不足道的[68].
缺少价值观
使用热甲板插补法处理GAS缺失值,其中每个缺失值被来自类似单元的观察到的响应替换为两种情况下观察到的特征[69]。 在我们的研究中,BSSS被选为“甲板变量”,因为它包含很少甚至没有丢失的数据[70]。 我们为T. van der Weegen的SPSS用户使用了热甲板插补宏,可以从以下网站下载: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
成果
最初记录的原始5,990个观察结果中,有42位参与者缺少了GAS数据(0.7%)。 使用热甲板插补成功地为其中的35个插补了数据,仍有7例不完整。 然后分析了5,983名受访者(3,318名,讲法语和2,665名德语)的最终样本量。 参与者的平均年龄为20.0岁(SD = 1.2)。 在此最终样本中,将10.6%的法国人和8.1%的德国人归为多义用户,而每组中有2.3%的人被归为单义人。 表中报告了每个语言区域的特征 2.
讲法语的社区
GAS的内部一致性很好,正如Cronbach的0.86系数所反映的那样。 通过Velicer的MAP测试的EFA建议采用单因素解决方案。 通过平行分析成功证实了这一发现。 然后使用AMOS在CFA中评估该单因素模型。 在修正指数和异常标准化残差指导六个误差方差的相关性的指导下,我们建立了一个拟合模型,该模型相对于独立模型表现出良好的拟合(χ2/ df = 2.6,CFI = 0.99,RMSEA = 0.02)。
德语社区
量表的内部一致性令人满意(Cronbachα= 0.85)。 通过Velicer的MAP在EFA中也发现了单因素解决方案,并通过平行分析得到证实。 用于评估法语组的相同路径模型适用于德语组。 这个模型表现得更差但仍然给出了可接受的拟合优度值(χ2/ df = 5.9,CFI = 0.94,RMSEA = 0.04)。
多组分析
测试配置等价
在分别确定每个组的拟合模型之后,我们测试了在多组模型中再次估计相同参数的配置等效性。 换句话说,同时估计两组的参数。 与该多组模型相关的结果显示a χ2 具有91.53自由度的17的值。 CFI和RMSEA值分别为0.97和0.02,提供了可接受的拟合。 这些值是基线值,对比所有后续的不变性测试。
测试因子测量等价
具有所有载荷的模型(按组分列的因子载荷显示在表中 3拟合被限制为在各组之间相等。 表格中列出了与此受约束的两组模型相关的拟合优度统计量 4 (第二项)。 在测试这种约束模型的不变性时,我们对其进行了比较 χ2 具有114.59自由度的23值与无约束模型的值(χ2(17) = 91.53)。 比较得出 χ2 差异(Δχ2)具有23.06自由度的6,具有统计显着性(p = 0.001)。 因此,拒绝了所有因素负荷的等式约束。 考虑到完全因式不变性的拒绝,我们着手检查哪些因素负载不同。 由于发现因素加载参数在各组之间是不变的,因此在整个不变性测试过程的其余部分中,它们指定的相等性约束将得到累积维护[73]。 首先,容差项的约束因子载荷在各组之间相等,产生了非显着的结果,表明它们是相等的。 出于识别目的,Salience项目的加载已被约束为在两个组中采用1的值。 接下来,持有此等式约束并为Mood Modification添加等式约束仍然导致不重要 χ2 值。 这一直持续到我们达到退出,这是重要的 χ2 结果表明两组之间不平等。 对冲突和问题进行了重复测试,这些测试再次没有重要意义。 详细程序见表 4。 除撤回之外的所有观察到的措施被发现对于两个语言区域都是等效的。
法语社区的相关分析
相关分析用于探索GAS和其他类似构建体之间的同时有效性。 如表所示 5,GAS与MDI总分和ZKPQ-50-cc焦虑子量表的关联很小(分别为ρ= 0.27和ρ= 0.24),GAS与ZKPQ-50-cc Sociability子量表的关联很小,负(ρ= -0.20)。 与其他评估措施的相关性被认为是微不足道的。
讨论
根据我们的知识,本研究首次评估了法语和德语成年男性代表性样本中7项目GAS的心理测量特征。
主要发现是7项目GAS的单因素模型具有良好的心理测量特性,并且在两个样本中都能很好地拟合数据。 结果与先前的一些研究结果一致[44, 50]并允许他们扩展到成年人。 [74, 75].
此外,发现除了提款之外的所有观察到的措施对于两个语言区域都是等效的。 这增加了量表的跨语言有效性。 与提款相关的项目相关的弱点可能是由于这个概念在应用于游戏时缺乏精确性[36]。 它还可能表明基础构造中的跨群体差异。 然而,这种假设并不成立,因为这些差异并未反映在因子载荷的大小上,因子载荷的值相似(0.65与0.71)。 法国和德国翻译这一相关项目之间的差异可以解释这种差异。 但是,在与双语人士再次讨论此问题后,我们发现所用词语的含义存在重大差异。 虽然这是因子负荷的最大差异,但与其他因素(绝对值为0.06)相比仍然很小。 因此,唯一合理的解释是,统计意义 χ2 观察到的统计数据很可能是由几乎6,000个体的大样本量引起的。
与众多关于游戏和互联网使用的研究一致[19, 21, 76],抑郁症状与GAS评分之间存在关联。 此外,在GAS评分与ZKPQ-50-cc的神经质 - 焦虑维度和侵略 - 敌意子量表之间发现了一个小关联。 这些关联符合与物质使用有关的成瘾相关的发现[77, 78]并与其他与互联网或游戏成瘾相关的研究一致[59, 79]。 而且,和其他研究一样[79],与Sociability子量表发现负相关。 这似乎与其他研究的结果一致,这些研究表明孤独与低社交能力与游戏成瘾之间存在关联[25, 80].
本研究未显示GAS评分与感觉寻求之间的关联。 这一发现与其他研究相矛盾[81]。 一些研究人员已经表明感觉寻求与外向性有关[58]。 然而,游戏和网络成瘾似乎更多地与内向相关而不是外向[82因此,感觉寻求与GAS评分无关,这似乎是合理的。 同样,与之前的一些研究结果相矛盾[19, 26, 32, 83],本研究未能显示与酒精或大麻使用有关。 这些关联可能是由特定的首选在线活动介导的,并且可能因活动而异[84].
总体而言,有2.3%的参与者被归类为一类使用者,另外9.5%的被归类为一类使用者(过度使用者),该研究的患病率与最初的GAS研究中的患病率相当[44]以及其他一些瑞士和欧洲的研究[85–89]。 略低 [90, 91]或更高的患病率数字[12, 92然而,在其他研究中报道了这一点。 这些差异可能是评估工具,研究人群,使用多元分类和建议截止值的差异的结果[12].
该研究具有许多优势,例如招募有代表性的年轻男性样本和高回应率。 考虑到在线招聘研究中描述的自我选择偏差,这是一个可能的优势[93]。 另一个重要的优势是包含两个不同的和大的语言样本。 该研究的缺点包括目前样本中缺乏女性,以及缺乏对参与者特定游戏活动的伴随评估。 可能需要对GAS进行进一步研究,以评估不同的游戏和其他与互联网相关的行为。
结论
7项目GAS似乎是一个有趣的评估工具。 此标准以前用于青少年样本,似乎适用于成人样本,并且在法语和德语版本中具有良好的心理测量特性。
道德批准并同意参与
这项研究是根据C-SURF研究方案编号15/07进行的,已由洛桑大学医学院的临床研究伦理委员会批准。 所有参与者均以书面知情同意书参与研究。
同意出版
不适用。
数据和材料的可用性
可以向最后一位作者Gerhard Gmel请求: [电子邮件保护].
缩略语
BSSS | 简短的感觉寻求规模 |
终审法院 | 验证性因子分析 |
CFI | 比较拟合指数 |
C-SURF | 关于物质使用风险因素的队列研究 |
DSM-IV | 精神障碍诊断统计手册,第四版 |
必需脂肪酸 | 探索性因素分析 |
天然气 | 游戏成瘾量表 |
ICD-10的 | 国际心理和行为障碍分类 |
MAP | velicer的最小平均部分测试 |
MDI | 主要抑郁症库存 |
RMSEA | 近似的均方根误差 |
SEM | 结构方程模型 |
ZKPQ-50-CC | Zuckerman-Kuhlman人格问卷 |
脚注
相互竞争的利益
作者宣称他们没有竞争的利益。
作者的贡献
GG组织了原始调查,为概念设计和数据采集做出了实质性贡献,YK,GG和DZ参与了本文的设计,为手头的研究构思做出了实质性的贡献。 YK起草了手稿。 AC进行了统计分析并起草了手稿。 GG,SR,DZ,SA和GT帮助起草了稿件。 GG,SR,DZ,SA和GT参与了重要的知识满足的批判性修改手稿。 所有作者都参与了数据的解释,起草和修订了该文章。 所有作者阅读并认可的终稿。
参考资料