簡版和極簡版問題性手機使用量表的開發 *

周 曌 季順鑫 劉 拓,3

(1 教育部人文社會科學重點研究基地天津師范大學心理與行為研究院，天津 300387) (2 天津師范大學心理學部，天津 300387) (3 學生心理發展與學習天津市高校社會科學實 驗室，天津 300387)

1 前言

近年來，隨著網絡和電子通訊設備逐漸普及，我國網民體量愈發龐大，截至2022 年12 月，我國網民規模為10.67 億，其中通過手機上網的比例為99.8% (中國互聯網絡信息中心,2023)。隨之而來的是過度使用手機的人數增多，從而導致問題性的手機使用行為(Bianchi ＆ Phillips,2005)的大量出現，也有研究者將這種行為描述為手機依賴(Toda et al.,2008)、手機成癮(Chóliz,2010)等不同概念。問題性手機使用(problematic mobile phone use,PMPU)是指人們不受控制或過度使用手機從而對日常生活產生 負 面影響(Billieux,2012; Liu et al.,2022)，如學習或工作效率降低(Liu et al.,2020)、睡眠質量下降(Cui et al.,2021)、抑郁(Ivanova et al.,2020)等。研究者持續關注有問題的手機使用行為帶來的不良影響(Busch ＆ McCarthy,2021; Cebollero-Salinas et al.,2022; Przepiorka et al.,2023; Shin ＆ Kim,2023)，而研究的前提是對PMPU 進行準確的評估。

迄今為止，國內外研究者編制了多種測量PMPU 的工具，這些工具的命名和維度架構各有不同，但都可以作為問題性手機使用的評估工具。通過對大量問題性手機使用行為的評估工具進行回溯，可以發現一些共同點。首先，大多數量表工具的題目數量超過20 個，但都是用總分來反映問題性手機使用行為的程度。例如，陳歡等(2017)根據中國本土化情況編制的成年人智能手機成癮量表(Smartphone Addiction Scale for Chinese Adults,SAS-CA)，共26 個題項；Lin 等(2014)編制的包含26 題的智能手機成癮量表(Smartphone Addiction Inventory,SPAI)。多個題項盡管可以增加測驗的信度，但可能會帶來被試的疲勞問題，同時也不利于較大規模的調查研究。其次，盡管各個量表設計了不同的維度，但各量表維度的重合度是非常高的。例如，熊婕等(2012)編制的適用于中國大學生群體的大學生手機成癮傾向量表(Mobile Phone Addiction Tendency Scale,MPATS)包含戒斷癥狀、突顯行為、社交撫慰等維度，Kim等(2014)編制的青少年智能手機依賴傾向量表(Smartphone Addiction Proneness Scale for Adolescents,SAPS)包含的戒斷性維度，大學生智能手機成癮量表(Smartphone Addiction Scale for College Students,SAS-C)(蘇雙 等,2014)測量了戒斷行為、突顯行為、社交安撫等維度，這些量表的戒斷表現、成癮行為、社交影響等維度在實際意義上沒有根本的差異，在實際測量中也顯得冗余。最后，大多數問題性手機使用的工具維度之間都有著較大的重合度和較高的相關。具體來說，中文版無手機恐懼量表(Chinese Version of the Nomophobia Scale,NMP-C)的驗證性因素分析結果顯示出4 個因子間存在較高程度的相關性(任世秀 等,2020)，后經證實NMP-C 有著Bifactor 結構(Ren et al.,2023)，說明該量表的16 道題目均在測量無手機恐懼也即問題性手機使用的行為表現。Leung(2008) 在編制手機依賴量表(Mobile Phone Addiction Scale,MPAS) 時，探索性因素分析結果顯示第一個因子失控性(inability to control craving)的方差解釋率達到39.01%，在總體方差解釋率(60.43%)中占據相當大的比例，意味著失控性能很好地概括MPAS 的總體評估。這都說明，問題性手機使用的典型行為表現具有較高的相似性，這使得評估存在較高的共同度。

總體而言，無論是不同量表之間維度的高相似性，還是量表維度間的高相關性，或是量表評估癥狀表現的重合性，都說明了，如果能找到一些典型的和代表性的題項和維度，就能很好地對問題性手機使用行為進行評估。因此，本研究擬基于問題性手機使用行為的題庫，開發最能反映個體問題性手機使用行為的簡版量表(Problematic Mobile Phone Use Scale Short Version,PMPUS-S)和極簡版量表(Problematic Mobile Phone Use Scale Very Short Version,PMPUS-VS)。此外，由于問題性手機使用行為與年齡(Krishnan et al.,2022)、性別(Hu ＆Wang,2022)等個體差異相關，本研究還將考察兩個簡化版量表跨年齡組和跨性別的等值性。新的PMPU 評估工具將在保留足夠信息量的同時，大大降低工具的長度，更利于今后大規模的團體調研使用。

2 研究方法

2.1 被試

采用方便取樣的方法進行了3 次調查，均遵循知情同意原則。樣本1：采用網絡與紙質問卷相結合的方式在天津某高校隨機發放問卷，剔除作答不完整以及完全相同的數據后，最終保留有效數據980 份，男生357 人，女生620 人，未填寫性別信息3 人。樣本2：采用網絡與紙質問卷相結合的方式在天津某中學隨機發放問卷，同樣剔除作答不完整以及完全相同的數據后，最終保留有效數據740 份，男生313 人，女生427 人。樣本3：采用簡版問題性手機使用量表對天津某高校576 名在校學生進行施測，間隔5 個月對自愿接受再次測驗的313 名在校學生進行重測，用于計算簡版和極簡版量表的重測信度，其中男生52 人，女生250人，未填寫性別信息11 人。

2.2 研究工具

本研究的所有題項均來自問題性手機使用的計算機自適應題庫(Liu et al.,2022)，題庫中包含了7 種工具，共98 題。題庫工具具體如下。

無手機恐懼量表(NMP)由Yildirim 和Correria(2015) 編制，中文版量表(NMP-C) 由任世秀等(2020) 修訂，用于評估無手機恐懼。NMP-C 共16 個項目，包含害怕無法獲得信息、害怕失去便利、害怕失去聯系和害怕失去網絡連接4 個維度，采用李克特7 點計分，從“1=完全不符合”到“7=完全符合”。本研究中總量表Cronbach’s α 系數為0.95。

成年人智能手機成癮量表(SAS-CA)由陳歡等(2017)編制，用于評估成年人智能手機成癮情況。題庫選取量表中的戒斷反應、突顯性、社會功能受損和生理不適4 個維度，共14 個項目，采用李克特5 點計分，從“1=非常不符合”到“5=非常符合”。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.93。

大學生手機成癮傾向量表(MPATS)由熊婕等(2012)編制，用于評定大學生手機成癮傾向。量表共16 個項目，包含戒斷癥狀、突顯行為、社交撫慰和心境改變4 個維度，采用李克特5 點計分，從“1=非常不符合”到“5=非常符合”。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.91。

大學生智能手機成癮量表(SAS-C) 由蘇雙等(2014)編制，用于測量大學生智能手機成癮。題庫選取量表中的11 個項目，由戒斷行為、突顯行為、社交安撫和消極影響4 個維度組成，采用李克特5 點計分，從“1=非常不符合”到“5=非常符合”。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.90。

青少年智能手機依賴傾向量表(SAPS) 由Kim 等(2014)編制，用于篩查青少年手機依賴。量表共10 個項目，包含功能障礙、虛擬生活傾向、戒斷性和耐受性4 個維度，采用李克特4 點計分，從“1=完全不同意”到“4=完全同意”。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.84。

智能手機成癮量表(SPAI)由Lin 等(2014)編制，用于評估智能手機成癮。量表共20 個項目，包含強迫行為、功能障礙、戒斷性和耐受性4 個維度，采用李克特4 點計分，從“1=非常不同意”到“4=非常同意”。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.93。

手機依賴量表(MPAS) 由Leung(2008) 編制，黃海等(2014)修訂中文版量表，用于評估智能手機成癮。量表共11 個項目，包含失控性、戒斷性、逃避性和低效性4 個維度，采用李克特5 點計分，從“1=完全沒有”到“5=常?！?。本研究中總量表的Cronbach’s α 系數為0.88。

2.3 統計方法

采用SPSS26.0 軟件進行項目分析、信度分析、探索性因素分析以及效標效度分析，采用Mplus8.0軟件完成驗證性因素分析和測量不變性分析。

3 結果

3.1 項目分析

使用樣本1 中的980 份成年人數據對量表進行項目難度和區分度的計算，按照難度范圍0.30～0.70，區分度小于0.40 的標準對項目進行刪減。根據難度標準刪除MPAS2，其他項目難度介于0.36～0.70 之間；刪除SAPS1、6、8 和SPAI7，其他項目區分度介于0.41～0.78 之間。量表項目具有適中的難度與較好的區分度。

3.2 效度分析

3.2.1 探索性因素分析

對數據初步分析得到KMO 值為0.98，巴特利特球形度檢驗顯著性小于0.001，適合進行因素分析。采用主軸因子分析法和最優斜交法對量表結構進行探索性因素分析。結合碎石圖(圖1)以及兩因素累計方差解釋率為43.90%，確定量表為兩因子結構。

圖1 碎石圖

為減少項目過多帶來的干擾，對現有項目數量進行初步篩選。采用主軸因子分析提取2 個公因子，保留其中共同度最高的15 個項目，再次進行因素分析。此時KMO 值為0.96，巴特利特檢驗顯著性小于0.001，可以進行因子分析。同樣采用主軸因子分析法和最優斜交法，結果顯示提取出兩個因子，累計方差解釋率為62.65%。見表1。

表1 15 個項目和PMPUS-S 的因子載荷表

根據一定的標準對項目進行刪減，每刪減一個項目將對剩余項目重新進行探索性因素分析。對因子載荷小于0.50、項目在兩個因子上的載荷均大于等于0.40 以及兩者之差的絕對值小于0.20 的予以刪減，據此刪去第7、8 題；刪除共同度小于0.40 的第15 題；刪去含義相同或相近項目，包括第5、13、14 題，刪去與因素中其他項目的概念一致性較低的項目第6 題。最終得到的簡版量表包含2 個因子，累計貢獻率為71.54%。因子1 為脫離表現(withdrawal behavior)，指沒有參與手機活動時心理或行為上負面性的反應；因子2 為無手機恐懼(nomophobia)，指手機不在身邊時焦慮或恐懼的緊張狀態。見表1。

在簡版問卷的基礎上，再次進行探索性因素分析，采用主軸因子分析并固定提取一個因子。這時KMO 值為0.90，巴特利特檢驗顯著性小于0.001，可以進行因子分析。結合共同度和項目含義等信息，最終保留脫離表現維度下的4 個項目，形成問題性手機使用極簡版量表。

3.2.2 驗證性因素分析

使用樣本3 中313 份成年人第二次施測的數據進行驗證性因素分析。簡版量表的模型擬合指標：χ2/df=3.53，CFI=0.99，TLI=0.99，RMSEA=0.90，SRMR＜0.01；極簡版量表模型擬合指標：χ2/df=2.48，CFI=0.99，TLI=0.99，RMSEA=0.07，SRMR＜0.01。表明二者結構效度均可接受。見圖2、圖3。

圖2 簡版問題性手機使用量表的驗證性因素模型

圖3 極簡版問題性手機使用量表的驗證性因素模型

3.2.3 測量不變性檢驗

對樣本1 和樣本2 進行跨年齡組等值性檢驗，對樣本2 進行性別等值性檢驗，見表2。兩量表在成年人和未成年兩個年齡組上支持4 種等值檢驗，各模型擬合均良好，CFI 和RMSEA 的變化量均未超過建議的臨界值(Cheung ＆ Rensvold,2002)，即ΔCFI≤0.01，ΔRMSEA≤0.01。結果表明，簡版和極簡版問題性手機使用量表滿足跨樣本不變性。簡版量表滿足跨性別的嚴格等值性，極簡版量表僅滿足跨性別的形態等值，之后的弱等值不成立。

表2 PMPUS-S 和PMPUS-VS 測量不變性檢驗

3.2.4 效標關聯效度分析

以MPATS 作為效標對PMPUS-S 和PMPUSVS 進行效標關聯效度分析，結果表明簡版和極簡版量表各維度與MPATS 中的戒斷癥狀、突顯行為、社交撫慰和心境改變均呈顯著正相關。具體結果見表3。

表3 簡版和極簡版問題性手機使用各維度與效標變量的相關

3.3 信度分析

使用樣本1 中的980 份數據對簡版和極簡版問題性手機使用量表進行信度分析，簡版量表的Cronbach’s α 系數為0.91，脫離表現和無手機恐懼維度的系數分別為0.91、0.90；極簡版量表的Cronbach’s α 系數為0.91。結果表明簡版和極簡版量表信度均良好。

使用樣本3 對簡版和極簡版量表進行重測信度分析。PMPUS-S 的重測信度為0.57，脫離表現和無手機恐懼維度的重測信度分別為0.57、0.51；PMPUS-VS 的重測信度為0.57。結果表明簡版和極簡版量表重測信度均可接受。

4 討論

本研究綜合國內外常用于測量問題性手機使用的量表作為題庫，從中保留最具代表性、效力最佳的題目形成簡版和極簡版問題性手機使用量表，從而快速且準確地評估個體有關手機的問題性使用行為。

在通過碎石圖確定量表因子數量之后，為降低由項目過多帶來的干擾，通過保留共同度最高的項目對題庫中的題項進行了初步篩選。選用這一方式是由共同度代表公共因子能夠解釋題目中包含的信息的程度(Geminiani et al.,2021)，共同度越高說明指標能夠被公因子解釋的程度越高。之后在15 題的基礎上進行探索性因素分析，形成了包含脫離表現和無手機恐懼2 個維度，每個維度由4 道題目組成，共8 道題目的簡版問題性手機使用量表(Problematic Mobile Phone Use Scale Short Version,PMPUS-S)。最后根據項目共同度及其含義，僅保留脫離表現維度下的4 道題目形成極簡版量表(Problematic Mobile Phone Use Scale Very Short Version,PMPUS-VS)。研究經過一系列分析和篩選得到了在問題性手機使用的測量中最為重要的兩個維度，其中脫離表現維度描述個體在沒有參與手機活動時心理或行為上的負面反應(陳歡 等,2017; 蘇雙 等,2014)，如“如果一段時間不使用手機，我會感到不安”等評估遠離手機時個體的身心不適的題目；無手機恐懼維度則評估手機不在身邊時個體無法聯絡外界所帶來的焦慮或緊張狀態(Ren et al.,2023)，如“當手機不在身邊導致我不知道是否有人想要聯系我時，我會感到很緊張”。

驗證性因素分析中各項指標均指示量表的模型擬合度較好，表明PMPUS-S 和PMPUS-VS 具有良好的結構效度。對成年人和青少年樣本進行測量不變性檢驗，結果顯示PMPUS-S 和PMPUSVS 均具有嚴格等值，即量表對于成年人和未成年群體均具有測量等效性，表明簡化版量表在不同年齡組間具有相同的意義和結構；對青少年樣本進行跨性別的測量等值性分析，結果顯示PMPUSS 滿足嚴格等值而PMPUS-VS 的等值模型擬合不佳，表明PMPUS-S 在性別上具有良好的測量等值性，群體間的問題性手機使用行為能夠直接進行比較，PMPUS-VS 則不能。此外，PMPUS-S 在驗證性分析中，RMSEA 沒有達到理想范圍(≤0.80) 但仍被保留，一是由于模型尚未經過修正，修正后各項指標均處于較好的范圍之中；二是有研究發現PMPU 并非簡單的一階結構(Ren et al.,2023)，使用傳統CFA 計算復雜結構可能存在問題。

研究選用大學生手機成癮傾向量表作為效標，分析結果顯示簡版和極簡版問題性手機使用量表總分與MPATS 總分之間達到高度相關(>0.70)，表明問題性手機使用與手機成癮之間有著較強的關聯性，這是由于二者本身就同屬于手機的不良使用行為這一范疇之中。脫離表現維度和無手機恐懼維度與MPATS 各維度之間均存在顯著正相關，其中無手機恐懼維度與手機成癮中的突顯行為、社交撫慰的關聯性較弱(＜0.50)，顯示出二者之間存在一定的區分，與任世秀等(2020)的研究結果一致。效標關聯效度的結果進一步證明了PMPUS-S 和PMPUS-VS 可以有效測量問題性手機使用行為。

信度分析結果顯示量表具有較高的信度系數，PMPUS-S、PMPUS-VS 以及各維度均在0.90以上，說明量表具有穩定的內部一致性。重測時間的間隔一般為2 周至6 個月(陳歡 等,2017; 蘇雙等,2014)，考慮到量表長度較短和問題性手機使用行為受時間影響較小兩方面，本研究中5 個月的重測時間間隔是可接受的。但分析結果顯示重測信度均呈中等程度的穩定性，可能受到了三個方面的影響。一是兩個量表題目極少，而當量表長度變短時信度將在一定程度上有所降低(郭磊,張金明,2018)；二是受到重測間隔時間較長的影響(Zhang et al.,2022)，被試的狀態可能在5 個月的重測間隔中發生了一定程度的變化；三是由于重測樣本量大，人數越多相關關系則越小。

與研究中使用的一系列量表相比，PMPUSS 和PMPUS-VS 具有以下優勢：其一，題目少，簡化版量表只包含8 題或4 題，大大減少了題目數量，使用起來更為便捷；其二，更具代表性，簡化版量表從眾多量表中保留最具代表性的題目，從而針對問題性手機使用行為的主要方面進行測量，減少了維度或題目的冗余。

本研究主要關注問題性手機使用簡化版量表的編制，未對問題性手機使用的成因和影響因素進行探討，未來的研究可以著眼于此。研究中對成年和未成年群體的測量不變性進行了分析，但人群局限在中學和高校學生之中，未來可以納入更多年齡段加以考量；除年齡和性別之外，個體所處地域等其他方面的不同也可能會引起手機的不良使用行為的差異，PMPUS-S 和PMPUS-VS 在這些方面能否具有測量等效性有待進一步研究。未來研究也應考慮重測時間間隔的設置，以獲得量表可靠性更有力的證明。

5 結論

PMPUS-S 和PMPUS-VS 量表有較好的信效度，符合心理測量學的特性，能夠快速有效地評估個體的問題性手機使用行為。