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user: 3. 结果与分析 3.1. 影响大学生手机依赖的单因素分析 经SPSS单因素分析发现，不同年级、家庭经济情况、家庭居住地、每天使用手机时间和不同熬夜情况的大学生，手机依赖差异均有统计学意义(P < 0.05)，见表1。多重比较显示，二年级组手机依赖得分高于一年级组；家庭经济情况好和较好的组得分高于一般和较差组；家庭居住地城市组和城镇组得分高于乡村组；每天使用手机时间4~7 h和7 h及以上的学生手机依赖得分高于1~4 h组；经常熬夜的学生手机依赖分数高于有时熬夜和偶尔熬夜的学生(P均 < 0.05)。 Table 1 Single factor analysis of College Students’ mobile phone dependence ( x ¯ ± s 因素 人数 手机依赖评分 t/F值 P值 年龄 −1.255 0.210 18~20岁 105 3.00 ± 1.99 ≥20岁 102 3.13 ± 1.92 性别 1.817 0.069 男 59 3.14 ± 2.02 女 148 2.96 ± 1.94 年级 3.070 0.047 一年级 52 2.96 ± 1.95 二年级 53 3.23 ± 2.09 三年级 90 3.20 ± 1.92 四年级 12 3.19 ± 1.98 家庭经济情况 12.732 <0.001 好 16 3.66 ± 2.26 较好 50 3.41 ± 2.04 一般 120 2.89 ± 1.87 较差 21 2.75 ± 2.03 家庭居住地 3.484 0.031 城市 107 3.11 ± 2.01 乡镇 60 3.07 ± 1.97 农村 40 2.81 ( x ¯ ± s ) 1.88 每天使用手机时间 22.845 <0.001 1~4 h 60 2.72 ± 1.93 4~7 h 111 3.26 ± 1.98 ≥7 h 36 3.51 ± 1.94 熬夜情况 11.272 <0.001 经常 25 3.48 ± 1.96 有时 152 2.99 ± 2.00 偶尔 30 2.81 ± 1.89 表1. 影响大学生手机依赖的单因素分析 ( x ¯ ± s ) 3.2. 影响大学生手机依赖的多因素分析 以是否手机依赖作为因变量，以单因素分析有意义的因素(年级、家庭居住地、熬夜情况、家庭经济情况、每天使用手机时间)为自变量，并对其进行赋值(见表2)运用SPSS进行Logistic回归分析，并建立多项Logstic回归模型，结果显示家庭经济情况、熬夜情况及每天使用手机时间与手机依赖程度有关(P < 0.01)。本次SPSS进行分析时以最后一个分类为对比参照组，现将模型的详细建模过程及结果解读如下。 Table 2 Variable assignment metho 变量类型 变量名 详细说明 赋值方法 因变量 手机依赖程度 定性变量：共四个水平 无=0；轻度=1；较重=2；严重=3 自变量 年级 定性变量：共四个水平 一年级=0；二年级=1；三年级=2；四年级=3 家庭居住地 定性变量：共三个水平 城市=0；乡镇=1；农村=2 家庭经济情况 定性变量：共四个水平 好=0；较好=1；一般=2；差=3 熬夜情况 定性变量：共三个水平 经常=0；有时=1，偶尔=2 每天使用手机情况 定性变量：共三个个水平 0~4 h = 0；4~7 h = 1；≥7 h = 2 表2. 变量赋值方法 3.2.1. 建立有序多项Logistic回归模型 经过对该学院手机依赖程度的调查数据进行多项logistic回归分析，由SPSS所得参数估计，可得如下模型 [ 3 ]： Y 0 = L O G [ P ( 手 机 依 赖 程 度 = 0 ) / P ( 手 机 依 赖 程 度 = 3 ) ] = 33.755 − 11.609 年 级 0 − 9.227 年 级 1 + 6.352 年 级 2 − 1.052 家 庭 居 住 地 0 − 1.967 家 庭 居 住 地 1 − 24.587 家 庭 经 济 情 况 0 − 21.862 家 庭 经 济 情 况 1 − 21.870 家 庭 经 济 情 况 2 − 5.079 熬 夜 情 况 0 − 0.880 熬 夜 情 况 1 + 1.749 每 天 使 用 手 机 情 况 0 + 0.981 每 天 使 用 手 机 情 况 2 Y 1 = L O G [ P ( 手 机 依 赖 程 度 = 0 ) / P ( 手 机 依 赖 程 度 = 3 ) ] = 36.691 − 17.377 年 级 0 − 14.414 年 级 1 − 0.396 年 级 2 − 1.621 家 庭 居 住 地 0 − 2.061 家 庭 居 住 地 1 − 21.219 家 庭 经 济 情 况 0 − 17.684 家 庭 经 济 情 况 1 − 16.794 家 庭 经 济 情 况 2 − 1.618 熬 夜 情 况 0 − 0.512 熬 夜 情 况 1 − 0.326 每 天 使 用 手 机 情 况 0 + 1.153 每 天 使 用 手 机 情 况 2 Y 2 = L O G [ P ( 手 机 依 赖 程 度 = 2 ) / P ( 手 机 依 赖 程 度 = 3 ) ] = 0.505 + 1.183 年 级 0 + 1.354 年 级 1 − 0.042 年 级 2 − 0.703 家 庭 居 住 地 0 − 0.104 家 庭 居 住 地 1 − 2.394 家 庭 经 济 情 况 0 + 0.379 家 庭 经 济 情 况 1 + 0.470 家 庭 经 济 情 况 2 − 1.550 熬 夜 情 况 0 − 1.066 熬 夜 情 况 1 − 0.453 每 天 使 用 手 机 情 况 0 + 1.164 每 天 使 用 手 机 情 况 2 Y 3 = 0 ( 对 照 组 ) 根据这个模型，我们首先计算某个受访者Y 0 、Y 1 、Y 2 、Y 3 的值，带入以下公式，最终可得四种手机依赖程度的概率，所得概率最大就是判定他所属手机依赖程度的标准，经检验，模型判断与原始记录的真值一致，说明模型判断正确。 P 0 = exp ( Y 0 ) / [ exp ( Y 0 ) + exp ( Y 1 ) + exp ( Y 2 ) + exp ( Y 3 ) ] P 1 = exp ( Y 1 ) / [ exp ( Y 0 ) + exp ( Y 1 ) + exp ( Y 2 ) + exp ( Y 3 ) ] P 2 = exp ( Y 2 ) / [ exp ( Y 0 ) + exp ( Y 1 ) + exp ( Y 2 ) + exp ( Y 3 ) ] P 3 = exp ( Y 3 ) / [ exp ( Y 0 ) + exp ( Y 1 ) + exp ( Y 2 ) + exp ( Y 3 ) ] 3.2.2. Logistic模型的检验 模型拟合信息见表3，读取最后一列，显著性<0.01，说明模型有统计意义，通过检验。 Table 3 Model fitting informatio 模型拟合信息 模型 模型拟合条件 似然比检验 −2对数似然 卡方 自由度 显著性 仅截距 371.084 最终 156.717 214.367 36 0.000 表3. 模型拟合信息 拟合优度表用于检验假设模型是否能很好的拟合原始数据(见表4)，最后一列皮尔逊卡方检验显著性值为0.607，概率较大，说明模型对原始数据的拟合通过检验。 Table 4 Goodness of fit tabl 拟合优度 卡方 自由度 显著性 皮尔逊 171.274 177 0.607 偏差 115.463 177 1.000 表4. 拟合优度表 伪R方表(见表5)，依次列出的3个伪R方值(类似于决定系数)较大，说明模型对原始变量变异解释程度较高，基本上可以解释原始变量的全部信息，拟合程度较优秀。 Table 5 Pseudo R varianc 伪R方 考克斯–斯奈尔 0.645 内戈尔科 0.717 麦克法登 0.450 表5. 伪R方差 模拟似然比检验表(如表6所示)，能看到最终进入模型的变量包括年级、家庭经济情况地、熬夜情况、每天使用手机情况，而且最后一列显著性值表明，四个自变量(影响因素)对模型均有显著贡献，进一步表明所建模型的正确性。 Table 6 Likelihood ratio test tabl 似然比检验 效应 模型拟合条件 似然比检验 简化模型的−2对数似然 卡方 自由度 显著性 截距 156.717 a 0.000 0 0.0 年级 211.894 55.177 9 0.000 家庭居住地 162.227 5.510 6 0.480 家庭经济情况 236.819 80.102 9 0.000 熬夜情况 163.245 16.528 6 0.007 每天使用手机情况 182.438 25.721 6 0.000 卡方统计是最终模型与简化模型之间的−2对数似然之差。简化模型是通过在最终模型中省略某个效应而形成。原假设是，该效应的所有参数均为0。 表6. 似然比检验表 a. 因为省略此效应并不会增加自由度，所以此简化模型相当于最终模型。 3.3. 不同手机依赖程度对睡眠质量的影响 不同手机依赖组PSQI总分不同，差异有统计学意义(P < 0.001)，见表7。多重比较显示，手机严重依赖组和较重依赖组的PSQI总分均高于较轻依赖组和无依赖组(P < 0.05)，即：手机依赖程度越高，睡眠质量越差。 Table 7 Comparison of total PSQI scores of college students with different mobile phone dependenc 手机依赖程度 人数 PSQI总分 F值 P值 无依赖 63 4.67 ± 2.82 轻度依赖 105 5.33 ± 2.87 12.414 <0.001 较重依赖 20 5.84 ± 2.95 严重依赖 19 5.99 ± 3.37 表7. 不同手机依赖程度的大学生PSQI总分的比较(分， x ¯ ± s ) 3.4. 手机依赖与睡眠质量各因子相关性 PSQI量表中，将睡眠质量分为7个因子，采用SPSS分析，结果表明7个因子与手机依赖总分及其各维度均呈正相关，见表8。 Table 8 Correlation coefficient between mobile phone dependence and sleep quality of College Student 因子 PSQI总分 主观 睡眠质量 睡眠 潜伏期 睡眠 持续期 习惯性睡眠效率 睡眠紊乱 使用 睡眠药物 白天 功能紊乱 主观睡眠质量 0.691 1 睡眠潜伏期 0.658 0.383 1 睡眠持续期 0.508 0.193 0.131 1 习惯性睡眠效率 0.494 0.171 0.165 0.663 1 睡眠紊乱 0.623 0.123 0.339 0.144 0.134 1 使用睡眠药物 0.237 0.120 0.039 0.016 0.030 0.147 1 白天功能紊乱 0.657 0.401 0.242 0.163 0.166 0.368 0.140 1 手机依赖总分 0.131 0.102 0.125 0.033 0.064 0.074 0.110 0.114 表8. 大学生手机依赖与睡眠质量各因子相关系数(r值，n = 207) 3.5. 分析 3.5.1. 手机依赖因素分析 经过SPSS统计分析得知，家庭经济情况好的学生对手机依赖程度高于其他组，原因可能是，良好的家庭经济基础使这些学生易于接触功能更齐全、上网速度更快的智能手机 [ 1 ]，一些手机操作如玩游戏、刷朋友圈等，往往会导致其对手机产生高度的依赖性。 每天使用手机时间4~7 h和7 h以上的学生的手机依赖得分明显高于使用手机时间为1~4 h的学生，这说明使用手机时间的长短与手机依赖程度成正比，即每天使用手机时间长者，手机依赖程度较高；究其原因可能是该院部分大学生因白天忙于学业、部门工作和社团活动，无暇与朋友或同学聊天，往往选择在晚上熄灯之后，用手机刷微博、聊微信、QQ等，这些行为使大学生使用手机时间延长、手机依赖程度增加 [ 1 ]。 3.5.2. 手机依赖与睡眠质量相关性分析 数据表明，手机严重依赖组的PSQI总分高于其他各组，说明手机依赖程度与PSQI成正比、与睡眠质量成反比，即手机依赖越严重者睡眠质量越差，究其原因为手机产生的辐射对大脑的干扰会推迟人的入睡时间，造成头疼和眩晕等不良反应，严重影响睡眠质量；另外，国外也有研究显示，大学生熄灯后过度使用手机，如打电话、发短信等，会造成睡眠障碍，原因可能是入睡前使用手机不仅可以延迟学生达到深度睡眠的时间，而且会缩短深度睡眠的总体时间，影响睡眠质量。 此外，手机依赖与睡眠质量各因子(除睡眠持续性)相关联，说明通过干预大学生的手机依赖程度可以有效改善睡眠质量。