Bu davranış bilimleri ve psikolojik değerlendirme protokolü; üniversite öğrencileri arasındaki internet bağımlılığını ve duygu düzenleme güçlüğünü değerlendirmek amacıyla çevrimiçi anket uygulamasını, puanlamayı, veri kalitesi taramasını ve tekrarlanabilir analizi standartlaştırmaktadır.
Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.
Yöntem makalesi
Üniversite Öğrencilerinde İnternet Bağımlılığı ve Duygu Düzenleme Değerlendirmesi İçin Standartlaştırılmış Bir Anket Protokolü
Bu makalede
Özet
Özet
İnternet kullanımı üniversite yaşamına derinlemesine entegre olmuştur, ancak problemli internet kullanımı tek başına maruz kalma süresiyle yeterli şekilde değerlendirilemez. Kanıtlar, uyumsuz veya kompulsif internet kullanım modellerinin duygu düzenleme güçlüğü ile ilişkili olduğunu göstermektedir; buna rağmen anket sıralamasındaki tutarsızlıklar, uygunluk kriterleri, tarama eşikleri, puanlama prosedürleri ve analitik raporlamalar çalışmalar arası karşılaştırılabilirliği sınırlamaya devam etmektedir. Bu yöntem makalesi, üniversite öğrencileri arasında internet bağımlılığını ve duygu düzenleme güçlüğünü inceleyen davranış bilimleri ve psikolojik değerlendirme çalışmaları için standardize edilmiş bir anket protokolü sunmaktadır. İş akışı; sabit bir anket sırasını, önceden belirlenmiş uygunluk kriterlerini, zorunlu yanıt ayarlarını, pilot çalışmaya dayalı tamamlanma süresi eşiklerini, ardışık veri kalitesi taramasını, İnternet Bağımlılık Testi ve 16 maddelik Duygu Düzenleme Güçlükleri Ölçeği'nin standardize puanlamasını ve tekrarlanabilir tanımlayıcı, korelasyonel ve çok değişkenli regresyon analizlerini içermektedir. Protokol ayrıca ham yanıtların, tarama günlüklerinin, README/kod kitabı dosyalarının ve analiz için hazır nihai veri setinin arşivlenmesini belirtmektedir. Araçları doğrulamak veya yaygınlığı belirlemekten ziyade, protokolün yürütülmesini göstermek amacıyla temsilci bir uygulama rapor edilmiştir. Bu uygulamada 520 öğrenciye davet gönderilmiş ve 480 anket geri dönmüştür. Mükerrer gönderimlerin, çok hızlı verilen yanıtların, dikkat kontrollerini geçemeyenlerin, kalıplaşmış yanıtların, mantıksal tutarsızlıkların ve eksik temel verilerin ardışık olarak hariç tutulmasının ardından 452 geçerli anket saklanmıştır. Önceden tanımlanmış analitik gösterim, İnternet Bağımlılık Testi toplam puanı ile Duygu Düzenleme Güçlükleri Ölçeği toplam puanı arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Saklanan örneklemde ortalama İnternet Bağımlılık Testi toplam puanı 51,94 ve ortalama Duygu Düzenleme Güçlükleri Ölçeği toplam puanı 35,95 olarak görülmüştür. Duygu düzenleme güçlüğü, internet bağımlılığı şiddet grupları boyunca artış göstermiş ve bu ilişki demografik ve davranışsal kovaryantlar için yapılan düzeltmelerden sonra da belirgin kalmıştır. Bu protokol, üniversite popülasyonlarında gelecekteki kesitsel, tekrarlı ölçümlü veya boylamsal çalışmalar için tekrarlanabilen, denetlenebilen ve uyarlanabilen şeffaf bir iş akışı sağlamaktadır.
Giriş
İnternet kullanımı; akademik çalışmalar, sosyal iletişim, eğlence, bilgi arayışı ve duygusal başa çıkma süreçleri de dahil olmak üzere üniversite yaşamının sıradan bir parçası haline gelmiştir. Bu nedenle, öğrencilerin internet davranışları sadece ekran maruziyeti veya çevrimiçi geçirilen süre olarak yorumlanmamalıdır. Daha önceki kanıtlar, problemli internet kullanımının, mevcut mobil platform ortamı yüksek düzeyde doygunluğa ulaşmadan önce de gençlerde ve üniversite popülasyonlarında zaten belirgin olduğunu göstermiştir1. Daha güncel üniversite tabanlı çalışmalar, problemli internet kullanımının, informal tanımlamaların ötesinde sistematik bir değerlendirme gerektirecek kadar yaygın olduğunu göstermektedir2.
Üniversite öğrencileri; akademik baskı, sosyal geçiş, bağımsız yaşam ve artan özerkliğin sıklıkla aynı gelişim aşamasında meydana gelmesi nedeniyle standart değerlendirmeler için özellikle ilgili bir popülasyonu temsil eder. Bu talepler, genellikle düzenlemesi zorlaşabilen aynı dijital cihazlar ve platformlar aracılığıyla yönetilmektedir. Meta-analitik bir inceleme, öğrenciler arasındaki problemli internet kullanımının birden fazla ruh sağlığı sonucuyla ilişkili olduğunu göstermiş ve bunun dar bir teknoloji kullanım problemi yerine daha geniş bir davranışsal ve psikolojik sorun olarak yorumlanmasını desteklemiştir3. Algılanan stresin de üniversite öğrencileri arasındaki internet bağımlılığı modelleriyle bağlantılı olduğu görülmüştür; bu durum, bu alanda anket tabanlı çalışmalar tasarlanırken duygusal ve bağlamsal baskıların dikkate alınması gerektiğini ortaya koymaktadır4.
Bu protokol, özellikle İnternet Bağımlılığı Testi tarafından ölçülen yapıya ve belirlenmiş puan kategorilerine atıfta bulunurken “internet bağımlılığı” terimini kullanmaktadır. Uyumsuz, aşırı veya işlevsel olarak bozulmuş internetle ilgili davranışlar hakkındaki daha geniş literatür tartışılırken “problemli internet kullanımı” terimi tercih edilmiştir. “Kompulsif internet kullanımı” terimi ise yalnızca atıfta bulunulan literatürün; kontrol kaybı, dürtüler veya olumsuz sonuçlara rağmen tekrarlayan kullanımı vurguladığı durumlarda kullanılmıştır. Bu nedenle, söz konusu terimler birbiriyle ilişkili olsa da tamamen birbirinin yerine geçebilir olarak değerlendirilmemiştir. Protokol İnternet Bağımlılığı Testi ile uygulandığında, araca özgü terminoloji olarak “internet bağımlılığı” ifadesi korunur; alternatif veya revize edilmiş araçlar kullanıldığında ise terminoloji, seçilen ölçüm aracının yapı etiketleri ve tanısal varsayımlarıyla uyumlu hale getirilmelidir.
Duygu düzenleme, bazı öğrencilerin sık internet kullanımından maladaptif internet kullanımına neden geçiş yaptığını anlamak için makul bir psikolojik giriş noktası sağlar. Bir yıllık prospektif bir çalışma, duygu düzenlemedeki güçlüğün, üniversite öğrencileri arasında internet bağımlılığının hem daha sonra ortaya çıkmasıyla hem de remisyonuyla ilgili olduğunu göstermiştir5. Duygu düzenleme sadece ek bir korelat olmadığı için bu bulgu protokol tasarımı açısından önemlidir; öğrenciler stresle başa çıkmak, onu azaltmak veya ondan kaçınmak için interneti nasıl kullandıklarını etkileyebilir. Aynı zamanda, sosyal işlevsellik önemini korumaktadır. Problemli internet kullanımı, üniversite öğrencileri arasındaki sosyal becerilerle ilişkilendirilmiş olup, kişilerarası ve duygusal faktörlerin dijital kullanım değişkenleriyle birlikte değerlendirilmesi gerektiğini göstermiştir6. COVID-19 döneminde, problemli internet kullanımı Çinli üniversite öğrencileri arasında daha geniş psikolojik zorluklarla birlikte görülmüş ve üniversite ortamlarında yapılandırılmış değerlendirme ihtiyacını daha da desteklemiştir7.
Bir diğer zorluk ise dijital davranışların heterojen olmasıdır. Öğrenciler dijital platformları çalışma, sosyal temas, eğlence, sağlık bilgileri veya geçici duygusal rahatlama amacıyla kullanabilirler ve her yüksek frekanslı kullanım zararlı değildir. Üniversite öğrencilerinin ruh sağlığıyla ilgili dijital kullanımlarına yönelik sistematik bir inceleme, dijital etkileşimin birden fazla psikolojik amaca hizmet edebileceğini göstermiştir8. Bu nedenle, alanın sıradan yüksek frekanslı kullanımı, problemli veya düzensiz kullanımdan ayıran prosedürlere ihtiyacı vardır. Üniversite öğrencilerindeki problemli akıllı telefon kullanımına ilişkin güncel kanıtlar da benzer şekilde, riskin yalnızca süreden ziyade davranış kalıbına, işleve ve bağlama bağlı olduğunu öne sürmektedir9. Bu nedenle mevcut protokol, tek bir maruziyet göstergesine güvenmek yerine internet kullanım süresini, gece geç saatlerdeki kullanımı, birincil çevrimiçi etkinliği ve standardize edilmiş semptom puanlamasını birleştirmektedir.
Ölçüm, tutarsızlığın bir diğer temel kaynağıdır. İnternet bağımlılığı testi, internet bağımlılığı semptomlarını değerlendirmek için en yaygın kullanılan araçlardan biri olmaya devam etmektedir; ancak boyutluluğu ve yorumlanması farklı ortamlarda değişkenlik göstermiştir. Sistematik psikometrik kanıtlar, aracın yaygın olarak kullanıldığını, ancak faktör yapısı ve puanlama yorumu hakkında sorular uyandırmaya devam ettiğini göstermektedir10. Benzer endişeler, ölçeğin yaygın kullanımının ölçülen yapı hakkındaki belirsizliği tamamen gidermediği üniversite öğrencisi örneklemlerinde de rapor edilmiştir11. İspanyol ve Peruvyalı üniversite popülasyonlarında yapılan geçerlilik çalışmaları da aracın yeterli performans gösterebildiğini, ancak psikometrik davranışının uygulandığı hedef popülasyon kapsamında değerlendirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır12,13.
Bu nedenle protokol, iş akışında sabit ancak enstrüman seçiminde uyarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır. İnternet bağımlılığı testi; tarihsel kullanımı, mevcut eşik değerleri ve önceki üniversite öğrencisi araştırmalarıyla karşılaştırılabilirliği nedeniyle burada kullanılmıştır. Bununla birlikte protokol, İnternet bağımlılığı testinin süresiz olarak tercih edilen enstrüman olarak kalmasını gerektirmez. Tanısal çerçeveler gelişirse veya belirli bir popülasyon için daha yeni enstrümanlar daha uygun hale gelirse; ölçeke özel modül, puan aralığı, şiddet eşikleri, kod kitabı girişleri ve README belgeleri değiştirilerek aynı iş akışı korunabilir. Bu tür herhangi bir değişiklik, resmi veri toplama işlemi başlamadan önce yapılmalı ve ad hoc bir analitik değişiklikten ziyade bir protokol modifikasyonu olarak raporlanmalıdır.
Bu makalenin ele aldığı metodolojik sorun, internet bağımlılığı ve duygu düzenleme çalışmalarının sadece farklı sonuçlara ulaşması değildir. Aksine, birçok çalışma; anket sırasıyla, uygunluk kriterleriyle, anket platformu ayarlarıyla, mükerrer yanıtların işlenmesiyle, dikkat kontrol prosedürleriyle, tamamlanma süresi eşikleriyle, eksik veri kurallarıyla, puanlama doğrulamasıyla ve analize hazır dosyaların raporlanmasıyla birbirinden farklılık göstermektedir. Bu farklılıklar, sonuçların karşılaştırılmasını, tekrarlanmasını ve daha sonraki kanıt sentezlerine dahil edilmesini zorlaştırmaktadır. Mevail protokol, uygulama sırasını, tarama mantığını, puanlama yapısını ve analiz yolunu şeffaf bir şekilde tekrarlanabilecek, denetlenebilecek ve değiştirilebilecek şekilde sabitleyerek bu eksikliğe yanıt vermektedir. Bu nedenle çalışmanın katkısı protokol odaklıdır: Ana sonuç olarak yeni bir psikolojik yapı önermek veya bir yaygınlık çalışması sunmak yerine, üniversite popülasyonlarındaki gözlemsel davranış bilimleri ve psikolojik değerlendirme çalışmaları için tekrarlanabilir bir iş akışı sağlamaktadır.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Protokol
“Üniversite Öğrencilerinde İnternet Bağımlılığı ve Duygu Düzenleme Değerlendirmesi için Standartlaştırılmış Bir Anket Protokolü” başlıklı çalışma, katılımcı alımı başlamadan önce Zhengzhou Ekonomi ve İşletme Üniversitesi Etik ve Akademik Komitesi tarafından 20260113004 Onay Numarası ile incelenmiş ve onaylanmıştır14. Çalışmada, 18–24 yaş arası tam zamanlı üniversite öğrencilerinin katılımıyla kesitsel, anonim bir çevrimiçi anket tasarımı kullanılmış olup çalışma, kurumsal etik gerekliliklere ve Helsinki Deklarasyonu'na uygun olarak yürütülmüştür. Ankete erişimden önce elektronik bilgilendirilmiş onam alınmıştır. Katılımcılara çalışmanın amacını, prosedürlerini, katılımın gönüllülük esasını ve veri koruma önlemlerini açıklayan elektronik bir bilgi formu verilmiş ve katılımcılar herhangi bir yaptırım olmaksızın istedikleri zaman çalışmadan çekilmekte özgür bırakılmıştır. Ana anket dosyasında isim, öğrenci numarası, açık adres, telefon numarası, kişisel e-posta adresi veya sosyal medya hesabı dahil olmak üzere doğrudan tanımlanabilir hiçbir kişisel bilgi toplanmamıştır. Platform tarafından oluşturulan tanımlayıcılar yalnızca mükerrer yanıt taraması için kullanılmış ve veri seti analizinden önce kaldırılmıştır. Tüm veriler güvenli bir şekilde saklanmış ve kimliksizleştirilmiş formda analiz edilmiştir. Bu anket iş akışı, katılımcı alımı öncesinde prospektif olarak kaydedilmemiştir. Bununla birlikte; kilitli anket versiyonu, README/kod rehberi, tarama günlüğü, puanlama kuralları, analiz sözdizimi ve analize hazır iş akışı dosyaları dahil olmak üzere tüm temel protokol bileşenleri arşivlenmiş ve tekrarlanabilirlik ile denetlenebilirliği desteklemek amacıyla tamamlayıcı iş akışı materyalleri olarak sunulmuştur.
Platform tarafından oluşturulan yanıt tanımlayıcıları ve cihaz veya hesap sınırlı teknik tanımlayıcılar yalnızca yinelenen yanıtların taranması için kullanılmış ve nihai anonimleştirilmiş analitik veri setinden çıkarılmıştır. Temel değişkenler ve puanlama kuralları Tablo 1'de özetlenmiş ve değişken sözlüğünün tamamı Ek Tablo 1'de sunulmuştur. Anket dosyaları, kod kitabı, tarama günlüğü, çıktı planı ve analize hazır iş akışı materyalleri Ek Dosya 1'de sunulmuştur.
| Alan | Değişken | Kodlama/Puanlama | Protokoldeki rolü |
| Uygunluk | Yaş | Yıl; uygun aralık 18–24 | Uygunluk değişkeni ve kovaryat |
| Demografik Özellikler | Cinsiyet | 1 = erkek; 2 = kadın; 3 = belirtmek istemiyorum | Betimleyici değişken ve regresyon kovaryatı |
| Demografik Özellikler | Akademik yıl | 1 = birinci yıl; 2 = ikinci yıl; 3 = üçüncü yıl; 4 = dördüncü yıl veya üzeri; 5 = lisansüstü | Tanımlayıcı değişken |
| Demografik Bilgiler | Disiplin kategorisi | 1 = beşeri ve sosyal bilimler; 2 = fen ve mühendislik; 3 = işletme ve yönetim; 4 = sanat ve tasarım; 5 = diğer | Tanımlayıcı değişken |
| Demografik Özellikler | Konut tipi | 1 = kampüs içi yurt; 2 = kampüs dışı kiralık konut; 3 = aile evi; 4 = diğer | Betimleyici değişken |
| Demografik Özellikler | Aylık yaşam giderleri | 1 = <1,000 CNY; 2 = 1,000–1,999 CNY; 3 = 2,000–2,999 CNY; 4 = ≥3,000 CNY | Betimleyici değişken |
| İnternet kullanım davranışı | Hafta içi internet kullanımı | 1 = <2 sa; 2 = 2–3,9 sa; 3 = 4–5,9 sa; 4 = ≥6 sa | Davranışsal kovaryant |
| İnternet kullanım davranışı | Hafta sonu internet kullanımı | 1 = <2 s; 2 = 2–3,9 s; 3 = 4–5,9 s; 4 = ≥6 s | Davranışsal kovaryat |
| İnternet kullanım davranışı | Birincil çevrimiçi etkinlik | 1 = çalışma; 2 = sosyal medya; 3 = oyun; 4 = eğlence/video; 5 = alışveriş; 6 = karma kullanım; 7 = diğer | Betimleyici değişken |
| İnternet kullanım davranışı | Birincil erişim cihazı | 1 = akıllı telefon; 2 = tablet; 3 = dizüstü/masaüstü bilgisayar; 4 = karma cihazlar | Betimleyici değişken |
| İnternet kullanım davranışı | Saat 23:00'ten sonra geç saatlerde kullanım | 1 = hiç; 2 = haftada birden az; 3 = haftada 1–2 gece; 4 = haftada 3–5 gece; 5 = neredeyse her gece | Davranışsal kovaryat ve mantıksal tutarlılık tarama değişkeni |
| Çekirdek ölçek | IAT toplam puanı | 20 maddenin toplamı; her madde 1-5 arası puanlanmıştır; toplam aralık 20-100 | Birincil bağımsız değişken |
| Çekirdek ölçeği | IAT şiddet grubu | 20–39 = normal kullanım; 40–69 = problemli kullanım; 70–100 = ciddi problemli kullanım | Gruplandırma değişkeni |
| Çekirdek ölçek | DERS-16 toplam puanı | Gerekli ters kodlama sonrası 16 maddenin toplamı; toplam aralık 16–80 | Birincil bağımlı değişken |
| Çekirdek ölçeği | DERS-16 alt ölçekleri | Kilitli DERS-16 puanlama anahtarına göre hesaplanmıştır | Betimsel duygu düzenleme sonuçları |
| Kovaryat | Uyku süresi | 1 = <6 sa; 2 = 6–6,9 sa; 3 = 7–7,9 sa; 4 = ≥8 sa | Düzeltme değişkeni |
| Kovaryat | Haftalık fiziksel aktivite | 0 = yok; 1 = 1–2 seans; 2 = 3–4 seans; 3 = ≥5 seans | Düzeltme değişkeni |
| Ortak değişken | Akademik stres | 1 = düşük; 2 = orta; 3 = yüksek | Ayarlama değişkeni |
| Kalite kontrol | Dikkat kontrolü | 1 = geçti; 0 = kaldı | Hariç tutma kriteri |
| Kalite kontrol | Tamamlama süresi | Tamamlanma süresi (saniye) | Zamanlama tabanlı tarama değişkeni |
| Kalite kontrol | Uzun dizili yanıt sayısı | 36 puanlanmış ölçek maddesi boyunca özdeş yanıtların maksimum ardışık dizi uzunluğu | Örüntülü yanıt tarama değişkeni |
| Kalite kontrol | Kişi içi SD | 36 puanlanmış ölçek maddesi genelindeki kişi içi standart sapma | Değişmez yanıt tarama değişkeni |
| Kalite kontrol | Mantıksal tutarlılık bayrağı | 0 = tutarsızlık yok; 1 = tutarsızlık saptandı | Mantıksal tutarlılık tarama değişkeni |
Tablo 1: Standartlaştırılmış anket protokolünde kullanılan temel değişkenler, kodlama yapısı ve puanlama kuralları.Bu tablo; ana iş akışında kullanılan temel uygunluk, demografik, internet kullanımı, ölçek, kovaryant ve kalite kontrol değişkenlerini özetlemektedir. Anket uygulaması, tarama, puanlama ve analiz için kullanılan ana değişkenlerin kodlama değerlerini, puan aralıklarını, puanlama kurallarını ve rollerini içerir. Kısaltmalar: IAT = internet bağımlılığı testi; DERS-16 = 16 maddelik duygu düzenleme güçlükleri ölçeği. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.
1. Çalışma popülasyonunu, anket yapısını ve araştırma akışını oluşturun
- Hedef popülasyonu ve geçerli örneği tanımlayın
- Anketleri bir cep telefonu veya bilgisayar üzerinden bağımsız olarak doldurabilecek 18–24 yaş arası, tam zamanlı lisans ve lisansüstü öğrencilerini çalışmaya dahil edin. Anketin dil versiyonunu kaydedin ve hedef öğrenci popülasyonu için valide edilmiş veya uygun şekilde adapte edilmiş ölçek versiyonlarını kullanın.
- Uluslararası öğrenciler, engelli öğrenciler veya çok dilli öğrenci gruplarının dahil edildiği durumlarda, veri toplama öncesinde yapılan her türlü erişilebilirlik veya dil düzenlemesini belgeleyin.
- Katılımı katılımcı başına bir adet tamamlanmış yanıt ile sınırlandırın. Mümkün olduğunda, anket platformunun cihaz kısıtlama, hesap kısıtlama, çerez kısıtlama veya kimlik doğrulamalı bağlantı fonksiyonlarını kullanın.
NOT: Aynı katılımcı hesabı birden fazla cihazdan yanıt oluşturduğunda; hesapla sınırlı tanımlayıcı, zaman damgası, anket durumu ve yanıt kalıbı benzerliğini kullanarak mükerrer tarama sırasında bu kayıtları belirleyin ve uzlaştırın. - Minimum final geçerli örneklemini 450 anket olarak belirleyin ve temizlenmiş veri seti tarama sonrası bu eşiğin üzerinde kalana kadar katılımcı alımına devam edin.
NOT: Şiddetli problemli internet kullanımı veya başka bir küçük alt grup birincil analiz hedefi olduğunda, veri toplama başlamadan önce daha yüksek bir katılım hedefi belirleyin. - Davet edilen sayı, geri dönen sayı, önceden belirlenmiş her tarama adımında hariç tutulan sayı ve elde kalan final sayısını kaydedin; böylece katılımcı akışı daha sonra Şekil 1'de özetlenebilir.
- Anketi sabit bir sırada oluşturun
- Anketi şu sırayla düzenleyin: bilgilendirilmiş onam, demografik bilgiler, internet kullanım davranışı, İnternet Bağımlılık Testi, Duygu Düzenlemede Güçlükler Ölçeği kısa formu, uyku süresi, haftalık fiziksel aktivite ve algılanan akademik stres. Bu sırayı tüm katılımcılar için değiştirilmeden koruyun. Temel ölçeklerin sırasını randomize etmeyin.
- Yaş, cinsiyet, akademik yıl, disiplin kategorisi, ikamet türü ve aylık yaşam giderlerini kapalı uçlu yanıt kategorileri kullanarak kaydedin. Tüm demografik maddeleri zorunlu olarak işaretleyin.
NOT: Cinsiyet için erkek, kadın ve belirtmeyi tercih etmiyorum seçeneklerini ekleyin. Betimsel analizlerde “belirtmeyi tercih etmiyorum” seçeneğini koruyun. Regresyon analizlerinde, erkek kategorisini referans kategori olarak kullanarak cinsiyeti gösterge değişkenlerle kodlayın ve kadın ile belirtmeyi tercih etmiyorum için ayrı göstergeler ekleyin. Katılımcıları sadece “belirtmeyi tercih etmiyorum” seçeneğini işaretledikleri için veri setinden çıkarmayın. - Hafta içi internet kullanım süresini, hafta sonu internet kullanım süresini, temel çevrimiçi aktiviteyi, temel erişim cihazını ve saat 23:00'ten sonraki gece geç saat internet kullanımını kaydedin. Gece geç saat kullanımını 1 = hiç, 2 = haftada birden az, 3 = haftada 1–2 gece, 4 = haftada 3–5 gece ve 5 = neredeyse her gece şeklinde kodlayın.
- Anketin uygulandığı akademik dönemi kaydedin. Temsili uygulamada, anket normal bir eğitim dönemi sırasında, final sınav haftaları dışında, özellikle dönemin 6–7. haftalarında uygulanmıştır.
- Temel araçları uygulayın ve puanlayın
- 20 maddelik İnternet bağımlılık testini zorunlu bir ölçek olarak uygulayın ve her maddeyi 1'den 5'e kadar puanlayın. 20 ile 100 arasında bir toplam puan elde etmek için tüm 20 maddeyi toplayın, ardından 20–39 arasını normal kullanım, 40–69 arasını problemli kullanım ve 70–100 arasını şiddetli problemli kullanım olarak sınıflandırın15.
- IAT tabanlı puanları ve şiddet gruplarını raporlarken “internet bağımlılığı” terimini kullanın. “Problemli internet kullanımı” terimini yalnızca daha geniş literatüre veya IAT dışı yapılara atıfta bulunurken kullanın.
- 16 maddelik Duygu Düzenlemede Güçlükler Ölçeği kısa formunu internet bağımlılık testinin hemen ardından uygulayın ve her maddeyi 1'den 5'e kadar puanlayın. Toplamadan önce 1, 6 ve 8. maddeleri ters kodlayın, ardından 16 ile 80 arasında bir toplam puan hesaplayın; yüksek puanlar duygu düzenlemede daha fazla güçlük olduğunu gösterir16.
- Ters kodlama doğrulandıktan sonra; kabul etmeme, hedefler, dürtüsellik, stratejiler ve netlik için beş alt ölçek puanı oluşturun.
- Toplam ve alt ölçek puanlarını hesaplamadan önce tüm ters maddelerin kodlama yönünü yeniden kontrol edin. Her katılımcı için aynı DERS-16 puanlama anahtarını kullanın ve puanlama anahtarını README/kod kitabında belgeleyin.
- Revize edilmiş veya alternatif bir internet bağımlılığı aracı kullanıldığında, veri toplama başlamadan önce ölçeğe özgü modülü değiştirin ve madde isimlerini, puan aralığını, şiddet eşiklerini, puanlama sözdizimini, README/kod kitabını, anket ekran görüntülerini ve Materyaller Tablosunu güncelleyin.
- Kovaryatları ve bir dikkat kontrol maddesini ekleyin
- Uyku süresini <6 h, 6–6.9 h, 7–7.9 h ve ≥8 h olarak kaydedin. Haftalık fiziksel aktivite sıklığını 0, 1–2, 3–4 ve ≥5 seans olarak kaydedin. Algılanan akademik stresi düşük, orta veya yüksek olarak kaydedin. Bir fiziksel aktivite seansını ≥20 dk orta veya şiddetli aktivite olarak tanımlayın.
- Davranışsal bölüme bir adet yönlendirilmiş yanıt dikkat kontrol maddesi ekleyin ve katılımcının belirtilen bir yanıt seçeneğini seçmesini isteyin. Temsili uygulamada kullanılan dikkat kontrol maddesi şuydu: “Dikkatle okuduğunuzu onaylamak için lütfen bu madde için ‘3 = bazen’ seçeneğini işaretleyin”. Bu maddede başarısız olan tüm anketleri temizleme sırasında hariç tutulmak üzere işaretleyin17.
KRİTİK ADIM: Resmi veri toplama işlemi başladıktan sonra madde ifadelerini, yanıt seçeneklerini, ölçek sırasını, hariç tutma eşiklerini, anket platformu ayarlarını, kodlama kurallarını veya istatistiksel analiz kurallarını değiştirmeyin.
NOT: Temel değişkenleri, kodlama değerlerini, puan aralıklarını ve puanlama kurallarını Tablo 1'de özetleyin. Eksiksiz değişken sözlüğünü, dosya durum alanlarını, tarama bayraklarını, teknik tanımlayıcı alanları, veri seti takip değişkenlerini, dosya adlarını ve yazılım versiyonlarını Ek Tablo 1'de ve README/kod kitabında belirtin.
Şekil 1: Alım, tarama, hariç tutma ve nihai analitik tutma için anket akışı. Bu akış diyagramı; davet edilen öğrencilerden geri dönen anketlere, ardından sıralı veri kalitesi taramasına ve önceden belirlenmiş kriterlere göre hariç tutulmaya, son olarak da analiz için geçerli anketlerin nihai olarak tutulmasına kadar olan süreci göstermektedir. Şekil; davet edilen öğrenci sayısını, geri dönen anketleri, her tarama adımında hariç tutulan kayıtları ve nihai analitik örneği sunmaktadır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
2. Anketi pilot testten geçirin ve nihai saha versiyonunu kesinleştirin
- Anketin tamamıyla pilot test yapın
- Anketin tamamını, resmi dahil etme kriterlerini karşılayan ancak final veri setine dahil edilmeyecek 20–30 öğrenciye uygulayın.
- Tamamlama süresini ve netlik, yanıt yükü, teknik erişim, madde sırası, dikkat kontrolü kavrayışı ile demografik veya davranışsal yanıt seçeneklerindeki her türlü belirsizlik hakkındaki yazılı geri bildirimleri kaydedin.
- Pilot örneklem boyutunu, medyan tamamlama süresini, çeyrekler arası aralığı, minimum ve maksimum tamamlama süresini ve pilot testten sonra yapılan tüm ifade değişikliklerini kaydedin.
- Temsili uygulamada, pilot çalışmaya 25 öğrenci dahil edilmiş, medyan tamamlama süresi 540 s olarak belirlenmiş ve beklenen tamamlama süresi 6–8 dk olarak ayarlanmıştır.
- Pilot test sırasında tespit edilen belirsiz ifadeleri, yinelenen anlamları, net olmayan yanıt seçeneklerini veya yazılım görüntüleme sorunlarını düzeltin ve ardından resmi yayınlamadan önce anketin final versiyonunu sabitleyin.
NOT: Çalışma çok dilli öğrencileri, yaşlı yetişkinleri, ergenleri veya engelli öğrencileri kapsıyorsa, resmi yayınlamadan önce ek bilişsel testler veya alt grup pilot testleri gerçekleştirin.
- Operasyonel ayarları ve dışa aktarma kurallarını belirleyin
- Seçilen çevrimiçi anket platformunda yeni bir anket projesi oluşturun. Onam sayfasını ilk sayfa olarak girin ve onam maddesini zorunlu bir dallandırma maddesi olarak ayarlayın.
- Anketi, onam vermeyen katılımcıların anket gövdesini görmeden anketten otomatik olarak çıkacağı şekilde yapılandırın.
- Tüm demografik, internet kullanımı, IAT, DERS-16, kovaryant ve dikkat kontrolü maddelerini, sabitlenmiş ifadeler ve yanıt ölçekleri kullanarak girin. Tüm temel maddeleri zorunlu olarak ayarlayın.
- Başlangıç zamanı, bitiş zamanı, tamamlama süresi, yanıt durumu ve platform tarafından oluşturulan yanıt tanımlayıcısının otomatik kaydını etkinleştirin.
- Kimlik doğrulamalı anket bağlantıları, cihaz kısıtlaması, çerez tabanlı tekrarlama önleme, hesap tabanlı tekrarlama önleme veya yinelenen yanıt inceleme ayarları dahil olmak üzere, mevcut olduğunda katılımcı başına tek yanıt kontrollerini etkinleştirin. Etkinleştirilen kontrolleri README/kod kitabına kaydedin.
- Gereksiz doğrudan tanımlayıcıların toplanmasını devre dışı bırakın. Platform varsayılan olarak IP adresini kaydediyorsa, kurum politikası izin verdiğinde IP depolamayı devre dışı bırakın veya bunu tanımlayıcı olmayan bir yinelenen tarama alanı ile değiştirin.
NOT: IP adresleri veya cihaz meta verileri yinelenen tarama için geçici olarak tutulduğunda, bunları yalnızca şifrelenmiş ham dosyada saklayın, erişimi çalışma analistiyle sınırlandırın ve final analitik veri setini oluşturmadan önce bunları kaldırın. - Duraklatma ve devam etme işleminin izinli olup olmadığını belirtin. Bu protokolde, farklı oturumlar arasında resmi bir kaydet ve dön fonksiyonu etkinleştirilmemiştir. Katılımcılar yalnızca aynı açık tarayıcı oturumu içinde duraklatma yapabilir ve kaydedilen tamamlama süresi toplam geçen süreyi kapsar.
- Anket kapanışında ham geri dönüş dosyasını hem elektronik tablo hem de virgülle ayrılmış değerler formatında dışa aktarın18. Ayrıca final anket ifadelerini, madde sırasını, dallandırma ayarlarını, zorunlu madde ayarlarını ve kodlama yapısını içeren bir anket-belge dosyası veya PDF/A kopyası dışa aktarın. Bu dosyaları versiyon kontrollü isimlerle kaydedin.
- Pilot medyan tamamlama süresini hesaplayın ve minimum geçerli tamamlama eşiğini bu değerin yaklaşık üçte biri olarak ayarlayın. Final alt eşiğini 180 s olarak sabitleyin ve bunu resmi tarama sırasında tekdüze olarak uygulayın.
- Bu kesme noktası pilot örneklemden türetildiğinden, protokol önemli ölçüde farklı bir popülasyonda, platformda, dil versiyonunda veya kurumsal ortamda uygulandığında eşiği yeniden belirleyin.
NOT: Final anket ekran görüntülerini, final anket dışa aktarımını, README/kod kitabını, pilot günlüğünü, dikkat kontrolü ifadelerini, tarama günlüğü şablonunu, dışa aktarma ayarlarını ve istatistiksel söz dizimini ek veya denetim dosyaları olarak arşivleyin.
3. Anketi yayınlayın ve ham veri setini saklayın
- Katılımcıları sabit kanallar aracılığıyla belirleyin
- Sabit bir 14 günlük toplama penceresi boyunca öğrenci iletişim grupları, sınıf kanalları veya kurumsal e-posta listeleri üzerinden tek bir standart davetiye dağıtın.
- Hem davetiyede hem de onam sayfasında çalışmanın amacını, 6–8 dk olarak beklenen tamamlama süresini, verilerin anonim olarak işleneceğini, katılımın gönüllü olduğunu ve katılım sağlanmaması durumunda herhangi bir akademik ceza veya ödülün söz konusu olmadığını belirtin.
- Herhangi bir anket maddesi görünmeden önce onam sayfasını görüntüleyin ve girişten önce aktif onayı zorunlu kılın. Olumlu bir onam yanıtı olmadan anket gövdesine erişime izin vermeyin.
- Onam sayfasında, katılımcıların nihai gönderimden önce işlemi durdurabileceklerini ve eksik yanıtların nihai analizde kullanılmayacağını belirtin.
- Tüm alım kanallarında aynı kilitli anket versiyonunu kullanın. Birden fazla alım kanalı kullanılıyorsa, kanalı yalnızca çalışma değişkeni olarak önceden belirlenmişse kaydedin.
- Ham dönüş dosyasını koruyun
- Eksik ve daha sonra hariç tutulan gönderimler de dahil olmak üzere tüm dönen kayıtları ham dışa aktarma dosyasında saklayın. Veri setinin tamamını anket kapandıktan hemen sonra dışa aktarın ve raw_returns_YYYYMMDD.csv ve raw_returns_YYYYMMDD.xlsx olarak kaydedin.
- Ham dosyadaki orijinal gönderim zamanını, tamamlama süresini, yanıt durumunu, platform tarafından oluşturulan yanıt tanımlayıcısını ve cihaz sınırlı veya hesap sınırlı teknik tanımlayıcıyı koruyun. Daha sonraki temizleme işlemleri sırasında bu alanların üzerine yazmayın.
- Tarama işlemi başlamadan önce salt okunur bir ham veri kopyası kaydedin. Ham dosyayı, tarama günlüğünü ve nihai analitik veri setini ayrı klasörlerde saklayın. Teknik tanımlayıcılar içeren ham dosyaya erişimi yalnızca yetkili çalışma personeliyle sınırlandırın.
UYARI: Ana anket dosyasında tam ad, öğrenci kimlik numarası, kesin yurt adresi, kişisel telefon numarası, kişisel e-posta adresi veya sosyal medya hesabı gibi doğrudan tanımlayıcı bilgiler toplamayın.
NOT: Ham dışa aktarma işleminden sonra iş akışını durdurun, ham veri setinin bir salt okunur kopyasını kaydedin ve temizleme işlemine yalnızca bu korunan kopya üzerinden yeniden başlayın.
4. Geri dönen anketleri tarayın ve nihai analitik veri setini oluşturun
- Tarama sekansını sabit bir sırayla uygulayın
- Tüm dönen kayıtları cihazla sınırlı tanımlayıcıya, mevcutsa hesaba bağlı tanımlayıcıya, zaman damgasına, anket durumuna ve yanıt benzerliğine göre sıralayın. Önce mükerrer gönderimleri belirleyin. Aynı toplama döngüsü içinde aynı katılımcıdan iki veya daha fazla gönderim geldiğinde, en erken tamamlanan kaydı saklayın.
- Aynı kimliği doğrulanmış hesaptan ancak farklı cihazlardan birden fazla gönderim tespit edilirse, bunları aynı katılımcıdan gelen mükerrer gönderimler olarak değerlendirin. En erken tamamlanan kaydı saklayın ve sonraki tamamlanmış kayıtları hariç tutun. Eğer en erken kayıt eksikse ve sonraki bir kayıt tamamlanmışsa, en erken tamamlanmış kaydı saklayın.
- Tamamlanma süresi <180 s olan kayıtları kaldırın, 180–240 s arasında tamamlanan kayıtları gözden geçirin ve yönlendirilmiş yanıt dikkat kontrol maddesini geçemeyen kayıtları dördüncü sırada kaldırın. Her adımda kaldırılan sayıları screening_log_v1.xlsx19 dosyasına belgeleyin.
- 180–240 s arasında tamamlanan kayıtlar için; dikkat kontrol sonucu, uzun dizi yanıtlama bayrağı, kişi içi standart sapma ve mantıksal tutarlılık bayrağını kullanarak manuel inceleme yapın.
- Sınırda hızdaki bir kaydı, yalnızca ek bir veri kalitesi bayrağı mevcut olmadığında saklayın. Sınırda hızla ilgili her kararı tarama günlüğüne kaydedin.
- Örüntülü, tutarsız veya eksik kayıtları kaldırın
- Puanlanan 36 ölçek maddesi boyunca 18 veya daha fazla ardışık aynı yanıtla tanımlanan uzun dizi yanıtlama gösteren tüm anketleri veya bu maddeler genelinde kişi içi standart sapması ≤0.25 olanları kaldırın.
- İmkansız davranışsal kombinasyonlar gösteren tüm anketleri kaldırın. "Hemen hemen tüm İnternet bağımlılığı testi maddelerinde en yüksek yanıt kategorisi" ifadesini, 20 IAT maddesinden en az 18'inde 5 puan olarak tanımlayın.
NOT: Mantıksal tutarsızlık kuralı, bir katılımcının hem hafta içi hem de hafta sonu internet kullanımını en düşük süre kategorisinde (günlük <2 s), gece geç saat internet kullanımını "neredeyse her gece" şeklinde kodlayıp aynı zamanda 20 IAT maddesinden en az 18'inde 5 puan aldığında tetiklenir. Bu kuralı yalnızca mükerrer, tamamlanma süresi, dikkat kontrolü ve örüntülü yanıt taramaları tamamlandıktan sonra uygulayın. - Herhangi bir IAT maddesinde, herhangi bir DERS-16 maddesinde veya önceden belirlenmiş herhangi bir kovaryatta eksik değerleri olan tüm anketleri kaldırın.
NOT: Bu tam vaka kuralı, çevrimiçi anketin zorunlu temel maddeler kullanması ve temsilci regresyon modelinin sabit bir kovaryat seti gerektirmesi nedeniyle kullanılır. Eksik kovaryat verileri %5'i aştığında, çoklu imputasyon gibi önceden belirlenmiş alternatif bir eksik veri yöntemi kullanın. - Saklanan her kayda bir anonim çalışma kimliği atayın ve kalan dosyayı analytic_dataset_v1.csv ve analytic_dataset_v1.xlsx olarak kaydedin.
- Platform tarafından oluşturulan yanıt tanımlayıcılarını, cihazla sınırlı tanımlayıcıları, hesaba bağlı tanımlayıcıları, tarama sırasında saklanmışsa IP adreslerini, zaman damgalarını ve serbest metin inceleme notlarını nihai analitik veri setinden kaldırın. Yalnızca anonim çalışma kimliğini ve analiz değişkenlerini tutun.
KRİTİK ADIM: Tarama sekansını her kayıt için aynı sırayla uygulayın ve daha önce hariç tutulmuş vakaları sonraki aşamalarda tekrar dahil etmeyin. Tetiklenen ilk hariç tutma kriterini birincil hariç tutma nedeni olarak atayın ve ikincil bayrakları yalnızca tarama günlüğü notları olarak kaydedin.
NOT: Nihai hariç tutma sayılarını nedenlerine göre Tablo 2'de özetleyin ve bu sayıların daha sonra Şekil 1'de bildirilen katılımcı akışıyla aynı olduğundan emin olun.
| Tarama sırası | Tarama öğesi | Operasyonel kural | Tarama aktivitesi | Dokümantasyon kuralı |
| Adım 1 | Ham dışa aktarım koruması | Anket kapanışının hemen ardından tüm dönen kayıtları dışa aktarın ve bunları raw_returns_YYYYMMDD.csv ve raw_returns_YYYYMMDD.xlsx olarak kaydedin. | Herhangi bir temizleme işlemine başlamadan önce, yalnızca okunabilir bir kopya saklayın | Ham veri klasöründe arşivleyin |
| Adım 2 | Onam ve erişim kontrolü | Anket erişiminden önce, aktif elektronik bilgilendirilmiş onamı olmayan kayıtları belirleyin | Onam formu bulunmayan kayıtları analitik iş akışından hariç tutun | Platform dışa aktarımında tutulan ancak tarama aşamasında hariç tutulan veya erişilemeyen kayıtları screening_log_v1.xlsx dosyasına kaydedin |
| Adım 3 | Mükerrer kayıt taraması | Aynı toplama döngüsü içerisinde aynı cihaz sınırlı tanımlayıcıya veya hesap sınırlı tanımlayıcıya sahip olan ve cinsiyet, yaş, akademik yıl ile anket yanıtlarının en az %80'inin aynı olduğu kayıtları belirleyin | En erken eksiksiz kaydı tutun ve sonraki tüm kopyaları hariç tutun | screening_log_v1.xlsx dosyasında hariç tutulan sayısını ve etkilenen raw_record_id değerlerini kaydedin; birincil exclusion_reason = 1 olarak atayın |
| Adım 4 | Çoklu cihaz kopya uzlaştırması | Farklı cihazlar üzerinden aynı kimliği doğrulanmış katılımcı hesabından gelen birden fazla eksiksiz gönderimi tespit edin | Bu kayıtları mükerrer gönderimler olarak değerlendirin; en eski eksiksiz kaydı saklayın | screening_log_v1.xlsx dosyasına hesapla sınırlı tanımlayıcıyı ve saklanan raw_record_id'yi kaydedin; sonraki kayıtlara birincil exclusion_reason = 1 atayın |
| Adım 5 | Tamamlanma süresi taraması | Tamamlama süresi belirtilen tüm anketleri belirleyin <180 sn | Bu tür tüm kayıtları otomatik olarak hariç tutun | screening_log_v1.xlsx dosyasına hariç tutulan sayısını kaydedin; birincil exclusion_reason (hariç tutma nedeni) = 2 olarak atayın |
| Adım 6 | Sınır hız incelemesi | Tamamlanma süresi 180–240 s olan tüm anketleri belirleyin | Her bir kaydı; dikkat kontrolü, uzun dizi, kişi içi standart sapma ve mantık bayraklarını kullanarak manuel olarak gözden geçirin; yalnızca ek bir bayrak bulunmadığı takdirde saklayın. | Her bir vakayı screening_log_v1.xlsx dosyasında retained_after_manual_review = 1 veya excluded_after_manual_review = 1 şeklinde kaydedin. |
| Adım 7 | Dikkat kontrolü taraması | Yönlendirilmiş yanıt dikkat kontrol maddesinden geçemeyen tüm kayıtları belirleyin | Önceki bir adımda henüz hariç tutulmamış olan tüm başarısız kayıtları hariç tutun | screening_log_v1.xlsx dosyasına hariç tutulan sayısını kaydedin; birincil hariç tutma_nedeni = 3 olarak atayın |
| Adım 8 | Örüntülü yanıt taraması | 36 puanlanmış ölçek maddesi boyunca 18 veya daha fazla ardışık aynı cevaba sahip olan veya bu maddeler genelinde kişi içi standart sapması (SD) ≤0,25 olan kayıtları belirleyin | Önceki bir adımda halihazırda hariç tutulmamış olan bu kayıtların tamamını hariç tutun | Hariç tutulan sayısını screening_log_v1.xlsx dosyasına kaydedin; birincil exclusion_reason = 4 olarak atayın |
| Adım 9 | Mantıksal tutarlılık taraması | Hafta içi internet kullanımı (weekday_internet_use) ve hafta sonu internet kullanımı (weekend_internet_use) değişkenlerinin her ikisinin de şu şekilde kodlandığı, önceden belirlenmiş imkansız davranış kombinasyonunu gösteren kayıtları belirleyin: <2 saat, gece geç saatlerde kullanım neredeyse her gece olarak kodlanmış ve 20 IAT maddesinin en az 18'inde 5 puan alınmış | Önceki bir adımda halihazırda hariç tutulmamış olan tüm bu kayıtları hariç tutun | screening_log_v1.xlsx dosyasına hariç tutulan sayısını ve inceleme notunu kaydedin; birincil hariç tutma_nedenini = 5 olarak atayın |
| Adım 10 | Çekirdek eksiklik taraması | IAT_1–IAT_20, DERS_1–DERS_16, yaş, cinsiyet, hafta içi internet kullanımı, hafta sonu internet kullanımı, uyku süresi, fiziksel aktivite veya akademik stres değişkenlerinden herhangi birinde eksik değer bulunan kayıtları belirleyin; cinsiyet değişkeni için "belirtmek istemiyorum" seçeneği eksik veri olarak değil, geçerli bir yanıt olarak değerlendirilir. | Önceki bir adımda henüz hariç tutulmamış olan bu tür kayıtların tamamını hariç tutun | screening_log_v1.xlsx dosyasına hariç tutulan sayısını kaydedin; birincil hariç tutma nedeni (exclusion_reason) = 6 olarak atayın |
| Adım 11 | Birincil dışlama ataması | Birden fazla dışlama kriterini karşılayan kayıtları belirleyin | Önceden belirlenmiş tarama sırasındaki ilk tetiklenen kriteri, birincil hariç tutma nedeni olarak atayın | İkincil bayrakları yalnızca inceleme notlarına kaydedin; birden fazla birincil neden atamayın |
| Adım 12 | Teknik tanımlayıcıların kaldırılması | Temizlenmiş dosyadaki platform tarafından oluşturulan yanıt tanımlayıcılarını, cihazla sınırlı tanımlayıcıları, hesapla sınırlı tanımlayıcıları, zaman damgalarını ve geçici olarak tutulan tüm teknik meta verileri belirleyin | Tarama işlemi tamamlandıktan sonra bu alanları nihai analitik veri setinden çıkarın | screening_log_v1.xlsx dosyasındaki belge kaldırma işlemi |
| Adım 13 | Final tutulum | Önceki tüm tarama aşamalarını geçen tüm kayıtları saklayın | Saklanan her bir kayda bir anonim çalışma kimliği atayın | analytic_dataset_v1.csv ve analytic_dataset_v1.xlsx olarak kaydedin |
| Adım 14 | Tarama özeti | Her adımda çıkarılan sayıyı ve elde edilen nihai sayıyı hesaplayın | Makale raporlaması için nihai sayımları özetleyin | Tablo 2'deki sayımları Şekil 1 ile aynı tutun |
| Adım 15 | Denetim izi koruması | Ham dosyayı, tarama günlüğünü ve nihai analitik veri setini ayrı dosyalar olarak saklayın | Arşivlenmiş kaynak dosyaların üzerine yazmayın, bunları birleştirmeyin veya manuel olarak düzenlemeyin | Ham veri, tarama ve analiz klasörlerinde ayrı ayrı saklayın |
Tablo 2: Anket temizleme için önceden belirlenmiş tarama sırası, hariç tutma eşikleri, tarama işlemleri ve belgelendirme kuralları.Bu tablo; rıza ve erişim kontrolleri, kopya taraması, çoklu cihaz uzlaştırması, tamamlanma süresi taraması, sınırda hız incelemesi, dikkat kontrolü başarısızlığı, kalıplaşmış yanıtlama, mantıksal tutarsızlık, temel eksiklikler, teknik tanımlayıcıların kaldırılması, nihai tutma ve denetim izinin korunmasını içeren, iade edilen anketleri temizlemek için kullanılan sabit tarama sırasını özetlemektedir. Kısaltmalar: IAT = internet bağımlılığı testi; DERS-16 = 16 maddelik duygu düzenlemede güçlükler ölçeği. Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayınız.
5. Değişkenleri skorlayın, güvenilirliği doğrulayın ve analize hazır dosyayı hazırlayın
- Toplam puanların, alt ölçek puanlarının ve türetilmiş kategorik değişkenlerin oluşturulması
- Toplam internet bağımlılığı puanını oluşturmak için 20 IAT madde puanını toplayın, ardından hem sürekli puanı hem de üç seviyeli şiddet sınıfını analiz hazır dosyasına kaydedin.
- DERS-16 1, 6 ve 8. maddelerini ters kodlayın, toplam puanı ve beş alt ölçek puanını hesaplayın ve türetilen tüm değişkenleri aynı katılımcı düzeyindeki veri setine ekleyin.
- Puan hesaplamasından önce bir aralık kontrolü yapın. Tüm IAT ve DERS-16 madde değerlerinin 1–5 arasında, tüm ters kodlanmış değerlerin 1–5 arasında, IAT toplam puanlarının 20–100 arasında ve DERS-16 toplam puanlarının 16–80 arasında olduğundan emin olun. Aralık kontrolü çıktısını puanlama günlüğüne kaydedin.
- Kovaryatların sabit analitik kategorilere yeniden kodlanması
- Hafta içi ve hafta sonu internet kullanım sürelerini <2 sa, 2–3,9 sa, 4–5,9 sa ve ≥6 sa olarak yeniden kodlayın. Gece geç saatlerde internet kullanımını hiç, <1 gece/hafta, 1–2 gece/hafta, 3–5 gece/hafta ve hemen her gece olarak yeniden kodlayın.
- Uyku süresi, fiziksel aktivite sıklığı ve algılanan akademik stresi, Bölüm 1.4'te tanımlanan önceden belirlenmiş kategori kurallarını kullanarak yeniden kodlayın ve yeniden kodlanan değerleri aynı veri setinde sabit değişken isimleri altında saklayın.
- Regresyon için cinsiyeti iki gösterge değişkeni kullanarak yeniden kodlayın: kadın ile erkek ve belirtmek istemeyen ile erkek. Kodlamayı tablo dipnotunda ve README/kod kitabında belirtin.
- Puanlama bütünlüğünün ve iç tutarlılığın doğrulanması
- Çıkarımsal analizden önce IAT toplam puanı ve DERS-16 toplam puanı için Cronbach alfası hesaplayın. Eğer alfa değerlerinden herhangi biri <0,7020 ise madde kodlamasını, ters kodlamayı ve imkansız madde aralıklarını yeniden kontrol edin. Cronbach alfası değerlerini Temsili Sonuçlar bölümünde raporlayın.
- Ölçeklerden herhangi biri beklenmedik şekilde düşük iç tutarlılık gösterirse, madde-toplam korelasyonlarını veya madde silindiğinde alfa değerlerini hesaplayın. Madde çıkarma işlemi önceden belirtilmediği veya çalışma açıkça bir psikometrik doğrulama çalışması olarak tasarlanmadığı sürece, ölçek maddelerini birincil analizden çıkarmayın.
- Analize hazır son veri setini; değişken isimlerini, kodlama kurallarını, dışlama eşiklerini, dosya isimlerini, yazılım versiyonlarını, anket versiyonunu, puanlama sözdizimini, regresyon model spesifikasyonunu ve aynı veri setini yeniden oluşturmak için gereken prosedürleri listeleyen bir README dosyası ile birlikte kaydedin.
6. Verileri analiz edin ve tekrarlanabilir çıktıları saklayın
- Tanımlayıcı istatistikleri ve grup karşılaştırmalarını oluşturun
- Sürekli değişkenleri ortalama ± standart sapma, kategorik değişkenleri ise frekans ve yüzde olarak raporlayın. Demografik özellikleri, internet kullanım davranışlarını ve ölçek puanlarını önceden tanımlanmış çıktı yapısını kullanarak özetleyin.
- Her analiz için kullanılan örneklem boyutunu raporlayın. Tabloda açıkça aksi belirtilmediği sürece, payda olarak analizde tutulan örneklemi kullanın.
- Üç IAT şiddet grubu arasında DERS-16 toplam ve alt ölçek puanlarını karşılaştırın ve birincil analizler için α = 0.05 ile iki yönlü testler kullanın. Uygun olduğunda standartlaştırılmış etki büyüklüklerini raporlayın.
NOT: Grup karşılaştırmaları için, varyans analizi için η2 veya kısmi η2 raporlayın veya nonparametrik bir test kullanılıyorsa eşdeğer bir nonparametrik etki büyüklüğü belirtin. Alt grup küçük olduğunda, şiddetli problemli kullanım alt grubu karşılaştırmalarını dikkatle yorumlayın. - Her iki değişken de kabul edilebilir dağılım davranışı gösterdiğinde, IAT toplam puanı ile DERS-16 toplam puanı arasındaki Pearson korelasyonunu hesaplayın; aksi takdirde, duyarlılık analizi olarak Spearman korelasyonunu kullanın. n, r veya ρ, istatistik yazılımı tarafından oluşturulmuşsa %95 güven aralığı, p değeri ve büyüklük yorumunu raporlayın.
- Düzeltilmiş regresyon modelini kurun ve çıktıları arşivleyin
- Bağımlı değişken olarak DERS-16 toplam puanını, birincil bağımsız değişken olarak ise IAT toplam puanını kullanın. Yaş, cinsiyet, hafta içi internet kullanımı, hafta sonu internet kullanımı, uyku süresi, fiziksel aktivite ve algılanan akademik stresi kovaryantlar olarak girin. Bu model, standartlaştırılmış iş akışının önceden tanımlanmış analitik gösterimidir.
- Düzeltilmiş regresyon modelini yorumlamadan önce, regresyon varsayımlarını ve model stabilitesini değerlendirin. Doğrusallık ve homoskedastisite için artık-tahmin grafikleriyle (residual-versus-fitted plots), artık dağılımı için Q-Q grafiği veya normallik testiyle inceleme yapın ve çoklu doğrusal bağlantıyı (multicollinearity) değerlendirmek için varyans şişirme faktörlerini (VIF) hesaplayın.
- Bu tanısal analizleri Temsili Sonuçlar bölümünde veya ek analiz çıktılarında raporlayın.
- Artıklarda heteroskedastisite tespit edilirse, duyarlılık analizi olarak heteroskedastisiteye dayanıklı standart hataları raporlayın.
- Etkili gözlemler mevcutsa, etki tanıları sonrası IAT toplam puanı için birincil katsayının maddi olarak değişmeden kalıp kalmadığını raporlayın. Önceden belirlenmiş bir veri kalitesi kuralı karşılanmadıkça etkili gözlemleri çıkarmayın.
- Düzeltilmiş model için standartlaştırılmamış katsayıları, standart hataları, standartlaştırılmış katsayıları, p değerlerini, model R2, düzeltilmiş R2, model F istatistiği ve VIF aralığını raporlayın. Örneklem boyutunu tablo başlığına veya tablo alt notuna ekleyin.
- Etkileşimler, alt grup etkileri veya aracılık yolları test edilecekse, bu analizleri veri toplama işleminden önce belirtin veya bunları keşifsel olarak etiketleyin. Alt grup farklılıkları önceden tanımlanmış bir çalışma amacı olmadığı sürece, temel protokol etkileşim testi gerektirmez.
- Tüm istatistiksel söz dizimlerini (syntax), çıktı tablolarını, artık grafiklerini, VIF çıktılarını, güvenilirlik çıktılarını ve oluşturulan şekilleri versiyon kontrollü dosya adları altında kaydedin. Raporlanabilir tüm çıktıları, manuel olarak düzenlenen dosyalar yerine doğrudan analytic_dataset_v1 dosyasından yeniden oluşturun.
NOT: Protokol metnini iş akışının tekrarlanmasına odaklayın. Detaylı temsili istatistikleri, alt grup şekillerini, regresyon tanılarını, çoklu doğrusal bağlantı değerlendirmesini ve model çıktılarını Temsili Sonuçlar bölümünde sunun.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Sonuçlar
Çalışma akışı ve nihai analitik tutma oranı
Sonuçlar, internet bağımlılığı testinin veya DERS-16'nın bağımsız doğrulamasından ziyade, standardize edilmiş anket iş akışının yürütülmesini göstermektedir. 14 günlük anket penceresi süresince, 520 üniversite öğrencisi katılmaya davet edilmiş ve 480 anket geri gönderilmiştir. Tarama işlemi önceden belirlenmiş sırada gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, 8 mükerrer gönderim çıkarılmış; ardından 180 s'den daha kısa tamamlanma süresine sah...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Tartışma
Bu makalenin temel katkısı, internet bağımlılığı ile duygu düzenleme güçlüğü arasında gözlemlenen temsili ilişkiden ziyade, standartlaştırılmış anket iş akışıdır. Uygulama; elektronik onam, demografik maddeler, internet kullanım davranışı, IAT puanlaması, DERS-16 puanlaması, kovaryant toplanması, sıralı veri kalitesi taraması ve tekrarlanabilir regresyon analizinden oluşan sabit bir dizinin, üniversite öğrencisi örneğinde yürütülebileceğini göstermiştir. Bu prosedürel vurgu önemlidir; çünkü literatürde problemli internet...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Açıklamalar
Yazarın beyan edilecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Teşekkürler
Bu çalışma, 2025 Henan Eyaleti Yumuşak Bilim Projesi, “Henan Eyaletindeki Özel Yükseköğretimin Yüksek Kaliteli Gelişimi Üzerine Okul Çağındaki Nüfus Değişimlerinin Etkisi ve Optimizasyon Yolu Araştırması” (Proje No. 252400410490) ve Zhengzhou Ekonomi ve İşletme Üniversitesi'nin 2025 Doktora Araştırma Fonu Projesi, “Üniversite Öğrencilerinin Ağ Küme Davranışlarının Oluşum Mekanizması ve Kamuoyu Duygusu Rehberlik Mekanizması Üzerine Araştırma” tarafından desteklenmiştir. Yazar, kurumsal destekleri için Zhengzhou Ekonomi ve İşletme Üniversitesi'ne teşekkür eder.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Analize hazır veri seti | Çalışmaya özel dahili doküman | analytic_dataset_v1.csv ve analytic_dataset_v1.xlsx | Raporlanabilir tüm betimsel, güvenilirlik, korelasyon ve regresyon analizleri için kullanılan nihai anonimleştirilmiş veri seti |
| Analiz sözdizimi | Çalışmaya özel dahili doküman | analysis_syntax_v1.R veya eşdeğer script dosyası | Puanlama doğrulaması, güvenilirlik kontrolleri, betimsel istatistikler, korelasyon analizi, regresyon modellemesi, VIF hesaplaması ve tanısal çıktıların yeniden üretilmek için kullanılır |
| Dikkat kontrol maddesi ifade biçimi | Çalışmaya özel dahili doküman | attention_check_v1.txt | Anket uygulaması sırasında kullanılan yönlendirilmiş yanıt dikkat kontrol maddesinin sabitlenmiş ifade biçimi |
| DERS-16 anketi | Orijinal ölçek kaynağı veya yetkilendirilmiş/uyarlanmış anket versiyonu | 16 maddelik Duygu Düzenleme Güçlükleri Ölçeği kısa formu | Duygu düzenleme güçlüğünü değerlendirmek için kullanılır; puanlama, kod kitabında belgelenen sabit DERS-16 puanlama anahtarını takip eder |
| Elektronik bilgilendirme formu ve onam sayfası | Çalışmaya özel dahili doküman | consent_form_v1.pdf veya platform onam sayfası | Çalışma hakkında bilgi sağlamak ve ankete erişimden önce elektronik bilgilendirilmiş onam almak için kullanılır |
| Dosya adlandırma kuralı sayfası | Çalışmaya özel dahili doküman | file_naming_convention_v1.xlsx | Ham, temizlenmiş, analitik, tarama günlüğü, kod kitabı ve çıktı dosyaları için isimleri standartlaştırmak amacıyla kullanılır |
| Nihai anket ekran görüntüleri | Çalışmaya özel dahili doküman | questionnaire_screenshots_v1.pdf | Sabitlenmiş anket görünümünü, madde sırasını, yanıt çapalarını ve zorunlu madde ayarlarını belgelemek için kullanılır |
| Tümleşik geliştirme ortamı | Posit | RStudio Desktop | Script'leri, günlükleri ve tekrarlanabilir analiz iş akışlarını yönetmek için kullanılır |
| İnternet Bağımlılığı Testi anketi | Orijinal ölçek kaynağı veya yetkilendirilmiş/uyarlanmış anket versiyonu | 20 maddelik İnternet Bağımlılığı Testi | İnternet bağımlılığı semptomlarını değerlendirmek ve normal kullanım, problemli kullanım ve ciddi problemli kullanımı sınıflandırmak için kullanılır |
| Çevrimiçi anket platformu | Qualtrics | XM Platform; kurumsal veya lisanslı hesap | Anket oluşturmak, zorunlu maddeleri uygulamak, onam tabanlı erişimi yönetmek, etkinleştirildiği yerlerde tekrarlanan gönderimleri kısıtlamak ve yanıt verilerini dışa aktarmak için kullanılır |
| İsteğe bağlı menü tabanlı istatistik paketi | IBM | SPSS Statistics | Betimsel istatistikler, güvenilirlik kontrolleri veya regresyon analizi için GUI tabanlı bir analiz iş akışı gerektiğinde kullanılır |
| README/kod kitabı dosyası | Çalışmaya özel dahili doküman | README_v1.txt veya codebook_v1.xlsx | Değişken isimlerini, kodlama kurallarını, puan aralıklarını, ters kodlama kurallarını, hariç tutma eşiklerini, dosya isimlerini ve yazılım versiyonlarını belgelemek için kullanılır |
| Sadece okunur arşiv kopyası | Taşınabilir belge formatı | PDF/A veya kurum onaylı arşiv PDF'i | Sabitlenmiş anket aracını, onam sayfasını ve protokol destekleyici belgeleri korumak için kullanılır |
| Tarama günlüğü çalışma kitabı | Çalışmaya özel dahili doküman | screening_log_v1.xlsx | Yinelenen taramaları, tamamlama süresi taramalarını, dikkat kontrol başarısızlıklarını, kalıpsal yanıtlamaları, mantıksal tutarsızlıkları, kayıp verileri, manuel inceleme kararlarını ve nihai elde tutulan sayıları belgelemek için kullanılır |
| Hesap tablosu yazılımı | Microsoft | Microsoft Excel çalışma kitabı formatı (.xlsx) | Tarama günlükleri, değişken sözlüğü, manuel inceleme kayıtları ve ek çalışma kitabı hazırlığı için kullanılır |
| İstatistiksel hesaplama ortamı | R Foundation / CRAN | R 4.5.3 | Puanlama doğrulaması, betimsel istatistikler, güvenilirlik kontrolleri, korelasyon analizi, regresyon analizi, VIF hesaplaması ve tanısal çıktılar için kullanılır |
| Ek Dosya 1 | Çalışmaya özel ek dosya | Supplementary File 1.xlsx | Anket iş akışı materyallerini, kod kitabını, tarama günlüğünü, çıktı planını ve analize hazır iş akışı materyallerini içerir |
| Ek Tablo S1 | Çalışmaya özel ek tablo | Supplementary Table S1 | Eksiksiz değişken sözlüğünü, dosya varlığını, kodlama yapısını, teknik tanımlayıcı alanları, tarama değişkenlerini ve veri seti izleme alanlarını sağlar |
| Anket dışa aktarım dokümanı | Qualtrics | Anketten-Word'e dışa aktarım veya PDF dışa aktarımı | Nihai anket ifadelerini, madde sırasını, dallanma ayarlarını, zorunlu madde ayarlarını ve yanıt kodlamasını arşivlemek için kullanılır |
| Anket dışa aktarım formatı | Qualtrics | CSV dışa aktarımı | Ham verilerin korunması ve analize hazır veri dışa aktarımı için kullanılır |
Kaynaklar
- Moreno MA, et al. Problematic internet use among US youth: a systematic review. Arch Pediatr Adolesc Med. 2011;165:797-805.
- Ramón-Arbués E, et al. Prevalence and factors associated with problematic internet use in a population of Spanish university students. Int J Environ Res Public Health. 2021;18:7620.
- Cai Z, et al. Associations between problematic internet use and mental health outcomes of students: a meta-analytic review. Adolesc Res Rev. 2023;8:45-62.
- Gong Z, Wang L, Wang H. Perceived stress and internet addiction among Chinese college students: mediating effect of procrastination and moderating effect of flow. Front Psychol. 2021;12:632461.
- Tsai JK, et al. Relationship between difficulty in emotion regulation and internet addiction in college students: a one-year prospective study. Int J Environ Res Public Health. 2020;17:4766.
- Romero-López M, Pichardo C, De Hoces I, García-Berbén T. Problematic internet use among university students and its relationship with social skills. Brain Sci. 2021;11:1301.
- Xie X, et al. Problematic internet use was associated with psychological problems among university students during COVID-19 outbreak in China. Front Public Health. 2021;9:675380.
- Montagni I, et al. Mental health-related digital use by university students: a systematic review. Telemed J E Health. 2020;26:131-146.
- Candussi CJ, Kabir R, Sivasubramanian M. Problematic smartphone usage, prevalence and patterns among university students: a systematic review. J Affect Disord Rep. 2023;14:100643.
- Moon SJ, Hwang JS, Kim JY, Shin AL, Bae SM, Kim JW. Psychometric properties of the Internet Addiction Test: a systematic review and meta-analysis. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2018;21:473-484.
- Jelenchick LA, Becker T, Moreno MA. Assessing the psychometric properties of the Internet addiction test in US college students. Psychiatry Res. 2012;196:296-301.
- Tafur-Mendoza AA, Acosta-Prado JC, Zárate-Torres RA, Ramírez-Ospina DE. Assessing the psychometric properties of the Internet addiction test in Peruvian university students. Int J Environ Res Public Health. 2020;17:5782.
- Fernández-Villa T, Molina AJ, García-Martín M, Llorca J, Delgado-Rodríguez M, Martín V. Validation and psychometric analysis of the Internet addiction test in Spanish among college students. BMC Public Health. 2015;15:953.
- World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 2013;310:2191-2194.
- Wei Z, Hassan NC, Hassan SA, Ismail N, Gu X, Dong J. Psychometric validation of Young’s Internet addiction test among Chinese undergraduate students. PLoS One. 2025;20:e0320641.
- Bjureberg J, et al. Development and validation of a brief version of the Difficulties in emotion regulation scale : the DERS-16. J Psychopathol Behav Assess. 2016;38:284-296.
- Muszyński M. Attention checks and how to use them: review and practical recommendations. ASK: Research and Methods. 2023;32:3-38.
- Broman KW, Woo KH. Data organization in spreadsheets. Am Stat. 2018;72:2-10.
- Leiner DJ. Too fast, too straight, too weird: non-reactive indicators for meaningless data in internet surveys. Surv Res Methods. 2019;13:229-248.
- Taber KS. The use of Cronbach’s alpha when developing and reporting research instruments in science education. Res Sci Educ. 2018;48:1273-1296.
- Gioia F, Rega V, Boursier V. Problematic Internet use and emotional dysregulation among young people: a literature review. Clin Neuropsychiatry. 2021;18:41-54.
- Chen M, Zhang X. Factors influencing internet addiction among university students: the mediating roles of self-control and anxiety. Acta Psychol (Amst). 2024;250:104535.
- Akbari M, Seydavi M, Sheikhi S, Spada MM. Problematic smartphone use and sleep disturbance: the roles of metacognitions, desire thinking, and emotion regulation. Front Psychiatry. 2023;14:1137533.
- Wang S, Cheng Y, Yang Y, Lu B. The impact of physical activity on internet addiction among college students: the chain mediation role of rumination and mindfulness. BMC Public Health. 2025;25:3643.
- Struminskaya B, Sakshaug JW. Ethical considerations for augmenting surveys with auxiliary data sources. Public Opin Q. 2023;87:619-633.
- Yin J, et al. Associations between both smartphone addiction and objectively measured smartphone use and sleep quality and duration among university students: a cross-sectional study. JMIR Ment Health. 2025;12:e77796.
- Hainagiu SM, Neagu SN. Caught in the Web—emotional regulation difficulties and internet addiction among Romanian medical and technical university students: a pilot cross-sectional study. Healthcare (Basel). 2025;13:2528.
- Guo C, Chen M, Ji X, Li J, Ma Y, Zang S. Association between internet addiction and sleep quality in medical students: a longitudinal study. Front Psychol. 2025;16:1517590.
- Barker M, Chue Hong NP, Katz DS, Lamprecht AL, Martinez-Ortiz C, Psomopoulos F, et al. Introducing the FAIR Principles for research software. Sci Data. 2022;9:622.
- Nosek BA, Alter G, Banks GC, Borsboom D, Bowman SD, Breckler SJ, et al. Promoting an open research culture. Science. 2015;348:1422-1425.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.