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手机成瘾（MPA）在大学校园普遍存在且危害大，为探究体育活动氛围（PAA）、心理韧性（PR）与 MPA 的关系，研究人员对 964 名国际学生进行纵向研究。结果表明 PAA 能缓解 MPA、提升 PR，PR 也抑制 MPA。该研究为干预大学生 MPA 提供理论依据。
在科技飞速发展的今天，智能手机成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，过度使用手机导致的手机成瘾现象日益严重，尤其在大学校园里，大学生摆脱了家庭和学校的部分约束，手机成瘾率不断攀升。据世界卫生组织（WHO）数据，全球青年群体手机成瘾率高达 14.3%，在中国，疫情期间这一比例更是升至 24%。手机成瘾不仅影响大学生的学业成绩，还对他们的心理健康造成诸多负面影响，如引发焦虑、抑郁等情绪问题 ，因此，迫切需要对大学生手机成瘾问题进行有效干预。
此前研究发现，体育活动（PA）对改善个体心理健康和问题行为有显著作用，但关于促使个体参与体育活动的因素研究较少。体育活动氛围（PAA）作为影响个体体育活动水平的重要因素，却鲜少被关注。同时，心理韧性（PR）作为个体应对压力和挫折的能力，与手机成瘾之间的关系也尚不明确。为了深入探究 PAA、PR 和手机成瘾之间的内在联系，来自中国多所高校（包括中央民族大学、北京师范大学、香港中文大学、清华大学、北京体育大学、北京交通大学等）的研究人员开展了一项别具意义的研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员采用集群随机抽样法，选取了来自中国 8 所高校的 964 名不同国家的国际学生作为研究对象。研究主要运用了以下关键技术方法：首先，通过量表测量法，使用修订后的 PAA 量表、PRS 量表和 MPA 量表，分别对学生的体育活动氛围、心理韧性和手机成瘾程度进行量化评估；其次，构建跨时滞面板模型（CLPM），在 2022 年 9 月（T1）和 2023 年 3 月（T2）两个时间点对所有参与者进行纵向随访测量，以探究变量之间的因果关系；最后，运用多种统计分析方法，如 Pearson 相关性分析、AMOS 结构方程模型拟合、SPSS 过程宏插件中的 CLPM 检验等，对数据进行深入分析。
研究结果主要从以下几个方面呈现：
- 相关性测试结果：通过 Pearson 相关性检验发现，T1 - PAA 与 T2 - PAA、T1 - PR 与 T2 - PR、T1 - MPA 与 T2 - MPA 之间均呈现显著正相关。同时，T1 阶段的 PAA、PR、MPA 之间以及 T2 阶段的 PAA、PR、MPA 之间也显著相关，这表明 PAA、PR 和 MPA 满足 6 个月的跨时稳定性和同步相关性，适合进行跨时滞分析。
- 跨时滞面板模型一致性测试结果：研究通过三步测试（基线等价性、载荷等价性和截距等价性）检验模型测量的一致性。结果显示，PAA 和 PR 在性别和年龄上具有一致性，MPA 在年龄上具有一致性，虽然 MPA 在性别上的载荷和截距存在差异，但相邻时间点之间无统计学显著差异，模型拟合指数良好，说明研究结果在不同性别和年龄群体中具有可比性。
- 跨时滞面板模型路径和拟合度结果：利用 AMOS 软件构建 CLPM，结果显示模型拟合度较高。T1 - PAA 对 T2 - PAA、T2 - PR 和 T2 - MPA 均有显著影响；T1 - PR 对 T2 - PAA、T2 - PR 和 T2 - MPA 也有显著影响；T1 - MPA 对 T2 - PR、T2 - MPA 有显著影响，对 T2 - PAA 影响不显著。进一步分析发现，PAA 是大学生 PR 和 MPA 的原因变量，PR 是 MPA 的原因变量，且 PR 可能在 PAA 影响 MPA 的过程中起中介作用。
- 多结构方程建模结果：研究使用多组结构方程对基线模型和受限模型进行建模和比较，以检验变量跨时滞关系是否存在性别差异。结果表明，各模型拟合良好，且不同性别之间 PAA、PR 和 MPA 的跨时滞关系无统计学显著差异。
综合上述研究结果，研究人员得出以下结论：改善体育活动氛围不仅能有效缓解大学生手机成瘾问题，还能提高他们的心理韧性水平。心理韧性的提升也对手机成瘾有抑制作用，且能增强体育活动氛围对手机成瘾的抑制效果。体育活动氛围可以稳定地正向预测大学生的心理韧性，负向预测手机成瘾。
该研究具有重要意义，首次通过为期 6 个月、两个阶段的纵向研究和跨时滞研究设计，揭示了 PAA、PR 和 MPA 之间的内在关系，为预防和干预大学生手机成瘾提供了新的理论依据。研究表明，营造良好的校园体育活动氛围是改善大学生手机成瘾问题、提升心理健康水平的有效途径，这为高校制定相关干预措施提供了科学指导，有助于引导大学生建立健康的生活方式，促进其全面发展。不过，该研究也存在一定局限性，如研究时间较短，未超过 1 年，后续研究可进一步延长数据收集和随访时间，以更充分验证研究结果的有效性，并构建特定区域的相关预测模型，为大学生手机成瘾问题的防治提供更有力的支持 。
