《Psychology Research and Behavior Management》：Digital Device Use, Sleep Quality, and Well-Being Among Chinese Engineering Undergraduates
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目的：本研究旨在检验中国工科本科生每日数字设备使用总时长、睡眠质量与幸福感之间的关联，并评估睡眠质量是否构成同期间接统计关联，同时区分个体间差异与个体内波动。
方法：研究于2024年6月及2024年12月至2025年1月开展两轮调查，共获得来自598名学生的8
目的：本研究旨在检验中国工科本科生每日数字设备使用总时长、睡眠质量与幸福感之间的关联，并评估睡眠质量是否构成同期间接统计关联，同时区分个体间差异与个体内波动。
方法：研究于2024年6月及2024年12月至2025年1月开展两轮调查，共获得来自598名学生的887条观测记录，其中289名学生参与了两轮调查。学生自报设备使用时长、睡眠质量、睡眠时长及幸福感。采用群体平均广义估计方程（generalized estimating equations, GEE）、预设使用组对比、聚类自助路径分析及Mundlak型个体间-个体内分解，并调整社会人口学、学业协变量及调查轮次。
结果：自报设备使用≥6小时/天与较低幸福感（b=?0.192，95% CI ?0.322至?0.062）及较差睡眠质量（b=0.127，95% CI 0.019至0.236）相关。与3至<6小时/天组相比，≥6小时/天组结局较差，而<3小时/天组的差异无统计学显著性。睡眠质量在高使用与低幸福感之间构成较小的负向间接统计关联（ab=?0.045，bootstrap 95% CI ?0.091至?0.003）。显著关联主要集中在个体间层面；个体内波动与同期睡眠或幸福感变化无一致关联。
结论：个体间层面的发现提示，高总设备使用时长可能作为识别同时报告较差睡眠与幸福感学生的初步标记。≥6小时/天并非经过验证的阈值，且研究结果并不表明减少某名学生个体的使用时长即可改善上述结局。学生支持工作应同时考虑数字使用模式与睡眠困难，而非施加统一的时间限制。
数字设备使用、睡眠质量与幸福感：中国工科本科生中的关联研究解读
一、研究背景与问题提出
数字设备已成为大学生学业与日常生活的核心组成部分，支持学习、信息检索、沟通、社交与休闲活动。大学生普遍存在长时间使用数字设备的现象，美国一项调查显示496名大学生日均手机使用约4.64小时，另一项基于187名本科生iPhone系统日志的12周研究发现日均智能手机使用接近7小时。工科本科生尤为特殊，其编程、计算建模、仿真、数据分析与复杂问题解决高度依赖数字技术，因此数字设备使用在其学业中具有不可替代性，但过度或适应不良的使用又与较差的学业、心理健康及情绪结局相关联。
幸福感是大学生发展与适应的重要维度，涵盖生活满意度评价与情感体验。已有纵向研究发现大学生主观幸福感存在异质性轨迹，且较不利轨迹与抑郁风险相关。然而，关于数字设备使用与幸福感关系的证据并不一致：部分研究将较长使用时间与较低生活满意度或较差心理状态相联系，另一些研究则报告平均关联很小且因个体、情境与分析层面而异。睡眠质量可能构成数字设备使用与幸福感之间的一条健康行为通路。大学过渡期带来更自主的作息安排，学业要求、居住环境与日常节律的变化使睡眠问题在该人群中普遍存在。较长数字设备使用，尤其是睡前或夜间使用，与延迟就寝、缩短睡眠及较差睡眠质量相关；而睡眠质量差又与情绪调节困难、抑郁症状及较低生活满意度相关。
现有研究存在三方面不足：第一，多数研究预设线性关联，很少直接比较不同使用水平，难以判断不良差异是否集中于高使用组；第二，较少研究在工科本科生中联合考察设备使用、睡眠与幸福感三者的关系；第三，横断面分析及未进行层面分解的面板模型可能混淆稳定的个体间差异与个体内变化。基于上述背景，本研究提出三个假设：较高每日数字设备使用与较低幸福感相关，且≥6小时/天组的不良差异最大；较高每日数字设备使用与较严重的睡眠质量问题相关，且≥6小时/天组的不良差异最大；高每日数字设备使用通过较差睡眠质量与幸福感构成负向同期间接统计关联。
二、研究设计与主要方法
本研究采用中国天津市某大学工科学院全体本科生的纵向调查数据，数据收集通过在线问卷平台完成。分析使用两轮数据：第一轮（T1）于2024年6月收集，第二轮（T2）于2024年12月至2025年1月收集。经匹配与数据清理后，分析数据集包含598名学生的887条观测记录，其中T1为433条、T2为454条；289名学生参与了两轮调查，144名仅参与T1，165名仅参与T2，构成非平衡面板。样本中男性456人（76.3%）、女性142人（23.7%），涵盖大一至大四学生，专业涉及材料科学与工程、材料成型及控制工程、功能材料及新材料与加工技术等方向。研究经天津大学伦理委员会批准（TJUE-2023-231），所有参与者均签署知情同意书。
研究采用的主要统计方法包括：群体平均广义估计方程（GEE）估计总体关联，设定高斯分布、恒等连接、可交换工作相关矩阵及稳健三明治标准误以处理同一学生重复观测间的相关性；预设使用组对比，将每日设备使用分为<3小时、3至<6小时及≥6小时三类，以3至<6小时组为参照，直接检验不良差异是否集中于≥6小时组；聚类自助路径分析（以学生为重抽样单位，抽取5000次自助样本）评估睡眠质量构成的同期间接统计关联；Mundlak型个体间-个体内分解将设备使用与睡眠测量分解为各学生在可用轮次中的均值及每轮相对均值的偏差，以区分学生间关联与同一学生内部变化。所有模型均调整性别、年级、父母教育程度、高中前家庭居住地、独生子女身份、当前专业及调查轮次。
三、主要研究结果
描述性统计结果：睡眠质量问题得分随每日设备使用类别增加而逐步升高，差睡眠发生率同样随使用类别增加而上升，而睡眠时长随使用类别增加而下降。幸福感未呈单调下降：1至<3小时/天组均值最高，而<1小时/天组与≥6小时/天组均值均较低。
群体平均GEE结果：调整协变量后，每日数字设备使用≥6小时与较低幸福感相关（b=?0.192，95% CI ?0.322至?0.062，p=0.004），即≥6小时/天组的调整后幸福感均值比<6小时/天组低约0.19个标准差。≥6小时/天使用与较差的睡眠质量相关（b=0.127，95% CI 0.019至0.236）。
数字设备使用组间对比结果：以3至<6小时/天组为参照，≥6小时/天组幸福感显著较低、睡眠质量问题得分显著较高；而<3小时/天组与参照组相比，在幸福感与睡眠质量上的差异均无统计学显著性。这表明不良差异集中于最高使用组，支持适度使用视角。
关联路径分析结果：高数字设备使用与较高睡眠质量问题得分相关（a=0.122，bootstrap 95% CI 0.008至0.235）；调整高使用后，睡眠质量问题与幸福感负向相关（b=?0.368，bootstrap 95% CI ?0.468至?0.267），即问题得分每增加1分，标准化幸福感平均降低0.37个标准差；高使用与幸福感之间的直接关联在纳入睡眠质量后仍为负向（c′=?0.170，bootstrap 95% CI ?0.308至?0.037）；通过睡眠质量问题构成的同期间接统计关联亦为负向（ab=?0.045，bootstrap 95% CI ?0.091至?0.003）。
Mundlak型个体间-个体内分解结果：以高使用为唯一暴露的模型中，高使用的个体间均值与较低幸福感相关（b=?0.231，95% CI ?0.402至?0.061，p=0.008），而个体内偏差不显著（b=?0.128，95% CI ?0.324至0.068，p=0.202）。纳入睡眠质量组分后，个体间高使用系数幅度减小但仍显著（b=?0.175，95% CI ?0.332至?0.017，p=0.030），个体内高使用系数仍不显著。睡眠质量问题得分的个体间均值与较低幸福感相关（b=?0.442，95% CI ?0.558至?0.326，p<0.001），其个体内偏差不显著。以睡眠质量问题为结局时，高使用的个体间均值与较高问题得分相关（b=0.133，95% CI 0.001至0.266，p=0.048），个体内高使用偏差不显著。在近似连续设备使用时间模型中，个体内偏差与个体间均值均未与幸福感显著相关。总体而言，显著关联集中于个体间层面，个体内偏差未显示一致的显著同期关联。
四、讨论与结论
讨论部分指出，研究结果区分了三个概念上重要的问题：不良差异是否集中于高使用水平、睡眠质量是否构成观察到的关联模式的一部分、关联发生于学生之间还是学生内部各轮次之间。结果指向最高使用组与中度使用组之间的不良差异、一个较小的睡眠相关间接统计关联，以及个体间差异比个体内变化更清晰的证据。描述性结果中睡眠质量与差睡眠发生率随使用类别增加而上升、睡眠时长下降，与既有文献一致；但幸福感未单调下降，提示总使用时长是粗略标记，无法区分学业与非学业活动。路径分析识别出通过睡眠质量问题的小幅负向间接统计关联，且在同时纳入睡眠质量与睡眠时长的GEE模型中，睡眠质量仍与幸福感相关而睡眠时长不显著，提示感知睡眠质量可能捕捉了睡眠时长无法反映的睡眠体验维度。个体间-个体内分解强调不应将个体间关联等同于个体内效应：高平均高使用暴露的学生报告较差的平均睡眠与幸福感，但个体自身均值之外的轮次偏差未与同期结局偏差一致关联。研究结果不支持施加统一的设备时间限制，尤其对学业依赖数字设备的工科本科生而言。更恰当的做法是识别同时存在长时间使用与睡眠困难的学生，将数字健康教育融入时间管理、学业、睡眠与心理支持中。
结论部分可翻译为：在中国工科本科生中，高总数字设备使用与较低幸福感和较差睡眠质量相关。显著关联主要集中于个体间层面，不应解释为个体内或因果效应。研究结果提示，在评估学生支持需求时，应将长时间使用与睡眠困难一并考虑。这为整合数字使用与睡眠健康支持提供了依据，但总使用时间不应被视为诊断阈值。
研究局限性包括：样本来自中国一所工科实力较强的高校，推广性受限；仅289名学生参与两轮调查，个体内信息受暴露变化程度限制，统计功效可能不足；设备使用、睡眠与幸福感均为自我报告，可能存在回忆误差与共同方法偏差；睡眠质量采用单项有序条目并按近似连续处理；幸福感为研究特定的复合指标，其心理测量结构需独立验证；残余混杂与多重模型比较仍可能存在。未来研究需要更多轮次、滞后设计、预注册分析以及对学业要求、自我调节与既往健康的直接测量。
