【摘 要】
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目的:描述和分析贵州省高校大学生网络欺凌的流行现状和影响因素,为制定出相应的干预政策和防治措施提供依据。方法:采用多阶段分层整群随机抽样方法在贵州抽取3个地区6所高校55个班级共2669名学生,应用受网络欺凌行为问卷和自编网络欺凌影响因素调查表进行调查;采用Cronbach’α系数、折半信度系数和因子分析法进行问卷的信效度分析;影响因素的单因素分析采用χ2检验和Z检验,多因素分析采用传统单水平Lo
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目的:描述和分析贵州省高校大学生网络欺凌的流行现状和影响因素,为制定出相应的干预政策和防治措施提供依据。方法:采用多阶段分层整群随机抽样方法在贵州抽取3个地区6所高校55个班级共2669名学生,应用受网络欺凌行为问卷和自编网络欺凌影响因素调查表进行调查;采用Cronbach’α系数、折半信度系数和因子分析法进行问卷的信效度分析;影响因素的单因素分析采用χ~2检验和Z检验,多因素分析采用传统单水平Logistic回归模型和多水平Logistic回归模型。结果:(1)受网络欺凌行为问卷信效度评价:Cronbach’α系数为0.9020,折半Spearman-Brown信度系数为0.8420,Guttman系数为0.8400,平均测量ICC值为0.9020(95%CI:0.8970~0.9080);主成份方法分析相关性矩阵,经最大方差正交旋转测量出问卷Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)值为0.9350,Bartlett球形度检验近似卡方值为15621.635(P<0.001),提示该问卷具有较好的信度和效度。(2)网络欺凌检出情况:2669名高校大学生中网络欺凌者为1728人,检出率为64.74%。(3)网络欺凌影响因素分析:单因素分析结果显示,不同性别、民族、家庭类型、家庭经济、与父母关系、健康自评、喝酒、吸烟、社交软件数、每天上网时间、玩网络游戏、网络成瘾、学习成绩、有密切朋友、学生干部、参加团体活动的高校大学生网络欺凌检出率差异均有统计学意义(P<0.05);单水平Logistic回归模型显示,喝酒(OR=1.291,95%CI:1.072~1.553)、每天上网时间4~6h(OR=1.314,95%CI:1.079~1.600)、每天上网时间>6h(OR=1.444,95%CI:1.132~1.843)、社交软件数>2个(OR=1.213,95%CI:1.017~1.447)、网络成瘾(OR=1.625,95%CI:1.359~1.942)是网络欺凌的危险因素,家庭经济好(OR=0.382,95%CI:0.209~0.699)、与父母关系一般(OR=0.327,95%CI:0.154~0.691)、与父母关系好(OR=0.397,95%CI:0.191~0.827)、健康自评好(OR=0.780,95%CI:0.612~0.994)、学生干部(OR=0.811,95%CI:0.674~0.977)、有密切朋友(OR=0.313,95%CI:0.145~0.676)是网络欺凌的保护因素;两水平零模型显示,高校大学生网络欺凌在班级水平(水平2)上的方差具有统计学意义(χ~2=9.006,P<0.05),表明数据在高水平上具有聚集性,层次结构不能忽略;两水平Logistic回归模型结果显示,喝酒(OR=1.287,95%CI:1.066~1.553)、每天上网时间4~6h(OR=1.298,95%CI:1.063~1.586)、每天上网时间>6h(OR=1.419,95%CI:1.106~1.820)、社交软件数>2个(OR=1.218,95%CI:1.017~1.458)、网络成瘾(OR=1.576,95%CI:1.314~1.891)是网络欺凌的危险因素,家庭经济好(OR=0.363,95%CI:0.197~0.669)、与父母关系一般(OR=0.324,95%CI:0.151~0.693)、与父母关系好(OR=0.401,95%CI:0.191~0.842)、学生干部(OR=0.823,95%CI:0.682~0.993)、有密切朋友(OR=0.293,95%CI:0.134~0.640)是网络欺凌的保护因素。结论:受网络欺凌行为问卷适用于评价贵州省高校大学生群体;贵州省高校大学生网络欺凌检出率较高;贵州省高校大学生网络欺凌在班级水平上存在聚集性,说明多水平模型分析其网络欺凌影响因素具有合理性;高校大学生网络欺凌发生与其个人家庭情况、班级情况、生活行为及网络行为均有关系。
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