Arab Educational Information Network

هدفت الدراسة إلى تقويم الجودة السيكومترية لمقياس إدمان تطبيقات الهواتف الذكية لـ (Csibi et al. 2016) المكون من ست مفردات باستخدام التحليل العاملي وتحليل الشبكات العصبية الاصطناعية، وتقدير نسبة حدوثه لعينة من المراهقين من طلاب الجامعة في المجتمع المصري. وتم إدارة لينك إلكتروني على مجموعات الوتساب، وتكونت عينة الدراسة من 296 طالباً وطالبة بكلية التربية في جامعة قناة السويس، وتوزعت حسب الجنس إلى 40 (13.5%) من الذكور، و296 (86.5%) من الإناث بمتوسط عمر 19.47 عامًا وانحراف معياري 0.96. وقد توصلت النتائج إلى أن التحليل العاملي الاستكشافي قد أفرز عاملًا عامًا لمظاهر الإدمان القائم على تطبيقات الهواتف الذكية، وأثبت مطابقة جيدة مع بيانات العينة (CFI=0.96; TLI=0.95) ولكن لم يتطابق مع البيانات في ضوء مؤشر (RMSEA=0.14) وحدث تحسن لهذا المؤشر بعد إضافة العلاقة بين خطأي القياس الواقع على مفردتين، ودرجة مرضية من ثبات الاتساق الداخلي أوميجا تربيع 0.85، وتم تحليل المقياس في ضوء مؤشرات المركزية وهي البينية والقرب وقوة التأثير في تحليل الشبكات العصبية الاصطناعية، وأفرز التحليل أن المفردات P2 وP3 وP1 أكثر جودة سيكومترية، واتضح توافر إدمان تطبيقات الهواتف بدرجة متوسطة، وأن نسبة مدمني تطبيقات الهواتف الذكية بلغت حوالي 36.8%، وقد أوصت الدراسة بأهمية التكامل بين مدخلي التحليل العاملي وتحليل الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل بنية المفاهيم النفسية لإعطاء رؤية أكثر وضوحًا لدينامية المفاهيم النفسية. (الملخص المنشور)

The study evaluated the psychometric quality of the Smartphone Application-Based Addiction Scale for Cisibi et al. (2016) using artificial neural network analysis, and estimate the percentage of its occurrence among a sample of Edyptian adolescents from university students in the Egyptian community. using an electronic link on groups of students at Suez Canal University, the study sample consisted of 296 male and female distributed to gender to 13.5% male and 145 (86.5%) girls, (M=19.4, SD=0.96). The exploratory factor analysis revealed one factor for the manifestations of smartphone addiction, and the general factor model proved a good fit with the sample data (CFI=0.96; TLI=0.95) and after adding relationship between the error variances of two item (RMSEA=0.068), and a satisfactory degree of omega squared internal consistency (0.85), and the network analysis using centerlity indices revealed that P2, P3, and P1 were the most psychometric quality, while factor analysis demonstrated that P1, P3, and P4 were the most important, the percentage of Smartphone Application-Based Addiction among adolescent university students reached (36.8%%). The study recommended the importance of relying on this scale in diagnosing smartphone application addiction and psychometric integration between factor analysis and network analysis to give a clearer vision of dynamics the psychological concepts. (Published abstract)