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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 인구사회학적 및 스마트폰사용 특성뿐만 아니라 스트레스, 자아요인 및 정서요인에 따른 스마트폰중독정도를 알아보고 이들 변인과 스마트폰중독정도의 상호관계와 영향을 분석함으로써 대학생의 스마트폰중독정도를 낮추는 보건교육의 내용 개발 및 시행에 활용될 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.
- 본 연구는 대학생의 스트레스, 자아요인, 정서요인과 스마트폰중독정도의 관련성을 검토하고자 시도하였다. 2016년 12월 16일부터 2016년 12월 23일까지 J시 소재 2개 대학에서 임의 추출된 대학생 261명에 대한 구조화된 무기명 자기기입식 설문조사 결과가 분석되었다.
- 본 연구는 이러한 요소를 측정하는 척도를 활용하여 모형을 수립하였고 이들의 상호작용 및 스마트폰중독 정도에 대한 영향력을 파악하였다. 대학생의 스트레스,자아요인 및 정서요인의 수준을 관리함으로써 스마트폰중독정도를 낮출 수 있음이 파악되었고 특히, 정서요인을 관리함으로써 스마트폰중독정도를 개선시킬 수 있는 가능성이 확인되었다.
- 본 연구의 목적은 대학생의 스트레스, 자아요인, 정서 요인 및 스마트폰중독정도의 상호관계와 요인간의 영향력을 파악하는 것으로 구체적인 사항은 다음과 같다.
가설 설정
- 공격성은 타인의 정신 및 신체에 위해를 가하여 고통을 주는 정서적인 문제로 스마트폰중독과의 간련성조사가 필요하다[14]. 이와 같이 상호 관련성을 정리하여 보면, 스트레스는 자아요인 및 정서요인에 영향을 미치고, 자아요인은 정서요인과 관련되어 있으며, 스트레스, 자아요인 및 정서요인은 스마트폰중독정도에 직간접적인 영향이 있는 것으로 연구모형을 가정할 수 있다.
제안 방법
- 2) 조사대상 대학생의 스트레스, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성과 스마트폰중독정도간의 상관관계를 파악한다.
- 0)을 사용하여 최대우도법으로 모수를 추정하였다. 구조방정식에 사용된 변수는 각 모형 구성요소를 잠재변수로 하고 각각의 구성요소에 해당하는 변수들을 관측변수로 선택하였다. 변수의 선택은 각 경로에 대한 개별적인 단순분석에서 유의한 관련성을 가지고 이론적인 모형을 지지하면서도 모형적합도에 있어서 적절한 모형을 구성하는 변수를 선택하였다.
- 구조방정식에 사용된 변수는 각 모형 구성요소를 잠재변수로 하고 각각의 구성요소에 해당하는 변수들을 관측변수로 선택하였다. 변수의 선택은 각 경로에 대한 개별적인 단순분석에서 유의한 관련성을 가지고 이론적인 모형을 지지하면서도 모형적합도에 있어서 적절한 모형을 구성하는 변수를 선택하였다. 스트레스는 자아요인 및 정서요인에 영향을 미치고[4], 이를 매개하여 스마트폰중독정도와 관련되어 있으며[10], 자아 요인은 스마트폰중독정도에 직접영향을 미치고[12][14],정서요인의 자기통제력[5], 자기효능감[6] 및 자아존중감[7]에 영향을 미치며, 이를 매개로 스마트폰중독정도와 관련성이 있고, 정서요인의 우울 및 불안[8], 충동[17] 및 공격성[18]은 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다.
- 설문지는 일반적 특성으로 인구사회학적 6문항, 스마트폰사용 7문항으로 하였다. 스트레스는 10문항, 자아 요인의 자기통제력은 20문항, 자기효능감은 24문항 및 자아존중감은 10문항으로 하였고, 정서요인의 우울은 8문항, 불안은 8문항, 충동은 8문항 및 공격성은 8문항으로 하였으며, 스마트폰중독정도는 15문항으로 하였다.
- 스트레스에 대한 관측변수는 스트레스로 하였고, 자아요인에 관측변수는 자기통제력, 자아효능감 및 자아존중감으로 하였으며, 정서요인의 관측변수는 우울, 불안, 충동 및 공격성으로 하였다. 스마트폰중독정도에 대한 관측변수는 스마트폰중독정도로 하였다.
- 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 스트레스, 자아 요인 및 정서요인간의 인과관계를 추정하기 위하여 스트레스를 외생잠재변수로, 자아요인, 정서요인 및 스마트폰중독을 내생잠재변수로 하여 공분산 구조분석을 실시하였다. 그 결과 모델적합성은 양호하였으며, 내생 잠재변수에 대한 외생잠재변수의 효과를 보면, 자아요인은 스트레스로부터 경로계수가 –.
- 설문지는 일반적 특성으로 인구사회학적 6문항, 스마트폰사용 7문항으로 하였다. 스트레스는 10문항, 자아 요인의 자기통제력은 20문항, 자기효능감은 24문항 및 자아존중감은 10문항으로 하였고, 정서요인의 우울은 8문항, 불안은 8문항, 충동은 8문항 및 공격성은 8문항으로 하였으며, 스마트폰중독정도는 15문항으로 하였다. 절단점(cutoff point)이 없는 척도는 중앙값을 기준으로「낮은 군」과 「높은 군」으로 구분하여 t-test 및 ANOVA에서 스마트폰중독정도를 비교하였다.
- 앞에서 언급한 기존연구의 경로분석을 근거로 외생개념(스트레스)과 내생개념(자아요인, 정서요인 스마트폰중독정도)을 이론적 변수로 모델을 구축하였다. 스트레스에 대한 관측변수는 스트레스로 하였고, 자아요인에 관측변수는 자기통제력, 자아효능감 및 자아존중감으로 하였으며, 정서요인의 관측변수는 우울, 불안, 충동 및 공격성으로 하였다. 스마트폰중독정도에 대한 관측변수는 스마트폰중독정도로 하였다.
- 앞에서 언급한 기존연구의 경로분석을 근거로 외생개념(스트레스)과 내생개념(자아요인, 정서요인 스마트폰중독정도)을 이론적 변수로 모델을 구축하였다. 스트레스에 대한 관측변수는 스트레스로 하였고, 자아요인에 관측변수는 자기통제력, 자아효능감 및 자아존중감으로 하였으며, 정서요인의 관측변수는 우울, 불안, 충동 및 공격성으로 하였다.
- 또한 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 각 독립변수들의 영향력을 파악하기 위하여 단변량 분석에서 유의한 차이를 보인 변수를 독립변수로, 스마트폰중독정도 점수를 종속변수로 하여 다중 선형회귀분석을 실시하였다. 이때 범주형 변수들은 가변수(dummy)로 변환하여 사용하였으며, 가변수화 한 변수들은 성별, 학교생활만족도, 주중일별사용시간(시),주말일별사용시간(시), 스마트폰으로 신체활동 감소,스마트폰으로 수면장애이었다. 구조방정식모형은 Amos(ver 22.
- 스트레스는 자아요인 및 정서요인에 영향을 미치고[4], 이를 매개하여 스마트폰중독정도와 관련되어 있으며[10], 자아 요인은 스마트폰중독정도에 직접영향을 미치고[12][14],정서요인의 자기통제력[5], 자기효능감[6] 및 자아존중감[7]에 영향을 미치며, 이를 매개로 스마트폰중독정도와 관련성이 있고, 정서요인의 우울 및 불안[8], 충동[17] 및 공격성[18]은 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다. 이러한 기존연구의 스마트폰 중독정도에 대한 경로분석을 근거로 하여 외생잠재변수로는 스트레스를, 내생잠재변수는 자아요인, 정서요인과 스마트폰중독정도를 구조방정식 모형에 포함시켰으며, 각 경로계수는 유의한 것만을 경로도와 함께 표기하였다. 모든 통계량의 유의수준은 p<.
- 자료수집은 조사기간 동안에 연구윤리 및 조사내용을 숙지한 조사원이 대학을 방문하여 수업이 종료 된 강의실을 방문하여 대학생들에게 연구 참여의 동의를 얻은 후에 조사의 취지 및 내용, 설문작성 요령, 연구 참여 및 응답 철회 가능, 익명성보장 및 불이익이 없음을 설명하고 구조화된 무기명 자기기입식 설문지를 배부한 후 직접 작성토록 하여 현장에서 회수하였다
- 조사대상자의 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 단변량 분석에서 유의하였던 성별, 학교생활만족도, 주중일별사용시간(시), 주말일별사용시간(시), 스마트폰으로 신체활동감소, 스마트폰으로 수면장애, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성의 변수를 독립변수로, 스마트폰중독정도를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 [표 5]와 같다.
대상 데이터
- 본 연구는 대학생의 스트레스, 자아요인, 정서요인과 스마트폰중독정도의 관련성을 검토하고자 시도하였다. 2016년 12월 16일부터 2016년 12월 23일까지 J시 소재 2개 대학에서 임의 추출된 대학생 261명에 대한 구조화된 무기명 자기기입식 설문조사 결과가 분석되었다.
- 5, 최소 필요 표본수 217명으로 산출되었으며, 탈락률을 고려하여 400명을 조사대상으로 하였다. 설문조사를 위하여 J시에서 2개 대학을 선정하여 대학생 400명을 임의 추출하였다. 설문지는 314명으로부터 회수하였으며(회수율 78.
- 설문조사를 위하여 J시에서 2개 대학을 선정하여 대학생 400명을 임의 추출하였다. 설문지는 314명으로부터 회수하였으며(회수율 78.5%), 부실응답 설문지 53부를 제외한 261명의 자료를 분석 하였다.
- 자료수집은 2016년 12월 16일부터 12월 23일까지 기간 동안에 실시되었다. 자료 표본 수는 t-test, ANOVA,상관분석 및 다중회귀분석을 위해 G*Power 3.
데이터처리
- 스트레스, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성과 스마트폰중독정도의 상관관계를 알아보기 위하여 Pearson의 상관계수를 구하였다. 또한 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 각 독립변수들의 영향력을 파악하기 위하여 단변량 분석에서 유의한 차이를 보인 변수를 독립변수로, 스마트폰중독정도 점수를 종속변수로 하여 다중 선형회귀분석을 실시하였다. 이때 범주형 변수들은 가변수(dummy)로 변환하여 사용하였으며, 가변수화 한 변수들은 성별, 학교생활만족도, 주중일별사용시간(시),주말일별사용시간(시), 스마트폰으로 신체활동 감소,스마트폰으로 수면장애이었다.
- 조사대상자의 인구사회학적 특성, 스마트폰사용 특성, 스트레스,자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성에 따른 스마트폰 중독정도의 비교는 t-test 및 ANOVA로 검정하였다. 스트레스, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성과 스마트폰중독정도의 상관관계를 알아보기 위하여 Pearson의 상관계수를 구하였다. 또한 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 각 독립변수들의 영향력을 파악하기 위하여 단변량 분석에서 유의한 차이를 보인 변수를 독립변수로, 스마트폰중독정도 점수를 종속변수로 하여 다중 선형회귀분석을 실시하였다.
- 자료수집은 2016년 12월 16일부터 12월 23일까지 기간 동안에 실시되었다. 자료 표본 수는 t-test, ANOVA,상관분석 및 다중회귀분석을 위해 G*Power 3.1 프로그램[19]을 이용하여 산출하였으며, 유의수준 .05, 검정력.95, 효과크기 .15로 하여 검정력을 분석하였을 때, F기 각역 1.5, 최소 필요 표본수 217명으로 산출되었으며, 탈락률을 고려하여 400명을 조사대상으로 하였다. 설문조사를 위하여 J시에서 2개 대학을 선정하여 대학생 400명을 임의 추출하였다.
- 스트레스는 10문항, 자아 요인의 자기통제력은 20문항, 자기효능감은 24문항 및 자아존중감은 10문항으로 하였고, 정서요인의 우울은 8문항, 불안은 8문항, 충동은 8문항 및 공격성은 8문항으로 하였으며, 스마트폰중독정도는 15문항으로 하였다. 절단점(cutoff point)이 없는 척도는 중앙값을 기준으로「낮은 군」과 「높은 군」으로 구분하여 t-test 및 ANOVA에서 스마트폰중독정도를 비교하였다.
- 0)을 사용하였다. 조사대상자의 인구사회학적 특성, 스마트폰사용 특성, 스트레스,자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성에 따른 스마트폰 중독정도의 비교는 t-test 및 ANOVA로 검정하였다. 스트레스, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성과 스마트폰중독정도의 상관관계를 알아보기 위하여 Pearson의 상관계수를 구하였다.
이론/모형
- 이때 범주형 변수들은 가변수(dummy)로 변환하여 사용하였으며, 가변수화 한 변수들은 성별, 학교생활만족도, 주중일별사용시간(시),주말일별사용시간(시), 스마트폰으로 신체활동 감소,스마트폰으로 수면장애이었다. 구조방정식모형은 Amos(ver 22.0)을 사용하여 최대우도법으로 모수를 추정하였다. 구조방정식에 사용된 변수는 각 모형 구성요소를 잠재변수로 하고 각각의 구성요소에 해당하는 변수들을 관측변수로 선택하였다.
- 스마트폰중독정도는 한국정보화진흥원에서 2013년도에 개발한 성인용 스마트폰 중독 자가진단척도를 사용하였다[2]. 스마트폰중독 측정도구는 5점 리커트 척도, 총 15문항으로 구성되어 있고 점수의 범위는 15-75점까지로, 높은 점수일수록 스마트폰중독 수준이 높음을 의미한다.
- 스트레스는 Cohen, Kamarck & Mermelstein[4]이 개발한 도구를 사용하였으며, 스트레스 측정 도구는 5점 리커트 척도, 총 10문항으로 구성되었으며 점수의 범위는 10-50점까지로, 높은 점수일수록 스트레스 수준이 높음을 의미한다.
- 81이었다. 자기효능감은 김아영 및 차정은[23]이 개발하고 김아영[24]이 일부 수정한 척도를 사용하였다. 자기효능감 척도는 5점 리커트 척도, 총 24문항으로 구성되어 있고 점수의 범위는 24점에서 120점까지로, 높은 점수일수록 자기효능감 수준이 높음을 의미한다.
- 자아요인의 자기통제력은 Gottfredson & Hirschi[20]의 자기통제력 척도와 김현숙[21]의 자기통제평정척도를 참고하여 남현미[22]가 재구성한 것을 사용하였다.
- 87이었다. 자아존중감은 Rosenberg[25]가 개발하고 전병제[26]가 번안한 자아존중감 척도를 사용하였다. 자아존중감 척도는 5점 리커트 척도, 총 10문항으로 구성되어 있고 점수의 범위는 10-50점이며, 높은 점수 일수록 자아존중감이 높음을 의미한다.
- 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성은 김동일, 안의현[9]이 개발하고 김동일 외[27]이 타당화한 청소년 성격검사 NEO -PAS 중 스마트폰 중독과 상관이 높을 것으로 예상되는 우울, 불안, 충동 및 공격성에 대하여 각각 8문항씩 4점 리커트 척도, 총 32문항으로 구성되었다. 각 척도의 점수범위는 8-32점까지로, 높은 점수일수록 우울, 불안, 충동 및 공격성 수준이 높음을 의미한다.
성능/효과
- 각 척도의 점수범위는 8-32점까지로, 높은 점수일수록 우울, 불안, 충동 및 공격성 수준이 높음을 의미한다. NEO-PAS 중에서 우울, 불안, 충동 및 공격성만을 사용하였으므로 타당도 검증을 위하여 확인적 요인분석을 실시한 결과, 표준 요인부하량에서 우울은 .84,불안은 .8, 충동은 .69, 공격성은 .71로 모두 .5보다 크게 나타나 타당도는 양호하였으며, CMIN=.79, p=.38,NFI=1, CFI=1, TLI=1, RMSEA=0으로 나타나 기준에 적합하였다. 김동일[27]의 Cronbach’s α값은 .
- [표 1]과 같이 조사대상자의 스마트폰중독정도는 15점에서 75점의 범위에서 평균 41.33±9.53이었다.
- [표 2]와 같이 스마트폰사용 특성별 스마트폰중독정도는 주중이나 주말 일별스마트폰 사용시간이 3시간 이상인군이, 신체활동이 감소하거나 수면장애가 있는 군이 유의하게 높았다. 그 외 스마트폰의 사용기간, 사용시간대 및 사용목적은 유의한 차이를 보이지 않았다.
- [표 4]와 같이 스마트폰중독정도와 관련요인들 간의 상관관계를 보면, 스마트폰중독정도는 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감과는 유의한 음의 상관관계를 보였고 스트레스, 정서요인의 우울, 불안,충동 및 공격성과는 유의한 양의 상관관계를 나타냈다.
- 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성은 김동일, 안의현[9]이 개발하고 김동일 외[27]이 타당화한 청소년 성격검사 NEO -PAS 중 스마트폰 중독과 상관이 높을 것으로 예상되는 우울, 불안, 충동 및 공격성에 대하여 각각 8문항씩 4점 리커트 척도, 총 32문항으로 구성되었다. 각 척도의 점수범위는 8-32점까지로, 높은 점수일수록 우울, 불안, 충동 및 공격성 수준이 높음을 의미한다. NEO-PAS 중에서 우울, 불안, 충동 및 공격성만을 사용하였으므로 타당도 검증을 위하여 확인적 요인분석을 실시한 결과, 표준 요인부하량에서 우울은 .
- 다중회귀분석결과 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 높았으며, 투입된 변수들의 설명력은 52%이었다. 공분산 구조분석 결과, 스트레스, 자아 요인 및 정서요인과 스마트폰중독정도의 인과관계가 확인되었으며, 스마트폰중독정도에 더 큰 영향을 미치는 요인은 정서요인으로 나타났다. 따라서 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 스트레스, 자아요인 및 정서요인에 대한 보건교육프로그램을 개발하여 대학생의 스마트폰중독정도를 낮추는데 활용할 필요가 있다고 본다.
- 그 결과 모델적합성은 양호하였으며, 내생 잠재변수에 대한 외생잠재변수의 효과를 보면, 자아요인은 스트레스로부터 경로계수가 –.38, 정서요인은 스트레스로부터 .25, 자아개념으로부터 –.41, 스마트폰중독정도는 자아요인으로부터 -.47, 정서요인으로부터 .9로 나타났다.
- 그 결과 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 요인으로는 스마트폰으로 신체활동감소, 스마트폰으로 수면장애, 자아요인의 자기통제력, 정서요인의 충동이 유의한 변수로 선정되었다. 즉, 스마트폰으로 신체활동이 감소할수록, 스마트폰으로 수면장애가 있을수록, 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 유의하게 높았으며, 투입된 변수들의 설명력은 52%이었다.
- 인구 사회학적 특성별 스마트폰중독정도는 여성이, 학교생활만족도가 낮은 군이 유의하게 높았다. 그 외 연령, 체질량지수, 가정생활만족도는 유의한 차이를 보이지 않았다.
- 대학생의 스마트폰중독정도는 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감과는 음의 상관관계를, 스트레스, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성은 양의 상관관계를 보였다. 다중회귀분석결과 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 높았으며, 투입된 변수들의 설명력은 52%이었다. 공분산 구조분석 결과, 스트레스, 자아 요인 및 정서요인과 스마트폰중독정도의 인과관계가 확인되었으며, 스마트폰중독정도에 더 큰 영향을 미치는 요인은 정서요인으로 나타났다.
- 대학생의 스마트폰중독정도 점수는 평균 41.33±9.53이었고 인구사회학적 특성별에서는 여성이, 학교생활만족도가 낮은 군이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
- 대학생의 스마트폰중독정도는 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감과는 음의 상관관계를, 스트레스, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성은 양의 상관관계를 보였다. 다중회귀분석결과 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 높았으며, 투입된 변수들의 설명력은 52%이었다.
- 본 연구는 이러한 요소를 측정하는 척도를 활용하여 모형을 수립하였고 이들의 상호작용 및 스마트폰중독 정도에 대한 영향력을 파악하였다. 대학생의 스트레스,자아요인 및 정서요인의 수준을 관리함으로써 스마트폰중독정도를 낮출 수 있음이 파악되었고 특히, 정서요인을 관리함으로써 스마트폰중독정도를 개선시킬 수 있는 가능성이 확인되었다. 대학생의 스마트폰중독정도를 낮추는 보건교육프로그램의 개발 및 시행에서 스트레스와 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성을 낮추고, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감을 높이는 내용에 집중해 볼 필요가 있다고 판단된다.
- 13으로 2에 가깝게 나타나 자기상관이 없는 것으로 나타났다. 독립변수들 간의 다중공선성(multicollinearity)을 검토한 결과, VIF(Variance Inflation Factor) 지수 값이 최소 1.1에서 최대 3.22까지로, 모두 10이하로 나타나 다중공선성은 없는 것으로 나타났다.
- 상황에 성공적으로 대처하는 자기효능감이나 자신을 수용하고 존중하는 자아존중감보다는 자신의 사고, 행동 및 정신상태를 조절하는 자기통제감이 스마트폰중독정도와 관련성이 높은 것으로 판단된다. 또한 희망과 현실적인 괴리인 우울, 긴장으로 발생되는 불안이나 타인의 신체 및 정신에 위해를 가하는 폭력성보다는 어떤 행동을 하고 싶은 마음의 자극인 충동이 스마트폰중독 수준을 높인다는 결과를 확인하였다. 이러한 결과는 자아 및 행동의 조절 능력을 관리함으로써 스마트폰중독 정도를 낮춰볼 수 있음을 시사하고 있다.
- [표 3]과 같이 스트레스, 자아요인 및 정서요인에 따른 스마트폰중독정도를 중앙값을 기준으로 낮은 군과 높은 군으로 구분하였다. 분석결과 스마트폰중독정도는 스트레스가 높은 군이, 자아요인의 자기통제력이 낮은 군이, 자아존중감이 낮은 군이, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성이 높은 군이 유의하게 높았다. 자아 요인의 자기효능감은 유의한 차이를 보이지 않았다.
- 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 독립변수들의 설명력을 파악하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과스마트폰으로 신체활동이 감소할수록, 수면장애가 있을수록, 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 높았으며, 이들 전체 변수의 설명력은 52%로 나타났다. 대학생의 스트레스가 스마트폰중독정도를 높인다는[31] 지적은 본 연구의 회귀분석에서는 확인되지 않았다.
- 스마트폰중독정도와 스트레스, 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감, 정서요인의 우울, 불안,충동 및 공격성들 간의 상관관계를 보면, 스마트폰중독 정도는 자아요인의 자기통제력, 자기효능감 및 자아존중감은 음의 상관관계를, 스트레스, 정서요인의 우울,불안, 충동 및 공격성은 양의 상관관계를 보였다. 스트레스를 극복할 수 있는 능력[10][11], 자신을 존중하고 상황에 적절히 대처하는 자아요인[12-14][29], 자신에 대한 긍정적인 인식, 두려움과 행동을 조절하고 타인에 위해를 주는 행동을 통제하는 능력[15][18][30] 등이 스마트폰의 건전한 사용과 연관성이 있음을 보여준다.
- 스마트폰사용 특성에서는 주중이나 주말에 일별스마트폰 사용시간이 3시간 이상인군, 스마트폰으로 신체활동이 감소하거나 수면장애가 있는 군이 유의하게 높았다. 스트레스가 높은군, 자아요인에서 자기통제력 및 자아존중감이 낮은군, 정서요인에서 우울, 불안, 충동 및 공격성이 높은군이 스마트폰중독정도가 높게 나타났다. 농촌지역 중학생 대상으로 스마트폰 중독에서 여학생이 높게 나타난 결과는[14] 대학생의 스마트폰중독정도에서도 이어지고 있었고 대학생 대상 연구의 결과[12][16]를 뒷받침하였다.
- 따라서 대학생의 스마트폰중독정도는 일반적 특성에서 확인된 인구사회학적 및 스마트폰사용 특성의 여러 요소들과의 차이뿐 만아니라 스트레스, 자아요인 및 정서요인과도 밀접한 관련성이 있었다. 스트레스는 스마트폰중독정도에 자아요인 및 정서요인을 통하여, 자아 요인은 정서요인을 통한 간접적인 영향 및 직접적인 영향이 있었고, 정서요인은 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 53이었다. 인구 사회학적 특성별 스마트폰중독정도는 여성이, 학교생활만족도가 낮은 군이 유의하게 높았다. 그 외 연령, 체질량지수, 가정생활만족도는 유의한 차이를 보이지 않았다.
- 자아요인의 자기통제력은 Gottfredson & Hirschi[20]의 자기통제력 척도와 김현숙[21]의 자기통제평정척도를 참고하여 남현미[22]가 재구성한 것을 사용하였다. 자기통제력 측정 도구는 5점 리커트 척도, 총 20문항으로 구성되었으며 점수의 범위는 20-100점까지로,높은 점수일수록 자기통제력 수준이 높음을 의미한다. 남현미[22]의 Cronbach’s α값은 .
- 분석결과 스마트폰중독정도는 스트레스가 높은 군이, 자아요인의 자기통제력이 낮은 군이, 자아존중감이 낮은 군이, 정서요인의 우울, 불안, 충동 및 공격성이 높은 군이 유의하게 높았다. 자아 요인의 자기효능감은 유의한 차이를 보이지 않았다.
- 9로 나타났다. 정서요인은 자아요인보다는 스마트폰중독정도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스트레스와 자아요인 및 정서요인과의 관련성[10][11], 자아 요인과 정서요인과의 관련성[12][13], 정서요인과 스마트폰중독정도의 관련성[14][15]이 확인되었다.
- 그 결과 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 요인으로는 스마트폰으로 신체활동감소, 스마트폰으로 수면장애, 자아요인의 자기통제력, 정서요인의 충동이 유의한 변수로 선정되었다. 즉, 스마트폰으로 신체활동이 감소할수록, 스마트폰으로 수면장애가 있을수록, 자아요인의 자기통제력이 낮을수록, 정서요인의 충동이 높을수록 스마트폰중독정도가 유의하게 높았으며, 투입된 변수들의 설명력은 52%이었다.
- 05로 나타나 좋은 모델로 볼 수 있었다. 증분적합지수에서는,표준적합지수(NFI)는 .9이상인 .98로 모형의 적합도는 만족하였고, 비표준적합지수(TLI)는 .9이상인 .98로 적합도가 양호하였으며, 비교부합지수(CFI)는 .9이상인 .99로 적합도가 양호하게 나타났다.
- 회귀모형의 진단을 위한 자기상관(autocorrelation)을 검토한 결과, DW(Durbin-Watson) 지수 값이 2.13으로 2에 가깝게 나타나 자기상관이 없는 것으로 나타났다. 독립변수들 간의 다중공선성(multicollinearity)을 검토한 결과, VIF(Variance Inflation Factor) 지수 값이 최소 1.
후속연구
- 본 연구는 일개 지역의 일부 대학생을 대상으로 한 소규모 표본에 대한 단면적조사이므로 이 결과를 전체대학생의 스마트폰중독으로 확대 해석하는 데는 제한이 있다. 추후 연구에서는 대규모의 표본을 대상으로 대학생의 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 추가적인 요인에 대한 구조모형 분석이 필요하다고 본다.
- 본 연구는 일개 지역의 일부 대학생을 대상으로 한 소규모 표본에 대한 단면적조사이므로 이 결과를 전체대학생의 스마트폰중독으로 확대 해석하는 데는 제한이 있다. 추후 연구에서는 대규모의 표본을 대상으로 대학생의 스마트폰중독정도에 영향을 미치는 추가적인 요인에 대한 구조모형 분석이 필요하다고 본다.
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