网络成瘾的认知诊断及其CD-CAT的研究

发布时间：2019-11-25 16:22

【摘要】：传统的网络成瘾的诊断评估只能给出网瘾患者宏观水平上的总分,不能分析他们的网络成瘾临床症状详细的剖面信息,但可能总分相同,症状不一样,这样就无法对患者进行针对性的干预与治疗,这对心理卫生健康事业的发展产生不利影响。但认知诊断能同时兼顾宏观水平和微观水平的诊断和评估。同时,传统网络成瘾量表对所有患者均是千篇一律,计算机自适应测验能够“量体裁衣,因人施测”。结合认知诊断理论及计算机自适应测验两者的优势,可以更好的对网络成瘾患者进行诊断分析。因此本研究的主要目的是实现网络成瘾的计算机化自适应测验的认知诊断。本研究有两个研究构成,研究一有两个子研究目的:(一)在认知诊断理论下编制网络成瘾症状自评量表,并确定网络成瘾症状自评量表的测验Q阵,进一步分析网络成瘾症状自评量表的信效度;(二)实现网络成瘾症状自评正式量表的认知诊断,了解被试的症状模式分布情况及被试症状剖面信息。研究二的主要研究目的是构建CD-CAT系统,在不同项目选择最佳认知模型的情境下,实现对1558名被试网络成瘾的认知诊断。研究结果表明:1.在认知诊断测验编制理论指导下,基于DSM-V的网络成瘾的症状标准,自编的网络成瘾症状自评正式量表,共有209道题构成。在经典测量理论(CTT)下,Cronbach’sα系数和分半信度均达到了0.9以上。在认知诊断理论下,属性边际判准(MMR)及模式判准率(PMR)均在0.975以上;cui分类一致性信度在MAP分类估计下属性一致性系数大部分在0.9以上,只有A8的一致性系数较低,0.71,且模式一致性系数为0.77;以传统网络成瘾量表为效标,网络成瘾症状自评量表诊断结果与效标量表诊断结果的相关性较高(r=0.746,r=0.796)。说明量表有良好的信效度。2.对传统诊断与认知诊断的比较结果发现:对6名被试的诊断结果进行详细分析,可知,被试B1-B3总体判断为无网瘾,但被试B2、B3有的临床症状具备概率已经超过50%,是潜在网瘾,应该给予科学性干预;被试B4-B6总体判断为网瘾,且网络成瘾概率一样,但是具体的临床症状具备概率各有不同。因此,基于认知诊断理论的网络成瘾症状自评量表能提供患者及潜在患者或无网络成瘾的被试的各个症状的剖面信息,能够提供更详尽的症状信息,从而为有针对性的治疗和预防服务。3.网络成瘾认知诊断表明:戒网机构被试的症状模式分布较散,网瘾者网瘾侧重各不同,但更易出现耐受性高,社会功能损害严重等症状;正常被试的症状模式大多集中在“000000000”和“000000010”两种症状模式,较多出现使用网络回避或缓解负性情绪。4.网络成瘾CD-CAT的终止策略在固定测验长度为100题的基础前提下,不同的终止策略(后验概率)的结果如下,不同终止策略下属性边际判准率均在0.887-0.972之间,模式判准率随着后验概率的增加而有所提高,从后验概率0.75开始,模式判准率在0.6以上。因此说明网络成瘾CD-CAT具有良好的诊断效果。5.网络成瘾CD-CAT诊断结果与效标量表1的诊断结果的相关性在0.761以上,与效标量表2的诊断结果相关性在0.817以上,与研究一的网络成瘾症状自评量表的诊断结果的相关性在0.921。可见,网络成瘾CD-CAT测验具有良好的效标关联效度。6.对网络成瘾CD-CAT的预测有效性进行检查,发现敏感度和特异性均有较好的结果,且ROC曲线下的面积为0.956,表示网络成瘾的CD-CAT诊断试验的诊断准确度较高。综上所述,相比传统诊断,认知诊断不仅能从宏观层面判断是否为网络成瘾,也可从微观层面分析被试网络成瘾的成因,提供患者及潜在患者或无网络成瘾的被试的各个症状的剖面信息,从而为有针对性的治疗和预防提供参考性信息。同时,本研究中,网络成瘾CD-CAT测验平均使用的项目数均小于80题,而纸笔测验的量表题目为209题,相比而言,CD-CAT的测试题目大大减少,不仅大大提高了测试的效率,还减轻了被试的测试负担,避免了被试倦怠情绪的发生。同时,在CD-CAT研究中,认知诊断的计算机自适应测验的诊断模型从单一化到选择最佳模型化,为测量数据的多样化的评估情境提供了解决方案,拓广了认知诊断的应用面。
【图文】：

A1 0.191 0.751 1.000 0.019 0.008 0.994A2 0.000 0.001 0.338 1.000 1.000 0.563A3 0.003 0.009 0.008 0.122 0.001 1.000A4 0.332 0.002 0.007 0.080 0.999 1.000A5 0.229 0.999 0.167 0.995 0.998 0.999A6 0.001 0.200 0.969 1.000 1.000 1.000A7 0.003 0.010 0.004 1.000 0.938 0.064A8 0.047 0.052 0.714 1.000 0.210 1.000A9 0.000 1.000 0.814 1.000 1.000 1.000P 0.000 0.011 0.282 0.999 0.999 0.999注：属性后验概率满足大于 0.50，指个体可能满足网络成瘾某个症状标准。P 表示网络成瘾的概率。B1—B3 为正常被试；B4—B6 为网瘾被试。

图 3 网络成瘾 CD-CAT 的 ROW 曲线图由表 13 可知，网络成瘾的 CD-CAT 诊断测验的 ROC 曲线下的面积为 0.95表示网络成瘾的 CD-CAT 诊断试验的诊断准确度较高。相应的标准误为 0.007P=0.000，95%显著性水平下的置信区间为（0.942,0.970）。表 14 ROC 曲线下面积统计量面积 标准误 渐近 sig.渐近 95%置信区间下限 上限0.956 0.007 0.000 0.942 0.970图 3 表明网络成瘾 CD-CAT 具有较理论的敏感度和特异性。现以网络成瘾CD-CAT 诊断网瘾根据为 0.5 进行划分，，计算得敏感度和特异性分别为 0.856 和0.914，说明网络成瘾 CD-CAT 具有较理想的区分效度。
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：B842.1

【参考文献】

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本文编号：2565784