智慧显著介导了学业压力、动机和手机成瘾之间的关系。值得注意的是，压力对智慧和手机成瘾的直接影响具有统计学意义，压力和动机对手机成瘾的间接影响也是如此。
手机已广泛影响人类生活方式和思维模式，相关研究显示极易引起上瘾行为。学生群体容易产生学业压力，手机成为减压方式但也会上瘾。学业动机影响上瘾风险。智慧（wisdom）被定义为判断事物和行为的能力，有助减压和提升动机。先前研究显示智慧能降低压力和促进动机，也能中介网络成瘾与压力关系。
这篇研究采用了拉扎勒-福克曼应对模型，探究智慧是否中介学业压力-手机上瘾和学业动机-手机上瘾关系。
本研究采用网络横断面调查设计，受试对象为哈马丹市两个高中的女高中生共计900名，其中391名完成问卷，经复核后有效样本为375名。受试者平均年龄15.31岁，家庭月收入分为几个阶段，包括上千美元、500-1000美元、200-500美元和200美元以下。
问卷内容包括Gadzella学业压力量表、Harter学业动机量表、Ardelt智慧量表和Koo移动设备成瘾量表。Gadzella量表含51题测量5类压力源和4类压力反应，信度为0.80;Harter量表含33题，采用两极式问法测量内外动机，信度为0.92;Ardelt量表含30题，分为3个维度，每个维度信度在0.71-0.75之间，整体信度为0，76;Koo量表含20题，通过自我报告法量化成瘾程度，信度为0.92。此外，还收集对象基本社人口特征。
根据量表结果将受试者分类为成瘾组、重用户组和普通用户组。最后，选择Pearson相关分析和路径分析探讨变量关联，Preacher程序进行路径分析，研究学业压力、动机对成瘾的直接间接影响以及智慧的中介作用。
表2:学业压力、动机、智慧和手机成瘾的平均值、标准差以及正态性
表2显示了研究变量的描述性统计特征(平均值和标准差)。斜度和峰度统计量处于+1和-1范围内，表示研究变量符合正态分布。
表3:研究变量之间的相关矩阵
表3显示了变量之间的相关矩阵。学业压力与智慧呈显著负相关，学业动机与智慧呈显著正相关(P<0.01)。
图1:提出的中介模型(*P<0.05，**P<0.01)
采用路径分析研究智慧在学业压力与动机与手机成瘾关系中的中介作用。杜尔宾-沃特森检验值为1.58，处于1.5-2.5合适范围。分析还检验独立变量之间的非共线性，耐容指数和变异通膨因子均小于3和大于0.3，表明没有多重共线性。路径分析结果表明模型拟合良好。
表4:研究变量关系之间的标准系数和显著水平
评估模型适配度。卡方比据自由度值为2.11小于3，Goodness of fit index值为0.91，比较拟合指数值为0.93，标准拟合指数值为0.94，均大于0.9，均表明模型拟合度好。根均方误差近似值为0.057小于0.05，也证明模型适配度很好。
表5:BootStrap方法分析
总的来说，结果显示，智慧显著介导了学业压力、动机和手机成瘾之间的关系。值得注意的是，压力对智慧和手机成瘾的直接影响具有统计学意义，压力和动机对手机成瘾的间接影响也是如此。虽然动机对手机成瘾的直接影响并不显著，但智慧对手机成瘾有实质性的直接影响。这项调查揭示了这些变量的复杂动态，并强调了智慧在理解和解决手机成瘾方面的重要作用。
文献出处：
Yaghoobi, A., Karimi, K., Asoudeh, M. et al. Associations Between Academic Motivation, Academic Stress, and Mobile Phone Addiction: Mediating Roles of Wisdom. Int J Ment Health Addiction (2024). https://doi.org/10.1007/s11469-024-01269-1
