Oldal 24 [24]
A KÖZÖSSÉGI OLDALAK PROBLÉMÁS HASZNÁLATA ® 23
közötti páronkénti, nem kontrollált kapcsolatokat is, de jelen fejezetben szövege¬
sen csak a többváltozós elemzés eredményeit ismertetjük. Utóbbi során egy biná¬
ris logisztikus regressziós modell került létrehozásra a problémás közösségiol¬
dal-hasznälat riziköjanak magyaräzatära (0 = Nincs jelen, 1 — Jelen van a rizikó
a problémas k6zésségioldal-hasznalatra), ENTER-modszerrel, mely a szociode¬
mográfaai és pszichológiai prediktor-változókat egyszerre tartalmazta. A létreho¬
zott bináris logisztikus regressziós modell a problémás közösségioldal-használat
rizikójának jelenlétének becslésére szignifikánsan jobbnak bizonyult, mint a ki¬
induläsi, prediktor-vältozökat meg nem tartalmazö modell (x’(28)=127,40;
p<0,001; Cox & Snell R’=0,16; Nagelkerke R’=0,45). A letrehozott modell 95,8%¬
ban helyesen jósolja be a résztvevők csoporttagságát összességében, ami csupán
csekély mértékű, 1,390-nyi emelkedést jelent a kiindulási modell által nyújtott
klasszifikációs teljesítményhez (94,496) képest. A közösségioldal-használatra vo¬
natkozó rizikót mutató személyek besorolási pontossága a modell alapján 32,3%.
A modellbe bevont magyarázó változók közül egyedül a hátrányos anyagi helyzet
bizonyult szignifikánsnak, ami szignifikáns negatív együttjárást mutatott a közös¬
ségioldal-használat kockázatával. A mutató egy egységnyi növekedése esetén 19%¬
kal kisebb a problémás közösségioldal-használat kockázatának esélye.
4. táblázat: Bináris logisztikus regressziós modellek: szociodemográfiai és pszichológiai
tényezők kapcsolata a közösségi oldalakra vonatkozó problémás használat rizikójával a
magyarországi 18-64 éves népesség körében (az OLAAP 2019 vizsgálat adatai alapján)
Páronkénti, nemkontrollált Többváltozós modell a
összefüggések a közösségi ! közösségi oldalakra vonat¬
oldalakra vonatkozó prob- ! kozó problémás használat
lémás használat rizikójával" ! rizikójának előrejelzésére?
OR [95% CI] p OR [95% CI] p
Női nem (ref. férfi nem) 1,27 [0,79-2,04] | 0,318 | 1,53 [0,58-4,05] | 0,391
Eletkor 0,97 [0,95-0,99] | 0,002 | 0,96 [0,92-1,00] | 0,062
Testtömeg-index (BMI) 0,95 [0,89-1,01] | 0,109 | 1,05 [0,94-1,17] | 0,427
Települesmeret (ref.: 50 ezer fö alatti lakosságú település)
legalább 50 ezer fős vidéki város 4,36 [2,56-7,43] | <0,001 | 2,02 [0,73-5,57] 0,176
1 A páronkénti kapcsolatok tesztelése külön-külön elvégzett bináris logisztikus regressziós
modellek keretében történt, melyben a kimeneti változó a problémás közösségioldal-hasz¬
nálat rizikója (0 — Nincs jelen, 1 — Jelen van), míg a magyarázó változó az adott sorban
megemlített változó volt.
2 Bináris logisztikus regressziós modell, melyben a kimeneti változó a problémás közössé¬
gioldal-hasznälat riziköja (0 = Nincs jelen, 1 = Jelen van), míg magyarázó változóként az
elsö oszlopban felsorolt vältozökat egyszerre tartalmazta a modell (N=757; 54,7%).