Seite 33 [33]
32 = KIRÄLY ORSOLYA - SZABÖ ATTILA - DEMETROVICS ZSOLT - PAKSI BORBÁLA
- Jelen van a telefontól való függés rizikója), ENTER-módszerrel, mely a szo¬
ciodemográfiai és pszichológiai prediktor-változókat egyszerre tartalmazta.
A létrehozott modell a telefontól való függés meglétének becslésére szignifi¬
kánsan jobbnak bizonyult, mint a kiindulási, prediktor-változókat még nem
tartalmazö modell (x’(27)=179,87; p<0,001; Cox & Snell R’=0,19; Nagelkerke
R’=0,32), és összességében a résztvevők csoporttagsagat 87,0%-ban, a telefon¬
tól való függéssel jellemezhető személyeket pedig 32,4%-ban jösolta be helyesen.
A többváltozós bináris logisztikus regressziós modellbe bevont magyarázó
változók közül a kérdezett életkora, a településméret, az anómia, az élettel való
általános elégedettség és a rumináció bizonyult szignifikánsnak. Az életkor
szignifikáns negatív együttjárást mutatott a telefontól való függéssel, vagyis az
a fiatalabbak körében fordul inkább elő. A fővárosban lakás 76%-kal növelte a
telefontól való függés esélyét. Az anómia és az élettel való általános elégedett¬
ség szignifikáns és pozitív kapcsolatot mutattak a telefontól való függéssel, míg
a rumináció szignifikáns negatív kapcsolatot. Az anómia-összpontszám egy¬
ségnyi növekedése esetén 17,590-kal magasabb, az élettel való általános elége¬
dettség egységnyi növekedése esetén több mint 20096-kal magasabb, a Rumi¬
natív Válaszstílus Kérdőív egy egységnyi növekedése esetén pedig 790-kal kisebb
a telefontól való függés esélye.
4. táblázat: Bináris logisztikus regressziós modellek: szociodemográfiai és pszichológiai
tényezők kapcsolata a telefontól való függéssel a magyarországi 18-64 éves népesség
körében (az OLAAP 2019 vizsgálat adatai alapján)
Páronkénti, nemkontrollált Többváltozós modell
összefüggések a telefontól való a telefontól való függés
függésselé előrejelzésére"
OR [95% Cl] p OR [95% Cl] p
Női nem (ref.: férfi nem) 0,76 [0,56-1,02] | 0,071 0,88 [0,55-1,40] | 0,584
Eletkor 0,97 [0,96-0,98] | <0,001 | 0,97 [0,95-0,99] | 0,003
Települesmeret (ref.: 50 ezer fö alatti lakosságú település)
legalább 50 ezer fős vidéki város 0,75 [0,47-1,18] 0,209 0,82 [0,43-1,55] 0,536
Budapest 2,41 [1,70-3,43] <0,001 1,76 [1,02-3,05] 0,043
6 A páronkénti kapcsolatok tesztelése külön-külön elvégzett bináris logisztikus regressziós
modellek keretében történt, melyben a kimeneti változó a telefontól való függés (0 — Nincs
jelen, 1 — Jelen van), míg a magyarázó változó az adott sorban megemlített változó volt.
7 Bináris logisztikus regressziós modell, melyben a kimeneti változó a telefontól való füg¬
ges (0 = Nincs jelen, 1 — Jelen van), míg magyarázó változóként az első oszlopban felsorolt
vältozökat egyszerre tartalmazta a modell (N=840; 60,7%).