Der Einfluss von Informationsquellen auf die psychische Gesundheit während der COVID-19-Pandemie

Hypothesen und Forschungsfragen:

Hypothese 1: Der Medienkonsum aller Informationsquellen wird signifikant mit Depressions- und Angstsymptomen verbunden sein, wobei ein erhöhter Medienkonsum im Allgemeinen mit einem höheren Maß an Gesundheitsangst, Depression und allgemeiner Angst verbunden ist.

Hypothese 2: Die Nutzung sozialer Medien und interaktiver Online-Plattformen zur Beschaffung von Nachrichten über die Pandemie wird im Vergleich zur Nutzung traditioneller Medien (z. B. Fernsehen, Radio und Zeitungen) mit einem höheren Maß an gesundheitlicher Angst, Depression und allgemeiner Angst verbunden sein. Das aktive Fernbleiben von Informationen wird darüber hinaus deutlich mit einem höheren Maß an gesundheitlicher Angst, Depression und allgemeiner Angst verbunden sein.

Forschungsfrage 1: Gibt es einen unterschiedlichen Effekt zwischen verschiedenen Informationsquellen auf Gesundheitsangst, Depression und allgemeine Angstzustände? Inwieweit und wie hängen verschiedene Informationsquellen mit Symptomen von Gesundheitsangst, Depression und allgemeiner Angst zusammen?

Erkundung:

Darüber hinaus werden die Ermittler explorativ untersuchen, inwieweit sich der Umfang der Nutzung verschiedener Informationsquellen auf Gesundheitsangst, Depression und allgemeine Angstzustände auswirkt. Die Forscher werden auch Effektgrößen mit Teilkorrelationen untersuchen, um Informationsquellen mit den größten und geringsten schädlichen Auswirkungen auf Gesundheitsangst, Depression und allgemeine Angstzustände zu untersuchen.

Darüber hinaus werden die Ermittler berichten, welche Informationsplattformen die Teilnehmer hinsichtlich der Informationen zum besten Umgang mit der Pandemie als am nützlichsten bezeichneten.

Statistische Analyse:

Es werden drei multiple Regressionsanalysen durchgeführt. 1) mit PHQ-9 als abhängiger Variable; und 2) die zweite mit GAD-7 als abhängige Variable; und 3) der dritte mit Gesundheitsangst als abhängiger Variable. Alle Analysen beziehen die verschiedenen Informationsquellen als Prädiktorvariablen ein und berücksichtigen gleichzeitig die Auswirkungen einer bereits bestehenden psychischen Erkrankung, des Geschlechts, des Alters und der Bildung. Für jede Regressionsanalyse werden Teilkorrelationen berichtet, die die Effektgröße der hypothetischen Prädiktoren darstellen, die mit Gesundheitsangst, Depression und allgemeiner Angst verbunden sind. Eine teilweise (halbpartielle) Korrelation liefert die am wenigsten verzerrte und am einfachsten interpretierbare Schätzung der Stärke einer Vorhersagebeziehung (Dudgeon, 2016). Es handelt sich um die Korrelation zwischen dem Ergebnis und den Aspekten des Prädiktors, die sich von allen anderen Prädiktoren unterscheiden. Als Korrelationstyp kann seine Größe nach den Kriterien von Cohen (1988) bewertet werden: klein >=0,10, mittel >=0,30, groß >=0,50.

Zu den Informationsquellen gehören: 1) nationale Fernseh- und Radiosender; 2) nationale und regionale sowie lokale Zeitungen; 3) Nutzung sozialer Medien zur Information; 4) Nutzung von Blogs, Podcasts, Foren oder anderen Internetquellen; 5) Informationen von Gleichgesinnten (d. h. Freunden und Familie); 6) Andere Informationsquellen; 7) Sich aktiv von Informationen fernhalten.

Multikollinearität und andere statistische Annahmen werden anhand von Untersuchungen überprüft. Die Multikollinearität wird anhand gemeinsamer Richtlinien bewertet (VIF < 5 und Toleranz > 0,2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007).

Alle im kommenden Papier behandelten Analysen und Fragen, die nicht in diesem vorregistrierten Protokoll vorab spezifiziert sind, werden als explorativ definiert.

Sensitivitätsanalysen und zufällige Teilstichprobenreplikationen der Hauptergebnisse werden nach Auswahl einer Zufallsstichprobe von Teilnehmern durchgeführt, die ein angemessenes Verhältnis zwischen der gesammelten Stichprobe und der erwachsenen Bevölkerung Norwegens gewährleisten.

Mögliche Transformationen:

Alle Variablen werden gemäß der empfohlenen Praxis in ihrem ursprünglichen und validierten Format bewertet, sofern dies im Hinblick auf die statistischen Annahmen möglich ist, die den vordefinierten Analysen zugrunde liegen (d. h. multiple Regression). Wenn dies jedoch im Hinblick auf die statistischen Annahmen, die den Analysen zugrunde liegen, nicht möglich ist, sind möglicherweise Transformationen (z. B. Quadratwurzel- oder Logarithmus-Transformationen) erforderlich, um intervallbasierte Methoden anzuwenden. Die Forscher untersuchen den Grad der Schiefe und bewerten ihn anhand der Annahmen und Analysen, bevor sie die geeignete Analyse auswählen. Die vorab registrierten und geplanten Analysen umfassen multiple Regressionen, sofern die Annahmen erfüllt sind. Alternativ wird ein nichtparametrischer Test verwendet.

Inferenzkriterien Angesichts der großen Stichprobengröße in dieser Studie definieren die Forscher ihr Signifikanzniveau vorab: p < 0,01, um die Signifikanz zu bestimmen.

Berechnung der Stichprobengröße und Trennschärfe:

Die vorliegende Studie ist Teil eines größeren Projekts, dessen erster Teil darauf abzielt, Informationsquellen-Prädiktoren für die psychische Gesundheit durch Regressionsanalysen zu untersuchen, und der zweite Teil darauf abzielt, Richtungsbeziehungen zwischen spezifischen Informationsquellen und deren Zentralität durch komplexe Systemansätze (d. h. Netzwerkanalyse). Folglich basieren Leistungsberechnungen auf der für Netzwerkanalysen erforderlichen Leistung. Gemäß den Power-Analyse-Richtlinien von Fried & Cramer (2017) wird empfohlen, dass die Anzahl der Teilnehmer dreimal so groß ist wie die Anzahl der geschätzten Parameter. Die konservativeren Empfehlungen von Roscoe (1975) für multivariate Forschung empfehlen jedoch eine Stichprobengröße, die zehnmal größer ist als die Anzahl der geschätzten Parameter. Nach diesen beiden Ansätzen sind also jeweils zwischen 1053 und 3510 Teilnehmer erforderlich. Die Daten werden drei Wochen lang gesammelt, und die Teilnehmer basieren auf einer repräsentativen und zufälligen Stichprobe norwegischer Erwachsener, die nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden und die gleichen Chancen zur Teilnahme an der Studie erhalten und eine digitale Einwilligung erteilen.

Fehlende Daten:

Das TSD-System (Services for Sensitive Data), eine Plattform, die in Norwegen zur Speicherung personenbezogener Daten verwendet wird, verifiziert Teilnehmer offiziell anhand einer Art nationaler ID-Nummer, um ihnen das volle Recht zu geben, ihre Daten jederzeit gemäß der europäischen DSGVO (Allgemeines) zurückzuziehen Datenschutzbestimmungen). Dementsprechend ist es den Teilnehmern jederzeit gestattet, ihre eigenen Daten zu widerrufen. Die Umfrage umfasst obligatorische Antwortfelder. Die Teilnahme ist freiwillig, ein Widerruf der angegebenen Daten ist jederzeit möglich. Die Ermittler erwarten nicht, dass die Teilnehmer ihre Daten zurückziehen und erwarten daher keine fehlenden Daten. Wenn Teilnehmer jedoch ihre Daten zurückziehen, führen die Ermittler modernste Analysen fehlender Daten durch und untersuchen stichprobenartig, ob Daten fehlen.