우리 자신과 우리 몸을 보는 방식을 개선하는 자가 안내 휴대전화 애플리케이션의 효과

절차:

참가자는 참가자 정보 시트(PIS)를 온라인으로 읽는 것으로 시작합니다. 온라인 동의 양식에 동의를 표시하면 참가자는 온라인 설문 조사 플랫폼(Qualtrics)에서 일련의 설문지를 작성하여 기준 등급을 얻습니다. 온라인 설문지는 신체 이미지, 신체 이미지 위험요인, 자기연민의 4가지 척도로 구성되어 있다. 참가자는 또한 성별 및 연령과 같은 인구통계학적 정보를 보고합니다.

다음으로 참가자는 전화 응용 프로그램을 다운로드하고 응용 프로그램을 탐색하도록 안내합니다. 이 연구의 프로그램에 대한 전화 응용 프로그램은 이 프로젝트(OS)의 감독자와 협력하는 싱가포르 기술 스타트업 회사인 Intellect Pte Ltd에서 제공합니다. 모든 참가자는 간단한 무작위화 절차를 사용하여 개입 또는 활성 대기자 명단 제어의 두 가지 조건 중 하나로 무작위화됩니다. 중재 조건의 참가자는 9일간의 신체 이미지 프로그램에 참여하고, 활성 대기자 통제 조건의 참가자는 9일간의 협력 학습 프로그램에 참여합니다. 두 프로그램 모두에서 참가자는 전화 응용 프로그램에서 매일 콘텐츠 학습 및 짧은 활동에 참여하게 됩니다. 참가자들이 각 프로그램에 소비할 것으로 예상되는 시간은 하루에 약 5분 미만으로 비슷합니다.

참가자는 프로그램 완료 직후(중재 후 조치) 및 프로그램 완료 후 4주(후속 조치)에 동일한 온라인 설문지를 작성해야 합니다. 피드백 설문지는 개입 후에만 관리됩니다. 참가자는 개입 후 및 4주 후속 조치에서 프로그램 및 설문지를 완료한 후 과정 학점 또는 소액의 금전적 환급을 받게 됩니다.

6주간의 데이터 수집 기간이 끝나면 모든 참가자에게 연구 목적에 대한 설명을 듣게 됩니다. 활성 대기자 명단 제어 조건의 참가자는 신체 이미지 프로그램에 대한 액세스 권한이 부여됩니다.

결과 측정:

바디 이미지 측정:

BIQ(Body Image Ideals Questionnaire)는 22개 문항으로 구성된 척도로서 자신이 지각하고 이상화한 신체적 특성이 일치 또는 불일치하는 정도를 측정하여 신체 이미지에 대한 만족-불만족을 평가한다. 0(나와 똑같음)에서 3(나와 매우 다름)까지의 척도에서 참가자들은 11가지 신체적 특성에 대해 자신의 신체적 이상과 닮은 정도를 평가합니다. 다음으로 참가자들은 각 신체적 특성에 대해 이상을 달성하는 것의 중요성을 평가합니다. 각 물리적 특성에 대한 불일치 및 중요도 등급의 교차 제품을 구하고 복합 BIQ 점수를 계산합니다. 점수가 높을수록 자신의 인식된 신체적 속성과 이상적인 신체적 속성 사이의 격차가 더 크다는 것을 의미하며 신체 불만족 수준이 더 높다는 것을 암시합니다. BIQ는 남성의 경우 Cronbach's α가 0.81, 여성의 경우 0.76으로 내적 일관성이 우수합니다.

신체 평가 척도-2(BAS-2)는 개인의 신체에 대한 긍정적인 태도를 평가하는 10개 항목 척도입니다. 항목은 1(절대 안 함)에서 5(항상)까지의 척도로 점수가 매겨집니다. 모든 항목의 점수는 점수가 높을수록 신체 감상이 더 높음을 의미하는 평균입니다. BAS-2는 남성의 경우 Cronbach's α가 0.96, 여성의 경우 0.97로 내적 일관성이 우수합니다.

위험 요인 측정:

외모 설문지-4 개정판(SATAQ-4R)에 대한 사회문화적 태도는 내면화 이상과 외모 관련 사회문화적 압력을 측정합니다. 7개의 하위 척도는 1(확실히 동의하지 않음)에서 5(확실히 동의함)까지의 척도로 여성의 경우 31개 항목, 남성의 경우 28개 항목으로 구성됩니다. 각 하위 척도의 점수가 높을수록 내면화 및 사회문화적 압력 수준이 높다는 것을 나타냅니다. 하위 척도의 내적 일관성은 양호하며, 여대생 표본에서 Cronbach's α가 0.82 이상이고 남성 대학교 표본에서 Cronbach's α가 0.75 이상입니다.

자기 연민 측정:

SCS-SF(Self-Compassion Scale-Short Form)는 6개의 하위 척도에서 자기 연민을 측정하는 12개 항목 척도입니다. 각 항목은 1(거의 전혀 없음)에서 5(거의 항상)까지 점수가 매겨집니다. 총 자기 연민 점수는 6가지 하위 척도 평균의 총 평균이며, 점수가 높을수록 자기 연민 수준이 높음을 나타냅니다. 척도의 내부 일관성은 Cronbach's α가 0.86으로 우수합니다.

피드백 설문지:

앱 참여 척도는 전화 신청 양식 1(확실히 동의하지 않음)에서 5(확실히 동의함)에 대한 참가자의 참여를 측정하는 7개 항목 척도입니다. 각 항목의 점수를 합산하여 총점을 산출합니다. 척도의 내부 신뢰도는 Cronbach's α가 0.84로 양호합니다.

전력 분석 및 샘플 크기:

모바일 및 인터넷 기반의 신체 이미지와 섭식 장애 프로그램을 조사한 대부분의 연구에서는 효과 크기가 작거나 중간 정도인 개입 효과를 보고했습니다. Cohen의 f = 0.1 및 alpha = 0.05의 작은 효과 크기인 G*power를 사용하여 최소 0.90의 검정력을 달성하려면 214명의 참가자로 추정되는 표본 크기가 필요합니다. 앱 기반 개입에서 30%의 잠재적 감소율을 고려하면 280명의 참가자가 필요합니다.

통계 분석:

통계 분석은 SPSS 버전 26.0을 사용하여 수행됩니다. 모든 분석은 p < .05에서 유의 수준의 양측 테스트를 사용하여 수행됩니다.

먼저 산점도, 히스토그램 및 상자 그림을 사용하여 데이터를 시각적으로 검사하여 데이터 분포를 조사하고 중요한 이상값을 식별합니다. 평균에서 3 표준 편차를 초과하는 데이터는 중요한 이상값으로 식별됩니다. 이상값이 결과에 상당한 영향을 미치는지 확인하기 위해 이상값을 사용하거나 사용하지 않고 추가 분석을 수행합니다. 이상값이 결과에 큰 영향을 미치는 경우 Winsorizing 방법을 사용하여 관리합니다. 여기서 이상값은 이상값이 아닌 다음으로 가장 가까운 데이터 포인트로 대체됩니다.

일원 분산 분석(ANOVA)은 모든 인구 통계 및 종속 변수에 대한 두 조건 간의 기준선 차이를 검사합니다. 두 조건 사이의 기준선에서 유의미한 차이가 관찰되지 않는 경우 양방향 2(조건) X 3(시간) 혼합 요인 반복 측정 ANOVA를 수행하여 중재 및 활성 대기자 명단에 시간 경과에 따라 유의미한 변화가 있는지 확인합니다. 제어 조건. 모든 중요한 상호 작용 조건(조건 x 시간)은 간단한 기울기 분석을 사용하여 조사됩니다. Mauchly's Test of Sphericity 및 Levene's test for homogeneity of variances와 같은 통계적 가정 테스트는 주요 분석 전에 수행됩니다.

두 조건 사이의 기준선에서 상당한 차이가 관찰되면 공분산 분석(ANCOVA)을 수행하여 기준선 값을 제어합니다. 공변량과 독립변수(조건) 사이의 독립성, 회귀 기울기의 동질성과 같은 ANCOVA에 대한 통계적 가정 테스트가 수행됩니다.

두 분석 모두에서 개입 조건의 참가자가 활성 대기자 명단 통제 조건의 참가자에 비해 개입 후 및 후속 조치의 결과 측정에서 크게 개선된 경우 개입이 신체 이미지와 자아를 개선하는 데 효과적이라는 증거를 제공합니다. -대학생의 연민.

치료 의향 분석은 참가자의 마지막 보고 점수를 이월하여 감소로 인한 참가자 데이터 손실을 해결하기 위해 수행됩니다. 중퇴한 참가자와 그렇지 않은 참가자 사이에 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 인구 통계학적 변수와 종속 변수에 대한 일원 분산 분석을 사용한 분석이 수행됩니다. 감지된 유의미한 차이는 연구에서 감소 관련 편향을 알릴 수 있습니다.