自助移动应用程序在改善强迫症症状方面的有效性

程序：

有兴趣的人将通过大学招聘网站上的在线调查链接报名参加这项研究。 他们将首先完成 Qualtrics 的预筛选问卷，并根据纳入标准评估其资格（能够阅读和理解英语，是新加坡国立大学的学生，年龄 18 至 30 岁，患有中度亚临床强迫症） ）。 符合条件的参与者阅读参与信息表，并在知情同意后，完成抑郁、压力、焦虑和完美主义的测量。 他们还将提供他们的人口统计信息（年龄、性别）。

接下来，使用简单的随机化程序将参与者随机分配到干预或主动控制条件，并引导参与者在手机上下载移动应用程序。 干预组的参与者将接受为期8天的强迫症学习计划，而主动候补对照组的参与者将接受为期8天的合作学习计划。 估计每天参与每个项目的时间约为五分钟。

完成为期 8 天的计划后，参与者将收到一个调查链接，用于完成强迫症、抑郁、焦虑、压力和应用程序参与量表的测量。 为期 8 天的计划完成后一个月，参与者将收到同一调查的调查链接，但不包含应用程序参与量表。 他们还将收到一份信息表，解释该研究的主要目的。 在研究结束时，所有参与者都将有权访问应用程序上提供的所有福利计划供个人使用。 他们将获得课程学分或参与研究的小额费用。 选择自愿参与的参与者将不会获得任何报销。

数据筛选：

不合格的个体、不完整的响应、长串相同的响应以及数据与平均值相差 3 个标准差的异常值将被排除在数据分析之外。 总体响应时间低于 660 秒的提交将被标记。

初步分析 统计分析将使用 SPSS 26.0 版完成。 首先，将使用散点图和直方图对数据进行目视检查，以检查数据的分布并识别显着的异常值。 将在有异常值和无异常值的情况下进行分析，以确定异常值是否对结果产生显着影响。 如果结果受到异常值的显着影响，它们将被替换为下一个最接近的非异常数据点。

将筛选数据的正态性并符合统计假设。 独立 t 检验和卡方检验将检查所有人口统计和因变量的 2 个条件之间的差异。

将通过结转参与者最后报告的分数来进行意向治疗分析，以解决问卷中缺失的数据。 使用均值替换来解释 AES 的缺失数据。

主要分析：

首先将进行 ANCOVA 假设。 对于违反假设的结果测量，使用差异分数进行单向方差分析。 此后，将进行ANCOVA以确定两种情况下干预后和随访时结果指标的变化是否存在显着差异。 相关结果测量的基线分数将用作协变量。

适度分析：

Hayes PROCESS 宏版本 4.6 模型 1 将用于进行完美主义与主要和次要措施之间的回归分析。 置信区间将设置为 95%，引导样本 = 5000。