2. 3 相关性分析
各项目与总分的相关系数在 0. 512 ~ 0. 649 之间，与所属维度的相关系数在 0. 688 ~ 0. 824 之间，均有统计学意义（ P <0. 01） .见表 2.
2. 4 探索性因子分析
使用最大正交旋转的因子分析法对 9 个项目进行探索性因素分析，结果显示，KMO = 0. 723,χ2=1189. 923,P < 0. 01,适合进行因子分析。提取 3 个公因子，解释方差变异的 57. 089%.第 1 个因子的方差贡献率为 23. 144%,有 3 个项目，包括使用手机接打电话、收发短信、QQ 聊天等满足人际沟通需要，因此命名为人际动机； 第 2 个因子的方差贡献率为 17. 937%,有 3 个项目，包括使用手机查单词、天气预报、闹钟等满足日常生活需要，因此命名为工具动机； 第 3 个因子方差贡献率为 16. 009%,有 3 个项目，包括使用手机看电影、听音乐、玩游戏等满足娱乐需要，因此命名为娱乐动机。因此，本研究编制的大学生手机使用动机量表分为人际动机、工具动机和娱乐动机 3 个分量表，符合最初的理论构想，见表 3.
2. 5 验证性因子分析
将 3 个因子引入 Amos 7. 0 进行验证性因子分析，结果显示，χ2/ df = 3. 791,NFI = 0. 904,CFI =0. 922,GFI = 0. 970,AGFI = 0. 945,RMSEA = 0. 066,各项指标拟合度良好。
2. 6 不同群体大学生手机使用动机差异
男、女生在人际动机和娱乐动机上的得分差异具有统计学意义； 男大学生在娱乐动机上显着高于女大学生（ P < 0. 01） ,女大学生的人际动机显着高于男大学生（ P <0. 01） .不同年级的大学生在人际动机、工具动机和娱乐动机上差异具有统计学意义；事后比较表明，一年级大学生在人际动机、工具动机和娱乐动机 3 个维度上的得分均显着高于其它年级（ P <0. 01） .不同生源地的大学生在人际动机、工具动机和娱乐动机上差异显着（ P < 0. 01） ; 事后比较表明，农村大学生的人际动机、工具动机最高（ P< 0. 01） ,城市大学生的娱乐动机最高（ P < 0. 01） ,
3 讨 论
手机又称移动电话，原本只是一种通讯工具。
近年来，随着手机使用功能的增多，人们使用手机的动机也在逐渐发生变化。从传统的手机通话、手机短信，到现在的"嘀嘀打车"、"娱乐宝",从传统的满足人际动机到时下的满足工具动机和娱乐动机，手机已逐渐从"个人通信终端"演变成"个人多媒体通信娱乐终端".本研究结果显示，大学生手机使用动机分为人际动机、工具动机和娱乐动机 3 个维度，可解释方差变异 57. 089%,验证性因子分析证实模型与数据拟合良好。随着手机使用动机的不断变化，大学生手机依赖也势必表现出不同的特点，这也是一个值得深入研究的课题。Park 就曾经预测，随着手机功能的不断更新，手机依赖的研究也将随之跟进[18].
依据本量表对不同群体的大学生进行调查，结果发现男大学生的娱乐动机高于女大学生，女大学生的人际动机高于男大学生，这说明男大学生使用手机更多是为了满足娱乐的需要，女大学生更愿意使用手机与人沟通、交流。一年级大学生在人际动机、工具动机、娱乐动机 3 个维度上的得分均显着高于其它年级，可能的原因是大一新生刚进入大学，社会支持系统缺乏，在新的环境中会更多地依赖手机满足各种需要。农村大学生的人际动机、工具动机最高，城市大学生的娱乐动机最高，这说明农村大学生使用手机更多是为了满足人际沟通需要和查单词、设置闹钟等工具需要，而城市大学生使用手机主要是为了满足娱乐需要。
该量表在编制上还存在一定不足。首先，研究对象仅局限在一所学校，不能代表更广泛的大学生群体。另外，目前国内关于手机使用心理动机的研究尚缺乏有效的效标参考，其效标效度缺乏一定说服力。本研究主要侧重于探讨大学生手机使用动机的结构，未来研究需要在此基础上，进一步探讨手机使用动机与其它变量（ 如手机依赖） 之间的关系。
参考文献：
[1]中国互联网络信息中心（ CNNIC） . 第 33 次中国互联网络发展状况统计报告[C]. 中国互联网络信息中心，2014（ 2014-1-16）
[2]中国青少年网络协会。 2009 年中国青少年网瘾数据报告，2009
