Adicción al internet, al smartphone y las redes sociales como predictores de agresión en adolescentes de Cercado de Lima, 2024

Descripción del Articulo

El estudio tuvo como fin en determinar la capacidad predictiva de la adicción al Internet, el Smartphone y las redes sociales en la agresión en adolescentes. El estudio es básico, con enfoque cuantitativo, utilizando la estrategia asociativa de diseño predictivo. La muestra fue de 380 estudiantes de...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Soto Principe, Evelyn Herlinda, Tamayo Vallejos, Daniel Enrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/159982
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/159982
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Adicción
Internet
Smartphone
Redes Sociales
Agresión
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00
Descripción
Sumario:El estudio tuvo como fin en determinar la capacidad predictiva de la adicción al Internet, el Smartphone y las redes sociales en la agresión en adolescentes. El estudio es básico, con enfoque cuantitativo, utilizando la estrategia asociativa de diseño predictivo. La muestra fue de 380 estudiantes de nivel secundario de 12 a 17 años siendo de Cercado de Lima. Se implemento instrumentos como la Escala de Adicción al Internet de Lima (EAIL), la Escala de Adicción al Smartphone (EDAS-18), el Cuestionario de Adicción a Redes Sociales (ARS-6) y el Cuestionario de Agresión refinada (AQ-R). Como resultado, los índices de ajuste del modelo estructural fueron adecuados (χ²/gl = .08, CFI = .999, TLI = .999, RMSEA = .011, SRMR = .029) la cual explica que se tiene el 51.4% de la variabilidad en la agresión. Por otro lado, la capacidad predictiva resulto tener efecto moderado entre las adicciones al Internet, al Smartphone y redes sociales con las dimensiones de agresión (R² ≥ .30, p ≤ .05). Sintetizando lo anterior, el modelo mostro ser favorable para la explicación de la agresión que se ve influenciada por la adicción del Internet, Smartphone y redes sociales.
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