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Per la verifica delle ipotesi di ricerca a livello statistico abbiamo utilizzato il software SPSS 22.0.

H1: Basso supporto sociale offline influisce sullo sviluppo di supporto sociale online

Per verificare l’ipotesi H1 abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare per valutare l’effetto della variabile indipendente (Supporto sociale Offline) sulla variabile dipendente (Supporto sociale Online). E’ stata trovata una relazione altamente significativa tra le due variabili (F(1, 784)=78,513, p < .01) con un R-quadrato di .090 come si può vedere in tabella 1.

 

Tabella 1. Regressione lineare tra basso supporto sociale offline e alto supporto sociale online.

 

Riepilogo del modello

Modello	R	R-quadrato	R-quadrato adattato	Errore standard della stima
1	,302a	,091	,090	,35899

1. Predittori: (costante), SupportoSociale ricodificatoa2gruppi

 

ANOVA^a

Modello	Somma quadrati	dei	Gl	Media quadratica	F	Sign.
1            Regressione	10,118		1	10,118	78,513	,000b
Residuo	101,037		784	,129
Totale	111,155		785

1. Variabile dipendente: SupportoSocialeONricodificato2gruppi
2. Predittori: (costante), SupportoSociale ricodificatoa2gruppi

 

Coefficienti^a

Modello	Coefficienti non standardizzati		Coefficienti standardizzati	t	Sign.
	T	Errore std	Beta
1            (Costante) SupportoSociale ricodificatoa2gruppi	,834	,040		20,826	,000
	,227	,026	,302	8,861	,000

1. Variabile dipendente: SupportoSocialeONricodificato2gruppi

H1.1. Il supporto sociale online predice l’uso problematico di Internet (PIU)

Anche in questo caso per analizzare l’influenza della variabile indipendente (Supporto sociale Online) sulla variabile dipendente (Uso problematico di Internet) abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare. Abbiamo inserito alcune variabili di controllo quali genere, età, titolo di studio e professione. Solo le variabili genere e professione hanno riportato valori significativi ( p < .01). I risultati riportano un valore significativo tra il supporto sociale online e il PIU (F(5, 695)= 10.351, p < .01) con un rquadrato di .063, come si può vedere in tabella 2.

Tabella 2. Regressione lineare tra supporto sociale online e PIU.

 

Riepilogo del modello

Modello	R	R-quadrato	R-quadrato adattato	Errore standard della stima
1	,263a	,069	,063	1,24981

1. Predittori: (costante), ONSocialSupport, Titolo di Studio, Professione,

Genere, Età

 

ANOVA^a  

Modello	Somma quadrati	dei	Gl	Media quadratica	F	Sign.
1       Regressione	80,843		5	16,169	10,351	,000b
Residuo	1085,612		695	1,562
Totale	1166,455		700

1. Variabile dipendente: Problematic Internet Use
2. Predittori: (costante), ONSocialSupport, Titolo di Studio, Professione, Genere, Età

 

Coefficienti^a

Modello	Coefficienti non standardizzati		Coefficienti standardizzati	t	Sign.
	T	Errore std	Beta
1            (Costante)	1,209	,538		2,247	,025
Genere	,428	,100	,162	4,288	,000
Età Titolo di Studio	-,016	,022 ,056	-,037 ,019	-,720	,472 ,705
	,021			,379
Professione	,062	,023	,108	2,770	,006
ONSocialSupport	,216	,047	,171	4,632	,000

 

H2. L’uso di Facebook predice lo sviluppo del capitale sociale

Anche per verificare H2 abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare tra le variabili. Nel caso specifico abbiamo analizzato l’effetto dell’utilizzo di Facebook sulla variabile dipendente “supporto sociale online”. Come si può vedere in tabella 3, è stata trovata una relazione fortemente significativa (F(1, 712)= 9,891, p < .01) con un R-quadrato di .012.

Tabella 3. Regressione lineare tra uso di Facebook e capitale sociale.

 

Riepilogo del modello

Modello	R	R-quadrato	R-quadrato adattato	Errore standard della stima
1	,117a	,014	,012	1,02017

1. Predittori: (costante), per quanto tempo utilizzi Facebook nel TEMPO LIBERO

 

ANOVA^a

Modello	Somma quadrati	dei	Gl	Media quadratica	F	Sign.
1            Regressione	10,294		1	10,294	9,891	,002b
Residuo	741,009		712	1,041
Totale	751,303		713

1. Variabile dipendente: ONSocialSupport
2. Predittori: (costante), per quanto tempo utilizzi Facebook nel TEMPO LIBERO

 

Coefficienti^a

Modello	Coefficienti non standardizzati		Coefficienti standardizzati	t	Sign.
	T	Errore std	Beta
1            (Costante) per quanto tempo utilizzi Facebook      nel       TEMPO LIBERO	2,971	,072		41,287 3,145	,000
	,052	,016	,117		,002

1. Variabile dipendente: ONSocialSupport

 

H3. Un frequente utilizzo dei SNS è correlato ad una bassa autostima

Per verificare H3 abbiamo effettuato un’analisi di correlazione bivariata per valutare se vi era correlazione positiva tra le due variabili dove al crescere del valore della variabile indipendente (frequente utilizzo dei SNS)) cresce proporzionalmente anche il valore della variabile dipendente (Problematic Internet Use). Tra i Social Network Sites sono stati scelti Facebook, Instagram e LinkedIn. I risultati della tabella 4 hanno mostrato una correlazione positiva tra l’utilizzo di Facebook e la bassa autostima (r = .165, p < .01). Al contrario Instagram (r = .024, p > .05) e LinkedIn (r = .262, p > .05) non sono risultati correlati con la variabile dipendente.

H4: Preferire l’interazione online a quella faccia a faccia è correlato positivamente a PIU

Come per H3 abbiamo effettuato un’analisi di correlazione bivariata per valutare la relazione tra le variabili. Preferire l’interazione online a quella faccia a faccia è risultato essere fortemente correlato all’uso problematico di internet (r = .731, p < .01) come si può vedere in tabella 4.

H5. La mindfulness è positivamente correlata ad un PIU

Anche in questo caso per verificare l’ipotesi di ricerca è stata svolta un’analisi di correlazione bivariata. I risultati della tabella 4 dimostrano la presenza di una forte correlazione negativa tra mindfulness e PIU ( r = -.301, p < .01) in cui al crescere del valore dell’una diminuisce quello dell’altra.

 

Tabella 4. Media, deviazione standard e correlazioni tra variabili.

Variabili	M (DS)               1	2	3	4	5	6	7
1. PIU	2,8 (1,3)	.77**	-.30**	.25**	.29**	.12	.10
2. Preferenza	2,5 (1,6)		-.17**	.19**	.16**	.12	.29
3. Mindfulness	2,5 (1,2)			-.11**	-.08	-.03	.05
4. BassaAStima	1,2 (0,4)				.16**	.02	-.26
5. OreUsoFB	3,7 (2,3)					.43**	.08
6.  OreUsoInsta 7.  OreUsoLink	2,5 (1,7) 1,4 (0,7)						.?

* p < .05.

** p < .01.

M= media

DS= Deviazione Standard

_?. Calcolo impossibile da eseguire perché almeno una delle variabili è costante.

  

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© Emerging adults ed utilizzo di Internet: organo funzionale o strumentalità inversa? – Andrea Pivetti

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