Alama ya muda wa kutumia skrini, katika utafiti huu ni alama ya kipimo inayowakilisha tabia za marudio na muda wa matumizi ya simu, kompyuta, tableti, televisheni na skrini nyingine za kidijitali kwa wanafunzi kupitia dodoso la maswali funge lenye vipengele 15; si kipimo cha moja kwa moja cha “skrini ilitumika saa ngapi kwa siku”. Utafiti ulichunguza uhusiano kati ya alama ya muda wa skrini, ubora wa usingizi uliopimwa kwa Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), na utimamu wa mwili uliopimwa kwa Nusantara Student Fitness Test (TKPN) kwa wanafunzi 74 waliochaguliwa kwa simple random sampling kutoka kwa wanafunzi 287 wa darasa la saba katika SMP Negeri 1 Semarang, kwa kutumia Pearson Product Moment correlation. Uhusiano chanya dhaifu ulipatikana kati ya muda wa skrini na alama ya PSQI (\(r=0.234,\ p=0.045\)); kwa kuwa alama ya juu ya PSQI inawakilisha ubora mbaya zaidi wa usingizi, matokeo haya yanaonyesha mwelekeo wa alama za juu zaidi za muda wa skrini kuonekana pamoja na alama mbaya zaidi za usingizi. Kati ya muda wa skrini na utimamu wa mwili, uhusiano hasi uliopatikana na kuainishwa na chanzo kama wa kiwango cha kati uliripotiwa (\(r=-0.354,\ p=0.002\)). Kwa kuwa utafiti ni wa kimahusiano, matokeo haya hayathibitishi kwamba matumizi ya skrini pekee husababisha matatizo ya usingizi au utimamu mdogo wa mwili.

Alama za dodoso la muda wa skrini za wanafunzi zilitofautiana kati ya 20 na 43; wastani ulikuwa 33,70 na mkengeuko wa kawaida 5,233. Katika uainishaji wa jamaa wa chanzo unaotegemea wastani na mkengeuko wa kawaida, wanafunzi 27 (%36,5) walikuwa katika kundi la “Fair”, 23 (%31,1) “High”, 13 (%17,6) “Low”, 8 (%10,8) “Very Low”, na 3 (%4,1) “Very High”. Makundi haya si mipaka ya muda wa skrini ya saa/siku iliyowekwa na mamlaka za afya; yametokana na usambazaji wa alama za dodoso ndani ya sampuli ya utafiti.

Alama za PSQI zilitofautiana kati ya 1–14, kwa wastani wa 6,38 na mkengeuko wa kawaida wa 3,105. Kulingana na Table 8, wanafunzi 24 (%32,4) walikuwa katika kundi la ubora mzuri wa usingizi na 50 (%67,6) katika kundi la ubora mbaya wa usingizi. Masafa ya alama ya jumla ya PSQI ni 0–21, na katika utafiti huu ≤5 iliainishwa kama usingizi mzuri na >5 kama usingizi mbaya.

Alama mchanganyiko za utimamu wa mwili za TKPN zilitofautiana kati ya 1,5–3,3; wastani ulikuwa 2,151 na mkengeuko wa kawaida 0,4195. Kulingana na marudio katika jedwali la chanzo, wanafunzi 45 (%60,8) walikuwa “Adequate”, wanafunzi 25 walikuwa “Poor” kwa takribani %33,8 kihisabati, na wanafunzi 4 (%5,4) walikuwa “Good”. Hata hivyo, Table 10 ya chanzo ilichapisha kimakosa asilimia ya kundi la watu 25 la “Poor” kuwa %17,6; katika sehemu ya prose inayofuata, asilimia ya kundi hilo hilo imetolewa kwa usahihi kama %33,8.

Tatizo kuu la utafiti

Hoja ya kuanzia ya utafiti ni kwamba skrini za kidijitali zinachukua nafasi kubwa zaidi katika maisha ya kila siku ya vijana, huku jinsi hali hii inavyohusiana na mpangilio wa usingizi na utimamu wa mwili katika mazingira ya shule ya eneo hilo haijulikani vya kutosha. Katika uchunguzi wa awali katika SMP Negeri 1 Semarang, iliripotiwa kuwa wanafunzi walionyesha ugumu wa kuzingatia na kuweka umakini wakati wa kujifunza na uchovu wakati wa shughuli za kimwili; hata hivyo, marudio ya matumizi ya simu mahiri, ubora wa usingizi na kiwango cha utimamu wa mwili bado havikuwa vimepimwa.

Chanzo pia kinaripoti kwamba Nusantara Student Fitness Test (TKPN) haikuwa imetumiwa hapo awali shuleni kwa madhumuni ya kupima utimamu wa mwili.

Muda wa skrini unamaanisha nini?

Chanzo kinafafanua muda wa skrini kama muda unaotumiwa kwenye vifaa vyenye skrini, kama vile kompyuta mpakato, tableti, simu ya mkononi na televisheni, kwa madhumuni ya burudani, kujifunza au kushirikiana kijamii. Hata hivyo, katika utafiti huu matumizi ya skrini hayakupimwa moja kwa moja kwa kronomita, logi ya kifaa au thamani ya saa/siku, bali kwa alama ya dodoso la maswali funge.

Je, Alama ya Muda wa Skrini katika Utafiti Huu Inamaanisha Saa za Kila Siku?

Hapana. Kigezo cha muda wa skrini katika utafiti huu ni jumla ya alama inayopatikana kutoka kwa dodoso la vipengele 15 lenye chaguo nne; kwa sampuli, minimum 20, maximum 43 na wastani 33,70 ziliripotiwa. Kwa kuwa utafiti haukuchapisha wastani wa matumizi ya skrini ya kila siku ya wanafunzi hawa 74 kwa saa au dakika, kubadilisha alama 33,70 kuwa “saa 33,7”, “saa 3,37” au kitengo kingine cha muda kungekuwa si sahihi kisayansi.

Muundo wa dodoso la muda wa skrini

Dodoso lilitekelezwa kupitia Google Forms. Jumla ya vipengele 15 vilipangwa karibu na viashiria viwili:

• Frequency / marudio: vipengele chanya 2, 5, 6, 9, 10; vipengele hasi 1, 3, 4, 7, 8.
• Duration / muda: kipengele chanya 14; vipengele hasi 11, 12, 13, 15.

Katika kipimo cha Likert kilichorekebishwa chenye chaguo nne, chanzo kinatoa upangaji wa alama kama ifuatavyo:

Kwa kuwa chanzo hakikuchapisha maandishi ya kila kipengele, haiwezekani kukagua kwa kujitegemea jinsi alama ya juu au ya chini katika kila swali inavyolingana na tabia halisi ya matumizi ya skrini. Hata hivyo, makala bado inaainisha jumla ya alama kama kiwango cha muda wa skrini.

Chanzo kinataja thamani ya validity ya 0,782 na reliability ya 0,967 kwa kifaa cha awali ambacho dodoso hili lilitegemea. Hizi hazijawasilishwa kama coefficients za uthibitishaji zilizohesabiwa upya katika sampuli ya sasa ya watu 74; chanzo kinarejelea utafiti wa awali wa instrument.

Makundi ya muda wa skrini yaliundwaje?

Chanzo kinaunda makundi ya muda wa skrini si kwa kigezo cha afya cha nje, bali kwa kutumia wastani wa sampuli ya sasa \(M=33.70\) na mkengeuko wa kawaida \(SD=5.233\):

• Very Low: \(X\le M-1.5SD\)
• Low: \(M-1.5SD<X\le M-0.5SD\)
• Fair: \(M-0.5SD<X\le M+0.5SD\)
• High: \(M+0.5SD<X\le M+1.5SD\)
• Very High: \(X>M+1.5SD\)

Baada ya kuweka thamani za chanzo, mipaka huwa takribani:

\[ 25.85,\quad31.08,\quad36.32,\quad41.55 \]

.

Kwa mfano, mpaka wa kwanza:

\[ 33.70-1.5(5.233)=25.8505\approx25.85 \]

.

Maneno “Fair” au “High” hapa hayamaanishi kwamba muda wa skrini wa wanafunzi ni mzuri au mbaya kiafya kwa kiwango cha moja kwa moja. Haya ni makundi ya jamaa yaliyofafanuliwa kulingana na usambazaji wa alama katika sampuli ya sasa.

Ubora wa usingizi ulipimwaje?

Ubora wa usingizi Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) ulipimwa. PSQI ni chombo cha kupima ubora wa usingizi ambacho katika utafiti huu kinatoa muhtasari wa uzoefu wa usingizi wa wanafunzi katika mwezi uliopita kupitia vipengele saba.

Vipengele vilivyoainishwa katika chanzo ni:

1. Ubora wa usingizi unaojiripoti.
2. Kuchelewa kupata usingizi / sleep latency.
3. Muda wa usingizi.
4. Ufanisi wa usingizi.
5. Matatizo ya usingizi.
6. Matumizi ya dawa za usingizi.
7. Hitilafu ya utendaji wa mchana.

Kila kipengele hupewa alama 0–3, na jumla ya vipengele saba huunda alama ya jumla ya PSQI:

\[ PSQI_{\text{global}}=C_1+C_2+C_3+C_4+C_5+C_6+C_7 \]

Uwasilishaji huu ni wa kufundisha mantiki ya kujumlisha vipengele. Alama ya jumla iko kati ya 0–21.

Kwa Nini Ubora wa Usingizi Huhesabiwa Kuwa Mbaya Zaidi Kadiri Alama ya PSQI Inavyoongezeka?

PSQI ni kipimo cha ubora wa usingizi kinachotafsiriwa kwa mwelekeo wa kinyume: kuongezeka kwa alama ya jumla kunamaanisha matatizo zaidi ya usingizi na ubora mbaya zaidi wa usingizi. Kwa kuwa katika utafiti huu ≤5 imeainishwa kama usingizi mzuri na >5 kama usingizi mbaya, coefficient chanya \(r=0.234\) kati ya alama ya muda wa skrini na PSQI inapaswa kusomwa si kama “alama ya juu ya skrini na usingizi bora” bali kama “alama ya juu ya skrini huonekana pamoja na alama ya juu na hivyo mbaya zaidi ya PSQI”.

Table 8 na sehemu ya mbinu ya chanzo hutumia uainishaji:

• \(\le5\): ubora mzuri wa usingizi,
• \(>5\): ubora mbaya wa usingizi

.

Hata hivyo, sentensi moja katika maelezo ya matokeo inaandika kundi la usingizi mzuri kama “<5”. Kwa washiriki waliopata alama 5 kamili, usemi huu si sawa na kikomo cha “≤5” katika mbinu na Table 8. Kwa kuwa jedwali kuu la uainishaji na sehemu ya mbinu ya makala zinaafikiana, Verianla inahifadhi matokeo ya nambari kama “≤5 nzuri / >5 mbaya”; tofauti ya prose inahifadhiwa kama kutokulingana ndani ya chanzo.

Chanzo kinataja kutoka utafiti wa awali, kwa Indonesian adaptation, Cronbach's \(\alpha=0.8\), concurrent validity \(r=0.89\), sensitivity 1,0 na specificity 0,81. Haya si matokeo mapya ya psychometric validation ya wanafunzi 74 wa sasa.

Muundo wa maswali wa PSQI ulioelezwa katika chanzo

Chanzo kinasema kwamba PSQI “ilipunguzwa kutoka maswali 10 hadi 9”; hata hivyo, haielezi ni swali gani la awali liliondolewa au kama utafiti tofauti wa uhalali ulifanywa kwa instrument modification katika utafiti huu. Kwa hiyo, fomu kamili ya maswali iliyotumika haiwezi kujengwa upya kutoka chanzo.

Utimamu wa mwili ulipimwaje?

Utimamu wa mwili Nusantara Student Fitness Test (TKPN) ulitathminiwa. Chanzo kinafafanua TKPN kama betri ya majaribio inayotumiwa kupima na kuchanganua hali ya utimamu wa mwili wa wanafunzi.

Vipengele vinne vilivyotumiwa katika utafiti:

1. V Sit and Reach: hutathmini unyumbufu wa mgongo na hamstring.
2. 60 Second Sit-Up: hutathmini utendaji wa misuli ya tumbo kulingana na idadi ya marudio yaliyofanywa ndani ya sekunde 60.
3. 30 Second Squat Thrust: hutathmini utendaji unaohusiana na ustahimilivu, udhibiti wa mwili, mizani, uratibu na wepesi kupitia mabadiliko mfululizo ya mkao ndani ya sekunde 30.
4. PACER: ni jaribio la ustahimilivu wa moyo na mishipa la aerobic linalotegemea kuendelea kwa mbio za kwenda na kurudi za mita 20 kwa mdundo unaoongezeka kasi hatua kwa hatua.

Alama ghafi ya kila kipengele ilibadilishwa kulingana na mwongozo wa upangaji wa TKPN, kisha wastani wa alama za vipengele ukachukuliwa ili kutengeneza alama moja mchanganyiko ya utimamu wa mwili kwa kila mwanafunzi.

Chanzo kinataja validity coefficient \(r=0.76\) kutoka fasihi ya awali kwa TKPN; hakuna validity au reliability iliyohesabiwa upya katika sampuli ya sasa iliyochapishwa.

Matokeo ya utimamu wa mwili

Hitilafu ya asilimia katika Table 10

Kwa kundi la “Poor”:

\[ \frac{25}{74}\times100\approx33.78\%\approx33.8\% \]

hupatikana. Thamani ya %17,6 katika Table 10 ya chanzo hailingani na marudio; maandishi yanayofuata yanapotoa %33,8 pia yanathibitisha hili. Verianla haifichi hitilafu iliyochapishwa kwenye jedwali la chanzo wala haiwasilishi thamani sahihi kama matokeo mapya ya jaribio badala ya chanzo; inaonyesha tu thamani ya kihesabu inayolingana na marudio.

Chanzo kinataja wastani wa 2,151 kama “moderate range” katika aya moja, wakati jina la kundi la 2–2,9 katika Table 10 ni “Adequate”. Maelezo haya mawili ya Kiingereza yote yapo katika chanzo; Verianla hayabadilishi kuwa kundi jipya moja.

Sampuli iliamuliwaje?

Idadi lengwa ya utafiti ilikuwa wanafunzi 287 wa darasa la saba katika SMP Negeri 1 Semarang. Chanzo kinasema kilitumia simple random sampling na kwamba kila mwanafunzi alikuwa na nafasi sawa ya kuchaguliwa.

Ukubwa wa sampuli uliamuliwa kuwa 74 kwa kutumia fomula ya Slovin na kiwango cha makosa cha %10.

Chanzo hakiandiki fomula yenyewe ya Slovin. Muundo wa kawaida unaotumiwa hapa kufundisha mantiki ya kihisabati ya mbinu ni huu hapa chini; mlinganyo huu si matokeo tofauti ya utafiti:

\[ n=\frac{N}{1+Ne^2} \]

Hapa:

• \(n\): ukubwa wa sampuli,
• \(N\): ukubwa wa idadi lengwa,
• \(e\): kiwango cha makosa kinachokubalika.

Thamani za chanzo zikitumika:

\[ n=\frac{287}{1+287(0.10)^2} =\frac{287}{3.87} \approx74.16 \]

na utafiti ulitumia wanafunzi 74.

Kiwango cha makosa cha %10 kilionekana kukubalika na chanzo kwa kuzingatia vizuizi vya muda na rasilimali. Chaguo hili linahitaji sampuli ndogo kuliko kiwango kidogo zaidi cha makosa; Verianla haibadilishi uamuzi huu.

“Vigezo vya udhibiti” vilishughulikiwaje katika chanzo?

Katika sehemu ya mbinu, jinsia, kiwango cha shughuli za kimwili na madhumuni ya matumizi ya kifaa — ya kitaaluma au yasiyo ya kitaaluma — yametajwa kama vigezo vinavyoweza kudhibitiwa.

Hata hivyo, katika sehemu ya matokeo:

• partial correlation,
• multiple regression,
• ANCOVA,
• stratified correlation,
• uchambuzi wa kikundi kidogo kwa jinsia,
• adjusted coefficient kwa shughuli za kimwili,
• adjusted coefficient kwa madhumuni ya matumizi ya kifaa

havijaripotiwa.

Kwa hiyo, coefficients zilizochapishwa za \(r=0.234\) na \(r=-0.354\) hazipaswi kuwasilishwa kama athari zilizorekebishwa kwa vigezo hivyo.

Nadharia tete

Kuna kikomo muhimu cha kuripoti kwa Ha₃. Table 12 ya chanzo inatoa correlations mbili tu: muda wa skrini–ubora wa usingizi na muda wa skrini–utimamu wa mwili. Hakuna Pearson coefficient tofauti ya ubora wa usingizi–utimamu wa mwili wala modeli ya simultaneous/multiple correlation ya vigezo vitatu iliyoripotiwa. Kwa hiyo haiwezi kusemwa kwamba mahusiano yote ya jozi katika Ha₃ yamethibitishwa moja moja kwa majaribio tofauti.

Pearson Correlation Coefficient Hupima Nini?

Pearson Product Moment correlation coefficient \(r\) hufupisha mwelekeo na nguvu ya jamaa ya uhusiano wa mstari kati ya vigezo viwili vya kiasi katika masafa ya -1 hadi +1; \(r>0\) huonyesha mwelekeo wa kuongezeka pamoja, \(r<0\) huonyesha mwelekeo wa kimoja kupungua wakati kingine kinaongezeka, lakini kuwepo kwa correlation peke yake hakuthibitishi kwamba kigezo kimoja husababisha kingine.

Fomula iliyotumiwa katika chanzo:

\[ r= \frac{n\sum xy-(\sum x)(\sum y)} {\sqrt{\left[n\sum x^2-(\sum x)^2\right]\left[n\sum y^2-(\sum y)^2\right]}} \]

Hapa:

• \(r\): Pearson correlation coefficient.
• \(n\): idadi ya sampuli; katika utafiti huu \(n=74\).
• \(x\): thamani za uchunguzi za kigezo cha kwanza.
• \(y\): thamani za uchunguzi za kigezo cha pili.
• \(\sum xy\): jumla ya bidhaa za thamani zinazolingana za \(x\) na \(y\).
• \(\sum x^2\) na \(\sum y^2\): jumla ya miraba ya vigezo.

Sehemu ya juu hubeba taarifa kuhusu jinsi vigezo viwili vinavyobadilika pamoja, huku sehemu ya chini ikipima mabadiliko hayo ya pamoja dhidi ya mtawanyiko wa jumla wa vigezo viwili. Hivyo matokeo huwa coefficient ya uhusiano iliyosawazishwa kati ya -1 na +1, isiyotegemea vitengo vya asili vya vigezo.

Ishara ya correlation coefficient

Wakati \(r>0\), kigezo kimoja kinapoongezeka kingine huwa na mwelekeo wa kuongezeka pia. Hata hivyo, maana ya “alama ya juu” katika kipimo lazima ichunguzwe kando. PSQI ni mfano mzuri: kwa kuwa PSQI ya juu ina maana ya usingizi mbaya zaidi, correlation chanya si jambo chanya kiafya.

Wakati \(r<0\), kigezo kimoja kinapoongezeka kingine huwa na mwelekeo wa kupungua. Kwa muda wa skrini–utimamu wa mwili, \(r=-0.354\) inaonyesha mwelekeo wa alama za juu zaidi za muda wa skrini kuonekana pamoja na alama za chini zaidi za utimamu wa mwili.

Jaribio la normality

Thamani zote tatu za p ziko juu ya 0,05. Kwa hiyo chanzo kilitathmini kuwa dhana ya usambazaji wa kawaida ilitosha na Pearson correlation ya parametric ingeweza kutumiwa.

Kwa utimamu wa mwili, thamani \(p=0.052\) iko karibu sana na kikomo cha 0,05, lakini chanzo bado kiliainisha kuwa normal kwa kuwa ni >0,05.

Linearity ilikaguliwaje?

Chanzo kinachapisha scatterplot mbili kwenye ukurasa wa 8. Scatterplot ya kwanza inaonyesha usambazaji usio na mviringo dhahiri kati ya muda wa skrini na alama ya usingizi, na ya pili inaonyesha mwelekeo hasi wa mstari kati ya muda wa skrini na utimamu wa mwili. Waandishi wanatafsiri hili kama msaada kwa dhana ya linearity kwa Pearson correlation.

Chanzo pia hakiripoti F au p-value tofauti ya formal linearity-test. Kwa hiyo tathmini ya linearity inategemea tafsiri ya kuona ya scatterplot zilizochapishwa.

Kwa kuwa kuratibu ghafi za \(x,y\) za wanafunzi 74 hazikuchapishwa, Verianla haijengi upya pointi za scatterplot. Badala yake, picha ifuatayo inaonyesha exact correlation coefficients na mielekeo yake.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muhtasari wa kiufundi wa mbinu

Matokeo makuu ya correlation

R² Inamaanisha Nini katika Utafiti Huu?

Katika utafiti huu \(R^2=r^2\) hufupisha uwiano wa variance ambayo vigezo viwili vinashiriki kwa mstari katika uhusiano rahisi wa Pearson wa vigezo viwili; takribani %5,48 hupatikana kwa \(r=0.234\), na takribani %12,53 kwa \(r=-0.354\), lakini kwa sababu ya muundo wa kimahusiano uwiano huu haupaswi kutafsiriwa kama “muda wa skrini ulisababisha %5,48 ya ubora wa usingizi au %12,53 ya utimamu wa mwili”.

Mraba wa correlation coefficient:

\[ R^2=r^2 \]

ni:

Kwa ubora wa usingizi:

\[ (0.234)^2=0.054756 \]

\[ 0.054756\times100\approx5.48\% \]

Kwa utimamu wa mwili:

\[ (-0.354)^2=0.125316 \]

\[ 0.125316\times100\approx12.53\% \]

Ishara ya \(r\) hupotea inapowekwa mraba. Kwa hiyo \(R^2\) haionyeshi mwelekeo wa uhusiano bali uwiano wa variance ya pamoja unaohusiana na ukubwa wa uhusiano wa mstari. Ili kuelewa mwelekeo, ni lazima kuangalia \(r\) yenyewe.

Kwa nini chanzo kinasema “contribution”?

Kichwa cha safu katika Table 13 ni “Contribution (%)”, na katika sehemu za majadiliano/matokeo hutumiwa kauli zenye nguvu zaidi za kisababishi kwamba muda wa skrini “accounted for”, “affected” au “influenced” usingizi na utimamu wa mwili kwa asilimia fulani.

Hata hivyo, utafiti:

• haujabadilisha muda wa skrini kwa majaribio,
• haukuwarandomize wanafunzi kwenye uingiliaji wa muda mdogo/mkubwa wa skrini,
• haujafanya ufuatiliaji longitudinal unaoonyesha mpangilio wa wakati,
• haujadhibiti confounders zinazowezekana zilizoripotiwa kwa adjusted model.

Kwa hiyo Verianla haitoi hitimisho la “mchango wa kisababishi wa %5,48” au “athari ya kisababishi ya %12,53”.

Je, Correlation Inathibitisha Sababu?

Hapana. Utafiti huu unaonyesha tu jinsi alama ya dodoso la muda wa skrini inavyobadilika pamoja na alama za PSQI na TKPN katika kundi lile lile la wanafunzi; kwa kuwa haukubadilisha matumizi ya skrini kwa majaribio, haukufanya randomization au uingiliaji wa mfuatano wa wakati, na haukuonyesha vigezo vya udhibiti vilivyoripotiwa katika adjusted model, haijathibitishwa kwamba muda wa skrini pekee unasababisha usingizi mbaya au utimamu mdogo wa mwili.

Tafsiri ya uhusiano wa usingizi

\(r=0.234\) inaonyesha uhusiano dhaifu kwa thamani kamili. Zaidi ya hayo, \(p=0.045\) iko chini kidogo ya kizingiti cha significance cha 0,05 kilichotumika.

Significance ya kitakwimu haimaanishi kwamba uhusiano ni mkubwa. Chanzo pia kinaeleza uhusiano huu baadaye katika majadiliano kama weak/low.

Katika majadiliano ya chanzo, mambo mengine kama msongo wa kitaaluma, hali za mazingira, mtindo wa maisha, ratiba za usiku, madhumuni na muda wa matumizi ya skrini yanatajwa. Haya si vigezo ambavyo athari zake zilihesabiwa kando katika utafiti huu.

Chanzo pia kinajadili mfiduo wa mwanga wa bluu na utaratibu wa melatonin/circadian rhythm kama maelezo yanayowezekana kulingana na fasihi. Utafiti haukupima melatonin kwa wanafunzi wala kukusanya biomarker ya circadian rhythm; utaratibu huu si matokeo yaliyopimwa moja kwa moja katika seti ya data ya sasa.

Tafsiri ya uhusiano wa utimamu wa mwili

\(r=-0.354\) inaonyesha mwelekeo wa alama ya juu zaidi ya muda wa skrini kuonekana pamoja na alama ya chini zaidi ya TKPN. Chanzo kinasema uhusiano huu ni mkubwa kuliko uhusiano wa usingizi na uko katika kiwango cha mild-to-moderate/moderate.

Chanzo kinajadili kama maelezo yanayowezekana kwamba matumizi ya juu ya skrini yanaweza kuambatana na shughuli chache za kimwili. Hata hivyo, kwa kuwa hakuna adjusted regression iliyochapishwa katika ripoti ya sasa kudhibiti kiwango cha shughuli za kimwili za wanafunzi, mlolongo wa “muda wa skrini ulichukua nafasi ya shughuli za kimwili na kupunguza fitness” si utaratibu uliothibitishwa.

Kikomo cha tafsiri ya nadharia tete ya tatu

Ha₃ inapendekeza kwamba vigezo vitatu “vinahusiana na kila kimoja”. Hata hivyo, katika jedwali la matokeo kuna:

• muda wa skrini ↔ PSQI,
• muda wa skrini ↔ utimamu wa mwili

mahusiano.

Haya hayajaripotiwa:

• Pearson r kwa PSQI ↔ utimamu wa mwili,
• multiple correlation ya vigezo vitatu,
• mediation analysis,
• path analysis,
• structural equation model.

Kwa hiyo, ingawa Ha₃ ilikubaliwa katika chanzo, haiwezi kuhitimishwa kwamba “mahusiano yote ya jozi kati ya vigezo vitatu yameonyeshwa” au kwamba “modeli ya njia muda wa skrini → usingizi → utimamu wa mwili imethibitishwa”.

Matokeo yanayoungwa mkono moja kwa moja na utafiti

• Kwa wanafunzi 74 wa darasa la saba katika SMP Negeri 1 Semarang, kuna uhusiano wa \(r=0.234,\ p=0.045\) kati ya alama ya dodoso la muda wa skrini na PSQI.
• Kwa sababu ya mwelekeo wa PSQI, alama ya juu zaidi ya muda wa skrini huwa na mwelekeo wa kuonekana pamoja na alama ya juu zaidi, yaani mbaya zaidi, ya ubora wa usingizi.
• Kuna uhusiano wa \(r=-0.354,\ p=0.002\) kati ya alama ya dodoso la muda wa skrini na alama mchanganyiko ya utimamu wa mwili.
• %67,6 ya wanafunzi wako katika kundi la usingizi mbaya kulingana na uainishaji wa chanzo.
• Katika usambazaji wa alama za dodoso la muda wa skrini, kundi kubwa zaidi ni “Fair” kwa %36,5.
• Katika makundi ya TKPN, kundi kubwa zaidi ni “Adequate” lenye wanafunzi 45.
• Table 13 ya chanzo inaripoti thamani za \(r^2\) za takribani %5,48 na %12,53 kwa correlations mbili.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono moja kwa moja

• Haijathibitishwa kwamba matumizi ya skrini husababisha usingizi mbaya.
• Haijathibitishwa kwamba matumizi ya skrini hupunguza moja kwa moja utimamu wa mwili.
• Haijajaribiwa kama kupunguza muda wa skrini kutaboresha PSQI kwa kiasi fulani.
• Haijajaribiwa kama kupunguza muda wa skrini kutaongeza alama ya TKPN kwa kiasi fulani.
• Wastani wa saa za skrini za kila siku za wanafunzi haujaripotiwa.
• Hakuna correlation tofauti iliyotolewa kwa sehemu za kitaaluma na zisizo za kitaaluma za matumizi ya skrini.
• Athari ya jinsia haijaripotiwa kwa adjusted model.
• Kiwango cha shughuli za kimwili hakijaripotiwa kwa adjusted model.
• Pearson correlation ya moja kwa moja kati ya ubora wa usingizi na utimamu wa mwili haijaripotiwa.
• Haijaonyeshwa kwamba ubora wa usingizi ni mpatanishi kati ya muda wa skrini na utimamu wa mwili.
• Mwanga wa bluu, melatonin au circadian rhythm havikupimwa moja kwa moja kwa wanafunzi hawa.
• Haijaonyeshwa kwamba matokeo yanaweza kujumlishwa kwa ukubwa ule ule kwa shule nyingine, makundi mengine ya umri au nchi nyingine.

Nguvu za utafiti

Kuchunguza maeneo matatu tofauti ya kipimo kwa pamoja: Tabia ya skrini, usingizi na utimamu wa mwili zilichunguzwa katika sampuli ile ile ya wanafunzi.

Utimamu wa mwili kutopimwa kwa kujiripoti pekee: TKPN ilitumia majaribio ya kimwili kama V Sit and Reach, sit-up, squat thrust na PACER.

Sampuli ya uwezekano: Chanzo kinasema kilitumia simple random sampling.

Uwezo wa kutafsiri mwelekeo wa kipimo: Vipimo vilivyotumika kwa matokeo ya PSQI na TKPN vimeelezwa wazi.

Ukaguzi wa normality na scatterplot: Kabla ya uchambuzi wa Pearson, matokeo ya normality na scatterplot za kutathmini kwa kuona uhusiano wa mstari ziliripotiwa.

Mapungufu makuu ya mbinu

Muktadha wa shule moja: Sampuli inajumuisha wanafunzi wa SMP Negeri 1 Semarang pekee.

Muundo wa kimahusiano: Sababu haiwezi kuthibitishwa.

Kiwango cha makosa ya sampuli cha %10: Ukubwa wa sampuli ulihesabiwa kwa kiwango hiki kikubwa kiasi cha makosa.

Matumizi ya skrini kutegemea kujiripoti: Hakuna kipimo cha muda cha moja kwa moja kutoka kwenye logi za vifaa kilichotumiwa.

Kutokuwepo kwa data halisi ya saa/siku: Matokeo yalipatikana kupitia alama ya dodoso.

Kutokuripotiwa kwa vigezo vya udhibiti: Ingawa jinsia, shughuli za kimwili na madhumuni ya matumizi zimetajwa katika sehemu ya mbinu, adjusted analysis haijaonyeshwa.

Maelezo ya urekebishaji wa PSQI ni machache: Chanzo kinasema ilipunguzwa kutoka maswali 10 hadi 9, lakini hakielezi swali lipi liliondolewa au mchakato gani wa uthibitishaji ulitumika.

Tofauti ya PSQI cutoff katika prose: Mbinu/Table 8 inasema ≤5 ni nzuri, ilhali sehemu ya prose ina kauli <5.

Hitilafu ya asilimia ya utimamu wa mwili katika Table 10: Kundi la Poor lenye wanafunzi 25 limechapishwa kama %17,6 katika jedwali, lakini ni %33,8 katika prose na kihisabati.

Upungufu wa wigo wa uchambuzi wa nadharia tete ya tatu: Correlation ya usingizi–utimamu wa mwili na modeli ya vigezo vitatu haijaripotiwa.

Hakuna formal linearity test: Chanzo kilifanya tathmini ya kuona kwa kutegemea scatterplot; hakuna linearity test statistic tofauti iliyoripotiwa.

Uchambuzi wa outlier haujaelezwa: Hakuna uchambuzi maalum wa uchunguzi wa mbali ambao unaweza kuathiri Pearson correlation ulioripotiwa.

Ni nini kinachoweza kusemwa kwa upande wa matumizi?

Chanzo kinapendekeza shule na familia zisimamie kwa uwiano matumizi ya vifaa vya kidijitali ya wanafunzi, zizingatie hasa matumizi ya skrini kabla ya kulala, na ziongeze shughuli za kimwili katika ratiba ya kila siku ya shule.

Mapendekezo haya ni tafsiri za kiutendaji za waandishi wa chanzo kwa kuzingatia matokeo na fasihi ya awali. Utafiti wa sasa si intervention study inayopima ni kiasi gani usingizi au utimamu wa mwili huboreka baada ya mapendekezo haya kutekelezwa.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Kichwa asilia: The Correlation Between Screen Time, Sleep Quality, and Physical Fitness Among Grade VII Students.

Waandishi: Niko Bagaskara, Hijrah Maulidiah Afifah.

Mpangilio wa waandishi: Mpangilio wa PDF ya chanzo na metadata rasmi ya journal umehifadhiwa.

Mchango sawa: Hakuna taarifa ya equal-contribution katika chanzo.

Corresponding author: Niko Bagaskara.

Taasisi: Department of Physical Education, Health, and Recreation, Faculty of Sports Science, Universitas Negeri Semarang, Semarang, Indonesia.

Jarida: ACTIVE: Journal of Physical Education, Sport, Health and Recreation.

Jukwaa / taasisi ya uchapishaji: Universitas Negeri Semarang (UNNES) Scientific Journals.

Juzuu / toleo: 15(2), 2026.

Kurasa: 446–456.

Article ID: 44623.

DOI: 10.15294/active.v15i2.44623.

Tarehe rasmi ya uchapishaji: 29 Aprili 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti wa kiasi wa kimahusiano.

Mapitio ya rika: Sera ya sasa ya jarida inaeleza mchakato wa blind peer review kwa angalau wataalamu wawili.

Leseni: journal copyright notice ya sasa: CC BY 4.0.

Kiungo rasmi: Ukurasa wa rekodi ya Article ID 44623 katika jarida la ACTIVE.

Preprint: Hakuna taarifa tofauti ya preprint katika PDF ya chanzo na rekodi rasmi iliyothibitishwa.

Rekodi ya PDF ISSN: p-ISSN 2460-724X; e-ISSN 2252-6773.

metadata rasmi ya sasa ya journal: Online ISSN 2460-724X; Print ISSN 2252-6773. Lebo za p/e katika PDF zinaonekana kinyume na metadata ya sasa.

Maneno muhimu ya chanzo: Screen time; Sleep quality; PDF ina tahajia “Pysical fitness”. metadata rasmi pia ina tahajia “Physical Fitnees”. Tofauti hizi za tahajia zimeainishwa bila kubadilisha utambulisho wa chanzo.

Eneo la utafiti: Afya ya vijana, elimu ya viungo, usingizi na tabia za skrini za kidijitali.

Mahali pa utafiti: SMP Negeri 1 Semarang.

Idadi lengwa: wanafunzi 287 wa darasa la saba.

Sampuli: wanafunzi 74.

Mbinu ya sampuli: Simple random sampling.

Hesabu ya sampuli: Mbinu ya Slovin; %10 margin of error.

Kipimo cha muda wa skrini: Dodoso la Google Forms lenye vipengele 15 vya maswali funge, Likert iliyorekebishwa yenye chaguo nne.

Ekran time instrument validity: Thamani iliyotajwa na chanzo kutoka utafiti wa awali ni 0,782.

Ekran time instrument reliability: Thamani iliyotajwa na chanzo kutoka utafiti wa awali ni 0,967.

Kipimo cha usingizi: Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI).

Alama ya jumla ya PSQI: 0–21.

PSQI cutoff kuu: ≤5 nzuri; >5 ubora mbaya wa usingizi.

Tofauti ya PSQI prose: Katika maelezo ya matokeo, <5 imeandikwa kwa usingizi mzuri; mbinu na Table 8 hutumia ≤5.

Taarifa za awali za PSQI psychometric: Cronbach's α=0,8; concurrent validity r=0,89; sensitivity=1,0; specificity=0,81.

Kipimo cha utimamu wa mwili: Nusantara Student Fitness Test (TKPN).

Vipengele vya TKPN: V Sit and Reach; 60 Second Sit-Up; 30 Second Squat Thrust; PACER.

TKPN validity: Chanzo kinataja coefficient ya 0,76 kutoka fasihi ya awali.

Screen time descriptives: N=74; minimum=20; maximum=43; mean=33,70; SD=5,233.

Makundi ya Screen-time: Very Low 8 (%10,8); Low 13 (%17,6); Fair 27 (%36,5); High 23 (%31,1); Very High 3 (%4,1).

Sleep-quality descriptives: N=74; minimum=1; maximum=14; mean=6,38; SD=3,105.

Usambazaji wa usingizi: Nzuri 24 (%32,4); mbaya 50 (%67,6).

Physical-fitness descriptives: N=74; minimum=1,5; maximum=3,3; mean=2,151; SD=0,4195.

Makundi ya Physical-fitness: Very Poor 0; Poor 25; Adequate 45; Good 4; Very Good 0.

Tatizo la asilimia ndani ya chanzo katika Table 10: Ingawa marudio ya Poor ni 25, jedwali limechapisha %17,6; 25/74 ni takribani %33,8 na sehemu ya prose pia inatoa %33,8.

Jaribio la normality: Kolmogorov–Smirnov.

Physical Fitness normality: p=0,052.

Sleep Quality normality: p=0,200.

Screen Time normality: p=0,097.

Linearity: Inategemea tathmini ya kuona ya scatterplot katika ukurasa wa 8 wa chanzo; hakuna formal linearity statistic tofauti iliyoripotiwa.

Takwimu kuu: Pearson Product Moment correlation.

Kizingiti cha significance: α=0,05.

Screen Time – Sleep Quality: r=0,234; p=0,045.

Screen Time – Physical Fitness: r=-0,354; p=0,002.

Coefficient of determination: r²≈0,054756 = %5,48; r²≈0,125316 = %12,53.

Kikomo cha tafsiri ya R²: Ingawa chanzo kinatumia lugha ya “contribution/affected”, kwa kuwa utafiti ni wa kimahusiano asilimia hazijawasilishwa kama asilimia za athari ya kisababishi.

H0₁ / Ha₁: Chanzo kilikubali Ha₁.

H0₂ / Ha₂: Chanzo kilikubali Ha₂.

H0₃ / Ha₃: Chanzo kilikubali Ha₃; hata hivyo hakuna r tofauti ya sleep quality–physical fitness wala modeli ya multivariate ya vigezo vitatu iliyoripotiwa.

Vigezo vya udhibiti vilivyotajwa katika chanzo: Gender, physical activity level na gadget use purpose.

Adjusted analysis: Hakuna matokeo ya partial correlation au regression yaliyotolewa kwa vigezo hivi vya udhibiti.

Uchambuzi wa outlier: Haijaripotiwa kando.

Funding: Hakuna funding statement tofauti katika maandishi ya makala.

Conflict of Interest: Hakuna conflict-of-interest statement tofauti katika maandishi ya makala.

Data Availability: Hakuna data-availability statement tofauti katika maandishi ya makala.

CRediT / Author Contributions: Hakuna sehemu tofauti ya CRediT/mchango wa waandishi katika maandishi ya makala.

Kamati ya maadili: Hakuna institutional ethics approval statement tofauti katika maandishi ya makala.

Ridhaa yenye taarifa: Hakuna informed-consent statement tofauti katika maandishi ya makala. Upungufu huu haujafasiriwa peke yake kama ukiukaji wa maadili.

Mapungufu makuu ya mbinu: Shule moja; muundo wa kimahusiano; %10 margin of error; matumizi ya skrini kupimwa kwa dodoso la kujiripoti; kutokuwepo kwa data halisi ya saa/siku; kutokuonyeshwa kwa vigezo vya udhibiti katika adjusted analysis; tofauti ya PSQI cutoff prose; hitilafu ya asilimia ya Table 10; nadharia tete ya tatu kutoungwa mkono kwa uchambuzi tofauti wa mahusiano yote; kutoripotiwa kwa formal linearity statistic na outlier analysis.

Tafsiri kuu ya kisayansi: Utafiti unaonyesha kwamba kwa wanafunzi hawa 74, alama ya juu zaidi ya dodoso la muda wa skrini huwa na mwelekeo wa kuonekana pamoja na alama ya juu zaidi ya PSQI na alama ya chini zaidi ya utimamu wa mwili. Utafiti hauthibitishi kwamba muda wa skrini pekee unasababisha matokeo haya mawili.