Ekran süresi puanı, bu çalışmada öğrencilerin telefon, bilgisayar, tablet, televizyon ve benzeri dijital ekran kullanımlarına ilişkin sıklık ve süre davranışlarını 15 maddelik kapalı uçlu bir anketle temsil eden bir ölçüm puanıdır; doğrudan “günde kaç saat ekran kullanıldı” ölçümü değildir. Araştırma, SMP Negeri 1 Semarang'daki 287 yedinci sınıf öğrencisinden simple random sampling ile seçilen 74 öğrencide ekran süresi puanı, Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) ile ölçülen uyku kalitesi ve Nusantara Student Fitness Test (TKPN) ile ölçülen fiziksel uygunluk arasındaki ilişkileri Pearson Product Moment korelasyonu kullanarak incelemiştir. Ekran süresi ile PSQI puanı arasında zayıf pozitif bir ilişki bulunmuştur (\(r=0.234,\ p=0.045\)); PSQI'da yüksek puan daha kötü uyku kalitesini temsil ettiğinden bu sonuç, daha yüksek ekran süresi puanlarının daha kötü uyku puanlarıyla birlikte görülme eğilimini ifade etmektedir. Ekran süresi ile fiziksel uygunluk arasında ise negatif ve kaynak tarafından orta düzey olarak sınıflandırılan ilişki bulunmuştur (\(r=-0.354,\ p=0.002\)). Çalışma korelasyonel olduğundan bu sonuçlar ekran kullanımının uyku bozukluğuna veya düşük fiziksel uygunluğa tek başına neden olduğunu kanıtlamaz.

Öğrencilerin ekran süresi anket puanları 20 ile 43 arasında değişmiş; ortalama 33,70 ve standart sapma 5,233 olarak hesaplanmıştır. Kaynağın kendi ortalama ve standart sapmaya dayalı göreli sınıflamasında 27 öğrenci (%36,5) “Fair”, 23 öğrenci (%31,1) “High”, 13 öğrenci (%17,6) “Low”, 8 öğrenci (%10,8) “Very Low” ve 3 öğrenci (%4,1) “Very High” kategorisindedir. Bu kategoriler sağlık otoritelerinin saat/gün cinsinden ekran süresi limitleri değildir; araştırma örnekleminin anket puanlarının kendi dağılımından türetilmiştir.

PSQI puanları 1–14 arasında değişmiş, ortalama 6,38 ve standart sapma 3,105 olarak bulunmuştur. Table 8'e göre 24 öğrenci (%32,4) iyi, 50 öğrenci (%67,6) kötü uyku kalitesi kategorisindedir. PSQI'nin global puan aralığı 0–21'dir ve çalışmada ≤5 iyi, >5 kötü uyku kalitesi olarak sınıflandırılmıştır.

TKPN fiziksel uygunluk bileşik puanları 1,5–3,3 arasında değişmiş; ortalama 2,151 ve standart sapma 0,4195 olarak raporlanmıştır. Kaynak tablosundaki frekanslara göre 45 öğrenci (%60,8) “Adequate”, 25 öğrenci matematiksel olarak yaklaşık %33,8 ile “Poor” ve 4 öğrenci (%5,4) “Good” kategorisindedir. Bununla birlikte kaynak Table 10, 25 kişilik “Poor” grubunun yüzdesini yanlışlıkla %17,6 olarak basmaktadır; sonraki prose bölümünde ise aynı grubun yüzdesi doğru biçimde %33,8 olarak verilmektedir.

Araştırmanın temel problemi

Çalışmanın çıkış noktası, dijital ekranların ergenlerin günlük yaşamında giderek daha fazla yer kaplaması ve bunun uyku düzeni ile fiziksel uygunlukla nasıl ilişkili olduğunun yerel okul bağlamında yeterince bilinmemesidir. SMP Negeri 1 Semarang'daki ilk gözlemlerde öğrencilerde öğrenme sırasında odaklanma ve dikkat güçlüğü ile fiziksel etkinlik sırasında yorgunluk görüldüğü; öğrencilerin akıllı telefon kullanım sıklığının, uyku kalitesinin ve fiziksel uygunluk düzeyinin ise henüz ölçülmediği belirtilmiştir.

Kaynak ayrıca okulda Nusantara Student Fitness Test'in (TKPN) daha önce fiziksel uygunluk ölçümü amacıyla kullanılmadığını bildirmektedir.

Ekran süresi neyi ifade ediyor?

Kaynak ekran süresini dizüstü bilgisayar, tablet, cep telefonu ve televizyon gibi ekranlı cihazlarda eğlence, öğrenme veya sosyalleşme amaçlarıyla geçirilen zaman olarak tanımlamaktadır. Ancak mevcut araştırmada ekran kullanımını doğrudan kronometre, cihaz logu veya saat/gün değeriyle ölçmek yerine kapalı uçlu bir anket puanı kullanılmıştır.

Bu Çalışmadaki Ekran Süresi Puanı Günlük Saat Anlamına mı Geliyor?

Hayır. Bu çalışmadaki ekran süresi değişkeni 15 maddelik, dört seçenekli bir anketten elde edilen toplam puandır; örneklem için minimum 20, maksimum 43 ve ortalama 33,70 raporlanmıştır. Araştırma bu 74 öğrencinin ortalama günlük ekran kullanımını saat veya dakika cinsinden yayımlamadığı için 33,70 puanı “33,7 saat”, “3,37 saat” veya başka bir zaman birimine çevirmek bilimsel olarak yanlış olur.

Ekran süresi anketinin yapısı

Anket Google Forms aracılığıyla uygulanmıştır. Toplam 15 madde iki gösterge etrafında düzenlenmiştir:

• Frequency / sıklık: pozitif maddeler 2, 5, 6, 9, 10; negatif maddeler 1, 3, 4, 7, 8.
• Duration / süre: pozitif madde 14; negatif maddeler 11, 12, 13, 15.

Dört seçenekli değiştirilmiş Likert ölçeğinde kaynak puanlamayı şu biçimde vermektedir:

Kaynak tek tek madde metinlerini yayımlamadığından her sorudaki yüksek veya düşük puanın gerçek ekran kullanım davranışıyla nasıl eşleştiğini bağımsız biçimde denetlemek mümkün değildir. Makale yine de toplam skoru ekran süresi düzeyi olarak sınıflandırmaktadır.

Kaynak, anketin dayandığı önceki araç için validity değerini 0,782 ve reliability değerini 0,967 olarak aktarmaktadır. Bunlar mevcut 74 kişilik örneklemde yeniden hesaplanmış doğrulama katsayıları olarak sunulmamaktadır; kaynak önceki enstrüman çalışmasına atıf yapmaktadır.

Ekran süresi kategorileri nasıl oluşturuldu?

Kaynak ekran süresi kategorilerini dışsal bir sağlık limitiyle değil, mevcut örneklemin ortalaması \(M=33.70\) ve standart sapması \(SD=5.233\) üzerinden oluşturmaktadır:

• 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: \(X>M+1.5SD\)

Kaynak değerleri yerine koyduğunda sınırlar yaklaşık olarak:

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

olmaktadır.

Örneğin ilk sınır:

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

şeklindedir.

“Fair” veya “High” sözcükleri burada öğrencilerin mutlak olarak sağlıklı veya sağlıksız ekran sürelerini ifade etmemektedir. Bunlar mevcut örneklemin puan dağılımına göre tanımlanmış göreli sınıflardır.

Uyku kalitesi nasıl ölçüldü?

Uyku kalitesi Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) ile ölçülmüştür. PSQI, araştırmada öğrencilerin önceki bir aylık uyku deneyimini yedi bileşen üzerinden özetleyen bir uyku kalitesi ölçüm aracıdır.

Kaynakta belirtilen bileşenler şunlardır:

1. Öznel uyku kalitesi.
2. Uykuya dalma gecikmesi / sleep latency.
3. Uyku süresi.
4. Uyku verimliliği.
5. Uyku bozuklukları.
6. Uyku ilacı kullanımı.
7. Gündüz işlev bozukluğu.

Her bileşen nihai olarak 0–3 arasında puanlanmakta, yedi bileşenin toplamı global PSQI puanını oluşturmaktadır:

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

Bu gösterim bileşenlerin toplam mantığını öğretmek içindir. Global skor 0–21 arasındadır.

PSQI Puanı Yükseldiğinde Uyku Kalitesi Neden Kötüleşmiş Sayılıyor?

PSQI ters yönlü yorumlanan bir uyku kalitesi ölçümüdür: global puanın yükselmesi daha fazla uyku problemi ve daha kötü uyku kalitesi anlamına gelir. Bu çalışmada ≤5 puan iyi, >5 puan kötü uyku kalitesi olarak sınıflandırıldığı için ekran süresi puanı ile PSQI arasındaki pozitif \(r=0.234\) katsayısı “daha yüksek ekran puanı ile daha iyi uyku” değil, “daha yüksek ekran puanı ile daha yüksek ve dolayısıyla daha kötü PSQI puanı birlikte görülüyor” şeklinde okunmalıdır.

Kaynak Table 8 ve yöntem bölümü:

• \(\le5\): iyi uyku kalitesi,
• \(>5\): kötü uyku kalitesi

sınıflamasını kullanmaktadır.

Bununla birlikte sonuç açıklamasındaki bir cümle iyi uyku grubunu “<5” şeklinde yazmaktadır. Tam 5 puan alan katılımcılar bakımından bu ifade yöntem ve Table 8'deki “≤5” sınırlamasıyla aynı değildir. Makalenin ana sınıflama tablosu ve yöntem bölümü birbiriyle uyumlu olduğundan Verianla sayısal sonuçları “≤5 iyi / >5 kötü” biçiminde taşımaktadır; prose farkı kaynak-içi tutarsızlık olarak korunmaktadır.

Kaynak Indonesian adaptation için Cronbach's \(\alpha=0.8\), concurrent validity \(r=0.89\), sensitivity 1,0 ve specificity 0,81 değerlerini önceki bir çalışmadan aktarmaktadır. Bunlar mevcut 74 öğrencinin yeni psychometric validation sonuçları değildir.

PSQI'nin kaynakta açıklanan soru yapısı

Kaynak PSQI'nin “10 sorudan 9 soruya indirildiğini” ifade etmektedir; ancak bu uyarlamanın hangi özgün soruyu çıkardığı veya mevcut araştırmada instrument modification için ayrıca bir geçerlilik çalışması yapılıp yapılmadığı açıklanmamaktadır. Bu nedenle uygulamanın tam soru formu kaynaktan yeniden üretilemez.

Fiziksel uygunluk nasıl ölçüldü?

Fiziksel uygunluk Nusantara Student Fitness Test (TKPN) ile değerlendirilmiştir. Kaynak TKPN'yi öğrencilerin fiziksel uygunluk durumunu ölçmek ve analiz etmek için kullanılan bir test bataryası olarak tanımlamaktadır.

Çalışmada kullanılan dört bileşen:

1. V Sit and Reach: sırt ve hamstring esnekliğini değerlendirir.
2. 60 Second Sit-Up: 60 saniyede yapılan tekrar sayısı üzerinden abdominal kas performansını değerlendirir.
3. 30 Second Squat Thrust: 30 saniyelik ardışık pozisyon değişiklikleri yoluyla dayanıklılık, beden kontrolü, denge, koordinasyon ve çeviklikle ilişkili performansı değerlendirir.
4. PACER: 20 metrelik gidip-gelme koşusunun giderek hızlanan ritimle sürdürülmesine dayalı aerobik kardiyovasküler dayanıklılık testidir.

Her bileşenin ham puanı TKPN puanlama kılavuzuna göre dönüştürülmüş ve ardından bileşen puanlarının ortalaması alınarak öğrenci başına tek bir bileşik fiziksel uygunluk puanı oluşturulmuştur.

Kaynak TKPN için önceki literatürden validity coefficient \(r=0.76\) değeri aktarmaktadır; mevcut araştırma örnekleminde yeniden hesaplanmış validity veya reliability değeri yayımlanmamıştır.

Fiziksel uygunluk sonuçları

Table 10'daki yüzde hatası

“Poor” grubu için:

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

olmaktadır. Kaynak Table 10'un %17,6 değeri frekansla uyuşmamaktadır; hemen sonraki metinde %33,8 yazılması da bunu doğrular. Verianla kaynak tablodaki basılı hatayı gizlememekte ve doğru değeri kaynağın kendisi yerine yeni bir deney sonucu gibi sunmamaktadır; yalnız frekansın aritmetik karşılığını göstermektedir.

Kaynak bir paragrafta ortalama 2,151 değerini “moderate range” olarak tanımlarken Table 10'daki 2–2,9 kategorisinin adı “Adequate”tır. Bu iki İngilizce niteleme de kaynak içinde bulunur; Verianla bunları tek bir yeni kategoriye dönüştürmemektedir.

Örneklem nasıl belirlendi?

Araştırmanın evreni SMP Negeri 1 Semarang'daki 287 yedinci sınıf öğrencisidir. Kaynak simple random sampling kullandığını ve her öğrencinin seçilmek için eşit şansa sahip olduğunu ifade etmektedir.

Örneklem büyüklüğü Slovin formülü ve %10 hata payı kullanılarak 74 olarak belirlenmiştir.

Kaynak Slovin formülünün kendisini yazmamaktadır. Yöntemin matematiğini öğretmek amacıyla kullanılan standart biçim aşağıdadır; bu denklem çalışmanın ayrı bulgusu değildir:

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

Burada:

• \(n\): örneklem büyüklüğü,
• \(N\): evren büyüklüğü,
• \(e\): kabul edilen hata payıdır.

Kaynağın değerleri kullanılırsa:

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

ve çalışma bunu 74 öğrenci olarak uygulamıştır.

%10 hata payı kaynak tarafından zaman ve kaynak kısıtları bağlamında kabul edilebilir görülmüştür. Bu seçim daha küçük bir hata payından daha düşük örneklem büyüklüğü gerektirir; Verianla bu kararı değiştirmemektedir.

Kaynakta “kontrol değişkenleri” nasıl ele alındı?

Yöntem bölümünde cinsiyet, fiziksel aktivite düzeyi ve cihaz kullanım amacı — akademik veya akademik olmayan — potansiyel kontrol değişkenleri olarak belirtilmektedir.

Ancak sonuç bölümünde:

• partial correlation,
• çoklu regression,
• ANCOVA,
• stratified correlation,
• cinsiyete göre alt grup analizi,
• fiziksel aktiviteye göre adjusted coefficient,
• cihaz kullanım amacına göre adjusted coefficient

raporlanmamaktadır.

Bu nedenle yayımlanan \(r=0.234\) ve \(r=-0.354\) katsayıları, söz konusu değişkenlere göre düzeltilmiş etkiler olarak sunulmamalıdır.

Hipotezler

Ha₃ için önemli bir raporlama sınırı vardır. Kaynak Table 12 yalnız iki korelasyon sunmaktadır: ekran süresi–uyku kalitesi ve ekran süresi–fiziksel uygunluk. Uyku kalitesi–fiziksel uygunluk için ayrı bir Pearson katsayısı ve üç değişkenli simultaneous/multiple correlation modeli raporlanmamaktadır. Bu nedenle Ha₃'ün kelimesi kelimesine bütün ikili ilişkileri ayrı testlerle doğrulandığı söylenemez.

Pearson Korelasyon Katsayısı Neyi Ölçer?

Pearson Product Moment korelasyon katsayısı \(r\), iki nicel değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve göreli gücünü -1 ile +1 arasında özetler; \(r>0\) birlikte artma, \(r<0\) biri artarken diğerinin azalma eğilimini gösterir, ancak korelasyonun varlığı tek başına bir değişkenin diğerine neden olduğunu kanıtlamaz.

Kaynakta kullanılan formül:

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

Burada:

• \(r\): Pearson korelasyon katsayısıdır.
• \(n\): örneklem sayısıdır; bu çalışmada \(n=74\).
• \(x\): birinci değişkenin gözlem değerleridir.
• \(y\): ikinci değişkenin gözlem değerleridir.
• \(\sum xy\): eşleşmiş \(x\) ve \(y\) değerlerinin çarpımlarının toplamıdır.
• \(\sum x^2\) ve \(\sum y^2\): değişkenlerin karelerinin toplamıdır.

Pay kısmı iki değişkenin birlikte değişimine ilişkin bilgiyi taşırken payda, bu ortak değişimi iki değişkenin toplam yayılımına göre ölçekler. Sonuç böylece değişkenlerin orijinal birimlerinden bağımsız, -1 ile +1 arasında standartlaştırılmış bir ilişki katsayısına dönüşür.

Korelasyon katsayısının işareti

\(r>0\) olduğunda değişkenlerden biri yükseldikçe diğerinin de yükselme eğilimi vardır. Ancak ölçekte “yüksek puan”ın ne anlama geldiği ayrıca kontrol edilmelidir. PSQI bunun iyi örneğidir: yüksek PSQI daha kötü uyku anlamına geldiği için pozitif korelasyon sağlık açısından olumlu değildir.

\(r<0\) olduğunda değişkenlerden biri yükselirken diğerinin düşme eğilimi vardır. Ekran süresi–fiziksel uygunluk için \(r=-0.354\), daha yüksek ekran süresi puanlarının daha düşük fiziksel uygunluk puanlarıyla birlikte görülme eğilimini göstermektedir.

Normalite testi

Üç p-değeri de 0,05'in üzerindedir. Kaynak bu nedenle normal dağılım varsayımının yeterli olduğunu ve parametrik Pearson korelasyonunun kullanılabileceğini değerlendirmiştir.

Fiziksel uygunluk için \(p=0.052\) değeri 0,05 sınırına oldukça yakındır fakat kaynak tarafından yine de >0,05 olduğu için normal olarak sınıflandırılmıştır.

Linearity nasıl kontrol edildi?

Kaynak sayfa 8'de iki scatterplot yayımlamaktadır. İlk scatterplot ekran süresi ile uyku puanı arasında belirgin eğrisel olmayan bir dağılım, ikinci scatterplot ekran süresi ile fiziksel uygunluk arasında negatif doğrusal eğilim göstermektedir. Yazarlar bunu Pearson korelasyonu için linearity varsayımının desteklendiği şeklinde yorumlamaktadır.

Kaynak ayrıca ayrı bir formal linearity-test F veya p-değeri raporlamamaktadır. Bu nedenle linearity değerlendirmesi yayımlanan scatterplotların görsel yorumuna dayanmaktadır.

Ham 74 öğrenciye ait \(x,y\) koordinatları yayımlanmadığı için Verianla scatterplot noktalarını yeniden üretmemektedir. Bunun yerine aşağıdaki görsel exact korelasyon katsayılarını ve yönlerini gösterir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Yöntemin teknik özeti

Ana korelasyon sonuçları

R² Bu Çalışmada Ne Anlama Geliyor?

Bu çalışmadaki \(R^2=r^2\), basit iki değişkenli Pearson ilişkisinde iki değişkenin doğrusal olarak paylaştığı varyansın oranını özetler; \(r=0.234\) için yaklaşık %5,48, \(r=-0.354\) için yaklaşık %12,53 elde edilir, ancak korelasyonel tasarım nedeniyle bu oranlar “ekran süresi uyku kalitesinin %5,48'ine veya fiziksel uygunluğun %12,53'üne neden oldu” şeklinde yorumlanmamalıdır.

Korelasyon katsayısının karesi:

\[ R^2=r^2 \]

şeklindedir.

Uyku kalitesi için:

\[ (0.234)^2=0.054756 \]

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

Fiziksel uygunluk için:

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

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

\(r\)'nin işareti kare alma sırasında kaybolur. Bu nedenle \(R^2\) ilişkinin yönünü değil, doğrusal ilişkinin büyüklüğüyle bağlantılı ortak varyans oranını ifade eder. Yönü anlamak için \(r\)'nin kendisine bakılmalıdır.

Kaynak neden “contribution” diyor?

Table 13 sütun başlığı “Contribution (%)”dır ve tartışma/sonuç bölümlerinde ekran süresinin uyku ve fiziksel uygunluğu belirli yüzdelerde “accounted for”, “affected” veya “influenced” ettiği biçiminde daha güçlü nedensel ifadeler kullanılmaktadır.

Bununla birlikte çalışma:

• ekran süresini deneysel olarak değiştirmemiştir,
• öğrencileri düşük/yüksek ekran süresi müdahalesine randomize etmemiştir,
• zaman sırasını gösteren longitudinal takip yapmamıştır,
• raporlanan olası confounder'ları adjusted modelle kontrol etmemiştir.

Bu nedenle Verianla “%5,48 nedensel katkı” veya “%12,53 nedensel etki” şeklinde bir sonuç üretmemektedir.

Korelasyon Nedensellik Kanıtlar mı?

Hayır. Bu çalışma yalnız aynı öğrenci grubunda ekran süresi anket puanının PSQI ve TKPN puanlarıyla nasıl birlikte değiştiğini göstermektedir; ekran kullanımını deneysel olarak değiştirmediği, randomizasyon veya zaman sıralı müdahale yapmadığı ve bildirilen kontrol değişkenlerini adjusted modelde göstermediği için ekran süresinin tek başına kötü uykuya veya düşük fiziksel uygunluğa neden olduğu kanıtlanmamıştır.

Uyku ilişkisinin yorumu

\(r=0.234\) mutlak değer olarak düşük bir ilişkiyi ifade etmektedir. Ayrıca \(p=0.045\), kullanılan 0,05 anlamlılık eşiğinin hemen altındadır.

İstatistiksel anlamlılık, ilişkinin güçlü olduğu anlamına gelmez. Kaynak da daha sonraki tartışma bölümünde bu ilişkiyi weak/low olarak tanımlamaktadır.

Kaynak tartışmasında akademik stres, çevresel koşullar, yaşam tarzı, gece rutinleri, ekran kullanımının amacı ve zamanlaması gibi başka faktörlerden söz edilmektedir. Bunlar mevcut araştırmada etkileri ayrı ayrı hesaplanan değişkenler değildir.

Kaynak ayrıca mavi ışık maruziyeti ve melatonin/circadian rhythm mekanizmasını literatüre dayalı olası açıklama olarak tartışmaktadır. Çalışma öğrencilerde melatonin ölçmemiş ve circadian rhythm biyobelirteci toplamamıştır; bu mekanizma doğrudan mevcut veri setinin ölçülmüş bulgusu değildir.

Fiziksel uygunluk ilişkisinin yorumu

\(r=-0.354\), daha yüksek ekran süresi puanı ile daha düşük TKPN bileşik puanının birlikte görülme eğilimini göstermektedir. Kaynak bu ilişkinin uyku ilişkisinden daha güçlü olduğunu ve mild-to-moderate/moderate aralığında bulunduğunu belirtmektedir.

Kaynak olası açıklama olarak yüksek ekran kullanımının daha az fiziksel etkinlikle birlikte bulunabileceğini tartışmaktadır. Ancak mevcut raporda öğrencilerin fiziksel aktivite düzeyini kontrol eden adjusted regression yayımlanmadığından “ekran süresi fiziksel aktivitenin yerini aldı ve fitness'ı düşürdü” zinciri kanıtlanmış mekanizma değildir.

Üçüncü hipotezin yorum sınırı

Ha₃, üç değişkenin “birbirleriyle” ilişkili olduğunu öne sürmektedir. Ancak sonuç tablosunda:

• ekran süresi ↔ PSQI,
• ekran süresi ↔ fiziksel uygunluk

ilişkileri vardır.

Şunlar raporlanmamıştır:

• PSQI ↔ fiziksel uygunluk için Pearson r,
• üç değişkenli multiple correlation,
• mediation analysis,
• path analysis,
• structural equation model.

Bu nedenle kaynakta Ha₃ kabul edilmiş olsa da “üç değişkenin tüm ikili bağlantıları gösterildi” veya “ekran süresi → uyku → fiziksel uygunluk yol modeli doğrulandı” sonucuna gidilemez.

Çalışmanın doğrudan desteklediği sonuçlar

• SMP Negeri 1 Semarang'daki 74 yedinci sınıf öğrencisinde ekran süresi anket puanı ile PSQI arasında \(r=0.234,\ p=0.045\) ilişki vardır.
• PSQI'nin yönü nedeniyle daha yüksek ekran süresi puanı daha yüksek, yani daha kötü uyku kalite puanıyla birlikte görülme eğilimindedir.
• Ekran süresi anket puanı ile fiziksel uygunluk bileşik puanı arasında \(r=-0.354,\ p=0.002\) ilişki vardır.
• Öğrencilerin %67,6'sı kaynak sınıflamasında kötü uyku kategorisindedir.
• Ekran süresi anket puanı dağılımında en büyük grup %36,5 ile “Fair” kategorisindedir.
• TKPN kategorisinde en büyük grup 45 öğrenciyle “Adequate” kategorisindedir.
• Kaynak Table 13, iki korelasyon için \(r^2\) değerlerini yaklaşık %5,48 ve %12,53 olarak raporlamaktadır.

Çalışmanın doğrudan desteklemediği sonuçlar

• Ekran kullanımının kötü uykuya neden olduğu kanıtlanmamıştır.
• Ekran kullanımının fiziksel uygunluğu doğrudan düşürdüğü kanıtlanmamıştır.
• Ekran süresinin azaltılmasının PSQI'yi belirli bir miktarda iyileştireceği test edilmemiştir.
• Ekran süresinin azaltılmasının TKPN puanını belirli bir miktarda artıracağı test edilmemiştir.
• Öğrencilerin ortalama günlük ekran saati raporlanmamıştır.
• Ekran kullanımının akademik ve akademik olmayan bölümleri için ayrı korelasyon raporlanmamıştır.
• Cinsiyet etkisi adjusted modelle raporlanmamıştır.
• Fiziksel aktivite düzeyi adjusted modelle raporlanmamıştır.
• Uyku kalitesi ile fiziksel uygunluk arasındaki doğrudan Pearson korelasyonu raporlanmamıştır.
• Uyku kalitesinin ekran süresi ile fiziksel uygunluk arasında aracı olduğu gösterilmemiştir.
• Mavi ışık, melatonin veya circadian rhythm bu öğrencilerde doğrudan ölçülmemiştir.
• Sonuçların başka okullara, yaş gruplarına veya ülkelere aynı büyüklükte genellenebilirliği gösterilmemiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

Üç farklı ölçüm alanının birlikte ele alınması: Ekran davranışı, uyku ve fiziksel uygunluk aynı öğrenci örnekleminde incelenmiştir.

Fiziksel uygunluğun yalnız öz-bildirimle ölçülmemesi: TKPN içinde V Sit and Reach, sit-up, squat thrust ve PACER gibi fiziksel testler kullanılmıştır.

Olasılıksal örnekleme: Kaynak simple random sampling kullandığını belirtmektedir.

Ölçüm yönünün yorumlanabilmesi: PSQI ve TKPN sonuçları için kullanılan ölçekler açıkça belirtilmiştir.

Normalite ve scatterplot kontrolü: Pearson analizi öncesinde normality sonuçları ve doğrusal ilişkiyi görsel olarak değerlendiren scatterplotlar raporlanmıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar

Tek okul bağlamı: Örneklem yalnız SMP Negeri 1 Semarang öğrencilerinden oluşmaktadır.

Korelasyonel tasarım: Nedensellik kurulamaz.

%10 örneklem hata payı: Örneklem büyüklüğü bu görece geniş hata payıyla hesaplanmıştır.

Ekran kullanımının öz-bildirime dayanması: Cihaz loglarından objektif süre ölçümü kullanılmamıştır.

Gerçek saat/gün verisinin olmaması: Sonuçlar anket puanı üzerinden elde edilmiştir.

Kontrol değişkenlerinin raporlanmaması: Cinsiyet, fiziksel aktivite ve kullanım amacı yöntem bölümünde anılmasına rağmen adjusted analysis gösterilmemiştir.

PSQI uyarlama ayrıntıları sınırlı: Kaynak 10 sorudan 9 soruya indirildiğini belirtmekte ancak hangi soru ve hangi doğrulama işlemiyle değiştirildiğini açıklamamaktadır.

PSQI cutoff prose farkı: Yöntem/Table 8 ≤5 iyi derken prose bölümünde <5 ifadesi bulunmaktadır.

Fiziksel uygunluk Table 10 yüzde hatası: 25 öğrencilik Poor kategorisi tabloda %17,6, prose içinde ve matematiksel olarak %33,8'dir.

Üçüncü hipotez eksik analitik kapsam: Uyku–fiziksel uygunluk korelasyonu ve üç değişkenli model raporlanmamıştır.

Linearity formal testi yok: Kaynak scatterplotlara dayalı görsel değerlendirme yapmıştır; ayrıca bir linearity test statistic raporlanmamıştır.

Outlier analizi belirtilmemiştir: Pearson korelasyonunu etkileyebilecek uç gözlemlere ilişkin özel bir analiz raporlanmamaktadır.

Uygulama açısından ne söylenebilir?

Kaynak, okul ve ailelerin öğrencilerin dijital cihaz kullanımını dengeli biçimde yönetmesini, özellikle yatmadan önce ekran kullanımına dikkat edilmesini ve günlük okul rutinine fiziksel etkinliğin eklenmesini önermektedir.

Bu öneriler kaynak yazarların bulgulara ve önceki literatüre dayalı pratik yorumlarıdır. Mevcut çalışma bu önerilerin uygulanmasından sonra uyku veya fiziksel uygunlukta ne kadar iyileşme oluşacağını test eden bir intervention study değildir.

Kaynak ve Yöntem Notu

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

Yazarlar: Niko Bagaskara, Hijrah Maulidiah Afifah.

Yazar sırası: Kaynak PDF ve resmî journal metadata sırası korunmuştur.

Eş katkı: Kaynakta equal-contribution beyanı bulunmamaktadır.

Corresponding author: Niko Bagaskara.

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

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

Platform / yayın kurumu: Universitas Negeri Semarang (UNNES) Scientific Journals.

Cilt / sayı: 15(2), 2026.

Sayfalar: 446–456.

Article ID: 44623.

DOI: 10.15294/active.v15i2.44623.

Resmî yayın tarihi: 29 Nisan 2026.

Kaynak türü: Nicel korelasyonel araştırma makalesi.

Hakemlik: Derginin güncel politikası en az iki uzman hakemle blind peer review süreci belirtmektedir.

Lisans: Güncel journal copyright notice: CC BY 4.0.

Resmî bağlantı: ACTIVE dergisindeki Article ID 44623 kayıt sayfası.

Preprint: Kaynak PDF ve doğrulanan resmî kayıt içinde ayrı bir preprint bilgisi bulunmamaktadır.

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

Güncel resmî journal metadata: Online ISSN 2460-724X; Print ISSN 2252-6773. PDF'nin p/e etiketleri güncel metadata ile ters görünmektedir.

Kaynak anahtar kelimeleri: Screen time; Sleep quality; PDF'de “Pysical fitness” yazımı bulunmaktadır. Resmî metadata'da ayrıca “Physical Fitnees” yazımı görülmektedir. Bu imla farklılıkları kaynak kimliğini değiştirmeden not edilmiştir.

Araştırma alanı: Ergen sağlığı, beden eğitimi, uyku ve dijital ekran davranışı.

Araştırma yeri: SMP Negeri 1 Semarang.

Evren: 287 yedinci sınıf öğrencisi.

Örneklem: 74 öğrenci.

Örnekleme yöntemi: Simple random sampling.

Örneklem hesabı: Slovin yaklaşımı; %10 margin of error.

Ekran süresi ölçümü: Google Forms üzerinden 15 maddelik kapalı uçlu, değiştirilmiş dört seçenekli Likert tipi anket.

Ekran süresi instrument validity: Kaynağın önceki çalışmadan aktardığı değer 0,782.

Ekran süresi instrument reliability: Kaynağın önceki çalışmadan aktardığı değer 0,967.

Uyku ölçümü: Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI).

PSQI global puanı: 0–21.

Ana PSQI cutoff: ≤5 iyi; >5 kötü uyku kalitesi.

PSQI prose farkı: Sonuç açıklamasında iyi uyku için <5 yazılmıştır; yöntem ve Table 8 ≤5 kullanmaktadır.

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

Fiziksel uygunluk ölçümü: Nusantara Student Fitness Test (TKPN).

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

TKPN validity: Kaynak önceki literatürden 0,76 katsayısını aktarmaktadır.

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

Screen-time sınıfları: 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.

Uyku dağılımı: İyi 24 (%32,4); kötü 50 (%67,6).

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

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

Table 10 kaynak-içi yüzde sorunu: Poor frekansı 25 olmasına rağmen tabloda %17,6 basılmıştır; 25/74 yaklaşık %33,8'dir ve prose bölümü de %33,8 vermektedir.

Normalite testi: Kolmogorov–Smirnov.

Physical Fitness normality: p=0,052.

Sleep Quality normality: p=0,200.

Screen Time normality: p=0,097.

Linearity: Kaynak sayfa 8'deki scatterplotların görsel değerlendirilmesine dayanmaktadır; ayrı formal linearity statistic raporlanmamıştır.

Ana istatistik: Pearson Product Moment correlation.

Anlamlılık eşiği: 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.

R² yorum sınırı: Kaynak “contribution/affected” dili kullansa da çalışma korelasyonel olduğu için yüzdeler nedensel etki yüzdesi olarak sunulmamıştır.

H0₁ / Ha₁: Kaynak Ha₁'i kabul etmiştir.

H0₂ / Ha₂: Kaynak Ha₂'yi kabul etmiştir.

H0₃ / Ha₃: Kaynak Ha₃'ü kabul etmiştir; ancak sleep quality–physical fitness için ayrı r ve üç değişkenli multivariate model raporlanmamıştır.

Kaynakta belirtilen kontrol değişkenleri: Gender, physical activity level ve gadget use purpose.

Adjusted analysis: Bu kontrol değişkenlerine göre partial correlation veya regression sonucu raporlanmamaktadır.

Outlier analizi: Ayrı olarak raporlanmamıştır.

Funding: Makale metninde ayrı funding statement bulunmamaktadır.

Conflict of Interest: Makale metninde ayrı conflict-of-interest statement bulunmamaktadır.

Data Availability: Makale metninde ayrı data-availability statement bulunmamaktadır.

CRediT / Author Contributions: Makale metninde ayrı CRediT/yazar katkısı bölümü bulunmamaktadır.

Etik kurul: Makale metninde ayrı institutional ethics approval statement bulunmamaktadır.

Bilgilendirilmiş onam: Makale metninde ayrı informed-consent statement bulunmamaktadır. Bu eksiklik tek başına etik ihlal olarak yorumlanmamıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar: Tek okul; korelasyonel tasarım; %10 margin of error; ekran kullanımının öz-bildirim anketiyle ölçülmesi; gerçek saat/gün verisinin bulunmaması; kontrol değişkenlerinin adjusted analysis içinde gösterilmemesi; PSQI cutoff prose farkı; Table 10 yüzde hatası; üçüncü hipotezin bütün ilişkiler için ayrı analizle desteklenmemesi; formal linearity statistic ve outlier analysis raporlanmaması.

Temel bilimsel yorum: Araştırma, bu 74 öğrencide daha yüksek ekran süresi anket puanının daha yüksek PSQI puanı ve daha düşük fiziksel uygunluk puanıyla birlikte görülme eğilimini göstermektedir. Araştırma ekran süresinin bu iki sonucu tek başına oluşturduğunu kanıtlamamaktadır.