Nomofobia en estudiantes universitarios gallegos: Análisis de la prevalencia y factores influyentes

European Public & Social Innovation Review ISSN 2529-9824 Artículo de Investigación Nomofobia en estudiantes universitarios gallegos: Análisis de la prevalencia y factores influyentes Nomophobia Among University Students in Galicia: Analysis of Prevalence and Influencing Factors Pablo-César Muñoz-Carril1: Universidad de Santiago de Compostela, España. [email protected] Isabel Dans Álvarez-de-Sotomayor: Universidad de Santiago de Compostela, España. [email protected] Fecha de Recepción: 15/07/2024 Fecha de Aceptación: 25/10/2024 Fecha de Publicación: 26/12/2024 Cómo citar el artículo Muñoz-Carril, P. C. y Dans, I. (2025). Nomofobia en estudiantes universitarios gallegos: Análisis de la prevalencia y factores influyentes [Nomophobia Among University Students in Galicia: Analysis of Prevalence and Influencing Factors]. European Public & Social Innovation Review, 10, 01-20. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-987 Resumen Introducción: El presente estudio aborda la prevalencia y los factores de incidencia de la nomofobia entre estudiantes universitarios gallegos. Metodología: se realizó un estudio cuantitativo y transversal en el que se encuestó a 774 estudiantes de educación superior utilizando el Nomophobia Questionnaire (NMP-Q). Resultados: las mujeres y los estudiantes más jóvenes presentaron niveles más altos de nomofobia. La frecuencia de conexión a internet a través del móvil también se relacionó significativamente con mayores niveles de nomofobia. El NMP-Q demostró ser una herramienta válida y fiable para mensurar la nomofobia en la población universitaria, constatándose su idoneidad para la medición de este fenómeno en base a cuatro dimensiones: “acceso a la información”, “renuncia a la comodidad”, “no poder comunicarse” y “pérdida de conexión”. Discusión: la nomofobia puede afectar negativamente a la salud mental, física y emocional de los individuos debido a la excesiva dependencia hacia sus smartphones, siendo el género, la edad y la frecuencia de conexión variables predictoras. 1 Autor Correspondiente: Pablo-César Muñoz-Carril. Universidad de Santiago de Compostela (España). 2 Conclusiones: las instituciones universitarias deberían desarrollar programas educativos mediante los cuales se promueva una adecuada gestión en el uso de los teléfonos inteligentes a fin de desarrollar hábitos basados en el bienestar y en la capacidad de desconexión digital. Palabras clave: nomofobia; teléfonos inteligentes; NMP-Q; estudiantes; educación superior; móviles; adicción; digitalización. Abstract Introduction: The current study examines the prevalence and contributing factors of nomophobia among university students in Galicia. Methodology: A cross-sectional quantitative study was conducted, surveying 774 higher education students using the Nomophobia Questionnaire (NMP-Q). Results: Women and younger students exhibited higher levels of nomophobia. The frequency of internet connection via mobile phone was also significantly associated with higher levels of nomophobia. The NMP-Q proved to be a valid and reliable tool for measuring nomophobia in the university population, demonstrating its suitability for assessing this phenomenon based on four dimensions: “access to information,” “renunciation of convenience,” “inability to communicate,” and “loss of connection.” Discussion: Nomophobia can negatively impact individuals' mental, physical, and emotional health due to excessive dependence on their smartphones. Predictive variables include gender, age, and connection frequency. Conclusions: In light of the obtained results, it is advisable for university institutions to implement educational support programs to promote appropriate management of smartphone use, aiming to develop habits based on well-being and the ability to digitally disconnect. Keywords: Nomophobia; Smartphones; NMP-Q; Students; Higher education; mobile; addiction; digitization. 1. Introducción Los móviles poseen una potencia tecnológica imparable, despertando gran atracción en la juventud, así como en otras etapas etarias. Estos dispositivos tratan de dar respuesta a un conjunto de necesidades sociales como la de informar, divertir, producir contenidos, compartir objetos digitales, comunicarse, comprar, participar y sentirse incluido en diferentes comunidades y grupos, entre otras. La posición de los móviles entre los jóvenes es privilegiada, como se extrae de todos los informes (Santana-Vega et al., 2019; Karaoglan et al., 2022). Según la Encuesta sobre equipamiento y uso de Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) en los hogares (2023), el 99,9% ha utilizado el teléfono móvil en los tres últimos meses. A pesar de su uso intensivo, investigaciones como la de Fernández et al. (2023) ponen de manifiesto que los jóvenes siguen priorizando los encuentros cara a cara a la hora de entablar relaciones sociales, por lo que se concluye que sí hay un uso racional en la mayoría de los universitarios. El interés educativo por el uso de los dispositivos móviles no ha dejado de crecer desde la aparición de las redes sociales. Precisamente, en una etapa de crecimiento de servicios en Internet como fue el caso de Facebook en el año 2015, la población mundial que utilizaba el móvil se elevaba a 2.600 millones. Hoy, casi diez años después, existen 4.700 millones de usuarios, lo que representa un aumento hasta llegar a un 69% del total de la población mundial que están suscritas a un servicio móvil (GSMA, 2024). Como puede observarse, los móviles se han extendido por un gran número de países, tanto desarrollados como en vías de desarrollo. Una tendencia que se mantiene en aumento y revela que existen más dispositivos que personas en el mundo. 3 Sin embargo, en los últimos años los estudios sobre el uso de los móviles han alcanzado un protagonismo mediático y científico innegable. Por un lado, los medios tradicionales como la prensa, la televisión y la radio alertan sobre los riesgos y recogen la preocupación de las familias, sanitarios y educadores. Las escuelas españolas han prohibido el móvil por indicación de las autoridades y se ha aprobado el Anteproyecto de Ley Orgánica para la protección de las personas menores de edad en los entornos digitales (2024). Por otro lado, existen numerosos estudios sobre usos y abusos de los dispositivos entre jóvenes. A pesar de sus potencialidades innegables, los móviles están siendo objeto de un gran número de críticas que se centran, fundamentalmente, en la dispersión o baja atención, el sedentarismo, etc. En las investigaciones existe una gran diversidad de posturas, desde el rechazo a considerarlos patologías (Billieux et al., 2015) hasta la presión actual por incluirlos en el Diagnostic and Statistical of Mental Disorders. Ahora bien, abundan los análisis sobre los efectos nocivos, junto con nuevas propuestas que insisten en los aspectos positivos para el desarrollo humano (Anderson, 2024). En particular, la esfera sanitaria y educativa ha denominado el uso problemático como adicciones de tipo conductual por su vinculación al comportamiento. A este respecto, sobre los problemas relacionados con la tecnología existen estudios pioneros como el de Goldberg (1995) hasta investigaciones más recientes sobre adicción al móvil (ElAshry et al., 2024; Pedrero-Pérez et al., 2018), adicción a las redes sociales (Álvarez y Moral, 2020, Arnaiz et al., 2016), a las herramientas de mensajería instantánea (Sultan, 2014), así como otras adicciones relacionadas, como es el caso de las compras online (Trotzke et al., 2015) o los videojuegos (clasificado como conducta adictiva por la Organización Mundial de la Salud). La etapa universitaria también ha sido objeto específico de numerosos estudios sobre el uso problemático de las TIC (Altin y Kivrak, 2018; Bahrainian et al., 2014; Díaz et al., 2019; GarroteRojas et al., 2018; Li y Mau, 2018; Marín-Díaz et al., 2019; Muratham, 2018; Peña et al., 2019) y, en los últimos años, los investigadores han puesto su foco de atención en las consecuencias negativas que acarrea un empleo abusivo y poco responsable de los teléfonos inteligentes (Busch y McCarthy, 2021; Kitazawa et al., 2018; Ünsalver y Aktepe, 2017; Yao y Wang, 2023; Zhang, 2023). Bajo este contexto surge la nomofobia (Notara et al., 2021), considerada como una sensación de malestar, ansiedad o miedo irracional que se produce al no poder acceder al smartphone (Amar y Sánchez, 2022). 1.1. La nomofobia: conceptualización y factores influyentes Como se ha adelantado en el apartado anterior, cuando se analizan las posibilidades educativas del móvil a partir de las cuales se establecen beneficios y riesgos, se debe prestar especial atención a estos últimos. Dentro del ámbito de los problemas derivados de un uso inadecuado del móvil, la nomofobia se presenta como una fobia situacional en la que se experimenta un miedo intenso, irracional y desproporcionado a no poder usar el teléfono inteligente o smartphone (León-Mejía, 2021). El temor por estar incomunicado se manifiesta en dificultades de atención, estados depresivos, ansiedad, problemas para conciliar el sueño, soledad y bajos niveles de felicidad (Busch y McCarthy., 2021; González-Cabrera et al., 2017). Los estudios sobre nomofobia persiguen recabar evidencias que permitan, bajo una óptica científica, analizar las conductas problemáticas detectadas entre los jóvenes en relación con el uso que estos hacen de sus teléfonos inteligentes (Aydin y Kuş, 2024; Jahrami et al., 2024). Variables como el género, la edad, la frecuencia de uso del móvil y el rendimiento académico, entre otras, han sido considerados como factores clave y predictivos que influyen en el desarrollo de la nomofobia. En este sentido, diversas investigaciones han puesto de manifiesto que las mujeres presentan niveles más elevados de nomofobia frente a los hombres (Arpaci et al., 2019; Moreno-Guerrero et al., 2020; Ozdemir et al., 2018; Qutishat et al., 2020). Además, en 4 algunos contextos especialmente vulnerables, se ha asociado el uso intensivo del móvil por parte de las féminas a una sensación de mayor seguridad (Schwaiger y Tahir, 2020). Por otra parte, los comportamientos nomofóbicos tienen un mayor nivel de incidencia en personas más jóvenes (Bhattacherjee et al., 2017) y que presentan un bajo rendimiento académico (Rodríguez-García et al, 2024; Schwaiger y Tahir, 2020; Tuco et al., 2023), así como entre aquellos individuos que hacen un uso más intensivo del móvil (Kara et al., 2019). 1.1.1. Instrumentos para medir la nomofobia A raíz del fenómeno creciente de la dependencia al móvil, la literatura científica se ha enfocado en los últimos años en el diseño de instrumentos fiables y válidos para identificar conductas problemáticas vinculadas con el uso de teléfonos inteligentes y analizar la prevalencia de la nomofobia. Entre las escalas más conocidas y utilidadas destacan las siguientes: “Mobile Phone Problem Use Scale (MPPUS)” (Bianchi, A. y Phillips, 2005); “Problematic Mobile Phone Use Questionnaire (PMPUQ)” (Billeux et al., 2008); “Mobile Phone Involvement Questionnaire (MPIQ)”(Walsh et al., 2010); “Problematic Use of Mobile Phone (PUMP)” (Merlo et al., 2013); “Test de Dependencia al Móvil (TDM)” (Chóliz et al., 2016) y “The Questionnaire to Assess Nomophobia (QANIP)” (Olivencia-Carrión et al., 2018). Estos cuestionarios y escalas son herramientas esenciales en la investigación y el diagnóstico de la nomofobia, permitiendo a los investigadores, educadores y profesionales de la salud mental evaluar y comprender mejor este fenómeno en diferentes poblaciones. En el caso de la etapa universitaria, el Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) de Yildrim y Correia (2015), adaptado al español por González-Cabrera et al. (2017), se erige como uno de los instrumentos más utilizados por su robustez y versatilidad, siendo una escala traducida a diferentes idiomas y validada en diversos contextos culturales, por lo que su aplicabilidad y relevancia global la hacen idónea en la evaluación de la nomofobia, especialmente en el ámbito de la educación superior. Por ello, dicha escala se ha utilizado como base en la presente investigación de cara a analizar la prevalencia de conductas nomofóbicas entre el alumnado universitario gallego. 1.1.2. Objetivos de la investigación Este estudio aborda tres objetivos interrelacionados que se muestran a continuación: Objetivo 1.- Conocer el nivel de prevalencia de conductas nomofóbicas entre el alumnado universitario lucense tras la aplicación del Nomophobia Questionnaire (NMP-Q). Objetivo 2.- Analizar la estructura factorial y fiabilidad de la escala de nomofobia NMP-Q en estudiantes de educación superior adscritos al campus universitario de Lugo (España). Objetivo 3.- Contrastar si el género, la edad y la frecuencia de conexión a internet con el móvil son variables que influyen en el nivel de nomofobia manifestado por el alumnado universitario. 5 2. Metodología 2.1. Participantes En la investigación participaron un total de 774 universitarios que cursaban estudios de Grado, Doble Grado y Máster en 30 titulaciones diferentes adscritas al campus de Lugo (perteneciente a la Universidad de Santiago de Compostela -USC-). El muestreo empleado fue no probabilístico y por conveniencia. Entre los criterios de selección de la muestra, se establecieron los siguientes requisitos fundamentales: 1) constar como estudiante matriculado en alguna de las titulaciones oficiales adscritas al campus de Lugo de la USC; 2) ser propietario y utilizar el teléfono inteligente. El 23,9% (n=181) de los participantes eran hombres, mientras que el 75,6% (n=585) fueron mujeres. Cuatro individuos manifestaron su condición de género “no binario”, representando tan solo el 0.5% de la muestra. En cuanto a la edad, la media fue de 22,34 años, con una desviación típica de 4,94. Un 29% de los participantes eran menores de 20 años, un 51% tenía edades comprendidas entre los 20 y 24 años, un 12% entre 25 y 29 años, mientras que un 8% tenían 30 o más años. Asimismo, según el curso en el que se encontraban matriculados, el 29% de los estudiantes cursaba primero, un 21.2% del alumnado estaba en segundo curso, un 15% en tercero, un 25% en cuarto, un 1,1% estaba en quinto (en carreras de Doble Grado) y, finalmente, un 8,7% de los encuestados se encontraba estudiando un Máster. En lo que atañe al perfil de los participantes según las áreas de conocimiento, el 6,2% de los estudiantes cursaban estudios vinculados al ámbito jurídico-social. Un 6,1% lo hacía en carreras de ingeniería. El 5,4% y el 5,8% en titulaciones vinculadas a ciencias de la salud y ciencias, respectivamente. Finalmente, un 1,4% de los participantes eran del ámbito de humanidades y un 75,1% de carreras de educación. El amplio porcentaje de estudiantes de educación se explica debido a dos factores: la elevada tasa de alumnado matriculado en comparación con carreras de otros ámbitos (por ejemplo, humanidades) y una mayor facilidad de acceso por parte de los investigadores a este perfil. Respecto a la nota promedio de la carrera, la media de los sujetos que formaron parte de la muestra fue de 7,28 (sobre 10), con una desviación típica de 1,14. Según la frecuencia de conexión diaria a internet mediante móvil (excluyendo tareas académicas o estudiar), el 4,26% (n=33) de los encuestados señaló que se conectaba menos de una hora al día; el 19,12% (n=148) entre 1 y menos de 2 horas diarias; el 26,74% (n=207) entre 2 y menos de 3 horas cada día; el 21,45% (n=166) entre 3 y menos de 4 horas al día y, finalmente, el 28,42% (n=220) se conectaba a internet durante 4 horas o más diariamente. 2.2. Instrumento Se diseñó un cuestionario que incluía un primer apartado relativo a datos sociodemográficos con preguntas sobre el género, la edad, el tipo de titulación, la carrera cursada, el curso, el centro de pertenencia, la nota promedio de los estudios, el tipo de dispositivos tecnológicos utilizados y la frecuencia de conexión Internet. Asimismo, la encuesta incorporaba diversas escalas que pretendían mensurar el tipo de usos y abusos que los universitarios realizaban con las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC). Entre estas escalas figuraba el Nomophobia Questionnaire (NMP-Q), creada por Yildirim y Correia (2015), validada y adaptada al contexto español por León-Mejía et al. (2021) y por González-Cabrera et al. (2017). El NMPQ está compuesto por un total de 20 ítems en el que se utiliza una escala Likert de siete puntos, desde 1 (totalmente en desacuerdo) a 7 (totalmente de acuerdo). No existen ítems inversos, y 6 el rango de puntuaciones varía entre 20 y 140 puntos. Así pues, cuanta mayor puntuación, mayor nivel de nomofobia existe por parte del sujeto. A su vez, el NMP-Q evalúa cuatro factores: 1) no ser capaz de acceder a la información (4 ítems): hace referencia a la molestia de perder el acceso inmediato a la información a través del smartphone y la posibilidad de buscar aquello que se desea en el momento; 2) renunciar a la comodidad (5 ítems): son aquellos sentimientos inherentes a la comodidad y tranquilidad psicológica que otorga tener control sobre el smartphone, especialmente en relación con la batería, cobertura y saldo.; 3) no poder comunicarse (6 ítems): se ubican en esta dimensión aquellos aspectos inherentes a la pérdida de una comunicación inmediata y no poder usar los servicios disponibles para tal fin; 4) pérdida de conexión (5 ítems): emociones derivadas tras la pérdida de conectividad que están relacionadas con desconexión de la propia identidad digital, aspecto relacionado especialmente con todo el universo de sus redes sociales. 2.3. Proceso de recogida de datos Los cuestionarios se aplicaron en línea a un total de siete centros adscritos al campus de Lugo, a saber: Facultad de Administración y Dirección de Empresas; Escuela Universitaria de Relaciones Laborales; Escuela Politécnica Superior de Ingeniería; Facultad de Veterinaria; Facultad de Ciencias, Facultad de Humanidades y Facultad de Formación del Profesorado. Para la distribución de los cuestionarios entre el alumnado, se solicitó la colaboración de los responsables de los centros, de los coordinadores de título y también de la Vicerrectoría del Campus de Lugo, a quienes se les facilitó información sobre el estudio que se pretendía realizar y se les remitió el enlace de la encuesta en línea para que pudieran enviarlo a los estudiantes a través de las aulas de coordinación del campus virtual de la Universidad de Santiago de Compostela. Cabe señalar que los datos recogidos en el cuestionario eran totalmente anónimos, asegurándose a los participantes la máxima confidencialidad, garantías de compromiso ético, así como la privacidad de los datos. Igualmente, se hizo constar en las instrucciones que no existían respuestas correctas ni incorrectas, sino que lo importante era contestar de forma honesta y veraz. 2.4. Análisis de datos En primer lugar, se procedió a la identificación de puntuaciones atípicas (outliers) para excluir a aquellos participantes que habían contestado de forma aleatoria o incongruente. Una vez filtrados y depurados los datos, estos fueron codificados y analizados. Los análisis desarrollados se articularon mediante medidas de tendencia central como la media, de dispersión (utilizándose la desviación típica) y distribución (mediante el cálculo de la asimetría y curtosis). A continuación, se estudiaron las propiedades psicométricas de la escala NMP-Q utilizada, realizándose un análisis factorial confirmatorio (AFC) a través de cuatro modelos diferentes 7 mediante el método de estimación de máxima verosimilitud, empleándose diversos índices de ajuste como el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA), el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de Tucker Lewis (TLI) y la raíz cuadrada de los residuales estandarizados (SRMR). La consistencia interna de los factores identificados se estudió a partir de Alfa de Cronbach (α) y Omega de McDonald (ω). Para el contraste de medias de las puntuaciones globales del NMP-Q se utilizó t de Student para variables dicotómicas y análisis de varianza de un factor (ANOVA) para variables politómicas. Finalmente, se empleó un análisis multivariante de la varianza (MANOVA) en el que se contrastaron las variables género, edad y frecuencia de conexión diaria a internet con las cuatro dimensiones identificadas en el NMP-Q. Se utilizaron para el análisis de los datos los programas IBM SPSS Statistics v.20, IBM SPSS AMOS v.24 y JASP v.0.14.0.0. 3. Resultados 3.1. Niveles de prevalencia de la nomofobia en estudiantes universitarios gallegos La tabla 1 muestra la media, desviación típica, correlación ítem-total, asimetría y curtosis para cada uno de los 20 ítems que componen la escala NMP-Q. Las puntuaciones medias alcanzadas oscilan entre el valor mínimo de 1,99 (ítem “NMP-16. Me pondría nervioso/a por estar desconectado/a de mi identidad virtual”) y el máximo de 4,46 (ítem “NMP-11. Estaría preocupado porque mi familia y/o amigos no podrían contactar conmigo”). Los índices de discriminación de todos los ítems resultaron adecuados, superando el valor crítico de ,30, con una variación entre ,575 y ,766. Desde un punto de vista global, la media total de la escala NMP-Q fue de 63,25 y la desviación típica de 23,70, oscilando las puntuaciones en un rango de 20 a 133. La asimetría ha sido de 0,331 (por tanto, muy ligeramente positiva) y la curtosis de -0,473. Tabla 1. Media, desviación típica, correlación ítem-total, asimetría y curtosis de los ítems que componen la escala NMP-Q Media DT Correlación ítem-total Asimetría Curtosis NMP-1. Me sentiría mal si no pudiera acceder en cualquier momento a la información a través de mi smartphone. 3,71 1,641 ,669 ,032 -,835 NMP-2. Me molestaría si no pudiera consultar información a través de mi smartphone cuando quisiera. 4,07 1,675 ,638 -,070 -,866 NMP-3. Me pondría nervioso/a si no pudiera acceder a las noticias (p. ej. sucesos, predicción meteorológica, etc.) a través de mi smartphone. 3,09 1,689 ,576 ,445 -,788 NMP-4. Me molestaría si no pudiera utilizar mi smartphone y/o sus aplicaciones cuando quisiera. 3,93 1,687 ,676 ,005 -,888 8 Media DT Correlación ítem-total Asimetría Curtosis NMP-5. Me asustaría si mi smartphone se quedase sin batería 2,70 1,733 ,611 ,826 -,365 NMP-6. Entraría en pánico si estuviera a punto de quedarme sin saldo o de alcanzar mi límite de gasto mensual. 2,06 1,431 ,586 1,352 1,045 NMP-7. Si me quedara sin señal de datos o no pudiera conectarme a una red Wi-Fi, estaría comprobando constantemente si he recuperado la señal o pudiera encontrar una red de Wi-Fi. 3,10 1,777 ,660 ,534 -,749 NMP-8. Si no pudiera utilizar mi smartphone, tendría miedo de quedarme tirado/a en alguna parte. 3,86 1,964 ,575 ,057 -1,169 NMP-9. Si no pudiera consultar mi smartphone durante un rato, sentiría deseos de hacerlo. 2,68 1,604 ,663 ,688 -,508 NMP-10. Me inquietaría por no poder comunicarme al momento con mi familia y/o amigos. 3,91 1,840 ,740 ,008 -1,047 NMP-11. Estaría preocupado porque mi familia y/o amigos no podrían contactar conmigo. 4,46 1,827 ,675 -,292 -,977 NMP-12. Me pondría nervioso/a por no poder recibir mensajes de texto ni llamadas. 3,45 1,849 ,749 ,255 -1,045 NMP-13. Estaría inquieto por no poder mantenerme en contacto con mi familia y/o amigos. 4,21 1,866 ,708 -,164 -1,070 NMP-14. Me pondría nervioso/a por no poder saber si alguien ha intentado contactar conmigo. 3,60 1,843 ,760 ,193 -1,058 NMP-15. Me inquietaría por haber dejado de estar constantemente en contacto con mi familia y/o amigos. 3,29 1,808 ,766 ,361 -,945 NMP-16. Me pondría nervioso/a por estar desconectado/a de mi identidad virtual. 1,99 1,367 ,643 1,523 1,836 NMP-17. Me sentiría mal por no poder mantenerme al día de lo que ocurre en los medios de comunicación y redes sociales. 2,37 1,492 ,667 1,050 ,469 NMP-18. Me sentiría incómodo/a por no poder consultar las notificaciones sobre mis conexiones y redes virtuales. 2,22 1,512 ,673 1,234 ,755 NMP-19. Me agobiaría por no poder comprobar si tengo nuevos mensajes de correo electrónico. 2,36 1,586 ,605 1,110 ,415 NMP-20. Me sentiría raro/a porque no sabría qué hacer 2,18 1,489 ,614 1,286 ,915 Fuente: Elaboración propia (2024). Para la clasificación del uso problemático se utilizó el criterio estadístico más restrictivo, empleado también en el ámbito de la investigación del juego patológico o el uso problemático de los smartphones (León-Mejía et al., 2021; González-Cabrera et al., 2017; López-Fernández et al., 2013). Esta clasificación establece los puntos de corte en los percentiles 15 (sin nomofobia), 80 (riesgo de nomofobia) y 95 (nomofóbico); en este caso, para el total de la muestra, dichos percentiles corresponden con las puntuaciones 37,25, 90 y 105, respectivamente. Tomando como base estos puntos de corte y siguiendo a Moure-Rodríguez et al. (2019) se establecieron cuatro tipos de niveles de nomofobia: ocasional, frecuente, de riesgo y problemática. Se encontró que un 15% (n=116) de los estudiantes universitarios no presentaban comportamientos nomofóbicos (nomofobia de tipo “ocasional”), estando por debajo del percentil 15. Un 70,5% (n=546) mostraron un nivel de nomofobia “frecuente” (situados entre el percentil 15 y el 80). Asimismo, se pudo identificar que un 9,4% (n=73) de los estudiantes universitarios están en una posición de riesgo y un 5% (n=39), por encima del percentil 95, obtuvieron puntuaciones que indicaron la existencia de un grado de nomofobia de carácter problemático. 9 3.2. Análisis factorial confirmatorio (AFC) de la escala NMP-Q En consonancia con estudios psicométricos previos como los desarrollados por Yildirim et al. (2016) y Yildirim y Correia (2015) en Turquía; Barton et al. (2022) en Ghana; Franco-Guanilo, y Hervias-Guerra (2022) en Perú; Schwaiger y Tahir (2020) en Pakistan o González-Cabrera et al. (2017) y León-Mejía et al. (2021) en España; se ha evidenciado que en estos países el cuestionario NMP-Q sigue una estructura basada en cuatro dimensiones 2 . Sin embargo, no existen estudios que constaten esta misma estructura factorial en el contexto universitario de Galicia (España). Así pues, se procedió a la realización de un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) con estudiantes de educación superior del campus de Lugo (Universidad de Santiago de Compostela). En concreto, se analizaron cuatro modelos diferentes, estando limitados los ítems a contribuir a un solo factor. Para la evaluación del ajuste de los modelos se tuvieron en cuenta varios índices de ajuste (tabla 2). En primer lugar, se utilizó el ji-cuadrado (χ2) y su probabilidad asociada (p<). χ2 informa de la distancia entre la matriz de varianzas/covarianzas muestral e hipotética. Dicho valor no debe ser significativo para afirmar la no existencia de discrepancia entre ambas matrices. Sin embargo, es un estadístico muy sensible al tamaño de la muestra (con n≥ 200 suele ser significativo) (Bentler y Bonett ,1980). Tomando este aspecto en consideración, χ2 ha de ser acompañado con otros índices, por lo que se ha utilizado el índice de ajuste comparativo (CFI) y el índice de Tucker Lewis (TLI), ambos ≥.90 (Hair et al., 2006). También se empleó el índice de error cuadrático medio de raíz aproximación RMSEA que informa de la diferencia entre la matriz de correlaciones poblacional y la propuesta en el modelo de la muestra utilizada y SRMR que es la raíz cuadrada de los residuales estandarizados. En ambos casos valores entre .05 y .08 indican un buen ajuste (Steiger, 2016). Finalmente, se empleó el criterio de información de Akaike (AIC) para la comparación de modelos alternativos, teniendo en cuenta que los valores inferiores indican mejor ajuste (Hu y Bentler, 1995). Tabla 2. Índices de ajuste para los cuatro modelos contemplados χ2 p CFI TLI RMSEA SRMR AIC Modelo 1. Modelo jerárquico (cuatro factores de primer orden explicados por un factor de segundo orden) 1066,424 ,000 ,919 ,908 ,084 90% CI [,079-,089] ,0555 1194,424 Modelo 2. Cuatro factores correlacionados 1063,903 ,000 ,919 ,907 ,084 90% CI [,079-,089] ,0554 1195,903 Modelo 3. Cuatro factores no correlacionados 2387,593 ,000 ,801 ,778 ,130 90% CI [,125-,135] ,3595 2507,593 Modelo 4. Modelo unidimensional 3630,986 ,000 ,690 ,654 ,162 90% CI [,158-,167] ,0961 3750,986 Fuente: Elaboración propia (2024) 2 Tal y como se anticipaba en el apartado de “instrumento”, las cuatro dimensiones hacen referencia a: 1) No ser capaz de acceder a la información (4 ítems); 2) Renunciar a la comodidad (5 ítems); 3) No poder comunicarse (6 ítems) y 4) Pérdida de conexión (5 ítems). 16 Garrote-Rojas, D., Jiménez-Fernández, S. y Gómez-Barreto, I. (2018). Problemas derivados del uso de Internet y el teléfono móvil en estudiantes universitarios. Formación Universitaria, 11(2), 99-108. http:/doi.org/10.4067/S0718-5006201800020009 Goldberg I. (1995). Internet addiction disorder (IAD). Diagnostic criteria. Psycom.net. http://www.psycom.net/iadcriteria.html González-Cabrera J., León-Mejía A., Pérez-Sancho C. y Calvete E. (2017). Adaptación al español del cuestionario Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) en una muestra de adolescentes. Actas Españolas de Psiquiatría, 45, 137-144. GSMA (2024). 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Financiación: Este texto ha sido parcialmente subvencionado a partir del proyecto de investigación titulado: “Estudio epidemiológico sobre las adicciones sin sustancia en el campus universitario de Lugo: usos y abusos de las TIC por estudiantes universitarios”, adherido al programa “+porTI” del Ayuntamiento de Lugo (España) en el marco de la subvención concedida por la Delegación del Gobierno para el Plan Nacional sobre Drogas (Expte: 2019A031). Referencia: 2020-CP034. Agradecimientos: Los autores agradecen la participación y la colaboración de los estudiantes del campus de Lugo de la Universidad de Santiago de Compostela en la presente investigación. Conflicto de intereses: no existe. 20 AUTORES: Pablo-César Muñoz-Carril Universidade de Santiago de Compostela, España. Profesor Titular en el área de Didáctica y Organización Escolar en la Facultad de Formación del Profesorado de la Universidad de Santiago de Compostela. Es coordinador del Grupo de Investigación Educativa MESTURA. Ha participado en numerosos proyectos de investigación tanto nacionales como internacionales. Asimismo, ha publicado más de 175 trabajos y artículos de investigación. Ha sido asesor del Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCyT) de República Dominicana y ha colaborado como evaluador en diversas agencias de calidad españolas. Sus líneas de investigación se centran en la formación del profesorado, elearning, educación digital, competencia digital, ecologías del aprendizaje y trabajo colaborativo en línea. [email protected] Índice H: h-index: 24 - i10-index: 40 Orcid ID: https://orcid.org/0000-0001-5417-8136 Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55859793200 Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=UNp7t0sAAAAJ&hl=en ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Pablo-Munoz-Carril Web of Science: https://publons.com/researcher/4196301/pablo-cesar-munoz-carril/ Isabel Dans Álvarez-de-Sotomayor Universidade de Santiago de Compostela, España. Isabel Dans es doctora en innovación educativa y actualmente ejerce como profesora en la Universidad de Santiago de Compostela. Pertenece al área de Didáctica y Organización Escolar del Departamento de Pedagogía y Didáctica de la facultad de Ciencias de la Educación. Miembro del grupo de investigación educativa Mestura. Investigadora en formación del profesorado, juventud y tecnología. Ha realizado estancias como profesora invitada en Italia, Portugal, Polonia y Marruecos. Asesora para el Ministerio de Educación en República Dominicana. Cuenta con experiencia docente en diversos niveles educativos, de forma presencial y a distancia, donde ha diseñado cursos y sesiones de educación digital para profesorado, familias y adolescentes. Coordina proyectos de innovación de aprendizajeservicio en colaboración con entidades sociales. [email protected] Índice H: h-index: 11 7 - i10-index: 13 Orcid ID: https://orcid.org/0000-0003-0676-4127 Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57194022805 Google Scholar: https://scholar.google.es/citations?user=sEM5wkMAAAAJ&hl=es ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Isabel-Alvarez-De-Sotomayor Academia.edu: https://usc-es.academia.edu/IsabelDans%C3%81lvarezdeSotomayor