Este estudio explora las diferencias de género en la adicción a Internet. Se aplicó un cuestionario a 196 personas, 70 hombres y 126 mujeres. Los resultados mostraron que los hombres tienden a puntuar más alto que las mujeres en adicción a Internet, aunque la proporción de hombres y mujeres adictos es prácticamente la misma. El análisis discriminante identificó 12 ítems que diferencian bien a los géneros. Aproximadamente el 80% de la muestra fue clasificada correctamente según su género, aunque los hombres t

1. Diferencias de género en la adicción a Internet
Mayte Gaos Meizoso y Darío García Rodríguez
Universidad de La Laguna
dario.grguez@gmail.com
Introducción
Las nuevas tecnologías de la información son relativamente nuevas pero han llegado a instalarse en nuestras vidas con una rapidez sin
precedentes.Hoy día parece inconcebible que podamos vivir sin ellas. En este contexto está emergiendo un nuevo tipo de desadaptación
relacionada con el uso excesivo e incontrolado de Internet. La diversidad de cuestionarios y resultados dificultad el consenso a la hora de definir
qué es adicción a Internet y cómo debemos medirla. Una limitación añadida en la mayoría de los estudios realizados en la actualidad es que se
han centrado en estudiar la adicción a Internet en niños y adolescentes obviando la población adulta El presente estudio ha tenido como
principales objetivo explorar la adicción a Internet y comprobar si ésta se produce de manera diferencial en ambos géneros.
Método
Se trata de un estudio descriptivo transversal
on-line en la cual participaron 196 personas, 70
hombres y 126 mujeres, con una media de edad
de 25,64 y una desviación típica de 7,24. La
muestra se selección mediante un muestreo por
conveniencia. Se aplicó un cuestionario
desarrollado para la ocasión que consta de un
un total de 98 items, 32 items descriptivos y 66
items que miden adicción a Internet
Resultados
Realizamos un análisis discriminante en función
del sexo, obtuvimos un total de 12 ítems, siendo
los cuatro primeros los más importantes.
Para la función 1 obtenemos un correlación
canónica de 0,594 y una Lambda de Wilks de
0,647 significativa (X²(12)=81,845; p=0.000).
Aunque no siendo ideales son adecuadas.
Tabla 1: Coeficientes
estandarizados de las
funciones discriminantes
canónicas
Función
1
V37 -,353
V39 ,480
V45 ,346
V59 ,426
V60 -,309
V65 -,375
V67 ,430
V72 -,273
V94 ,387
V95 -,386
V97 ,507
V52R ,431
Tabla 2: Funciones en los
centroides de los grupos
Sexo Función
1
Hombre ,986
Mujer -,548
Tabla 3: Resultados de clasificación
Hombre Mujer
Hombre 62,9 37,1
Mujer 11,1 88,9
Observando de clasificación, aproximadamente el 80% de la muestra ha sido clasificada según su grupo
correspondiente. Sin embargo, los hombres en un 62,9% de las ocasiones contestan el cuestionario como
hombres, frente a un 37,1% que lo hace como mujeres. Pudiendo afirmar que existe mayor consistencia en
las respuestas de las mujeres frente a la de los hombres. No obstante, los 12 items incluidos en el modelo
aportan una buena separación de los grupos.
Conclusiones
Existe una tendencia en los hombres a puntuar más alto que las mujeres en adicción. No obstante, la
proporción de hombres y mujeres adictos a internet es prácticamente la misma.