È stata creata una maschera per l'imputazione dei dati, creata in internet su "Google drive", in modo che fosse accessibile da qualsiasi postazione in qualunque luogo. La maschera richiedeva il nome dell'imputatore, la scuola e il codice del questionario come prime informazioni. Era quindi possibile procedere con l'imputazione e infine il salvataggio dei dati inseriti. Ho personalmente inserito i 539 questionari nella maschera.Si è quindi proceduto all'estrazione dei dati ed al loro inserimento in un database Excel, che è stato quindi sottoposto alle opportune analisi.Le variabili utilizzate per la descrizione del nostro campione sono presentate di seguito.È stata valutata l'età degli studenti, il livello di istruzione dei genitori e il livello socioeconomico. È stata valutata l'assunzione di fumo, alcol, cannabis e droghe in tutta la vita e nell'ultimo periodo di tempo. È stata anche considerata l'assunzione di forti quantità di alcol. È stata valutata la percezione delle conseguenze causate dall'assunzione di alcol e cannabis o altre droghe. È stata analizzata l'opinione degli studenti sulle droghe e la percezione del rischio legato all'assunzione di alcol, fumo di sigaretta, cannabis o altre droghe. È stata valutata la diffusione tra gli amici e i coetanei degli studenti di queste abitudini sempre dal punto di vista del nostro campione in studio. È stata presa in considerazione la diffusione di questi consumi in famiglia e la permissività dei genitori a riguardo. È stata analizzata la relazione con i compagni di scuola e gli insegnati.Poi è stato valutato il modo di agire degli studenti, l'abilità di resistenza, il livello di soddisfazione e di autostima. Sono state infine proposte una serie di domande sulle nuove dipendenze e infine l'IAT (internet addiction test).Il campione in studio è stato descritto per quanto riguarda tutte le variabili sopra elencate, per cui sono state calcolate le frequenze, che sono state inserite nelle tabelle 1-16 e per alcune variabili sono stati creati dei grafici (serie di grafici 1-5).È stato quindi impostato un modello di regressione logistica multivariata per studiare i possibili predittori dell'uso problematico di internet. È stata analizzata tramite regressione logistica univariata l'associazione tra ogni variabile considerata un potenziale fattore di rischio e l'uso problematico di internet. Gli studi trasversali (cross-sectional studies) descrivono la frequenza di una malattia (studi di prevalenza) o di una esposizione in una popolazione, in un preciso istante o durante un breve periodo di tempo. Le popolazioni in studio per gli studi di tipo trasversale possono essere selezionate con diverse metodologie in considerazione degli obiettivi dello studio, della prevalenza dell'esposizione e degli esiti sulla salute e della disponibilità o meno di una fonte di reclutamento. La misura di frequenza di malattia utilizzata negli studi trasversali è la prevalenza, cioè la proporzione di persone all'interno del gruppo affette dall'evento sanitario in un determinato istante.Le analisi di uno studio epidemiologico vengono fatte con l'ausilio della modellizzazione, attraverso le analisi di regressione. Queste permettono di ottenere stime indipendenti per tutti i fattori in studio, aggiustate le une per le altre, nonché per i fattori di confondimento.L'analisi di regressione richiede un approccio complesso, in quanto la scelta del modello è funzione dei dati disponibili e degli obiettivi dello studio. Tutte le tecniche di analisi della regressione permettono di descrivere il modo in cui una variabile, detta dipendente, cambia a seconda dei valori assunti da una o più variabili indipendenti. La relazione tra una variabile dipendente e una variabile indipendente può avere un andamento lineare. La regressione lineare semplice è una tecnica utilizzata per analizzare la natura della relazione tra due variabili casuali continue.Quando la variabile dipendente è dicotomica, codificata come 1 (successo) o 0 (fallimento), le misure di interesse sono proporzionali e il modello da applicare è la regressione logistica. Con la regressione logistica quello che andiamo a stimare sarà un odds ratio. L'odds ratio è una misura di associazione che può essere definita come l'odds di esposizione tra i soggetti malati diviso l'odds di esposizione tra i soggetti sani.