Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular olumsuz duygudan uzaklaşma ve aktif çaba değişkenlerinin pozitif, kişisel kararsızlığın ise negatif yordayıcı olduğunu ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırma ile üniversite öğrencilerinin kişisel kararsızlık ile olumsuz duygudurumu düzenlemenin alt boyutları olan olumsuz duygudan uzaklaşma, aktif çaba, yüzleşme ve sosyal destek düzeylerinin affetme düzeylerini anlamlı biçimde yordayıp yordamadığını incelemek hedeflenmiştir. Araştırmanın çalışma grubu üniversiteye devam 828 fakülte öğrencisinden oluşmaktadır. Veriler Heartland Affetme Ölçeği, Olumsuz Duygudurumu Düzenleme Ölçeği, Kişisel Kararsızlık Ölçeği ve Kişisel Bilgi Formu ile elde edilmiştir. Verilerin analizinde adımsal regresyon analizi kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre üniversite öğrencilerinin olumsuz duygudan uzaklaşma düzeylerinin affetme eğilimlerinin %29’unu açıklama gücüne sahip olduğu belirlenmiştir. Modele kişisel kararsızlık değişkeni eklendiğinde kişisel kararsızlığın varyansın açıklanmasına %2’lik katkıda bulunduğu, olumsuz duygudan uzaklaşma ve kişisel kararsızlık düzeylerinin birlikte affetmenin %31’ini açıklama gücüne sahip olduğu belirlenmiştir. Son aşamada aktif çabanın da affetme eğiliminin açıklanmasına %2’lik katkıda bulunarak bu üç değişkenin birlikte affetme eğilimindeki varyansın %33’ünü açıklama gücüne sahip olduğu görülmüştür. Bulgular olumsuz duygudan uzaklaşma ve aktif çaba değişkenlerinin pozitif, kişisel kararsızlığın ise negatif yordayıcı olduğunu ortaya koymuştur.
Abstract
In this research, it was aimed to investigate if the levels of personal indecisiveness and negative mood regulation subdimensions of struggle, confrontation, social support and withdrawing from negative mood levels predict the forgiveness of university students. The study group consists of a total of 828 attending to undergraduate programs at university. The data were obtained by Heartland Forgiveness Scale, Negative Mood Regulation Scale, Personal Indecisiveness Scale and Personal Information Form. In data analysis stepwise regression analysis were used. According to the results of the study, it was found that withdrawing from negative mood levels explained 29% of university students’ forgiveness tendency. When personal indecisiveness was added to the model, it was seen that personal indecisiveness made significant 2% contribution, withdrawing from negative mood levels and personal indecisiveness together explained 31% of forgiveness tendency. At last step, struggling made a significant 2% contribution to the explanation of forgiveness tendency, all these three variables together were seen to account for 33% of forgiveness tendency. Findings of the research indicated that withdrawing from negative mood and struggle were positive predictors and personal indecisiveness was a negative predictor of forgiveness.