Duygusal zekânın çalışanların iş tatmini üzerindeki etkisi: Bir araştırma
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Ebru Doğan
Abstract (TR)
Bu çalışmanın temel amacı, duygusal zekânın iş tatmini üzerine etkisini araştırmaktır. Araştırmada duygusal zekâ bileşenleri "kişisel yetenekler", kişilerarası yetenekler", "stresle başa çıkma", "uyumluluk" ve "genel ruh" durumu olarak belirlenmiştir. İş tatmini bileşenleri ise içsel ve dışsal tatmin olarak iki boyutta incelenmiştir. Araştırmaya Türkiye genelinde faaliyet gösteren özel bir bankanın çalışanlarından oluşan 256 ekip yöneticisi katılmıştır. Araştırmada duygusal zekânın ölçülmesinde Bar-On'un geliştirdiği Duygusal Zekâ ölçeği, iş tatminin ölçülmesinde ise Weiss, Davis England ve Lofquist tarafından bütün türlerdeki işyeri çevreleri için tasarladıkları Minnesota İş Tatmin ölçeği kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre duygusal zekâ alt boyutlarının iş tatminini etkilediği görülmüştür. Duygusal zekânın alt boyutu olan kişilerarası yeteneklerin diğer boyutlara ("kişisel yetenekler", "stres yönetimi", "uyumluluk" ile "genel ruh hali") oranla en büyük etkileyici olduğu saptanmıştır. Anahtar Kelimeler:, Özbilinç, Özyönetim, , Duygusal Zekâ, Kişisel ve Kişilerarası Yetenekler, Empati, İş Tatmini.
Author
Dr. Mehtap Güngör
Institution
How to Cite
Mehtap Güngör (Yüksek Lisans Tezi). Duygusal zekânın çalışanların iş tatmini üzerindeki etkisi: Bir araştırma, 2019, İstanbul University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)