Örgütsel yabancılaşmanın iş tatmini üzerindeki etkisine yönelik eğitim sektöründe bir araştırma
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu araştırmanın amacı örgütsel yabancılaşmanın iş tatmini üzerindeki etkisini araştırmaktır. Bu çerçevede özel ve devlet okullarında görev yapan 137 eğitim sektörü çalışanı araştırmanın örneklemini oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında anket yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan anket demografik bilgi formu, "İş Tatmini Ölçeği" ve "Örgütsel Yabancılaşma Ölçeği" bölümlerinden oluşmaktadır. Verilerin analizinde SPSS programı kullanılmıştır. Verilerin analizinde T Testi, ANOVA Testi, Faktör Analizi, Korelasyon Analizi ve Regresyon Analizi kullanılmıştır. Analizler sonucunda örgütsel yabancılaşma ile iş tatmini arasında negatif yönlü bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca örgütsel yabancılaşma alt boyutlarından kaygı ve sosyal güçsüzlük boyutlarının iş tatmini üzerinde negatif yönlü anlamlı bir etkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Örgütsel Yabancılaşma, İş Tatmini, Eğitim Sektörü
Yazar
Elif Gökçe
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Elif Gökçe (Yüksek Lisans Tezi). Örgütsel yabancılaşmanın iş tatmini üzerindeki etkisine yönelik eğitim sektöründe bir araştırma, 2021, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
