Üniversite öğrencilerinde psikolojik doğum sırası ve erişkin bağlanma stilleri ilişkisi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu araştırmada amaç, bireylerin psikolojik doğum sırası ve erişkin bağlanma stilleri ilişkisini incelemektir. Araştırmanın örneklemini çeşitli üniversitelerden katılan 18 yaşından büyük 154 erkek 321 kadın toplam 475 üniversite öğrencisi oluşturmaktadır. Veriler; Demografik Bilgi Formu, White-Campbell Psikolojik Doğum Sırası Envanteri ve Yakın İlişkilerde Yaşantılar Envanteri-2 (YİYE II) ölçekleri kullanılarak elde edilmiştir. Yapılan analizler neticesinde bireylerin psikolojik doğum sırası farklılıklarını açıklamada yetişkin bağlanma stillerinin rolü olabileceği tespit edilmiştir. Ayrıca, elde edilen bulgular neticesinde psikolojik doğum sırası ve yetişkin bağlanma stilleri arasındaki ilişkinin anlamlı olduğu, psikolojik doğum sırası ile kaçınmacı, kaygılı ve güvenli bağlanma stili skorlarında gruplar arasında farklılık olduğu tespit edilmiştir. Bulgular alanyazındaki çalışmalar aracılığıyla yorumlanmış ve önerilerde bulunulmuştur.
Yazar
Melis Şepşul
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Melis Şepşul (Yüksek Lisans Tezi). Üniversite öğrencilerinde psikolojik doğum sırası ve erişkin bağlanma stilleri ilişkisi, 2023, 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)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Sisplatin dirençli over kanserinde COL1A1 ve FN1 gen ekspresyonunun rolünün araştırılması(2026)
- Numerical investigation of two-phase flow characteristics in centrifugal pumps(2024)
- Phenomenology of perception: Unfolding the visual experience of space(2024)
- Recording student attendance and recognizing their faces using deep learning(2024)
