Faktör 3: Kişisel Başarı
D- Maslach Tükenmişlik Envanteri Puanlarının Yorumu
4. UYGULAMALAR
4.6. İŞ DOYUMUNUN İNCELENMESİ
Method 1 (space saver) will be used for this analysis
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Reliability Coefficients N of Cases = 1107,0 N of Items = 14 Alpha = ,8641 00 , 1 80 ,
0 ≤α < olduğundan yüksek güvenirliğe sahip bir ölçektir.
İş doyumu kavramına etkisi olduğu düşünülen çeşitli faktörleri altında inceleyelim:
4.6.1 Faktör Analizi
İş doyumu kavramını açıklamak maksadıyla kullanılan ölçekteki değişken sayısı çok fazladır. Bu durumda ortaya çıkacak sonuçları yorumlamak zor olacaktır. Faktör analizinin ana amacı değişken sayısını en aza indirmek (bunlara da faktör denir) olduğuna göre yapılacak bir faktör analiziyle değişken sayısı azaltılabilecek ve çıkacak sonuçları yorumlamak daha kolay hale gelebilecektir.
Modelin uygunluğuna karar verilmesi için yapılan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Barlett Sphericity (BS) testlerinin sonuçları Tablo 2.5.1’de gösterilmektedir.
Tablo 4.6.1 KMO ve BS testlerinin sonucu
KMO and Bartlett's Testa
,887 5556,731 91 ,000 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. Approx. Chi-Square df Sig. Bartlett's Test of Sphericity Based on correlations a.
İş doyumunu ortaya çıkarmak maksadıyla kullanılan ölçekteki değişken sayısı 14’dür. Faktör analizi sayesinde bu sayının minumuma indirgenmesi ve bağımsız faktörlerin bulunması ümit edilmektedir. Faktör analizinin uygun sonuç verebilmesi için Kline (1986) denek sayısının en az 100 olması gerektiğini bildirmektedir. Bu çalışmada kriter sağlanmaktadır (n=1107).
Korelasyon matrisinin determinant değeri 0,00003’ tür.
Faktörlerin bulunma işleminde temel bileşenler metodu kullanılmıştır. Özdeğerleri birden büyük üç faktör tespit edilmiştir.
Sig<0,05 olduğu için T1,T2,T3,…T14 iş doyumu değişkenlerinin
birbiri ile bağımlı olduğu görülür.
Faktör analizi sonucunda değişkenlerin çoğunun birinci faktör üzerinde yoğunlaştığı (özdeğeri 5,582), bazı değişkenlerin birden fazla faktörde belirdiği, bazı değişkenlerin hiçbir faktörde kuvvetli faktör yükü oluşturamadığı ve bazı faktörlerin sadece bir tane değişkene sahip olduğu görülmektedir. Faktör yükleri matrisi incelendiğinde T4 ve T5 sorularının hem faktör 2’de, hem de faktör 3’de yer aldığı görülmektedir. Faktör yükleri matrisi Tablo 4.6.2’de gösterilmiştir.
Tablo 4.6.2 Faktör yükleri matrisi
Component Matrixa ,573 ,504 ,567 ,606 -,678 -,595 ,463 ,538 ,786 ,733 ,741 ,672 ,852 ,764 ,640 ,613 ,714 ,645 ,729 ,669 ,717 ,689 ,699 ,637 ,771 ,735 VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00007 VAR00008 VAR00009 VAR00010 VAR00011 VAR00012 VAR00013 VAR00014 1 2 3 Component 1 2 3 Component Raw Rescaled
Extraction Method: Principal Component Analysis. 3 components extracted.
a.
Basit yapıya ulaşmak ve olumsuzlukları ortadan kaldırmak için faktör döndürmesi uygulanmıştır. Üçüncü faktör içinde bulunan dördüncü değişken negative korelasyona sahiptir. “Beraber çalıştığım insanların duygu ve düşüncelerine dikkat etmem” değişkeni kavramsal anlam bakımından faktörü oluşturan diğer değişkenlere nazaran olumsuzluk içermektedir; dolayısıyla negative faktöre sahip olması doğaldır. Bu değişken “duyarsızlık” alt boyutu faktöründe askeri personelin günlük hizmet cetveline göre işlerini yaparken duygusallıktan uzak çalıştıkları anlamına gelmemektedir. Ancak anketi cevaplandıranlar tarafından sorunun yanlış anlaşılmasından kaynaklanmış olabilir.
Faktör döndürme tekniği olarak, yorumlamada kolaylık sağlaması nedeniyle Varimax tekniği tercih edilmiştir. Döndürme sonuçları tablo 4.6.3’de verilmiştir.
Tablo 4.6.3 Döndürülmüş faktör yükleri matrisi
Rotated Component Matrixa
,861 ,758 ,715 ,763 ,941 ,825 ,491 ,571 ,914 ,853 ,666 ,603 ,904 ,810 ,758 ,726 ,588 ,539 ,668 ,641 ,719 ,654 ,879 ,839 VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00007 VAR00008 VAR00009 VAR00010 VAR00011 VAR00012 VAR00013 VAR00014 1 2 3 Component 1 2 3 Component Raw Rescaled
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Rotation converged in 5 iterations. a.
3 faktör toplam değişimin % 57’ sini açıklamaktadır. Tablo 4.6.4’de görülmektedir.
1. faktöre ait özdeğer 5,856 % 37,930 2. faktöre ait özdeğer 1,923 % 12,457
Tablo 4.6.4 Toplam Varyans Tablosu
Total Variance Explained
5,856 37,930 37,930 5,856 37,930 37,930 4,327 28,026 28,026 1,923 12,457 50,387 1,923 12,457 50,387 2,458 15,919 43,944 1,108 7,175 57,561 1,108 7,175 57,561 2,102 13,617 57,561 ,976 6,323 63,885 ,866 5,612 69,497 ,762 4,933 74,430 ,711 4,608 79,037 ,638 4,132 83,170 ,572 3,707 86,877 ,553 3,581 90,458 ,450 2,915 93,372 ,393 2,547 95,920 ,333 2,157 98,077 ,297 1,923 100,000 5,856 37,930 37,930 5,165 36,892 36,892 3,908 27,916 27,916 1,923 12,457 50,387 1,759 12,563 49,456 2,217 15,838 43,754 1,108 7,175 57,561 ,917 6,546 56,002 1,715 12,248 56,002 ,976 6,323 63,885 ,866 5,612 69,497 ,762 4,933 74,430 ,711 4,608 79,037 ,638 4,132 83,170 ,572 3,707 86,877 ,553 3,581 90,458 ,450 2,915 93,372 ,393 2,547 95,920 ,333 2,157 98,077 ,297 1,923 100,000 Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Raw Rescaled
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvaluesa Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Extraction Method: Principal Component Analysis.
When analyzing a covariance matrix, the initial eigenvalues are the same across the raw and rescaled solution. a.
Faktörlerde yer alan sorular incelendiğinde; soruların iş doyumunu açıkladığı görülmektedir.
Anket soruları ve analiz sonucu oluşan faktörlere karşılık gelen sorular tablo 4.6.5’de gösterilmiştir.
Tablo 4.6.5 Faktörlerin anket ve analize karşılık gelen soruları Faktörler İş Doyumu Boyutları Ankete karşılık gelen sorular Faktör analizine Karşılık gelen sorular
1. faktör Düşük- Normal- Yüksek
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14, 1,2,4,5,6,8,10,11,12,13,14
Çalışmada kullanılacak faktör sayısına karar verilirken yamaç eğim grafiğinden yararlanılacaktır. Eğim değişiminin azaldığı faktörlerden itibaren yer alan faktörler göz önüne alınmamıştır. Özdeğerlerin saçılımını gösteren Şekil 4.6.1’deki yamaç eğim grafiği incelendiğinde 3 faktörle çalışmanın uygun olduğu görülmektedir.
Scree Plot Component Number 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Eigenvalue 7 6 5 4 3 2 1 0
Şekil 4.6.1 Yamaç eğim grafiği
Faktör skorlarının elde edilmesinde kullanılacak katsayılar matrisi tablo 4.6.6’da verilmiştir.
Tablo 4.6.6 Faktör skorlarının elde edilmesinde kullanılacak katsayılar matrisi
Component Score Coefficient Matrixa
,011 ,501 -,250 -,063 ,338 -,079 -,214 -,090 ,711 ,120 ,021 -,080 ,293 -,054 -,145 ,151 -,040 ,084 ,089 -,020 -,017 ,278 -,008 -,121 -,102 ,374 -,002 ,020 ,050 ,221 ,038 ,237 ,011 ,144 -,101 ,129 -,019 -,132 ,457 ,269 -,056 -,114 VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00007 VAR00008 VAR00009 VAR00010 VAR00011 VAR00012 VAR00013 VAR00014 1 2 3 Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Coefficients are standardized. a.
Tablo 4.6.7 İş Doyumu ve Yaş Faktörü Durumuna Göre Dağılışı
İŞ DOYUMU YAŞ GRUBUNA
GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
21 – 30 YAŞ ( 1 ) 54 216 21 YÜZDE 18,56 74,23 7,22 31 – 40 YAŞ ( 2 ) 65 309 42 YÜZDE 15,63 74,28 10,1 41 – 50 YAŞ ( 3 ) 57 244 40 YÜZDE 16,72 71,55 11,73 51 ve YUKARISI ( 4 ) 11 42 6 YÜZDE 18,64 71,19 10,17
Tablo 4.6.7 incelendiğinde iş doyumunun mesleğin ilk yılları ile son yılarında yükseldiği söylenebilir. Bu ise mesleğin ilk birkaç yılında ki hüsran ve son yıllarında ki meslekten elde edilen doyumun azalması ile açıklanabilir.
İş doyumu ve yaş faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 4 6 4,5580 0,0041
Yaş gruplarına göre iş doyumunun ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 =4,5580
hesap
χ ve p=0,0041)
İş doyumu ve yaş faktörü için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9933 2,4866 3 1.103 0,0052 Hotelling İz 0,0068 2,4866 3 1.103 0,0052 Pillai İz 0,0067 2,4866 3 1.103 0,0052 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin yaş gruplarına göre iş doyumu arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.
İş doyumu ve yaş faktörü için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -0,6843 2,8792 Önemsiz 1 - 3 1 0,0409 3,7621 Önemli 1 - 4 1 -1,8218 4,8357 Önemsiz 2 - 3 1 -0,8990 2,5072 Önemsiz 2 - 4 1 -2,8338 3,6529 Önemsiz 3 - 4 1 -3,6819 2,8928 Önemsiz ---
Yukarıda ki tablo incelendiğinde, 1. ve 3. grup (21 – 30 yaş ve 41 – 50 yaş) için iş doyumu açısından farklılık oluşturduğu görülmektedir.
Tablo 4.6.8 İş Doyumu ve Cinsiyet Faktörü Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU CİNSİYETE GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK ERKEK ( 1 ) 129 554 75 YÜZDE 17,02 73,09 9,89 KADIN ( 2 ) 58 257 34 YÜZDE 16,62 73,64 9,74
Tablo 4.6.8 incelendiğinde erkek ve kadınlarda iş doyumu açısından pek bir farkın olmadığı söylenebilir.
İş doyumu ve cinsiyet faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 2 2 0,0382 0,9811
Cinsiyete göre iş doyumunun herhangi bir ilişkisinin olmadığı söylenebilir. ( 2 =0,0382
hesap
χ ve p=0,9811)
İş doyumu ve cinsiyet için çok değişkenli iki ortalama farkı:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9995 0,5477 1 1.105 0,4594 Hotelling İz 0,0005 0,5477 1 1.105 0,4594 Pillai İz 0,0005 0,5477 1 1.105 0,4594
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin cinsiyete göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu durumu ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.
İş doyumu ve cinsiyet için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
---
1 - 2 1 -0,6989 1,5453 Önemsiz ---
Tablo 4.6.9 İş Doyumu ve Medeni Durum Faktörü Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
MEDENİ DURUMA
GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
EVLİ ( 1 ) 155 687 91 YÜZDE 16,61 73,63 9,75 BEKAR ( 2 ) 25 107 14 YÜZDE 17,12 73,29 9,59 DUL ( 3 ) 7 17 4 YÜZDE 25 60,71 14,29
Tablo 4.6.9 incelendiğinde dul olan insanların iş doyumlarının evli ve bekar olanlara oranla daha yüksek olduğu görülebilir.
İş doyumu ve medeni durum faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 2,3350 0,6757
Medeni duruma göre iş doyumunun ilişkili olmadığı söylenebilir. ( 2 =26,8386
hesap
χ ve p=0,00449)
İş doyumu ve medeni durum için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9989 0,5945 2 1.104 0,5520 Hotelling İz 0,0011 0,5945 2 1.104 0,5520 Pillai İz 0,0011 0,5945 2 1.104 0,5520 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin medeni duruma göre iş doyumu arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu farklılığın daha rahat görülebilmesi amacıyla aşağıdaki tablo incelenir.
İş doyumu ve yaş faktörü için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç --- 1 - 2 1 -1,9230 1,8506 Önemsiz 1 - 3 1 -5,9149 2,2172 Önemsiz 2 - 3 1 -6,1864 2,5611 Önemsiz ---
Tablo 4.6.10 İş Doyumu ve Çocuk Sayısı Faktörü Durumuna Göre Dağılışı
İŞ DOYUMU AİLEDEKİ ÇOCUK
SAYISI YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
YOK ( 1 ) 44 197 26 YÜZDE 16,48 73,78 9,74 1 VEYA 2 ÇOCUK ( 2 ) 98 460 63 YÜZDE 15,78 74,07 10,14 3 ve YUKARISI ( 3 ) 45 154 20 YÜZDE 20,55 70,32 9,13
Tablo 4.6.10 incelendiğinde, 3 ve daha yukarısı çocuk sahibi olanların iş doyumlarının yüksek olduğu, 1 veya 2 çocuk sahibi olanların iş doyumlarının düşük olduğu görülür.
İş doyumu ve çocuk sayısı faktörü için ki-kare ilişki arama:
---
Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 2,7108 0,6101
Ailede ki çocuk sayısına göre iş doyumunun ilişkili olmadığı söylenebilir. ( 2 =2,7108
hesap
χ ve p=0,6101)
İş doyumu ve çocuk sayısı için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9989 0,6211 2 1.104 0,5376 Hotelling İz 0,0011 0,6211 2 1.104 0,5376 Pillai İz 0,0011 0,6211 2 1.104 0,5376 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin ailede bulunan çocuk sayısına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu farklılığın daha rahat görülebilmesi için aşağıdaki tablo incelenir.
İş doyumu ve çocuk sayısı için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -1,1236 1,9792 Önemsiz 1 - 3 1 -2,2320 1,6334 Önemsiz 2 - 3 1 -2,3932 0,9389 Önemsiz ---
Tablo 4.6.11 İş Doyumu ve Branş Faktörü Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU BRANŞA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK SAYISAL ( 1 ) 56 208 30 YÜZDE 19,05 70,75 10,2 SÖZEL ( 2 ) 66 353 50 YÜZDE 14,07 75,27 10,66 SAĞLIK ve SANAT ( 3 ) 18 73 5 YÜZDE 18,75 76,04 5,21 MESLEK ( 4 ) 47 177 24 YÜZDE 18,95 71,37 9,68
Tablo 4.6.11 incelendiğinde, sayısal branşta olanların iş doyumunun yüksek olduğu, sağlık ve sanat branş dallarında olanların ise düşük olduğu söylenebilir.
İş doyumu ve branş faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 4 6 7,0267 0,3302
Branşa göre iş doyumunun bir ilişkisi olduğu söylenemez. ( 2 =7,0267
hesap
χ ve p=0,3302)
İş doyumu ve branş için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9927 2,6858 3 1.103 0,0454 Hotelling İz 0,0073 2,6858 3 1.103 0,0454 Pillai İz 0,0073 2,6858 3 1.103 0,0454 ---
Konya ilinde ki öğretmenlerde branş faktörüne göre bir farklılığın olduğu söylenebilir. Ancak aşağıdaki tabloya göre bu farklılık net olarak görülemez.
) 05 , 0 (p≤α =
İş doyumu ve çocuk sayısı için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -0,4215 3,0462 Önemsiz 1 - 3 1 -3,5895 1,8901 Önemsiz 1 - 4 1 -2,0384 1,9808 Önemsiz 2 - 3 1 -4,7731 0,4489 Önemsiz 2 - 4 1 -3,1712 0,4888 Önemsiz 3 - 4 1 -1,9808 3,6226 Önemsiz ---
Tablo 4.6.12 İş Doyumu ve Öğrenim Durumu Faktörü Durumuna Göre Dağılışı
İŞ DOYUMU ÖĞRENİM
DURUMUNA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
LİSANS ( 1 ) 174 749 99 YÜZDE 17,03 73,29 9,69 YÜKSEK LİSANS ve DOKTORA (2 ) 13 62 10 YÜZDE 15,29 72,94 11,76
Tablo 4.6.12 incelendiğinde, öğrenimleri lisans olan öğretmenlerin iş doyumlarının yüksek lisans ve doktora yapan öğretmenlere oranla daha yüksek olduğu söylenebilir.
İş doyumu ve öğrenim durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 2 2 0,4846 0,7849
Öğrenim durumuna göre iş doyumunun bir ilişkisi olduğu söylenemez. ( 2 =0,4846
hesap
χ ve p=0,7849)
İş doyumu ve öğrenim durumu için çok değişkenli iki ortalama farkı: --- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9995 0,5741 1 1.105 0,4488 Hotelling İz 0,0005 0,5741 1 1.105 0,4488 Pillai İz 0,0005 0,5741 1 1.105 0,4488 ---
Konya ilinde ki öğretmenlerde öğrenim durumu faktörüne göre iş doyumları arasında bir farklılığın olmadığının görülmesi için aşağıdaki tablo incelenebilir. (p≥α =0,05)
İş doyumu ve öğrenim durumu için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -1,2020 2,7143 Önemsiz ---
Tablo 4.6.13 İş Doyumu ve Kıdem Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
KIDEM DURUMUNA GÖRE
YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK 0 – 5 YIL ( 1 ) 30 135 12 YÜZDE 16,95 76,27 6,78 6 – 10 YIL ( 2 ) 56 209 30 YÜZDE 18,98 70,85 10,17 11 – 15 YIL ( 3 ) 33 164 20 YÜZDE 15,21 75,58 9,22 16 – 20 YIL ( 4 ) 21 115 21 YÜZDE 13,38 73,25 13,38 21 YIL ve ÜSTÜ ( 5 ) 47 188 26 YÜZDE 18,01 72,03 9,96
Tablo 4.6.13 incelendiğinde, iş doyumunda ki yükselme 6 – 10. yıllar ve 16 – 20. yıllarda gözlenebilir.iş doyumunun en düşük yaşandığı dönem ise 16 – 20. yıllardır.
İş doyumu ve kıdem faktörü için ki-kare ilişki arama:
---
Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 5 8 6,9351 0,5468
Kıdem durumuna göre iş doyumu arasında ilişki olmadığı söylenebilir. ( 2 =6,9351
hesap
χ ve p=0,5468)
İş doyumu ve kıdem için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9922 2,1741 4 1.102 0,0699 Hotelling İz 0,0079 2,1741 4 1.102 0,0699 Pillai İz 0,0078 2,1741 4 1.102 0,0699 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin kıdemlerine göre iş doyumu arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu aşağıdaki tabloda rahatlıkla incelenir.
İş doyumu ve kıdem için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -1,6129 3,1044 Önemsiz 1 - 3 1 -1,0594 3,9658 Önemsiz 1 - 4 1 -0,0648 5,3747 Önemsiz 1 - 5 1 -0,9799 3,8513 Önemsiz 2 - 3 1 -1,5112 2,9261 Önemsiz 2 - 4 1 -0,5416 4,3600 Önemsiz 2 - 5 1 -1,4182 2,7981 Önemsiz 3 - 4 1 -1,3975 3,8011 Önemsiz 3 - 5 1 -2,2966 2,2616 Önemsiz 4 - 5 1 -3,7249 1,2863 Önemsiz ---
Tablo 4.6.14 İş Doyumu ve Unvan Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU ÜNVANA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK ÖĞRETMEN ( 1 ) 145 696 96 YÜZDE 15,47 74,28 10,25 İDARECİ ( 2 ) 42 115 13 YÜZDE 24,71 67,65 7,65
Tablo 4.6.14 incelendiğinde, idarecilik yapan öğretmenlerde iş doyumunun yüksek olduğu söylenebilir.
İş doyumu ve unvan faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 2 2 9,1091 0,0105
Unvan ve iş doyumu arasında ilişkinin olduğu söylenebilir. ( 2 =9,1091
hesap
χ ve p=0,0105)
İş doyumu ve unvan için çok değişkenli iki ortalama farkı:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9935 7,1808 1 1.105 0,0075 Hotelling İz 0,0065 7,1808 1 1.105 0,0075 Pillai İz 0,0065 7,1808 1 1.105 0,0075 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin unvanlarına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıdaki tablo incelenir.
İş doyumu ve unvan için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
---
1 - 2 1 -3,4107 -0,5273 Önemli
---
Tabloya göre, idareci ve öğretmenlerin iş doyumları arasında önemli bir farklılık olduğu söylenebilir.
Tablo 4.6.15 İş Doyumu ve Mesleği Seçmedeki İstek Sırası Durumuna Göre Dağılışı
İŞ DOYUMU MESLEĞİ SEÇMEDE Kİ
İSTEK SIRASINA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
1. SIRADA ( 1 ) 136 432 44 YÜZDE 22,22 70,59 7,19 2. – 3. SIRADA ( 2 ) 41 296 38 YÜZDE 10,93 78,93 10,13 4 ve YUKARISI ( 3 ) 10 83 27 YÜZDE 8,33 69,17 22,5
Tablo 4.6.15 incelendiğinde, tekrar öğretmenlik mesleğini ilk sırada seçecek öğretmenlerin iş doyumlarının yüksek, öğretmenlik mesleğini 4 ve yukarıdaki tercihlerine ekleyen öğretmenlerde ise düşük olduğu görülür.
İş doyumu ve mesleği seçmedeki istek sırası faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 49,8290 0,0000
Mesleği seçmedeki isteğe göre iş doyumu ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 =49,8290
hesap
χ ve p=0,0000)
İş doyumu ve mesleği seçmedeki istek sırası için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9434 33,1096 2 1.104 0,0000 Hotelling İz 0,0600 33,1096 2 1.104 0,0000 Pillai İz 0,0566 33,1096 2 1.104 0,0000 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin mesleği seçmede ki istek sıralarına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak aşağıda ki tablo incelenir.
İş doyumu ve mesleği seçmedeki istek sırası için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
---
1 - 2 1 1,2817 3,9839 Önemli 1 - 3 1 4,4783 8,5920 Önemli 2 - 3 1 1,7415 6,0631 Önemli
---
Yukarıda ki tablo incelendiğinde, tekrar öğretmenlik mesleğini seçmedeki istek sırasının iş doyumu açısından farklılık oluşturduğu görülmektedir.
Tablo 4.6.16 İş Doyumu ve Meslekten Elde Ettiği Doyum Durumuna Göre Dağılışı
İŞ DOYUMU MESLEKTEN ELDE
ETTİĞİ DOYUMA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK PSİKOLOJİK DOYUM ( 1 ) 123 541 57 YÜZDE 17,06 75,03 7,91 SOSYAL STATÜ ( 2 ) 44 193 27 YÜZDE 16,67 73,11 10,23 EKONOMİK DOYUM ( 3 ) 20 77 25 YÜZDE 16,39 63,11 20,49
Tablo 4.6.16 incelendiğinde iş doyumu yüksek olan öğretmenlerin öğretmenlik mesleğinden sadece psikolojik doyum elde ettikleri görülür. Ayrıca iş doyumunun düşük olmasına etki eden nedenlerden birinin de ekonomik doyum olduğu söylenebilir.
İş doyumu ve meslekten elde ettiği doyum faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 18,9007 0,0008
Meslekten elde ettiği doyuma göre iş doyumunun ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 =18,9007
hesap
χ ve p=0,0008)
İş doyumu ve meslekten elde ettiği doyum için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9930 3,9035 2 1.104 0,0205 Hotelling İz 0,0071 3,9035 2 1.104 0,0205 Pillai İz 0,0070 3,9035 2 1.104 0,0205 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin meslekten elde ettiği doyuma göre iş doyumları arasında bir farklılık oluştuğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıdaki tablo incelenir.
İş doyumu ve meslekten elde ettiği doyum için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -0,6291 2,4118 Önemsiz
1 - 3 1 0,2129 4,3513 Önemli
2 - 3 1 -0,9231 3,7047 Önemsiz ---
Tabloya göre, öğretmenlik mesleğinden psikolojik ve ekonomik doyum elde eden öğretmenlerin iş doyumlarında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir.
Tablo 4.6.17 İş Doyumu ve Eşin Öğrenim Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
EŞİN ÖĞRENİM DURUMUNA
GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
ÖNLİSANS veya ALTI 71 362 43 YÜZDE 14,92 76,05 9,03 LİSANS 76 297 40 YÜZDE 18,4 71,91 9,69 YÜKSEK L. veya DOKTORA 8 34 10 YÜZDE 15,38 65,38 19,23
Tablo 4.6.17 incelendiğinde, iş doyumları yüksek olan öğretmenlerin eşleri lisans ve yüksek lisans veya doktora düzeyinde öğrenim gördükleri söylenebilir.
İş doyumu ve eşin öğrenim durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:
---
Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 7,6563 0,1050
Eşin öğrenim durumuna göre iş doyumu alt boyutlarının ilişkili olmadığı söylenebilir. ( 2 =7,6563
hesap
χ ve p=0,1050)
İş doyumu ve eşin öğrenim durumu için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9988 0,5443 2 875 0,5805 Hotelling İz 0,0012 0,5443 2 875 0,5805 Pillai İz 0,0012 0,5443 2 875 0,5805 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin eşlerinin öğrenim durumlarına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Aşağıda ki tablo incelendiğinde de bunun doğruluğu görülecektir.
İş doyumu ve eşin öğrenim durumu için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -1,5049 1,5049 Önemsiz 1 - 3 1 -1,8372 4,5271 Önemsiz 2 - 3 1 -1,8372 4,5271 Önemsiz ---
Tablo 4.6.18 İş Doyumu ve Eşin Çalışma Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
EŞİN ÇALIŞMA
DURUMUNA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
EVET ( 1 ) 90 383 59
YÜZDE 16,92 71,99 11,09
HAYIR ( 2 ) 65 307 35
YÜZDE 15,97 75,43 8,6
Tablo 4.6.18 incelendiğinde, eşin çalışması iş doyumunu hem yükselten hem de düşüren bir neden olarak söylenebilir.
İş doyumu ve eşin çalışma durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:
--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 2 2 1,9250 0,3851
Eşin çalışma durumuna göre iş doyumunun ilişkili olmadığı söylenebilir. ( 2 =1,9250
hesap
χ ve p=0,3851)
İş doyumu ve eşin çalışma durumu için çok değişkenli iki ortalama farkı: --- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9992 0,7892 1 938 0,3746 Hotelling İz 0,0008 0,7892 1 938 0,3746 Pillai İz 0,0008 0,7892 1 938 0,3746 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin eşlerinin çalışma durumlarına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu durum aşağıda ki tablo incelendiğinde çok daha rahat gözlenir.
İş doyumu ve eşin çalışma durumu için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -1,6458 0,6201 Önemsiz ---
Tablo 4.6.19 İş Doyumu ve Aylık Gelir Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
AYLIK GELİRE GÖRE
YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK 750 YTL ( 1 ) 13 47 11 YÜZDE 18,31 66,2 15,49 750 –1250 YTL ( 2 ) 140 665 83 YÜZDE 15,77 74,89 9,35 1250 YTL ve ÜSTÜ ( 3 ) 34 99 15 YÜZDE 22,97 66,89 10,14
Tablo 4.6.19 incelendiğinde maaşın yükselmesi iş doyumunu artırırken düşmesi ise azaltmaktadır.
İş doyumu ve aylık gelir durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:
---
Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 3 4 8,1514 0,0862
Aylık gelire göre iş doyumunun ilişkili olmadığı söylenebilir. ( 2 =8,1514
hesap
χ ve p=0,0862)
İş doyumu ve aylık gelir durumu için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:
--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,7149 1,1961 2 6 0,3654 Hotelling İz 0,3987 1,1961 2 6 0,3654 Pillai İz 0,2851 1,1961 2 6 0,3654 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin aylık gelirlerine göre iş doyumları arasında bir farklılık oluşturmadığı söylenebilir. (p≥α =0,05) Bu aşağıda ki tablo incelendiğinde çok daha rahat gözlenir.
İş doyumu ve aylık gelir durumu için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
--- 1 - 2 1 -753,2046 337,2046 Önemsiz 1 - 3 1 -519,2046 571,2046 Önemsiz 2 - 3 1 -311,2046 779,2046 Önemsiz ---
Tablo 4.6.20 İş Doyumu ve Ek İş Yapma Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
EK İŞ YAPMA
DURUMUNA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
EVET ( 1 ) 61 465 77
YÜZDE 10,12 77,11 12,77
HAYIR ( 2 ) 126 346 32
YÜZDE 25 68,65 6,35
Tablo 4.6.20 incelendiğinde ek iş yapmayan öğretmelerin iş doyumlarının yapanlara oranla daha yüksek olduğu söylenebilir.
İş doyumu ve ek iş yapma durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:
---
Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 3 2 2 50,1804 0,0000
Ek iş yapma durumuna göre iş doyumunun ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 =50,1804
hesap
χ ve p=0,0000)
İş doyumu ve ek iş yapma durumu için çok değişkenli iki ortalama farkı: --- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9429 66,9182 1 1.105 0,0000 Hotelling İz 0,0606 66,9182 1 1.105 0,0000 Pillai İz 0,0571 66,9182 1 1.105 0,0000 ---
Konya ilinde çalışan öğretmenlerin ek iş yapma durumlarına göre iş doyumları arasında bir farklılık oluştuğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılık aşağıda ki tablo incelendiğinde çok daha rahat gözlenir.
İş doyumu ve ek iş yapma durumu için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:
--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç
---
1 - 2 1 -5,2561 -3,2225 Önemli
---
Tablo incelendiğinde, iş doyumunun ek iş yapan öğretmenler ve yapmayan öğretmenler için bir farklılık oluşturduğunu söyleyebiliriz.
Tablo 4.6.21 İş Doyumu ve Arzulanan Maaş Durumuna Göre Dağılışı İŞ DOYUMU
ARZULANAN MAAŞ
DURUMUNA GÖRE YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK
DEĞİŞTİRMEZDİM ( 1 ) 58 197 16 YÜZDE 21,4 72,69 5,9 1000 – 2500 YTL ( 2 ) 81 360 46 YÜZDE 16,63 73,92 9,45 2500 YTL ve ÜZERİ ( 3 ) 48 254 47 YÜZDE 13,75 72,78 13,47
Tablo 4.6.21 incelendiğinde, iş doyumu düşük olan öğretmenlerin