TÜKENMİŞLİĞİN İNCELENMESİ

Öncelikle tükenmişlik ölçeğimizden elde ettiğimiz verilerin güvenilirliğine bakalım

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 = 22 Alpha = ,7221

80

60≤α < olduğundan oldukça güvenilir bir ölçektir. Denilebilir ki Konya ili orta öğretim kurumlarından alınan anket sonuçları gerekli ilgi ve samimiyetle doldurulmuştur.

4.5.1 Faktör Analizi

Tükenmişlik fenomenini 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.

Faktör analizi testteki her bir değişken arasındaki korelasyonla ilgilenir. Faktör analizinin özü birbirleriyle yüksek korelasyona sahip olan değişkenleri bir grup etrafında toplamak ve bu grubu tek bir değişken olarak kabul etmektir.

Faktör analizinin uygulanmasını üç bölümde incelemek uygun olacaktır. Analiz öncesi kontroller, faktörlerin bulunması (factor extraction), faktörlerin döndürülmesi (factor rotation)(Ferguson ve Cox 1993).

Kararlı ve güvenilir bir faktör yapısını elde edebilmek için öncelikle denek sayısının uygunluğu analiz öncesinde kontrol edilmelidir. Bu sayının en az 100 olmasının uygun olacağı değerlendirilmektedir (Kleine 1986). Bu çalışmada kriter sağlanmaktadır.(n=1107)

Analiz öncesi bir diğer kontrol de korelasyon matrisinin uygunluğunun test edilmesidir. Bu maksatla Kaiser- Mayer- Olkin (KMO) ve Barlett Sphericity (BS) testlerinin yapılarak modelin uygunluğuna karar verilmesi gerekmektedir. KMO testinin yapılma maksadı korelasyon matrisinde bulunan değişkenlerin birbirleriyle etkileşimleri sonucu daha küçük sayıda faktör oluşturacak veya oluşturamayacakların değerlendirilmesi içindir (Ferguson ve Cox 1993). Faktör

analizine devam edebilmek için KMO değerinin en az 0,5 değerinde bulunması gerekmektedir (Dzibuan ve Shirkey 1974).

Barlett Sphericity (BS) testleri ise H0 hipotezinin test edilmesini sağlar (H0

hipotezi değişkenler arasında ilişkinin mevcut olmadığı kabul edilerek kurulur). H0 hipotezi örneklemden elde edilecek korelasyon matrisinin birim matrisi

olduğunu kabul eder, yani değişkenler bağımsızdır ve değişkenler arasında ilişki mevcut değildir. Barlett testi örneklemin Ki kare dağılım gösterdiğini kabul ederek hipotezi test eder. Eğer H0 hipotezi kabul edilirse faktör analizinin

yapılmasında bir anlam olmayacaktır. Çünkü, ikinci bölümde belirtildiği gibi faktör analizinin özünde bağımlı değişkenlerin sayısının indirgenmesi ve bağımsız değişkenlerin elde edilmesi yatmaktadır. Dolayısı ile analize devam edebilmek için H0 hipotezinin reddedilmesi gerekecektir (Tacq 1997). Yukarıda

belirtilen testlerin yapılmasıyla korelasyon matrisinin faktör analizi için uygunluğu test edilmiş olacaktır ve faktörlerin bulunması işlemine geçilebilir. Faktör modellemesi şu şekilde yapılacaktır: 1107 bireyin p tane (değişkenler) özelliğini gösteren Ypxn veri matrisi oluşturulacaktır. Değişkenlerin

ölçü birimleri farklıysa ve varyansları çok büyük farklılık gösteriyorsa değişik faktörlerin elde edilmesine sebep verebilir. Bu olumsuzluğu ortadan kaldırmak için standardize verilerle veya korelasyon matrisi ile başlamak daha uygundur. Çünkü standardize veri matrislerin kovaryans ve korelasyon matrisleri birbirlerine eşittir. Anketteki veriler aynı ölçü biriminden gelmelerine rağmen standartlaştırılmış veri matrisi (Z pxn) kullanılacaktır. (4.6) eşitliğinden faktör

modeli:

Z1= λ11f1+ λ12f2+....+λ1mfm+ε1

Z1= λ21f1+ λ22f2+....+λ2mfm+ε2 ...

Z1= λp1f1+ λp2f2+....+λpmfm+εp

f1, f2,....fm ortak faktörleri (Common factors), λij i’inci değişkenin faktör ( fj

) üzerindeki yükü (factor loading), εp değişkene özel yada artık faktörü (specific-

residual factor) belirtmektedir. (J= 1,2,....m ; İ= 1,2,...p).

Modelin uygunluğuna karar verildikten sonra analiz aşamasında öncelikle faktör yüklerinin bulunması gerekmektedir. (4.20) eşitliğinden özdeğer ve özvektörler (θi ve vi) bulunur. Ardından (4.21) eşitliğinden faktör yükleri λij elde

edilir. Son olarak (4.36) eşitliğinden ortak faktörler varyansı ile spesifik varyans bulunur (hi2 ve ψi).

Analiz aşamasında bir diğer önemli soru kaç tane faktörün seçileceğine karar verilmesi gerekliliğidir. Faktör sayısının belirlenmesinde genellikle özdeğerin (eingenvalue) 1’den büyük olması arzu edilir (Tehrani Cox ve Cox 2002). Bunun anlamı kullanılan değişkenlerin varyansının en az bir faktör tarafından açıklanabildiğidir (Erdoğan 1998). Faktör sayısını tespit etmekte kullanılan bir diğer metod ise yamaç eğim grafiğidir (Scree Plot). Eğimin sabitleştiği veya çok küçük azalan değerlere kavuştuğu noktaya kadar olan yerdeki özdeğer sayısına eşit faktör seçmektir(Özdamar 1999). Bu çalışmada bu metodlardan biri ile faktör sayısı belirlenecektir.

İlk aşamada, yapılan faktör analizi sonucu değişken sayısı en aza indirgenir, değişkenler arasındaki bağımlılık yapısı ortadan kaldırılır ve diklik yapı (ortogonal) elde edilmiş olur. Ancak bu aşamada tespit edilen faktörlerden anlam çıkarmak mümkün olmayabilir. Çünkü, değişkenlerin çoğunluğu birinci faktör üzerinde yoğunlaşmış olacaktır. Dolayısıyla kavramsal anlamlılığı elde etmek maksadıyla faktörlerin döndürülmesi işlemi yapılacaktır. Faktör döndürmesi elde edilen faktörleri daha iyi yorumlamak için (kavramsal anlamlılık vermek için) yeni faktörleri çevirme işlemidir. Faktör sayısında herhangi bir değişiklik olmayacaktır.

Bu çalışmada faktörlerin döndürülme işlemi Varimax döndürme tekniği kullanılarak yapılacaktır. Çünkü bu teknik faktörlerin yorumunu basitleştirir (Erdoğan 1998). (4.22) eşitliği ile bu işlem gerçekleştirilir.

Faktör analizi sonucunda değişkenler arası bağımlılık yapısı ortadan kaldırılır, değişken sayısı azaltılır ve kavramsal bütünlük sağlanır. Analizin yorumlanması ise faktör yükleri sayesinde olmaktadır. Her bir faktör için hesaplanan faktör yükleri aynı zamanda o faktör ile değişken arasındaki korelasyonu ifade etmektedir. Faktör yüklerinin yorumu Pearson katsayısında (r) yapılan yorum gibidir, değer –1.00 ile +1.00 arasında değişir. Böylece bir faktörde yüksek derecede korelasyon gösteren değişkenler o faktörü açıklayan ve o faktöre anlam veren değişkenler olacaktır.

Sonuçta her bir değişkenin her bir faktörle belirli oranda ilişkili olduğunu ve belirli oranda faktör yüklerine sahip olduğunu unutmamak gerekir. Faktör yorumlamasını kolaylaştırmak için Hair ve arkadaşlarının da (1984) belirttiği gibi faktör yükü 0.45 ve daha büyük olan değişkenlerin bulundukları faktörü açıkladıkları kabul edilecektir. 0.45’den küçük faktör yüklerine sahip değişkenler ise ihmal edilecektir.

Son olarak faktörlere isim verilmesi gerekmektedir. Faktörlere isim verirken faktörleri temsil eden ve yüksek korelasyona sahip değişkenlerin aynı kavram içinde ele alınabilmesi gerekmektedir. Şayet kavram uyumluluğu sağlanamıyorsa kesin hüküm olmamakla birlikte değişkenin silinmesi veya döndürme metodunun değiştirilmesi gibi yöntemler kullanılabilir (Rencher 1995). Böylece faktör analizi sonucunda tükenmişliği oluşturan faktörler elde edilmiş olunacaktır.

Başlangıçta yapılan güvenirlik analizi ile ölçüm aracının fenomeni açıklayabildiği ve güvenilir olduğu tespit edilmiştir. Aynı şekilde her bir faktörde bulunan soruların birbirleriyle tutarlılığını, faktörü açıklayabildiğini de tespit etmek mümkündür. Bu maksatla yine Cronbach Alfa katsayısı kullanılacaktır (Cronbach 1951, Tehrani, Cox, Cox 2002).

Tükenmişliği ortaya çıkarmak maksadıyla kullanılan ölçekteki değişken sayısı 22’dir. 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.

KMO ölçütüne gore eldeki veri setine faktör analizi uygulamak için KMO değerinin 0,67’ den yüksek olması gerekir. KMO değerimizin 0,815, BS analizinin sonucu (1970,171, p< 0,0000 ) korelasyon matrisinin birim matrisi olmadığını ve değişkenler arasında bir ilişkinin mevcut olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla verilere faktör analizinin yapılması uygundur.

Modelin uygunluğuna karar verilmesi için yapılan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Barlett Sphericity (BS) testlerinin sonuçları Tablo 4.5.1’de gösterilmektedir.

Tablo 4.5.1 KMO ve BS testlerinin sonucu

KMO and Bartlett's Test

,815 1970,171 231 ,000 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. Approx. Chi-Square df Sig. Bartlett's Test of Sphericity

Faktörlerin bulunma işleminde temel bileşenler metodu kullanılmıştır. Özdeğerleri birden büyük üç faktör tespit edilmiştir.

Sig<0,05 olduğu için T1,T2,T3,…T22 tükenmişlik 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 4.5.2’de gösterilmiştir

Tablo 4.5.2 Faktör yükleri matrisi

Faktör yükü

1 2 3 T8 _,760 T1 ,713 T3 ,693 T13 ,686 T20 ,642 T2 ,630 T11 ,576 T19 ,551 T12 ,541 T16 ,521 T6 ,521 T21 T10 T22 T18 T9 ,625 T4 -,542 T7 ,568 T17 ,459 T14 T15 ,657 T5 ,585

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 4.5.3’de verilmiştir.

Tablo 4.5.3 Döndürülmüş faktör yükleri matrisi

Faktör yükü

1 2 3 T3 ,833 T1 ,815 T2 ,802 T8 ,765 T13 ,712 T6 ,496 T20 ,464 T11 T16 T9 ,780 T7 ,753 T17 ,590 T12 ,587 T21 ,564 T19 ,527 T18 T22 T14 T5 ,791 T15 ,781 T4 -,764 T10

3 faktör toplam değişimin % 46’ sını açıklamaktadır. Tablo 2.5.4’de görülmektedir.

1. faktöre ait özdeğer 5,582 % 25,373 2. faktöre ait özdeğer 2,642 % 12,010

3. faktöre ait özdeğer 1,992 % 9,057 biçimindedir.

Tablo 4.5.4 Toplam Varyans Tablosu

Total Variance Explained

5,582 25,373 25,373 5,582 25,373 25,373 4,400 19,998 19,998 2,642 12,010 37,383 2,642 12,010 37,383 3,361 15,278 35,277 1,992 9,057 46,439 1,992 9,057 46,439 2,456 11,163 46,439 1,289 5,859 52,298 1,066 4,843 57,142 1,015 4,613 61,755 ,971 4,412 66,167 ,872 3,962 70,128 ,842 3,826 73,954 ,754 3,427 77,380 ,630 2,865 80,245 ,583 2,650 82,895 ,516 2,344 85,239 ,487 2,215 87,455 ,454 2,065 89,520 ,436 1,982 91,502 ,424 1,929 93,431 ,369 1,676 95,107 ,315 1,432 96,539 ,285 1,295 97,834 ,249 1,131 98,965 ,228 1,035 100,000 Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Faktörlerde yer alan sorular incelendiğinde; 1. faktörün duygusal tükenmişliği

2. faktörün kişisel başarısızlığı

3. faktörün duyarsızlığı açıkladığı görülmektedir.

Anket soruları ve analiz sonucu oluşan faktörlere karşılık gelen sorular tablo 4.5.5’de gösterilmiştir.

Tablo 4.5.5 Faktörlerin anket ve analize karşılık gelen soruları Tükenmişlik

boyutları

Faktörler Ankete karşılık gelen sorular Faktör analizine Karşılık gelen sorular Duygusal tükenmişlik 1. faktör 1,2,3,6,8,13,14,16,20 1,2,3,6,8,13,20 Kişisel başarısızlık 2. faktör 4,7,9,12,17,18,19,21 7,9,12,17,19,21 Duyarsızlaşma 3. faktör 5,10,11,15,22 5,15

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 5.1’deki yamaç eğim grafiği incelendiğinde 3 faktörle çalışmanın uygun olduğu görülmektedir.

Faktör skorlarının elde edilmesinde kullanılacak katsayılar matrisi tablo 4.5.6’de verilmiştir.

Tablo 4.5.6 Faktör skorlarının elde edilmesinde kullanılacak katsayılar matrisi

Faktör Skorları

1 2 3 T1 ,214 -,054 -,060 T2 ,225 -,100 -,061 T3 ,228 -,072 -,079 T4 ,046 ,079 -,337 T5 -,048 -,028 ,344 T6 ,104 -,023 ,076 T7 -,084 ,255 ,031 T8 ,180 -,009 -,014 T9 -,097 ,269 ,019 T10 ,020 ,036 ,150 T11 ,058 ,034 ,137 T12 ,009 ,171 ,005 T13 ,174 -,013 -,037 T14 ,093 -,138 -,005 T15 -,080 ,032 ,345 T16 ,062 ,011 ,130 T17 -,047 ,195 -,007 T18 ,001 ,132 -,024 T19 ,071 ,137 -,101 T20 ,070 ,097 ,030 T21 -,013 ,173 ,005 T22 ,027 ,096 ,021

Scree Plot Component Number 21 19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 Eigenvalue 6 5 4 3 2 1 0

Şekil 4.5.1 Yamaç eğim grafiği

Soruların üç faktöre göre dağılımı grafiksel olarak şekil 2.5.1’de gösterilmiştir. Şekil 4.5.2 incelendiğinde soruların üç faktör halinde gruplandığı görülür.

Component Plot in Rotated Space

t5 t2 t1 t3 t8 t15 t6 t11 t16 t13 t10 ent 2 t20 1,0 1,0 t14 -,5 t22 t12 t19 0,0 t21 t18 ,5 ,5 ,5 t17 t7t9 1,0 Component 3 Component 1 0,0 0,0 t4 -,5 -,5

Şekil 4.5.2 Faktör yüklerinin döndürme sonrası üç boyutlu gösterimi

Tükenmişlik kavramına etkisi olduğu düşünülen çeşitli etmenleri inceleyelim:

Tablo 4.5.7 Tükenmişlik ve Yaş Faktörü Durumuna Göre Dağılışı TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI YAŞ

GRUBUNA

GÖRE _{YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK} 21 – 30 YAŞ ( 1 ) 26 122 143 19 88 184 138 112 41 YÜZDE 8,93 41,92 49,14 6,53 30,24 63,23 47,42 38,49 14,09 31 – 40 YAŞ ( 2 ) 45 154 217 16 97 303 231 144 41 YÜZDE 10,82 37,02 52,16 3,85 23,32 72,84 55,53 34,62 9,86 41 – 50 YAŞ ( 3 ) 33 130 178 15 86 240 228 76 37 YÜZDE 9,68 38,12 52,2 4,4 25,22 70,38 66,86 22,29 10,85 51 ve YUKARISI ( 4 ) 7 22 30 6 18 35 39 14 6 YÜZDE 11,86 37,29 50,85 10,17 30,51 59,32 66,1 23,73 10,17

Tablo 4.5.7 incelendiğinde duygusal tükenmenin yüzde olarak 51 ve üstünde en yüksek, 21 – 30 yaşta ise en düşük halde olduğu görülür. Aynı şekilde duyarsızlaşmada da 51 ve üstü en yüksek ancak 41 – 50 yaşta bu durumun en az olduğu saptanabilir. Kişisel başarının ise yaş arttıkça yükseldiği söylenebilir.

Tükenmişlik alt boyutları ve yaş faktörü için ki-kare ilişki arama:

--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 4 24 45,5449 0,0051 Not: Beklenen frekanslardan 1 tanesinin değeri 5'in altında

Yaş gruplarına göre tükenmişlik alt boyutlarının ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 ₌45,5449

hesap

χ ve p=0,0051)

Tükenmişlik alt boyutları ve yaş faktörü için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9676 4,0580 9 2.680 0,0000 Hotelling İz 0,0332 4,0580 9 3.299 0,0000 Pillai İz 0,0327 4,0496 9 3.309 0,0000 ---

Konya ilinde çalışan öğretmenlerin yaş gruplarına göre tükenmişlik alt boyutları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.

Tükenmişlik alt boyutları ve yaş faktörü için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:

--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç

--- 1 - 2 1 -1,3649 1,4008 Önemsiz 1 - 2 2 0,0537 1,4331 Önemli 1 - 2 3 -0,2443 1,6612 Önemsiz 1 - 3 1 -1,1790 1,7092 Önemsiz 1 - 3 2 -0,3698 1,0707 Önemsiz 1 - 3 3 0,3443 2,3342 Önemli 1 - 4 1 -2,9104 2,2568 Önemsiz 1 - 4 2 -1,6358 0,9412 Önemsiz 1 - 4 3 -0,5968 2,9633 Önemsiz 2 - 3 1 -1,0747 1,5690 Önemsiz 2 - 3 2 -1,0522 0,2663 Önemsiz 2 - 3 3 -0,2799 1,5415 Önemsiz 2 - 4 1 -2,8621 2,1725 Önemsiz 2 - 4 2 -2,3461 0,1648 Önemsiz 2 - 4 3 -1,2596 2,2092 Önemsiz 3 - 4 1 -3,1433 1,9596 Önemsiz 3 - 4 2 -1,9702 0,5748 Önemsiz 3 - 4 3 -1,9139 1,6019 Önemsiz ---

Yukarıda ki tablo incelendiğinde 2. ve 3. değişkenlerin ( duyarsızlaşma ve kişisel başarısızlık ), 1. ve 2. grup (21 -30 ve 31 – 40 yaş arası öğretmenler) ve 1. ve 3 grup (21 – 30 ve 41 – 50 yaş arası öğretmenler) için farklılık oluşturduğu görülmektedir.

Tablo 4.5.8 Tükenmişlik ve Cinsiyet Faktörü Durumuna Göre Dağılışı TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI CİNSİYETE

GÖRE

YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK ERKEK ( 1 ) 84 290 384 42 219 497 451 217 90 11,08 38,26 50,66 5,54 28,89 65,57 59,5 28,63 11,87 KADIN ( 2 ) 27 138 184 14 70 265 185 129 35 7,74 39,54 52,72 4,01 20,06 75,93 53,01 36,96 10,03

Tablo 4.5.8 incelendiğinde duygusal tükenmenin yüzde olarak erkeklerde en yüksek, aynı şekilde duyarsızlaşma ve kişisel başarının da erkek öğretmenler de kadınlara oranla daha yüksek olduğu söylenebilir.

Tükenmişlik alt boyutları ve cinsiyet faktörü için ki-kare ilişki arama:

--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 2 8 22,7290 0,0037

Cinsiyete göre tükenmişlik alt boyutlarının ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 ₌22,7290

hesap

Tükenmişlik alt boyutları ve cinsiyet için çok değişkenli iki ortalama farkı:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9698 11,4472 3 1.103 0,0000 Hotelling İz 0,0311 11,4472 3 1.103 0,0000 Pillai İz 0,0302 11,4472 3 1.103 0,0000 ---

Konya ilinde çalışan öğretmenlerin cinsiyete göre tükenmişlik alt boyutları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.

Tükenmişlik alt boyutları ve cinsiyet için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:

--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç --- 1 - 2 1 -0,6935 1,1772 Önemsiz

1 - 2 2 0,4048 1,3352 Önemli

1 - 2 3 -1,1634 0,1331 Önemsiz

Yukarıda ki tablo incelendiğinde 2. değişkenin (duyarsızlaşmanın), erkek ve kadınlar için bir farklılık oluşturduğu görülmektedir.

Tablo 4.5.9 Tükenmişlik ve Medeni Durum Faktörü Durumuna Göre Dağılışı TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI MEDENİ

DURUMA

GÖRE _{YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK} EVLİ ( 1 ) 94 358 481 44 234 655 553 284 96 YÜZDE 10,08 38,37 51,55 4,72 25,08 70,2 59,27 30,44 10,29 BEKÂR ( 2 ) 15 65 66 11 47 88 70 50 26 YÜZDE 10,27 44,52 45,21 7,53 32,19 60,27 47,95 34,25 17,81 DUL ( 3 ) 2 5 21 1 8 19 13 12 3 YÜZDE 7,14 17,86 75 3,57 28,57 67,86 46,43 42,86 10,71

Tablo 4.5.9 incelendiğinde duygusal tükenmenin yüzde olarak bekâr öğretmenler de yükseldiği, aynı durumun duyarsızlaşmada da olduğu saptanabilir. Kişisel başarıyı ise evli öğretmenlerin yakaladığı söylenebilir.

Tükenmişlik alt boyutları ve medeni durum faktörü için ki-kare ilişki arama:

---

Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 3 16 26,8386 0,0449 Not: Beklenen frekanslardan 3 tanesinin değeri 5'in altında

Medeni duruma göre tükenmişlik alt boyutlarının ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 ₌26,8386

hesap

χ ve p=0,00449)

Tükenmişlik alt boyutları ve medeni durum için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9802 3,6916 6 2.204 0,0012 Hotelling İz 0,0201 3,6914 6 2.202 0,0012 Pillai İz 0,0199 3,6918 6 2.206 0,0012 ---

Konya ilinde çalışan öğretmenlerin medeni duruma göre tükenmişlik alt boyutları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. (p≤α =0,05) Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.

Tükenmişlik alt boyutları ve medeni durum için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:

--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç

--- 1 - 2 1 -2,1750 0,8023 Önemsiz 1 - 2 2 -1,4776 0,0140 Önemsiz 1 - 2 3 -2,2802 -0,2208 Önemli 1 - 3 1 -1,0970 5,3192 Önemsiz 1 - 3 2 -1,0249 2,1895 Önemsiz 1 - 3 3 -3,3551 1,0830 Önemsiz 2 - 3 1 -0,6534 6,2483 Önemsiz 2 - 3 2 -0,4147 3,0429 Önemsiz 2 - 3 3 -2,2725 2,5014 Önemsiz ---

Yukarıda ki tablo incelendiğinde 3. değişkenin (kişisel başarının), 1. ve 2. gruplar (evli ve bekâr öğretmenler) için bir farklılık oluşturduğu görülmektedir.

Tablo 4.5.10 Tükenmişlik ve Çocuk Sayısı Faktörü Durumuna Göre Dağılışı

TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI

ÇOCUK SAYISINA

GÖRE _{YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK}

YOK ( 1 ) 30 106 131 16 94 157 125 103 39 YÜZDE 11,24 39,7 49,06 5,99 35,21 58,8 46,82 38,58 14,61 1 VEYA 2 ÇOCUK (2 ) 65 237 319 30 142 449 362 195 64 YÜZDE 10,47 38,16 51,37 4,83 22,87 72,3 58,29 31,4 10,31 3 ve YUKARISI ( 3 ) 16 85 118 10 53 156 149 48 22 YÜZDE 7,31 38,81 53,88 4,57 24,2 71,23 68,04 21,92 10,05

Tablo 4.5.10 incelendiğinde çocuk sahibi olmayan öğretmenlerde duygusal tükenmenin yüzde olarak en yüksek, 1 veya 2 çocuklu ailelerde ise en düşük halde olduğu görülür. Aynı şekilde duyarsızlaşmada da çocuk sahibi olmayan öğretmenlerde en yüksek ve 1 veya 2 çocuklu ailelerde bu durumun en az olduğu saptanabilir. Kişisel başarıda ise çocuk sayısı arttıkça yükseldiği söylenebilir.

Tükenmişlik alt boyutları ve çocuk sayısı faktörü için ki-kare ilişki arama:

--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 3 16 43,5889 0,0002

Ailede ki çocuk sayısına göre tükenmişlik alt boyutlarının ilişkili olduğu söylenebilir. ( 2 ₌43,5889

hesap

χ ve p=0,0002)

Tükenmişlik alt boyutları ve çocuk sayısı için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9699 5,6639 6 2.204 0,0000 Hotelling İz 0,0309 5,6684 6 2.202 0,0000 Pillai İz 0,0303 5,6594 6 2.206 0,0000 ---

Konya ilinde çalışan öğretmenlerin ailede bulunan çocuk sayısına göre

tükenmişlik alt boyutları arasında bir farklılık oluşturduğu söylenebilir. )

05 , 0

(p≤α = Bu farklılığı ortaya koymak için aşağıda ki tablo incelenir.

Tükenmişlik alt boyutları ve çocuk sayısı için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:

--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç

--- 1 - 2 1 -0,7616 1,6890 Önemsiz 1 - 2 2 0,2156 1,4392 Önemli 1 - 2 3 0,2548 1,9424 Önemli 1 - 3 1 -0,5600 2,4929 Önemsiz 1 - 3 2 -0,2339 1,2904 Önemsiz 1 - 3 3 0,5741 2,6764 Önemli 2 - 3 1 -0,8131 1,8186 Önemsiz 2 - 3 2 -0,9561 0,3578 Önemsiz 2 - 3 3 -0,3795 1,4328 Önemsiz ---

Yukarıda ki tablo incelendiğinde 2. ve 3. değişkenlerin ( duyarsızlaşma ve kişisel başarı ), 1. ve 2. grup (çocuğu olmayan ve 1 veya 2 çocuk sahibi olan öğretmenler) ve 3. değişkenin 1. ve 3 grup (çocuğu olmayan ve 3 ve yukarı çocuk sahibi olan öğretmenler) için farklılık oluşturduğu görülmektedir.

Tablo 4.5.11 Tükenmişlik ve Branş Faktörü Durumuna Göre Dağılışı

TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI

BRANŞA GÖRE

YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK

SAYISAL ( 1 ) 26 118 150 11 72 211 178 93 23 YÜZDE 8,84 40,14 51,02 3,74 24,49 71,77 60,54 31,63 7,82 SÖZEL ( 2 ) 52 190 227 26 123 320 257 153 59 YÜZDE 11,09 40,51 48,4 5,54 26,23 68,23 54,8 32,62 12,58 SAĞLIK ve SANAT (3) 6 38 52 4 29 63 62 24 10 YÜZDE 6,25 39,58 54,17 4,17 30,21 65,63 64,58 25 10,42 MESLEK ( 4 ) 27 82 139 15 65 168 139 76 33 YÜZDE 10,89 33,06 56,05 6,05 26,21 67,74 56,05 30,65 13,31

Tablo 4.5.11 incelendiğinde duygusal tükenmeyi en yüksek yaşayanların sözel branş öğretmenlerinin, duyarsızlaşmanın ise en yüksek olarak meslek dersi öğretmenlerinde görüldüğü söylenebilir. Sağlık ve sanat dallarında öğretmenlik yapanlar ise Kişisel başarıya en fazla sahip olan branştır.

Tükenmişlik alt boyutları ve branş faktörü için ki-kare ilişki arama:

--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 4 24 18,7693 0,7659 Not: Beklenen frekanslardan 1 tanesinin değeri 5'in altında

Branşa göre tükenmişlik alt boyutlarının bir ilişkisi olduğu söylenemez. ( 2 ₌18,7693

hesap

χ ve p=0,7659)

Tükenmişlik alt boyutları ve branş için çok değişkenli tek yönlü varyans analizi:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9930 0,8623 9 2.680 0,5585 Hotelling İz 0,0071 0,8626 9 3.299 0,5583 Pillai İz 0,0070 0,8621 9 3.309 0,5587 ---

Konya ilinde ki öğretmenlerde branş faktörüne göre bir farklılığın olmadığının görülmesi için arka sayfada ki tablo incelenebilir. (p≤α =0,05)

Tükenmişlik alt boyutları ve çocuk sayısı için Bonferronı Eşanlı Güven Aralıkları ile Farklı Grup ve Değişkenlerin Belirlenmesi:

--- Gruplar Değişkenler Alt Sınır Üst Sınır Sonuç --- 1 - 2 1 -2,0488 0,6406 Önemsiz 1 - 2 2 -0,8167 0,5343 Önemsiz 1 - 2 3 -1,5800 0,2841 Önemsiz 1 - 3 1 -2,2754 1,9744 Önemsiz 1 - 3 2 -1,0974 1,0374 Önemsiz 1 - 3 3 -1,3392 1,6066 Önemsiz 1 - 4 1 -1,7413 1,3758 Önemsiz 1 - 4 2 -0,8724 0,6935 Önemsiz 1 - 4 3 -1,5000 0,6606 Önemsiz 2 - 3 1 -1,4714 2,5786 Önemsiz 2 - 3 2 -0,9060 1,1284 Önemsiz 2 - 3 3 -0,6220 2,1853 Önemsiz 2 - 4 1 -0,8980 1,9406 Önemsiz 2 - 4 2 -0,6612 0,7647 Önemsiz 2 - 4 3 -0,7556 1,2120 Önemsiz 3 - 4 1 -2,2052 2,1406 Önemsiz 3 - 4 2 -1,1510 1,0320 Önemsiz 3 - 4 3 -2,0596 0,9527 Önemsiz ---

Tablo 4.5.12 Tükenmişlik ve Öğrenim Durumu Faktörü Durumuna Göre Dağılışı

TÜKENMİŞLİK

DUYGUSAL TÜKENME DUYARSIZLAŞMA KİŞİSEL BAŞARI

ÖĞRENİM DURUMUNA

GÖRE _{YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK YÜKSEK NORMAL DÜŞÜK}

LİSANS ( 1 ) 100 403 519 48 270 704 583 325 114 YÜZDE 9,78 39,43 50,78 4,7 26,42 68,88 57,05 31,8 11,15 YÜKSEK LİSANS ve DOKTORA (2 ) 11 25 49 8 19 58 53 21 11 YÜZDE 12,94 29,41 57,65 9,41 22,35 68,24 62,35 24,71 12,94

Tablo 4.5.12 incelendiğinde yüksek lisans ve doktora yapan öğretmenlerin duygusal açıdan daha çok yıprandıkları, en çok duyarsızlaşmaya sahip oldukları görülür. Aynı zamanda bu öğretmenlerin kişisel başarıları da çok yüksektir.

Tükenmişlik alt boyutları ve öğrenim durumu faktörü için ki-kare ilişki arama:

--- Sütun Sayısı Satır Sayısı Ser.Der. Hesap P Değeri --- 9 2 8 9,3592 0,3116 Not: Beklenen frekanslardan 1 tanesinin değeri 5'in altında

Öğrenim durumuna göre tükenmişlik alt boyutlarının bir ilişkisi olduğu söylenemez. ( 2 ₌9,3592

hesap

χ ve p=0,3116)

Tükenmişlik alt boyutları ve öğrenim durumu için çok değişkenli iki ortalama farkı:

--- İstatistikler Test İstatistiği F Hesap SD1 SD2 P Değeri --- Wilks Lambda 0,9981 0,7157 3 1.103 0,5427 Hotelling İz 0,0019 0,7157 3 1.103 0,5427 Pillai İz 0,0019 0,7157 3 1.103 0,5427 ---

Konya ilinde ki öğretmenlerde öğrenim durumu faktörüne göre bir farklılığın olmadığının görülmesi için aşağıdaki tablo incelenebilir.

) 05 , 0 (p≤α =

Tükenmişlik alt boyutları ve öğrenim durumu için Bonferronı Eşanlı Güven

Belgede Konya ilinde ki ortaöğretim okullarında çalışan öğretmenlerin tükenmişlik ve iş doyumu düzeylerinin bölgelere göre değerlendirilmesinin çok değişkenli istatistiksel analizi (sayfa 105-141)