Geri Dön

Karar verme süreçleriyle bazı bilişsel süreçler, kişilik ve duygudurum arasındaki ilişkinin yapısal eşitlik modeliyle incelenmesi

Investigation of the relationships among decision making processes, some congitive processes, personality and mood state with structural equation model

PDF İndir

  1. Tez No: 447765
  2. Yazar: SELİN YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HATİCE KAFADAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Psikoloji, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Karar Verme, Bilişsel Süreçler, Kişilik, Duygudurum, YEM, Decision Making, Cognitive Processes, Personality, Mood State, SEM
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Abant İzzet Baysal Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Bu araştırmanın amacı, karar verme ile kurulumu değiştirme, çalışma belleği, planlama, seçici dikkat, akıcı zekâ, kişilik özellikleri ve duygudurum arasındaki ilişkileri belirlemek ve bu ilişkileri YEM (Yapısal Eşitlik Modeli) çerçevesinde incelemektir. Araştırmaya 59 kadın ve 41 erkek olmak üzere toplam 100 denek katılmıştır. Yaş ortalamaları 20.42 olarak hesaplanmıştır. Araştırmada karar verme, kurulumu değiştirme, seçici dikkat, planlama, çalışma belleği, akıcı zeka, kişilik ve duygudurumu değerlendirmek amacıyla sırasıyla IKT (Iowa Kumar Testi), WCST (Wisconsin Kart Eşleme Testi), Stroop Testi TBAG Formu, LKDX (Londra Kulesi Testi), Wechsler Bellek Ölçeği-III Harf-Sayı Dizisi Alt Testi, RSPM (Raven standart Progresif Matrisler Testi), TKÖÖ (Temel Kişilik Özellikleri Ölçeği) ve PANAS (Pozitif ve Negatif Duygu Ölçeği) uygulanmıştır. Testler deneklere bireysel olarak uygulanmıştır. Verilerin analizinde Pearson momentler çarpımı korelasyon katsayıları ve YEM kullanılmıştır. Çalışma sonucunda elde edilen bulguların değerlendirilmesi için .05 düzeyinde anlamlılık düzeyi esas alınmıştır. Araştırmada elde edilen bulgular şu şekilde özetlenmektedir: Korelasyon analizine ilişkin bulgularda, IKT Toplam ve Net puanı ile WCST'nin Toplam Tepki Sayısı (WCST 1) Toplam Yanlış Sayısı (WCST 2), Toplam Doğru Sayısı (WCST 3), Toplam Perseveratif Tepki Sayısı (WCST 5), Toplam Perseveratif Hata Sayısı (WCST 6), Toplam Perseveratif Olmayan Hata Sayısı (WCST 7), Perseveratif Hata Yüzdesi (WCST 8), İlk Kategoriyi tamamlamada Kullanılan Tepki Sayısı (WCST 9), Kavramsal Düzey Tepki Sayısı (WCST 10), Kavramsal Düzey Tepki Yüzdesi (WCST 11), Kurulumu Sürdürmede Başarısızlık (WCST 12) puanları; Stroop Testi TBAG Formunun 3., 4. ve 5. Bölüm Süre puanları ve 5. Bölüm Düzeltme puanı; LKDX Testinin Toplam Hamle Sayısı, Toplam Doğru Sayısı, Başlama Zamanı ve Yürütme Zamanı puanları; Harf-Sayı Dizisi Testinin Toplam ve Süre puanları; TKÖÖ'nün Deneyime Açıklık puanı; PANAS'ın Negatif Duygu puanıyla anlamlı korelasyon katsayıları göstermiştir. Ayrıca IKT'nin 1. Blok Net Puanı (IKT 1) ile WCST'nin Tamamlanan Kategori Sayısı (WCST 4) puanı; 2. Blok Net Puanı (IKT 2) ile WCST 1, WCST 2, WCST 5, WCST 6, WCST 8 puanları; 3. Blok Net Puanı (IKT 3) ile WCST 1, WCST 2, WCST 3, WCST 5, WCST 6, WCST 8, WCST 10, WCST 11, WCST 12 puanları; 4. Blok Net Puanı (IKT 4) ile WCST 1, WCST 2, WCST 5, WCST 6, WCST 8, WCST 9, WCST 11 puanları; 5. Blok Net Puanı (IKT 5) ile de WCST 1, WCST 2, WCST 3, WCST 4, WCST 5, WCST 6, WCST 7, WCST 8, WCST 9, WCST 11 puanları anlamlı korelasyon katsayıları göstermiştir. IKT 5 ile Stroop Testi TBAG Formunun 5. Bölüm Süre Puanı ve 5. Bölüm Düzeltme puanı; IKT 2 ile LKDX Testinin Toplam Hamle ve Toplam Doğru puanları; IKT 3 ile LKDX Testinin Toplam Hamle Sayısı, Toplam Doğru Sayısı ve Başlama Zamanı puanları; IKT 5 ile LKDX Testinin Toplam Hamle Sayısı, Toplam Doğru Sayısı, Yürtüme Zamanı ve Toplam Problem Çözme Zamanı puanları; IKT 3 ile Harf-Sayı Dizisi Testinin Toplam ve Süre puanları; IKT 5 ile Harf-Sayı Dizisi Testinin Toplam puanı; IKT 5 ile RSPM Toplam puanı; IKT 2 ile TKÖÖ'nün Deneyime Açıklık puanı anlamlı korelasyon katsayıları göstermiştir. YEM analizi sonuçları ise Karar Verme gizil bağımlı değişkeninin IKT Toplam ve Net Puanlarını anlamlı olarak yordadığını göstermiştir. Çalışma Belleği, Kurulumu Değiştirme ve Planlama gizil bağımsız değişkenleri Karar Vermeyi anlamlı olarak yordarken; Seçici Dikkat, Kişilik ve Duygudurum gizil bağımsız değişkenlerinin katkıları anlamlı olmamıştır. Son olarak, IKT Blok Net Puanlarıya oluşturulan YEM, Kurulumu Değiştirme ve Planlama gizil bağımsız değişkenlerinin karar vermeyi anlamlı yordadığını göstermiştir. Araştırma bulguları literatür ışığında tartışılmış ve gelecek çalışmalar için öneriler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to examine the relationships among decision making, reasoning, working memory, planning, selective attention, fluid intelligence, personality and affect and to investigate these relations with the help of SEM (Structural Equation Model). A total of 100 participants, which consist of 59 female and 41 male were participated in this study. The mean age of the participants was 20.42 (SD= 1.37). Decision making, set-shifting, selective attention, planning, working memory, fluid intelligence, personality and mood state were measured by IGT (Iowa Gambling Test), WCST (Wisconsin Card Sorting Test), Stroop Test TBAG Version, TOLDX (Test of Tower of London), Wechsler Memory Scale-III Letter-Number Sequencing Subtest, RSPM (Raven Standard Progressive Matrices Test), (BPTI) Basic Personality Traits Inventory and PANAS (Positive and Negative Affect Scale), respectively. Instruments were administered individually. The data was analyzed using Pearson moment correlation coefficients and SEM. The findings were evaluated at .05 significant levels. The findings of the study can be summarized as follows: Significant corelation coefficients were obtained fort he IGT Total and Net scores and Total Number of Response (WCST 1), Total Number of Errors (WCST 2), Total Number of Correct Response (WCST 3), Total Number of Persevarative Response (WCST 5), Total Number of Persevartive Errors Response (WCST 6), Total Number of Nonperseverative Errors Response (WCST 7), Percent Perseverative Errors (WCST 8), Trials to Complete First Category (WCST 9), Conceptual Level Response (WCST 10), Percent Conceptual Level Response (WCST 11), Failure to maintain set (WCST 12) scores of WCST; 3., 4. and 5. Part Reaction Time scores and 5. Part Correction score of Stroop Test TBAG Version; Number of Total Moves, Number of Total Correct Responses, Initiation Time and Execution Time scores of TOLDX; Total and Time Scores of Letter-Number Sequency Test; Openness to Experience score of BPTI; Negative Affect score of PANAS. In addition, significant corelation coefficients were obtained for the 1. Block Net Score (IGT 1) and Completed Category Score (WCST 4) of WCST; 2. Block Net Score (IGT 2) and WCST 1, WCST 2, WCST 5, WCST 6, WCST 8 scores; 3. Block Net Score (IGT 3) and WCST 1, WCST 2, WCST 3, WCST 5, WCST 6, WCST 8, WCST 10, WCST 11, WCST 12 scores; 4. Block Net Score (IGT 4) and WCST 1, WCST 2, WCST 5, WCST 6, WCST 8, WCST 9, WCST 11 scores; 5. Block Net Score (IGT 5) and WCST 1, WCST 2, WCST 3, WCST 4, WCST 5, WCST 6, WCST 7, WCST 8, WCST 9, WCST 11 scores. Significant corelation coefficients were obtained fort he IGT 5 and 5. Part Reaction Time Score and 5. Part Correction Score of Stroop Test TBAG Version; IGT 2 and Number of Total Moves, Number of Total Correct Responses of TOLDX; IGT 3 and Number of Total Moves, Number of Total Correct Responses and Initiation Time scores of TOLDX; IGT 5 and The Number of Total Moves, Number of Total Correct Responses, Initiation Time, Execution Time and Total Problem Solving Time scores of TOLDX; IGT 3 and Total and Time Scores of Letter-Number Sequency; IGT 5 and Total Score of Letter-Number Sequency Test; IGT 5 and RSPM Total score; IGT 2 and Openness to Experience score of BPTI. Using the SEM, it was concluded that Decision Making as a dependent latent variable predicted IGT Total Score and Net Score significantly. Moreover, Working Memory, Set-shifting and Planning which are the independent latent variables significantly predicted the Decision Making, too. In contrast, the contrubutions of Selective Attention, Personality and Mood State as the independent latent variables on Decision Making were not significant. Finally, YEM that is constituted by Block Net Scores indiceted that Set-shifting and Planning independent latent variables predicted Decision Making significantly. These findings were discussed within the context of the relevant literature and suggestions for the future studies were discussed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    521169

    Karar verme davranışının dinamik mouselabweb ile izlenmesi ve farklı değişkenler açısından incelenmesi: İş seçim kararı

    Monitoring decision-making behavior with dynamic mouselabweb and examining it in terms of different variables: Choosing job

    ZELİHA YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  2. Tez No

    581443

    Bina bilgi modelleme ile erken tasarım aşamasında karar verme süreçlerinin sürdürülebilirlik bağlamında değerlendirilmesi

    Evaluation of decision making processes in the early design stage with building information modeling in the context of sustainability

    ÖMER HALİL ÇAVUŞOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  3. Tez No

    837077

    Simulator-based evaluation of human response in emergencies

    Acil durumlarda ınsan faktörünün simülatör ortamında değerlendirilmesi

    ESMA UFLAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ÖZCAN ARSLAN

  4. Tez No

    672532

    Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi

    Development of an agent-based semantic business process management framework

    HÜSEYİN KIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  5. Tez No

    787630

    Zaman-tanım alanında optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımına yönelik makine öğrenmesi tabanlı tahmin yöntemi

    Machine learning based prediction model for optimum design of tuned mass damper in time-history domain

    MELDA YÜCEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GEBRAİL BEKDAŞ

Geri Dön