Analysis of the Relationship Structure Between Socio-Demographic Features and Happiness Sensation
Journal Name:
- Ege Akademik Bakış Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
The concept of happiness protect its importance nowadays like along history. The underlying reason is that everybody want to be happy and happiness could qualify the purpose of life for everybody.
On account of this importance various researches have done in world and in our country. Happiness researches attract attention of philosopher, craftsman and as much as behavioral scientiest political scientiest, business administrators and economists. In that respect it can be said say that the subject of happiness is center of interest for all social scientists.
At literature survey we have seen that as much as at world and at our country there is only one dependent variable: “How much do you feel happy when you think about entirely all of your life?” This variable is used like the description of happiness. Most of scientists have accepted this answer as dependent variable and social-demographic features as independent variables and have determined the influentially factors. They have used generally ordered logit model.
At this study have thought that this question is not the only one deterministic of happiness. Different indicators are necessary for description of happiness. The concepts which give happiness should be included in analysis. The grade of relationship between socio-demographic features and happiness sensation, related categories, sociodemographic features happy grade and existing homogeneous clusters about happiness sensation would be determine. When the dependent variable number is bigger than one, the approaches in literature are not sufficient. Different three happiness questions could be in use. Therefore nonlinear canonical correlation analysis would be apply and the results would stay up with Chi-Squre analysis.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Tarih boyunca olduğu gibi günümüzde de mutluluk kavramı önemini korumaktadır. Bunun nedeni herkesin mutlu olmak istemesi ve mutluluğun herkes için hayatın amacı olarak nitelendirilebilmesidir.
Bu öneminden dolayı mutluluk üzerine dünyada ve ülkemizde çeşitli araştırmalar yapılmıştır. Mutluluk araştırmaları düşünürlerin, sanatçıların ve davranış bilimcilerin olduğu kadar siyaset bilimcilerin, işletmecilerin ve iktisatçıların da ilgisini çekmektedir. Bu açıdan bakıldığında mutluluk konusunun hemen tüm sosyal bilimcilerin ilgi odağı haline geldiğini söylemek mümkündür.
Yapılan literatür taramasında gerek dünyada gerekse ülkemizde mutluluk üzerine yapılan araştırmalarda genellikle “Hayatınızı bir bütün olarak düşündüğünüzde kendinizi ne kadar mutlu hissediyorsunuz?“ sorusunun, mutluluk tanımı olarak ele alındığı ve bu sorunun cevabı bağımlı değişken olarak kabul edilip, sosyodemografik faktörler de bağımsız değişkenler olarak alınıp etkili faktörler belirlenmiştir. Etkili faktörlerin belirlenmesinde de genellikle Sıralı Lojit modelinden yararlanılmıştır.
Bu çalışmada mutluluğun sadece yukarıdaki soru ile belirlenemeyeceği düşüncesinden hareketle, farklı göstergelerin de mutluluğu tanımlamada kullanılması gerektiğinden yola çıkılmış ve sadece mutluluk düzeyine odaklanılmayıp, en çok mutluluk veren kavramların da analizlere dahil edilmesi gerektiği düşünülmüştür.
Bu amaçla; sosyodemografik özellikler ile mutluluk algısı arasındaki ilişkinin derecesi, ayrıca hangi kategorilerin birbirleri ile ilişkili oldukları, bunun yanı sıra hangi sosyodemografik özelliklerdeki bireylerin ne derece mutlu oldukları ve bu mutluluklarının kişi ve kavram bazında kaynakları açısından homojen kümeler oluşturup oluşturmadıkları belirlenecektir. Literatürde mutluluk araştırmalarında kullanılan yöntemler, bağımlı değişken sayısının birden fazla olması durumunda problemin çözümüne cevap veremediğinden ve bu çalışmada da üç farklı mutluluk değişkeni kullanılacağından Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi’nden (DOKKA) yararlanılmaktadır. DOKKA ile elde edilen sonuçların anlamlılığı da Ki-Kare Analizi ile desteklenecektir.
FULL TEXT (PDF):
113-123