Lise öğrencilerinin depresyon düzeylerinin farklı demografik
değişkenler açısından yordanma durumunu ortaya koymak araştırmanın amacını
oluşturmaktadır. Araştırmanın çalışma grubunu 2016-2017 eğitim öğretim yılında,
Van ili büyükşehir belediye sınırlarında yer alan Tuşba, İpekyolu ve Edremit ilçelerinde seçkisiz yöntemle
belirlenen 10 lisede öğrenim görmekte olan lise 11 ve 12. sınıflardan 270
öğrenci (159 kız, 111 erkek) oluşturmuştur. Nicel verilere dayalı olarak betimsel
ve ilişkisel tarama modelinde olan araştırmada, Kısa Semptom Envanteri (KSE)
Depresyon alt boyutu, UCLA Yalnızlık ölçeği ve Kişisel Bilgi Formu
kullanılmıştır. Katılımcıların ölçme araçlarından almış oldukları puanlar
açısından heterojen bir yapı sergileyebilecekleri ve bu anlamda çalışma
grubundaki katılımcıların ayrı evrenlerden gelebilme durumlarından hareketle,
depresyon bağımlı değişkeni ve yalnızlık bağımsız değişkeni İki Aşamalı
Kümeleme (Two-Step Cluster) analizine tabi tutulmuştur. Katılımcıların algıları
üzerinde etkili olabilecek yordayıcılar multinominal lojistik regresyon analizi
ile modellenmiştir. Multinominal Lojistik Regresyon Analizi sonucunda, yordanan
depresyon değişkeni üzerinde; cinsiyet, anne eğitim durumu ve dörtlü kategoriye
ayrılmış yalnızlık değişkenleri anlamlı bulunmuştur. Ayrıca lise öğrencilerinin depresyon
durumları ile yalnızlık düzeyleri arasında da pozitif yönlü güçlü bir ilişki
olduğu tespit edilmiştir.
It is aimed to reveal the predicted circumstance of the depression levels of high
school students in terms of different demographic variables. The study group of the present study consists of 270 students (159 females, 111 males) from 11th and 12th grade high school students who are randomly selected from 10 different high schools within Tuşba, İpekyolu and Edremit districts of Van province metropolitan municipalities in 2016-2017 education year. Depression subscale of Brief Symptom Inventory (BSI), UCLA Loneliness Scale and Demographic Information Form have been used in the study within descriptive and relational screening model based on quantitative data. As participants may exhibit a heterogeneous structure in terms of the points they have taken from the measurement tools, and in this context as participants in the study group may come from separate universes, depression as a dependent variable and loneliness as an independent variable were analyzed by Two-Step Cluster analysis. The predictors that can be effective on the perceptions of participants were modeled by multinomial logistic regression analysis. As a result of Multinomial Logistic Regression Analysis, on the predicted depression variable; gender, maternal education status and quadruple categorized loneliness variables have been found significant. It has been also found that there is a strong positive relationship between depression status and loneliness levels of high school students.
Journal Section | Articles |
---|---|
Authors | |
Publication Date | November 7, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 14 Issue: 1 |