Abstract:
اهداف ضربه عشقی در دانشجویان پدیدهای رایج است که باعث مسائل تحصیلی و روانشناختی در آنها میشود. این پژوهش با هدف تعیین نقش ویژگیهای شخصیتی، طرحوارههای ناسازگار اولیه و کیفیت روابط دلبستگی در پیشبینی نشانگان ضربه عشقی انجام شد.
مواد و روش ها روش پژوهش همبستگی بود. جامعه آماری این پژوهش شامل همه مراجعهکنندگان به مراکز مشاوره دانشگاه علوم پزشکی ایران، دانشگاه تهران و دانشگاه آزاد رودهن با شکایت تجربه شکست عاطفی بودند. تعداد 200 نفر نمونه با روش هدفمند انتخاب شدند. افراد بر اساس نمره برش مقیاس نشانگان ضربه عشق غربالگری شدند و به پرسشنامههای پژوهش پاسخ دادند. تجزیه و تحلیل دادهها با روش مدلیابی معادلات ساختاری و با نرمافزار لیزرل انجام شد.
یافته ها یافتههای مدل معادلات ساختاری نشان داد شاخص ریشه میانگین مجذورات تقریب برابر 047/0 است و مدل برازندگی خوبی دارد.
نتیجه گیری مدل پیشنهادی مربوط به عوامل پیشبینیکننده نشانگان ضربه عشقی، برازنده دادههاست و ویژگیهای شخصیتی، طرحوارههای ناسازگار اولیه و کیفیت روابط دلبستگی، نشانگان ضربه عشقی را پیشبینی میکنند.
Objectives Love trauma is a common phenomenon among university students which causes educational and psychological problems in them. This study aimed to determine the role of personality traits, early maladaptive schemes, and the quality of attachment relationships in predicting Love Trauma (LT) syndrome.
Methods In this correlational study, the statistical population consisted of all patients referring to counseling centers of Iran University of Medical Sciences, Tehran University, and Islamic Azad University of Roudehen branch, with a complaint of emotional breakdown. Using purposeful sampling method, a total of 200 patients were selected as study samples. They were screened based on the cut-off point of Love Trauma Index (LTI). Data analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM) method in LISREL Software.
Results SEM model showed a root mean square error of 0.047 which indicate good model fit.
Conclusion The provided model for predicting LT syndrome was a good fitting model. Personality traits, early maladaptive schemes, and the quality of attachment relationships could predict LT syndrome.