PM14

De ontwikkeling van emotioneel welbevinden in relatie tot persoonskenmerken in een longitudinale studie

Type opdracht: Ma

In –of extern?: Intern

Omvang: 10 EC

Hoeveel studenten mogelijk? 2

Begeleiding: individueel

Zelf data verzamelen? Nee

Type onderzoek: kwantitatief

Opdrachtomschrijving:

Sinds de opkomst van de positieve psychologie, komt er steeds meer aandacht voor het meten van welbevinden. Veel onderzoek naar welbevinden is cross-sectioneel, waarbij op één meetmoment wordt gekeken naar de correlatie van welbevinden met andere aspecten. Dit onderzoek maakt gebruik van een longitudinale dataset, waarbij je de ontwikkeling van emotioneel welbevinden over tijd onderzoekt.

Emotioneel welbevinden wordt gezien als de aanwezigheid van levenstevredenheid en positief affect. Levenstevredenheid geeft op een globale manier weer hoe tevreden we zijn met ons leven op verschillende terreinen. In tegenstelling tot aspecten zoals geluk en positieve emoties, wordt levenstevredenheid gezien als een meer cognitieve inschatting van ons welbevinden, die relatief stabiel blijft over de levensloop. Daarentegen wordt positief affect juist gezien als veranderlijk over de tijd. Maar hoe stabiel of veranderlijk zijn onze levenstevredenheid en positief affect? En hangt deze stabiliteit of verandering samen met bijvoorbeeld demografische kenmerken en lichamelijke gezondheid?

In dit onderzoek maak je gebruik van een grote bestaande dataset (LISS-panel; ongeveer 8000 deelnemers), waarin de levenstevredenheid en positief affect van de deelnemers gedurende vijf jaar elk jaar is gemeten met behulp van de Satisfaction With Life Scale (SWLS; Pavot & Diener, 1993) en Positive and Negative Affect Schedule (PANAS). Daarnaast worden in het LISS-panel elk jaar diverse demografische kenmerken en gezondheidsaspecten uitgevraagd. In deze masterthese ga je de ontwikkeling van levenstevredenheid of positief affect over tijd onderzoeken, in relatie tot andere persoonskenmerken zoals demografische kenmerken en lichamelijke gezondheid.

Wie zoeken we?

Een student met affiniteit voor kwantitatieve analyses in SPSS.

Begeleider:

dr. Sanne Lamers