Bu araştırmanın amacı boş zaman yoluyla stresle baş etme stratejileri (BZYSBES), psikolojik iyi oluş (PİO) ve kent yaşamından memnuniyet (KYM) arasındaki yordayıcı ilişkileri ortaya koymaktır. Çalışma grubu Ankara ilinde yaşayan toplam 451 kişiden oluşmaktadır. Veriler, BZYSBES ölçeği, A kent yaşamından memnuniyet ölçeği ve psikolojik iyi oluş ölçeği ile toplanmıştır. Verilerin analizinde, korelasyon analizi ve yapısal eşitlik modellemesi kullanılmıştır. BZYSBES ile KYM arasında 0,205 olan pozitif yönlü düşük düzeyde anlamlı bir ilişki ve BZYSBES ile PİO düzeyi arasında da 0,507 olan pozitif yönlü orta düzeyde anlamlı bir ilişki bulunmuştur(p<0,05). KYM ile PİO düzeyi arasında 0,350 olan pozitif yönlü orta düzeyde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Modele göre BZYSBES, kent memnuniyetini pozitif yönlü ve anlamlı bir etkisi olup; kent memnuniyetinin de PİO değişkenine yine pozitif yönlü anlamlı bir etkisi söz konusudur(p<0,05). BZYSBES, PİO ve KYM arasındaki yol analizine ilişkin oluşturulan modelin iyi uyum gösterdiği belirlenmiştir (RMSEA 0,078, SRMR 0,06, NFI 0,91, CFI 0,94, x2/df=3,74).
The aim of this study is to examine the predictive relationships between leisure-based stress coping strategies (LBSCS), psychological well-being (PWB), and satisfaction with urban living (SWUL). The study group consists of a total of 451 individuals living in Ankara, Turkey. Data were collected using the Leisure-Based Stress Coping Strategy Scale, the Satisfaction with Urban Living Scale, and the Psychological Well-Being Scale. Correlation analysis and structural equation modeling were employed for data analysis. A low positive significant relationship of 0.205 was found between LBSCS and SWUL, and a moderate positive significant relationship of 0.507 was found between LBSCS and PWB (p<0,05). A moderate positive significant relationship of 0.350 was found between SWUL and PWB. According to the model, LBSCS has a positive and significant effect on satisfaction with urban living, and satisfaction with urban living has a positive and significant effect on PWB(p<0,05). The model for the path analysis of LBSCS, PWB, and SWUL showed a good fit (RMSEA 0,078, SRMR 0,06, NFI 0,91, CFI 0,94, x2/df=3,74).
