BİLDİRİ DETAY

Seda BAĞDATLI KALKAN
SOSYAL YAŞAMI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN KATEGORİK REGRESYON ANALİZİ İLE BELİRLENMESİ
 
Giriş: Günümüz yaşam koşullarında kişilerin sosyal yaşamlarına özen göstermesi gitgide zorlaşmaktadır. Bu durumda da kişiler psikolojik olarak etkilenmekte ve özellikle günlük rutin yaşamlarında sıkıntı yaşamaktadırlar. Çünkü, sosyal yaşam kişinin toplumda var olma biçimini de etkilemektedir. Amaç: Bu çalışmanın amacı, kişilerin sosyal yaşamlarını etkileyen faktörlerin ortaya çıkartılmasıdır. Kapsam: Çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2016 yılından itibaren kamuoyu ile paylaşılan “İllerde Yaşam Endeksi” verileri kullanılmıştır. İllerde Yaşam Endeksi, illerin yaşanabilirlik açısından genel bir durumunu ortaya koymaktadır. Bu endeks kapsamında 11 boyut bulunmaktadır. Bu boyutlar; Konut, Çalışma Hayatı, Gelir ve Servet, Sağlık, Eğitim, Çevre, Güvenlik, Sivil Katılım, Altyapı Hizmetlerine Erişim, Sosyal Yaşam ve Yaşam Memnuniyetidir. Bu boyutlar 41 göstergeden oluşmakta ve her bir boyut bir endeks olarak sunulmaktadır. Sınırlılıklar: Çalışmada, 81 ile ait veriler kullanılmıştır. Her bir endeks düşük, orta ve yüksek olmak üzere 3 kategoriden oluşan bir kategorik değişken olarak analize dahil edilmiştir. Yöntem: Çalışmada, bağımlı ve bağımsız değişkenler kategorik yapıda olduğundan optimal ölçekleme tekniklerinden biri olan kategorik regresyon analizi kullanılmıştır. Optimal ölçekleme teknikleri hiçbir varsayım gerektirmeden kategorik değişkenler arasındaki ilişkilerin analiz edilmesine olanak sağlamaktadır. Kategorik regresyon analizi, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin ortaya çıkartılması sağlayan çok değişkenli bir analiz yöntemidir. Analizde, öncelikle değişkenler sayısallaştırılmakta ve regresyon katsayıları tahmin edilmektedir. Daha sonra ise kayıp fonksiyonu değeri hesaplanmaktadır. Kayıp fonksiyonundaki küçülme anlamsız oluncaya kadar iterasyonlar devam etmektedir. Analizde kayıp fonksiyonu Dalgalı En Küçük Kareler algoritması ile minimize edilmektedir. Bulgular: Çalışmada, öncelikle bütün endeks değerleri ile model oluşturulmuş ve anlamsız değişkenler teker teker modelden çıkartılarak en iyi model elde edilmiştir. Bu model, Yaşam memnuniyeti Endeksi, Gelir ve Servet Endeksi, Sağlık Endeksi değişkenlerini içermektedir. Model sonuçları incelendiğinde, 7 iterasyon sonucunda kayıp fonksiyonun minimizasyonu sağlandığı görülmektedir. Bu aşamadan sonra kategorik regresyon analizi sonucu oluşan modelin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı varyans analizi ile değerlendirilmiş ve modelin istatistiksel olarak anlamlı bir model olduğu sonucuna varılmıştır (F=4.325; p=0.000). R2 incelendiğinde, modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin sosyal yaşam endeksini yaklaşık olarak % 35 oranında açıkladığı görülmüştür. Modelin katsayıları ve katsayıların anlamlılığı incelendiğinde 0.05 anlam düzeyinde modelde bulunan bütün bağımsız değişkenlerin istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir. Dolayısıyla, sosyal yaşam endeksini açıklamada bütün bağımsız değişkenlerin anlamlı bir etkisinin olduğu sonucuna varılmıştır. Sonuç: Çalışmanın sonucunda, bağımsız değişken kategorilerinin bağımlı değişken ile ne yönlü bir ilişki içerisinde olduğunu belirlemek adına Etki Katsayıları hesaplanmıştır. Bu katsayılar incelendiğinde, Gelir ve Servet Endeksi, Sağlık Endeksi ve Yaşam Memnuniyeti Endeksi yüksek olanların sosyal yaşam endekslerinin yüksek olduğu görülmektedir. Etki katsayılarının büyüklüklerine göre teker teker inceleme yapıldığında ise, Gelir ve Servet Endeksi düşük olduğunda Sosyal Yaşam Endeksinin en düşük seviyede olduğu ve Sağlık Endeksi yüksek olduğunda Sosyal Yaşam Endeksinin en yüksek seviyede olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: İllerde Yaşam Endeksi, Sosyal Yaşam, Kategorik Regresyon Analizi



 


Keywords: