Yoksulluk düzeyinin modellenmesi üzerine bir araştırma

Bu araştırma Ankara Keçiören Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Vakfında kaydı bulunan 48 mahallenin tamamı örnekleme katılacak şekilde hanelere anket uygulanan, istatistiksel analizler yapılan bir çalışmadır. Örnekleme yöntemi Tabakalı Rastgele Küme Örneklemesidir. 2009 Ocak ayından Mayıs ayına kadar vakfa yeni başvuran ve 2007–2008 yıllarında inceleme süresi dolmuş 1814 haneden 238'i %90 güven düzeyinde, 0,05 tolerans miktarıyla seçilmiştir. Vakıftaki bilgilere göre mahalleler gelişmiş, az gelişmiş ve gelişmemiş olarak üç tabakaya ayrılmıştır. Örneklem büyüklüğü mahallelere orantılı dağıtılmıştır. Mahallelerden seçilen toplam hane sayısı tabaka büyüklüğünü oluşturmaktadır. Çalışmada lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. Bağımlı değişken yardım almalı (1) ve yardım almamalı (0) olarak tanımlanmıştır. Modelden bulunan sonuç; ailelerin yardım alma olasılığını vermektedir. Elde edilen olasılık 0,5'den büyükse yardım almalıdır, 0,5'den küçükse yardım almamalıdır şeklinde yorumlanmaktadır. İncelemesi yapılan ailelerden %82,8'inin yardım alması ya da almaması konusunda verilen kararın doğru olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Mutlak Yoksulluk ,

Göreli Yoksulluk ,

Yoksulluk Sınırı ,

Yoksulluk Düzeyi ,

Lojistik Regresyon ,

Odds Oranı ,

Absolute Poverty ,

Relative Poverty ,

Poverty Line ,

Poverty Level ,

Logistic Regression ,

This is a study that all of the 48 ghettos which take part in Keçiören Social Solidarity and Interdependence Foundation's data base, have been chosen for sampling, asked some questions by questionnaire form and made some statistical analysis. The method of sampling is stratified random cluster sampling. These houses are the sample that demanded assistance to foundation between January and May in 2009 and their inspections were run out of time in 2007-2008. 238 of 1814 houses have been chosen to sample with 90% confidence level, 0,05 toleration quantity. The ghettos have been separated three categories as developed, underdeveloped, and undeveloped. Largeness of sample has been distributed as proportional to ghettos. Also largeness of layer has became number of houses in ghettos. In this study, the logistic regression analysis is used to determine the poverty level. In this analysis, dependent variable is defined as "must take help (1), must not take help (0)". The reason of the model gives possibility of taking help of people. It can be interpreted that if possibility is greater than 0, 5 this person needs help or not. The decision about getting help or not getting help is statistically true with 82, 8% for people who are completed observations.

Odds Rate ,