SavedAdd your journal

Journals / Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Cilt: 6 Sayı: 2

İntiharı Etkileyen Sosyal ve Ekonomik Faktörlerin Beta Regresyon Analizi İle Belirlenmesi

Elif Bulut(ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8278-1821
Veysel Gökhan Aydın(ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8121-745X
Pages
422–436
Publication Date
2020-07-21
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışmada ayrıca kişi başı alkol tüketiminin, işsizlik oranının ve işgücü katılım oranının intihar üzerinde etkisi olduğu saptanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:İntihar süre gelen bir kavram olup, psikolojik, sosyolojik ve ekonomik etkenlerdeki değişimlerden kolayca etkilenebilmektedir.
📊
Key Findings & Data:İntihar oranları ülkeden ülkeye değiştiği gibi aynı toplum içerisinde de farkı kesimlerde farklı şekillerde ve oranlarda görülebilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Çalışmada ayrıca kişi başı alkol tüketiminin, işsizlik oranının ve işgücü katılım oranının intihar üzerinde etkisi olduğu saptanmıştır.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:İntihar · beta regresyon · Çoklu doğrusal regresyon

Özet

İntihar süre gelen bir kavram olup, psikolojik, sosyolojik ve ekonomik etkenlerdeki değişimlerden kolayca etkilenebilmektedir. İntihar oranları ülkeden ülkeye değiştiği gibi aynı toplum içerisinde de farkı kesimlerde farklı şekillerde ve oranlarda görülebilmektedir. Bu çalışmada intihara etki ettiği düşünülen bazı ekonomik ve sosyal yapıdaki değişkenler ele alınmış, değişkenlerin anlamlılığı beta regresyon analizi ve çoklu doğrusal regresyon analizi ile saptanmıştır. Çalışmada 2015 yılı ve 2016 yılına ait intihar oranları ve nüfus, işsizlik oranı, alkol tüketimi gibi değişkenler kullanılmıştır. Bağımlı değişken olarak intihar oranları kullanıldığından, bağımlı değişkenin (0,1) arasında oransal olduğu durumlarda beta regresyon analizinin çoklu doğrusal regresyon analizine kıyasla daha iyi tahminler yaptığı gösterilmiştir. Çalışmada ayrıca kişi başı alkol tüketiminin, işsizlik oranının ve işgücü katılım oranının intihar üzerinde etkisi olduğu saptanmıştır.

🔖

Cite This Article

Bulut, E., Aydın, V. G. (2020). İntiharı Etkileyen Sosyal ve Ekonomik Faktörlerin Beta Regresyon Analizi İle Belirlenmesi. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 2, 422–436. https://doi.org/10.31592/aeusbed.657624

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. Amini P., Ahmadinia H., Poorolajal J., Moqaddasi Amiri M. (2016). Evaluating the high risk groups for suicide: a comparison of logistic regression, support vector machine, decision tree and artificial neural network, Iranian Journal of Public Health, 45(9), 1179-1187.
  2. Atasoy A. (2018). Türkiye’de Net Göç Hızına Etki Eden Faktörlerin Beta Regresyonu ile İncelenmesi (Yüksek Lisans Tezi, Kafkas Üniversitesi, Kars). Erişim adresi: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=fS4sqEZr79C_n60Rk6MjFf2DVMt7W2dWTin_LTP-QS5Kx1Hh4nb0znwFT0zTfNqY
  3. Cuervo-Cepeda E. (2015). Beta regression models: joint mean and variance modeling, Journal of Statistical Theory and Practice, 9(1), 134-145.
  4. Ekici G., Savaş H., Çıtak S. (2001). İntihar riskini arttıran psikososyal etmenler, Anadolu Psikiyatri Dergisi, 2(4), 204-212.
  5. Fazel S., Wolf A., Larsson H., Mallett S., Fanshawe T.R. (2019). The prediction of suicide in severe mental illness: development and validation of a clinical prediction rule (OxMIS), Translational Psychiatry, 9(1), 98.
  6. Ferrari S., Cribari F. (2004). Beta regression for modelling rates and proportions, Journal of Applied Statistics, 31(7), 799-815.
  7. Kaya, Y., Yeşilova, A. (2012). Karışımlı ikili lojistik regresyon modeline ilişkin bir uygulama, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 14(1), 39-47.
  8. Koç T. (2019). Türkiye’de boşanma oranlarını etkileyen faktörlerin beta regresyon modeli ile belirlenmesi, Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(16), 1111-1117.
  9. Korkmaz M., Germir H.N., Dünder E., Şen E., Karta N., Şahbudak E. (2015). Dünya ülkelerindeki enflasyonu etkileyen faktörlerin ve genel iktisadi yapının iki aşamalı kümeleme ve beta regresyon analizi ile belirlenmesi, Uluslararası Hakemli Ekonomi Yönetimi Araştırmaları Dergisi, 6, 16-26.
  10. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G.G. (2013). Doğrusal regresyon analizine giriş (Ö. V. Çilengiroğlu, Ö. G. Alma, E. Bulut, A. K. Şehirlioğlu Çev.) Ankara: Nobel Yayınevi.
  11. Sınıksaran E. (2011). Teori ve uygulamalarıyla istatistiksel yöntemler. İstanbul: Türkmen Kitabevi.
  12. Swearingen C., Tilley B.C., Adams R.J., Rumbolt Z. (2011). Application of beta regression to analyze ischemic stroke volume in ninds rt-pa clinical trials, Neuroepidemiology, 37(2), 73-82.
  13. Topbaş G. (2007). İşsizlik ve intihar ilişkisi: 1975-2005 var analizi, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2, 161-172. Tunalı H., Özkaya S. (2016). Türkiye’de işsizlik – intihar ilişkisinin analizi, Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 56-70.
  14. Türkan S., Özel G. (2017). 2014-2015 öğretim yılında Türkiye’de devlet üniversitelerinin etkinlikleri ve etkinliğe etki eden faktörlerin belirlenmesi, Eğitim ve Bilim, 42(191), 307-322.
  15. Ünlü H., Aktaş S. (2017). Beta regression for the indicator values of well-being index for provinces in Turkey, Journal of Engineering Technology and Applied Sciences, 2(2), 101-111.
  16. Poznyak V., Rekve D. (2018). Global status report on alcohol and health 2018 (Teknik Rapor). World Heath Organization web sayfasından erişildi: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/274603/9789241565639-eng.pdf?ua=1
  17. Yellareddygari S. KR., Pasche J.S., Taylor R.J., Hua S., Gudmestad N.C. (2016). Beta regression model for predicting the development of pink rot in potato tubers during storage, The American Phytopathological Society, 100(6), 1118-1124.
  18. Zaman T., Dünder E., Aydın S. (2019). Gini katsayısını etkileyen faktörlerin beta regresyon yöntemi yardımı ile belirlenmesi, Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-240.