Journals / Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi / 2019 / Cilt: 7 - Sayı: 16

TÜRKİYE’DE BOŞANMA ORANLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BETA REGRESYON MODELİ İLE BELİRLENMESİ

Pages
1111–1117
Publication Date
2019-03-24
DOI
—
🏛️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)

Sonuçlar incelendiğinde, kaba evlenme hızı, nüfus artış hızı ve yüksek eğitimli bireylerin sayısının boşanma üzerine pozitif bir etkisi, kaba doğum hızı ve okuma yazma bilmeyenlerin sayısının negatif bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Aile, yaşamda ve toplumda vazgeçilmez bir yere sahip olan en küçük sosyal kurumdur.
📊
Key Findings & Data:Türkiye’de boşanma oranları gelişmiş batı ülkeleri ile karşılaştırıldığında çok ciddi bir sorun olarak görülmemektedir.
💡
Conclusion & Impact:Sonuçlar incelendiğinde, kaba evlenme hızı, nüfus artış hızı ve yüksek eğitimli bireylerin sayısının boşanma üzerine pozitif bir etkisi, kaba doğum hızı ve okuma yazma bilmeyenlerin sayısının negatif bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2017 Verileri
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Boşanma Oranı · Beta Regresyon Modeli · Bilgi Kriteri

Özet

Öz Aile, yaşamda ve toplumda vazgeçilmez bir yere sahip olan en küçük sosyal kurumdur. Aile kurumunun tüm dünyada evrensel olduğuna inanılır. Aile birlik ve bütünlüğünün bozulması, bu kurumun dağılması boşanma olarak adlandırılır. Türkiye’de boşanma oranları gelişmiş batı ülkeleri ile karşılaştırıldığında çok ciddi bir sorun olarak görülmemektedir. Fakat son yıllarda artan boşanma oranları, boşanmanın toplumsal bir sorun olarak tanımlanmasını ve çok boyutlu olarak analiz edilerek buna yönelik politikaların geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Boşanmayı etkileyen birçok faktör vardır. Bu çalışmanın amacı boşanmayı etkileyen faktörlerin belirlenmesinde boşanma oranı ile işsizlik oranı, kaba doğum hızı, kaba evlilik hızı, nüfus artış hızı, gayri safi milli hâsıla, okuma yazma bilmeyenlerin sayısı, yüksek eğitimli bireylerin sayısı gibi açıklayıcı değişkenlerin Beta regresyon yöntemine göre modellenmesidir. Çalışmada 2017 yılına ait Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK)’den elde edilen veriler kullanılmıştır. Beta regresyon modelinde bilgi kriterlerinden yararlanılarak uygun link fonksiyonu seçilmiştir. Seçilen probit link fonksiyonu ile Beta resgresyon yöntemi kullanılarak parametreler tahmin edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, kaba evlenme hızı, nüfus artış hızı ve yüksek eğitimli bireylerin sayısının boşanma üzerine pozitif bir etkisi, kaba doğum hızı ve okuma yazma bilmeyenlerin sayısının negatif bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir.

🔖

Cite This Article

KOÇ, T. (2019). TÜRKİYE’DE BOŞANMA ORANLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BETA REGRESYON MODELİ İLE BELİRLENMESİ. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 16, 1111–1117. https://ajindex.com/articles/221766

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. AKAIKE, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE transactions on automatic control, 19(6), 716-723.
  2. AKTAŞ, S., & UNLU, H. (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.
  3. AW, A., & CABRAL, E. N. (2019). Modeling Spatial Spillovers of Divorce in Senegal Using Spatial Durbin Model: A Maximum Likelihood Estimation Approach. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 8(1), 1-6.
  4. BAŞKAYA, Z., & ÜNAL, A. (2017). Türkiye'de Evlenme ve Boşanma Oranlarinin İller Düzeyinde Zamansal Değişimi (2001-2015). Journal of International Social Research, 10(53). DOĞAN, Ş. (2016). Boşanma Nedenlerine Yönelik Tutumlar: Boşanmayı Artırıcı veya Engelleyici Faktörlere Yönelik Tutum Ölçeği Geliştirme Çalışması. Itobiad: Journal of the Human & Social Science Researches, 5(4). DUNDER, E., GUMUSTEKIN, S., & CENGIZ, M. A. (2015). Evaluation of determinants of employment efficiency using stochastic frontier analysis and beta regression. Journal of Mathematical and Computational Science, 5(6), 848-856.
  5. FERRARI, S., & CRIBARI-NETO, F. (2004). Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics, 31(7), 799-815.
  6. KALMIJN, M. (2004). Marriage rituals as reinforcers of role transitions: An analysis of weddings in the Netherlands. Journal of Marriage and Family, 66(3), 582-594.
  7. KUTLAR, A., TORUN, A. G. P. Işik, T. T. Türkiye’de Bölgesel Boşanma Farkliklari: 2004-2013
  8. Dönemi MCCULLAGH, P.,& NELDER, J.A., (1989).
  9. Generalized Linear Models, Chapman & Hall, 2nd ed. ODAH, M. H., BAGER, A. S. M., & MOHAMMED, B. K. (2018). Studying the Determinants of Divortiality in Iraq. A Two-Stage Estimation Model with Tobit Regression. International Journal of Applied Mathematics & Statistical Sciences, 7(2), 45-54.
  10. PAMUKCU, E., COLAK, C., & HALISDEMIR, N. (2014). Modeling of The Number of Divorce in Turkey Using The Generalized Poisson, Quasi-Poisson and Negative Binomial Regression. Turkish Journal of Science & Technology, 9(1). SCHWARZ, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The annals of statistics, 6(2), 461-464.
  11. SMITH, S., MAAS, I., & VAN TUBERGEN, F. (2012). Irreconcilable differences? Ethnic intermarriage and divorce in the Netherlands, 1995–2008. Social Science Research, 41(5), 1126-1137.
  12. SOHAIL, S., AZIZ, S., TAHIR, F., HAQQUI, S., & HUSSAIN, A. (2018, February). Implementation of machine learning algorithm on f