Journals / Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2021 / Sayı: 53

Individual and Socio-economic Variables that Affecting the Secondary School Age Population to Stay Out of School in Turkey

Türkiye’de Ortaöğretim Çağ Nüfusunun Okul Dışında Kalmasını Etkileyen Bireysel ve Sosyoekonomik Değişkenler

Pages
110–149
Publication Date
2021-09-01
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)

On the other hand, as the variables of disability status, settlement unit, education level of parents, and household size are significant predictors to secondary school age girls to stay out of school in the data for every three years; it turned out that health assurance in 2003 and 2011 data, annual income per capita in 2003 and 2016 data are the effective predictors.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to determine the individual and socio-economic variables that affect the secondary school-age population to stay out of school by gender in Turkey.
📊
Key Findings & Data:Microdata sets of the household budget surveys conducted by the State Statistical Institute (SIS) in 2003 and by the Turkish Statistical Agency [TUİK] in 2011 and 2016 years are used to study of the change in the historical process of the effect of the selected variables.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, as the variables of disability status, settlement unit, education level of parents, and household size are significant predictors to secondary school age girls to stay out of school in the data for every three years; it turned out that health assurance in 2003 and 2011 data, annual income per capita in 2003 and 2016 data are the effective predictors.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2003 Verileri
⚙️Variables:Okul dışında kalma · okul terk · eğitim hakkı

Abstract

This study aims to determine the individual and socio-economic variables that affect the secondary school-age population to stay out of school by gender in Turkey. Microdata sets of the household budget surveys conducted by the State Statistical Institute (SIS) in 2003 and by the Turkish Statistical Agency [TUİK] in 2011 and 2016 years are used to study of the change in the historical process of the effect of the selected variables. Since the dependent variable is binary and discrete, Binary Logistic Regression Model is used to analyze the data. In the study, the goodness of fit of the model was examined through the so-called R2 value. Cox-Snell and Nagelkerke R2 statistics were used to measure the relationship between the dependent and independent variables. It turned out that independent variables are significant predictors, and their effect levels differ by year. While the variables of disability status, health assurance, and education level of parents are effective predictors for secondary school age boys to stay out of school in the data for every three years; it turned out that settlement unit in 2011 data, household size in 2016 data and annual income per capita in 2003 and 2016 data are the effective predictors. On the other hand, as the variables of disability status, settlement unit, education level of parents, and household size are significant predictors to secondary school age girls to stay out of school in the data for every three years; it turned out that health assurance in 2003 and 2011 data, annual income per capita in 2003 and 2016 data are the effective predictors.

Özet

Bu araştırmada, Türkiye’de ortaöğretim çağ nüfusunun cinsiyete göre okul dışında kalmasını etkileyen bireysel ve sosyoekonomik değişkenleri belirlemek amaçlanmaktadır. Seçilen değişkenlerin etkisinin tarihsel süreçteki değişimini incelemek için Devlet İstatistik Enstitüsü’nün (DİE) 2003 yılında, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’nun 2011 ve 2016 yıllarında yaptığı Hanehalkı Bütçe Anketlerindeki mikro veri setleri kullanılmıştır. Bağımlı değişken ikili ve kesikli olduğu için veriler Binary lojistik regresyon ile analiz edilmiştir. Araştırmada, modelin uyum iyiliği sözde R2 değeri aracılığıyla incelenmiş, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü ölçmek için Cox-Snell ve Nagelkerke R2 istatistikleri kullanılmıştır. Bağımsız değişkenlerin anlamlı yordayıcılar olduğu ve etki düzeylerinin yıllara göre farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Ortaöğretim çağındaki erkeklerin okul dışında kalmasında engel durumu, sağlık güvencesi, anne ve baba eğitim düzeyi değişkenleri her üç yıla ait verilerde etkili yordayıcılar iken, yerleşim birimi 2011 verilerinde, hanehalkı büyüklüğü 2016 verilerinde, kişibaşı yıllık gelir ise 2003 ve 2016 yılı verilerinde anlamlı yordayıcılar olarak saptanmıştır. Ortaöğretim çağındaki kızların okul dışında kalmasında engel durumu, yerleşim birimi, anne ve baba eğitim düzeyi, hanehalkı büyüklüğü değişkenleri her üç yıla ait verilerde etkili yordayıcılar iken, sağlık güvencesinin 2003 ve 2011 yılı verilerinde, kişibaşı yıllık gelirin ise 2003 ve 2016 yılı verilerinde anlamlı yordayıcılar olduğu ortaya çıkmıştır.

🔖

Cite This Article

ALMIŞ, S., KARAKÜTÜK, K. (2021). Individual and Socio-economic Variables that Affecting the Secondary School Age Population to Stay Out of School in Turkey. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 53, 110–149. https://ajindex.com/articles/382527

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Adıgüzel, A. (2013). Kız çocuklarının okullulaşma engelleri ve çözüm önerileri (Şanlıurfa Örneği). EKEV Akademi Dergisi, 56(Yaz), 325-344.
  2. Andrei, T., Teodorescu, D., & Oancea, B. (2012). Quantitative Methods Used to Identify the Causes of School Dropout in EU Countries. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 31, 188-192.
  3. Bakış, O., Levent, H., İnsel, A. ve Polat, S. (2009). Türkiye’de eğitime erişimin belirleyicileri. İstanbul: Sabancı Üniversitesi Yayınları.
  4. Battin-Pearson, S., Newcomb, M. D., Abbott, R. D., Hill, K. G., Catalano, R. F., & Hawkins, J. D. (2000). Predictors of early high school dropout: a test of five theories. Journal of Educational Psychology, 92(3), 568-582. https://doi.org/10.1037/0022-0663.92.3.568
  5. Beatty, A., Neisser, U., Trent, W. T., & Heubert, J. P. (2001). Understanding dropouts: statistics, strategies, and high-stakes testing (A. Beatty, U. Neisser, W. T. Trent, & J. P. Heubert, eds.). Washington, D.C.: National Research Council. Berktold, J., Geis, S., & Kaufman, P. (1998). Subsequent educational attainment of high school dropouts. Department of Education Office of Educational. [Available online at: https://eric.ed.gov/?id=ED419900] Retrieved on May 2, 2017.
  6. Birleşmiş Milletler (1949). Birleşmiş Milletler Evrensel Beyannamesi, [Çevrim içi: https://www.tbmm.gov.tr/komisyon/insanhaklari/pdf01/203-208.pdf], Erişim tarihi: 18.09.2016.
  7. Blanden, J., & Gregg, P. (2004). Family income and educational attainment: a review of approaches and evidence for Britain. Oxford Review of Economic Policy, 20(2), 245-263. https://doi.org/10.1093/oxrep/grh014
  8. Bora, V. (2012). Kız çocuklarının zorunlu eğitim sonrası ortaöğretime devam etmeme nedenleri. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi,
  9. Burdur, Türkiye. Bridgeland, J. M., Dilulio, J. J., & Morison, K. B. (2006). The silent epidemic: Perspectives of high school dropouts. In Civic Enterprises. [Available online at: http://eric.ed.gov/?id=ED513444] Retrieved on January 26, 2016.
  10. Brunello, G. & De Paola, M. (2013). The costs of early school leaving in Europe. IZA Journal of Labor Policy, 3(1), 1-31. [Available online at: http://www.izajolp.com/content/3/1/22], Retrieved on January 2, 2021.
  11. Cardoso, A. R. ve Verner, D. (2006). School drop-out and push-out factors in Brazil: The role of early parenthood, child labor, and poverty (No: 2515). Bonn. [Available online at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=975849], Retrieved on October 25, 2018. Cemalcılar,