Dergiler / Bogazici Journal: Review of Social, Economic and Administrative Studies / 2018 / Cilt: 32 - Sayı: 2

Determinants of Body Mass Index in Turkey: A Quantile Regression Analysis from a Middle Income Country

Türkiye’de Vücut Kitle İndeksi Belirleyicileri: Orta Gelirli bir Ülke için Kantil Regresyon Analizi

Sayfa
1–17
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Our results suggest that other socioeconomic and demographic indicators such as gender, age, marital status and household income are also important factors to explain the variation in an individual’s BMI.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:This study investigates the factors that may influence the individual’s Body Mass Index (BMI) in the developing country of Turkey by implementing Quantile Regression (QR) methodology.
📊
Temel Bulgular & Veri:The analysis is conducted by using the 2008, 2010 and 2012 waves of the Turkish Health Survey (THS) prepared by the Turkish Statistical Institute (TURKSTAT).
💡
Sonuç & Katkı:Our results suggest that other socioeconomic and demographic indicators such as gender, age, marital status and household income are also important factors to explain the variation in an individual’s BMI.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2008 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

This study investigates the factors that may influence the individual’s Body Mass Index (BMI) in the developing country of Turkey by implementing Quantile Regression (QR) methodology. The analysis is conducted by using the 2008, 2010 and 2012 waves of the Turkish Health Survey (THS) prepared by the Turkish Statistical Institute (TURKSTAT). QR regression results provide robust evidence that additional years of schooling are negatively correlated with an individual’s BMI and this relationship is significantly raised across different quantiles of BMI. We also find a strong negative relationship between being in the labor force and an individual’s BMI, and this relationship increases across the quantiles of BMI implying that an individual is more likely to be obese if he/she is out of labor force. Our results suggest that other socioeconomic and demographic indicators such as gender, age, marital status and household income are also important factors to explain the variation in an individual’s BMI.

Abstract

Bu çalışma, bireyin Vücut Kitle İndeksini (VKİ) etkileyebilecek faktörleri kantil regresyon (KR) metodolojisi uygulayarak gelişmekte olan bir ülke olan Türkiye için araştırmaktadır. Analiz, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından hazırlanan Türkiye Sağlık Anketi’nin (TSA) 2008, 2010 ve 2012 veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. KR sonuçları, kişinin eğitim seviyesi ve VKİ’si arasında negatif bir ilişki olduğunu açıkça göstermektedir. Bulduğumuz negatif ilişkinin VKİ’nin yüksek kantillerinde daha güçlü olması sebebi ile, yüksek eğitim seviyesine sahip insanların obez veya aşırı kilolu olma olasılığının daha düşük olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmada ayrıca bireyin işgücünde olması ve bireyin VKİ’si arasında anlamlı bir negatif ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Negatif ilişkinin VKİ’nin artan kantillerinde daha güçlü olması, bireyin işgücünün dışında kaldığında obez veya aşırı kilolu olma olasılığının daha yüksek olduğu anlamına gelmektedir. Çalışmanın bulguları cinsiyet, yaş, medeni durum ve hanehalkı geliri gibi diğer sosyoekonomik ve demografik faktörlerin kişinin VKİ’sindeki varyasyonları açıklamada önemli olduklarını göstermektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARAOĞLAN, D., TANSEL, A. (2018). Determinants of Body Mass Index in Turkey: A Quantile Regression Analysis from a Middle Income Country. Bogazici Journal: Review of Social, Economic and Administrative Studies, Cilt: 32 - Sayı: 2, 1–17. https://ajindex.com/articles/352207

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Aekplakorn, W., Inthawong, R., Kessemboon, P., Sangthong, R., Chariyalertsak S., Putwatana P., and Taneepanichskul, S. (2014). “Prevalence and Trends of Obesity and Association with Socioeconomic Status in Thai Adults: National Health Examination Surveys, 1991–2009,” Journal of Obesity, 14: 1-8.
  2. Ankara,
  3. H.G. (2016). “Inequality Analyses of Obesity in Turkey,” International Journal of Social Science and Humanity, 6: 742-755.
  4. Arendt, J. N. (2005). “Does Education Cause Better Health? A Panel Data Analysis Using School Reforms for Identification,” Economics of Education Review, 24(2): 149-160.
  5. Atella, V., Pace, N. and Vuri, D. (2008). “Are Employers Discriminating with respect to Weight?: European Evidence Using Quantile Regression,” Economics and Human Biology, 6 (3): 305-329.
  6. Brunello, G., Fabbri, D. and Fort, M. (2013). “The Causal Effect of Education on Body Mass: Evidence from Europe,” Journal of Labor Economics, 31(1): 195-223.
  7. Cameron, C.A., and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics: Methods and Applications. New York: Cambridge University Press. Center of Disease Control (CDC): https://www.cdc.gov/nchs/data/databriefs/db219.pdf (Accessed on December 2016).
  8. Cesur, R., Dursun, B. and Mocan, N. (2014). “The Impact of Education on Health and Health Behavior in a Middle-Income, Low-Education Country,” National Bureau of Economic Research (NBER) Working Paper No. 20764. Cambridge, MA. Chou, S. Y., Grossman, M. and Saffer, H. (2002). “An Economic Analysis of Adult Obesity: Results from the Behavioral Risk Factor Surveillance System,” Journal of Health Economics, 23(3): 565-587.
  9. Costa-Font, J., Fabbri, D. and Gil, J. (2009). “Decomposing Body Mass Index Gaps between Mediterranean Countries: A Counterfactual Quantile Regression Analysis,” Economics and Human Biology, 7(3): 351-365.
  10. Cutler, D. M., Glaeser, E.L. and Shapiro, J.M. (2003). “Why Have Americans Become More Obese?,” The Journal of Economic Perspectives, 17(3): 93-118.
  11. Dinsa, G.D., Goryakin, Y., Fumagalli, E., Suhrckle, M. (2012). “Obesity and Socioeconomic Status in Developing Countries: A Systematic Review,” Obesity Reviews, 13: 1067-1079.
  12. Erem, C., Arslan, C., Hacıhasanoğlu, A., Değer, O., Topbaş, M., Ukinc, K., Ersöz, H.Ö., and Telatar, M. (2004). “Prevalence of Obesity and Associated Risk Factors in a Turkish Population (Trabzon City, Turkey),” Obesity Research, 12(7): 1117-1127.
  13. Fernald, Lia C. H. (2007). “Socioeconomic Status and Body Mass Index in Low-Income Mexican Adults,” Social Science a