İşgücüne katılım oranını etkileyen faktörlerin kategorik regresyon analizi ile modellenmesi

Abstract

Amaç: İşgücüne dahil olma durumunu etkileyen bağımsız değişkenler; göç, cinsiyet, yaş, hanehalkı büyüklüğü, maaş, eğitim, çalışma durumu, çalıştığı sektör, enflasyon ve işgücü endeksleri olarak belirlenmiştir. Belirlenen değişkenlerin optimum ölçeklendirme ile bağımlı değişken üzerindeki beklenen varyansı açıklama oranını görerek, değişkenlerin kısmı katkılarını görmek ve istatistiksel anlamlılıklarını test etmek.Materyal ve Metot: Analizler, TUİK( Türkiye İstatistik Kurumu) Hanehalkı İşgücü verilerinin 2016 yılına ait son altı aylık verileri üzerinden 2463 hane verisine kategorik regresyon (CATREG) uygulanmıştır. Çözümleme, IBM SPSS 20 programında yapılmıştır.Bulgular: Veri yapısına uygun ölçeklendirme ile çözümleme yapıldığında, R^2 değeri model anlamlı çıkmasına rağmen yüksek seviyede çıkmamıştır. Optimum ölçeklendirme ile değişkenler tekrardan belli bir kısıt dahilinde ölçeklendirildiğinde, modelin anlamlı ve R^2 değerinin belirgin şekilde arttığı tespit edilmiştir. Bu kapsamda optimal ölçeklemenin bu konuda kuvvetli olduğunu savunabiliriz.Sonuç: Optimum ölçeklendirme ile bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama oranındaki değişimler görülmüştür. Elde edilen optimum model sonrası R^2 değerinin düşük seviyede kalması ve anlamlı beklenen değişkenlerin anlamsız çıkması ise analize sokulan verilerin tutarlılığının sağlanamamasından kaynaklanmaktadır.Anahtar Kelimeler: İşgücüne Dahil Olma Durumu, Kategorik Regresyon, Hanehalkı Büyüklüğü, İşsizlik Oranı ve Enflasyon.

Modeling By the Categorical Regression Analysis of The Factors Affecting The Participation RateAim: Independent variable saffecting job involvement; Migration, gender, age, household size, salary, education, working status, sector studied, inflation and labor force indice. To see the predicted variance of the predicted variance on the dependent variable with the optimal scaling of the specified variables, to see the partial contributions of the variables and to test their statistical significance. Material and Method: Analyzes, TUIK (Turkish Statistical Institute) Categorical regression (CATREG) was applied to 2463 households data over the last six months of 2016 data of household labor force data. The analysis was done in the IBM SPSS 20 program. Findings: When the data were analyzed by scaling appropriately, theR^2 value was found to be low even though the model was significant. It was found that when the variables were scale done by one within the certain constraint by the optimal scaling, the model was significant and the R^2value increased significantly. Conclusion: With optimal scaling, changes in dependent variable variance of independent variables were observed. R^2value after the optimal model obtained is lowandmeaningfulpredictedvariablesaremeaninglessbecausetheconsistency of the analyzed data cannot be obtained. Keywords: Labor Force Participation, Categorical Regression, Household Size, Unemployment Rate and Inflation.