DETERMINATION OF VARIABLES AFFECTING MATERIAL DEPRIVATION BY USING LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS

Year 2018, Volume: 23 Issue: 3, 1039 - 1048, 30.07.2018

Zübeyde Karcı , Nuran Arlı

Abstract

Deprivation can be described as the situation in which an individual is disadvantaged according to society in which the individual belongs. The concept of material deprivation is that the basic needs of nutrition, clothing, shelter and social activities etc. needed for everyday life cannot be met adequately. The study utilized the Income and Living Conditions Survey dataset, Turkish Statistical Institute which made in 2016. Two categorical variables identified as "material deprived" and "material deprived" are considered as dependent variables. The binary logistic regression model was established by taking into account the demographic and household type characteristics that determine the material deprivation.
The purpose of this study is to determine the statistical significance of variables affecting material deprivation. In this model, it has been determined that the level of education of the householder, the employment status, the age and the health status as well as the number of the rooms and the heating system significantly affect the material deprivation. The regions of Turkey were also included as independent variables in the model and the view that there is a significant difference. Southeastern Anatolia region has the highest risk of material deprivation compared to other regions.

Keywords

Deprivation, Material Deprivation, Logistic Regression

MADDİ YOKSUNLUĞU ETKİLEYEN DEĞİŞKENLERİN LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE BELİRLENMESİ

Abstract

Yoksunluk, bir bireyin bulunduğu topluma göre dezavantajlı olduğu durum olarak tanımlanabilir. Maddi yoksunluk kavramı ise günlük yaşam için ihtiyaç duyulan beslenme, giyim, barınma, sosyal aktiviteler gibi temel gereksinmelerin yeterince karşılanamamasıdır. Çalışmada, TÜİK’in 2016 yılında yapmış olduğu Gelir ve Yaşam Koşulları Anket veri setinden yararlanılmıştır. “Maddi yoksun” ve “maddi yoksun olmayan” olarak belirlenen iki kategorili değişken bağımlı değişken olarak ele alınmıştır. Maddi yoksunluğu belirleyen demografik ve hane tipi özellikleri ele alınarak ikili lojistik regresyon modeli kurulmuştur.
Bu çalışmanın amacı, maddi yoksunluğu etkileyen değişkenlerin istatistiksel olarak etkinliklerini belirlemektir. Kurulan bu modelde hanehalkı sorumlusunun eğitim düzeyinin, istihdam durumunun, yaşının ve sağlık durumunun yanı sıra konutun oda sayısı, ısıtma sisteminin maddi yoksunluğu anlamlı bir şekilde etkilediği belirlenmiştir. Türkiye’nin bölgeleri de modele bağımsız değişken olarak eklenmiş ve anlamlı bir fark olduğu görülmüştür. Diğer bölgelere nazaran Güneydoğu Anadolu bölgesinin maddi yoksunluk riskinin en yüksek olduğu belirlenmiştir.

Keywords

Yoksunluk, Maddi Yoksunluk, Lojistik Regresyon

References

• AGRESTİ, A. (1996). An İntroduction To Categorical Data Analysis (Vol. 1350), New York: Wiley.
• ALPAR, R. (2013). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler (4. Baskı), Detay Yayıncılık, Ankara.
• ATASÜ, S.İ. (2017). An Investigation Of The Change In The Severe Material Deprivation Rate Of Turkey, Yüksek Lisans Tezi, Boğaziçi Universitesi, İstanbul.
• BAYRAM, N. (2004). “Multinominal Lojistik Regresyon Analizinin İstihdamdaki İşgücüne Uygulanması”, İktisat Fakültesi Mecmuası, 54(2): 61-75.
• BAYRAM, N. (2017). Sosyal Bilimlerde SPSS İle Veri Analizi, Ezgi Kitabevi, Bursa.
• BAYRAM, N., NESLİHAN, S. A. M., AYTAÇ, S., ve AYTAÇ, M. (2010). “Yaşam Tatmini ve Sosyal Dışlanma”, "İş, Güç" Endüstri İlişkileri Ve İnsan Kaynakları Dergisi, 12(04): 79-92.
• BOARİNİ, R. ve D'ERCOLE, M. M. (2006). “Measures of Material Deprivation in OECD Countries”, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 37, OECD Publishing, Paris.
• BOSSERT, W., CHAKRAVARTY, S. R. ve D'AMBROSİO, C. (2013). “Multidimensional Poverty and Material Deprivation With Discrete Data” Review of Income and Wealth, 59(1): 29-43.
• CRETTAZ, E. (2015). “Poverty and Material Deprivation Among European Workers in Times of Crisis” International Journal of Social Welfare, 24(4), 312-323.
• DE GRAAF-ZİJL, M., ve NOLAN, B. (2011). “Household Joblessness And İts İmpact On Poverty And Deprivation İn Europe”, Journal of European Social Policy, 21(5): 413-431.
• GUİO, A. C. (2005). “Material Deprivation In The EU” Statistics in Focus, 21, 2005.
• GÜRSEL, S., UYSAL, G. ve KÖKKIZIL, M. (2014). Üç Çocuktan İkisi Şiddetli Maddi Yoksunluk Çekiyor. Araştırma Notu.
• HOGAN, J. W. ve TCHERNİS, R. (2004). “Bayesian Factor Analysis For Spatially Correlated Data, With Application To Summarizing Area-Level Material Deprivation From Census Data”, Journal of the American Statistical Association, 99(466): 314-324.
• HOSMER, D. W. ve LEMESHOW, S. (2000). Applied Logistic Regression., 2nd edn.(Wiley: New York.). NY, USA.
• JULKUNEN, I. (2002). “Social And Material Deprivation Among Unemployed Youth İn Northern Europe”, Social Policy & Administration, 36(3): 235-253.
• MACK, J. ve LANSLEY, S. (1985). “Poor Britain” London: Georges Allen and Unwin.
• NELSON, K. (2012). “Counteracting material deprivation: The role of social assistance in Europe”, Journal of European Social Policy, 22(2): 148-163.
• NOLAN, B. ve WHELAN, C. T. (2010). “Using Non‐Monetary Deprivation Indicators to Analyze Poverty and Social Exclusion: Lessons From Europe?” Journal of Policy Analysis and Management, 29(2): 305-325.
• TOWNSEND, P. (1979). Poverty İn The United Kingdom: A Survey Of Household Resources And Standards Of Living, Univ of California Press.
• TOWNSEND, P. (1987). “Deprivation. Journal of Social Policy”, 16(2): 125-146.
• TÜİK (2016). “Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması”,www.tuik.gov.tr/PdfGetir.do?id=24579, 26.06.2018.
• WHELAN, C. T., NOLAN, B. ve MAİTRE, B. (2008). “Measuring Material Deprivation in The Enlarged EU” Economic and Social Research Institute, ESRI Working Paper; No.