Comparative Analysis of Count Data Regression Models on Factors Affecting Infant Mortality

Yıl 2021, Sayı: 35, 147 - 179, 31.12.2021

Sibel Selim Gizem Kılınç

https://doi.org/10.26650/ekoist.2021.35.972604

Öz

Infant mortality is one of the most important indicators of development and varies across countries. It is thus important to measure this difference statistically and econometrically. This study examines the factors affecting the number of infant deaths among married women between the ages of 15 and 49 through different count data regression models using 2018 Turkey Demographic and Health Survey (TDHS) Syrian Migrant and Turkey Sample data—implemented by the Hacettepe University Institute of Population Studies. Various count data regression models were compared to determine the best analysis method for this study where infant deaths were expressed as a count variable. In the presence of overdispersion, the Negative Binomial regression model was determined to be the most suitable model after comparing the Poisson, Negative Binomial, Zero-Inflated Poisson, and Zero-Inflated Negative Binomial regression models. The results of this study showed that the most important variables affecting infant mortality were the size of the household, the duration of marriage, the desire for more children, single risk factors, the use of birth control methods, the total number of stillbirths, multiple births, and migration numbers.

Anahtar Kelimeler

Count Data Regression Models, Infant Mortality, Demographic and Health Survey, Turkey, Syrian Migrants

Bebek Ölümlerini Etkileyen Faktörler Üzerine Sayma Veri Regresyon Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi

Öz

Bebek ölümlülüğü, kalkınmanın en önemli göstergelerinden biri olup ülkelerde farklılık göstermektedir. Bu farklılığı istatistiksel ve ekonometrik olarak ölçmek önemlidir. Bu çalışma, Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü tarafından uygulanan 2018 yılı Nüfus ve Sağlık Araştırması (TDHS) Suriyeli göçmen ve Türkiye örneklemine ait veriler kullanılarak sayma veri regresyon modelleri ile 15-49 yaş arasındaki evli kadınların ölen bebek sayılarını etkileyen faktörleri incelemektedir. Bebek ölümlerinin sayma değişkeni olarak ifade edildiği bu çalışmada en iyi analiz yöntemini belirlemek için çeşitli sayma veri regresyon modelleri karşılaştırılmıştır. Aşırı yayılımın varlığında Poisson, Negatif Binom, Sıfır Yığılmalı Poisson ve Sıfır Yığılmalı Negatif Binom regresyon modelleri karşılaştırılarak Negatif Binom regresyon modelinin en uygun model olduğu belirlenmiştir. Bu çalışmanın sonuçları bebek ölümlerini etkileyen en önemli değişkenlerin; hanehalkı büyüklüğü, evlilik süresi, daha fazla çocuk isteği, tekli risk faktörleri, doğum kontrol yöntemi kullanımı, toplam ölü doğum sayısı, çoklu doğumlar ve göç sayısı olduğunu göstermiştir. 

Anahtar Kelimeler

Sayma Veri Regresyon Modelleri, Bebek Ölümü, Nüfus ve Sağlık Araştırması, Türkiye, Suriyeli Göçmenler

Kaynakça

• AFAD (2014). Türkiye’deki Suriyeli Kadınlar, Başbakanlık Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Ankara.
• Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı Aile ve Toplum Hizmetleri Genel Müdürlüğü (2016). Suriyeliler ile Türkiye Cumhuriyeti Vatandaşları Arasındaki Evlilik İlişkileri Araştırması. İstanbul: Çizge Tanıtım.
• Akinpelu, K. P., Yusuf, O. B., Akpa, O.M. & Gbolahan, A. O. (2016). Zero Inflated Regression Models with Application to Malaria Surveillance Data. International Journal of Statistics and Applications, 6(4), 223-234.
• Aladağ Çiftdemir, N., Özden, D., Sayın, M., Oksay, A., Tarım, C., Vatansever Özbek, Ü., Ceylan, G., & Şahin, B. (2016). Edirne İli 2012-2013 Yılları Arası Bebek Ölümlerinin Değerlendirilmesi. The Journal of Pediatric Research, 2(4), 193-196.
• Alpu, O., & Fidan, H. (2004). Sequential Probit Model for Infant Mortality Modelling in Turkey. Journal of Applied Sciences, 4(4), 590-595.
• Aydın Yılmaz, E. S. (2019). Suriyeli Mülteci Kadınlar: Göç Travması ve Entegrasyon. in Eds. (Esen, A. ve Duman, M.). Türkiye’de Geçici Koruma Altındaki Suriyeliler: Tespitler ve Öneriler. İstanbul: Aryan Basım Tanıtım.
• Barın, H. (2015). Türkiye’deki Suriyeli Kadınların Toplumsal Bağlamda Yaşadıkları Sorunlar ve Çözüm Önerileri. Göç Araştırmaları Dergisi, 1(2), 10-56.
• Beaujean, A.A., & Morgan, G.B. (2016). Tutorial on Using Regression Models with Count Outcomes Using R. Practical Assessment Research & Evaluation, 21(2), 1531-7714. Becker, G. S. (1965). A Theory of the Allocation of Time. The Economic Journal, 75(299), 493-517.
• Bird, S. T., & Bauman, K. E. (1998). State-Level Infant, Neonatal, and Postneonatal Mortality: the Contribution of Selected Structural Socioeconomic Variables. International Journal of Health Services, 28(1), 13-27.
• Bodur, S., Durduran, Y., Küçükkendirci, H., & Doğan, C. (2009). Bebek Ölümlerinin Prenatal-Natal Sağlık Hizmet Kullanımı ve Demografik Özelliklerle İlişkisi: Vaka Kontrol Çalışması. Dicle Tıp Dergisi, 36(4), 288-293.
• Caldwell, J. C. (1979). Education As A Factor in Mortality Decline: an Examination of Nigerian Data. Popul Stu, 33, 395-413
• Cameron, A.C, & Johansson, P. (1997). Count Data Regression Using Series Expansions: with Application. Journal of Applied Econometrics, 12, 203-223.
• Cameron, A. C., & Trivedi, P. (1998). Regression Analysis of Count Data. West Nyack, NY, USA: Cambridge University Press,
• Casterline, J. B., Cooksey, E. C., & Ismail, A. F. E. (1989). Household Income and Child Survival in Egypt. Demography, 26 (1), 15-35.
• Civelek, Y. H. (2020). Türkiye’deki Suriyeli Göçmen Kadınlar Arasında Güvenli Doğurganlık ve Güvenli Annelik. Göç Dergisi, 7(2), 245-272.
• Çoban, H. (2009). Sağlık Ekonomisi ve Türkiye’de Sağlık Hizmetlerinin Yeniden Yapılandırılması. Dokuz Eylül Üniversitesi, Doktora Tezi.
• DaVanzo J., Butz W. P., & Habicht J. P. (1983). How Biological And Behavioural Influences On Mortality in Malaysia Vary During The First Year of Life. Population Studies, 37(3), 381-402.
• Deniz, Ö. (2005). Poisson Regresyon Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(7), 59-72.
• Denuit, M., Marechal, X., Pitrebois, S., & Walhin, J.F. (2007). Actuarial Modelling of Claim Counts: Risk Classification, Credibilityand Bonus-Malus Systems.. England: John Wiley & Sons.
• Diker E. (2018). Türkiye’deki Suriyeli Mültecilerle İlgili Kaynakçalar: Sağlık (MİReKOC Çalışma Notları) Koç Üniversitesi Göç Araştırmaları Uygulama ve Araştırma Merkezi.
• Erdoğan, M. M. (2019). Türkiye’deki Suriyeli Mülteciler. Türk-Alman Üniversitesi Göç ve Uyum Araştırmaları Merkezi.
• Ergöçmen, B. A., Hancıoğlu, A., Koç, İ., & Ünalan, T. (2004). Binyıl Kalkınma Hedeflerine Demografik Bakış. Türkiye: Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü ve Birleşmiş Milletler Nüfus Fonu, Ankara.
• Eryurt, M. A., & Koç, İ. (2009). Yoksulluk ve Çocuk Ölümlülüğü: Hanehalkı Refah Düzeyinin Çocuk Ölümlülüğü Üzerindeki Etkisi. Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi, 52, 113-121.
• Filmer, D., & Pritchett, L. (1997). Child Mortality And Public Spending on Health; How Much Does Money Matter?. The World Bank Policy Research Working Paper 1864, Washington DC.
• Folland, S., Goodman, A.C., & Stano, M. (2010). The Economics of Health And Health Care. 7th Edition, Boston: Pearson Prentice Hall.
• Genç, D. H., & Öztürk D. (2016). Türkiye’deki Suriyeli Kadınlar: Mevcut Durumları, Sorunlar ve Çözüm Önerileri. İstanbul Medipol Üniversitesi Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Bölümü Liberal Düşünce Dergisi, 21(84), 67-91.
• Greene, W. H. (1994). Accounting for Excess Zeros and Sample Selection in Poisson and Negative Binomial Regression Models. New York University, New York.
• Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy, 80(2), 223-255.
• Gürsoy Tezcan, A. (1992). Infant Mortality: a Turkish Puzzle?. Health Transition Review, 2(2), 131-149.
• Hacettepe University Institute of Population Studies, http://www.hips.hacettepe.edu.tr/tnsa2018/rapor/ 2018_TNSA_SR.pdf s.xv. Erişim tarihi: 21.05.2020
• Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression. Second Edition, Cambridge University Press.
• Ihlamur Öner S.G. (2014). Türkiye'nin Suriyeli Mültecilere Yönelik Politikası. Ortadoğu Analiz, 6, 42-5.
• Ismail, N., & Zamani, H. (2013). Estimation of Claim Count Data Using Negative Binomial Generalized Poisson, Zero-Inflated Negative Binomia land Zero-Inflated Generalized Poisson Regression Models. Casualty Actuarial Society E-Forum, Spring, 1-18.
• Karaca, A. G. (2018). Sayma Verileri İçin Regresyon Modellerinin Karşılaştırılması Üzerine Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kılıç, E. (2014). Ekonomik Öncü Göstergelerden BES Katılımcı Sayısı Üzerine Etkisi. Maliye Finans Yazıları, 28(102), 65-83.
• Lambert, D. (1992). Zero-Inflated Poisson Regression with an Application to Defects in Manufacturing. Technometrics, 34(1), 1-14.
• Long, J. S. (1997). Regression Models for Categorical and Dependent Variables. London: Sage Publications.
• Long, J.S. & Freese, J. (2014). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. StataCorp LP College Station, Third Edition, Texas: A Stata Press Publication.
• McCullah P. & Nelder, J. A. (1996). Generalized Linear Models. Chapman & Hall, Second Edition.
• Mete, B., Yıldız, S., Söyiler, V., Doğan, E., Durmuş, H., & Timur, A. (2018). Bingöl İlinde 2016 Yılına ait Bebek Ölümleri ve Nedenlerinin İncelenmesi. Pedıatr Pact Res, 6(1), 1-5.
• Mosley, W. H., & Chen, L. C. (1984). An Analytical Framework for the Study of Child Survival in Developing Countries. Population and Development Review,10, 25-45.
• Myers R. H. (1990). Classical and Modern Regression with Applications. Second Edition, The Duxbury Advanced Series in Statistics and Decision Sciences. USA: PWS-KENT Publishing Company.
• Olsen, J. A. (2009). Principles in Health Economics and Policy. Oxford, UK: Oxford University Press.
• Peng, J. (2013). Count Data Models for Injury Data from the National Health Interview Survey. (M. Sc. Thesis), The Ohio State University Graduate Program in Public Health, Columbus.
• Riddle, L. (1997). The Turkish Child Mortality Puzzle Continues: Evidence From the 1993 Demographic and Health Survey, Population Research Center. Rosenzweig, M. R., & Schultz, T. P. (1982). Market Opportunities, Genetic Endowments, and Intrafamily Resource Distribution: Child Survival in Rural India. The American Economic Review, 72(4), 803-815.
• Shorter, F. C., & Macura, M. (1982). Trends in Fertility and Mortality in Turkey, 1935-1975. Washington, DC: The National Academies Press.
• Seçkin, N. (2009). Determinants of Infant Mortality in Turkey. Middle East Technical University, (Unpublished Master’s Thesis), Ankara.
• Selim, S., & Balyaner, İ. (2017). Türkiye’de Hanehalkının Sahip Olduğu Bilişim Teknolojileri Ürünleri Sayısını Belirleyen Faktörlerin Araştırılması: Bir Sayma Veri Modeli. Mehmet Akif Ersoy Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 428-454.
• Selim, S., & Üçdoğruk, Ş. (2003). Sayma Veri Modelleri ile Çocuk Sayısı Belirleyicileri: Türkiye’deki Seçilmiş İller için Sosyoekonomik Analizler. D.E.U. İ.İ.B.F. Dergisi, 18(2), 13-31.
• Tekçe, B., & Shorter, F. C. (1984). Determinants of Child Mortality: A Study of Squatter Settlements in Jordan. Population and Development Review, 10, 257-280.
• Özpınar, E. (2016). Bebek Ölüm Hızı Türkiye Genelinde Azalıyorken Neden Suriyeli Nüfusun Fazla Olduğu Yerlerde Artıyor?. TEPAV, Değerlendirme Notu.
• Tezcan, S. (1985). Türkiye'de Bebek ve Çocuk Ölümleri. Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı Anabilim Dalı, Ankara.
• Tezcan, S. (1985). Medico-Social Causes and Preventability of Infant Deaths in Etimesgut Health District. Turkish Journal of Population Studies, 7, 43-59.
• Tuğ, K. (2005). Socio-Demographic Analysis of Early Age Mortality in the Southeast Anatolian Region. Hacettepe University Institute of Population Studies, (Unpublished Master’s Thesis), Ankara.
• Tüylüoğlu, Ş. & Tekin, M. (2009). Gelir Düzeyi ve Sağlık Harcamalarının Beklenen Yaşam Süresi ve Bebek Ölüm Oranı Üzerindeki Etkileri. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi 13(1), 1-31.
• Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) (2018). Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü, Türkiye Mikro Veri Seti.
• Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) (2018). Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü, Suriyeli Göçmenler Örneklemi Mikro Veri Seti.
• UNICEF (2019). UNICEF 2019 Yıllık Raporu. Türkiye-UNICEF Ülke İşbirliği Programı.
• Wagstaff, A. (1986). The Demand for Health: A Simplified Grossman Model. Bulletin of Economic Research. 38, 93–95.
• Vuong, Q. (1989). Likelihood Ratio Tests for Model Selection and Non-Nested Hypotheses. Econometrica, 57, 307-334.
• Yanıkkaya, H., & Selim, S. (2010). The Determinants of İnfant Mortality in Turkey: A Disaggregated Analysis. İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 25(286), 61-88.
• Yüksel, İ. (2008). Quantitative and Qualitative Analysis of Cultural Factors Affecting Early Age Mortality in Turkey. Hacettepe University Institute of Population Studies, (Unpublished Ph. D. Thesis), Ankara
• Yüksel, İ., & Koç, İ. (2010). Türkiye’de Bebek ve Çocuk Ölümleri Halen Bir Bilmece Mi?. Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi, 53, 87-97.