Comparative Analysis with Binary Logistic Regression of Using Public Transportation

Öz

The purpose of this study is to determine the parameters that affect the using of public transportation

for individuals living in the cities which have the different level of development. Within the scope of the study

according to the index of development Ankara, Erzurum, Bayburt are selected respectively as developed,

developing, underdeveloped provinces in Turkey. The sample size is calculated using central district population of

this provinces. Household transportation survey was applied doing a field study between February-April in 2015.

The data set which is obtained from the result of the survey is suitable for the purpose of the study and variables

of the statistical model are determined. Using public transportation is selected as dependent variables. Due to

dependent variable has qualitative and binary response (yes-no, all-nothing) binary logistic regression analysis is

applied. As independent variables sex, age, education level, ownership a driving license, trip purpose, trip time is

chosen in this model. As a result, binary logistic regression model results which are composed separately for each

the different three provinces are compared. The ownership of the driving license, trip purpose, trip time variables

are the significant for using public transportation in Ankara, education level, ownership of the driving license, trip

purpose, trip time are significant in Erzurum, gender, trip time are significant in Bayburt as statistically. While

Erzurum which is selected from developing province group has the highest rate of using public transportation,

Bayburt which is selected from underdeveloped province group has the lowest rate of using public transportation.

Anahtar Kelimeler

• Binary logistic regression,public transportation,developed- developing- underdeveloped

Toplu Taşıma Kullanımının İkili Lojistik Regresyonu ile Karşılaştırmalı Analizi

Öz

Bu çalışmanın amacı farklı gelişmişlik düzeyine sahip illerde yaşayan bireylerin toplu taşıma kullanımına

etki eden faktörlerin belirlenmesidir. Çalışma kapsamında Türkiye’de gelişmişlik indeksine göre gelişmiş, gelişmekte

olan ve gelişmemiş il gruplarından seçilen sırasıyla Ankara, Erzurum ve Bayburt illeri çalışma alanı olarak

belirlenmiştir. Bu üç ilin merkez ilçe nüfuslarına göre örneklem büyüklükleri hesaplanmıştır. Çalışma alanlarında

Şubat- Nisan 2015 tarihleri arasında saha çalışması yaptırılarak hanehalkı ulaşım anketleri uygulanmıştır. Hanehalkı

ulaşım anketleri sonucu elde edilen veri seti çalışmanın amacına uygun olarak hazırlanmış ve oluşturulacak istatistiksel

modelin değişkenleri belirlenmiştir. Bağımlı değişken olarak toplu taşıma kullanımı seçilmiştir. Bağımlı

değişken nitel ve ikili cevap (evet-hayır, var-yok) içerdiği için ikili lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. Modelde

bağımsız değişken olarak cinsiyet, yaş, eğitim durumu, sürücü belgesi sahipliği, yolculuk amacı, yolculuk süresi

gibi değişkenler kullanılmıştır. Sonuç olarak, üç farklı gelişmişlik düzeyindeki iller için ayrı ayrı oluşturulan toplu

taşıma kullanım ikili lojistik regresyon modeli sonuçları karşılaştırılmıştır. Toplu taşıma kullanımında Ankara ilinde

ehliyet sahipliği, yolculuk amacı, yolculuk süresi değişkenleri, Erzurum ilinde eğitim durumu, ehliyet sahipliği,

yolculuk amacı, yolculuk süresi değişkenleri, Bayburt ilinde ise cinsiyet ve yolculuk süresi değişkenleri istatistiksel

olarak anlamlı değişkenlerdir. Hanehalkı ulaşım anketlerinden elde edilen veriler sonucunda toplu taşıma kullanım

oranı en yüksek olan il gelişmekte olan il grubundan seçilen Erzurum ili, toplu taşıma kullanım oranının en düşük

olduğu il gelişmemiş il grubundan seçilen Bayburt ilidir.

Anahtar Kelimeler

• İkili lojistik regresyon,toplu taşıma,gelişmiş-gelişmekte olan ve gelişmemiş il

Kaynakça

1. Buehler R, Hamre A, 2015. The multimodal majority? Driving, walking, cycling, and public transportation use among American adults. Transportation, 42: 1081-1101.
2. Field A, 2005. Discovering Statistics Using SPSS. Second Edition, London, England. 266 p.
3. Gül E, Çevik B, 2014. Türkiye’de İllerin Gelişmişlik Düzeyi Araştırması. Türkiye İş Bankası, İktisadi Araştırmalar Bölümü, İstanbul.
4. Kalaycı Ş, 2008. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiki Teknikler.3. Baskı, Ankara, Türkiye. 273 p.
5. Kennedy C A, 2002. A comparison of the sustainability of public and private transportation systems: Study of the Greater Toronto Area. Transportation, 29 : 459-493.
6. Kılınçaslan, T. 2012. Kentsel Ulaşım. 1. Baskı, İstanbul, Türkiye. 174 p.
7. Kuhnimhof T, Chlond B, Von der Ruhren S, 2006. Users of transport modes and multimodal travel behavior steps toward understanding travelers' options and choices. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1985: 40-48.
8. Miller P, Barros A G, Kattan L, Wirasinghe S C, 2016. Public Transportation and Sustainability: A Review. KSCE Journal of Civil Engineering, 20 : 1076-1083.

9. Namgung M, Akar G, 2014. Role of Gender and Attitudes on Public Transportation Use. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2415: 136-144.
10. Şimşekoğlu Ö, Nordfjærn T, Rundmo T, 2015. The role of attitudes, transport priorities, and car use habit for travel mode use and intentions to use public transportation in an urban Norwegian public. Transport Policy, 42: 113-120.