Kadın ile ilgili istatistikler, toplumsal cinsiyet eşitliğinin sağlanması, kadının toplum içindeki yerinin belirlenmesi ve sürdürülebilir kalkınmada kadınların katkısının güçlendirilmesi açısından oldukça önemlidir.
Bu çalışmada nüfus, doğurganlık, sağlık, evlenme, aile yaşamı, eğitim, siyasal yaşam, iş ve kazanç konuları kapsamında toplumsal cinsiyet bakış açısıyla seçilmiş 17 değişken yer almaktadır. İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması İBBS 3. Düzeyinde (81 il) oluşturulan veri seti, 2019 yılına ait güncel verileri içermektedir. Bu çalışma Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) yöntemi kullanılarak illerin birbirine benzerlik ve farklılıklarından hareketle toplumsal cinsiyet ve toplumsal yapı ile ilgili bir karşılaştırma elde etmeyi amaçlamaktadır. Aynı zamanda, veri setinde yer alan değişkenler birbirlerine yakınlık, uzaklık ve ayrıştırıcılık yönünden incelenmiştir. Veriler SPSS 15.0 paket programı ile SPSS ALSCAL algoritmasında, gözlemler arası uzaklık matrisi elde edilerek analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Bu çalışmanın sonuçlarının, toplumsal cinsiyet eşitliğine yönelik bölgesel düzeyde farkındalığın artmasına ve politikaların gelişmesine katkı sunması amaçlanmaktadır.
Çok Boyutlu Ölçekleme Kadın Metrik Çok Boyutlu Ölçekleme Toplumsal Cinsiyet
Statistics on women are very important in terms of ensuring gender equality, determining the place of women in the society and strengthening the contribution of women in sustainable development.
In this study, there are 17 variables selected from a gender perspective, including population, fertility, health, marriage, family life, education, political life, work and earnings. The data set created in the NUTS 3rd Level (81 provinces) of the Classification of Statistical Regional Units includes current data for 2019. This study aims to obtain a comparison of gender and social structure based on the similarities and differences of the provinces by using Multidimensional Scaling (MDS) method. In addition, the variables in the data set were also examined in terms of proximity, distance and discrimination to each other. The data were analyzed and interpreted in the SPSS 15.0 package program, and the distance matrix between observations was obtained by using SPSS ALSCAL algorithm. It is aimed that the results of this study may contribute to the increase of awareness on gender equality at the regional level and to the development of policies in this regard.
Gender Metric Multidimensional Scaling Multidimensional Scaling. Women
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | İstatistik |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 27 Aralık 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 11 Sayı: 2 |