İntiharı Etkileyen Sosyal ve Ekonomik Faktörlerin Beta Regresyon Analizi ile Belirlenmesi

İntihar, süre gelen bir kavram olup, psikolojik, sosyolojik ve ekonomik etkenlerdeki değişimlerden kolayca etkilenebilmektedir. İntihar oranları ülkeden ülkeye değiştiği gibi, aynı toplum içerisinde de farkı kesimlerde farklı şekillerde ve oranlarda görülebilmektedir. Bu çalışma da intihara etki ettiği düşünülen bazı ekonomik ve sosyal yapıdaki değişkenler ele alınmış, değişkenlerin anlamlılığı beta regresyon analizi ve çoklu doğrusal regresyon analizi ile saptanmıştır. Çalışmada, 2015 yılı ve 2016 yılına ait intihar oranları, nüfus, işsizlik oranı ve alkol tüketimi gibi değişkenler analizde kullanılmıştır. Çalışmanın yapıldığı tarih itibariyle eksiksiz olarak ve en güncel hali ile yalnızca 2016 yılına kadar tespit edilmiş olduğundan 2015 ve 2016 yılı verileri üzerinde çalışılmıştır. Bağımlı değişkenin intihar oranları olarak (0,1) arasında oransal olduğu durumlarda beta regresyon analizinin çoklu doğrusal regresyon analizi ile karşılaştırldığında daha iyi tahminler yaptığı gösterilmiştir. Ayrıca analiz türlerine göre değişkenlerin anlamlılığı test edilmiş ve kişi başı alkol tüketimi, işsizlik oranı ve işgücü katılım oranının intihar üzerinde etkisi olduğu saptanmıştır.

Determination of Social and Economic Factors Affecting Suicide Via Beta Regression Analysis

Suicide is an ongoing concept that is easily affected by psychological, sociological and economic factors. Suicide rates changing from country to country as in the society can be seen in different ways and proportions. In this study, some variables that are thought to affect suicide in economical and social structure are discussed. Significance of variables are obtained with beta regression analysis and multiple linear regression analysis. In this study, suicide rates, population, unemployment rate and alcohol consumption for 2015 and 2016 are used as variables. Data used in this study has been obtained completely and currently since 2016. Since suicide rates are used as dependent variable and the dependent variable is continuous on the interval (0,1), beta regression analysis makes better estimates than multiple linear regression analysis. The study has also found that per capita alcohol consumption, unemployment rate and labor force participation rate had a significant effect on suicide.

PDF

___

Amini, P., Ahmadinia, H., Poorolajal, J. and Moqaddasi Amiri, M. (2016). Evaluating the high-risk groups for suicide: a comparison of logistic regression, support vector machine, decision tree and artificial neural network. Iranian Journal of Public Health, 45(9), 1179-1187.
Atasoy, A. (2018). Türkiye’de net göç hızına etki eden faktörlerin beta regresyonu ile incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Kafkas Üniversitesi, Kars.
Chen, K.K., Chiu, R-H and Chang, C-T. (2017). Using beta regression to explore the relationship between service attributes and likelihood of customer retention for the container shipping industry. Transportation Research Part E, 104, 1-16.
Cuervo-Cepeda, E. (2015). Beta regression models: joint mean and variance modeling. Journal of Statistical Theory and Practice, 9(1), 134-145.
Darvishi, N., Farhadi, M., Haghtalab, T. and Poorolajal, J. (2015). Alcohol-related risk of suicidal ideation, suicide attempt, and completed suicide: A Meta-Analysis. PLOS ONE, 10(5), 1-14.
Durmaz, Ş. (2016). İşgücü piyasasında kadınlar ve karşılaştıkları engeller. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(3), 37-60.
Ekici, G., Savaş, H. ve Çıtak, S. (2001). İntihar riskini arttıran psikososyal etmenler. Anadolu Psikiyatri Dergisi, 2(4), 204-212.
Fazel, S., Wolf, A., Larsson, H., Mallett, S. and Fanshawe, T.R. (2019). The prediction of suicide in severe mental illness: development and validation of a clinical prediction rule (OxMIS). Translational Psychiatry, 9(1), 98.
Ferrari, S. and Cribari, F. (2004). Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics, 31(7), 799-815.
Gayawan, E., Fasusi, O.D and Bandyopadhyay, D. (2020). Structured additive distributional zero augmented beta regression modeling of mortality in Nigeria. Spatial Statistics, 35, 1-14.
Kaya, Y. ve Yeşilova, A. (2012). Karışımlı ikili lojistik regresyon modeline ilişkin bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 14(1), 39-47.
Koç, T. (2019). Türkiye’de boşanma oranlarını etkileyen faktörlerin beta regresyon modeli ile belirlenmesi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(16), 1111-1117.
Korkmaz, M., Germir, H.N., Dünder, E., Şen, E., Karta, N. ve Şahbudak, E. (2015). Dünya ülkelerindeki enflasyonu etkileyen faktörlerin ve genel iktisadi yapının iki aşamalı kümeleme ve beta regresyon analizi ile belirlenmesi. Uluslararası Hakemli Ekonomi Yönetimi Araştırmaları Dergisi, 6, 16-26.
Mandal. S., Srivastav, R.K. and Simonovic, S.P. (2016). Use of beta regression for statistical downscaling of precipitation in the Campbell River basin, British Columbia, Canada. Journal of Hydrology, 538, 49-62.
Miché, M., Studerus, E., Meyer, A.H. and Gloster, T. (2020). Prospective prediction of suicide attempts in community adolescents and young adults, using regression methods and machine learning. Journal of Affective Disorders, 265, 570-578.
Montgomery, D.C., Peck, E.A. and Vining, G.G. (2013). Doğrusal regresyon analizine giriş (Çev. Ö. V. Çilengiroğlu, Ö. G. Alma, E. Bulut, A. K. Şehirlioğlu). Ankara: Nobel Yayınevi.
Özçiftçi, V. (2020). Sosyal medyanın tüketicilerin satın alma niyeti üzerindeki etkisi. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 206-223.
Sınıksaran, E. (2011). Teori ve uygulamalarıyla istatistiksel yöntemler. İstanbul: Türkmen Kitabevi.
Swearingen C., Tilley B.C., Adams R.J. and Rumbolt Z. (2011). Application of beta regression to analyze ischemic stroke volume in ninds rt-pa clinical trials. Neuroepidemiology, 37(2), 73-82.
Topbaş G. (2007). İşsizlik ve intihar ilişkisi: 1975-2005 var analizi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2, 161-172.
Tunalı H. ve Özkaya S. (2016). Türkiye’de işsizlik – intihar ilişkisinin analizi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 56-70.
Türkan S. ve Özel G. (2017). 2014-2015 öğretim yılında Türkiye’de devlet üniversitelerinin etkinlikleri ve etkinliğe etki eden faktörlerin belirlenmesi. Eğitim ve Bilim, 42(191), 307-322.
Ünlü H. ve Aktaş S. (2017). Beta regression for the indicator values of well-being index for provinces in Turkey. Journal of Engineering Technology and Applied Sciences, 2(2), 101-111.
Poznyak V. and Rekve D. (2018). Global status report on alcohol and health 2018 (Technical
Report). World Heath Organization web sayfası: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/274603/9789241565639-eng.pdf?ua=1. (Erişim Tarihi: 02.03.2020)
The World Bank. Data Bank World Development Indicators. The World Bank web sayfası: https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=2. (Erişim Tarihi: 02.03.2020)
Yellareddygari S. KR., Pasche J.S., Taylor R.J., Hua S. and Gudmestad N.C. (2016). Beta regression model for predicting the development of pink rot in potato tubers during storage. The American Phytopathological Society, 100(6), 1118-1124.
Zaman T., Dünder E. ve Aydın S. (2019). Gini katsayısını etkileyen faktörlerin beta regresyon yöntemi yardımı ile belirlenmesi. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-240.