Günümüzde ülkelerin karşılaştığı en büyük sorunlardan biri istihdam artışı yaratamamak ve buna bağlı olarak işsizliği önleyememektir. Dünya ekonomisi incelendiğinde yüksek büyüme rakamlarına rağmen istihdamın artmadığı, işsizliğin azalmadığı görülmektedir. İşsiz sayısında ortaya çıkan artışlar sosyal dengeleri alt üst etmekte ve ekonomiyi kötüleştirmektedir. Ülkemizde nüfus, gelir dağılımı adaletsizliği, coğrafi özellikler ve benzeri unsurlara bağlı biçimde bölgeler arasında işsizlik oranları farklılık göstermektedir. İşsizlik oranını etkileyen çok çeşitli faktörler söz konusudur. Eğitim seviyesi, yaş ve cinsiyetin günümüzde işsizlik oranını etkilediği gözlenmektedir. Bu çalışmada TÜİK’in en son işgücü verileri kullanarak ülkemizde eğitim seviyesi, yaş ve cinsiyetin işsizlik oranı üzerindeki etkileri 2005-2019 dönemi için araştırılmıştır. Bu bağlamda, öncelikli olarak ilişkinin varlığını tespit etmek için istatistiksel olarak tek yönlü varyans analizi (ANOVA) kullanılmıştır. İkinci olarak eğitim durumu, yaş grupları ve cinsiyet ile işsizlik oranı ortalamalarına ilişkin alt kümeler incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda eğitim durumuyla, yaş ve cinsiyetin işsizlik oranları üzerinde istatistiksel olarak önemli bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir.

One of the biggest problems faced by countries today is not being able to increase employment and prevent unemployment accordingly. When the world economy is analyzed, it is seen that despite high growth figures, employment did not increase and unemployment did not decrease. Increases in the number of unemployed people upset social balances and worsen the economy. In our country, unemployment rates vary between regions depending on the population, income distribution unfairness, geographical features and similar factors. There are various factors affecting the unemployment rate. Education level, age and gender are observed to affect the unemployment rate today. In this study, using the latest labour force data of TUIK, the effects of education level, age and gender on the unemployment rate were investigated for the period of 2005-2019. In this context, one-way analysis of variance (ANOVA) was used statistically to primarily determine the direction of the relationship. Secondly, sub-clusters related to education level, age groups and gender and the average unemployment rate were examined. As a result of the study, it was determined that education level, age and gender have a statistically significant effect on unemployment rates.