Özet:

Independent variables affecting the state of participation in labour are determined as: immigration, gender, age, household size, wage, education, working status, the sector in which it works, inflation and labour index. By viewing the expected variation description ratio on the optimum extension of the determined variables and the dependent variable, it is intended to study the partial contributions and statistical significance of the variables. Analysis, TUIK (Turkish Statistical Authority) has implemented a categorical regression (CATREG) to 2463 household data on the last six-month data of household workers’ data for 2016. This is based on IBM SPSS Statistics 20. When the analysis was made with a measurement in accordance with the data structure, the R^2 value did not rise to a high level despite the model being meaningful. With optimal extension, when the variables are extended again within a certain limit, the model has been found to be meaningful and the value of R^2 has increased significantly. We can argue that the optimal scale in this context is strong. Optimum extension and changes in the variable description rate of the dependent variable of independent variables have been observed. The achievement of the optimum model after the R^2 value remains low and the outcome of meaningful expected variables is irrelevant due to the failure to ensure the consistency of the analyzed data. A correction for this article was published on 15-06-2021. HTTPS://dergipark.org.tr/tr/pub/ayd/issue/62792/952715

Anahtar Kelimeler:

Özet:

İşgücüne katılma durumunu etkileyen bağımsız değişkenler; göç, cinsiyet, yaş, hanehalkı büyüklüğü, maaş, eğitim, çalışma durumu, çalıştığı sektör, enflasyon ve işgücü endeksleri olarak belirlenmiştir. Belirlenen değişkenlerin optimum ölçeklendirme ile bağımlı değişken üzerindeki beklenen varyansı açıklama oranını görerek, değişkenlerin kısmi katkılarını ve istatistiksel anlamlılıklarını incelemek amaçlanmıştır. Analizler, TUİK (Türkiye İstatistik Kurumu) Hanehalkı İşgücü verilerinin 2016 yılına ait son altı aylık verileri üzerinden 2463 hane verisine kategorik regresyon (CATREG) uygulanmıştır. Çözümleme, IBM SPSS Statistics 20 programında yapılmıştır. Veri yapısına uygun ölçeklendirme ile çözümleme yapıldığında, R^2 değeri model anlamlı çıkmasına rağmen yüksek seviyede çıkmamıştır. Optimum ölçeklendirme ile değişkenler tekrardan belli bir kısıt dahilinde ölçeklendirildiğinde, modelin anlamlı ve R^2 değerinin belirgin şekilde arttığı tespit edilmiştir. Bu kapsamda optimal ölçeklemenin bu konuda kuvvetli olduğunu savunabiliriz. Optimum ölçeklendirme ile bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama oranındaki değişimler görülmüştür. Elde edilen optimum model sonrası R^2 değerinin düşük seviyede kalması ve anlamlı beklenen değişkenlerin anlamsız çıkması ise analize sokulan verilerin tutarlılığının sağlanamamasından kaynaklanmaktadır. Bu makale için 15-06-2021 tarihinde bir düzeltme yayınlandı. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ayd/issue/62792/952715