Sayma verisi için regresyon modelleri ve bir uygulama

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir ya da birden fazla açıklayıcı değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Bağımlı değişken negatif olmayan kesikli değerlerden oluştuğunda, sayma verisi modellerinin kullanımı önerilmektedir. Sayma verisi analizinde kullanılan en yaygın modellerden biri Poisson regresyondur. Poisson regresyon analizinde ortalama ve varyans eşittir ancak bu eşitliğin sağlanmadığı durumda az yayılım ya da aşırı yayılım durumu gerçekleşmektedir. Bu durumlar için negatif binom ve genelleştirilmiş Poisson regresyon modelleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında; genelleştirilmiş doğrusal modeller hakkında bilgi verilmiş, sayma verisi modellerinden Poisson regresyon modeli, negatif binom regresyon modeli ve sıfır yığılmalı modeller tanıtılmıştır. Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan, 2016 yılı Hanehalkı İşgücü Araştırması verileri Poisson regresyon, negatif binom regresyon ve genelleştirilmiş Poisson regresyon analizleri kullanılarak modellenmiştir. Fertlerin bir haftada kaç saat çalıştığı bilgisini içeren çalışma değişkeni bağımlı değişken, sektör, yaş, cinsiyet, eğitim, meslek, kayıtlılık, süreklilik ise açıklayıcı değişkenler olarak alınmıştır. Oluşturulan regresyon modelleri model seçim kriterleri ile karşılaştırılmıştır. Veri seti için en uygun model negatif binom regresyon modeli olarak seçilmiştir. Uygulamada SPSS, SAS ve R programları kullanılmıştır.