2026-10-23T17:02:19Zhttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/oai/request

oai:gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net:gumushane/205682026-10-22T12:05:18Zopenairedrivercom_gumushane_10000col_gumushane_10001

Kadın cinayetlerini etkileyen faktörlerin poisson ve negatif binom modelleri ile incelenmesi: Türkiye örneğiInvestigating the factors affecting femicide using poisson and negative binomial models: The case of TürkiyeBurcu AksoyDoç. Dr. Tolga ZamanBilgi KriteriKadın CinayetleriPoisson ve Negatif Binom regresyon analiziSosyal HizmetTürkiye İstatistik Kurumu (TÜİK).Kadın cinayetleri hem Türkiye’de hem de dünyada meydana gelen en önemli sorunlardan biridir. Kadın cinayeti bir kadının yalnızca kadın olduğu için öldürülmesidir. Kadın cinayetleri sadece adli bir vaka olmamakla birlikte önemli bir sosyal hizmet sorunudur. Türkiye’de kadın cinayetlerinin oranı azımsanmayacak kadar fazladır ve kadın cinayetlerini etkileyen birçok faktör vardır. Bu çalışma; kadın cinayetlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesi amacı taşımaktadır. Bu kapsamda kadın cinayetleri sayısı bağımlı değişken olarak ele alınmış olup işsizlik oranı, boşanma oranı, istihdam oranı, kaba doğum hızı ve cinsiyet eşitliği bağlamında okul öncesi, ilköğretim, ortaöğretim ve yükseköğretim düzeylerindeki eğitim endeksleri bağımsız değişkenler olarak modele dâhil edilmiştir. Çalışmada söz konusu değişkenler kullanılarak kadın cinayetleri sayısı Poisson regresyon ve negatif binom regresyon analiz yöntemleri ile modellenmiştir. Elde edilen bulgular çerçevesinde kadın cinayetlerine etki eden sosyal, ekonomik ve demografik etkenlerin belirlenmesi ve bu doğrultuda politika geliştirme süreçlerine katkıda bulunmasını amaçlanmaktadır. Çalışmada, 2023 ve 2024 yıllarına ait veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan elde edilmiştir. Poisson regresyon ve negatif binom regresyon modeli kapsamında, uygun link fonksiyonunun belirlenme-sinde bilgi kriterlerinden faydalanılmıştır. Belirlenen en uygun link fonksiyonu kullanılarak Poisson regresyon analizi ve negatif binom regresyon yöntemi ile model değişkenleri tahmin edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde 2023 yılı için boşanma oranı ve kaba doğum hızının kadın cinayeti sayısı üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğu; diğer değişkenlerin (işsizlik oranı, istihdam oranı, cinsiyet eşitliğine göre eğitim düzeyi) bir etkisinin olmadığı gözlemlenmiştir. 2024 yılına bakıldığında boşanma oranının kadın cinayeti sayısı üzerine pozitif bir etkisi bulunurken yine diğer değişkenlerin (işsizlik oranı, istihdam oranı, cinsiyet eşitliğine göre eğitim düzeyi) bir etkisinin olmadığı gözlemlenmiştir.Femicide is one of the most significant problems occurring both in Turkey and worldwide. Femicide is the killing of a woman simply because she is a woman. It is not merely a criminal case but also a significant social service issue. The rate of femicide in Turkey is considerable, and many factors influence it. This study aims to identify the factors affecting femicide. In this context, the number of femicides is considered the dependent variable, while unemployment rate, divorce rate, employment rate, crude birth rate, and education indices at the pre-school, primary, secondary, and higher education levels in the context of gender equality are included in the model as independent variables. Using these variables, the number of femicides is modeled using Poisson regression and negative binomial regression analysis methods. The study aims to identify the social, economic, and demographic factors affecting femicide and to contribute to policy development processes accordingly. Data for 2023 and 2024 were obtained from the Turkish Statistical Institute (TÜİK). Within the scope of Poisson regression and negative binomial regression models, information criteria were used to determine the appropriate link function. Using the most suitable link function, model variables were estimated using Poisson regression analysis and the negative binomial regression method. When the results were examined, it was observed that for 2023, the divorce rate and crude birth rate had a positive and significant effect on the number of femicides; other variables (unemployment rate, employment rate, education level according to gender equality) had no effect. Looking at 2024, while the divorce rate had a positive effect on the number of femicides, again, other variables (unemployment rate, employment rate, education level according to gender equality) had no effect.Gümüşhane University2026Master Thesishttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/gumushane/20568https://doi.org/10.71008/gumushane.thesis.2026.191trinfo:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/tr/items/gumushane/20568