Doğrusal Olmayan Kovaryans Analizi Modelleri İle Sosyal Güvenlik Verileri Üzerine Uygulama

Abstract

Çok değişkenli kovaryans analizi, birden fazla bağımlı değişkeni aynı anda inceleyerek grup ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını araştırmaktadır. Kovaryans analizinin en temel varsayımlarından biri olan doğrusallık varsayımı, kovaryans analizi sonucunda oluşturulan modelin temsil gücünü etkileyen önemli bir etkendir. Doğrusal olmayan veriler üzerinde çok değişkenli kovaryans analizinin kullanılması, modelin temsil gücünü zayıflatacaktır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan kovaryans analizi tanıtılmıştır. Doğrusallık varsayımını sağlayan kovaryans analizi ile farklılıkları ortaya konmuş ve yapılan uygulama ile verinin doğrusal olup olmaması veya tam doğrusal olması durumlarının çok değişkenli kovaryans analizini nasıl etkilediği incelenmiştir. Yapılan çalışma ile Sosyal Güvenlik Kapsamında Aktif Çalışan Kişi Sayısı ile Bakmakla Yükümlü Tutulanların Sayısının 4/a-4/b Çalışan Sigortalı Sayılarına Etkisi ile Zorunlu Sigortalı Sayısı ve İsteğe Bağlı Sigortalı Sayısının Cinsiyete Etkisi istatistiksel analizlerle incelenmiştir. İstatistiksel analizlerde; çok değişkenli doğrusal kovaryans analizi ve çok değişkenli doğrusal olmayan kovaryans analizi kullanılmış olup, doğrusal olmayan veriler üzerinde yapılacak analizin doğrusal olmayan kovaryans analizi ile yapılmasının daha uygun olduğunu ortaya koymuştur.

By examining more than one dependent variable, multivariate analysis of covariance investigating whether differences between average of groups are statistically reasonable or unreasonable. The basic assumption of linearity the assumption of covariance the analysis of covariance generated as a result of the analysis of representation is an important factor that affects the strength of the model. Using multivariate analyse of covariance on the non-linear datas is going to weaken strenght of the model. In this study is presented non-linear ANCOVA and is revealed differences with analyses of covariance providing hypothesis of linearity and is analyzed whether linear or non-linear and linear ANCOVA how effects of the MANCOVA. In study is examined with statical analysis, within the scope of institution social security the number of active employees, the number of person, who is obliged to look after and 4/a-4/b the number of insured employees on the gender effects. In statical analysis is used multi linear analysis of covariance and multi non linear ancona and is approved that non linear analysis of covariance more convenient than the analysis on non linear data. Performed analysis has revealed that analyze on non-linear datas should be practised with analyses of non-linear covarince.