TÜRKİYE’DE İLLERE GÖRE KABA BOŞANMA ORANLARININ (2001-2020) MEKÂNSAL OTO-KORELASYONU VE TREND ANALİZİ
Author :
Abstract
Bir toplumun demografik yapısını etkileyen temel parametrelerden biri de boşanma vakalarıdır. Bu parametrenin açıklanması ve yorumlanması için mekâna ve zamana göre değişiminin incelenmesi, dolayısıyla mekânsal oto-korelasyonu ve zamansal trendinin belirlenmesi önemlidir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve jeoistatistik yöntemler, benzeri olguların mekânsal ve zamansal değişimlerinin incelenmesinde önemli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada; Türkiye’de illere göre 2001-2020 yılları arasında 20 yıllık kaba boşanma oranları hesaplanarak, kaba boşanma vakalarının mekânsal oto-korelasyonu ve zamansal değişimi incelenmiştir. Çalışmada boşanma vakalarının mekânsal dağılış desenini test etmek ve 20 yıllık süreçte eğilimini modellemek amaçlanmıştır. Mekânsal dağılış için, Global Moran’s I, Local Moran’s I ve Hot Spot analizleri, zamansal değişim için ise Mann Kendall trend analizi uygulanmıştır. Sonuç olarak, Moran’s I analizi sonucunda Türkiye genelinde boşanma vakalarının güçlü bir şekilde kümelenme gösterdiği tespit edilmiştir. Local Moran’s I analizi ile Türkiye’nin güneydoğu kesiminde düşük değerlerin kümelendiği, güneybatı Anadolu ve iç Anadolu kesimlerinde ayrı iki alanda yüksek değerlerin kümelendiği ortaya çıkmıştır. Hot Spot analiziyle ise %99, %95 ve %90 güven aralıklarında hem sıcak hem de soğuk noktalar belirlenmiştir. Mann Kendall trend analizi sonucunda; Türkiye genelinde %99 güven aralığında anlamlı artış olduğu görülmüştür. İller bazında %99, %95 ve %90 güven aralıklarında artış ve düşüş olan iller tespit edilmiştir. Toplamda 9 ilde anlamlı düşüş, 57 ilde anlamlı artış görüldüğü, 15 ilde ise anlamlı bir değişikliğin olmadığı sonucu elde edilmiştir.
Keywords
Abstract
Divorce cases are one of the main parameter that influence the demographic structure of a society. In order to explain and evaluate this parameter, investigating changes throughout space and time therefore determining spatial autocorrelation and temporal trend is important. Geographic Information Systems (GIS) and geostatistical methods serve important advantages for investigating spatial and temporal changes of such cases. In this study by calculating the crude divorce rates for provinces in Turkey between 2001 and 2020, for 20 years, spatial autocorrelation and temporal changes of crude divorce cases have been investigated. In the study, testing the spatial distribution pattern of divorce cases and modelling the trend of 20 years’ period have been aimed. For spatial distribution, Moran’s I, Local Moran’s I and Hot Spot Analysis; for trend analysis Mann Kendall have been carried out. Consequently, according to result of Moran's I analysis, it has been determined that divorce cases clustered strongly across Turkey. Local Moran's I analysis has revealed that low values clustered in the southeastern part of Turkey, while high values clustered in two separate areas in southwestern Anatolia and central Anatolia. By using Hot Spot analysis, both hot and cold spots have been determined at 99%, 95% and 90% confidence intervals. The result of Mann Kendall trend analysis has revealed that there is a significant increase in the 99% confidence interval across Turkey. Provinces with increases and decreases in 99%, 95% and 90% confidence intervals have been determined considering each province. Finally, a significant decrease has been observed in 9 provinces while a significant increase in 57 provinces, and in 15 provinces there has been no significant change.
Keywords
- Akıcı, H. (2012). Türkiye’de Boşanmanın Dini Ve Psiko-Sosyal Sebepleri Üzerine Bir İnceleme. Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
- Akoğlu, Ö. A. & Küçükkaragöz, H. (2018). Boşanma nedenleri ve boşanma sonrasında karşılaşılan güçlüklere ilişkin bir araştırma: İzmir ili örneği. Toplum ve Sosyal Hizmet, 29(1), 153-172.
- Aktaş, Ö. (2011). Boşanma Nedenleri Ve Boşanma Sonrasında Karşılaşılan Güçlükler. Doctoral dissertation, DEÜ Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
- Anselin, L. (1995). Local ındicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis, 27, 93–115.
- Anselin, L. (1996). The Moran Scatterplot As An ESDA Tool To Assess Local Instability In Spatial Association. In M. Fischer, H. J. Scholten & D. Unwin (Eds.), Spatial analytical perspectives on GIS, (pp. 111–125). London, UK: Taylor&Francis.
- Aydın, O. & Baran, G. (2010). Toplumsal değişme sürecinde evlenme ve boşanma. Toplum ve Sosyal Hizmet, 21(2), 117-126.
- Aydın, O., Bostan, P. A. & Özgür, E.M. (2018). Mekânsal veri analizi teknikleriyle Türkiye’de toplam doğurganlık hızının dağılımı ve modellenmesi. Coğrafya Dergisi, (37), 27-45.
- Aydın, O., Türkoğlu, N. & Çiçek, İ. (2015). The importance of geostatistics in pyschical geography (Fiziki Coğrafyada Jeoistatistiğin Önemi). Journal of Human Sciences, 12(2), 1397-1415.
- Aydin, O. & Çiçek, İ. (2013). Ege Bölgesi’nde yağışın mekânsal dağılımı. Coğrafi Bilimler Dergisi, 11(2), 101-120.
- Bailey, T. C. & Gatrell, A. C. (1995). Interactive Spatial Data Analysis (Vol. 413, No. 8). Essex: Longman Scientific & Technical.
- Bakak, Ö. (2016). 2005 Sığacık Körfezi (İzmir) depremlerinin mekânsal değerlendirilmesi. Yerbilimleri, 37 (1) , 0-0 . DOI: 10.17824/yrb.17485
- Barut, A. & Özçelik, Ö. (2018). Kütahya ilinde katı atık yönetiminin maliyet ve mekânsal analizi . Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11 (1) , 93-110 . DOI: 10.25287/ohuiibf.310652
- Başkaya, Z. & Ünal, A. (2017). Türkiye'de evlenme ve boşanma oranlarının iller düzeyinde zamansal değişimi (2001-2015). Journal of International Social Research, 10(53).
- Bayazıt, M. (1996). İnşaat Mühendisliğinde Olasılık Yöntemleri. İTÜ İnşaat Fakültesi Matbaası., İstanbul, 245s.
- Bayrak, S. (2010). Türkiye’de işsizlik ve boşanma ilişkisi: 1980-2017 dönemi için nedensellik analizi. Çalışma İlişkileri Dergisi, 10(1), 39-54.
- Binay, M. (2018). Türkiye’de boşanma nedenlerinin analizi ve alternatif uyuşmazlık yöntemleri. Ombudsman Akademik, 5(9), 237-267.
- Çiflik, D. (2012). Ege Bölgesi DSİ İstasyonlarında Ölçülen Yıllık Toplam Yağışların Trend Analizi, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, , İzmir.
- Çubukçu, M K. (2020). Planlamada ve Coğrafyada Temel İstatistik Ve Mekânsal İstatistik, Gözden Geçirilmiş 3. Basım, Nobel Yayınevi, Ankara, 323s.
- Dereli, M.A. & Polat, N. (2018). Boşanma verilerinin coğrafi bilgi sistemleri destekli mekânsal istatistiksel yöntemler ile irdelenmesi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 3(3), 112-118.
- Doğan, C. (1998). Türkiye'de boşanma sorununun sosyolojik ve istatistiki açıdan değerlendirilmesi. Sosyoloji Konferansları, (25), 59-69.
- Doğan, E. (2018). Bölgesel Nitelikli yatırım teşviklerine yönelik temel mantık ve mekansal otokorelasyon yöntemi ile bir değerlendirme. Maliye Araştırmaları Dergisi, 4(3), 141160.
- Doğan, Ş. (2016). Boşanma nedenlerine yönelik tutumlar: boşanmayı artırıcı veya engelleyici faktörlere yönelik tutum ölçeği geliştirme çalışması. Itobiad: Journal of the Human & Social Science Researches, 5(4).
- Erdoğan, S., Demirel, R. & Tiryakioğlu, İ. (2009). Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Neonatal Tetanozun dağılımının belirlenmesinde kullanımı. TAF Preventive Medicine Bulletin, 8(1).
- Erdoğan, S., Yalçın, M. & Dereli, M. A. (2011). Kriminolojide Coğrafi Bilgi Sistemleri ve mekânsal istatistiksel yöntemlerin kullanımı: hırsızlık örneği. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 13, 18-22.
- Ersöz, A. (2011). Türkiye'de boşanma olgusu ve kadına yönelik aile içi şiddet ilişkisi üzerine bir değerlendirme. Sosyoloji Konferansları, (43), 249-264.
- Eyce, B. (2002). Demografik özelliklere göre Türkiye'de boşanma. Selçuk Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, (14), 81-98.
- Eyyuboğlu, B.B. & Aktaş, S.G. (2016). Türkiye’de Teknoparkların coğrafi dağılım ve yoğunluğu (2001-2015)-Analysis of geographical distribution and concentration of technoparks in Turkey (2001-2015). Doğu Coğrafya Dergisi, 21(35), 75-88.
- Frenkel, A. (2007). Spatial distribution of high-rise buildings within urban areas: the case of the Tel-Aviv metropolitan region. Urban Studies, 44(10), 1973-1996.
- Getis, A. (1999). Spatial Statistics. Geographical Information Systems, 1, 239-251.
- Getis, A. (2007). Reflections on spatial autocorrelation. regional science and urban economics,
- Getis, A. & Ord, J. K. (1996). Local Spatial Statistics: An Overview. in P. Longley & M. Batty (Eds.), Spatial Analysis: Modeling in a GIS Environment, (pp. 261–277). Cambridge, UK: GeoInformation International.
- Goodchild, M. F. & Janelle, D. G. (2004). Spatially Integrated Social Science. Oxford University Press.
- Göçer, K. (2015). Türkiye’de tarım üretimindeki değişim dinamiklerinin buğday üretimindeki mekânsal yansımaları. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 25(3), 254268.
- Gök, G. & Gürbüz, O.A. (2021). Evsel katı atık oluşum miktarlarının küresel ve yerel mekânsal otokorelasyon yöntemleri ile incelenmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 1-1.
- Güriş, S. & Çağlayan, T. (2018). Mekânsal Yapı iktisadi büyümeyi etkiler mi: OECD ülkeleri örneği. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), 277-290.
- Kahya, E. & Kalaycı, S. (2004). Trend analysis of streamflow in Turkey. Journal of Hydrology, 289(1-4), 128-144.
- Kalaycı, S. & Kahya, E. (1998). Susurluk havzası nehirlerinde su kalitesi trendlerinin belirlenmesi. Turkish Journal of Engineering and Environmental Science, 22, 503-514.
- Karabulut, M. (2014). Mekânsal İstatistik Teknikleri. Y. Arı, & İ. Kaya içinde, Coğrafya Araştırma Yöntemleri, 433-446.
- Kauhl, B., Heil, J., Hoebe, C. J., Schweikart, J., Krafft, T. & Dukers-Muijrers, N. H. (2015). The spatial distribution of hepatitis C virus ınfections and associated determinants-An application of a geographically weighted poisson regression for evidence-based screening interventions ın hotspots. PloS one, 10(9), e0135656.
- Kaya, K. & Eren, G.T. (2020). Boşanma ve erken boşanmaların artış nedenleri. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 3(9), 708-728.
- Kaya, Ö., Toroğlu, E. & Adıgüzel, F. (2015). 2011 Genel seçimlerinde partilerin aldığı oy oranlarının ilçeler ölçeğinde mekânsal analizi. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Coğrafya Dergisi, 31, 1-13.
- Kemeç, S. & Düzgün, Ş. (2006). Sosyo-demografik yapıdaki mekânsal değişimlerin, mekânsal regresyon teknikleri ile analizi: Eskişehir 2002 genel seçim örneği, İstanbul Teknik Üniversitesi 1. Uzaktan Algılama –CBS Çalıştayı ve Paneli, İstanbul.
- Kervankıran, İ. & Eryılmaz, A.G. (2015). Müzelerin Türkiye turizmindeki yeri nedir? Türkiye’de müze turizminin mekânsal dağılımına genel bir bakış, I. Eurasia International Tourism Congress: Current Issues, Trends, and Indicators (EITOC-2015), 28-30 Mayıs 2015-Konya, s:602-614.
- Kervankıran, İ. & Çuhadar, M. (2017). Türkiye’de İç Turizmin Gelişimi Ve Mekânsal İstatistik Yöntemlerle Analizi. Turizm Akademik Dergisi, 4(2), 1-18.
- Kılıç, R. & Karaman, Y. (2017). Ekonomik kalkınma ve sosyo-ekonomik faktör ilişkisini belirlemeye yönelik mekânsal analiz: Avrasya ülkeleri örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (27), 387-411.
- Kır, İ. & Bülbül, Ö. (2012). İslahiye ilçesinde boşanma olgusu üzerine sosyolojik bir inceleme. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 99-122.
- Koç, T. (2019). Türkiye’de boşanma oranlarını etkileyen faktörlerin Beta Regresyon Modeli ile belirlenmesi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(16), 1111-1117.
- Koenig, W. D. (1998). Spatial autocorrelation in California land birds. Conservation Biology,
- Koenig, W. D. (1999). Spatial autocorrelation of ecological phenomena. Trends in Ecology & Evolution, 14(1), 22-26.
- LaScala, E. A., Gerber, D. & Gruenewald, P. J. (2000). Demographic and environmental correlates of pedestrian ınjury collisions: A spatial analysis. Accident Analysis & Prevention, 32(5), 651-658.
- Lazaro, R., Rodrigo, F. S., Gutiérrez, L., Domingo, F. & Puigdefábregas, J. (2001). Analysis of a 30-year rainfall record (1967–1997) in semi–arid se spain for ımplications on vegetation. Journal of arid environments, 48(3), 373-395.
- Liyun, S., Yang, L. & Xiangwu, P. (2015). Spatial aggregation and spatial-temporal pattern of provincial divorce rate in China. Population Research, 6, 74-84.
- Loftin, C. & Ward, S. K. (1983). A spatial autocorrelation model of the effects of population density on fertility. American Sociological Review, 121-128.
- Lorant, V., Thomas, I., Deliège, D. & Tonglet, R. (2001). Deprivation and mortality: the implications of spatial autocorrelation for health resources allocation. Social science & medicine, 53(12), 1711-1719.
- Mansour, S., Saleh, E. & Al-Awadhi, T. (2020). The effects of sociodemographic characteristics on divorce rates in Oman: spatial modeling of marital separations. The Professional Geographer, 72(3), 332-347. Mathur, M. (2015). Spatial autocorrelation analysis ın plant population: an overview. Journal of Applied and Natural Science, 7(1), 501-513.
- Meder, M. & Gültekin, M. (2012). Türkiye’de 2001-2009 yılları arasındaki boşanma eğilimleri. Hacettepe Üniversitesi Türkiyat Araştırmaları Dergisi 17, 149.
- Menteşe, S. & Tağıl, S. (2016). Spatiotemporal Variation of heavy metals pollution ın the Inegol Plain, Turkey. Journal of Applied Sciences, 16(7), 311.
- Moran, P.A.P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena, Biometrika 37, pp17-23.
- Ord, J. K. & Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: distributional ıssues and an application. Geographical analysis, 27(4), 286-306.
- Önöz, B. & Bayazit, M. (2003). The power of statistical tests for trend detection. Turkish journal of engineering and environmental sciences, 27(4), 247-251.
- Özcan, M. & Küçükönder, M. (2020). Investigation of spatiotemporal changes in the incidence of traffic accidents in Kahramanmaraş, Turkey, Using GIS-Based Density Analysis. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 48(7), 1045-1056.
- Özen, Ü., Çam, H., Aslay, F. & Çam, A. V. (2018). Finansal okuryazarlık düzeyinin belirlenmesi için coğrafi ağırlıklı regresyon yönteminin uygulanması. International Conference on Applied Economics and Finance extended with social sciences. http://earsiv.erzincan.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12432/1654
- Özgür, E.M. & Aydın, O. (2011). Türkiye’de evlilik göçünün mekânsal veri analizi teknikleriyle değerlendirilmesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 9 (1), 29-40.
- Özgür, E.M. (2004). Türkiye’de toplam doğurganlık hızının mekânsal dağılışı. Coğrafi Bilimler Dergisi, 2 (2), 1-12.
- Partal, T. (2002). Türkiye Yağış Verilerinin Trend Analizi, Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Pattison, W.D. (2003). Coğrafyanın dört geleneği. Ege Coğrafya Dergisi, 12 (2),.Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ecd/issue/4881/66950
- Resmi Gazete, 2001. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2001/12/20011208.htm Sayı:24607, Tarih: 8 Aralık 2001 (Erişim tarihi: 10.06.2021)
- Ruktanonchai, C. W., Pindolia, D. K., Striley, C. W., Odedina, F. T. & Cottler, L. B. (2014). Utilizing spatial statistics to ıdentify cancer hot spots: a surveillance strategy to ınform community-engaged outreach efforts. International journal of health geographics,
- Silva, P. R., Rosa, A. M., Hacon, S. S. & Ignotti, E. (2009). Hospitalization of children for asthma in the Brazilian Amazon: trend and spatial distribution. Jornal de pediatria,
- Sokal, R. R., Oden, N.L. & Thomson, B. A. (1998). Local spatial autocorrelation ın biological variables. Biological Journal of the Linnean Society, 65(1), 41-62.
- Su, L., Liang, C., Yang, X. & Liu, Y. (2018). Influence factors analysis of provincial divorce rate spatial distribution in China. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2018.
- Tağıl, Ş. & Menteşe, S. (2012). Zonguldak’ta hava kirliliği Pm10 & So2 ile ilişkili olarak seçilmiş solunum yolu hastalıklarının zamansal ve mekânsal değişimi Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (27) , 3-18 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/baunsobed/issue/50194/646291
- Tağıl, Ş. (2007). Balıkesir’de hava kirliliğinin solunum yolu hastalıklarının mekânsal dağılışı üzerine etkisini anlamada jeo-istatistik teknikler. Coğrafi Bilimler Dergisi, 5(1), 37-56.
- Tobler, W. R. (1970). A computer model simulating urban growth in the Detroit Region. Economic Geography, 46: 234-240.
- TÜİK, 2020. Evlenme ve Boşanma İstatistikleri. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Evlenme-ve-Bosanma-Istatistikleri-2020-37211 www.tuik.gov.tr (Erişim tarihi: 10.06.2021)
- Uslu, Ç.L. (2017). Türkiye’de il bazında milli geliş eşitsizliği ve iller arası coğrafi otokorelasyon: 1992-2013. Sosyoekonomi, 25(34), 197-212.
- Ünal, V. (2013). Geleneksel geniş aileden çekirdek aileye geçiş sürecinde boşanma sorunu ve din. Journal of International Social Research, 6(26).
- Yakar, M. (2012). Spatial analysis of ınternal migration by districts in turkey: 1995-2000 period. Journal of Human Sciences, 9(1), 741-768.
- Yakar, M. (2013). Türkiye’de iller arası net göçlerle sosyo-ekonomik gelişmişlik arasındaki ilişkinin coğrafi ağırlıklı regresyon ile analizi. Ege Coğrafya Dergisi, 22(1), 27-44.
- Yalçın, M. & Kaya, K. (2019). Türkiye’de solunum sistemine bağlı ölüm oranlarının mekansal kümelenmelerinin incelenmesi . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi ,19 (3) , 750-761 . DOI: 10.35414/akufemubid.588916
- Yayla, Ö. & Aktaş, S. G. (2017). Türk mutfağında lezzet bölgelerinin belirlenmesi: Adana- Osmaniye-Kahramanmaraş örneği. 1. Uluslararası Turizmin Geleceği Kongresi (Futourism) Bildiriler Kitabı, 28-30 Eylül, Mersin, 231-241.
- Yıldırım, N. (2004). Türkiye’de boşanma ve sebepleri. Bilig, (28), 59-81.
- Zeybek, H.İ., Çam, H. & Çam, A.V. (2018). Geographic Information Systems based financial risk map of Turkey. Acta Infologica, 2(2), 52-58. https://doi.org/10.30801/acin.354960
