YÜKSEK LİSANS TEZİ - Çukurova Üniversitesi

Tablo 3.12. Probit Modelinin Tahmin Edilen Katsayılarına İlişkin Hesaplanan
Test İstatistikleri
Değişkenler
Katsayılar
( β)
Standart
Hatalar
(S.E.)
Olasılık
Değerleri
(Prob.
Value)
C 0.532480 0.279352 0.0566
Marjinal
Etkiler
(M.E.)
CIN 0.367799 0.208574 0.0778 0,062238
CALSURE 0.239216 0.080512 0.0030 0,042989
TEK -0.579464 0.179696 0.0013 -0,067729
EGIT1 0.085374 0.201106 0.6712 0,009979
Tablo probit modelinin tahmin edilen katsayıları için hesaplanan test
istatistiklerini göstermektedir. Burada CIN değişkeni cinsiyeti, CALSURE değişkeni
toplam çalışma süresini, TEK değişkeni tekstil sektörüne ait kukla değişkenini ve
EGIT1 değişkeni de lise ve üzerinde eğitime sahip bireylerin eğitim durumlarını temsil
etmektedir. Sabit sayı % 10, cinsiyet değişkeni %10, çalışma süresi değişkeni %1 ve
tekstil kukla değişkeni de %1 önem düzeylerinde istatistiki açıdan anlamlı ve önemli
bulunmuş iken EGIT1 değişkeni hiçbir önem düzeyinde anlamlı ve önemli
bulunmamıştır. Modelin bağımlı değişkeni firmaların kar veya zarar durumlarına göre
ödedikleri vergi matrahlarıdır. Vergi matrahları firmaların diğer firmalarla rekabet
edebilmelerinin bir göstergesi olarak kullanılmıştır.
Bu tablodaki sonuca göre firmalarda çalışan kadınlar firmaların rekabet etme
güçlerine olumlu yönde bir katkı yapmaktadır. Diğer bir deyişle firmalarda çalışan
kadınların sayısının artması firmaların kar olasılıklarını arttırmaktadır. Bu da onların
sanayi sektöründeki diğer firmalara göre daha rekabetçi olmalarını sağlamaktadır.
Modelde kullanılan değişkenlerin ortalamasından hesaplanan marjinal etkiye göre ise,
çalışanların kadın olması firmaların kar olasılığını %6,2238 oranında arttırmaktadır.
Çalışmada, toplam çalışma süresinin ya da deneyimin istatistiki olarak hem çok
anlamlı hem de pozitif işarete sahip bir katsayıya sahip olduğu bulunmuştur. Yani
firmalarda çalışanların toplam çalışma süresi arttıkça diğer bir deyişle çalışanların
88