Geri Dön

Ceza terimli yapısal eşitlik modeli ile aşı kabulünü etkileyen faktörlerin incelenmesi

Investigation of factors affecting vaccine acceptance with regularized structural equation modeling

  1. Tez No: 981679
  2. Yazar: GÖZDE MENEVŞEOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN GÜLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Aşı tereddüdü, komplo teorileri, sağlık sistemi güvensizliği, RegSEM, LASSO, Vaccine hesitancy, conspiracy theories, health system distrust, RegSEM, LASSO
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Aşı tereddüdü, Dünya Sağlık Örgütünün işaret ettiği çok boyutlu ve karmaşık bir olgudur. Bireylerin karar süreçlerinde hem rasyonel hem de irrasyonel dinamikler rol oynamakta olup bu durum aşı kabulünü de etkilemektedir. Bu çalışmada aşı kabulünü etkileyen faktörler incelenmiştir. Sağlık çalışanları, hastalara doğrudan temasları nedeniyle enfeksiyon riski yüksek bir grup olarak bu araştırmanın evrenini oluşturmuştur. Literatürde aşı tereddüdünün belirleyicileri incelenirken çok değişkenli modellerin sınırlı kullanımı göze çarpmaktadır. Bu çalışma, sağlık çalışanlarının aşı kabulüne yönelik tutumlarını etkileyen psikososyal ve bilişsel faktörleri“Ceza Terimli Yapısal Eşitlik Modeli”(CTYEM-RegSEM) ile ele alarak alan yazına hem kuramsal hem metodolojik katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Araştırmanın evrenini Adana İl Sağlık Müdürlüğü'ne bağlı sağlık çalışanları oluşturmuştur. Basit rastgele örnekleme yöntemiyle toplanan veriler, 554 katılımcıdan elde edilen sosyodemografik form ile altı tutum ölçeği (Aşı Tereddüdü Ölçeği, Genel Komplo Teorilerine İnanç Ölçeği, Bilim İnancı Ölçeği, Sosyal Medya Kullanım Ölçeği, Sağlık Sistemlerine Güvensizlik Ölçeği, Bilgi Okuryazarlığı Ölçeği) aracılığıyla derlenmiştir. Model kurulumu aşamasında yalnızca RegSEM-LASSO yöntemi uygulanmıştır. Zayıf ilişkiler sıfırlanarak yalnızca güçlü yollar korunmuştur. Model uyumu CFI, RMSEA ve SRMR indeksleri ile değerlendirilmiş ve komplo teorilerine inanç, sistem güveni ve aşı tereddüdü arasındaki ilişki yapısını netleştirmiştir. Elde edilen bulgular, ilgili veri seti için CTYEM'in klasik yapısal eşitlik modellerine kıyasla hem model sadeliğini hem de yorumlanabilirliği artırdığını göstermektedir. Çalışma sonuçları, sağlık iletişiminde bireysel bilgi düzeyinin ötesinde kurumsal güveni pekiştiren stratejilerin aşı kabulünü desteklemede daha etkili olacağını ortaya koyarak, hem akademik hem de uygulamalı alanda yol gösterici niteliktedir.

Özet (Çeviri)

Vaccine hesitancy is a complex and multidimensional phenomenon, as emphasized by the World Health Organization. Both rational and irrational dynamics play a role in individuals' decision-making processes, which in turn influence vaccine acceptance. This study investigates the factors affecting vaccine acceptance. Healthcare workers, due to their direct contact with patients, represent a high-risk group and were selected as the study population. In the literature, the use of multivariate models to examine the determinants of vaccine hesitancy remains limited. This study aims to contribute both theoretically and methodologically by analyzing the psychosocial and cognitive factors influencing healthcare workers' attitudes toward vaccine acceptance using the Penalized Structural Equation Model (RegSEM). The study population consists of healthcare professionals affiliated with the Adana Provincial Health Directorate. Data were collected from 554 participants through simple random sampling, using a sociodemographic form and six attitude scales: Vaccine Hesitancy Scale, General Conspiracy Beliefs Scale, Belief in Science Scale, Social Media Use Scale, Distrust in Health Systems Scale, and Information Literacy Scale. During model construction, only the RegSEM-LASSO method was applied. Weak associations were eliminated, preserving only strong pathways. Model fit was assessed using CFI, RMSEA, and SRMR indices, clarifying the structural relationships between conspiracy beliefs, system trust, and vaccine hesitancy. The findings indicate that RegSEM improves both model simplicity and interpretability compared to traditional structural equation models. The results suggest that strategies reinforcing institutional trust—beyond individual knowledge levels—may be more effective in promoting vaccine acceptance. This study offers guiding insights for both academic research and practical public health communication.

Benzer Tezler

  1. Yumurta iç kalite özelliklerinin tahmininde çoklu bağlantı problemi ve istatistiksel çözüm önerileri

    Multicollinearity problem and statistical solution approaches in predicting egg internal quality traits

    ÖMER FARUK KARAOKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Biyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. MUSTAFA ŞAHİN

  2. Çevrenin uluslararası ceza hukuku bağlamında korunması: Uluslararası bir suç olarak ekokırım

    Protection of the environment in the context of international criminal law: Ecocide as an international crime

    EKREM YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    HukukSelçuk Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZERRİN SAVAŞAN

  3. Derin öğrenme yöntemleri ile akciğer grafilerinde patoloji sınıflandırılması

    Classification of pathologies in chest x-rays using deep learning techniques

    BURCU OLTU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    BiyomühendislikBaşkent Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERNA DENGİZ

  4. Türkiye'de kadın istihdamının tahmininde yeniden örneklemeye dayalı regresyon yaklaşımı

    A resampling-based regression approach for the estimation of female labor force participation in Türkiye

    HİDAYET AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İstatistikBitlis Eren Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİYE ESRA AKYÜZ

  5. Directional regularization based variational models for image recovery

    Görüntü onarımı için yön güdümlü düzenlemeye dayalı varyasyonel modeller

    EZGİ DEMİRCAN TÜREYEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK