Cox Orantısal Hazard Regresyonu

🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · Cox Orantısal Hazard Regresyonu

Cox Orantısal Hazard Regresyonu

Sağkalım · Yarı-parametrik

Cox Orantısal Hazard Regresyonu, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Fen Bilimleri ve Matematik alanına ait örnek veri seti üzerinde analizin nasıl uygulandığı, MerQur çıktısının nasıl görüneceği ve APA 7 formatında nasıl raporlanacağı temsilî olarak gösterilmiştir.

🎯 Ne işe yarar?

Cox Orantısal Hazard Regresyonu, ilgili veri türü için gerekli tüm varsayım kontrollerini (normallik, varyans homojenliği, vb.) arka planda otomatik uygular ve sonuçları açık bir tablo + grafik ile sunar. APA 7 standardında otomatik yorumlama, Cohen’s d/η²/R² gibi etki büyüklükleri ve %95 güven aralıkları raporlanır.

📌 Ne zaman kullanılır?

  • Fen Bilimleri ve Matematik alanına ait ölçümlerin istatistiksel analizinde
  • Akademik yayın için APA 7 uyumlu sonuç tabloları üretmek için
  • Hipotez sınama ve karar verme süreçlerinde
  • Lisans / yüksek lisans / doktora tezlerinde uygun yöntem seçimi sonrasında

📐 Varsayımlar

  • Uygun ölçek — Değişkenler analizin gerektirdiği ölçek düzeyinde (nominal/ordinal/aralık/oran) olmalı
  • Bağımsız gözlemler — Gözlemler birbirinden bağımsız bireylerden gelmiş olmalı
  • Yeterli örneklem — Analiz için minimum n gereksinimi karşılanmalı
  • Aykırı değer kontrolü — Aykırı değerler tespit edilip değerlendirilmeli

Varsayımlar bozulursa MerQur otomatik olarak non-parametrik veya sağlam (robust) alternatife yönlendirir.

🛠 MerQur’da Nasıl Yapılır?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Cox Orantısal Hazard Regresyonu‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • duration_col: sure_yil
  • event_col: olay
  • Kovaryasyonlar: ['yas', 'risk_1', 'risk_2', 'risk_3']
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.

📊 Örnek Veri Seti — Fen Bilimleri ve Matematik

ℹ Not: Aşağıdaki senaryo, MerQur çıktısı ve yorum, gerçek örnek veri seti MerQur’da çalıştırılarak elde edilmiştir. Kendi verinizdeki sayısal sonuçlar farklılık gösterecektir; buradaki amaç analizin uçtan uca nasıl kurgulandığını ve yorumlandığını göstermektir.

🎬 Örnek Dosya

Bu analiz, Fen Bilimleri ve Matematik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Fen_Matematik/87_cox_event.xlsx

🎬 Senaryo

Olay riskini sürekli yordayıcılarla Cox modeliyle inceliyoruz; sansürlü sürede çok yordayıcı için Cox uygun bir yöntemdir.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Süre: duration_year
  • Olay: event
  • Yordayıcı(lar): age
  • Yordayıcı(lar): risk_1
  • Yordayıcı(lar): risk_2
  • Yordayıcı(lar): risk_3
  • Gelişmiş parametreler (formda opsiyonel): Orantılı tehlike varsayım testi (Schoenfeld) — kovaryans başına ki-kare/p; anlamlı = PH ihlali, zaman-bağımlı etki düşünün.

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

sample_idagerisk_1risk_2risk_3duration_yearevent
1.051.05.061.042.180.51.0
2.079.01.340.068.960.51.0
3.068.01.160.027.150.51.0
4.060.01.551.065.40.51.0
5.044.09.470.044.640.50.0

n = 250 · Sütunlar: sample_id, age, risk_1, risk_2, risk_3, duration_year, event

📈 MerQur Çıktısı

COX ORANTISAL HAZARD REGRESYONU SONUCU ───────────────────────────────────────────── Concordance = 0.577 yordayıcılar (HR): age=1.004 (p=0.53), risk_1=0.995 (p=0.86), risk_2=0.777 (p=0.14), risk_3=1.007 (p=0.12) süre: duration_year, olay: event (hiçbiri tek başına anlamlı değil)

💬 MerQur Yorumu

Olay riskini sürekli yordayıcılarla (yaş, risk_1..3) Cox modeliyle inceledik: bu örneklemde hiçbir yordayıcı tek başına anlamlı çıkmadı (en yakını risk_2: HR = 0.78, p = 0.14), concordance 0.58 (zayıf-orta ayırma). Cox regresyonu, sansürlü süre verisinde birden çok yordayıcının “olay zamanı” üzerindeki etkisini tehlike oranı (HR) olarak verir; temel tehlikenin şekli hakkında varsayım yapmaz. Laboratuvarda ve biyolojide olay riskini belirleyen etkenleri saptamada altın standarttır; burada belirleyici etken bulunamadı.

⚠ Sık Yapılan Hatalar

  • Veri tipini yanlış belirlemek (örn. kategorik değişkeni numerik olarak yüklemek)
  • Varsayım kontrollerini atlayıp doğrudan p-değerine bakmak
  • Etki büyüklüğünü raporlamamak — APA 7 hem p hem etki büyüklüğü ister
  • Çoklu karşılaştırmada Tip I hatası düzeltmesi (Bonferroni/Tukey) yapmamak
  • n yetersiz olduğunda non-parametrik alternatife geçmemek

📹 Video Anlatım

Bu analizin Fen Bilimleri ve Matematik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Cox Regresyon — video anlatım

Bu bölüm, Sağkalım Analizi videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 1:33 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (1:33) 📺 Tüm videolar

📚 Bu Analizi Yaptıysanız MerQur’u Atıf Yapın

MerQur’u kullanarak bilimsel bir çalışmada bu analizi gerçekleştirdiyseniz, akademik atıf zorunluluğu kapsamında lütfen aşağıdaki atfı kullanın (APA 7):

Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001

BibTeX, RIS, EndNote ve İngilizce karşılığı için: tüm atıf formatları →

Kaynaklar:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.