Cox Orantısal Hazard Regresyonu

🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · Cox Orantısal Hazard Regresyonu

Cox Orantısal Hazard Regresyonu

Sağkalım · Yarı-parametrik

Cox Orantısal Hazard Regresyonu, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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?

  • Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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):

  • Sure sutunu: sure_yil
  • Olay sutunu (0/1): olay
  • Kovaryans(lar): ['yas_yil', 'stres_skoru', 'bakim_var', 'nem_pct']
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 — Mimarlık, Planlama ve Tasarım

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, Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Peyzaj_Mimarligi/87_cox_death_hazard.xlsx

🎬 Senaryo

Sokak ağacı ölüm riskini çevresel değişkenlerle ilişkilendirip risk oranlarını (HR) elde etmek istiyoruz; Cox regresyonu bu amaç için uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Süre: duration_year
  • Olay: event
  • Kovaryatlar: age_year, stress_score, moisture_pct
  • >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
  • Orantılı tehlike varsayım testi (Schoenfeld): kovaryans başına ki-kare/p; anlamlı sonuç PH varsayımının ihlali demektir, bu durumda zaman-bağımlı etki düşünülmelidir.

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

tree_idage_yearstress_scoremaintenance_presentmoisture_pctduration_yearevent
1.024.048.11.033.92.670.0
2.044.027.00.054.10.730.0
3.035.052.71.076.80.50.0
4.012.020.31.075.73.161.0
5.049.043.21.031.40.51.0

n = 250 · Sütunlar: tree_id, age_year, stress_score, maintenance_present, moisture_pct, duration_year, event

📈 MerQur Çıktısı

COX ORANTISAL HAZARD REGRESYONU SONUCU ───────────────────────────────────────────── Olay = 147 (%58.8) Concordance = 0.570 stress_score: HR = 1.009 p = 0.106 (anlamlı değil) (yaş, nem kovaryatlarıyla)

💬 MerQur Yorumu

Sokak ağaçlarının ölüm riskini çevresel ve fizyolojik değişkenlerle (yaş, stres skoru, nem) Cox regresyonuyla modelledik. Bu modelde stres skoru sınırda anlamsız çıkmıştır (HR = 1.009, p = 0.106) ve concordance 0.57 ile modelin ayırıcılığı mütevazıdır. Bu sonuç da bilgilendiricidir: ağaç ölümü bu değişkenlerle kısmen açıklanmakta, ancak başka faktörler (kök hasarı, altyapı çatışması, vandalizm) de etkili olmaktadır. Cox regresyonu, “olaya kadar geçen süreyi” birden çok yordayıcıyla ilişkilendiren altın standart sağkalım modelidir ve risk oranlarını (HR) verir. Kentsel ağaç ölüm riskini çevresel koşullarla ilişkilendirmek, dirençli tür seçimi ve dikim alanı iyileştirmesi için değerli bir bilgi sağlar.

⚠ 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 Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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 1:42 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (1:42) 📺 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.