Competing Risks
Competing Risks, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Eğitim Bilimleri 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?
Competing Risks, 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?
- Eğitim Bilimleri 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?
Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.
Analizi seç. Sol kenardan Competing Risks‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- duration_col:
sure_donem - event_type_col:
ayrilma_nedeni - Kovaryasyonlar:
['yas_kovariat']
Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).
▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.
📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.
📊 Örnek Veri Seti — Eğitim Bilimleri
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, Eğitim Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Egitim_Bilimleri/89_competing_risks_3neden.xlsx
🎬 Senaryo
Bu çalışmada öğrencilerin okuldan ayrılmasında birden fazla rakip neden (separation_cause) olduğunu dikkate alıyoruz; bir öğrenci farklı nedenlerden ayrılabilir ve bu nedenler birbiriyle yarışır. 220 öğrenci için izlenen dönem sayısı (duration_term), ayrılma nedeni (separation_cause), olayın gerçekleşip gerçekleşmediği (event) ve bir eş değişken olarak yaş (age_covariate) kaydedildi. Birden fazla son durumun birbiriyle rekabet ettiği bu yapıda her nedenin kümülatif insidansını doğru tahmin etmek için Rekabet Eden Riskler (Competing Risks) analizi kullanıyoruz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Zaman (süre): duration_term
- Olay: event
- Olay türü (neden): separation_cause
- Ortak değişken (kovaryant): age_covariate
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | duration_term | separation_cause | event | age_covariate |
|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 1.2 | 0.0 | 1.0 | 57.0 |
| 2.0 | 1.8 | 0.0 | 1.0 | 43.0 |
| 3.0 | 3.4 | 1.0 | 0.0 | 57.0 |
| 4.0 | 5.5 | 0.0 | 1.0 | 39.0 |
| 5.0 | 1.0 | 0.0 | 1.0 | 40.0 |
n = 220 · Sütunlar: student_id, duration_term, separation_cause, event, age_covariate
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Bir öğrenci okuldan birden fazla nedenle ayrılabilir: akademik başarısızlık, ekonomik neden ya da nakil — ve bunlar birbirini dışlar (biri olunca diğerleri olamaz). Klasik sağkalım bunu yanlış ele alır; yarışan riskler analizi her ayrılma nedeni için ayrı kümülatif insidans çıkarır. Veride 130 öğrenci hâlâ kayıtlı (sansürlü), diğerleri farklı nedenlerle ayrılmış. Bu çerçeve, “hangi faktör hangi ayrılma nedeninin riskini artırır” gibi soruları doğru yanıtlar. Eğitimde farklı okul-terk yolları olduğunda, yarışan riskler analizi doğru ve bilgilendirici yöntemdir.
⚠ 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 Eğitim Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Competing Risks — video anlatım
Bu analiz, Anestezi ve Reanimasyon alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 4:59 dakikasından başlar.
🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · 🏃 Spor Bilimleri · 🌾 Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
📚 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 →
- American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
- Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
- Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.