Az çocuk doğan illerin nüfusu daha yaşlı: beklenen bir ilişki

Beklentiden ayrılan iller

Genel eğilim ters yönde: doğurganlık hızı sıralamasında üstte olan il, ortanca yaş sıralamasında genellikle alttadır.

1. Bayburt

   • Doğurganlık hızı: 1,19 (81 il içinde 66. sıra)
   • Ortanca yaş: 33,4 (81 il içinde 60. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 44 basamak

2. İstanbul

   • Doğurganlık hızı: 1,14 (81 il içinde 71. sıra)
   • Ortanca yaş: 35,0 (81 il içinde 53. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 42 basamak

3. Ankara

   • Doğurganlık hızı: 1,11 (81 il içinde 78. sıra)
   • Ortanca yaş: 36,4 (81 il içinde 45. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 41 basamak

4. Kastamonu

   • Doğurganlık hızı: 1,28 (81 il içinde 46. sıra)
   • Ortanca yaş: 43,3 (81 il içinde 3. sıra)

   İki göstergede de üst sıralarda. Eğilimden uzaklık: 33 basamak

5. Sinop

   • Doğurganlık hızı: 1,25 (81 il içinde 51. sıra)
   • Ortanca yaş: 44,0 (81 il içinde 1. sıra)

   İki göstergede de üst sıralarda. Eğilimden uzaklık: 30 basamak

Bu iller nasıl seçildi?

İller iki göstergede ayrı ayrı sıralandı (1. sıra en yüksek değer; 81 il, 2025); eşit değerli iller sıranın ortalamasını alır. Ters eğilimde bir göstergedeki sıra ötekinde tersten sayılır; iki sıra arasında kalan fark, ilin genel eğilimden uzaklığıdır. En az 21 basamak uzaklaşan 14 il var; listede en uzak 5 tanesi. Bu farklar, istatistik ayrıntılarındaki sıra korelasyonunu (Spearman ρ) tam uyumdan uzaklaştıran en büyük katkılardır; başka bir hesap ya da düzeltme yapılmadı.

Yöntemin ayrıntısı

Demografik dönüşüm

Neden bakmaya değer?

Demografik dönüşüm kuramına göre ölüm ve doğum hızları düştükçe nüfusun yaş yapısı yaşlanır. Türkiye’nin illeri bu dönüşümün farklı aşamalarında; sayfadaki grafikler doğurganlığı ve ortanca yaşı iller arasında yan yana gösteriyor.

Kaynakça

• Lee, R. (2003). The Demographic Transition: Three Centuries of Fundamental Change. Journal of Economic Perspectives(yeni sekme)

Olası açıklamalar

Bu ilişkiyi araştırmak isterseniz

Bu sayfadaki ilişki bir sonuç değil, araştırılmaya değer bir hipotez önerisidir. Bir araştırma genellikle şu yolu izler:

1. Bir soru ve hipotez kurun.

   Veriye bakmadan önce neyi, neden merak ettiğinizi yazın. Hangi mekanizma iki göstergeyi birbirine bağlıyor olabilir; hipotez yanlışsa veride ne görürdünüz? Bu sayfa size bir soru verebilir, cevabı vermez.

2. İki göstergenin aynı ölçekte olup olmadığına bakın.

   Yayım sıklığı, coğrafi düzey ya da kapsam farklıysa iki seri aynı olguyu anlatmıyor olabilir. Bu çiftin durumu:

   Yayım sıklığı

   İkisi de yıllık yayımlanıyor.

   Coğrafi düzey

   İller arasında: 81 il. İl düzeyindeki bir ilişki kişiler ya da haneler için geçerli olmayabilir.

   Dönem

   İki göstergenin il değerleri aynı döneme ait: 2025.

   Kapsam

   İki seri de göstergenin toplamı.

3. Gerekirse daha ayrıntılı veri isteyin.

   Bu sayfa yalnız TÜİK’in yayımladığı özet tabloları kullanır. Kişi, hane ya da işyeri düzeyindeki ham veriye (mikro veri) ve daha alt düzey kırılımlara TÜİK’in mikro veri sürecine başvurarak ulaşılır: araştırmacı başvurur, talep uygun bulunursa TÜİK ile bir protokol imzalanır ve veri bu protokolün kurallarıyla kullanılır.

   TÜİK’te mikro veriye erişim(yeni sekme)

4. Yöntemin varsayımlarını kontrol edin.

   Bir katsayı tek bir sayıdır ve grafiğin yerini tutmaz. Önce iki göstergenin grafiklerine bakın: ilişki tekdüze mi, tek bir gözlem ya da birkaç uç il sonucu sürüklüyor mu?

   İller arasında sıralamaların benzerliği ölçülür (Spearman sıra korelasyonu). İller bağımsız gözlem değildir: komşu iller birbirine benzer (mekânsal otokorelasyon) ve bu sayfa bunu düzeltmez. İl düzeyindeki bir benzerlik kişiler için aynı şeyi göstermez.

   Yöntemin ayrıntısı

5. Korelasyonun nedensellik olmadığını unutmayın.

   Birlikte hareket eden iki gösterge, ikisini birden etkileyen üçüncü bir etkenden ya da rastlantıdan kaynaklanabilir. Neden-sonuç sorusu uygun bir araştırma tasarımı ve çoğu zaman daha ayrıntılı veri ister.