Eğitim süresi uzun illerde doğurganlık düşük: beklenen bir ilişki

Beklentiden ayrılan iller

Genel eğilim ters yönde: doğurganlık hızı sıralamasında üstte olan il, ortalama eğitim süresi sıralamasında genellikle alttadır.

1. Bartın

   • Doğurganlık hızı: 1,09 (81 il içinde 81. sıra)
   • Ortalama eğitim süresi: 8,5 (81 il içinde 69. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 68 basamak

2. Hakkari

   • Doğurganlık hızı: 1,71 (81 il içinde 15. sıra)
   • Ortalama eğitim süresi: 9,6 (81 il içinde 11. sıra)

   İki göstergede de üst sıralarda. Eğilimden uzaklık: 56 basamak

3. Zonguldak

   • Doğurganlık hızı: 1,11 (81 il içinde 77. sıra)
   • Ortalama eğitim süresi: 8,8 (81 il içinde 61. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 56 basamak

4. Çorum

   • Doğurganlık hızı: 1,22 (81 il içinde 62. sıra)
   • Ortalama eğitim süresi: 8,5 (81 il içinde 74. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 54 basamak

5. Giresun

   • Doğurganlık hızı: 1,14 (81 il içinde 72. sıra)
   • Ortalama eğitim süresi: 8,7 (81 il içinde 64. sıra)

   İki göstergede de alt sıralarda. Eğilimden uzaklık: 54 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 32 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

Eğitim ve doğurganlık

Neden bakmaya değer?

Demografide en sağlam bulgulardan biri, özellikle kadınların eğitimi uzadıkça doğurganlığın düşmesidir: evlilik ve ilk doğum ertelenir, çalışma hayatına katılım artar. Bu sayfa illerin ortalama eğitim süresini ve toplam doğurganlık hızını yan yana gösteriyor; il düzeyindeki bir ilişkinin bireyler için aynı şeyi söylemediğini unutmayın.

Kaynakça

• Lutz ve KC (2011). Global Human Capital: Integrating Education and Population. Science(yeni sekme)
• Bongaarts, J. (2003). Completing the fertility transition in the developing world. Population Studies(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.