Doğurganlık hızı ile 65 yaş ve üstü nüfus arasındaki ilişki

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

   Zaman içinde: iki gösterge de Türkiye için yan yana kondu. İller arasında: 81 il. İl düzeyindeki bir ilişki kişiler ya da haneler için geçerli olmayabilir.

   Dönem

   2007–2025 arasında 19 ortak 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?

   Zaman serilerinde ardışık dönemler birbirine bağlıdır ve iki seri ortak bir eğilim taşıyabilir. Bu sayfa düzeyleri değil yıllık değişimleri karşılaştırır (Pearson korelasyonu) ve anlamlılığı etkin gözlem sayısıyla hesaplar; mevsimsellik, seri kırılmaları ve gecikmeli etkiler ayrıca incelenmelidir.

   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.