Cox regresyon modelinde oransal Hazard varsayımının incelenmesi

Sağ kalım analizi terimi, belirli bir zaman dilimde belirli bir olaya kadar geçen süreyi kaydettiğimiz verilerin analizini ifade eder. Olay genellikle "başarısızlık" olarak adlandırılır ve zamanın uzunluğu "başarısızlık zamanı" olarak adlandırılır. Bireylerin sağ kalım süreleri arasındaki fark, parametrik olmayan Kaplan-Meier yöntemi, yarı parametrik yaşam tablosu yöntemine ve parametrik yöntemlere göre analiz edilebilir. Ek olarak, sağ kalım üzerindeki değişkenleri modellemek için en yaygın yaklaşım Cox regresyon (orantısal tehlikeler) modelidir. Ancak Cox regresyon modelini kullanmak için orantılı tehlike varsayımının sağlanması gerekmektedir. Sağ kalım analizinde kullanılan yöntemler, günümüzde biyoloji, mühendislik, tıp, kalite kontrol ve finans alanında kredi riski modellemesi gibi birçok yerde uygulanmaktadır. Türkiye'de ulaşım alanında sağ kalım analizinin uygulanması çok yaygın değildir. Bu çalışmada. 2012-2014 yılları arasında İzmir ESHOT (Elektrik, Su, Havagazı, Otobüs ve Troleybüs) genel müdürlüğünden şoförlerin yaptığı kazalardan alınan gerçek bir veri seti kullanılmıştır. Sonuç değişkeni, ilk kaza gerçekleşene kadar geçen süre olan sağ kalım süresidir. Açıklayıcı değişkenler, kazanın yapıldığı bölge, trafik sıkışıklığı, otobüsün kapasitesi, yolcu sayısı, durak sayısı, otobüs türü, şoförün yaşı ve şoförün deneyimidir. Cox regresyon modelinde oransal hazard varsayımı "log(-log) grafiği", "Schoenfeld artık grafikleri", "beklenen gözlenen grafikleri", "Arjas grafikleri" ve "zamana bağlı açıklayıcı değişken method" yöntemleri kullanılarak incelenmiştir.