Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7():46-468, 017 Karaelmas Fen ve Mühendsl Dergs Derg web sayfası: http://fbd.beun.edu.tr Araştırma Maales Gelş tarh / Receved : 17.01.017 Kabul tarh / Accepted : 07.03.017 Üç Yönlü Kontenans Tablolarında Log-Lneer Model le İş Kazası Verlernn İncelenmes Investgaton of Wor Accdent Data usng a Log-Lnear Model for Three Way Contngency Tables Funda Erdugan 1*, Ayça Hatce Türan 1 İstatst Bölümü, Fen Edebyat Faültes, Kırıale Ünverstes, Kırıale, Türye İstatst Bölümü, Fen Edebyat Faültes, Afyon Kocatepe Ünverstes, Afyonarahsar, Türye Öz İş azaları temelde çalışanların sağlığını ve daha ler boyutta hayatını etleyen durumlar gb algılanmataysa da ço boyutlu olara etler ortaya oymata, frmaların ş sürellğn, vermllğn ve atma değer üretmn de seteye uğratmatadır. İş azaları ve ortaya oyduğu etler nhayet üle eonomsnde hem ş gücü hem üretm hem de atma değer aybına sebebyet vermetedr. Bu çalışmanın amacı, 015 yılında ülemzde ayıt altına alınmış ş azalarını, log-lneer analz yöntemn ullanara setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenleryle nceleme, değşenlern ategorler arasında bağımlılı yapılarını en y açılayan statstsel olara anlamlı br model önermetr. Araştırma sonucunda üç değşenn de ş azası sılığını açıladığı saptanmıştır. Cnsyet değşen çn ere çalışanlar, setör değşen çn nşaat setörü, ş göremezl değşen çn se 1 gün ategors ş azası sılılarını belrleyc nteltedr. Madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde azalar ere çalışanlarla, nşaat setörü 0-4 gün ş göremezl süreleryle, ş göremezl sürelernn 0-4 gün ategorler ere çalışanlarla ön plana çımatadır. Anahtar Kelmeler: İş azaları, İş sağlığı ve güvenlğ, Kaza statstler, Log-lneer analz Abstract Although wor accdents are perceved as stuatons affectng employees health and ther lves at a more advanced level, they cause multdmensonal effects and nterrupt the busness contnuty of frms, productvty and value-added producton. Wor accdents and ther effects fnally cause loss of busness power, producton, and value-added. The am of ths study s to examne the wor accdents recorded n our country n 015 n terms of varables ncludng sector, gender and ncapacty duraton usng a log-lnear analyss method and to suggest a statstcally sgnfcant model that explans the dependences among the categores of varables best. As a result of the study, t s determned that the frequency of wor accdent s explaned by the three varables. The ndcators of the frequency of wor accdent are determned as male employees for the varable gender, constructon sector for the varable sector and 1 day category for the varable ncapacty duraton. In respect of varables and categores, accdents n mnng and quarryng, electrcty, gas, steam, water, sewage and constructon sectors are remarly seen among male employees, constructon sector wthn 0-4 day categores of ncapacty duraton, and 0-4 day categores of ncapacty duraton among male employees. Keywords: Wor accdents, Occupatonal health and safety, Accdent statstcs, Log-lnear analyss 1. Grş Kalte avramı her alanda sağlanması gereen açınılmaz br olgudur. Son yıllarda ülemzde ş sağlığı ve güvenlğ (İSG) onusunda da altey artırma adına br farındalı yaratılmaya başlanmıştır. 01 de getrlen 6331 sayılı İSG anunu le şartları sağlama veya mevcut şartları yleştrme adına somut adımlar atılmıştır. İş azasının çeştl tanımları *Sorumlu yazarın e-posta adres: ferdugan@gmal.com Funda Erdugan orcd.org/0000-0001-7199-6413 Ayça Hatce Türan orcd.org/0000-000-4375-9733 mevcut olmala brlte 5510 sayılı sosyal sgortalar ve genel sağlı sgortası anununun 13. maddesnde bu avramın tanımı açı olara yapılmıştır. Bu maddeye göre sgortalı çalışanı yürütmete olduğu ş nedenyle hemen veya sonrasında bedenen veya ruhen engell hale getren olay ş azası olara tanımlanablr. İş azalarının nedenler, bçm, sılığı, başa ülelerle ıyaslanması vs. çeştl araştırmaların temel onusu olmuştur. Lteratürde yer alan çalışmalardan bazıları şunlardır. Aybe vd. (003) çalışmasında, ten personeln ş azası geçrme nedenler le azaların önlenmesne yönel görüşlern
ncelemş ve azalarda üç öneml fatör olara çalışanların eğtm yeterszlğ, ş yernn düzenszlğ ve çalışanların şne özen göstermemesn belrlemştr. Baradan (006) çalışmasında Türye nşaat setörünün şç sağlığı ve ş güvenlğ açısından bulunduğu durum, yürürlüte olan yönetmeller, lgl urumlar ve yapılan uygulamaları ncelemştr. İlhan vd. (006) br büyü şehrde çalışan temzl şçlernn sosyodemograf özelller ve çalışma oşulları le ş azaları ve mesle hastalıları sılığının belrlenmesne yönel çalışmıştır. Özan ve Emroğlu (006) hastane sağlı çalışanlarına hzmet veren hastane sağlı ve güvenl omtesnn şlevlern, hastanelerde tehle ve rsler de aydınlataca bçmde ncelemştr. Camurt (007) ş azalarının başlıca nedenler olara gösterlen şyer çalışma sstemn, ergonom yapıyı ve şyer fzsel fatörlern açılamıştır. Yılmaz (009) üreselleşmenn ş azası ve mesle hastalılarına etsn ncelemş, olumsuz etlern azaltma çn önerler getrmştr. Kormaz (011) çalışmasında mya sanaynde görülen ş azaları ve mesle hastalılarının nedenlern belrlemeye yönel çalışmıştır. Kapaste ullanım oranı le mya sanaynde ş azaları arasında lşy regresyon analz le ncelemş bu değşen arasında %10 anlamlılı düzeynde poztf yönlü br lş olduğunu belrlemştr. Ceylan (011) çalışmasında Türye genelnde meydana gelen azaları genel aza sılı değer, sürel ş göremezl aza sılı değer, ölümlü aza sılı değer gb çeştl ıyaslama ölçütlern ullanara Türye le çeştl gelşmş üleler arşılaştırmıştır. Karadenz (01) Dünya da ve Türye de ş azaları ve mesle hastalılarını sosyal oruma yönüyle brlte değerlendrmştr. Yuarıda bazı örneler verlen lgl lteratürün çoğunda onunun daha ço tanımlayıcı statstlerle değerlendrldğ görülmetedr. Bu çalışmanın amacı, setör değşen, cnsyet değşen ve ş göremezl süres değşen çn üç yönlü ontenans tablolarını oluşturup ler statstsel yöntemlerden log-lneer analz yöntemn ullanara ele alınan değşenler le statstsel açıdan anlamlı br model oluşturma ve yorumlamatır. Bu amaç doğrultusunda öncelle log-lneer analz yöntem ele alınmış, sonrasında se modeln ullanımı SGK (Sosyal Güvenl Kurumu) statst yıllılarından elde edlen verlerle br uygulama le detaylı olara açılanmıştır.. Gereç ve Yöntem Belrl br amaç doğrultusunda çersnde rasgelel barındıran canlı, nesne, süreç veya olaylardan gözlem, deney, anet vs. yolu le elde edlen değerlere statstsel ver denr. Elde edlen ver le beraber ullanılan ölçeğn şel, uygulanması düşünülen statstsel analze yön veren temel öğelern başında gelr. Ver ncel (quanttatve) ve ntel (qualtatve) olara ye ayrılır. Kesl ncel veya ntel değşenler ategor değşen olara sınıflandırılır. Kategor değşen nomnal veya ordnal ölçme düzeyne sahptr. Ölçüm değerler nomnal ölçe türüne sahp olan değşen düzeyler, düzeylern arasında brbrne göre br sıralama, üstünlü veya belrl br düzenn olmadığı ategorler çerr. Ordnal ölçe türüne sahp değşenn düzeylernde se bazı çsel sıralamalara sahp ategorler mevcuttur. Kategorlerne ayrılmış değşenlere göre toplanan verlerde, her br hücreye (gözeye) aç tane gözlemn düştüğü sayım yoluyla belrlenr. Bu nedenle ategor ver, freans vers olara da smlendrlr (Özdl 009, Howell 010, Öztür 011, Çlan 013). Ölçümü yapılaca olan onu veya daha fazla ategor değşen üzernde çapraz sınıflandırıldığında, ategorlern çeştl ombnasyonları çn sılı tabloları ontenans tablosu (olumsallı tablosu) olara adlandırılır. Bu tablolar genellle ategor değşenler arasında lşlern ortaya çıarılmasında ullanılır (Agrest 1990, Çlan 013). Br başa fade le br değşenn dğer br değşenn her br sevyesnde dağılımını gösteren br ontenans tablosu oluşturma yoluyla, lglenlen değşenn dağılımının başa değşenlere bağlı olup olmadığının belrlenmesnde ullanılır (Howell 010). Bnom, Posson, Multnomnal ve Çarpım- Multnomnal dağılımları ontenans tablolarının analznde en sı ullanılan dağılımlardır (Chrstensen 1997). Loglneer modeller ço yönlü ontenans tablolarında bağımlılı yapılarının analznde ullanılan br araçtır (Brzeznsa 013). Bu modeller hücrelerde freansların değşenlern ategorlerne ne adar bağlı oldularını ortaya oyan modeller olup Posson ve Multnomnal dağılımlı ver yapısına uygundur. Kontenans tablolarında sayım verlernn Posson dağıldığı durumda hücrelerde freansların brbrnden bağımsız olduğu abul edlren, Multnomnal dağılım durumunda se hücrelern brbrnden bağımsız olmadığı abul edlmetedr (Çlan 013). Log-lneer modeller Posson dağılımına sahp ver çn genelleştrlmş doğrusal modellern özel br durumudur. Log-lneer analz veya daha fazla değşen arasında oşullu lşnn, ontenans tablosu çnde hücre freanslarının doğal logartması alınara analz edldğ yönlü ontenans tablolarının gelştrlmş haldr. Bu modellerle ncelenen tüm değşenler yanıt değşenler olara ele alınmatadır. Başa br deyşle, bağımsız ve bağımlı değşen ayrımı yapılmamatadır. Bu nedenle, loglneer modeller yalnızca değşenler arasında lş yapısını ortaya oyar ( Jeansonne 017). Log-lneer analzde, I# J# K boyutlu üç yönlü ontenans tablosunda üç değşen çn doymuş model çarpım bçmn- Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468 463
de olası tüm etler m = hx A xxx B C AB x AC x BC x = 1,..., I; = 1,..., J; = 1,..., K şelnde çerr. Burada m belenen hücre freanslarıdır. (1) le verlen eştlğn her taraftan doğal logartması alındığında B log m AB AC BC ^ h = m+ m A C + m + m + m + m + m + m () bçmnde toplamsal eştl elde edlr. Burada log^m h A belenen hücre freansının logartmasını, m genel ety, m A değşennn. düzeynn etsn, m B B değşennn. C düzeynn etsn, m C değşennn. düzeynn etsn, AB m. düzeyde A ve. düzeyde B değşenlernn etleşmn, AC m. düzeyde A ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn, BC m. düzeyde B ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn, m se. düzeyde A,. düzeyde B ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn göstermetedr. Ayrıca model çn A / m / / B C = m = m = 0 / / / / / / / / / (1) AB AB AC AC BC BC m = m = m = m = m = m = 0 (3) m = m = m = 0 ısıtları sağlanmatadır (Agrest 1990, Olmuş ve Erbaş 01, Brzeznsa 013). yönlü ontenans tablosu çn ana et ve etleşm termlernn sayısı ( -1) değerne eşttr. Bu fade se lglenlen değşen sayısı arttığında verye uyablece olası model sayısının da hızla artacağına şaret etmetedr. Üç yönlü br ontenans tablosu çn se 8 farlı olası model mevcuttur (Lawal 003). Verye uygun olan model belrleren amaç olası tüm modeller çersnden daha az parametreye, etleşm termne sahp yan doymuş modelden daha sade br model belrlemetr. Çünü doymuş model çn gözlenen hücre freansları le belenen hücre freansları tam br uyum çnde olacatır. Log-lneer modeln uyum ylğ genellle Pearson test I J K f statstğ veya G = / // f Inc m F şelnde G = 1 = 1 = 1 olablrl oran statstğ ullanılara belrlenr. f üç yönlü ontenans tablosu çn gözlenen hücre sayılarını, F se E^f h şelnde belenen hücre freanslarını göstermetedr. Büyü G değerler, modeln verye ço y uymadığını ve dolayısıyla modeln reddedlmes geretğn göstermetedr. K-are bağımsızlı testnde, değşenlern bağımsız olduğunun öne sürüldüğü H 0 hpoteznn reddedlmes statstsel olara anlamlılığa şaret eder. Anca, çapraz tabloyu açılayan veryle en y uyuma sahp log-lneer model bulmaya çalışıren, hpotezde ler sürülen model abul etmey belerz. Dolayısıyla log-lneer modelde ullanılan strate K-are bağımsızlı testnden farlıdır (Brzeznsa 013). ve G test statstler değerler genellle yaındır. Daha ço üçü hücre sayıları varlığında farlılı gösterrler (Fenberg ve Manrque Valler 01). Mevcut serbestl derecelerne göre G değer daha büyüse, belenen freanslar gerçe hücre değerlernden o adar uzalaşır ( Jeansonne 017). Model ıyaslamalarında Atn n (1979) önerdğ fatörlü modele arşı ( - l) fatörlü model etlernn önemnn test edldğ yöntem ullanılablr (Lawal 003). Bu yöntemde sd serbestl dereces olma üzere T sd = sd- sd1 çn T G = Gmod el1 - Gmod el farı ncelenr. G mod el daha yüse dereceye sahp modele at olablrl oran test statstğnn değern, G mod el 1 se ç çe geçmş modele at olablrl oran test statstğnn değern göstermetedr. T G statstsel anlamda öneml bulunmadığı tadrde ç çe geçmş model doymuş modelden daha ötü değldr ( Jeansonne 017). Uyum ylğ ncelemesnde ullanılan başa br rter de Aae nn (1974) önerdğ Aae blg rterdr (Aae s Informaton Crteron, AIC) ve AIC = G - sd şelnde fade edlr. Başa br blg ölçümü se BIC = G - sd ln(n) eştlğ le verlen Bayes blg rter (Bayesan Informaton Crteron, BIC) dr. En üçü AIC ve BIC değerl model en y model olara belrlenr (Lawal 003, Brzeznsa 013). Varyans analz ve regresyon analznde R ve R ad değerler modellern uyumunu ncelemede sılıla ullanılan avramlardır. Bu ölçümler log-lneer modellerde de model uyumunda ullanılır (Chrstensen 1997). R değer G R = 1 - eştlğ le tanımlanır. Burada G G lgl model 0 çn olablrl test statstğ, G 0 se bağımsız model çn olablrl test statstğ değerdr. Düzeltlmş R ad değer G / ^ q- rh Rad = 1 - eştlğ le elde edlr. Burada q G 0/( q- r0 ontenans tablosunda hücre sayısı, r ve r 0 lgl modellern serbestl derecelern göstermetedr (Aşan 1999). 3. Uygulama Log-lneer analz le verye uyan model seçm yöntemnn ele alındığı bu çalışmanın uygulaması olara 015 yılında sgortalı çalışanların geçrdğ ş azası verler ullanılmıştır. Bu verler Sosyal Güvenl Kurumu nun yayınladığı 015 yılına at statst yıllılarından temn edlmştr (SGK 015). Çzelge 1 de çalışmada ullanılan değşenler ve ategorler yer almatadır. TÜİK (Türye İstatst Kurumu) tarafından sunulan 013 yılına at İş Kazası ve Mesle Hastalıları İstatstlerne göre azaların setörel bazda dağılımı ncelendğnde en büyü payı %10,4 le madencl 464 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468
ve taş ocaçılığı setörü, %5, le eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü, %4,3 le nşaat setörü ve %3,3 le malat sanay setörü almıştır (TÜİK 013). Setörel bazda bu dağılım date alınara, 015 yılına at verlern ncelenmesnde eonom faalyet sınıflandırması çn yalnızca bu dört ategor ele alınmıştır. İl aşamada ncelenen ver çn tanımlayıcı statstler elde edlmştr. Cnsyete göre setörlerde ş azaları ncelendğnde, madencl ve taş ocaçılığı setöründe gerçeleşen ş azalarının %98,9 una, eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setöründe azaların 97,6% sına, nşaat setöründe azaların %99,3 üne ve malat sanay setöründe azaların %85,5 ne ere çalışanlar maruz almıştır. Setörlere göre ş göremezl süreler ncelendğnde, 1 gün strahatın en ço alındığı setör malat setörüdür (%73,5), malat setörünü sırasıyla madencl ve taş ocaçılığı (%16,), nşaat (%7,9) ve eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü (%,4) tap etmetedr. Bu sıralama ş göremezl süresnn, 3 ve 4 gün olduğu durumlarda da aynıdır. Anca 5 gün strahatın en ço alındığı setör malat setörüdür (%61,9), malat setörünü sırasıyla nşaat (%18,), madencl ve taş ocaçılığı (%16,9) ve eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü (%3) tap etmetedr. Cnsyete göre ş göremezl süreler ncelendğnde, ş azası maruzyet yaşayan ere çalışanların %45 5 gün, % s 4 gün, %7 s 3 gün, %5,1 gün, %3,1 1 gün strahat almata, %37,8 strahat almamatadır. İş azası maruzyet yaşayan adın çalışanların %36 sı 5 gün, %, s 4 gün, %8,3 ü 3 gün, %6,1 gün, %4,4 ü 1 gün strahat almata, %43 ü strahat almamatadır. Çzelge de, ş azalarının, setör (S), cnsyet (C) ve ş göremezl süres (İ) değşenlerne göre dağılımını açılama amacıyla oluşturulan olası log-lneer modeller yer almatadır. Tüm ana etler ve etleşm termlern çeren doymuş model tabloda [SCİ] adıyla bulunmatadır. Doymuş modelde, gözlenen freanslar le arşılı gelen belenen freanslar eşt olacağından modele lşn olablrl oranı G değer 0,000 olara elde edlmş ve modeln verye müemmel uyduğu görülmüştür. Bu durum belenen br durumdur. İl olara elde edlen doymuş model, anlamlı olmayan etler ortaya çıarara, verye ends adar y uyan daha bast modellern belrlenmesnde ılavuz rolü üstlenr (Howell 010). Bu yüzden brnc adımda modelden SCİ üçlü etleşm term çıartılara, [SC][Sİ][Cİ] l etleşm termlern çeren model elde edlmştr. [SC][Sİ][Cİ] model le doymuş model çn T G = G6SC@ 6SIo@ 6CIo@ -G6SCIo @ farı ncelenere olablrl oranı G değerler arşılaştırıldığında, T G =18,15-0,00 = 18,15 (15-0 = 15 serbestl derecel) değer elde edlr. 18,151 00515, ; =4,996 olduğundan G değernde düşüşün anlamlı olmadığı görülmetedr. Verye Çzelge 1. Değşenler ve ategorler. Değşen Düzey Değşen Düzey Değşen Düzey Madencl ve taş ocaçılığı=1 0 gün=1 Ere=1 1 gün = Setör Eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon= Cnsyet İş göremezl gün=3 (S) İnşaat=3 (C) süres (İ) 3 gün=4 Kadın= 4 gün=5 İmalat=4 5+ gün=6 Çzelge. Olası tüm modellere at sonuçlar. Model SD Lelhood Oranı p Pearson K-Kare p AIC BIC R R ad [S][C][İ] 38 1686,70 0,00 13981,9 0,00 1610,7 15830,88 0 0 [SC][İ] 35 5371,84 0,00 5195,14 0,00 5301,84 495,01 0,670 0,7463 [Sİ][C] 3 11457,6 0,00 8971,5 0,00 11411,6 11181,73 0,965 0,7186 [S][Cİ] 33 15801,4 0,00 13339,46 0,00 15735,4 15405,58 0,098 0,353 [SC][Cİ] 30 4886,56 0,00 4755,91 0,00 486,56 456,706 0,7 0,8333 [SC][Sİ] 0 54,76 0,00 540,6 0,00 50,76 30,857 0,9667 0,9881 [Sİ][Cİ] 18 1097,34 0,00 835,31 0,00 10936,34 10756,43 0,363 0,7754 [SC][Sİ][Cİ] 15 18,15 0,6 17,37 0,30-11,85-161,777 0,9989 0,9997 [SCİ] 0 0,00-0,00-0 0 1 1 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468 465
y uyan modelde SCİ üçlü etleşm termne geresnm yotur. Bu durum da en y modelmz, tüm ana etler ve yönlü etleşm termlern çeren [SC][Sİ][Cİ] model olara güncellememz sağlar. Bundan sonra, tüm yönlü etleşm termler modelden çıartılara arşılaştırmalara devam edlmetedr. SC, Sİ ve Cİ yönlü etleşm termlernn her brnn çıarılmasının modelde anlamlı farlılı yarattığı gözlenmetedr. Bu nedenle bu termlern modelden çıartılmaması gerer. Model arşılaştırmaları çn olablrl oranı G değerlernn elde edlmesnn yanı sıra Çzelge de AIC, BIC, R ve R ad değerlerne de yer verlmştr. [SC][Sİ][Cİ] model çn sunulan AIC, BIC değerlernn en üçü, R ve R ad değerlernn se en büyü olduğu görülmetedr. Gözlenen freanslar le uygun görülen modele at elde edlen belenen freanslar arasında far yan model artıları modeln ne adar y br model olduğunu göstermetedr (Çlan 013). [SC][Sİ][Cİ] modelnn artılarına baıldığında mutla değerce en büyü standartlaştırılmış artı 3,163 olara bulunmuştur. Bu değer de ontenans tablosunun hücre sayısına göre maul sınırlarda almatadır. Şel 1 de düzeltlmş artılara lşn normal olasılı grafğ verlmştr. Bu graften artıların normal dağılımdan sapma göstermedğ görülmetedr. Dolayısıyla model artıları da [SC][Sİ][Cİ] modeln destelemetedr. Sonuç olara çalışılan ver grubu çn en y model log(m ) = Sabt + Cnsyet+Setör + İş göremezl süres + (Cnsyet *Setör) + (Cnsyet *İş göremezl süres) + (Setör *İş göremezl süres) şelnde bulunmuştur. Olası tüm modellern çnde ver le en y uyuma sahp model [SC][Sİ][Cİ] olara belrlendten sonra, parametrelere at tahmnler Çzelge 3 te sunulmatadır. Çzelge 3 ten görüldüğü üzere, oyu ren le gösterlen değerler p < 0,05 oşulunu sağladığından bu lş termler önemldr ve oluşturulan log-lneer modelde yer almalıdır. Standartlaştırılmış parametre tahmnler, değşenlern düzeyler arasında bağımlılı yapısını gösteren öneml br ölçüttür (Çlan 013). Tabloda her br ana et çn sahp olduğu düzey sayısının 1 esğ, etleşm termlernde se lgl değşen düzeylernn 1 eslernn çarpım sayısı adar parametre tahmn değerlernn dolayısıyla standartlaştırılmış parametre tahmnlernn yer aldığı görülmetedr. Hesaplanmayan parametre tahmn değerler, parametrelern toplamının 0 olması ısıtından yararlanılara bulunablmetedr (Öncel ve Erdugan 015). Buna göre ana etlerden setör değşennn malat ategors çn parametre tahmn değer 13,143 olara bulunmuştur. Cnsyet*ş göremezl süres l etleşmler ncelenrse ere*5+ gün ş göremezl süres parametre tahmn değer 1,707 olara, adın*0 gün ş göremezl süres parametre tahmn değer 0,439 olara hesaplanablr. Standartlaştırılmış parametre tahmnler date alınara ana etler arasında en büyü değern cnsyet değşennn ere ategorsne at olduğu görülmetedr. Yan üç değşen arasında cnsyet değşen hücre freanslarını belrleyen en öneml fatördür. İstatstsel açıdan anlamlı l etleşm termlernn standartlaştırılmış parametre tahmnlerne baıldığında nşaat setöründe gerçeleşen azaların yne cnsyetn ere ategorsne bağımlı olduğu; nşaat setöründen sonra cnsyet değşennn ere ategorsne bağımlılığının en fazla madencl ve taş ocaçılığı setöründe olduğu söyleneblr. İş azasına maruz aldığı gün çalışmaya devam edenler genelde ere çalışanlardır. Bu durumun en fazla rastlandığı setörler se sırasıyla nşaat, madencl ve taş ocaçılığı setörlerdr. 4. Sonuç ve Tartışma Güvenl olmayan oşullar ve davranışlar her yıl bnlerce çalışanın yaralanma, saatlanma, hastalanma gb ş göremezl haller ya da ölümüyle sonuçlanmatadır. Bu yüzden yasalar oluşturma, ş güvenlğ eğtmlerne verlen önem artırma, ş yerlernn/çalışanların denetmlern yapma, şyerlernde yasalara uyulmasını sağlama, uymayanlara yönel yaptırımları artırma onuları önemldr. Bu çalışmada ş azası sılığının setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenlernn ategorlerne bağımlılığı araştırılara bu onulara fayda sağlanması amaçlanmatadır. 015 yılında, ülemzde ayıt altına alınmış, setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenlerne göre sınıflandırılmış Şel 1. Düzeltlmş artılar çn normal olasılı grafğ. 466 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468
Çzelge 3. [SC][Sİ][Cİ] model çn parametre tahmnler. Parametre Tahmn Standart 95% GüvenAralığı Z P Hata Alt Sınır Üst Sınır Constant 8,565 0,014 67,940 0,000 8,538 8,591 [Cnsyet = 1],009 0,015 138,553 0,000 1,981,038 [IsGoremez = 1] 0,170 0,018 9,39 0,000 0,134 0,06 [IsGoremez = ] -,090 0,041-50,930 0,000 -,170 -,009 [IsGoremez = 3] -1,771 0,036-49,76 0,000-1,841-1,701 [IsGoremez = 4] -1,457 0,031-46,646 0,000-1,518-1,396 [IsGoremez = 5] -,794 0,057-49,41 0,000 -,905 -,683 [Setor = 1] -3,849 0,064-60,59 0,000-3,974-3,73 [Setor = ] -4,901 0,088-55,954 0,000-5,073-4,730 [Setor = 3] -4,393 0,069-63,864 0,000-4,58-4,58 [Setor = 1] * [Cnsyet = 1],668 0,064 41,831 0,000,543,79 [Setor = ] * [Cnsyet = 1] 1,980 0,086,916 0,000 1,810,149 [Setor = 3] * [Cnsyet = 1] 3,86 0,068 47,985 0,000 3,15 3,40 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 1] -0,439 0,00 -,171 0,000-0,478-0,400 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = ] -0,410 0,045-9,171 0,000-0,498-0,33 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 3] -0,303 0,038-7,86 0,000-0,378-0,7 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 4] -0,311 0,034-9,7 0,000-0,377-0,45 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 5] -0,44 0,061-4,001 0,000-0,363-0,14 [Setor = 1] * [IsGoremez = 1] -0,46 0,017-4,408 0,000 -,460-0,39 [Setor = 1] * [IsGoremez = ] -0,163 0,040-4,08 0,000 -,41-0,085 [Setor = 1] * [IsGoremez = 3] -0,188 0,033-5,677 0,000 -,53-0,13 [Setor = 1] * [IsGoremez = 4] -0,190 0,09-6,566 0,000 -,47-0,133 [Setor = 1] * [IsGoremez = 5] -0,01 0,049-0,53 0,800 -,108 0,083 [Setor = ] * [IsGoremez = 1] 0,518 0,030 17,431 0,000 0,460 0,576 [Setor = ] * [IsGoremez = ] -0,38 0,093-3,53 0,000-0,509-0,146 [Setor = ] * [IsGoremez = 3] 0,104 0,063 1,644 0,100-0,00 0,8 [Setor = ] * [IsGoremez = 4] 0,09 0,057 0,504 0,614-0,083 0,141 [Setor = ] * [IsGoremez = 5] -0,053 0,106-0,497 0,619-0,60 0,155 [Setor = 3] * [IsGoremez = 1] 0,535 0,014 38,415 0,000 0,508 0,56 [Setor = 3] * [IsGoremez = ] -0,944 0,053-17,808 0,000-1,048-0,840 [Setor = 3] * [IsGoremez = 3] -0,480 0,036-13,360 0,000-0,550-0,409 [Setor = 3] * [IsGoremez = 4] -0,336 0,030-11,30 0,000-0,394-0,78 [Setor = 3] * [IsGoremez = 5] -0,581 0,059-9,89 0,000-0,697-0,465 ş azası sayıları log-lneer analz yardımıyla ncelendğnde, setör*cnsyet, setör*ş göremezl süres, cnsyet*ş göremezl süres etleşmler öneml bulunmuştur. Dğer br deyşle, ş azası sılı dağılımında cnsyet, ş göremezl süres ve setör değşenlernn her br dğerleryle lşldr. Bu durumda, ş azaları, bell br setörde bell br cnsyette ya da bell br ş göremezl süresyle ön plana çımata, bell br ş göremezl süres bell br cnsyetle ön plana çımatadır. Madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde ş azalarının ere çalışanlarla lgl olduğu görülmetedr. Betmleyc statstler ncelendğnde de, madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde ere çalışanlarda, ş azasına maruzyetn daha fazla olduğu görülmetedr. Bu durum, bu setörlern büyü br ısmının Çalışma ve Sosyal Güvenl Baanlığı tarafından belrlenen adınların çalıştırılamayacağı ağır ve tehlel şler çermesyle açılanablr. Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468 467
Ayrıca, ş göremezl süres değşennn 0-4 gün ategorler le ere çalışanlar arasında da bağımlılı olduğu görülmetedr. Setör ve ş göremezl süres değşenlernn ategorler arasında bağımlılı ncelendğnde, madencl ve taş ocaçılığı setörü 0-3 gün ş göremezl süreleryle, eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü 0-1 gün ş göremezl süreleryle, nşaat setörü 0-4 gün ş göremezl süreleryle ön plana çımatadır. Dahası değşenlern her brnn te başına dağılımı da önemldr. Çalışanların cnsyetler, ş göremezl sürelernde ve setörlernde farlılılar ş azası sılığını açılamatadır. Cnsyet değşen çn ere çalışanlar, setör değşen çn nşaat setörü, ş göremezl değşen çn se 1 gün ategors ş azası sılılarında belrleyc olmatadır. İş azaları oldutan sonra çözüm arama yerne alınaca oruyucu önlemlerle azaların önüne geçlmes hem breysel çıar hem de ülemz eonoms çıarı açısından faydalı olacatır. Özellle nşaat setörü ş sağlığı ve güvenlğ onusunda daha ço blglendrlmel, alınaca oruyucu önlemlerle çalışanın sağlığının yanı sıra şverenn de yüünün öneml ölçüde azalacağı onusunda blnçlenme sağlanmalıdır. 5. Kaynalar Agrest, A. 1990. Categorcal data analyss, John Wley, NY, 691 pp. Atn, M. 1979. A smultaneous test procedure for contngency tables. App. Stat., 8: 33-4. Aae, H. 1974. A new loo at the statstcal model dentfcaton. IEEE Trans. Autom. Contr. 19(6): 716-73. Aşan, Z. 1999. Ço boyutlu ontenans tablolarında log lnear ve correspondence analznn brlte ullanımı ve br uygulama. Dotora Tez, Osmangaz Ünverstes 113 s. Aybe, A., Güvercn, Ö., Hurştoğlu, Ç. 003. Ten personeln ş azalarının nedenler ve önlenmesne yönel görüşlernn belrlenmes üzerne br araştırma. KSÜ Fen ve Müh. Derg., 6(): 91-100. Baradan, S. 006. Türye nşaat setöründe ş güvenlğnn yer ve gelşmş ülelerle ıyaslanması. DEÜ Müh. Fa. Fen ve Müh. Derg., 8(1): 87-100. Brzeznsa, J., 013. Model selecton methods n log-lnear analyss, Acta Unverstats Lodzenss Fola Oeconom., 85: 107-114. Camurt, MZ. 007. İşyer çalışma sstem ve şyer fzsel fatörlernn ş azaları üzernde ets. TÜHİS İş Huuu ve İtsat Derg., 0(6): 80-106. Ceylan, H. 011. Türye de ş azalarının genel görünümü ve gelşmş ülelerle ıyaslanması. Int. J. Eng. Res. Dev., 3(): 18-4. Chrstensen, R. 1997. Log-lnear models and logstc regresson, NY, Sprnger, 484 pp. Çlan, A. 013. Sosyal Blmlerde Kategor Verlerle İlş Analz, Pegem Aadem, 199 s. Fenberg, SE., Manrque-Valler, D. 01. Log lnear model methods, In: Keneth, R., Saln S. [eds.], Modern Analyss of Customer Surveys. UK: John Wley & Sons, 17-8. Howell, DC. 010. Statstcal methods for psychology. Cengage Learnng, 768 pp. İlhan MN., Kurtcebe AÖ., Duruan E., Koşar L. 006. Temzl şçlernn sosyodemograf özelller ve çalışma oşulları le ş azası ve mesle hastalığı sılığı. Fırat Ünv. Sağ. Bl. Derg., 0(6): 433-439. Jeansonne, A. 017. Loglnear Models, http://userwww.sfsu.edu/ efc/classes/bol710/loglnear/log%0lnear%0models.pdf (Erşm tarh Oca 017) Karadenz, O. 01. Dünya da ve Türye de İş Kazaları ve Mesle Hastalıları ve Sosyal Koruma Yeterszlğ. Çalışma ve Toplum, 3(34): 15-7. Kormaz, O. 011. Türye mya sanaynde şç sağlığı ve ş güvenlğ. ZKÜ Sosyal Bl. Derg., 7(14): 19-144. Lawal, B. 003. Categorcal data analyss wth SAS and SPSS applcatons, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Assocates, 561 pp. Olmuş, H., Erbaş, S. 01. Analyss of traffc accdents caused by drvers by usng Log-lnear models. PROMET-Traffc Trans., 4(6): 495-504. Öncel, SY., Erdugan, F. 015. Kontenans tablolarının analznde log-lneer modellern ullanımı ve sgara bağımlılığı üzerne br uygulama. Saarya Ünv. Fen Bl. Ens. Derg., 19(): 1-35. Özdl, Ö. 009. Kurum ültürü şlevlernn ço yönlü ontenans tabloları le ncelenmes. Yüse Lsans Tez, İstanbul Ünverstes 17 s. Özan, Ö., Emroğlu, N. 006. Hastane sağlı çalışanlarına yönel şç sağlığı ve ş güvenlğ hzmetler. CU Hemşrel Y.O. Derg., 10(3): 43-51. Öztür, F. 011. Olasılı ve İstatstğe Grş I. Gaz Ktabev, Anara 45 s. SGK 015. http://www.sg.gov.tr/wps/portal/sg/tr/urumsal/ statst/sg_statst_ylllar TÜİK 013. http://www.tu.gov.tr/prehaberbultenler.do?d= 16118 Yılmaz, F. 009. Küreselleşme Sürecnde Gelşmete Olan Ülelerde ve Türye de İş Sağlığı ve Güvenlğ. Uluslararası İnsan Blm. Derg., 6(1): 45-7. 468 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468