Jamovi ile Emeklilik ve Sosyal Güvenlik Veri Analizi

Emeklilik ve sosyal güvenlik sistemleri, bir ülkenin ekonomik sürdürülebilirliği, toplumsal adalet duygusu ve nesiller arası dayanışma dengesi açısından kritik öneme sahiptir. Nüfusun yaşlanması, kayıt dışı istihdam, prim tahsilatındaki dalgalanmalar, bireysel emeklilik fonlarının getirilerindeki oynaklık, erken emeklilik baskısı ve işgücü verimliliğindeki farklılaşma gibi çok boyutlu değişkenler; bu sistemlerin hem mali dengelerini hem de bireylerin refah düzeylerini doğrudan etkiler. Bu kadar karmaşık bir yapıyı anlamlandırmak için, araştırmacıların esnek, şeffaf ve tekrarlanabilir veri analizi akışlarına ihtiyaçları vardır.
Bu bağlamda, açık kaynak yapısı ve kullanıcı dostu arayüzü ile jamovi, emeklilik ve sosyal güvenlik verilerinin temizlenmesi, görselleştirilmesi, modellerle test edilmesi ve raporlanması için güçlü bir istatistiksel çalışma ortamı sunar. Bu yazıda, jamovi ile emeklilik ve sosyal güvenlik analizinin nasıl kurgulanabileceğini; değişken tanımlarından hipotez kurmaya, modelleme seçeneklerinden politika simülasyonlarına kadar uçtan uca bir araştırma tasarımı içinde ele alacağız. Metin boyunca gerçek hayattan örnek olaylar, uygulamalı analiz akışları ve raporlama ipuçları paylaşılacaktır.

1) Araştırma Sorunsalının Çerçevesi

İlk adımda, araştırma soru(su)nu netleştirmek gerekir: “Emeklilik yaşındaki artış, sistemin aktüeryal dengesini nasıl etkiler?” “Prim gün sayısı ile emeklilikteki gelir ikamesi (replacement rate) arasındaki ilişki nedir?” “Kayıt dışı istihdam oranı arttığında sosyal güvenlik açıkları ne ölçüde büyür?” Bu soruların her biri, veri gereksinimini ve model tercihini belirler. Jamovi’de çalışmaya başlamadan önce ölçülebilir göstergeler tanımlanır: yaş, cinsiyet, prime esas kazanç (PEK), toplam prim günü, emeklilik yaşı, emekli aylığı, hanehalkı harcaması, fon getirisi, katkı payı, işgücü statüsü gibi değişkenler. Böylece analiz adımları, “hangi soru için hangi istatistik?” mantığıyla ilerler.

2) Veri Kaynakları ve Etik Hususlar

Emeklilik ve sosyal güvenlik araştırmalarında idari kayıtlar, hanehalkı anketleri, fon getirileri ve makroekonomik göstergeler birlikte kullanılır. Veri mahremiyeti esastır: Kimlikler maskeleme, anonimleştirme ve güvenli depolama gerektirir. Jamovi, yerel dosyalardan (CSV, XLSX, SAV, ODS vb.) veri alma ve veri dönüşümlerini kayıt altına alma kolaylığı sağlar. Böylece etik kurallar ve tekrarlanabilirlik ilkeleri birlikte yürütülür.

3) Jamovi’de Veri Temizleme ve Değişken Dönüşümleri

İlk çalışma sayfasında hatalı girilmiş gözlemler, aykırı değerler, eksik veriler saptanır. Örneğin, emeklilik yaşı değişkeninde 20 gibi gerçek dışı değerler “data filter” ve “compute” araçlarıyla elenir ya da ayarlanır. PEK değerleri enflasyona göre reel hale getirilir; nominal–reel ayrımı analizin mihenk taşıdır. Jamovi’nin Transform ve Computeözellikleri ile log-dönüşümleri, standartlaştırma ve kategorik gruplama işlemleri tıklanabilir bir akışta belgelenir.

4) Tanımlayıcı İstatistikler: Görsel Keşif

Emekli aylığı dağılımının kutu grafikleri, yaş gruplarına göre prim günü histogramları, cinsiyete göre emeklilik yaşının yoğunluk eğrileri ilk bakışta veri yapısını anlatır. Jamovi’nin Exploration ve Descriptives modülleri; medyan, IQR, çarpıklık, basıklık gibi özetleri ve ilişkileri (ör. kovaryans, korelasyon) hızla üretir. Bu aşamada verideki asimetri ve kuyruk riskleri tespit edilirse, sonraki modelleme stratejisi buna göre ayarlanır.

5) Hipotez Tasarımı ve Test Mantığı

Araştırma hipotezleri ölçülebilir ve çürütülebilir olmalıdır. Örnek:

• H0: Prime esas kazançtaki %1’lik artış, emekli aylığında anlamlı bir artışa yol açmaz.

• H1: Prime esas kazançtaki %1’lik artış, emekli aylığını artırır.
  Jamovi’de parametrik (t-testi, ANOVA) ya da parametrik olmayan (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) testler; örneklem dağılımı kabul ve varsayımlarına göre seçilir. Varsayımlar (normallik, varyans homojenliği) Assumption Checks ile sınanır.

6) Korelasyon ve Regresyon ile İlişki Analizi

Emekli aylığı (bağımlı değişken) ile prim günü, PEK, emeklilik yaşı, fon getirisi gibi belirleyiciler arasındaki ilişkiler korelasyon ve çoklu doğrusal regresyonla incelenir. Jamovi’de Regression → Linear Regression arayüzü; katsayı tahminleri, güven aralıkları, VIF (çoklu doğrusal bağlantı) ve artık (residual) diyagnostiklerini üretir. Bu sayede “hangi değişkenin marjinal etkisi daha yüksek?” sorusuna sayısal yanıt verilir.

7) Lojistik Modeller ve Uygulama Örneği

Bazı sonuçlar kategoriktir: “Bireyin emeklilikte yoksulluk sınırının altında/üstünde kalması” gibi. Bu durumda lojistik regresyon uygundur. Jamovi’de Regression → Logistic Regression ile odds ratio’lar (olasılık oranları) ve etki büyüklükleri raporlanır. Örneğin, “Ek katkı payı yatıranların yoksulluk riskinin %X daha düşük olduğu” bulgusu politika önerileri açısından yol göstericidir.

8) Panel ve Kesitler: Kohort Karşılaştırmaları

Emeklilik davranışları kohortlara göre değişebilir: 1970–1980 doğumlular ile 1990–2000 doğumluların prim günleri ve emeklilik yaşları farklılaşabilir. Jamovi’de kohort bazlı alt örneklemler oluşturup karşılaştırmalı tanımlayıcılar ve regresyonlar çalıştırmak, kuşaklar arası farkları görünür kılar. Ayrıca bölgesel (şehir/kır), sektör (kamu/özel) ya da kayıtlı/kayıt dışı ayrımları politika hedeflemesinde granüler içgörüler üretir.

9) Emeklilikte Gelir İkamesi ve Refah Göstergeleri

Emeklilikte gelir ikamesi oranı (replacement rate) bireyin çalışma dönemi gelirinin ne kadarını emekli aylığında ikame edebildiğini söyler. Jamovi’de emekli aylığı / ortalama çalışma geliri oranını hesaplayıp, farklı gelir dilimleri için karşılaştırmalar yapılabilir. Sonuçlar kutu grafikleri, violin grafikleri ve güven aralıklı ortalama fark grafikleri ile sunulur.

10) Duyarlılık Analizleri: Senaryo Düşüncesi

Politika değişiklikleri—örneğin emeklilik yaşının 2 yıl artması ya da prim gününün %10 yükseltilmesi—çıktılara nasıl yansır? Jamovi’de “Compute” ile parametreli senaryolar yaratılır; her senaryo için beklenen emekli aylığı, ikame oranı ve bütçe etkisi yeniden hesaplanır. Basit ancak sistematik “what-if” tabloları, karar vericilere sezgisel bir harita sunar.

11) Fon Getirileri, Volatilite ve Bireysel Emeklilik

BES katılımcıları için fon getirileri ve volatilite (oynaklık) kritik önemdedir. Jamovi’de getiri serilerinin ortalaması, standart sapması, minimum–maksimum aralığı ve şok dönemlerindeki davranışı görselleştirilir. Risk–getiri profiline göre katılımcı segmentleri tanımlanabilir ve “yaşa göre risk azaltma” yaklaşımının sonuçları karşılaştırılabilir.

12) Kayıt Dışı İstihdamın Etkileri

Kayıt dışı istihdam, prim tabanını daraltır, sistemin finansmanını zorlar. Jamovi ile bölgeler/meslekler bazında kayıt dışılık oranları çıkarılıp, prim gelirlerindeki kayıp tahmin edilebilir. Lojistik modellerle “kayıt dışı olma olasılığını” artıran faktörler (düşük eğitim, sektör, firmaların ölçeği vb.) analiz edilerek hedefli teşvik önerileri geliştirilebilir.

13) Örnek Olay: Erken Emeklilik Baskısı

Bir sektörde yoğunlaşan erken emeklilik taleplerinin bütçeye etkisi, jamovi’de basit bir fark-öncesi/sonrası (pre-post) tasarım ile görülebilir. Karar öncesi ve sonrası döneme ait prim gelirleri ve aylık bağlama istatistikleri karşılaştırılarak, maliyet artışının bileşenleri ayrıştırılır. Bu bulgu, kademeli geçiş programları ve hedefli dengeleme primleri gibi çözümlere veri sağlar.

14) Örnek Olay: Demografik Yaşlanma ve Aktüeryal Denge

Yaşlı nüfus oranının artışı, bağımlılık oranını yükseltir. Jamovi’de yaş bağımlılık oranı ile sosyal güvenlik açığı arasındaki ilişki korelasyon/ regresyon üzerinden ölçülür. Bulgular, doğurganlık, göç ve işgücüne katılım politikalarının birlikte ele alınması gerektiğini vurgular.

15) Uygulamalı Akış: Jamovi’de Adım Adım

1. Veri Alma: CSV/Excel’den emeklilik mikro verisi + makro gösterge tablosu içe aktarılır.

2. Temizleme: Eksikler işaretlenir, istisna değerler incelenir.

3. Türetme: Reel ücret, ikame oranı, katkı payı oranı gibi yeni değişkenler hesaplanır.

4. Keşif: Dağılımlar ve korelasyonlar görselleştirilir.

5. Model: Doğrusal/lojistik regresyon ile temel hipotezler test edilir.

6. Senaryo: Emeklilik yaşı/prim günü varyasyonlarıyla “what-if” tabloları.

7. Rapor: Sonuçlar tablo+grafikler halinde, açık yorumlarla dışa aktarılır.

16) Raporlama, Yorumlama ve Politika Dili

Jamovi, sonuç tablolarını açık ve tekrarlanabilir biçimde sunar. Ancak teknik çıktıları politika diline çevirmek ayrı bir beceridir: Katsayıların “etki büyüklüğü” olarak anlatılması, belirsizliklerin (güven aralıkları) şeffaf paylaşımı, sınırlılıkların dürüstçe belirtilmesi ve uygulanabilir önerilerin netleştirilmesi gerekir.

17) Sınırlılıklar ve Sağlamlık Kontrolleri

Örneklem temsiliyeti, ölçüm hataları, geriye dönük veri uyumsuzlukları ve nedensellik kısıtları tartışılmadan güçlü öneriler yapılamaz. Jamovi’de alt örneklemlerle tekrar analiz, farklı fonksiyonel biçimler (log, etkileşim terimleri) ve duyarlılık testleriyle sağlamlık artırılır.

Emeklilik ve sosyal güvenlik sistemlerinin sürdürülebilirliği, yalnızca bir mali denge probleminden ibaret değildir; aynı zamanda insan onuruna yaraşır bir yaşam standardının, toplumsal dayanışmanın ve kuşaklar arası adaletin somutlaştığı bir kamusal sözleşmedir. Bu sözleşmenin sağlıklı işlemesi; emeklilik yaşından prim gününe, katkı payı oranlarından fon yönetimine, kayıt dışı istihdamla mücadeleden istihdamın niteliğini artırmaya kadar çok boyutlu bir politika setinin birbirini tamamlayan şekilde tasarlanmasına bağlıdır.

Bu geniş tasarım alanında jamovi, araştırmacı, denetçi, fon yöneticisi ve politika yapıcı için hem teknik hem iletişimsel bir “köprü” işlevi görür. Teknik açıdan bakıldığında, jamovi’nin kullanıcı dostu arayüzü ve güçlü istatistiksel modülleri, veri temizleme ve dönüştürmeden keşifsel analize, hipotez testlerinden regresyon ve lojistik modellere uzanan bir süreklilik sunar. Bu süreklilik, özellikle idari kayıt verileri ile hanehalkı mikro verisinin eşleştirilmesi gibi hata üretmeye açık süreçlerde, adımların şeffaf ve tekrarlanabilir biçimde kayda geçirilmesini mümkün kılar. Ara yüzün görsel doğası ise, karmaşık tabloları anlaşılır grafiklere dönüştürerek bulguların kurum içi paylaşımını ve paydaş iletişimini kolaylaştırır.
Sosyal güvenlik analizinin özünde, “riskin paylaşımı” ve “zaman tercihi” gibi iki temel kavram vardır. Birey, çalışma yaşamı boyunca ödediği primler ve olası bireysel tasarruflarıyla gelecekteki tüketimini güvenceye alır; devlet ise bu sürecin adil, kapsayıcı ve sürdürülebilir işlemesini sağlayacak çerçeveyi kurar. Burada jamovi’nin katkısı, soyut ilkeleri somut ölçütlere bağlamasıdır: Gelir ikamesi oranı, yoksulluk riski, katkı–getiri dengesi, kuşaklar arası transferler, kayıt dışılık olasılığı gibi göstergeler; jamovi üzerinde hem tek tek hem de birlikte ele alınarak sayısal bir hikâyeye dönüştürülebilir.

Bu hikâyeyi güçlendiren unsur, senaryo ve duyarlılık analizleridir. Emeklilik yaşını iki yıl artırdığımızda, toplam aylık bağlama dinamikleri nasıl değişiyor? Prim gününü %10 yükselttiğimizde, düşük gelir grubunun sisteme erişimi ve ikame oranı ne ölçüde etkileniyor? Fon getirilerinde yaşanan bir standart sapma artışı, emekli yoksulluğu olasılığını ne kadar yukarı iter? Jamovi üzerinde tasarlanan “what-if” tabloları; karmaşık matematiksel ayrıntılara boğulmadan, karar vericilerin gözüne doğrudan hitap eden net karşılaştırmalar sağlar. Bu sayede, mali disiplin ile sosyal kapsayıcılık arasında daha ince ayarlı bir denge kurulabilir.

Elbette, hiçbir model gerçekliğin eksiksiz bir kopyası değildir. Veri kalitesi, zaman serisi tutarlılığı ve ölçüm hataları; çıkarımlarımızı daima belirli bir belirsizlik bandı içinde tutar. Bu noktada jamovi’nin sunduğu varsayım kontrolleri, alt örneklem analizleri ve etkileşim terimleri gibi araçlar, bulguların sağlamlığını sınamak için pratik bir çerçeve sunar. Bulgular, yalnızca istatistiksel anlamlılıkla değil; etki büyüklüğü, politik uygulanabilirlik ve dağılımsal adaletölçütleriyle birlikte değerlendirilmelidir.
Politika düzeyinde önerilerimiz üç zeminde buluşur:

1. Sistem Mimarisi: Prim tabanını genişleten, kayıt dışılıkla mücadeleyi güçlendiren ve esnek emeklilik seçeneklerini kademeli geçiş prensibiyle sunan yapı taşları.

2. Bireysel Güçlenme: Finansal okuryazarlık programları, yaşa duyarlı fon dağılımı rehberliği, düşük gelir gruplarına hedefli katkı eşleştirmeleri.

3. Yönetişim ve Şeffaflık: Fon yönetiminde maliyet–getiri şeffaflığı, bağımsız denetim ve performans kıyaslamaları; jamovi çıktılarının kamuoyuna anlaşılır infografiklerle aktarılması.
   Son kertede, emeklilik ve sosyal güvenlik analizinin başarısı; teknik doğruluk ile toplumsal meşruiyetin kesişiminde yatar. Jamovi, bu kesişimi “görünür” kılan bir ortak dil üretir: Veriyi düzenli bir hikâyeye dönüştürür, hikâyeyi sayılarla temellendirir, sayıları ise insanların gündelik yaşamına değen bir politika diline tercüme eder. Bu yazıdaki akış, kurumunuzda ya da araştırma projenizde doğrudan uygulanabilecek bir yol haritası sunar: veriyi güvenle içeri alın, temizleyin, keşfedin; hipotezlerinizi test edin; senaryoları kıyaslayın; sonuçları şeffaf biçimde raporlayın. Böylece, bugünün katkılarıyla yarının emeklilik onurunu güvenceye alan daha dayanıklı bir sosyal güvenlik mimarisine kolektif olarak yaklaşmış olacağız.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.

Veri İçerik Analizi Editörü

Biyografinin Tamamını Gör