COVID-19 VERİ ANALİZİ

2019 yılında, ilk kez Çin’in Wuhan şehrinde tespit edilen 2019-nCov adı verilen ve solunum yolu hastalığı salgınının nedeni olarak tanımlanan bir virüs yayıldı.

Daha spesifik adıyla Corona…

Başlangıçta, Wuhan‘daki salgında bulunan hastaların çoğunun, büyük bir deniz ürünleri ve hayvan pazarıyla bir bağlantısı olduğu bildirildi ve bu da hayvandan insana yayıldığını düşündürdü. Bununla birlikte, artan sayıda hastanın hayvan pazarlarına maruz kalmadığı, bu da kişiden kişiye yayılmanın meydana geldiğini gösterdi. Şu anda, bu virüsün insanlar arasında ne kadar kolay veya sürdürülebilir şekilde yayıldığı belli değil.

Veri seti, 2019 yeni Corona virüsünden etkilenen vakaların sayısı, ölümler ve iyileşme hakkında günlük düzeyde bilgiye sahiptir. Veriler 22 Ocak 2020’den itibaren ve şubat ayı sonuna kadarki hastaları içermektedir. Tablolarda bulunan hasta sayılarının farklılık göstermesi eksik gözlemlerden kaynaklanmaktadır.

Hastaların demografik dağılımlarını içeren tablo aşağıdadır.

Tablo 1: Demografik Dağılımlar

Kategoriler Hasta sayısı Yüzdesi
Cinsiyet    
Kadın 382 42,4
Erkek 520 57,6
Toplam 902 100,0
Yaş    
0-9 yaş arası 18 2,1
10-19 yaş arası 13 1,5
20-29 yaş arası 96 11,4
30-39 yaş arası 149 17,7
40-49 yaş arası 127 15,1
50-59 yaş arası 183 21,7
60-69 yaş arası 136 16,1
70-79 yaş arası 81 9,6
80 ve üzeri 40 4,7
Toplam 843 100,0
Wuhan’a gitmiş (ziyaret etmiş)    
Evet 893 82,3
Hayır 192 17,7
Toplam 1085 100,0
Wuhan’dan çıkmış    
Evet 925 85,6
Hayır 156 14,4
Toplam 1081 100,0
Ölüm durumu    
Öldü 42 3,9
Ölmedi 1022 96,1
Toplam 1064 100,0
İyileşme durumu    
İyileşti 159 85,3
İyileşmedi 926 14,7
Toplam 1085 100,0

Ocak ayı son haftası ile şubat ayı tamamı inceleme sonuçlarına göre, hastaların %42,4’ü kadın ve %57,6’sı erkektir. Yaş kategorisinde ise şubat ayının sonuna kadar salgının en fazla görüldüğü yaş grubu %21,7 oranla 50 ile 59 yaş arasıdır, ikinci olarak ise %17,7 oranla 30 ile 39 yaş grubu arası ve üçüncü olarak ise 60 ile 69 yaş grubu arasındadır. Corona virüsüne yakalanmış 1085 hastanın %82,3’ü Wuhan kentine ziyarette bulunmuştur. %85,6’sı ise Wuhan çıkışlıdır. Şubat ayının sonuna kadar 1085 hastanın 42 tanesi vefat etmiştir. 159 hasta ise iyileşmiştir.

Aşağıdaki tabloda hastaların ülkelerdeki dağılımı gösterilmektedir.

Tablo 2: 22 Ocak ve Şubat Ayı Ülke Bazında Vaka Dağılımı

Ülkeler Hasta Sayısı Yüzdesi
China 200 18,4
Japan 190 17,5
South Korea 114 10,5
Hong Kong 94 8,7
Singapore 93 8,6
Germany 54 5,0
Thailand 41 3,8
France 39 3,6
Spain 34 3,1
Taiwan 34 3,1
Malaysia 24 2,2
UAE 21 1,9
UK 20 1,8
Bahrain 19 1,8
Australia 19 1,8
Iran 18 1,7
USA 18 1,7
Vietnam 16 1,5
Canada 12 1,1
Kuwait 9 0,8
India 3 0,3
Italy 3 0,3
Phillipines 3 0,3
Russia 2 0,2
Israel 1 0,1
Nepal 1 0,1
Sri Lanka 1 0,1
Sweden 1 0,1
Switzerland 1 0,1
Toplam 1085 100,0

Çin çıkışlı bir virüs olmasından kaynaklı olarak şubat ayı sonuna kadarki verilerde en fazla hastaya sahip olan ülke %18,4 oranla Çin’dir. Sıralamayı sırasıyla; %17,5 oranla Japonya, %10,5 oranla Kuzey Kore, %8,7 oranla Hong Kong ve %8,6 oranla Almanya takip etmektedir. Güncel durumlara göz attığımızda bu tablonun tam tersi verileri görmekteyiz. En yakın zamanda tüm dünyada yeni vaka görmemek dileğiyle… İncelememize devam edelim.

Hastaların yaşadığı semptomların dağılımları aşağıdaki tablodadır.

Tablo 3: Vakalarda Görülen Semptomların Dağılımı

Semptomlar Hasta Sayısı Yüzdesi
Ateş 195 38,46
Öksürük 120 23,67
Kırgınlık 30 5,92
Boğaz ağrısı 30 5,92
Nefes darlığı 19 3,75
Baş ağrısı 15 2,96
Titreme nöbeti 15 2,96
Burun akıntısı 12 2,37
İshal 10 1,97
Yorgun hissetmek 9 1,78
Eklem ağrısı 9 1,78
Balgam 9 1,78
Boğaz rahatsızlığı 7 1,38
Kas ağrısı 6 1,18
Kusma 6 1,18
Soğuk algınlığı 4 0,79
Akciğer yangısı 3 0,59
İştahsızlık 3 0,59
Göğüs ağrısı 2 0,39
Bulantı 2 0,39
Karın ağrısı 1 0,20
Toplam 507 100,0

Hastalarda görülen semptomlara baktığımızda en fazla görülen belirtilerin, %38,46 oranla ateş ve %23,67 oranla öksürük olduğu görülmektedir. Bu sıralamayı; %5,92 oranla kırgınlık ve boğa ağrısı takip etmektedir. %3,75 oranla nefes darlığı belirtisi görülmektedir. %2,96 oranla ise hastanın baş ağrısı ve titreme nöbetleri yaşadığı saptanmıştır. Geriye kalan semptomların dağılımını tablodan inceleyebilirsiniz.

Bu noktadan sonra hastaların ölüm oranlarının cinsiyet gurupları, yaş grupları ve Wuhan etkisi ile bağımlı olup olmadığını anlamak amacıyla Ki-Kare bağımsızlık testi ile inceleyip, p değerleri üzerinden yorumlayacağız.

H0: Değişkenler birbirinden bağımsızdır.

H1: Değişkenler birbirinden bağımsız değildir.

Tablo 4: Hasta Ölüm Durumu ile Demografikler Arasındaki Ki Kare Analizi

  Öldü Ölmedi   aP value
  Hasta sayısı Yüzde Hasta Sayısı Yüzde  
Cinsiyet
Kadın 12 28,6 368 43,6  
Erkek 30 71,4 476 56,4
Toplam 42 100,0 844 100,0 a0,037*
Yaş
0-9 yaş arası 0 0,0 18 2,3  
10-19 yaş arası 0 0,0 13 1,7  
20-29 yaş arası 0 0,0 96 12,2  
30-39 yaş arası 2 4,8 146 18,6  
40-49 yaş arası 1 2,4 124 15,8
50-59 yaş arası 4 9,5 175 22,3  
60-69 yaş arası 13 31,0 121 15,4  
70-79 yaş arası 10 23,8 68 8,7  
80 ve üzeri 12 28,6 24 3,1  
Toplam 42 100,0 785 100,0 a0,000*
Wuhan’a gitmiş (ziyaret etmiş)
Wuhan’a gitmiş 1 2,4 191 18,7  
Wuhan’a gitmemiş 41 97,6 831 81,3
Toplam 41 100,0 1022 100,0 a0,002*
Wuhan’dan çıkmış
Wuhan çıkışlı 32 76,2 122 12,0  
W. çıkışlı değil 10 23,8 896 88,0
Toplam 42 100,0 1018 100,0 a0,000*

aChi-Square Analysis         *p<0,05

Erkek ölen hasta sayısı 30, kadın ölen hasta sayısı ise 12’dir. 22 Ocak ile şubat ayı sonuna kadar olan hastaların verilerine ilişkin çapraz tablo sonucuna göre erkek hastaların vefat oranı kadın hastalara göre daha fazladır. Ayrıca, ki-kare bağımsızlık testi sonucuna göre p değerinin 0,05’ten küçük olmasıyla H0 hipotezi reddedilerek ölümün, cinsiyet kategorileri ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Corona virüsünün sebep olduğu ölümlerin yaş grupları üzerindeki çapraz tablo dağılımına baktığımızda, en fazla vefatın 60 yaş üzerinde olduğu görülmektedir. 60 ile 69 yaş arası hastalarda 13 vefat, 70 ile 79 yaş arası hastalarda 10 vefat ve 80 üzeri hastalarda 12 vefat yaşanmıştır. Ayrıca, ölüm durumunun yaş ile bağımlı olduğu da p değeri sonucuna göre belirlenmiştir. Vakanın Wuhan kentine ziyarette bulunması ve Wuhan kentinden çıkmış olmasıyla ölüm oranlarının bağımlı olduğu da p değerinin 0,05’ten küçük olmasıyla belirlenmiştir.

Aşağıdaki tabloda, 22 Ocak ile şubat ayı vakaların ölüm yaşı ve iyileşme yaş ortalamaları görülmektedir. Hastaların yaş ortalamalarının ölüm ve iyileşme durumlarında farklılaşmasının incelenmesi amacıyla independent sample t testi uygulanmıştır.

H0: İki grubun ortalamaları arasında fark yoktur.

H1: İki grubun ortalamaları arasında fark vardır.

Tablo 5: Ölüm ve İyileşme Durumu ile Yaş Arasında Bağımsız Örneklem T Testi İncelemesi

Kategoriler Hasta sayısı Ortalama SS bP value
Ölüm (Yaş)        
Öldü 42 70,11 12,44 b0,000*
Ölmedi 785 48,10 17,68  
İyileşme(Yaş)        
İyileşti 145 42,41 17,36 b0,000*
İyileşmedi 698 50,99 18,01  

bIndependent Sample T Test           *p<0,05

Analiz sonucuna göre; 42 ölen hastanın yaş ortalaması 70,11’dir, 785 ölmeyen hastanın yaş ortalaması ise 48,10’dur. Corona virüsü salgınının sonucunda vefat eden haftaların yaş ortalamasının, vefat etmeyenlerden 22 yaş daha fazla olduğu görülmektedir. Grupların ortalamaları arasında önemli bir fark olduğu gözlenmektedir. P değerinin 0,000 olması ve 0,05’ten küçük olması da grupların ortalamaları arasında fark olduğunu göstermektedir. Bu bağlamda, salgın sürecinde bahsedilen risk grubunun yaş ortalaması 70 olarak belirlenebilir.

İyileşen hastalar incelendiğinde, 145 iyileşen hastanın yaş ortalaması 42,41’dir, 698 iyileşmeyen hastanın yaş ortalaması ise 50,99’dur. Sonuç olarak, iyileşen ve iyileşmeyen vakaların yaş ortalamaları arasında istatistiksel olarak bir farklılık olduğu görülmektedir. Ayrıca, p değerinin de 0,05’ten küçük olmasıyla da farklılık belirlenmiştir. İyileşen hastaların iyileşmeyen hastalara göre ortalama 9 yaş daha küçük olduğu yorumu yapılabilir.

Vakaların hastaneye gitme tarihinden semptom başlangıç tarihlerinin çıkarılmasıyla elde edilen gün sayıları ortalamaları, ölen ve ölmeyen hasta gruplarında farklılaşmakta mıdır? Aynı şekilde semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısı ortalamaları, iyileşen ve iyileşmeyen gruplarda farklılaşmakta mıdır? Tabloda, 22 Ocak ile şubat ayı vakalarının semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısı ortalamalarının, ölüm ve iyileşme kategorilerindeki oranları verilmiştir.

H0: İki grubun ortalamaları arasında fark yoktur.

H1: İki grubun ortalamaları arasında fark vardır.

Tablo 6: Ölüm ve İyileşme Durumu ile Semptom Başlangıcından Hastaneye Gitme Süresine Kadar Geçen Süre Arasında Bağımsız Örneklem T Testi İncelemesi

Kategoriler Hasta sayısı Ortalama SS bP değeri
Ölüm(Semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar kaç gün geçti?)        
Öldü 33 6,06 3,16 b0,000*
Ölmedi 238 3,88 3,07  
İyileşme(Semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar kaç gün geçti?)        
İyileşti 44 3,02 2,30 b0,010*
İyileşmedi 230 5,36 3,25  

bIndependent Sample T Test           *p<0,05

33 ölen hastanın semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısının ortalaması 6,06’dır, 238 ölmeyen hastanın semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısının ortalaması ise 3,88’dir. P değerinin 0,05’ten küçük olmasıyla H0 hipotezi reddedilerek gruplar arasında fark olduğu belirlenmiştir. Bu bağlamda, ölen hastaların semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısının ortalamasının, ölmeyen hastaların hastaneye gitme süresi ortalamasından daha fazla olduğu söylenebilir. Ölmeyen hastalar semptomları başladıktan sonra hastaneye ortalama 3 günde giderken, ölen hastalar semptomları yaşamaya başladıktan sonra ortalama 6 gün sonra hastaneye gitmiştir.

44 iyileşen hastanın semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısının ortalaması 3,02 gündür, 230 iyileşmeyen hastanın ise semptom başlangıcından hastaneye gitme zamanına kadar geçen gün sayısının ortalaması 5,36 gündür. Gruplar arasında farklılık olduğu görülmekte ve p değerinin 0,05’ten küçük olmasıyla H0 hipotezinin reddedilmesiyle de desteklenmektedir. Sonuç olarak iyileşen hastalar semptomları yaşamaya başladıktan sonra hastaneye ortalama 3 günde gitmişken, iyileşmeyen hastaların semptomları yaşamaya başladıktan sonra hastaneye ortalama 5 günde yani daha geç başvurdukları yorumu yapılabilir.

Not : Yazımın içeriğinde analizlerin yol haritasından ziyade bulgularıma yer verdim. Zor zamanlar geçirdiğimiz şu günlerde, internette verisi bile zor bulunan Corona salgını üzerine yapılan araştırmalar eleştirilmeden önce desteklenmelidir. Çünkü ben bir analist olarak, elbette ki bu salgını incelemek ve yararlı bilgiler elde edebilmek için elimden geleni yapacağım. Dolayısıyla, bana ait olan bulguların elbette ki kesin bilgi değeri yoktur. Ayrıca, raporumun yalnızca 22 Ocak ile şubat ayı verilerinden oluştuğu unutulmamalıdır. Yaşadığımız salgın sürecinde en kesin bilgileri Dünya Sağlık Örgütü (WHO) ve T.C. Sağlık Bakanlığının web adreslerinden takip etmeye özen gösterelim.

Sağlıcakla kalın…

Veri Seti : https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset

KAYNAKÇA

https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/global-research-on-novel-coronavirus-2019-ncov
https://experience.arcgis.com/experience/685d0ace521648f8a5beeeee1b9125cd
https://www.seyahatsagligi.gov.tr/Site/HaberDetayi/2267
https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports/
https://dai-global-digital.com/covid-19-data-analysis-part-1-demography-behavior-and-environment.html?utm_source=daidotcom#Factor-1:-Age

Yazar Hakkında
Toplam 4 yazı
Elif YILMAZ
Elif YILMAZ
Eğitim hayatımın her aşamasında teknoloji ile iç içeydim. Lise eğitimimi web tasarlama ve programlama üzerine tamamladım. Ön lisans eğitimimde bilgisayar programlama eğitimi aldım ve lisans eğitimimde ise istatistik bölümünü tamamlayarak, verinin elde edilmesinden elde tutulmasına, analiz edilmesine, anlam çıkarılmasına, makineleştirilmesine ve raporlanmasına kadar her aşamasında kendimi geliştirerek yoluma devam ediyorum.
Yorumlar (4 yorum)
hilal
hilal Cevapla
- 18:52

hocam tablo 5 de bağımsız örneklem testi dediğiniz two independent sample means mi
formülünü çıkarmaya çalışıyorumda
ve n 30 dan büyük niye t testi kullandınız?

    Elif YILMAZ
    Elif YILMAZ Cevapla
    - 20:04

    Hilal Hanım Merhabalar,
    Bağımsız örneklem T-Testi (Independent Sample T-Test), iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılan parametrik bir testtir. Verinin normal dağılması varsayımıyla seçilir. Sonuç olarak, öldü-ölmedi iki bağımsız gruba ait veri seti normal dağılım gösterdiğinden bu test uygulandı.
    İyi çalışmalar dilerim.

ÖZGÜR TÜRK
ÖZGÜR TÜRK Cevapla
- 12:06

Elif hanım ben pamukkale üniveristesi doktora öğrencisiyim sizin yapay sinir ağları ile ilgili analizinizi okudum fakat tam olarak resimler analsilmadigi için bazı noktalar havada kaldı bu konuda yardımcı olurmusunuz

isa
isa Cevapla
- 12:45

Elif hanım merhaba;

SPSS de yapılmış yapay sinir ağları ile ilgi bir örnek internette vardı inceledim. öncelikle çok tşk. R ve SAS gibi programlarda da muhtemelen yapılan yapay sinir ağları istatistik analizleri olabilir, SPSS de yapılandan verdikleri sonuç itibariyle çok farklı mı? yoksa benzer analizler SPSS de de yapılabiliyor mu? Çünkü SPSS kullanmayı biraz biliyorum, başkalarına sürekli istatistik analiz yaptırmak zor geliyor. Makalelere gelen eleştiriler arasında da, bu kadar çok veriye sahip iken niçin ileri seviyeli istatistik analiz yöntemi kullanmadınız? eleştirisiyle karşı karşıya kalıyoruz. Çok tşk.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

×

Bir Şeyler Ara