Factors that affect traffic accidents have been analysed in various ways. In this study, we use the methods of logistic regression and discriminant analysis to determine the damages due to injury and non-injury accidents in the Eskisehir Province. Data were obtained from the accident reports of the General Directorate of Security in Eskisehir; 2552 traffic accidents between January and December 2009 were investigated regarding whether they resulted in injury. According to the results, the effects of traffic accidents were reflected in the variables. These results provide a wealth of information that may aid future measures toward the prevention of undesired results.

Bu çalışmada, COVID-19 süresince aile içi iletişimi etkileyen faktörler hakkında bir model önerilmiştir. Önerilen modelde, aile etkileşimi, ebeveynlik, duygusal/finansal yeterlilikler ve fiziksel yeterlilikler boyutları ele alınmıştır. İlk aşamada, açıklayıcı faktör analizi ile (AFA) faktör yapısı araştırılmış, daha sonra doğrulayıcı faktör analiziyle (DFA), AFA’da bulunan faktör yapısı doğrulanmaya çalışılmıştır. Özellikle COVID-19 süresince aile içi iletişimi etkileyen faktörler arasındaki ilişki birinci ve ikinci düzey doğrulayıcı faktör analizi ile değerlendirilmeye çalışılmıştır. İkinci düzey doğrulayıcı faktör analizi sonucunda aile iletişimi olarak tanımlanan üst boyutun varlığı ortaya konmuştur. İkinci düzey DFA analizi sonucunda, aile içi iletişim üst boyutu ile diğer faktörler arasında pozitif yönde kuvvetli bir ilişki olduğu görülmüştür. Özellikle duygusal/finansal ve fiziksel yeterlilikler arttıkça aile içi iletişimin de artacağı değerlendirilmiştir.

2019 yılı sonunda Çin de başlayan COVID-19 enfeksiyonu resmi kayıtlara göre 10 Nisan itibariyle 185 ülkede görülen bir pandemi durumundadır. Hastalığın resmi bir tedavisi bulunmadığından, daha önce vakaların görüldüğü ülkelerin bilgilerinden yararlanılmaktadır. 10 Mart 2020 tarihinde Türkiye’de ilk vaka kayıt altına alınmıştır. Önceki ülkelerdeki vaka durumunun seyriden hareketle alınacak tedbirler ve uygulamalara karar verilmektedir. Şu ana kadar birçok resmi kaynak veri kaydını düzenli olarak yapmaktadır. Elde edilen bu verilerden hareketle ülkemizdeki durumun ortaya konması yapılacak çalışmalara ışık tutacaktır. Bu çalışmada Türkiye ve 22 farklı ülke çeşitli istatistikler bakımından karşılaştırılmıştır. Çalışmanın devamında ülkemizdeki seyrin durumunu tahmin etmek için büyüme eğrileri ve zaman serisi analizinden faydalanılmıştır. İlk bir aylık verilerden hareketle elde edilen tahminler sonucunda toplam vaka sayısının ve toplam ölüm sayısının öngörülmesinde Üstel düzleştirme (Box-Cox) yönteminin kullanılmasının uygun olacağı belirlenmiştir.

İş kazaları sonucunda ölüm ve iş göremezlik verileri yıllara göre kaydedilmektedir. Yıllar bazında kaydedilen veriler zaman serisi analizi ile modellenmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’deki iş kazaları sonucu ölüm sayıları ve sürekli iş göremezlik sayıları, Box-Jenkins (ARIMA) Tekniği ile modellenmiştir. Ayrıca aynı veriler Yapay Sinir Ağları ile de modellenmiştir. Her iki yöntem sonucunda elde edilen modeller, tahmin bakımından karşılaştırılmıştır. 2016-2020 yılları için yapılan tahminlere göre, Yapay Sinir Ağları ile kurulan model daha doğru tahmin değerleri vermiştir. ARIMA Tekniğine göre, Türkiye’de ölüm sayıları ve iş göremezlik sayılarının 2016-2020 dönemi için azalacağı tahmin edilmiştir. YSA göre, Türkiye’de ölüm sayıları ve iş göremezlik sayılarının 2016-2020 dönemi için artacağı ön görülmüştür.

One or more than one vehicle in motion on the highway involving death, injury and loss events which have resulted are called accidents. As a result of increasing population and traffic density, traffic accidents continue to increase and this leads to both human losses and harm to the economy. In addition, also leads to social problems. As a result of increasing population and traffic density, traffic accidents continue to increase and this leads to both human losses and harm to the economy. In addition to this, it also leads to social problems. As a result of traffic accidents, millions of people die year by year. A great majority of these accidents occur in developing countries. One of the most important tasks of transportation engineers is to reduce traffic accidents by creating a specific system. For that reason, statistical information about traffic accidents which occur in the past years should be organized by versed people. Factors affecting the traffic accidents are analyzed in various ways. In this study, modelling the number of people killed in traffic accidents in Turkey is determined. The dead people were modelled using curve fitting method with the number of people killed in traffic accidents in Turkey dataset between 1990 and 2014. It was also predicted the number of dead people by using various models for the future. It is decided that linear model is suitable for the estimates.