TÜRKİYE’NİN SAĞLIK GÖSTERGELERİ AÇISINDAN KÜMELENMESİ VE PERFORMANS ANALİZİ

Year 2019, , 421 - 452, 28.09.2019

Hande Eren , Nuri Ömürbek

https://doi.org/10.20875/makusobed.586081

Cited By: 7

Abstract

Çok değişkenli analiz tekniklerinden biri olan kümeleme analizinin öncelikli amacı, gruplanmamış verileri benzerliklerine göre gruplandırarak araştırmacıya özet bilgiler sunmaktır. Bu çalışma kapsamında Türkiye’de yer alan 81 il, 22 sağlık değişkeni açısından sınıflandırılmıştır. Türkiye’nin sağlık göstergeleri açısından bölgelere ayrılarak bu bölgelerdeki illerin belirlenmesi ve bu bölgelerin performanslarının değerlendirilmesi çalışmanın temel amacıdır. Bu noktadan hareketle 81 il sağlık yapılarına göre kümelere ayrılmıştır. Ardından bu kümeler Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden biri olan MULTIMOORA yöntemi ile en iyiden en kötüye doğru sıralanmıştır. Bu sayede analiz sonucu elde edilen kümeler bu yöntemle desteklenmiş ve çalışmanın güvenilirliği artmıştır.

Keywords

Sağlık Göstergeleri, Kümeleme Analizi, Multi-MOORA Yöntemi

AGGREGATION AND ANALYSIS OF PERFORMANCE IN TERMS OF TURKEY'S HEALTH INDICATORS

Abstract

Abstract
The primary objective of clustering analysis, which is one of the multivariate analysis techniques, is to present the summary information to the researcher by grouping the ungrouped data according to their similarities. In this study, located in 81 provinces of Turkey, 22 are classified in terms of health variables. Turkey's health indicators are divided into regions in terms of determining the province in this region is also the main objective of the study was to evaluate the performance of these regions. From this point of view, 81 provinces are divided into clusters according to health structures. These clusters were then ranked from the best to the worst by the MULTIMOORA method, which is one of the Multi Criteria Decision Making methods. In this way, clusters obtained as a result of analysis are supported by this method and the reliability of the study has increased.

Keywords

Health Indicators, Cluster Analysis, Multi-MOORA Method

References

• Adalı, E.A. & Işık, A. T. (2017). The multi-objective decision making methods based on Multimoora and Moosra for the laptop selection problem. Journal of Industrial Engineering International, 13(2), 229-237.
• Akın, H. B. ve Eren, Ö. (2012). OECD ülkelerinin eğitim göstergelerinin kümeleme analizi ve çok boyutlu ölçekleme analizi ile karşılaştırmalı analizi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Öneri Dergisi, 10(37), 175-181.
• AKIN, Y. K. (2008). Veri madenciliğinde kümeleme algoritmaları ve kümeleme analizi. Yayınlanmamış doktora tezi, Marmara Üniversitesi.
• Aksoy, E., Ömürbek, N. ve Karaatlı, M. (2015). Ahp temelli Multimoora ve Copras yöntemi ile Türkiye kömür işletmeleri’nin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28.
• Allison, P. D. (2003). Missing data techniques for structural equation modeling. Journal of Abnormal Psychology, 112(4), 545-557.
• Alptekin, N. ve Yeşilaydın, G. (2015). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerine göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 137-155.
• Atalay, A. ve Tortum A. (2010). Türkiye’deki illerin 1997-2006 yılları arası trafik kazalarına göre kümeleme analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 335-343.
• Avcı, K. ve Çınaroğlu, S. (2015). Sağlık Bakanlığı Hastaneleri’nin örgütsel ve finansal performans göstergeleri bakımından kümelenmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(2), 1-23.
• Aydın, D. ve Başkır, M. B. (2013). Bankaların 2012 yılı sermaye yeterlilik rasyolarına göre kümeleme analizi ve çok boyutlu ölçekleme sonucu sınıflandırılma yapıları. Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi, 1(5-6), 29-47.
• Aytekin, A. (2016). Hastaların hastane tercihinde etkili kriterler ve hastanelerin Multimoora ile sıralanması: Eskişehir örneği. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 4(4), 134-143.
• Balezentis, A., Balezentis, T. & Valkauskas, R. (2010). Evaluating situation of Lithuania in the European Union: structural indicators and Multimoora method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 578-602.
• Barreto, S., Ferreira, C. Paixao, J. & Santos, B.S. (2007). Using clustering analysis in a capacitated location-routing problem. European Journal of Operational Research, 179, 968-977.
• Brausers W.K., Ginevicius R. & Podvezko A. (2014). Ranking of the Lithuanian banks during the recession of 2008-2009 by the Multimoora method. Annals of Management Science, 3(1), 1-28.
• Brausers, W. K. & Zavadskas, E. K. (2006). “The Moora method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
• Brausers, W. K. & Zavadskas E. K. (2009). Robustness of the Multi- Objective Moora method with a test for the facilities sector. Technological And Economic Development of Economy, 15(2), 352-375.
• Bülbül, H. (2007). Bilgi yönetim modellerinin üretim ve firma performansına etkisi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18, 161-180.
• Ceyhan, İ.F. ve DEMİRCİ, F. (2017). Multimoora yöntemiyle finansal performans ölçümü: leasing şirketlerinde bir uygulama. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), 277-296.
• Çakmak, Z., Uzgören, N. ve Keçek, G. (2015). Kümeleme analizi teknikleri ile illerin kültürel yapılarına göre sınıflandırılması ve değişimlerinin incelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 15-36.
• Çelik, Ş. (2013). Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14(2), 175-194.
• Çelikbilek, Y. (2018). Using an integrated Grey Ahp-Moora approach for personnel selection: an application on manager selection in the health industry. Alphanumeric Journal, 6(1), 69-82.
• Dizdar, E. N., & Ünver M. (2019). The assessment of occupational safety and health in Turkey by applying a decision-making method; Multimoora. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 1-12.
• Ersöz, F. (2009). OECD’ye üye ülkelerin seçilmiş sağlık göstergelerinin kümeleme ve ayırma analizi ile karşılaştırılması. Türkiye Klinikleri Tıp Bilimleri Dergisi, 29(6), 1650-1659.
• Ertürk, Z. (2016). Ölçeklerin faktör yapısını belirlemede kullanılan açımlayıcı faktör analizi ve kümeleme analizi ile verilerin sınıflandırılmasında kullanılan diskriminant ve lojistik regresyon analizi tekniklerinin karşılaştırılması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi.
• Ferraro, P., Crisostomi, E., Tucci, M. & Raugi, M. (2016). Comparison and clustering analysis of the daily electrical load in eight european countries. Electric Power Systems Research, 141, 114-123.
• Gazel, S. ve Akel, V. (2018). Borsa İstanbul’da sektör sınıflandırmasının kümeleme analizi ile belirlenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 77, 147-164. Girginer, N. (2013). Çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizi ile sağlık göstergeleri bakımından Türkiye’nin AB üyesi ülkelerle karşılaştırılması. İktisat İşletme ve Finans, 28(323), 55-72.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının Critic tabanlı Topsis ve Multimoora yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
• Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S.M., Ismail, M.Y. & Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58, 411-420.
• Kalibatas D. & Turskis Z. (2008). Multicriteria evaluation of inner climate by using Moora method. Information Technology and Control, 37(1), 79-83.
• Karabasevic D., Stanujkic D., Urosevic S. & Maksimovic M. (2015). Selection of candidates in the mining industry based on the application of the Swara and the Multimoora methods. Acta Montanistica Slovaca, 20(2), 116-124.
• Karaca, Tuğçe (2011). Proje yönetiminde çok kriterli karar verme tekniklerini kullanarak kritik yolun belirlenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi.
• Kızgın, Y. (2009). Tüketicilerin kredi kartı marka tercih nedenlerinin kümeleme analizi ile incelenmesi: Muğla örneği. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 93-110.
• Kundakcı, N. (2016). Combined multi-criteria decision making approach based on Macbeth and Multi-Moora methods. Alphanumeric Journal, 4(1), 17-26.
• Liu, H-C, You, J-X., Lu, C. & Shan, M-M. (2014). Application of interval 2-tuple linguistic Multimoora method for health-care waste treatment technology evaluation and selection. Waste Management, 34(11), 2355-2364.
• Orakçı, E. ve Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 61-74.
• Önder, E., Boz, C. ve Taş, N. (2017). Sağlık statüsü göstergelerinin çok boyutlu ölçekleme ve Moora uygulaması ile karşılaştrılması. Journal of Health and Nursing Management, 5(3), 179-187.
• Özbek, A. (2015). Akademik birim yöneticilerinin Moora yöntemiyle seçilmesi: Kırıkkale üzerine bir uygulama. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 38, 1-18.
• Özdağoğlu, A. (2014). Normalizasyon yöntemlerinin çok ölçütlü karar verme sürecine etkisi-Moora yöntemi incelemesi. Ege Akademik Bakış, 14(2), 283-294.
• Özer, A., Öztürk, M. ve Kaya, A. (2010). İşletmelerde etkinlik ve performans ölçmede VZA, Kümeleme ve Topsis analizlerinin kullanımı: İMKB işletmeleri üzerine bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 233-260.
• Songur, C. (2016). Sağlık göstergelerine göre ekonomik kalkınma ve işbirliği örgütü ülkelerinin kümeleme analizi. Sosyal Güvenlik Dergisi, 6(1), 197-224.
• Peng Y., Kou G., Sabatka A., Chen Z., Khazanchi D. & Shi Y. (2006). Application of clustering methods to health insurance fraud detection. International Conference on Service Systems and Service Management.
• Şahin, D. (2017). Sağlık göstergeleri bakımından Türkiye’nin Avrupa Birliği ülkeleri arasındaki yeri: istatistiksel bir analiz. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 55-77.
• Şahin, Ş. (2012). Büyük menderes nehri üzerindeki akım gözlem istasyonlarında eksik verilerinin tamamlanması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Pamukkale Üniversitesi.
• Tekin, B. (2015). Temel sağlık göstergeleri açısından Türkiye’deki illerin gruplandırılması: bir kümeleme analizi uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416.
• Wang, Y-M. & Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling, 51, 1-12.
• Yazıcı, F. (2005). EM Algoritması ve Uzantıları. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi.
• Zardari, N.H., Ahmed, K., Shirazi, S.M., & Yusop, Z.B. (2015). Weighting methods and their effects on multi-criteria decision making model outcomes in water resources management. USA: Springer Press.