Klasik ve bulanık veri zarflama analizi yardımı ile ülkelerin sağlık etkinliklerinin karşılaştırılması ve verilerin bulanıklaştırılmasına alternatif yöntem arayışı
The comparison of health efficiency of the countries with classic and fuzzy data envelopment analysis and an investigation of an alternative approach to create fuzzy data
Yazar: İSMAİL AKSOY
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HATİCE HİCRET ÖZKOÇ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Veri Zarflama Analizi (VZA) aynı amaca yönelik hizmet veren birimler arasındaki etkinlik ölçümünde son derece kullanışlı bir yöntem olmasına rağmen girdi ve çıktı değişkenlerinin aldığı değerlere karşı çok duyarlı olması nedeniyle verilerdeki hata veya belirsizlikten oldukça fazla etkilenebilmekte bu da etkinlik ölçümlerini büyük ölçüde değiştirebilmektedir. Bu olumsuzluklardan kurtulmak ve eksik ya da kesin olmayan durumlarda tahmini girdi ve çıktı değerleri ile etkinlik ölçümü yapmaya olanak sağlayan bulanık VZA son dönemde uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadır.
Çalışmada klasik VZA ile bulanık VZA analizleri yapılmıştır. Sonuçların karşılaştırılması amacıyla bahsedilen her iki yaklaşım, G-20 üyesi ülkelerin sağlık etkinliklerinin demografik değişkenler yardımıyla bulunmasında kullanılmıştır. Bu ülkelerin 7 adet girdi ve 1 adet çıktı değişkeni olmak üzere, toplam da 8 değişkene ait veriler 2010 yılına ait olup Dünya Bankası veri tabanından elde edilmiştir.
Bulanık VZA kısmında iki farklı bulanıklaştırma yapılmıştır. Birincisi tez çalışması kapsamında önerilen çeyrek sapma kullanılarak yapılan bulanıklaştırma, ikincisi ise standart hata kullanılarak yapılan bulanıklaştırmadır. Her iki bulanıklaştırma sonucunda elde edilen bulanık verilerin alt ve üst sınır değerleri kullanılarak  
- kesim kümesi yaklaşımıyla veriler aralıklar haline getirilmiş ve oluşturulan bu yeni veri seti etkinlik analizinde kullanılmıştır. Daha sonra etkinlik sonuçları yardımıyla minimaks pişmanlık yaklaşımıyla ülkelerin etkinlik kayıpları bulunmuştur. Yapılan çalışma sonucunda analiz sonuçları karşılaştırıldığında verilerin bulanıklaştırılmasında çeyrek sapmasının standart hataya alternatif bir yöntem olduğu elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Bulanık veri zarflama analizi, aralık yöntemi, çeyreklik sapması

Abstract:
Data Envelopment Analysis (DEA) has been a crucially important method for defining efficiency between units that provide service for the same objective; however, it can be easily affected by the data error and uncertainty since it is vulnerable to the values that inputs and outputs have, and this can change efficiency measures to a great extent. In order to get rid of these negative sides and in situations when there is missing something or uncertainty, fuzzy DEA, which enable to measure efficiency with possible input and output values, has been widely used in applications. 
In this study, classic DEA and fuzzy DEA analyses have been carried out. In order to compare the results, aforementioned analyses were used to find health efficiencies of the G-20 countries with the help of demographic variables. The data, consisting of 7 input values and 1 output value and constituting 8 variables in total, regarding the aforementioned countries belonged to 2010 and assessed from World Bank database. 
Two different methods were carried out to create fuzzy data in the fuzzy DEA. The first was the one with using quartile deviation which was suggested in the scope of this thesis, and the second was with using standard error. The new upper and lower  
values of the fuzzy data gained at the end of both processes, were made periodic with - cut-set approach, and this new data set was used for efficiency measurement. Later, efficiency losses of the countries were found with the help of efficiency results and minimax regret approach. At the end of the study, when the results were compared, it was seen that quartile deviation has been an alternative approach to standard error in creating fuzzy data. 
Keywords: Fuzzy Data Envelopment Analysis, range of methods, quartile deviation