Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve Türkiye sağlık araştırması verilerine uygulanması
Nonlinear canonical correlation analysis and its application to Turkey health survey data
Yazar: MUHARREM GÜRLEYEN GÖK
Danışman: PROF. DR. ERDEM KARABULUT
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Korelasyon analizi = Correlation analysis ; Sağlık araştırmaları = Health surveys ; Sağlık hizmetleri araştırmaları = Health services research ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Bu çalışmada, kategorik değişkenlerin de yer aldığı iki veya daha fazla değişken kümesi arasındaki ilişkileri analiz eden çok değişkenli bir istatistik yöntemi olarak tanımlanan "Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi"ni (DOKKA) incelemek amaçlanmıştır. Çalışmada uygulama verisi olarak Türkiye İstatistik Kurumu tarafından gerçekleştirilen 2019 yılı Türkiye Sağlık Araştırması (TSA) mikro veri seti kullanılmıştır. Böylelikle TSA'dan elde edilen veriler doğrultusunda kişilerin sosyo-demografik özellikleri, sağlık sorunları, fonksiyonel yeterlilikleri ve sağlık tutumlarına ilişkin değişken setleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymak ve söz konusu verilerin bütünsel bir yaklaşımla daha kolay yorumlanmasını sağlamak; bu sayede genellikle temel tanımlayıcı istatistiklerle kullanılan kategorik araştırma verilerinin değerlendirilmesine yeni bir bakış ve yaklaşım kazandırmaya çalışmak temel yaklaşım olmuştur. Analizlerde yaş, çalışma durumu, engellilik gibi değişkenler dikkate alınarak özelleştirilmiş nüfus grupları incelenmiştir. Bunun sonucunda, seçilen kitle için genel sağlık durumu belirleyicilerinin genel olarak bel, boyun, hipertansiyon, eklem ve mafsal hastalıkları olduğu; bahsedilen hastalığa sahip olmayan kişilerin beden kitle endekslerinin normal olduğu ve bu kişilerin uyku sorunu yaşamadıkları ve reçeteli ilaç kullanmadıkları belirlenmiştir. Ayrıca, eşi ölmüş, yalnız yaşayan, eğitimsiz ve yaşlı kişilerin sağlık hizmeti almada uzaklık veya ulaşım problemleri kaynaklı gecikme yaşadıkları; düşük hanehalkı gelirine sahip, düşük eğitim seviyesinde, boşanmış, 25-54 yaş grubundaki kadın nüfusun; tıbbi bakım, diş bakımı, ruhsal tedavi ve ilaç ihtiyacını ödeme güçlüğü nedeniyle karşılayamadıkları saptanmıştır.

Abstract:
In this study, it was aimed to examine "Nonlinear Canonical Correlation Analysis (NCCA)", which is defined as a multivariate statistical method that analyzes the relationships between two or more variable sets, including categorical variables. In the study, the 2019 Turkey Health Survey (THS) microdata set, which was carried out by the Turkish Statistical Institute, was used as application data. Thus, within the line of THS data, it was intended to reveal the relationship between the socio-demographic characteristics, health problems, functional competencies, and health attitudes of the individuals and to provide an easier interpretation of the mentioned data with a holistic approach. In this way, bringing a new perspective to the evaluation of categorical research data, which is generally analyzed with basic descriptive statistics, was the main viewpoint. In the analysis, selected population groups were examined, which were formed by considering variables such as age, employment status, and disability. As a result, the determinants of general health status for the selected population were generally low back, neck, hypertension, and arthrosis diseases; and it was determined that the body mass index of the people who do not have the aforementioned disease are normal and these people do not have sleep problems and do not use medicines. In addition, widowed, lonely, uneducated, and elderly people experience delays in getting health care due to distance to hospitals or transportation problems. Besides, it was determined that the divorced female population in the 25-54 age group with low household income and low education level could not meet their medical care, dental care, mental treatment, and medication needs due to difficulty in paying.