Türkiye'de illerin sağlık göstergeleri açısından kümelenmesi ve kümelerin değerlendirilmesi
Clustering of provinces in Turkey in terms of health indicators and evaluation of clusters
Yazar: HANDE EREN
Danışman: PROF. DR. NURİ ÖMÜRBEK
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: CRITIC yöntemi = CRITIC method ; Kümeleme = Clustering ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Kümeler = Clusters ; Multi-MOORA Yöntemi = Multi-MOORA Method ; Sağlık göstergeleri = Health indicators ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Sağlık, insanlığın var olduğu günden bu zamana kadar kişilerin hayatında çok önemli bir yere sahip olmakla birlikte, toplumların gelişmişlik seviyesini ve sosyal refahını da etkileyen önemli bir faktördür. Her geçen yıl teknolojik gelişmelerle birlikte çoğu hastalık için tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi insan ömrünün uzamasına ve daha kaliteli bir yaşam beklentisinin artmasına sebep olmuştur. Sağlık aynı zamanda bir insan hakkı olarak kabul edildiğinden, en yüksek seviyede erişilebilir olması ve kaliteli sağlık hizmetlerinin verilmesi; ırk, din, siyasi görüş ve inanç veya sosyal durum ayrımına bakılmaksızın herkesin temel hakkıdır.
Bu çalışma kapsamında Türkiye'de yer alan 81 ilin sağlık göstergeleri açısından kümelenmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda 22 sağlık değişkeni belirlenmiş ve 81 il kümeleme analizine tabi tutulmuştur. Kümeleme analizi yapılmadan önce Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden CRITIC Yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları hesaplanmıştır. Oluşturulan ağırlıklandırılmış veri seti ile yapılan kümeleme analizinde WEKA programı kullanılarak Beklenti Maksimizasyonu (Expectation Maximization–EM)  algoritması ile Türkiye'deki iller sağlık göstergeleri açısından 6 kümeye ayrılmıştır.
Çalışmanın bir sonraki aşamasında ise kümeleme analizi ile elde edilen bu kümeler, Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden MULTIMOORA yöntemi ile en iyiden en kötüye doğru sıralanmıştır. Kümeleme çalışmalarına bakıldığında kriter ağırlıklarının hesaplanarak kümeleme analizinin yapıldığı çalışmaların çok kısıtlı olduğu görülmüştür. Ayrıca kriter ağırlıklarının CRITIC Yöntemi ile hesaplanması sonucunda elde edilen veri seti ile yapılan kümeleme analizi sonucunda oluşan kümeler, MULTIMOORA yöntemi ile sıralanmıştır. Literatürde bu şekilde yapılmış herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu da çalışmanın özgün değerini oluşturmakta ve çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Çalışmanın sonucunda kümeleme analizi ile elde edilen her bir küme ayrı ayrı değerlendirilerek sağlık açısından yorumlanmıştır. Kümeleme analizi sonucunda ortaya çıkan kümeler, iller arasındaki sağlık alanındaki eksikliklerin daha net olarak görülmesini sağlayacak ve bu doğrultuda oluşturulan sağlık bölgeleri arasındaki iyileştirmelerin yapılması daha kolay olacaktır.
Anahtar Kelimeler: Sağlık Göstergeleri, Kümeleme Analizi, CRITIC Yöntemi, MULTIMOORA Yöntemi

Abstract:
Health has an important role in people's lives since the day humanity has existed, but it is also an important factor affecting the development level and social welfare of societies. With each passing year, the development of treatment methods for many diseases, along with technological developments, has led to prolonged human life and an increased quality of life expectancy. Since health is also accepted as a human right, it should be accessible at the highest level and quality health services should be provided; regardless of race, religion, political view and belief or social status distinction, it is the fundamental right of everyone.
In this study 81 provinces in terms of health indicators are intended to be clustered in Turkey. Accordingly, 22 health variables were determined and 81 provinces were subjected to cluster analysis. Before the cluster analysis, the weights of the criteria were calculated with the CRITIC Method, which is one of the Multiple Criteria Decision Making methods. WEKA program was used in cluster analysis using the weighted data set created and Turkey provinces is divided into six clusters in terms of the health indicators with Expectation Maximization (EM-Expectation Maximization) algorithm.
In the next stage of the study, these clusters obtained by cluster analysis are ranked from the best to the worst with the MULTIMOORA method, which is one of the Multiple Criteria Decision Making methods. When the cluster studies are examined, it is seen that the studies in which cluster analysis is made by calculating the criteria weights are very limited. In addition, the clusters formed by the cluster analysis made with the data set obtained as a result of calculating the criterion weights with the CRITIC Method, are listed using the MULTIMOORA method. No studies in this way have been encountered in the literature. This creates the original value of the study and it is thought that the study will contribute to the literature.
As a result of the study, each cluster obtained by cluster analysis was evaluated separately and interpreted in terms of health. Clusters emerging as a result of cluster analysis will provide a clearer view of the deficiencies in the field of health between the provinces, and it will be easier to make improvements between the health regions created in this direction.
Key Words: Health Indicators, Cluster Analysis, CRITIC Method, MULTIMOORA Method