Farklı kümeleme teknikleri ile ülkelerin insani gelişmişlik endeksi verilerinin karşılaştırılmalı analizi
A comperative analysis of human development index with different cluster analysis techniques
Yazar: GÜLEN ARIKAN
Danışman: PROF. DR. DİLEK ALTAŞ
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Eğitim = Education ; Eğitim düzeyi = Education level ; Gelirler = Incomes ; Gelişmiş bölgeler = Development regions ; Gelişmiş ülkeler = Developed countries ; Kümeleme teknikleri = Cluster technics ; Sağlık = Health ; Sağlık göstergeleri = Health indicators ; İnsani gelişmişlik endeksi = Human development index

Özet:
Ülkelerin gelişmişliklerinin yalnızca ekonomik gelişme ile olmayacağını savunan Amartya Sen tarafından geliştirilen İnsani Gelişmişlik Endeksi, eğitim, sağlık ve gelir göstergeleri ile hesaplanmaktadır. Ülkeler, hesaplanan İGE değerlerine göre Birleşmiş Milletler' in yaptığı bir sınıflandırmaya göre 'Çok Gelişmiş', 'Gelişmiş', 'Gelişmekte Olan' ve 'Gelişmemiş' ülkeler olarak 4 sınıfta toplanır. 
Bu çalışmada, 188 ülkenin 2015 yılı İGE verileri, yani; eğitim, sağlık ve gelir endeksleri kullanılmıştır. Ülkeler, Kümeleme Analizinin farklı yöntemlerine göre sınıflandırılmıştır. Hiyerarşik Kümeleme Analizinde Ward tekniği kullanılırken Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Analizinde k – ortalamalar yöntemi kullanılmıştır. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme uygulanırken uygun küme sayısı Birleşmiş Milletler' in oluşturduğu İGE sıralaması baz alınarak 4 olarak belirlenmiştir.  Geleneksel yöntemlere ek olarak, bir de İki Aşamalı Kümeleme Analizi uygulanmıştır.
Hiyerarşik Kümeleme sonuçlarına göre, Birleşmiş Milletler'in önerdiğinden farklı olarak 3 kümenin yeterli olacağı saptanmıştır. Hiyerarşik Kümeleme Analizi sonucunda oluşan kümelerde gelirin çok etkili olduğu belirlenince, İki Aşamalı Kümelemede gelirin etkisini azaltmak amacı ile Kişi Başı GSMH değerleri yerine Dünya Bankası'nın oluşturduğu ülke gelir sınıfları kullanılmıştır. Sonuç olarak Birleşmiş Milletlere en yakın sonucu veren yöntem İki Aşamalı Kümeleme Analizi olmuştur. Hatta İki Aşamalı Kümelemenin, BM sıralamasından daha başarılı sonuç verdiğini söylemek mümkündür. Türkiye ise İki Aşamalı Kümeleme yöntemine göre BM'e benzer şekilde Gelişmiş Ülkeler kümesinde yer alırken k – ortalamalar yöntemine göre Gelişmekte Olan Ülkeler sınıfındadır. Elde edilen sonuçlara göre ülkeler kaynaklarını daha çok eğitim ve sağlığa yönlendirmelidir.

Abstract:
Amartya Sen, who defends that economic development is not a good indicator for countries' development level, introduced Human Development Index. HDI composes from education, health and income indices.  United Nations classify countries into 4 groups according to their HDI value. Those classes named; 'High Developed', 'Developed', 'Developing' and 'Under Developed'. 
In this study, 2015 values of HDI, in other words, health, education and income indices of 188 countries are used. Countries are classified with different methods of Cluster Analysis. Ward technique is used for Hierarchical Clustering while k – means is used for Non – Hierarchical Clustering. Non – Hierarchical Clustering is applied for 4 clusters since United Nations also uses 4 groups for development classification. In addition to traditional clustering techniques, Two Step Clustering is also applied to data. 
The result of Hierarchical Cluster is different than UN, since this technique classify countries under 3 groups. Moreover, the results of Non – Hierarchical Clustering is dramatically affected by income index. That's why, Two Step Clustering is applied with income classes of World Bank instead of GNI per capita. In the end, the most similar results with UN is obtained from Two Step Clustering. Even, it is possible to say that this technique ends better that UN classification. The position of Turkey differs when the technique is changed. According to Two Step Clustering, Turkey is in the Developed Countries cluster as it is in UN classification. However, in Non – Hierarchical Clustering, country takes place in Developing Countries cluster. To increase the development level, countries should invest more on education and health.