Covid–19 salgını ile mücadelede kümeleme analizi ile ülkelerin sınıflandırılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Ülkelerin sağlık harcamaları, sağlık ekipman kapasiteleri ve sağlık kaynakları gibi göstergeler sağlık sonuçlarını etkileyen en önemli kriterlerdir. Bu nedenle tüm dünya ülkeleri için bu kriterlere ayrılan payların benzerliklerinin incelenmesi, ülkelerin sağlık kriterlerine göre sınıflandırılması sonuçların analiz edilmesi açısından yol gösterici olmaktadır. Araştırmanın amacı, 2019 yılının son aylarından beri dünya gündeminin en önemli konularından biri haline gelen COVID-19 salgını sonuçlarının ülkeler bazında incelenmesidir. Araştırmada OECD ve AB üyesi olan 36 ülkenin son dönem sağlık verileri değerlendirilmiş, benzerlik gösteren ülkeler tespit edilmiş ve Türkiye’nin bu ülkeler içerisindeki yeri belirlenmeye çalışılmıştır. Verilerin analizinde kümeleme algoritmalarından olan K-ortalamalar yöntemi kullanılmış ve değerler WEKA yazılımı ile çözümlenmiştir. K-ortalamalar yöntemi ile analiz sonucunda ülkeler, ikili, üçlü ve dörtlü kümelere ayrılmıştır.
Indicators such as health expenditures, health equipment capacities and health resources of the countries are the most important criteria affecting health results. For this reason, examining the similarities of the shares allocated to these criteria for all countries of the world, classifying the countries according to the health criteria are guiding in terms of analyzing the results. The aim of the research is to examine the results of the COVID-19 pandemic by country which has become one of the most important topics of the world agenda since the last months of 2019. In research, recent health data of 36 countries that are OECD and EU members were evaluated, countries showing similarities have been identified and Turkey’s place in these countries has tried to determine. K-means method, one of the clustering algorithms, was used in the analysis of the data and values were analyzed with WEKA software. As a result of the analysis with the K-means method, countries were divided into binary, triple and quadruple clusters.
Indicators such as health expenditures, health equipment capacities and health resources of the countries are the most important criteria affecting health results. For this reason, examining the similarities of the shares allocated to these criteria for all countries of the world, classifying the countries according to the health criteria are guiding in terms of analyzing the results. The aim of the research is to examine the results of the COVID-19 pandemic by country which has become one of the most important topics of the world agenda since the last months of 2019. In research, recent health data of 36 countries that are OECD and EU members were evaluated, countries showing similarities have been identified and Turkey’s place in these countries has tried to determine. K-means method, one of the clustering algorithms, was used in the analysis of the data and values were analyzed with WEKA software. As a result of the analysis with the K-means method, countries were divided into binary, triple and quadruple clusters.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kümeleme Analizi, Hiyerarşik Olmayan Kümeleme, Sağlık Göstergeleri, COVID-19, Clustering Analysis, Non-hierarchical Cluster, Health Indicators
Kaynak
İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
19
Sayı
37 (Özel Ek)
