EKSİK GÖZLEM DEĞERLERİNE SAHİP OECD ÜLKELERİNİN BEBEK SAĞLIĞI İLE İLGİLİ ANALİZİNDE YERİNE KOYMA YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI

Birçok veri kümesinde bazı değişkenlere ait gözlem değerleri kayıt edilememektedir. Bu durumda genellikle eksik gözlemlerin bulunduğu değişkenler ihmal edilerek analiz yapılmaktadır. Ancak bu gözlemlerin çalışmadan çıkartılmaları bilgi kaybına neden olur ve çalışma yetersiz kalır. Varyans analizinde, çok etkenli deney düzenlerinde, örnekleme çalışmalarında ve çok değişkenli istatistiksel analiz gibi çeşitli alanlarda eksik gözlemler ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Çok değişkenli istatistiksel analizde kullanılan ortalama ve regresyon yöntemini içeren yerine koyma imputation yöntemi bunlardan birisidir. Bu çalışmada, OECD'ye üye ülkelere ait eksik gözlemlerin tahmini için ortalama ve regresyon yöntemleri kullanılarak eksik gözlemlerin tahmin edilmesi, çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile ülkelerin bebek sağlığına verdiği önem bakımından sınıflandırılması ve çok boyutlu uzaydaki yerlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca Türkiye'nin OECD ülkeleri içindeki sıralamasına bağlı olarak elde edilen sonuçlar Türkiye için yorumlanmış ve Türkiye'nin OECD ülkeleri içindeki yeri belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Eksik Gözlem, Ortalama Yöntemi, Regresyon Yöntemi, Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Bebek Sağlığı

USING IMPUTATION METHODS IN THE ANALYSIS OF INFANT HEALTH IMPORTANCE FOR OECD COUNTRIES WHICH HAVE MISSING OBSERVATIONS

In many data sets some value of variables cannot be recorded. In these cases, the analysis is carried on by ignoring the variables which have missing observations but if these observations are important for the research; their extraction causes the loss of information. There are many studies about missing data in factorial designs, ANOVA, sampling survey studies and multivariate analysis, etc. In this paper we used mean imputation and regression imputation methods to estimate missing observations of countries which are the members of OECD. Then by using multivariate statistical methods, classification of countries according to their attention level of infant health and determination of their location in multidimensional space are aimed. Also, depending on the arrangement of Turkey in OECD countries, results are interpreted for Turkey and determined its place in OECD countries

Keywords:

Missing observation, Mean imputation, Regression imputation, Multivariate statistical method, Infant health,

PDF

___

AFIFI, A.A., ELASHOFF, R.M. (1966). Missing observations in multivariate statistics, I. Review of literature, Journal of the American Statistical Association, 61, 595-604.
GRAHAM, J.W., CUMSILLE, P.E., ve ELEK-FISK, E. (2003). Methods for handling missing data, Research Methods in Psychology, Vol. 2 of Handbook of Psychology. New York, John Wiley & Sons, 87-114 ss.
LITTLE, R.J.A. (1976) Inference about Means from Incomplete Multivariate Data, Biometrika, 63, 3, 593-604.
LITTLE, R.J.A., RUBIN, D.B. (1987). Statistical analysis with missing data. New York, John Wiley and Sons.
OECD in figures (2002). Organisation for economic Co-operation and development. Paris, France.
OECD Göstergeleri (2005). “Sağlığa bakış” Erişim adresi: .
RUBIN, D.B. (1976) Inference and missing data. Biometrika, 63, 3, 581-592.
SHARMA, S. (1996) Applied multivariate techniques. New York, Wiley.
TATLIDİL, H. (1996). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ankara, Cem Web Ofset.
YURDAKÖK, M. (2005), Dünyada ve ülkemizde çocuk sağlığı. Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi; 48, 203-205.