OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Bulanık Kümeleme Analizi İle Sınıflandırılması1,2

Bu çalışma, OECD ülkelerinin belirlenen sağlık göstergeleri açısından bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması, Türkiye'nin ait olduğu kümenin ve o kümede yer alan diğer ülkelerin tespit edilmesi ve Türkiye'nin içinde bulunduğu kümedeki ülkeler ile benzer özellikler gösterip göstermediğinin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmada, OECD'ye üye 34 ülke ele alınmış ve sağlığı doğrudan ve dolaylı olarak etkilediği düşünülen on değişken ile bulanık c-ortalamalar kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Verilerin analizinde NCSS 10 paket programı kullanılmıştır. Analiz sonucunda, en uygun küme sayısının beş olduğu; birinci kümede üç, ikinci kümede dokuz, üçüncü kümede dokuz, dördüncü kümede altı ve beşinci kümede yedi ülkenin yer aldığı belirlenmiştir. Türkiye, dördüncü kümede yer almaktadır. Türkiye ile birlikte aynı kümede yer alan diğer ülkeler Estonya, Macaristan, Meksika, Polonya ve Şili'dir.

Classifying OECD Countries According to Health Indicators Using Fuzzy Clustering Analysis

This study was conducted in order to classify OECD countries according to health indicators using fuzzy clustering analysis, to identify the cluster in which Turkey is in and the other countries located in the same cluster with Turkey and to determine whether Turkey shows similar characteristics with other countries located in the same cluster or not. In the study, 34 OECD member countries were discussed. With ten variables that directly and indirectly affect the health, c-means clustering analysis was performed. The NCSS 10 software package was used to analyze the data. In the analysis, it was determined that the most appropriate cluster number is five; three countries involved in the first cluster, nine countries involved in the second cluster, nine countries involved in the third cluster, six countries involved in the fourth cluster and seven countries involved in the fifth cluster. Turkey is located in the fourth cluster. Other countries in the same cluster along with Turkey are Estonia, Hungary, Mexico, Poland and Chile.

PDF

___

Adang, E. M. ve Borm, G. F., (2007). "Is there an association between economic performance and public satisfaction in health care?", The European Journal of Health Economics, Vol. 8, No: 3, 279-285.
Afonso, A. ve Aubyn, M., (2005). "Non-parametric approaches to education and health efficiency in OECD countries", Journal of Applied Economics, Vol. 8, No: 2, 227-246.
Afonso, A. ve Aubyn, M. S., (2007). "Assessing health efficiency across countries with a two-step and bootstrap analysis", Evaluation and Efficiency of Public Policies Workshop, Luxembourg.
Akat, Y., (2007). Ülkelerin askeri benzerliklerine göre kümeleme analizi yardımıyla sınıflandırılması, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Savunma Teknolojileri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Aksoy, İ., (2014). Klasik ve bulanık veri zarflama analizi yardımı ile ülkelerin sağlık etkinliklerinin karşılaştırılması ve verilerin bulanıklaştırılmasına alternatif yöntem arayışı, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Muğla.
Alexander, C. A., Busch, G. ve Stringer, K., (2003). "Implementing and interpreting a data envelopment analysis model to assess the efficiency of health systems in developing countries", Journal of Management Mathematics, Vol. 14, No: 1, 49- 63.
Altınel, F., (2012). An empirical study on fuzzy c-means clustering for turkish banking system, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Altıntaş, T., (2012). Türkiye ve Avrupa Birliği'ne üye ülkelerin sağlık göstergeleri açısından çok değişkenli istatistik yöntemlerle karşılaştırılması, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Doktora Tezi, İstanbul.
Alpar, R., (2011). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara.
Arıç, K. H., Erilli, N. A. ve Erkekoğlu, H., (2014). "Testing of APEC countries' competitiveness dynamics through fuzzy clustering analysis and some findings", Ege Akademik Bakış, Vol. 14, No: 3, 441-450.
Atalay, A. ve Tortum, A., (2010). "Türkiye'deki illerin 1997-2006 yılları arası trafik kazalarına göre kümeleme analizi", Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt. 16, Sayı: 3, 335-343.
Aydın, S. ve Mollahaliloğlu, S., (2013). Uluslararası sağlık kuruluşları ve Türkiye ilişkileri, (Ed: H. Sur ve T. Palteki), İçinde: Hastane yönetimi, Nobel Tıp Kitabevleri, İstanbul, ss.1093-1112.
Bayrakçı, N. ve Barışçı, N., (2008). Mitral kapak doppler işaretlerinin bulanık kümeleme ile sınıflandırılması. ELECO International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Bursa, Türkiye.
Ben-Arieh, D. ve Gullipalli, D. K., (2012). "Data Envelopment Analysis of clinics with sparse Engineering, Vol. 63, No: 1, 13-21. clustering
approach", Computers & Industrial
Bezdek, J. C. ve Hathaway, R. J., (1987). "Clustering with relational c-means partitions from pairwise distance data", Mathematical Modelling, Vol. 9, No: 8, 436.
Chang, Y. C., Huang, Y. H., Huang, C. S., Chang, P. K., Chen, J. H. ve Chang, R. F., (2012). "Classification of breast mass lesions using model-based analysis of the characteristic kinetic curve derived from fuzzy c-means clustering", Magnetic Resonance Imaging, Vol.30, 312-322.
Chu Ng, Y., (2008). "The productive efficiency of the health care sector of China", The Review of Regional Studies, Vol. 38, No: 3, 381-393.
Copetti, A., Leite, J. C., Loques, O. ve Neves, M. F., (2013). "A decision-making mechanism for context ınference in pervasive healthcare environments", Decision Support Systems, Vol. 55, No: 2, 528-537.
Çelebi, A. K. ve Cura, S., (2013). "Etkinlik göstergeleri açısından sağlık sistemleri: karşılaştırmalı bir analiz", Maliye Dergisi, Cilt. 164, 47-67.
Çelik, Y., (2013). Sağlık Ekonomisi, Siyasal Kitabevi, Ankara.
Çemrek, F., Şentürk, S. ve Terlemez, L., (2010). "Bulanık kümeleme analizi ile OECD ülkelerinin CO2 emisyonları bakımından incelenmesi". e-journal of New World Sciences Academy, Cilt. 5, Sayı: 3, 52-69.
Demir, A. ve Bakırcı, F., (2014). "OECD üyesi ülkelerin ekonomik etkinliklerinin veri zarflama analiziyle ölçümü", Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt. 28, Sayı: 2, 109-132.
D'Urso, P., De Giovanni, L. ve Spagnoletti, P., (2013). "A fuzzy taxonomy for e-health projects". International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Vol. 4, No: 5, 487-504.
Erilli, N. A., (2014). "TR72 bölgesi ilçelerinin sosyo-ekonomik verilere göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması", Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt. 10, Sayı: 2, 33-45.
Giray, S., (2013). Ülkelerin turizm istatistikleri bakımından farklı kümeleme analizi metotları ile sınıflandırılması ve Türkiye'nin bu oluşumdaki yeri. International Conference on Eurasian Economies 2013, Petersburg, Russia, ss. 695-704.
Gökgöz, İ. H., Altınel, F., Gökgöz, P.Y. ve Koç, İ., (2013). Classification of Turkish commercial banks under fuzzy c-means clustering, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, Vol. 7, No: 2, 13-36.
Gün, A. M., (2011). Bulanık kümeleme analiziyle görüntüdeki yüzün tanınması, Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. ve Anderson, R. E., (2010). Multivariate Data Analysis a Global Perspective, Pearson, New Jersey.
Karagöz, Y., (2014). SPSS 21.1 Uygulamalı Biyoistatistik - Tıp, Eczacılık, Diş Hekimliği ve Sağlık Bilimleri İçin, Nobel Yayıncılık, Ankara.
Kaufman, L. ve Rousseeuw, P. J., (1990). Findings Groups in Data: An Introduction To Cluster Analysis, John Wiley, USA.
Keller, B. M., Nathan, D. L., Wang, Y., Zheng, Y., Gee, J. C., Conant, E. F. ve Kontos, D., (2012). "Estimation of breast percent density in raw and processed full field digital mammography ımages via adaptive fuzzy c-means clustering and support vector machine segmentation", Medical Physics, Vol. 39, No: 8, 4903-4917.
Kılıç, İ., Emir, O. ve Kılıç, G., (2011). "Bulanık kümeleme analizi ile ülkelerin turizm istatistikleri bakımından sınıflandırılması", İstatistikçiler Dergisi, Cilt. 4, 33.
Kılıç, İ., Lenger, Ö. F. ve Bozkurt, Z., (2012). "Bulanık kümeleme analizi ile türkiye'deki illerin hayvancılık istatistikleri bakımından sınıflandırılması", Kocatepe Veteriner Dergisi, Cilt. 5, Sayı: 1, 21-28.
Kılıç, İ. ve Özbeyaz, C., (2010). "Bulanık kümeleme analizinin koyun yetiştiriciliğinde kullanımı ve bir uygulama", Kocatepe Veteriner Dergisi, Cilt. 3, Sayı: 2, 31-37.
Kocaman, A. M., Mutlu, M., Bayraktar, D. ve Araz, Ö. M., (2012). "OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin etkinlik analizi", Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt. 23, Sayı: 4, 14-31.
Koçer, H. E., Altun, A. A. ve Yılmaz, T., (2005). İris deseninin bulanık c-ortalaması kullanılarak sınıflandırılması, 11. Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, ss. 462-465.
Koyuncugil, A. S. (2006). Bulanık veri madenciliği ve sermaye piyasalarına uygulanması, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Ankara.
Kula, V. ve Özdemir, L., (2007). "Çimento sektöründe göreceli etkinsizlik alanlarının veri zarflama analizi yöntemi ile tespiti", Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt. IX, Sayı: 1, 55-70.
Lorcu, F., (2008). Veri zarflama analizi (DEA) ile Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin sağlık alanındaki etkinliklerinin değerlendirilmesi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı, Doktora Tezi, İstanbul.
Lorcu, F.; Acar Bolat, B. ve Atakişi, A., (2012). "Examining Turkey and member states of European Union in terms of health perspectives of Millennium Development Goals", Quality and Quantity, Vol. 46, 959-978.
Mirmirani, S., Li, H. C. ve Ilacqua, J. A., (2008). "Health care efficiency in transition economies: an application of data envelopment analysis", International Business and Economics Research Journal, Vol. 7, No: 2, 47-56.
Mirmirani, S. ve Lippmann, M., (2004). "Health care system efficiency analysis of G12 countries". International Business and Economics Research Journal, Vol. 3, No: 5, 35-42.
Mirmirani, S. ve Mirmirani, T., (2005). "Health care delivery in OECD countries, 1990- 2000: An efficiency assessment". The Business Review, Vol. 3, No: 2, http://www.jaabc.com/brcv3n2preview.html (Erişim tarihi: 25.07.2015).
Mollahaliloğlu, S., Kosdak, M., Sanisoğlu, Y., Ateşoğlu, D., Çiftçi, E. ve Tuncel, T., (2011). Birinci Basamak Sağlık Hizmetlerinde Hasta Memnuniyeti 2011, T.C. Sağlık Bakanlığı Refik Saydam Hıfzıssıha Merkezi Başkanlığı, Hıfzıssıha Mektebi Müdürlüğü, Ankara.
NCSS User's Guide-IV (2006). Multivariate Analysis, Clustering, Meta-Analysis, Forecasting/Time Series, Operations Research, and Mass Appraisal, USA.
OECD (2008). OECD Sağlık Sistemi İncelemeleri-Türkiye, OECD Yayınları. http://sbu.saglik.gov.tr/Ekutuphane/kitaplar/OECDKITAP.pdf 11.08.2015). (Erişim tarihi:
Özdamar, K., (2010). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi- 2 (Çok Değişkenli Analizler), Kaan Kitabevi, Eskişehir.
Puig-Junoy, J., (1998). "Measuring health production performance in the OECD", Applied Economics Letters, Vol. 5, No: 4, 255-259.
Räty, T. ve Luoma, K. (2005). Nonparametric country rankings using health indicators and OECD health data. Valtion taloudellinen tutkimuskeskus, 74. Helsinki.
Retzlaff-Roberts, D.; Chang, C. F. ve Rubin, R. M., (2004). "Technical efficiency in the use of health care resources: a comparison of OECD countries". Health Policy, Cilt: 69, Sayı: 1, 55-72.
Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü. (2011). Sağlığın Teşviki ve Geliştirilmesi Sözlüğü. Ankara.
Sümbüloğlu, V., Sezer, R. E. ve Sümbüloğlu, K., (1999). Epidemiyoloji ve Araştırma Teknikleri, Somgür Yayıncılık, Ankara.
Şahin, M. ve Hamarat, B., (2002). G10 - Avrupa Birliği ve OECD ülkelerinin sosyo- ekonomik benzerliklerinin fuzzy kümeleme analizi ile belirlenmesi. ODTÜ Uluslararası Ekonomi Kongresi VI, Ankara, Türkiye, ss. 1-20.
Şen, Z. (2009). Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme (Mühendislik ve Sosyal Bilimler), Su Vakfı Yayınları, İstanbul.
Temür, Y. ve Bakırcı, F., (2008). "Türkiye'de sağlık kurumlarının performans analizi: bir VZA uygulaması", Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt. X, Sayı: 3, 261-281.
Tibshirani, R. ve Walther, G. ve Hastie, T., (2001). "Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistics", Journal of Royal Statistical Society: Series B, Vol. 63, 411-423.
Toker, İ., (2013). Bulanık kümeleme algoritmaları kullanılarak beyin mr görüntülerinden ms lezyonlarının ayrıştırılması. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı, İstanbul.
Torra, V., (2005). Fuzzy c means for fuzzy hierarchical clustering. Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Reno, Nevada, ss. 646.
Ünal, E. (2012). Sağlık Ekonomisi (Ed: M. Ateş), İçinde: Sağlık işletmeciliği, Beta Yayınları, İstanbul, ss.179-235.
WHO. (2014). Global Reference List of 100 Core Health Indicators. Geneva.
Xia, K., Wu, Y., Ren, X. ve Jin, Y., (2013). "Research in clustering algorithm for diseases analysis", Journal of Networks, Vol. 8, No: 7, 1632-1639.
Varlık, M., (2007). Türkiye'deki illerin sağlık düzeylerinin belirlenmesinde yöntem çalışması, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Sağlık Yönetimi Programı, Doktora Tezi. Ankara.
Vehid, S., (2000). "Temel demografik ve sağlık düzeyi ölçütleri açısından Türkiye ile Avrupa Birliği'ne (AB) üye ülkelerin karşılaştırılması", Cerrahpaşa Tıp Dergisi, Cilt. 31, Sayı: 2, 100-106.
Yılancı, V., (2010). "Bulanık kümeleme analizi ile Türkiye'deki illerin sosyoekonomik açıdan sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt. 15, Sayı: 3, 453-470.
Yıldırım, H. H., (2015). Avrupa Birliği'ne Üye ve Aday Ülke Sağlık Sistemlerinin Karşılaştırmalı Performans Analizi: Veri Zarflama Analizine Dayalı Bir Uygulama, (Ed: T. Yıldırım ve H. H. Yıldırım), İçinde: Avrupa Birliği'ne Üyelik Sürecinde Türkiye Sağlık Sektörü Araştırmaları. ABSAM Yayınları, Ankara, ss. 129-196.
Zhang, N., Hu, A. ve Zheng, J., (2007). "Using data envelopment analysis approach to estimate the health production efficiencies in China", Frontiers of Economics in China, Vol. 2, No: 1, 1-23.
http://stats.oecd.org/ (Erişim tarihi: 28.09.2015)
http://data.worldbank.org/indicator (Erişim tarihi: 28.09.2015)