Ülkelere Göre Covid-19 Virüsü Verilerinin Faktör Analizi ile İncelenmesi

Faktör analizi, birbiri ile ilişkili çok sayıda değişkenin bir araya gelmesiyle daha az sayıda yeni değişkelerin elde edilmesini amaçlayan çok değişkenli bir istatistik yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, günlük vaka sayılarından oluşan bir veri seti kullanılarak COVİD-19 vakka sayısı bakımından hangi ülkelerin birbiri ile ilişkili olduğunu ve hangi ülkelerinin aynı faktör altında bulunduğunu belirlemektir. Çalışmada materyal olarak Github internet adresinden elde edilen, 16 ülke ve 201 günlük Covid-19 verisi kullanılmıştır. Temel bileşenler ve Varimax döndürme işlemi uygulanarak faktör analizi yapılmıştır. KMO testi istatistiği ile veri setinin faktör analizi için uygun olduğu belirlenmiş ve temel bileşenler yaklaşımıyla on altı orijinal değişken yaklaşık %24 kayıpla dört faktöre indirgenmiştir. Varimax döndürme işlemi sonrası hangi değişkenin (ülke) hangi faktör altına yer aldığı belirlenmiştir. Şayet gerçek veriler manüple edilmediyse, analiz sonuçlarına göre günlük vaka sayısı bakımından ABD (35393.14) ilk ve Çin (47.64) ise son (on altıncı) sırada bulunmaktadır. Sonuç olarak, günlük vaka sayısı bakımından benzer karakteristik özellikler gösteren ülkelerin aynı faktör altında yer aldığı ve bu nedenle, bu ülkelerde virüsü etkileyen faktörlerin veya ülkelerin virüs ile mücadele yöntemlerinin birbirine yakın olduğu söylenebilir. Genel olarak dördüncü faktörde bulunan ülkelerin virüs ile mücadelede daha başarılı oldukları ve diğer ülkeler de benzer yöntemler kullanarak daha başarılı sonuçlar elde edebilirler.

Examining the Data of Covid-19 Virus with Factor Analysis by Country

Factor analysis is a multivariate statistical method that aims to obtain a small number of new variables by combining many interrelated variables. This study aims to determine which countries are associated with each other in terms of COVID-19 disease and which country is under which factor with a data set consisting of daily case numbers. Covid-19 data covering 16 countries for 201 days obtained from Github was used as the material in the study. Factor analysis was performed by applying Principal components and Varimax rotation. With the KMO test, it was determined that the data set was suitable for factor analysis and with the principal component approach, sixteen original variables were reduced to four factors with a loss of approximately 24%. After the Varimax rotation process, it was determined which variable (country) under which factor. According to the results, the USA (35393.14) is the first and China (47.64) is the last (sixteenth) in terms of the number of daily cases. As a result, it can be said that countries with similar characteristics in terms of the number of daily cases are under the same factor and therefore, the factors affecting the virus or the methods of combating the virus in these countries are close to each other. In general, countries in the fourth factor are more successful in combating the virus, and other countries can achieve more successful results by using similar methods.

PDF

___

Akbıyık, A. & Avşar, Ö. S. (2020). Epidemiology and control of coronavirus ınfection disease (COVID-19). İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 5(2), 109- 116.
Akgül, A. & Çevik, O. (2003). İstatistiksel analiz teknikleri spss'te işletme yönetimi uygulamaları. 2 nd ed., Emek Ofset.
Alpar, R. (2011). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. 3nd ed., Detay Yayıncılık.
Atlaş, D. (2002). Hayat ve hayat dışı sigorta şirketlerinin çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılması. Öneri Dergisi, 5(18), 147-154. https://doi.org/10.14783/maruoneri.683290
Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal bilimleri için veri analizi el kitabı istatistik araştırma deseni spss uygulamaları ve yorum. 27nd ed., Pegem A Yayınları.
Child, D. (1975). The essentials of factor analysis. Billing & Sons Ltd.
Comrey, A. L. & Lee, H. B. (2009). A first course in factor analysis. 2 nd ed., Psychology Press.
Cureton, E. E & D’Agostino, R. B. (2009). Factor analysis: an applied approach. Psychology Press.
Durak, İ., Bayat, M. & Arslan, H. M. (2017). Customer preferences in bank selection: an empirical analysis on participation banks. The Journal of Social Science, 1(2), 60-70. https://doi.org/10.30520/tjsosci.363391
ECDC. (2020). European Centre for Disease Prevention and Control. COVID-19 2019. https://www.ecdc.europa.eu/en/novel-coronavirus-china (Date of Access: 20.09.2020)
Github. (2020). https://github.com/owid/covid-19-data/blob/master/public/data/owid-coviddata.xlsx (Date of Access: 29.09.2020)
Gorbalenya, A. E., Baker, S. C., Baric, R. S, et al. (2020). The species severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol, 5, 536–544. https://doi.org/10.1038/s41564-020-0695-z
Hanlıoğlu, E. B. (2011). Kontrol edilebilir risk [Master Thesis]. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Karagöz, Y., Kıngır, S., Mesci, M. & Akbaş, Z. (2010). Zamanın etkin kullanımını sağlayan faktörlerin belirlenmesine yönelik bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23, 97-08.
Mulaik, S. A. (2010). Foundations of factor analysis. 2nd ed., CRC Press.
Özdamar, K. (2010). Paket programları ile istatistiksel veri analizi-2 (çok değişkenli analizler). 7 nd ed., Kaan Kitapevi.
Özen, H. (2013). Okul müdürlerine yönelik motivasyonel dil ölçeği: türk kültürüne uyarlama, dil geçerliği ve faktör yapısının incelenmesi. Journal of Educational Sciences Research, 3(1), 87-03.
Patır, S. (2009). Faktör analizi ile öğretim üyesi değerleme çalışması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4), 69-86.
T.R. Ministry of Health. (2020). COVID-19 (SARS-CoV2 enfeksiyonu) rehberi (bilim kurulu çalışması). TC. Sağlık Bakanlığı. https://dosyamerkez.saglik.gov.tr/Eklenti/37175, covid19rehberipdf.pdf?0 (Date of Access: 25.08.2020)
Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Akademi Matbaası.
WHO. (2019). Coronavirus disease (COVID-19) outbreak. https://www.who.int/emergencies /diseases/novel-coronavirus-2019 (Date of Access: 02.09.2020)
WHO. (2020). Report of the WHO-China joint mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19). https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid19-final-report.pdf (Date of Access: 02.09.2020)