You are here

Home » Content

SAĞLIK KURUMU SEÇİMİNDE UYGUNLUK ANALİZİNİN TOPLUM TABANLI BİR ÇALIŞMAYA UYGULANMASI

APPLICATION OF A POPULATION BASED STUDY OF CORRESPONDENCE ANALYSIS IN CHOOSING A HEALTH INSTITUTION

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2007

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Correspondence analysis is a method that makes it easy to interpret the categorical variables given in contingency tables, showing the similarities between row and column variables and associations as well as divergences among these variables via graphics on a lower dimensional space. It factors the data matrix into the rows and columns, shows each of them with a separate graphics; it releases important information about the structure of the data. Having lots of categorical data in applied science, such as in medicine, biology and economy, makes correspondence analysis a very popular method. In correspondence analysis, the aim is to explain the associations among the variables on a lower dimensional space. A multidimensional graphic consisting the points regarding the levels of categorical variables is drawn using mathematical methods to determine the structure of the contingency table. There are similarities between this analysis and other multivariate methods; mainly Principal Component Analysis, Log-Linear Models and Multi-dimensional scaling. In this study, correspondence analysis will be applied to the epidemiological research data obtained from the DEU School of Medicine Department of Public Health.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Uygunluk Analizi, kategorik değişkenlerin yorumlanmasını kolaylaştıran, çapraz tablolarda satır ve sütun değişkenleri arasındaki benzerlikleri ve bu değişkenlerin birlikte değişimlerini, daha az boyutlu bir uzayda grafiksel olarak gösteren bir yöntemdir. Bu teknik, veri matrisinin satır ve sütun bölgelerine ayrıştırılması üzerine yoğunlaşıp, elde edilen bileşenleri ayrı ayrı grafiklerle göstererek, veri setinin yapısına ilişkin önemli bilgiler vermektedir. Özellikle tıp, sağlık bilimleri, biyometri, ekonomi, pazarlama ve sosyal bilimler gibi kategorik verilerin analizine ihtiyaç duyulan alanlarda oldukça popüler bir yöntemdir. Uygunluk analizinde, değişkenler arasındaki ilişkilerin indirgenmiş boyutlu bir uzayda sunulması amaçlanmaktadır. Bu analizde, çapraz tabloların yapılarını belirlemek amacıyla matematiksel teknikleri kullanarak çok boyutlu uzayda değişkenlerin kategorilerini temsil eden noktaları içeren bir grafik oluşturulur. Uygunluk analizinin, çok değişkenli analiz tekniklerinden Temel Bileşenler Analizi, Log-Doğrusal ve Çok Boyutlu Ölçekleme yöntemleriyle de benzerliği bulunmaktadır. Bu çalışmada, DEÜ Tıp Fakültesi Halk Sağlığı Anabilim Dalında yürütülen araştırma verileri kullanılarak, uygunluk analizi ile ilgili bir uygulama yapılmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-saglik-kurumu-seciminde-uygunluk-analizinin-toplum-tabanli-bir-calismaya-uygulanmasi.pdf
  • 3
1-12
  • English

REFERENCES

References: 

Akıncı S., Atılgan E. (2005): “Pazarlama Araştırmalarında Kategorik Verilerin Haritalanması:
Görsel İlişki Analizi ve Uygulama Örneği”, Akdeniz İİBF Dergisi, Cilt 9, s. 1-17.
Bayram N. (1996): “Minres Tekniği ile Faktör Analizi üzerine bir Uygulama Denemesi”,
Bursa: Basılmamış Y.L. Tezi.
Bayram N. (2000): “Karşılık Getirme Analizi ve Bankacılık Sektörüne Uygulanması”, Uludağ
Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, İstatistik Bilim Dalı,
Bursa: Doktora Tezi.
Behdioğlu S. (2000): “Çok Değişkenli Veri Yapısının Yorumlanmasında Olumsallık
Tablolarının Uygunluk Çözümlemesi ve Bir Uygulama”, Osmangazi Üniversitesi, Fen
Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı, Bursa:
Doktora Tezi.
Burcu E., Çetin M. C. (2004): “Özürlülüğe İlişkin Düşüncelerin Homojenleştirme Analizi
ile İncelenmesi: Ankara Örneği”, 4. İstatistik Günleri Sempozyumu.
Cangür Ş., Sığırlı D., Ediz B., Ercan İ., Kan İ. (2005): “Türkiye’de Özürlü Grupların
Yapısının Çoklu Uyum Analizi ile İncelenmesi”, Uludağ Üniversitesi, Tıp Fakültesi
Dergisi, Cilt 31, No. 3, s. 153–157.
Clausen S. E. (1998): “Applied Correspondence Analysis: an Introduction”, USA: Sage
Publications.
Çetin E. İ. (2003): “Çok Değişkenli Analizlerin Pazarlama ile İlgili Araştırmalarda Kullanımı:
1995–2002 Arası Yazın Taraması”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 5, s. 32-47.
Etikan İ., Uysal M., Sanisoğlu Y., Dirican B. (2000): “Uygunluk Analizi ile Kanser
Vakalarının Çözümlenmesi”, 5. Ulusal Biyoistatistik Kongresi.
Gifi A. (1990). “Non-linear Multivariate Analysis”, John Wiley and Sons. Ltd., Chichester.
Greenacre M. J., Hastie T. (1987): “The Geometric Interpretation of Correspondence
Analysis”, Jasa, 82 (398), s. 437–447.
Hair F. J., Anderson E. R., Tahtam L. R., Black C. W. (1992): “Multivariate Data Analysis”,
New Jersey: Prentice Hail Inc.
Seyfullahoğulları A. (2002): “Uygunluk Analizi ve Tekstil Sektöründe Toplam Kalite
Yönetimi Anlayışı Üzerine bir Uygulama”, Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler
Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, İstatistik Bilim Dalı, İstanbul, Doktora Tezi.
Tatlıdil H. (1996): “Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz”, Ankara: Akademi
Matbaası.
Tuna M., Kıroğlu, G. (1996): “Uygunluk Analizi Üzerine bir Uygulama”, Araştırma
Sempoyumu’96.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com