SAĞLIK GÖSTERGELERİ AÇISINDAN AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE VE ADAY ÜLKELERİN ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE KÜMELEME ANALİZİYLE SINIFLANMASI

Year 2022, Volume: 25 Issue: 1, 29 - 46, 25.03.2022

Aylin Alkaya

Abstract

Sağlık göstergeleri, ülkelerin veya toplulukların sağlık durumlarının istatistiksel olarak karşılaştırılmasını
sağlar. Bu çalışmanın amacı, sağlık göstergeleri açısından Türkiye'nin Avrupa Birliği (AB) üye ve aday
ülkelerindeki konumunu ve sınıflandırmasını incelemektir. Çalışma verileri Dünya Bankası ve Birleşmiş
Milletler Kalkınma Programı veri kaynaklarından elde edilmiştir. Ülkelerin konum ve sınıflandırılmasını
belirleyebilmek için çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizi yöntemleri uygulanmıştır. Çok boyutlu ölçekleme
bulgularına göre sağlık göstergeleri açısından Türkiye, Avrupa Birliği üye ülkelerinden Bulgaristan, Litvanya,
Polonya, Macaristan, Letonya, Romanya, Slovakya’ya yakın bir konumdadır. Kümeleme analizi sonuçları,
sağlık göstergeleri açısından Türkiye'nin Avrupa Birliği üye ülkelerinden Hırvatistan, Çekya, Macaristan,
Polonya ve Slovakya ile aynı kümede sınıflandırıldığını göstermektedir. Türkiye'nin daha iyi sağlık göstergesi
değerlerine sahip Avrupa Birliği üyesi ülkeler arasında sınıflanmadığı tespit edilmiştir. Türkiye’nin sağlık
göstergelerinde başarılı olan ülkelerdeki ilerlemeleri takip ederek sağlık alanında gelişim gösterebileceği
önerilmiştir. 

Keywords

Sağlık göstergeleri, Avrupa Birliği üye ve aday ülkeler, Kümeleme analizi, Çok boyutlu ölçekleme

CLASSIFICATION OF EUROPEAN UNION MEMBER AND CANDIDATE COUNTRIES IN TERMS OF HEALTH INDICATORS THROUGH MULTIDIMENSIONAL SCALING AND CLUSTER ANALYSIS

Abstract

Health indicators enable statistical comparison of the health status of countries or communities. The
objective of this study is to investigate the position and classification of Turkey in European Union (EU) member
and candidate countries in terms of health indicators. The study data were obtained from World Bank and
United Nations Development Programme data sources. The multidimensional scaling and cluster analysis
methods were performed to determine the position and classification of the countries. According to the
multidimensional scaling findings, it is determined that Turkey is closely located to the European Union member
countries of Bulgaria, Lithuania, Poland, Hungary, Latvia, Romania, Slovakia in terms of health indicators.
Cluster analysis results demonstrate that Turkey is classified in the same cluster with European Union member
countries of Croatia, Czechia, Hungary, Poland and Slovakia in terms of health indicators. It has been
determined that Turkey is not classified among the European Union member countries which have better health
indicator values. It has been suggested that Turkey can develop in the field of health by following the progress in
countries that are successful in health indicators.

Keywords

Health indicators, European Union member and candidate countries, Cluster analysis, Multidimensional scaling

References

• Afifi, A., May, S., Donatello, R. A., & Clark, V. A. (2020). Practical multivariate analysis. Taylor & Francis Group.
• Alpar, R. (2013). Çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Detay Yayıncılık.
• Alptekin, N. (2014). Comparison of Turkey and European Union countries’ health indicators by using fuzzy clustering analysis. International Journal of Business and Social Research, 4(10), 68-74.
• Altıntaş, T. (2012). Türkiye ve Avrupa Birliği’ne üye ülkelerin sağlık göstergeleri açısından çok değişkenli istatistik yöntemlerle karşılaştırılması [Unpublished doctoral dissertation], İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
• Atun, R., & Fitzpatrick, S. (2005, June 22-23). Advancing economic growth: Investing in health [Conference Presentation]. Chatham House Conference, London.https://www.chathamhouse.org/sites/default/files/public/Conferences/Conference%20Reports/a dvancingecon2005.pdf
• Borg, I., & Groenen, P. J. F. (2005). Modern multidimensional scaling: Theory and applications. Springer Science & Business Media Inc.
• Borg, I., Groenen, P. J. F., & Mair, P. (2013). Applied multidimensional scaling. Springer Science & Business Media.
• Cox, T. F., & Cox, M. A. A. (2000). Multidimensional scaling. Chapman and Hall.
• European Union (2020). The European Union what it is and what it does. Publications Office of the European Union.
• European Union (2021a, April). The EU in a brief. European Union. https://europa.eu/europeanunion/about-eu/euinbrief_en#:~:text=promote%20peace%2C%20its%20values%20and,social%20progress%2C%20and%20environmental%20protection
• European Union (2021b, April). European Commission - Enlargement - Accession criteria. European Union. https://ec.europa.eu/neighbourhood-enlargement/policy/glossary/terms/accessioncriteria_en
• Everitt, B. S., & Dunn, G. (2001). Applied multivariate data analysis. John Wiley & Sons Ltd.
• Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. (2011). Cluster analysis. John Wiley & Sons Ltd.
• Giray, F., & Çimen, G. (2018). Sağlık harcamalarının düzeyini belirleyen faktörler: Türkiye ve OECD ülkeleri analizi. Sayıştay Dergisi, 111(Ekim – Aralık), 143-171.
• Girginer, N. (2013). A Comparison of the healthcare indicators of Turkey and The European Union members countries using multidimensional scaling analysis and cluster analysis. İktisat İşletme ve Finans, 28(322), 119-136.
• Gonzalez, R. M., & Gilleskie, D. (2017). Infant mortality rate as a measure of a country’s health: A robust method to improve reliability and comparability. Demography, 54(2), 701–720.
• Güven, E., Tevfik, A., & Ebru, R. (2020). Sağlık ekonomisi kapsamında sağlık harcamaları ve sağlık hizmetlerinin finansmanı: Bir uygulama. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 63- 81.
• Gürler, C., Çağlar, M., & Önay, O. (2020). Clustering countries by k-means method according to causes of death. The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems, 8(1), 111-130.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis. Pearson Education Limited.
• Haq, U. M. (1995). Reflections on human development. Oxford University Press.
• Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (1999). Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall.
• Köksal, S. S., Sipahioğlu, N. T., Yurtsever, E., & Vehid, S. (2016). Temel sağlık düzeyi göstergeleri açısından Türkiye ve Avrupa Birliği ülkeleri. Turkish Journal of Family Medicine and Primary Care, 10(4), 205-212.
• Kruskal, J. B. (1964). Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika, 9(1), 1-27.
• Kruskal, J. B., & Wish, M. (1978). Multidimensional scaling. Sage Publications Inc.
• Kruskal, J. (1977). The relationship between multidimensional scaling and clustering classification and clustering. In J. Van Ryzin (Ed.), Classification and clustering (pp. 17–44). Academic Press.
• Lorcu, F., & Bolat, B. A. (2012). Comparison member and candidate countries to the European Union by means of main health indicators. China-USA Business Review, 11(4), 556-563.
• Lorcu, F., Bolat, B. A., & Atakisi, A. (2012). Examining Turkey and member states of European Union in terms of health perspectives of millennium development goals. Quality & Quantity, 46(3), 959–978.
• Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. Kaan Kitabevi.
• Şahin, D. (2017). Sağlık göstergeleri bakımından Türkiye’nin Avrupa Birliği ülkeleri arasındaki yeri: İstatistiksel bir analiz. ÇAKÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 55-77.
• Sığırlı, D., Ediz, B., Cangür, Ş., Ercan, İ., & Kan, İ. (2006). Türkiye ve Avrupa Birliği’ne üye ülkelerin sağlık düzeyi ölçülerinin çok boyutlu ölçekleme analizi ile incelenmesi. İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 13(2), 81-85.
• Tatlıdil, H. (1996). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Cem Web Ofset Ltd. Şti.
• T. C. Dışişleri Bakanlığı Avrupa Birliği Başkanlığı (2021, April). Türkiye-Avrupa Birliği ilişkileri. T. C. Dışişleri Bakanlığı Avrupa Birliği Başkanlığı. https://www.ab.gov.tr/ab-ile-iliskiler_4.html
• Tokuç, B., & Eskiocak, M. (2020). Çocuk ve ergen sağlığı. In S. Üner, & P. Okyay (Eds.), Türkiye sağlık raporu 2020 (pp. 229-234). Hipokrat Yayınevi.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2021, April). İstatistiklerle kadın, 2020. Türkiye İstatistik Kurumu.https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Istatistiklerle-Kadin-2020-37221
• UNDP (2021, December). Human Development Data Center. https://hdr.undp.org/en/data
• United Nations Development Programme (2021, April). About human development. United Nations Development Programme. http://hdr.undp.org/en/humandev
• World Bank (2021a, December). The World by income and region. World Bank.https://datatopics.worldbank.org/world-development-indicators/the-world-by-income-andregion.html
• World Bank (2021b, December). Data Bank. https://databank.worldbank.org/home.aspx
• World Health Organization (1978). Declaration of Alma-Ata. World Health Organization, Copenhagen: Regional Office for Europe. Retrieved April 9, 2021, from https://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0009/113877/E93944.pdf
• Wilmink, F. W., & Uytterschaut, H. T. (1984). Cluster analysis, history, theory and applications. In G. N. Van Vark, & W. W. Howells (Eds.), Multivariate statistical methods in physical anthropology (pp. 135-175). Springer.
• Yalçın Balçık, P., Demirci, Ş., & Konca, M. (2021). Comparison of European countries’ health indicators and health expenditures by clustering analysis. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 365–377