Abstract
Kümeleme analizi, bir veri kümesinin farklı gruplar içerip içermediğini belirlemek ve varsa bu grupları tanımlamak için kullanılan çok değişkenli bir istatistiksel yöntemdir. Kümeleme analizi sonucunda elde edilebilecek kümelerin kendi içlerinde benzer (homojen) ve kendi aralarında farklı (heterojen) olması beklenmektedir. Kümeleme analizi, hemen hemen tüm bilimsel alanlarda kullanılan bir yöntemdir. Belirsizlik durumlarının ve karmaşık oluşumların olduğu Tıp, Biyoloji, Psikoloji, Sosyoloji, Arkeoloji gibi bilim alanlarında daha yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada 19 iş kazası ve meslek hastalığı ile ilgili 81 değişkenle aynı yapıları gösteren il grupları belirlenmeye çalışılmıştır. Sosyal Güvenlik Kurumu'nun (SGK) yayınladığı 2019 yılı verileri kullanılarak 81 il iş kazası ve meslek hastalıklarına göre kümelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda iş kazası ve meslek hastalıkları açısından en iyi ve en kötü koşullara sahip iller ortaya çıktı. İş kazaları ve meslek hastalıkları açısından yüksek riskli iller belirlenerek riskin kaynağının incelenmesi gerekliliğinin net bir şekilde ortaya konulması amaçlanmaktadır.
Keywords
Thanks
Sayın hocam bu Uluslararası Hakemli bu yayını akademik yükseltme için kullanacağım. Bu nedenle mümkün olan en kısa zamanda review yapıp sonuçlandırabilir misiniz ? Saygılarımla.
References
- Cerev, G. and Yıldırım S., (2018). Çalışanların Kişisel Özelliklerinin İş Kazası ve Meslek Hastalıklarına Etkisi Üzerine Bir İnceleme, Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2(1), 53-71.
- Everıtt, B.S., Landau, S. and Leese, M., (2001). Cluster Analysis. Oxford University Press Inc., New York, NY. 237p.
- Gan, G., Ma, C. and Wu J., (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications. Society For Industrial & Applied Mathematics,U.S. 466p
- Okur, A.R., Güzel, A. And Caniklioğlu, N., (2020). Sosyal Güvenlik Hukuku. B.12,Beta Yayınları, İstanbul.
- Öçal, M , Çiçek, Ö . (2017). Türkiye ve Avrupa Birliği’nde İş Kazası Verilerinin Karşılaştırmalı Analizi . Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi , 6 (16) , 616-637.
- Özturk, T , Caner Akın, G . (2021). Türkiye’ de Tüm Sektörlere Ait 2018 Yılı İş Kazalarının ve Kaza Sonucu Yaşam Kaybının Kazazede Yaşı Bakımından Değerlendirilmesi . Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , Ejosat 2021 Ocak , 410-415 . DOI: 10.31590/ejosat.867314
- SGK: İş Kazası ve Meslek Hastalıkları İle İlgili SGK İstatistikleri, (2019). [Accessed date: 01.03.2021] http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/kurumsal/istatistik/sgk_istatistik_yilliklari
- Tatlıdil, H., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ankara, 1996.
Work Accidents and Occupational Diseases Cluster Analysis with respect to the classification of the provinces in Turkey
Abstract
Clustering analysis is a multivariate statistical method used to determine whether a data set contains different groups, and if so, to identify these groups. The clusters that can be obtained as a result of cluster analysis are expected to be as similar within themselves and as different among themselves. Clustering analysis is a method used in almost all scientific fields. It is a method that is used more extensively in science fields such as Medicine, Biology, Psychology, Sociology, Archeology where uncertainty conditions and complex formations exist. In this study, it has been tried to determine the provincial groups that show the same structures with the variables of 81 related to 19 occupational accidents and occupational diseases. 81 provinces have been clustered according to occupational accidents and diseases by using the data of 2019, the year the Social Security Institution (SSI) published it. As a result of the analysis, the provinces with the best and worst conditions in terms of occupational accidents and diseases were revealed. It is aimed to clearly demonstrate the necessity of examining the source of the risk by determining the provinces with high risk in terms of work accidents and occupational diseases.
References
- Cerev, G. and Yıldırım S., (2018). Çalışanların Kişisel Özelliklerinin İş Kazası ve Meslek Hastalıklarına Etkisi Üzerine Bir İnceleme, Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2(1), 53-71.
- Everıtt, B.S., Landau, S. and Leese, M., (2001). Cluster Analysis. Oxford University Press Inc., New York, NY. 237p.
- Gan, G., Ma, C. and Wu J., (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications. Society For Industrial & Applied Mathematics,U.S. 466p
- Okur, A.R., Güzel, A. And Caniklioğlu, N., (2020). Sosyal Güvenlik Hukuku. B.12,Beta Yayınları, İstanbul.
- Öçal, M , Çiçek, Ö . (2017). Türkiye ve Avrupa Birliği’nde İş Kazası Verilerinin Karşılaştırmalı Analizi . Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi , 6 (16) , 616-637.
- Özturk, T , Caner Akın, G . (2021). Türkiye’ de Tüm Sektörlere Ait 2018 Yılı İş Kazalarının ve Kaza Sonucu Yaşam Kaybının Kazazede Yaşı Bakımından Değerlendirilmesi . Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , Ejosat 2021 Ocak , 410-415 . DOI: 10.31590/ejosat.867314
- SGK: İş Kazası ve Meslek Hastalıkları İle İlgili SGK İstatistikleri, (2019). [Accessed date: 01.03.2021] http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/kurumsal/istatistik/sgk_istatistik_yilliklari
- Tatlıdil, H., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ankara, 1996.
Details
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Business Systems in Context |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Publication Date | December 15, 2021 |
| Submission Date | April 1, 2021 |
| Acceptance Date | October 4, 2021 |
| Published in Issue | Year 2021 |