TY  - JOUR
T1  - OECD ÜLKELERİNİN BAZI İŞ GÜCÜ PİYASASI GÖSTERGELERİ KULLANILARAK KÜMELEME ANALİZİ VE ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME ANALİZİ İLE İRDELENMESİ
AU  - Akdamar, Emrah
PY  - 2019
DA  - May
DO  - 10.20990/kilisiibfakademik.534700
JF  - Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD)
PB  - Kilis 7 Aralık Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2149-1585
SP  - 50
EP  - 65
VL  - 11
IS  - 20
LA  - tr
AB  - Ülkeleriniş gücü piyasasındaki koşullarının değerlendirilmesi, ülkelerin içindebulunduğu sosyo-ekonomik durumu yansıtması bakımından oldukça önemlidir. Budeğerlendirmeler yapılırken, hem güvenilir göstergelerden yararlanmak hem dekapsamlı ve doğru sonuçlar veren analizler kullanmak gerekmektedir. Buanlayıştan hareketle OECD ülkeleri, OECD tarafından güvenilir kabul edilen 4adet iş gücü piyasası göstergesi kullanılarak, kümeleme analizi ve çok boyutluölçekleme analizi ile irdelenmiştir. OECD ülkeleri, hiyerarşik kümeleme analizisonucunda 4 kümeye ayrılmıştır. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonucunda ise;düşük stres değeri elde edilmiş ve OECD ülkelerinin konumları, iyi ile mükemmelarası bir uyumla iki boyutlu uzayda gösterilmiştir. Bununla birlikte buçalışmada, kümeleme analizi ve çok boyutlu ölçekleme analizi bulguları birliktedeğerlendirilmiş; hiyerarşik kümeleme analizi sonuçları, çok boyutlu ölçeklemeanalizinden elde edilen iki boyutlu koordinatlarla birleştirilmiş vegörselleştirilmiştir. İki analizin birlikte kullanılmasından elde edilen buyeni görselin, kümeleme yapılarının anlaşılmasında ve sonuçların yorumlanmasındakolaylık sağladığı görülmüştür. Buradan hareketle, hiyerarşik kümeleme analizisonuçlarının dendogram grafiği haricinde yorumlanabildiği, çok boyutluölçekleme analizi tabanlı yeni bir görselleştirme yaklaşımı önerilmektedir.
KW  - Kümeleme Analizi
KW  - Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi
KW  - İş gücü Piyasası
CR  - BLASHFİELD, R. K. (1976). “Mixture model tests of cluster analysis: Accuracy of four agglomerative hierarchical methods.”, The Psychological Bulletin, 83, 377–388.
CR  - FERREİRA, L. VE HİTCHCOCK, D. B. (2009). “A comparison of hierarchical methods for cluster functional data.”, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 38(9), 1925-1949.
CR  - HANDS, S. AND EVERİTT, B. (1987). “A Monte Carlo study of the recovery of cluster structure in binary data by hierarchical clustering techniques.”, Multivariate Behavioral Research, 22, 235–243
CR  - KENKEL, N. C., & ORLÓCİ, L. (1986). “Applying metric and nonmetric multidimensional scaling to ecological studies: some new results.”, Ecology, 67(4), 919-928.4
CR  - KRUSKAL, J. B. (1964). “Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis.”, Psychometrika, 29(1), 1-27.
CR  - KUİPER, F. K. AND FİSHER, L. (1975). “A Monte Carlo comparison of six clustering procedures.”, Biometrics, 31, 777–783.
CR  - MACKAY, D. B., & ZİNNES, J. L. (1986). “A probabilistic model for the multidimensional scaling of proximity and preference data.”, Marketing Science, 5(4), 325-344.
CR  - MACQUEEN, J. (1967). “Some methods for classification and analysis of multivariate observations.”, In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, 1(14), 281-297
CR  - MURTAGH, F. VE LEGENDRE, P. (2014). “Ward’s hierarchical agglomerative cluster method: Which algorithms implement ward’s criterion?.”, Journal of Classification, 31(3), 274-295.
CR  - OECD Employment Outlook 2017, https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/c8583216-tr.pdf?expires=1548179231&id=id&accname=guest&checksum=EEFCDAB874DF76FB6BAD90A67629E16F (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - OECD (2019a), http://www.oecd.org/about/ (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - OECD (2019b), http://www.oecd.org/about/membersandpartners/ (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - OECD.Stat (2019), https://stats.oecd.org/ (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - OECD BETTER LIFE INDEX (2019a), http://www.oecdbetterlifeindex.org/about/better-life-initiative/#question1 (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - OECD BETTER LIFE INDEX (2019b), https://www.oecd.org/statistics/OECD-Better-Life-Index-2017-definitions.pdf  (Erişim Tarihi: 11.1.2019)
CR  - ROMESBURG, C. (2004). Cluster analysis for researchers. Lulu. com.
CR  - SHEPARD, R. N. 1962. “The analysis of proximities: multidimensional scaling with an unknown distance function.”, Psychometrika, 27:125-139, 219-246.
CR  - TATLIDİL, H., 1992, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Hacettepe.
UR  - https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.534700
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/725153
ER  -