Bileşik Uygunluk Analizi: Türkiye’deki Yaşam Memnuniyeti Üzerine Bir Uygulama

Öz

Uygunluk analizi, veriler frekanslar ya da sayım verilerinin oluşturduğu tablolar biçiminde ifade edildiğinde hem sayısal hem de çoğunlukla grafiksel bir yöntem olarak kullanılır. Bu analiz, araştırmacıların çapraz tablodaki değişkenler arasındaki ilişkiyi anlama ve yorumlamasına olanak sağlar. Basit uygunluk analizi, çapraz tabloda yer alan iki değişken arasındaki ilişkiyi araştırır. Ancak uygulamalar, çoğunlukla ikiden fazla sayıda değişken içerir ve bu değişkenler arasındaki ilişkinin araştırılmasında çoklu uygunluk analizi kullanılır. Bileşik uygunluk analizi, çoklu uygunluk analizinin geliştirilmiş bir biçimi olarak ileri sürülmüştür. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’deki yaşam memnuniyetini bileşik uygunluk analizi ve çeşitli çoklu uygunluk analizi yöntemlerini kullanarak incelemek ve yorumlamaktır.

Anahtar Kelimeler

• Bileşik uygunluk analizi
• Çoklu uygunluk analizi
• Yaşam memnuniyeti araştırması

Joint Correspondence Analysis: A Case Study on Life Satisfaction in Türkiye

Öz

Correspondence analysis is used both as a numerical and mostly as a graphical analysis when the data set is expressed as tables that contain frequencies or counts. It enables researchers to comprehend and interpret the relationship between the variables included in a contingency table. Simple correspondence analysis explores the relationship between two variables in a contingency table. However, most practical situations involve more than two variables, for which multiple correspondence analysis is employed to investigate the relationships among them. Joint correspondence analysis is proposed as an improvement of the multiple correspondence analysis. The aim of this study is to analyze and interpret the data from the survey of life satisfaction in Türkiye through joint correspondence analysis and alternative multiple correspondence analysis.

Anahtar Kelimeler

• Joint correspondence analysis
• Multiple correspondence analysis
• Life satisfaction survey

Kaynakça

1. Beşel, F., Yardımcıoğlu, F., Gürdal, T. (2015). Yaşam Memnuniyeti Araştırması Kapsamında Çalışma Hayatının Analizi: 2003-2014 Dönemi, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 16. Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Kongresi Özel Sayısı.
2. Clausen, S –E. (1998). Applied Correspondence Analysis-An Introduction, Sage Publication,London.
3. Fisher, R. A. (1940). The precision of discriminant functions. Annals of Eugenics, 10,422-429.
4. Greenacre, M. (2017). Correspondence Analysis in Practice, Third Edition, CRC Press.
5. Greenacre M. (2010). Biplots in Practice, Fundacion BBVA, Spain.
6. Greenacre, M. J., & Blasius, J. (2006). Multiple correspondence analysis and related methods. Chapman & Hall/CRC.
7. Greenacre, M. (1992). Correspondence Analysis in Practice, Chapman & Hall/CRC Press,New York.
8. Guttman, L. (1941). The quantification of a class of attributes: A theory and method of scale construction. In P.

9. Horst (with collaboration of P. Wallin & L. Guttman) (Ed.), The prediction of personal adjustment, 319-348, New York: Social Science Research Council.
10. Hirschfield H.O. (1935). A connection between correlation and contingency. Proc Camb Phil Soc. 1935; 31:520–4. Kaptan, Y. (2010). Sağlık sektöründe kalite iyileştirmesi ve istatistiksel yöntemlerle incelenmesi, Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
11. Lê S., Josse, J. & Husson, F. (2008). “FactoMineR: A Package for Multivariate Analysis.” Journal of Statistical Software, 25(1), 1–18.
12. Lebart, L., Morineau, A. & Warwick, K. (1984). Multivariate Descriptive Statistical Analysis.Chichester, UK: Wiley.
13. Nenadic, O. & Greenacre, M. (2007). “Correspondence Analysis in R, with two- and three-dimensional graphics: The ca package.” Journal of Statistical Software, 20(3), 1-13.
14. R Core Team, (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
15. Rencher A.C. (2002). Methods of Multivariate Analysis, A John Wiley & Sons, Inc., Canada.
16. Suner, A., Çelikoğlu, C.C. (2008). Uygunluk Analizinin Benzer Çok Değişkenli Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırılması, İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 1: 9-15.
17. Suner, A. (2007). Application of a population based study of correspondence analysis in choosing a health institution, PhD Thesis, Dokuz Eylül Üniversitesi Graduate School of Natural and Applied Sciences, İzmir.
18. Türkiye İstatistik Kurumu, (2016). Yaşam Memnuniyeti Araştırması, Türkiye İstatistik Kurumu, Ankara.
19. Vermunt J.K. and Anderson C.J. (2005). Joint Correspondence Analysis (JCA) by Maximum Likelihood, Department of Methodology and Statistics, Tilburg University, The Netherlands.