Evaluation of Health Indicators of Provinces in Turkey by Using Cluster Analysis

Yıl 2021, Cilt: 17 Sayı: 35, 1607 - 1625, 31.03.2021

Ahmet Yıldız

https://doi.org/10.26466/opus.841495

Öz

This study aims to divide the provinces in Turkey into clusters in terms of health status and healthcare delivery indicators by using cluster analysis and determinate the differences between these clusters. The data used in this study were obtained from the database of Turkey Statistical Institute. Infant mortality rate, crude mortality rate and life expectancy at birth were considered as indicators of health status; and the number of physicians, nurses and hospital beds per hundred-thousand people were considered as healthcare delivery indicators. The Hierarchical clustering method was applied in the study and the Ward connection method was used. Based on the results of this study, the provinces of Turkey are divided into 4 clusters in terms of health indicators. It was observed that the fourth cluster, which mainly includes Eastern and Southeastern provinces, has the highest infant mortality rate; life expectancy at birth is lowest; the number of physicians, nurses and hospital beds per hundred-thousand people was the lowest. It was determined that the first cluster, which includes big and relatively more socio-economically developed provinces such as Istanbul, Ankara and Izmir, has the highest life expectancy at birth; the highest number of physicians, nurses and hospital beds per hundred-thousand people. As a result, there are significant differences in terms of health indicators among regions and provinces in Turkey. It is recommended to develop specific policies for disadvantaged regions or provinces to minimise these differences.

Anahtar Kelimeler

Comparison of provinces, health indicators, cluster analysis

Türkiye’de İllerin Sağlık Göstergeleri Açısından Kümeleme Analizi İle Değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı sağlık statüsü ve sağlık hizmeti sunum göstergeleri açısından Türkiye’de illeri kümeleme analizi ile kümelere (sınıflara) ayırarak belirlenen kümeler arasındaki farkları ortaya koymaktır. Araştırmada kullanılan veriler Türkiye İstatistik Kurumu veri tabanından alınmıştır. Sağlık statüsü göstergeleri olarak bebek ölüm hızı, kaba ölüm hızı ve doğumda beklenen yaşam süresi; hizmet sunum göstergeleri olarak ise yüz bin kişiye düşen hekim, hemşire ve yatak sayısı ise ele alınmıştır. Araştırmada Hiyerarşik kümeleme yöntemi uygulanmış olup Ward bağlantı yönteminden yararlanılmıştır. Araştırma sonucunda Türkiye’de iller sağlık göstergeleri açısından 4 kümeye ayrılmıştır. Ağırlıklı olarak Doğu ve güneydoğu illerinin yer aldığı 4. küme bebek ölüm hızı en yüksek; doğumda beklenen yaşa süresi en düşük; yüz bin kişiye düşen hekim, hemşire ve yatak sayısının en düşük küme olduğu görülmüştür. İstanbul, Ankara, İzmir gibi büyük ve sosyo-ekonomik olarak nispeten daha gelişmiş illerin ağırlıklı olarak yer aldığı 1. kümenin ise doğumda beklenen yaşam süresinin en yüksek; yüz bin kişiye düşen hekim, hemşire ve yatak sayısının en fazla olan küme olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak Türkiye’de bölgeler ve iller arasında sağlık göstergeleri açısından önemli farklar bulunmaktadır. Bu farkların ortadan kaldırılması için dezavantajlı bölge ya da illere özel politikaların geliştirilmesi önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

İllerin karşılaştırılması, sağlık göstergeleri, kümeleme analizi

Kaynakça

• Alpar, R. (2013). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Ankara: Detay yayıncılık.
• Alptekin, N., and Yeşil Aydin, G. (2015). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerine göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 137-155.
• Bulut, H. (2019). Türkiye'deki illerin yaşam endekslerine göre kümelenmesi. Journal of Natural & Applied Sciences, 23(1), 74-82.
• Canadian Institute for Health Information (2020). Health indicators. Accessed on 10.09.2020, https://www.cihi.ca/en/healthindicators
• Çağlar, A., and Keten, N. D. (2019). İllerin sağlık endeksi: Bileşik endeks yaklaşımı ile bir deneme. Düzce Tıp Fakültesi Dergisi. 1(1), 42-53.
• Çelik, Ş. (2013). Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14(2), 175-194.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., and Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Vol. 2). Ankara: Pegem Akademi.
• Çetintürk, İ., and Gençtürk, M. (2020). OECD ülkelerinin sağlık harcama göstergelerinin kümeleme analizi ile sınıflandırılması. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 11(26), 228-244.
• Değirmenci, N., and Ayan, T. Y. (2020). OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından bulanık kümeleme analizi ve topsıs yöntemine göre değerlendirilmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38(2), 229-241.
• Erol, H., and Özdemir, A. (2014). Türkiye’de sağlık reformları ve sağlık harcamalarının değerlendirilmesi. Sosyal Güvenlik Dergisi, 4(1), 9-34.
• Gençoğlu, P. (2018). Türkiye’de illerin gelişmişlik düzeyi dikkate alınarak sağlık hizmetlerinin kümeleme analizi aracılığıyla değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 52, 301-324.
• Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (Vol. 5). Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
• Özdamar, K. (2013). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi (Cilt 1). Ankara: Nisan Kitapevi.
• Öztürk, L., and İsa, G. M. (2016). Türkiye’de hastane yatak sayılarının 1977-2014 yılları arasında illere dağılımındaki eşitsizliğin ölçülmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 621-643.
• Saraç, B., and Alptekin, N. (2017). Türkiye’de illerin sürdürülebilir kalkınma göstergelerine göre değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(1), 19-49.
• Sonğur, C., Kar, A, Teleş, M., and Turaç, İ. S. (2017). OECD üye ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından etkinliklerinin değerlendirilmesi ve çoklu uyum analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1-12.
• Şahin, D. (2017). Sağlık göstergeleri bakımından Türkiye'nin Avrupa Birliği ülkeleri arasındaki yeri: istatistiksel bir analiz. Cankiri Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 55-57.
• Şantaş, F., and Şantaş, G. (2018). Türkiye’nin, bölgelerin ve illerin sağlık değişkenleri açısından mevcut durumu ve sıralanması. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 2419-2432.
• Taban, S. (2006). Türkiye'de sağlık ve ekonomik büyüme arasındaki nedensellik ilişkisi. Sosyoekonomi, 4(4), 31-46.
• Tekin, B. (2015). Temel sağlık göstergeleri açısından Türkiye'deki illerin gruplandırılması: Bir kümeleme analizi uygulaması. Cankiri Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2020). Veri tabanları. Accessed on 10.07.2020. http://www.tuik.gov.tr/PreTabloArama.do?metod=search&araType=vt
• Zorlutuna, Ş., and Erilli, N. A. (2018). Sosyo-ekonomik verilere göre illerin bulanık C-ortalamalar yöntemi ile sınıflandırılması: 2002-2008-2013 dönemleri karşılaştırması. İktisadi Yenilik Dergisi, 5(2), 13-31.
• WHO (World Health Organization). (2020). Health and development. Accessed on 10.09.2020. https://www.who.int/hdp/en/