Türkiyedeki illerin sağlık düzeylerinin belirlenmesinde yöntem çalışması

Abstract

Türkiye'deki illerin sağlık düzeylerinin belirlenmesinde kullanılabilecek yöntemlerin tartışılması, karşılaştırılması ve bu yöntemler arasından Türkiye için en uygun olanlarının belirlenmesinin amaçlandığı bu çalışma, bir yöntem çalışmasıdır. Bu çalışmada illerin sağlık düzeylerinin belirlenebilmesi için çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden; faktör, temel bileşenler, ayırma ve kümeleme analizleri kullanılmıştır. Sağlık düzeyinin belirlenmesinde 81 ilin 2005 yılına ait mevcut durumunu yansıtacağı varsayılan en temel değişkenlerden 16'sı kullanılmış olup veri matrisi 81 x 16 boyutundadır. Faktör analizi, değişkenleri birbirinden bağımsız 3 faktör altında toplamıştır. Üç faktörün toplam varyansı açıklama yüzdesi 74.07 olarak bulunmuştur. Temel bileşenler analizi de değişkenleri 3 temel bileşen grubuna ayırmış, varyansın açıklama yüzdesi faktör analizi ile aynı bulunmuştur. Ayrıca bu analiz sonucunda 3 temel bileşen grubuna göre illerin gelişmişlik sıralaması yapılmıştır. Bu bileşen gruplarına göre (özellikle TB-1'e göre) illerin sağlık düzeyleri bakımından kümelenme ve sıralanmasında temel bileşenler analizinin çok başarılı olduğu söylenebilmektedir. Bu şekilde, karar vericiler illeri daha iyi değerlendirme imkanına sahip olabilecektir. 81 ile ait 16 sağlık değişkenine uygulanan kümeleme analizi sonucunda iller 7 kümeye ayrılmıştır. Ward bağlantı ve Öklid uzaklığı kullanılarak elde edilen küme üyelikleri ile yapılan ayırma analizi sonucunda, yüzde 98.8'lik bir doğru sınıflandırma elde edilmiştir. 81 ilin 80'i başarılı bir şekilde doğru kümelerde yer almıştır. Bulanık kümeleme analizi, optimal küme yapısının Türkiye'de ilerleyen yıllarda illeri 3 kümeye ayırarak incelemenin mümkün olabileceğini göstermektedir. İllerin ne derece iyi kümelendiklerini ve uygun küme sayısının belirlenmesi amacıyla uygulanan bulanık kümeleme analizi sonucunda ileriki yıllarda uygun küme sayısının 3 olabileceği, fakat şimdilik illerin 7 kümeye ayrılmasının daha uygun olacağı anlaşılmıştır. Türkiye'deki illerin sağlık gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi için uygulanan bu yöntemlerin birbirlerini doğrular ve tamamlar nitelikte oldukları, ancak temel bileşenler ve ayırma analizinin daha anlamlı ve daha anlaşılır bilgiler verebildiği anlaşılmıştır. Öncelikli sağlık müdahale alanlarının belirlenmesi ve iller arasındaki sağlık gelişmişlik farklılıklarının azaltılması için alınacak kararlarda bu yöntemlerin sağlık yöneticileri, planlamacılar ve politikacılara yol gösterebileceği düşünülmektedir.

This study is a method study which compares and discusses the methods that can be used for determining the health development levels of the provinces in Turkey and aimed to determine optimal methods for Turkey among these methods. For determining health development levels, some of the multivariate statistical analysis methods such as factor, principle component, discriminant and cluster analyses are used. 16 main variables are used which are supposed to reflect the current state of 81 provinces for determining health development levels of year 2005. The data matrix is thus produced as 81x16. Factor analysis is formed under three independent factors. The descriptive level of these three factors to explain total variance is found as 74.07%. Also principle component analysis divided variables into three principle components and the descriptive level of it is found as the same level of that of factor analysis. Furthermore, depending on the results of this analysis, the health development ranking of the provinces are set according to the three components group. It can be said that according to component groups (especially, according to first component), principle component analysis is very successful in terms of clustering and ordering of the health development levels of the provinces. By this way decision maker can have more opportunities to evaluate the provinces. By the result of the cluster analysis of 81 provinces and 16 health variables, provinces are divided into 7 clusters. According to the results of discriminant analysis which is done by using the Ward linkage and Euclid distance methods, the correct group is formed with 98.8%. 80 of 81 provinces took place in correct clusters successfully. Fuzzy clustering analysis, denoted it is feasible that arranging the provinces into three group years ahead in Turkey. It is considered that it is feasible that arranging the provinces into three group years ahead in Turkey, but for the present it is acceptable to divide them into seven clusters as a result of using fuzzy clustering analysis to define acceptable number of clusters and how perfect provinces are clustered. The methods used for determining the health development levels of the provinces in Turkey found that they are consistent with and completing each other, but it is accepted principal component and discriminant analysis give more significant and more tangible data. These methods are thought to be useful for health administrators, planners and politicians to determining the high priority health fields and reduce the developmental gaps between the regions.