Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ayşegül Kaplan
Danışman: SELAY GİRAY YAKUT
Özet:Bu çalışmada Dünya Değerler Araştırmasında (WVS) 2010-2014 döneminde yer alan bilim ve teknolojiye bakış açısı ile ilişkilendirilen 6 değişken baz alınarak 60 ülke arasında Türkiye’nin konumu saptanmaya çalışılmıştır. Uygulamada çok değişkenli analiz tekniklerinden Kümeleme Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme, Robust Kümeleme Analizinden yararlanılmıştır. Bu yöntemler yardımı ile kümeleme işlemi uzaklık benzerlik ölçütleri ile gerçekleşmektedir. Hiyerarşik kümeleme tekniklerinden olan Ward yöntemi ve Kareli Öklid Uzaklığı esas alınarak küme sayısı dendogram yardımı ile belirlenmişir. Elde edilen küme sayısı önsel bilgi olarak kullanılarak K-Ortalamalar yöntemi ile ülkeler tekrar sınıflandırılarak küme içerikleri karşılaştırılmıştır. Çalışmada veri setinde Mahalanobis D^2 ile aykırı gözlem varlığı incelenmiş, dört aykırı gözlem olduğu sonucuna ulaşılmıştır, bu gözlemler veri setinden çıkarılmadan Ward yöntemi ve K-Ortalamalar yöntemi uygulanmıştır. Aykırı gözlemin varlığında kullanılan kümeleme tekniklerinden olan Robust Kümeleme Analizi de uygulanarak K-Ortalamalar yöntemine göre daha homojen kümeler elde edilmesi amaçlanmıştır. Çok Boyutlu Ölçekleme yardımı ile ülkelerin konumlarının grafiksel boyutları elde edilerek Kümeleme Analizi sonuçları desteklenmek istenmiştir. Ülkeler dağılımı, uygulanan yöntemler sonucu elde edilen kümeler üzerinden karşılaştırılmıştır. Türkiye’nin yer aldığı küme üyeleri hiyerarşik kümeleme yöntemi, K-Ortalamalar ve K-Kırpılmış Ortalamalar yöntemi ile saptanmaya çalışılmıştır. Üç farklı yöntem ile elde edilen kümeler karşılaştırıldığında benzer ülke profilleri aynı kümede olduğu gözlemlenmiştir. Çok boyutlu ölçekleme yönteminden elde edilen bulgular, kümeleme analizinden elde edilen bulguları destekler benzerlikte olduğu saptanmıştır. Ward, K-Ortalamalar ve K-Kırpılmış Ortalamalar yöntemleri ile elde edilen kümeler incelendiğinde Türkiye’nin özellikle İslam ülkelerinden olan Mısır, Pakistan, Kuveyt ile benzerlik gösterdiği gözlemlenmiştir. WVS doğrudan bireyler ile yapılan bir araştırma türü olduğundan benzerlikte kültürel etkinin payı da olduğu söylenebilmektedir. Türkiye belirtilen İslam ülkelerinin dışında eski Soyvet ülkelerinden olan Rusya, Ukrayna, Estonya, Gürcistan, Beyaz Rusya, Kırgızistan, Azerbaycan, Kazakistan, Özbekistan, Ermenistan ile Ward yöntemine göre aynı kümede yer almaktadır. Uygulanan yöntemler sonucu elde edilen bulgular da incelendiğinde üç yöntem sonucunda ortaklaşan ülkeler Ermenistan, Rusya ve Ukrayna’dır. -------------------- In this study, The World Values Survey (WVS) for 2010-2014 based on six variables associated with science and technology point of view, Turkey has tried to determine the position of the other 59 countries. Clustering and Multidimensional Scaling Analysis are used for the clustering. In these methods, which is aimed at grouping the selected observation units by their similarity or distance measures, it may not always be possible to precisely assign the observations to a cluster. At first outliers in data set are determinated by Mahalanobis D^2 and There are four outliers. This subject has been based on the hierarchical clustering method known as: ward method, the square euclidean distance with dendogram. After k means technique is applied and compare member of clusters between techniques. Robust analysis is applied at last because which is suitiable when data set has outliers. This aim is which get more homogeneous clusters with Robust analysis. In additional,multidimensional scaling is applied and get graphical wiev of countries.Finally, all clusters’ members are compared with each other and seen same clustering for the different techniques.The findings indicated that the countries Turkey, Russia, Ukranie, Armenia have taken in the same clustering in all tecniques.Also, Turkey is so close Egypt, Pakistan and Kuwait as science and technology profile.