Hiyerarşik Kluster (Küme)Tekniği Kullanılarak Türkiye'de İllerin Sosyo-Ekonomik Benzerliklerinin Analizi (The Similarity Analysis of Socio-Economic Characteristics of Provinces in Turkey Using Hierarchical Cluster Technique)

Abstract

Turkish Abstract: Bu araştırmada Türkiye’nin 81 iline ait 54 sosyo-ekonomik değişken (DPT) yardımıyla, aynı yapıyı gösteren homojen il gruplarının belirlenmesine çalışılmıştır. Bunun için “Hiyerarşik Kluster (küme) Analizi” adı verilen istatistik yöntemin kullanılması uygun görülmüştür. Küme sayılarının belirlenmesinde 81 ilin istatistiksel olarak 7, 10 ve 15 gruba ayrılması test edilmiştir. Bulunan sonuçlara göre en anlamlı kümelemenin 15’li sınıflandırma sonucunda elde edildiğine karar verilmiştir. Analiz sonuçları Dendrogram ve Aglomeratif Çizelge ile de desteklenmiştir. Analizde mesafe olarak kullanılan Kareli Öklid ve Pearson Yakınlık Matriksi ölçütlerine göre en çok benzeyen illerin Bitlis ve Mardin, en az benzeyen illerin ise İstanbul ve Kars olduğu görülmüştür. Bu yöntemle illerin ayırımına ve homojen yapı göstermelerine neden olan değişkenler yardımıyla illerin oluşturduğu farklı sosyo- ekonomik bölgeler belirlenmiştir.

English Abstract: In this study, 54 socio-economic variables were used to determine groups for Turkish provinces which represent similar characteristics. To achive this goal hierarchical cluster analyses was decided to be an appropirate statistical test. While doing determination of number of clusters for 81 provinces, the data set was tested with 7,10 and 15 clusters(groups). As a result of testing clustering processes, the group with 15 members was selected to use during analyses. The analyses were supported with dendogram and agglomerative schedule. Squared oklid distance and pearson proximity matrix were used to calculate distances between different provinces to find out province groups which have similar socio-economic character. The results indicate that, the most similar provinces are Bitlis and Mardin, and the least similar provinces are İstanbul and Kars. Consequently, this study is able to determine social and economical differences of Turkey’s provinces with aid of hierarchical cluster technique.

Note: Downloadable document is in Turkish.

Keywords: Hiyerarşik Kluster Analizi, Pearson proksimity matriks, Türkiye, İller, Sosyo-ekonomik bölgeler, Hierarchical cluster analysis, Pearson proksimity matrix, Turkey, Provinces, Socio-economic regions