Journals / Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 10 - Sayı: 2

ENTROPY-ARAS and ENTROPY-MOOSRA Based Assessment of Quality of Life in EU Countries

ENTROPİ-ARAS ve ENTROPİ-MOOSRA Yöntemleri İle Yaşam Kalitesi Açısından AB Ülkelerinin Değerlendirilmesi

Pages
29–48
Publication Date
2017-05-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Finding of both methods highlight that Finland is the best country in terms of life quality.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Quality of life is an emerging term of modern times as a result of ever increasing civilization of societies.
📊
Key Findings & Data:Existing studies suggest that thanks to developments in technology and increase in income levels, welfare is no longer the only indicator of quality of life but environmental, social, and political factors have also significant impact on it.
💡
Conclusion & Impact:Finding of both methods highlight that Finland is the best country in terms of life quality.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Yaşam Kalitesi · Çok Kriterli Karar Verme · ENROPİ

Abstract

Quality of life is an emerging term of modern times as a result of ever increasing civilization of societies. Existing studies suggest that thanks to developments in technology and increase in income levels, welfare is no longer the only indicator of quality of life but environmental, social, and political factors have also significant impact on it. In this study, ENTROPY, ARAS and MOOSRA multi criteria decision making methods have been used to assess quality of life in EU countries. Different life quality criteria have been used in the literature. The criteria that was used in this study to assess the quality of life in EU consist of the factors, provided in Numbeo website in 2016 such as purchasing power, safety, health, climate, cost of life, cost of property, time spent on traffic and pollution. Entropy method has been used to calculate the criteria weights. Pollution has been found as the most important criteria of life quality in EU countries. ARAS and MOOSRA methods have been used to compare the countries. Finding of both methods highlight that Finland is the best country in terms of life quality.

Özet

Yaşam kalitesi modern hayatın gelişimi ve toplumların uygarlaşması ile birlikte gündeme gelen ve gelişen bir terimdir. Yapılan bilimsel çalışmalar teknolojinin ilerlemesi ve gelir düzeyinin artmasıyla birlikte maddi zenginliğin yaşam kalitesinin tek göstergesi olmadığını çevresel, sosyal ve politik etmenlerin de bireylerin yaşam kalitesinde etkin olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışmada da, Avrupa Birliği (AB) ülkelerinin yaşam kalitesi, ÇKKV yöntemlerinden ENTROPİ, ARAS ve MOOSRA yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Yaşam kalitesinin değerlendirilmesine yönelik yapılan çalışmalarda farklı kriterler ele alınmıştır. Çalışmada AB üyesi ülkelerin yaşam kaliteleri değerlendirilirken Numbeo isimli internet sitesinin 2016 yılı verilerinden yararlanılarak; satın alma gücü, güvenlik, sağlık, iklim, yaşam maliyeti, emlak fiyatları, trafikte harcanan süre ve kirlilik gibi kriterler dikkate alınmıştır. Kriter ağırlıkları belirlenirken ENTROPİ yöntemi kullanılmış ve yaşam kalitesi açısından en önemli kriterin kirlilik olduğu görülmüştür. Daha sonra ülkelerin değerlendirilmesinde ARAS ve MOOSRA yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan değerlendirme sonucunda her iki yöntemde de Finlandiya’nın yaşam kalitesi açısından en iyi ülke olduğu sonucuna varılmıştır

🔖

Cite This Article

ÖMÜRBEK, N., EREN, H., DAĞ, O. (2017). ENTROPY-ARAS and ENTROPY-MOOSRA Based Assessment of Quality of Life in EU Countries. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 2, 29–48. https://ajindex.com/articles/155770

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Adalı, E. & Işık, A. (2016). Air conditioner selection problem with copras and aras methods. Manas Journal of Social Studies, 5 (2), 124-138.
  2. Adalı, E.A. & Işık, A.T. (2016). the multi-objective decision making methods based on multımoora and moosra for the laptop selection problem. Journal of Industrial Engineering International-Springer, 1-9.
  3. Alp, İ., Öztel, A. & Köse, M.S. (2015). Entropi tabanlı maut yöntemi ile kurumsal sürdürülebilirlik performansı ölçümü: bir vaka çalışması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11 (2), 65-82.
  4. Bakshi, T. & Sarkar, B. (2011). MCA based performance evaluation of project selection. International Journal of Software Engineering & Applications, 2 (2), 14-22.
  5. Balezentiene, L., Streimikiene, D. & Balezentis, T. (2013). Fuzzy decision support methodology for sustainable energy crop selection. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 17, 83-93.
  6. Bilien, U. & Tassinopoulos, A. (2001). Forecasting regional employment with the entropy method. European Congress of the Regional Science Association, 35 (2), 113-124.
  7. Chatterjee, P. & Chakraborty, S. (2012). Material selection using preferential ranking methods. Materials and Design, 35, 384-393.
  8. Chen, J., Zhang, Y., Chen, Z. & Nie, Z. (2015). Improving assessment of groundwater sustainability with analytic hierarchy process and information entropy method: a case study of the hohhot plain, china. Environment Earth Science, 73 (5), 2353-2363.
  9. Chen, W., Feng, D. & Chu, X. (2015). Study of poverty alleviation effects for chinese fourteen contiguous destitute areas based on entropy method. International Journal of Economics and Finance, 7 (4), 89-98.
  10. Çınar, Y. (2004). Çok nitelikli karar verme ve bankaların mali performanslarının değerlendirilmesi örneği. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Ankara,
  11. Turkey. Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. & Dadeliene, R. (2012). Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of aras and expert methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46 (4), 65-88.
  12. Ecer, F. (2016). ARAS Yöntemi kullanılarak kurumsal kaynak planlaması yazılımı seçimi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8 (1), 89-98. https://www.numbeo.com/cost-of-living/, Erişim Tarihi: 12.10.2016.
  13. Jagadish, J. & Ray, A. (2014). Green cutting fluid selection using moosra method. International Journal of Research in Engineering and Technology, 3 (3), 559-563. Ka