AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThose indicators are appropriate to internal assumptions of factor analysis
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The first aim of this paper is to examine, with a multivariate approach, the latent structures that inherently determine socioeconomic development levels of provinces in Turkey. These structures are searched by the exploratory factor analysis which is the most appropriate among a number of statistical methods. The second aim of this paper is to determine socioeconomic development levels of provinces with discriminant analysis. The study is being implemented in two separate time frames by using indicators that are chosen from a large number of distinct fields, such as geographic, demographic, educational and cultural, health, employment, social security, financial, manufacturing industry, agriculture, export, energy, house and infrastructure. Those indicators are appropriate to internal assumptions of factor analysis
Özet
Bu çalışmanın birinci amacı, Türkiye’de illerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeylerini belirleyen hipotetik yapıları çok değişkenli bir yaklaşımla incelemektir. Söz konusu hipotetik yapılar öncelikle çok değişkenli istatistik yöntemlerden uygun olan açıklayıcı faktör analiziyle araştırılmaktadır. Çalışmanın ikinci amacı ise, faktör analizi sonuçlarına diskriminant analizi uygulanarak iller önceden belirlenen gelişmişlik gruplarına göre sınıflandırılmaktadır. Araştırma coğrafi, nüfus, eğitim ve kütür, sağlık, istihdam, sosyal güvenlik, mali ve finansal, imalat sanayi, tarım, dış ticaret, enerji, konut ve altyapı gibi farklı alanlardan seçilen, fakat faktör analizinin iç varsayımlarına uygun faktörleştirilebilen olan aynı göstergeler iki ayrı zaman kesitinde kullanılarak uygulanmaktadır.