Journals / Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi / 2022 / Cilt: 25 - Sayı: 1

CLASSIFICATION OF EUROPEAN UNION MEMBER AND CANDIDATE COUNTRIES IN TERMS OF HEALTH INDICATORS THROUGH MULTIDIMENSIONAL SCALING AND CLUSTER ANALYSIS

SAĞLIK GÖSTERGELERİ AÇISINDAN AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE VE ADAY ÜLKELERİN ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE KÜMELEME ANALİZİYLE SINIFLANMASI

Pages
29–46
Publication Date
2022-10-17
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)

Cluster analysis results demonstrate that Turkey is classified in the same cluster with European Union member countries of Croatia, Czechia, Hungary, Poland and Slovakia in terms of health indicators.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Health indicators enable statistical comparison of the health status of countries or communities.
📊
Key Findings & Data:Cluster analysis results demonstrate that Turkey is classified in the same cluster with European Union member countries of Croatia, Czechia, Hungary, Poland and Slovakia in terms of health indicators.
💡
Conclusion & Impact:It has been suggested that Turkey can develop in the field of health by following the progress in countries that are successful in health indicators.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sağlık göstergeleri · Avrupa Birliği üye ve aday ülkeler · Kümeleme analizi

Abstract

Health indicators enable statistical comparison of the health status of countries or communities. The objective of this study is to investigate the position and classification of Turkey in European Union (EU) member and candidate countries in terms of health indicators. The study data were obtained from World Bank and United Nations Development Programme data sources. The multidimensional scaling and cluster analysismethods were performed to determine the position and classification of the countries. According to the multidimensional scaling findings, it is determined that Turkey is closely located to the European Union member countries of Bulgaria, Lithuania, Poland, Hungary, Latvia, Romania, Slovakia in terms of health indicators. Cluster analysis results demonstrate that Turkey is classified in the same cluster with European Union member countries of Croatia, Czechia, Hungary, Poland and Slovakia in terms of health indicators. It has been determined that Turkey is not classified among the European Union member countries which have better health indicator values. It has been suggested that Turkey can develop in the field of health by following the progress in countries that are successful in health indicators.

Özet

Sağlık göstergeleri, ülkelerin veya toplulukların sağlık durumlarının istatistiksel olarak karşılaştırılmasını sağlar. Bu çalışmanın amacı, sağlık göstergeleri açısından Türkiye'nin Avrupa Birliği (AB) üye ve aday ülkelerindeki konumunu ve sınıflandırmasını incelemektir. Çalışma verileri Dünya Bankası ve Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı veri kaynaklarından elde edilmiştir. Ülkelerin konum ve sınıflandırılmasını belirleyebilmek için çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizi yöntemleri uygulanmıştır. Çok boyutlu ölçekleme bulgularına göre sağlık göstergeleri açısından Türkiye, Avrupa Birliği üye ülkelerinden Bulgaristan, Litvanya, Polonya, Macaristan, Letonya, Romanya, Slovakya’ya yakın bir konumdadır. Kümeleme analizi sonuçları, sağlık göstergeleri açısından Türkiye'nin Avrupa Birliği üye ülkelerinden Hırvatistan, Çekya, Macaristan, Polonya ve Slovakya ile aynı kümede sınıflandırıldığını göstermektedir. Türkiye'nin daha iyi sağlık göstergesi değerlerine sahip Avrupa Birliği üyesi ülkeler arasında sınıflanmadığı tespit edilmiştir. Türkiye’nin sağlık göstergelerinde başarılı olan ülkelerdeki ilerlemeleri takip ederek sağlık alanında gelişim gösterebileceği önerilmiştir.

🔖

Cite This Article

ALKAYA, A. (2022). CLASSIFICATION OF EUROPEAN UNION MEMBER AND CANDIDATE COUNTRIES IN TERMS OF HEALTH INDICATORS THROUGH MULTIDIMENSIONAL SCALING AND CLUSTER ANALYSIS. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, Cilt: 25 - Sayı: 1, 29–46. https://ajindex.com/articles/530886

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Afifi, A., May, S., Donatello, R. A., & Clark, V. A. (2020). Practical multivariate analysis. Taylor & Francis Group. Alpar, R. (2013). Çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Detay Yayıncılık. Alptekin, N. (2014). Comparison of Turkey and European Union countries’ health indicators by using fuzzy clustering analysis. International Journal of Business and Social Research, 4(10), 68-74.
  2. Altıntaş, T. (2012). Türkiye ve Avrupa Birliği’ne üye ülkelerin sağlık göstergeleri açısından çok değişkenli istatistik yöntemlerle karşılaştırılması [Unpublished doctoral dissertation], İstanbul Üniversitesi,
  3. İstanbul.
  4. Atun, R., & Fitzpatrick, S. (2005, June 22-23). Advancing economic growth: Investing in health [Conference Presentation]. Chatham House Conference, London.https://www.chathamhouse.org/sites/default/files/public/Conferences/Conference%20Reports/a dvancingecon2005.pdf Borg, I., & Groenen, P. J. F. (2005). Modern multidimensional scaling: Theory and applications. Springer Science & Business Media Inc. Borg, I., Groenen, P. J. F., & Mair, P. (2013). Applied multidimensional scaling. Springer Science & Business Media. Cox, T. F., & Cox, M. A. A. (2000). Multidimensional scaling. Chapman and Hall. European Union (2020). The European Union what it is and what it does. Publications Office of the European Union. European Union (2021a, April). The EU in a brief. European Union. https://europa.eu/europeanunion/about-eu/euinbrief_en#:~:text=promote%20peace%2C%20its%20values%20and,social%20progress%2C%20and%20environmental%20protection European Union (2021b, April). European Commission - Enlargement - Accession criteria. European Union. https://ec.europa.eu/neighbourhood-enlargement/policy/glossary/terms/accessioncriteria_en
  5. Everitt, B. S., & Dunn, G. (2001). Applied multivariate data analysis. John Wiley & Sons Ltd. Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. (2011). Cluster analysis. John Wiley & Sons Ltd. Giray, F., & Çimen, G. (2018). Sağlık harcamalarının düzeyini belirleyen faktörler: Türkiye ve OECD ülkeleri analizi. Sayıştay Dergisi, 111(Ekim – Aralık), 143-171.
  6. Girginer, N. (2013). A Comparison of the healthcare indicators of Turkey and The European Union members countries using multidimensional scaling analysis and cluster analysis. İktisat İşletme ve Finans, 28(322), 119-136.
  7. Gonzalez, R. M., & Gilleskie, D. (2017). Infant mortality rate as a measure of a country’s health: A robust method to improve reliability and comparability. Demography, 54(2), 70