Journals / Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 5 Sayı: 1

Analysis of Life Quality of EU Countries with CRITIC based CODAS and ROV Methods

CRITIC Temelli CODAS ve ROV Yöntemleri ile AB Ülkeleri Yaşam Kalitesi Analizi

Pages
337–364
Publication Date
2021-08-23
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)

Again, the results obtained with both methods indicate that the country with the lowest quality of life is Greece.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The quality of life analysis of European Union (EU) member countries is carried out in this study by using CRITIC, CODAS and ROV methods, which are among the multi-criteria decision making (MCDM) methods.
📊
Key Findings & Data:The data is obtained from the website called Numbeo and they are November 2020 values.
💡
Conclusion & Impact:Again, the results obtained with both methods indicate that the country with the lowest quality of life is Greece.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2020 Verileri
⚙️Variables:Çok kriterli karar verme · CRITIC · CODAS

Abstract

The quality of life analysis of European Union (EU) member countries is carried out in this study by using CRITIC, CODAS and ROV methods, which are among the multi-criteria decision making (MCDM) methods. In the evaluation process of the quality of life of the countries, purchasing power index, climate index, cost of living index, safety index, health service index, property prices/income ratio, pollution index and time spent in traffic index criteria are used. The data is obtained from the website called Numbeo and they are November 2020 values. The CRITIC method has been used to determine the criteria weights and it is determined that the most important criterion of the quality of life assessment process is the cost of living index. The CODAS and ROV methods have preferred in the evaluation phase of the countries in terms of quality of life, and it is found out that the country with the highest quality of life is Denmark with both methods. This result is consistent with Denmark's minimum value of the cost of living index. Again, the results obtained with both methods indicate that the country with the lowest quality of life is Greece.

Özet

Bu çalışmada Avrupa Birliği (AB) üye ülkeleri yaşam kalitesi analizi çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinden CRITIC, CODAS ve ROV yöntemlerinin kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Ülkelere ait yaşam kalitesi değerlendirme sürecinde satın alma gücü indeksi, iklim indeksi, yaşam maliyeti indeksi, güvenlik indeksi, sağlık hizmeti indeksi, emlak fiyatları/gelir oranı, kirlilik indeksi ve trafikte harcanan süre indeksi kriterleri esas alınmıştır. Veriler Numbeo adlı internet sitesinden edinilmiş olup, 2020 yılı kasım ayı değerleridir. Kriter ağırlıklarının belirlenmesi aşamasında CRITIC yöntemi kullanılmış, yaşam kalitesi değerlendirme sürecine ait en fazla önem arz eden kriterin yaşam maliyeti indeksi olduğu belirlenmiştir. Ülkelerin yaşam kalitesi açısından değerlendirilmesi aşamasında ise CODAS ve ROV yöntemlerinin kullanımı tercih edilmiş olup, her iki yöntem ile de yaşam kalitesi düzeyinin en yüksek olduğu ülkenin Danimarka olduğu belirlenmiştir. Bu sonuç Danimarka’nın yaşam maliyeti indeksi değerinin minimum olması ile örtüşmektedir. Yine her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar yaşam kalitesi düzeyinin en düşük olduğu ülkenin Yunanistan olduğuna işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

ÇINAROĞLU, E. (2021). Analysis of Life Quality of EU Countries with CRITIC based CODAS and ROV Methods. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 1, 337–364. https://ajindex.com/articles/902901

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Abdali, H., Sahebi, H., & Pishvaee, M. (2021). The water-energy-food-land nexus at the sugarcane-to-bioenergy supply chain: A sustainable network design model. Computers & Chemical Engineering, 145, 107-199.
  2. Ahmad, S., Bingöl, S., & Wakeel, S. (2020). A hybrid multi-criteria decision making method for robot selection in flexible manufacturing system. Middle East Journal of Science, 6(2), 68-77.
  3. Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik CRITIC ve Mabac ÇKKV teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul çimento sektörü firmaları üzerine ampirik bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (40), 471-488.
  4. Akçakanat, Ö., Aksoy, E., & Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL temelli EDAS yöntemi ile TR-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(32), 1-24.
  5. Akın, N.G. (2019). Makine seçimi probleminde Entropi-ROV ve CRITIC-ROV yöntemlerinin karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
  6. Alioğulları, E., & Tüysüz, F. (2020). Edas ve Codas yöntemiyle İstanbul ilinin dış ticaret kapasitesinin incelenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 240-248.
  7. Altın, H. (2020). Ekonomik özgürlük endeksinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle analizi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 4(2), 441-460.
  8. Apan, M., & Öztel, A. (2020). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının CRİTİC-PROMETHEE bütünleşik karar verme yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 63, 54-73
  9. Aydın, Y. (2020). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841. Ayyıldız E., & Demirci, E. (2018). Türkiye'de yer alan şehirlerin yaşam kalitelerinin SWARA entegreli TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, 30, 67-87.
  10. Badi, I., Abdulshahed, A. M., & Shetwan, A. (2018). A case study of supplier selection for a steelmaking company in Libya by using the Combinative Distance-based ASsessment (CODAS) model. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(1), 1-12.
  11. Badi, I., & Kridish, M. (2020). Landfill site selection using a novel FUCOM-CODAS model: A case study in Libya. Scientific African, 9, e00537, 1-10.
  12. Boltürk, E. (2018). Pythagorean fuzzy CODAS and its application to su