Dergiler / Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2009 / Cilt: 28 - Sayı: 2

Çok boyutlu ölçekleme analizi: Suç istatistikleri üzerine bir uygulama

Sayfa
71–91
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu kritik farklılıklar Türkiye’deki suç oranlarının düşürülmesinde önemli göstergeler olarak bulunmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türkiye’de son yıllarda terör, asayiş, kaçakçılık, trafik, şüpheli ve diğer suç oranları artmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu bağlamda çalışmanın amacı ayrı ayrı 6 suç türü arasında ve 81 il arasında suç artışı ile başa çıkmak için Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile ilişkilerin belirlenmesidir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu kritik farklılıklar Türkiye’deki suç oranlarının düşürülmesinde önemli göstergeler olarak bulunmuştur.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Türkiye’de son yıllarda terör, asayiş, kaçakçılık, trafik, şüpheli ve diğer suç oranları artmıştır. Bu bağlamda çalışmanın amacı ayrı ayrı 6 suç türü arasında ve 81 il arasında suç artışı ile başa çıkmak için Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile ilişkilerin belirlenmesidir. Böylece, Türkiye’de suç oranlarının düşürülmesine yönelik bazı çıkarımlar elde edilmiştir. Suç bazında asayiş ve kaçakçılık suçlarının genel eğilimden oldukça farklı oldukları bulunmuştur. İl bazında Ankara ve İstanbul illerinin diğer iller ile karşılaştırıldığında farklı bir özellikler gösterdiği bulunmuştur. Bu kritik farklılıklar Türkiye’deki suç oranlarının düşürülmesinde önemli göstergeler olarak bulunmuştur.

Abstract

The rates of terror, public order, smuggling, traffic, suspicious and other crimes have increased in recent years in Turkey. In this context, the aim of this study is to determine the relations with Multidimensional Scaling Analysis separately between 6 crime kind and between 81 provinces to cope with criminal increase. Thus, some implications about increasing the rime rates in Turkey were obtained. In the bases of crime, public order and smuggling crimes were found different from general tendency. In the bases of province, it was found that Ankara and Istanbul show different characteristics as compared to other provinces. These critic differences found to be the important indicators in decreasing the crime rates for Turkey.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TÜZÜNTÜRK, S. (2009). Çok boyutlu ölçekleme analizi: Suç istatistikleri üzerine bir uygulama. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 - Sayı: 2, 71–91. https://ajindex.com/articles/326592

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Aslan, A. (2008), “Türkiye’de Suç Oranları Sürekliliğinin Analizi”, Munich Personal RePEch Archive (MPRA), No. 10610, çevrimiçi http://mpra.ub.uni-muenchen.de/10610/ (Erişim tarihi 10.01.2009).
  2. Aytaç M., Aytaç, S. ve Bayram, N., (2007) “Suç Türlerini Etkileyen Faktörlerin İstatistiksel Analizi”, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İnönü Üniversitesi, Malatya, 24-25
  3. Mayıs. Aytaç, M. ve Bayram, N. (2001) “Öğretim Elemanlarının Kariyer Tutumlarının Gruplandırılması”, V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, Adana, 19–22
  4. Eylül. Bayram, N. ve Aytaç, M. (2004) “Suç Türlerinin Karar Ağaçları İle İncelenmesi: Bursa Örneği”, 4. İstatistik Günleri Sempozyumu, 113–119, Kuşadasıİzmir, 20–21
  5. Mayıs. Bayram, N., Güneş, İ., Yıldız S., (2005) “Kentte İşlenen İş Yeri Suçlarında Çocuk Suçlularının Oranı Ve Yaş Faktörünün Suç İşleme Eğilimindeki Rolü”, Uluslararası İstanbul Demokrasi ve Küresel Güvenlik Konferansı, 9 - 11 Haziran, İstanbul.
  6. Cömertler, N. ve Kar, M. (2007) “Türkiye’de Suç Oranının Sosyo-ekonomik Belirleyicileri: Yatay Kesit Analizi”, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 62(2), s. 37–57.
  7. Emsen, Ö. S. ve Değer, M. K. (2004) “Turizm Üzerine Terörizmin Etkileri: 1984– 2001 Türkiye Deneyimi”, Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 7, 67–83.
  8. Johnson, R. A. ve Wichern D. W. (1999) Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, USA. Mead, A. (1992), “Review of the Development of Multidimensional Scaling Methods”, The Statistician, Vol. 41, No. 1, pp. 27–39.
  9. Oğuzlar, A. (2005a), “Lojistik Regresyon Analizi Yardımıyla Suçlu Profilinin Belirlenmesi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19 (1–2), s. 21–35.
  10. Oğuzlar, A. (2005b), “Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi Yardımıyla Avrupa Birliği Üyeliğini Etkileyen Faktörlerin Konumlandırılması”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(1), s. 33–43.
  11. Özdamar, K. (2004), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi 2 (Çok Değişkenli Analizler), Kaan Kitabevi,
  12. Eskişehir. Şenöz, İ. (2008) “Suç Önlemede Halkla İlişkilerin Rolü: Adıyaman Örneği”, Polis Dergisi, Sayı 54–55, s.65–71.
  13. Pazarlıoğlu, M. V. ve Turgutlu, T. (2007) “Gelir, İşsizlik ve Suç: Türkiye Örneği”, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İnönü Üniversitesi, Malatya, 24–25
  14. Mayıs. Püsküllüoğlu, A. (2004)
  15. Arkadaş Türkçe Sözlük, Arkadaş Yayınevi,
  16. Ankara.
  17. Tatlıdil, H. (2002) Uygulamalı Çok Değişkenli