Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2018 / Cilt: 0 - Sayı: 33
OECD ÜLKELERİNİN GÖÇ İSTATİSTİKLERİ BAKIMINDAN BULANIK KÜMELEME ANALİZİ İLE İNCELENMESİ
- Sayfa
- 17–28
- DOI
- —
Özet
İnsanlık tarihinin başlangıcından beri var olan göç hareketliliği çoğunlukla ekonomik, sosyal, kültürel, çevresel ve siyasinedenlerle ortaya çıkmaktadır. Daha iyi yaşam koşulları arayışı, bireyleri gelişmiş ülkelere göç etme arzusuyla karşı karşıyagetirmektedir. Bu sebeple ülkelerin ekonomik ve sosyal yapısını derinden etkileyen uluslararası göç hareketliliğinin sebeplerininincelenmesi büyük önem arz etmektedir. Çalışmada, bulanık kümeleme analizi aracılığıyla 2015 yılına ait veriler kullanılarakOECD ülkelerinin göç istatistiklerini oluşturan belirleyiciler arasındaki benzerlik ve farklılıkların belirlenmesi amaçlanmıştır.Her bir küme sayısı (n= 2,3,4..) için ortalama gölge istatistiği hesaplanmış ve en uygun küme sayısının iki olduğuna kararverilmiştir. Elde edilen bu sonuç, Diskriminant Analizi ile doğru sınıflandırma oranı hesaplanarak desteklenmiştir. Türkiye;Amerika Birleşik Devletleri, Çek Cumhuriyeti, Macaristan, Meksika, Polonya, Slovakya ve Şili ile benzer özellikler göstererekaynı ülke grubunda yer almıştır. Çalışmanın analizinde NCSS.12 ve SPSS.22 istatistiksel paket programından yararlanılmıştır.
Abstract
Migration mobility, which has existed since the beginning of human history, is often manifested by economic, social, cultural, environmental and political reasons. Due to the search for better living conditions, individuals face the desire to migrate to developed countries. For this reason, it is of great importance to examine the reasons for the international migration movement which deeply affects the economic and social structure of the countries. In this study, it was aimed to determine the similarities and differences between the determinants of migration statistics of OECD countries using the data for 2015 by using fuzzy clustering analysis technique. Average Sihouette coefficient were calculated for each cluster number (n= 2,3,4..) and it was decided that the optimal cluster number was two. This result was supported by calculating the correct classification ratio by using Discriminant Analysis. Turkey, United States of America, Czech Republic, Hungary, Mexico, Poland, Slovakia and Chile have similar characteristics and are situated in the same country group. In the analysis of the study utilized the NCSS.12 and SPSS.22 statistical package program.