NSAN GELME ENDEKS LE KAPSAMLI ENDEKS ARASINDAK LKNN BELRLENMES ÜZERNE BR ÇALIMA. Yasemin TÜRKOLU YÜKSEK LSANS TEZ STATSTK

Transkript

1 NSAN GELME ENDEKS LE KAPSAMLI ENDEKS ARASINDAK LKNN BELRLENMES ÜZERNE BR ÇALIMA Yasemin TÜRKOLU YÜKSEK LSANS TEZ STATSTK GAZ ÜNVERSTES FEN BLMLER ENSTTÜSÜ HAZRAN 2009 ANKARA

2 Yasemin TÜRKOLU tarafından hazırlanan NSAN GELME ENDEKS LE KAPSAMLI ENDEKS ARASINDAK LKNN BELRLENMES ÜZERNE BR ÇALIMA adlı bu tezin Yüksek Lisans tezi olarak uygun olduunu onaylarım. Prof. Dr. Semra ORAL ERBA... Tez Danımanı, statistik Anabilim Dalı Bu çalıma, jürimiz tarafından oy birlii ile statistik Anabilim Dalında Yüksek Lisans tezi olarak kabul edilmitir. Prof. Dr. Ayen APAYDIN... statistik Anabilim Dalı, A. Ü. Prof. Dr. Semra ORAL ERBA... statistik Anabilim Dalı, G. Ü. Prof. Dr. Hülya BAYRAK... statistik Anabilim Dalı, G. Ü. Tarih: 26/06/2009 Bu tez ile G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yönetim Kurulu Yüksek Lisans derecesini onamıtır. Prof. Dr. Nail ÜNSAL Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü.

3 TEZ BLDRM Tez içindeki bütün bilgilerin etik davranı ve akademik kurallar çerçevesinde elde edilerek sunulduunu, ayrıca tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalımada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynaına eksiksiz atıf yapıldıını bildiririm. Yasemin TÜRKOLU

4 iv NSAN GELME ENDEKS LE KAPSAMLI ENDEKS ARASINDAK LKNN BELRLENMES ÜZERNE BR ÇALIMA (Yüksek Lisans Tezi) Yasemin TÜRKOLU GAZ ÜNVERSTES FEN BLMLER ENSTTÜSÜ Haziran 2009 ÖZET Birlemi Milletler Kalkınma Programı (UNDP), 1990 yılından bu yana çok sayıda ülke için hesaplanmı olan nsani Gelime Endeksi ni (GE), nsani Gelime Raporları (GR) halinde yıllık olarak yayınlanmaktadır. Türkiye için 2001 ve 2004 yıllarında ulusal çalımalar gerçekletirilmi, iller itibariyle nsani Gelime Endeks deerleri hesaplanmıtır. Bu çalımada, Türkiye deki illerin insani gelimilik düzeylerini belirlemek amacıyla demografik, salık, eitim ve mali deikenleri içeren çok deikenli istatistiksel analizler kullanılmıtır. Bu analizler SPSS programı yardımıyla yapılmıtır. Söz konusu deikenler arasında gelimilii belirleyen en uygun deiken seti diskriminant analiziyle bulunmutur. Seçilen deikenler, faktör analizi yardımıyla kapsamlı bir endeks gelitirmek amacıyla kullanılmıtır. Gelitirilen kapsamlı endeksin geçerliliini test etmek amacıyla grafiksel teknik ve basit hesaplamaları temel alan Bland Altman yöntemi ile Passing Bablok regresyon yöntemi kullanılmıtır. Bu yöntemler MedCalc bilgisayar programı kullanılarak yapılmıtır. Gelitirdiimiz kapsamlı endeks, nsani Gelime Endeksi ile karılatırılarak Türkiye deki illerin insani gelimilii hakkında deerlendirmeler yapılmıtır.

5 v Bilim Kodu : Anahtar Kelimeler : nsani Gelime Endeksi, Diskriminant Analizi, Faktör Analizi, Kapsamlı Endeks Sayfa Adedi : 93 Tez Yöneticisi :Prof. Dr. Semra ORAL ERBA

6 vi A STUDY ON THE IDENTIFICATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN HUMAN DEVELOPMENT INDEX AND COMPREHENSVE INDEX (M.Sc.Thesis) Yasemin TÜRKOLU GAZ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2009 ABSTRACT Since 1990, the United Nations Development Programme (UNDP) has published a series of annual Human Development Reports (HDR) in which the Human Development Index (HDI) is computed for large number of countries. National studies on Turkey have been conducted between , Human Development Index values have been computed by province. In this study, multivariate statistical analysis including demographic, health, educational and financial variaties have been used with a view to determine the human development levels of provinces in Turkey. SPSS computer programme has been applied in these analysis. The most appropriate set of variaties determining level of development among the mentioned variaties has been obtained through discriminant analysis. The selected variaties have been utilized with the aim of developing a comprehensive indeks by means of factor analysis. The Bland Altman method and Passing Bablok regression method, based on graphical technical & simple calculations, has been used for the purpose of testing the validity of the developed comprehensive index. MedCalc computer programme has been applied in these methods. Assessments have

7 vii been made about human development levels of provinces in Turkey, by comparing the comprehensive indeks we have developed with Human Development Index. Science Code : Key Words : Human Development Index, Discriminant Analysis, Factor Analysis, Comprehensive Index Page Number : 93 Adviser : Prof. Dr. Semra ORAL ERBA

8 viii TEEKKÜR Çalımalarım boyunca deerli yardım ve katkılarıyla beni yönlendiren Hocam Prof. Dr. Semra ORAL ERBA a yine manevi destekleriyle beni hiçbir zaman yalnız bırakmayan sevgili aileme teekkürü bir borç bilirim.

9 ix ÇNDEKLER Sayfa ÖZET... iv ABSTRACT... vi TEEKKÜR..viii ÇNDEKLER ix ÇZELGELERN LSTES....xii EKLLERN LSTES.xiv SMGELER VE KISALTMALAR...xv 1. GR NSAN GELME RAPORU VE NSAN GELME ENDEKS nsani Gelime Raporu ve nsani Gelime Endeksinin çerii nsani Gelimenin Boyutları nsani Gelime Endeksi Hesaplama Yöntemi Türkiye nin ller tibariyle nsani Gelime Endeks Deerleri ARATIRMA YÖNTEM Aratırmanın Amacı Aratırmanın Kapsamı Aratırmada Kullanılan Deikenler ve Bu Deikenlerin Tanımları DSKRMNANT ANALZ Tanım ve Tarihçe Diskriminant Analizinin Amaçları...22

10 x Sayfa 4.3. Diskriminant Analizinin Varsayımları Diskriminant Analizinin Uygulanması Diskriminant analizinin varsayımlarının incelenmesi En iyi deiken setinin belirlenmesi FAKTÖR ANALZ Tanım ve Tarihçe Faktör Modelleri Faktörlerin Tahmini Faktör Katsayıları ve Faktör Skorları Faktör Analizinin Aamaları Faktör Analizinin Uygulanması Faktör analizi aamalarının incelenmesi LLERN NSAN GELMLK SIRALAMASI Kapsamlı Bir Endeks Gelitirilmesi nsani Gelime Endeksi ile Kapsamlı Endeks Arasındaki likinin Testi Kolmogorov - simirnov tek örnek testi Pearson korelasyon katsayısı Kapsamlı Endeksin Geçerlilii SONUÇ VE ÖNERLER...69 KAYNAKLAR...73 EKLER...77 EK GR na Göre Türkiye deki ller tibariyle nsani Gelime Endeks Deerleri(2000 Verileri)...78 EK-2 llere Göre Demografik Deiken Deerleri...81

11 xi Sayfa EK-3 llere Göre Salık Deiken Deerleri..84 EK-4 llere Göre Eitim Deiken Deerleri.87 EK-5 llere Göre Mali Deiken Deerleri ÖZGEÇM

12 xii ÇZELGELERN LSTES Çizelge Sayfa Çizelge 3.1. Aratırmada kullanılan deikenler Çizelge 4.1. Diskriminant analizi öncesi sınıflandırma...24 Çizelge 4.2. Box s M testi sonuçları.. 25 Çizelge 4.3. Diskriminant fonksiyonuna alınan deikenler..26 Çizelge 4.4. Korelasyon matrisi...26 Çizelge 4.5. Özdeerler ve kanonik korelasyon katsayıları Çizelge 4.6 Wilk s Lamda..28 Çizelge 4.7. Standartlatırılmı kanonik diskriminant fonksiyon katsayıları.29 Çizelge 4.8. Yapı matrisi 30 Çizelge 4.9. Grupların ortalama ayırma fonksiyon deerleri.30 Çizelge Sınıflandırma sonuçları...31 Çizelge 5.1. Kaiser Meyer Olkin (KMO) aralık deerleri...42 Çizelge 5.2. Faktör analizinde kullanılan deiken seti..47 Çizelge 5.3. Korelasyon matrisi..48 Çizelge 5.4. KMO ve Bartlett s test sonuçları 49 Çizelge 5.5. Ortak varyans..50 Çizelge 5.6. Özdeerler ve açıklanan toplam varyans payları 50 Çizelge 5.7. Faktör yapısı matrisi...52 Çizelge 5.8. Döndürülmü faktör yükleri matrisi...53 Çizelge 6.1. ller itibariyle faktör skor ve kapsamlı endeks deerleri Çizelge 6.2. nsani gelime endeksinin Kolmogorov - Simirnov tek örnek testi...63

13 xiii Çizelge Sayfa Çizelge 6.3. Kapsamlı endeksin Kolmogorov - Simirnov tek örnek testi..64 Çizelge 6.4. Pearson korelasyon katsayısı testi..65

14 xiv EKLLERN LSTES ekil Sayfa ekil 2.1. nsani gelime endeksinin oluumu...7 ekil 5.1. Faktör analizi çizgi grafii...51 ekil 6.1. nsani gelime endeksi ile kapsamlı endeks arasındaki uyumayı gösteren Bland-Altman nokta grafii...66 ekil 6.2. nsani gelime endeksi ile kapsamlı endeks arasındaki uyumayı gösteren Passing Bablok regresyon grafii...68

15 xv SMGELER VE KISALTMALAR Bu çalımada kullanılmı bazı simgeler ve kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte aaıda sunulmutur. Simgeler Açıklama p Baımsız deiken sayısı X Veri matrisi Ho Sıfır hipotezi Hı Alternatif hipotez Anlamlılık düzeyi A Faktör yükleri matrisi A' Faktör yükleri matrisi transpozu R Korelasyon matrisi ² Ki-kare test istatistii Kısaltmalar Açıklama DPT GSYH GE GR SGP TÜK UNDP Devlet Planlama Tekilatı Gayrisafi Yurtiçi Hasıla nsani Gelime Endeksi nsani Gelime Raporu Satın Alma Gücü Paritesi Türkiye statistik Kurumu Birlemi Milletler Kalkınma Programı

16 1 1. GR kinci Dünya Savaı sonrasında gelimenin en büyük parametresi büyüme iken, 1970 li yılların sonlarında insan ve çevre faktörlerini de içine alan sürdürülebilir gelime kavramı öne çıkmıtır lı yıllarda ise, bata eitim ve salık olmak üzere sosyal alanda bir sürdürülebilirliin gereklilii aırlık kazanmıtır. Bu süreçte öne çıkan kavram Sürdürülebilir nsani Gelime kavramı olmutur [1]. Birlemi Milletler bünyesinde oluturulan Birlemi Milletler Kalkınma Programı, 1990 yılından bu yana nsani Gelime Raporu adını taıyan bir yıllık aratırma yayınlamaktadır. Bu raporda ülkeler arası sosyoekonomik gelimilik düzeylerini karılatırmak için nsani Gelime Endeksi adı verilen bir endeks gelitirilmitir. Birlemi Milletler Kalkınma Programı yayınladıı raporda ülkeler arasındaki gelime düzeyinin sadece kii baına milli gelir artııyla (ekonomik büyüme) ölçülmesinin doru olmadıını ifade etmektedir. Ekonomik büyüme kavramının dıında sosyoekonomik gelime kavramı ülkeler arasındaki refah ve yaam standardını açıklamak için daha uygundur. nsani Gelime Endeksi, uzun bir yaam sürmek, bilgi sahibi olmak ve onurlu bir yaam standardına sahip olmak gibi en basit insani özelliklerdeki kazanımları yansıtır. Bu kazanımları temsil etmek üzere yaam beklentisi, eitim düzeyi ve gelir olmak üzere üç deiken kullanılmaktadır [6]. nsani Gelime Raporları yıllar itibariyle deien sayıda ülkeleri içermektedir yılından itibaren her yıl bu raporlar yayınlanmaktadır. Bu raporlarda ülkelerin insani gelime düzeyleri karılatırmalı olarak analiz edilmeye çalıılmaktadır. Tüm ülkeleri içeren küresel nsani Gelime Raporlarının yanı sıra yine bu raporlardan yola çıkılarak hazırlanan ülkelerin, ulusal nsani Gelime Raporları da bulunmaktadır. Türkiye için de, 2001 ve 2004 yıllarında ulusal çalımalar gerçekletirilmitir yılında yapılan nsani Gelime Raporunda 2000 yılı verileri dikkate alınarak Türkiye deki her il için nsani Gelime Endeks deerleri hesaplanmıtır. Bu çalımada, Türkiye deki her ile ait nsani Gelime Endeks deerleri, hesaplama yöntemleri, kullanılan deikenler ele alınarak deerlendirmeler yapılmaktadır ve bu endeksten farklı olarak çok deikenli istatistiksel analizler yardımıyla kapsamlı bir

17 2 endeks gelitirilmeye çalıılmaktadır. Burada kapsamlı endeks gelitirmedeki amaç, gelimilii belirleyen daha fazla deiken kullanarak daha detaylı ve kapsamlı analizler yapabilmektir. Çünkü insani gelime endeksi, 177 ülke için hesaplanmasından dolayı veri toplamanın nispeten kolay olduu deikenler içermektedir. Ancak gelimilik ülke genelinde hesaplamak istendiinde, her ülkenin insani gelimiliini ölçen farklı deikenler ele alınabilir. Bu açıdan Türkiye deki illeri baz alarak, bu illerin insani gelimilik düzeylerinin belirlenmesinde ve aralarındaki gelimilik farklılıklarının ve bunların nedenlerinin aratırılmasında daha fazla deiken kullanarak daha kapsamlı bir endeks gelitirilmeye çalıılmaktadır. Çalımanın giri bölümünün ardından gelen ikinci bölümünde, insani gelime kavramı, insani gelimenin boyutları, UNDP nin gelitirdii insani gelime endeksi hesaplama metotları incelenerek, Türkiye açısından bir deerlendirilmesi yapılacaktır. Çalımanın üçüncü bölümünde, Türkiye deki illerin insani gelime deerlerini karılatırmada daha kapsamlı bir endeks gelitirmek amacıyla analizde kullanılacak demografik, salık, eitim ve mali deikenler ile bu deikenlerin tanımları verilecektir. Çalımanın dördüncü bölümünde, insani gelime ile ilgili olduu düünülen demografik, salık, eitim ve mali deikenler dikkate alınarak, analiz edilecek veri üzerinde deien olası deikenlerin hazırlanması ve en iyi deiken setinin bulunması için diskriminant analizi ele alınacak ve uygulama adım adım gösterilmeye çalıılacaktır. Çalımanın beinci bölümünde, diskriminant analizinde seçilen deikenler dikkate alınarak, faktör analizi ele alınacak ve uygulama adım adım gösterilmeye çalıılacaktır. Uygulamada, faktör analizinde faktörlerin belirlenmesi için en yaygın yöntemlerden biri olan Temel Bileenler Yöntemi kullanılacak ve iller itibariyle gelimilik yapıları ortaya çıkarılmaya çalıılacaktır.

18 3 Çalımanın altıncı bölümünde, faktör analizinde kullanılan temel bileenler yöntemi ile faktör skor deerleri ve açıklanan varyans yüzdeleri hesaplanarak elde edilen sonuçlar yardımıyla kapsamlı bir endeks gelitirilmeye çalıılacaktır. Gelitirilen kapsamlı endeks, Birlemi Milletler Kalkınma Programının gelitirdii insani gelime endeksi ile karılatırılarak, iki endeks arasındaki iliki Pearson korelasyon katsayısı ile test edilmeye çalıılacaktır. Daha sonra gelitirilen kapsamlı endeksin geçerliliini test etmek amacıyla Bland Altman yöntemi ile Passing Bablok regresyon yöntemi kullanılarak deerlendirmeler yapılacaktır. Burada amaç, her ile ait endeks deerlerini grafiksel yöntemlerle göstermek ve insani gelime endeksi ile kapsamlı endeks arasındaki uyumluluu daha detaylı bir ekilde açıklayabilmektir. Çalımanın son bölümünde ise, genel bir deerlendirme ve bu konuda ileride yapılacak çalımalar için önerilere yer verilecektir.

19 4 2. NSAN GELME RAPORU VE NSAN GELME ENDEKS 2.1. nsani Gelime Raporu ve nsani Gelime Endeksinin çerii Gelime, tüm insanların yaam kalitesinde iyileme sürecidir. Gelimenin tanımında üç tane eit öneme sahip durum söz konusudur. Birincisi; insanların yaam düzeylerinin iyiletirilmesidir ki bu da insanların ilgi ve ihtiyaçlarıyla uyum içinde bir ortam yaratmakla ilgilidir. Yani onların gelirlerinin artması ve yiyecek tüketimlerinin, salık hizmetlerinin, eitimlerinin ve dier koullarının, ekonomik büyüme ile birlikte iyilemesidir. kincisi; sosyal, kültürel, politik kurumlar, ekonomik sistemler ve enstitülerin yapılanması ile birlikte insanların kendine güveninin artması aynı eklide insana verilen deerin artmasıdır. Üçüncüsü; insanların seçeneklerinin genilemesiyle birlikte özgürlüklerinin artması ve tüketilen mal ve hizmetlerin çeitliliinin artmasıdır [2]. nsani gelime, 1990 lı yıllarda kalkınma literatüründe çok sık kullanılmaya balanmıtır. Böylece, o yıllardan itibaren ülkelerin kalkınmılık göstergelerinin boyutları da deimitir. nsani gelime kavramını ilk olarak kullanan UNDP dir. Bu kurulu, 1990 yılından itibaren her yıl GR yayınlamaktadır. Bu raporlar, ülkelerin gelimilik düzeylerini ortaya koyan insani gelime göstergelerini içermektedir. Raporlarda verilen ve her yıl yenilenen insani gelime göstergeleri, temeli insan olan bir bakı açısı ile 175 ten fazla ülkenin gelime seviyelerini ölçen bir endekstir [3]. Bu endeks ile ülkeler arasındaki refah ve yaam standardını açıklamak daha kolay hale gelmitir yılında ilk kez yayınlanan GR de insan merkezli gelimeye dikkat çekilmi ve daha sonraki GR lerde bu vurgu devam etmitir [4] yılında yayınlanan ilk nsani Gelime Raporu na göre, insani gelime kiilerin seçeneklerini artırma süreci olarak tanımlanmaktadır. Bu seçenekler sonsuz ve deiken olabilir, ancak bütün gelime aamalarında üç temel seçenek ön plana çıkmaktadır, uzun ve salıklı bir yaam, bilgi edinme ve insanca bir yaam sürmeyi salayacak kaynaklara ulamaktır. Bunların dıında siyasi özgürlük, garanti edilmi insan hakları ve öz saygınlık da dier seçenekler arasındadır. Bu anlayıa göre gelir,

20 5 insani gelimiliin göstergesi olarak önemli bir faktör olmakla beraber tek baına yeterli deildir. Gelir bir araç olarak nitelendirildiinden salıksız ürünler (alkol, uyuturucu vs.) için de kullanılabilir. Bunun yanı sıra ekonomik açıdan gelimi birçok ülke insani gelimilik açısından zayıf iken, daha düük gelirli ülkelerin insani gelimilik açısından daha iyi durumda oldukları bilinmektedir. Kısacası gelir artıı insani gelimilik açısından gerekli ama yeterli olmayan bir faktördür. Bu açıdan bakıldıında, gelime olgusunun yaklaımı zamanla boyut deitirerek, temel ihtiyaçların karılanması, gelir daılımı, yoksulluk, isizlik gibi konuların yanı sıra gelimenin sadece ekonomik deil, insani ve toplumsal boyutlarının da çok önemli olduu ortaya çıkmıtır [5] nsani Gelimenin Boyutları nsani Gelime Endeksi; uzun bir yaam sürmek, bilgi sahibi olmak ve onurlu bir yaam standardına sahip olmak gibi en basit insani özelliklerdeki kazanımları yansıtır. Bu boyutları temsil etmek üzere yaam beklentisi, eitim düzeyi ve gelir olmak üzere üç deiken belirlenmitir. Yaam beklentisi, yaam süresi ile ilgili bir deikendir. Uzun ve salıklı bir yaam hemen her kültürde ortak bir dilektir. Yaam süresi salıkla yakından ilikilidir. laç, doktorlar ve hastaneler salık açısından önemli deikenlerdir. Ayrıca, gıda ve çevre de en az bunlar kadar önemlidir ve annenin salık bilgisi düzeyinin uzun yaam süresi için en önemli koullardan biri olduu giderek daha fazla açıa kavumaktadır [6]. Bu çalımada kullanılan doumda yaam beklentisi Prof. Dr. Halis Akder tarafından, eref Hogör ün doktora tezi ve dou-yaam tablosu modelleri dikkate alınarak hesaplanmıtır [7]. Eitim düzeyi, salık ve kiisel özgürlüklerle birlikte, insani tüm kalkınma çabalarının merkezine koyan refah olgusunun en önde gelen koullarından biridir[8]. Eitim endeksi, insani gelimenin temellerinin kurulduu önemli deikenlerden biridir. Yetikin okuryazarlık oranı ve okullama oranı olmak üzere iki deiken ile

21 6 ölçülmektedir. Burada okullama oranı, belli bir eitim düzeyinde yaı dikkate almaksızın okula kayıt olan örencilerin o düzeydeki resmi okul yaındaki nüfusa oranıdır. Birleik ilk, orta ve yüksek kayıt oranları, bu okullara kayıt yaptırmı örencilerin söz konusu düzeylerdeki resmi okul yaında bulunan nüfusa oranını gösterir [6]. Burada okuryazarlık oranları 2000 nüfus sayım sonuçlarından alınmıtır. Gelir, temel mal ve hizmetleri elde etme ve ortalama bir yaam için ihtiyaç duyulan kaynaklara ulamak için bir araçtır [9]. Burada gayrisafi yurtiçi hasıla (GSYH) endeksi, satın alma gücü paritesine (SGP) göre hesaplanan kii baına gayri safi yurtiçi hasıla rakamları kullanılarak ölçülen yaam standardıdır. Burada satın alma gücü paritesine göre ABD dolarına çevrilen kii baına düen GSYH deeri dikkate alınır [10]. GSYH, ülkede yerleik ve yerleik olmayan kiiler tarafından bir ekonomide nihai tüketim için üretilen toplam mal ve hizmet çıktısıdır. Fiziksel sermayede aınmayı ya da doal kaynaklarda meydana gelen aınma ve tükenmeyi içermez. GSYH yerel ve dı kaynaklarla üretilebilir [6] nsani Gelime Endeksi Hesaplama Yöntemi nsani Gelime Endeksi üç boyutta incelenmektedir: Doumda yaam beklentisi ile ölçülen salıklı ve uzun bir yaam; yetikin okuryazarlık oranı (aırlıı üçte iki ) ve ilköretim, lise, yüksek okul okullama oranları ile ölçülen bilgi ve eitim düzeyi; satın alma gücü paritesine göre hesaplanan kii baına reel GSYH ile ölçülen yaam standardıdır. Bu üç boyut ekil 2.1 deki gibi ematik olarak gösterilebilir [11].

22 7 Boyut Uzun ve Salıklı Bilgi Yaam Bir Yaam Standartı Gösterge Doumdaki Yetikin Okullama Kii Yaam Okur-Yazar Oranı baına Beklentisi Oranı GSYH (SGP,$) Boyutun Yaam Yetikin Okullama Endeksi Beklentisi Okur-Yazar Oranı GSYH Endeksi Oranı Endeksi Endeksi Endeksi Eitim Endeksi NSAN GELME ENDEKS (GE) ekil 2.1. nsani gelime endeksinin oluumu Yaam Beklentisi Endeksinin Hesaplanması En yüksek ve en düük ya sınırları sırasıyla 25 ve 85 olarak belirlenmitir. Bu aralık dikkate alınarak yaam beklentisi endeksi 0 ile1 arasında bir deer alacak ekilde hesaplanmaktadır.

23 8 Yaam Beklentisi Endeksi = GerçekDeer MinimumDeer MaksimumDeer MinimumDeer Doumdaki Yaam Beklentisi - 25 Yaam Beklentisi Endeksi = Yaam Beklentisi Endeksi, gerçek deer doumdaki yaam beklentisi, minimum deer 25 ve maksimum deer 85 deerleri dikkate alınarak hesaplanır. Burada doumdaki yaam beklentisi, 2000 yılı verileri kullanılarak Prof. Dr. Halis Akder tarafından, eref Hogör ün doktora tezi ve dou-yaam tablosu modelleri yardımıyla hesaplanmıtır. Her il e ait yaam beklentisi endeks deerleri Ek -1 de verilmitir. Ankara ili için yaam beklentisi endeksi hesaplandıında, Doumdaki Yaam Beklentisi = 66,9 Yaam Beklentisi Endeksi = 66, = 0,698 bulunur. Eitim Endeksinin Hesaplanması Eitim endeksine ulamak için yetikin okur yazar endeksi (15 ve 15 ya üstü) ve okullama endeksi için aralıı kullanılarak, 0 ile 1 arasında bir deer almaktadır. Her ile ait eitim endeksi deerleri Ek 1 de verilmitir. Burada yetikin okuryazar oranı deerleri 2000 nüfus sayım sonuçlarından alınmıtır. Okullama oranı deerleri ise, belli bir eitim düzeyinde yaı dikkate almaksızın okula kayıt olan örencilerin o düzeydeki resmi okul yaındaki nüfusa oranlanması ile bulunmaktadır. Buna göre eitim endeksi,

24 9 Yetikin Okuryazar Oranı: % m, Okullama Oranı: % r ise, Yetikin Okuryazar Endeksi = r 0 Okullama Endeksi = m Eitim Endeksi = 3 2 * Yetikin Okuryazar Endeksi * Okullama Endeksi eklinde bulunur nsani Gelime Raporu nda yer alan eitim endeksi hesaplamasında bu aırlıklar kullanılmıtır. Ankara ili için eitim endeksi hesaplandıında, 87,6 0 Yetikin Okuryazar Endeksi = = 0, ,6 0 Okullama Endeksi = = 1, Eitim Endeksi = 0, ,026 = 0, bulunur. GSYH Endeksinin Hesaplanması GSYH Endeksi SGP ye göre düzenlenmi kii baı GSYH deerleriyle ölçülür. Endeksin kullanılmasında 100 dolar alt düzey kii baına gelir olarak alınırken üst düzey olarak dolar kullanılmıtır. Kii baı GSYH endeksinde logaritma fonksiyonu kullanılmıtır. Bu kullanımdan hareketle GSYH Endeksi 0 ile 1 arasında bir deer alarak hesaplanmaktadır.

25 10 y: Kii baına GSYH GSYH Endeksi = log log ( y) log( 100) ( 40000) log( 100) nsani Gelime Endeksinin Hesaplanması nsani Gelime Endeksi hesaplanırken Yaam Beklentisi Endeksi, Eitim Endeksi ve GSYH Endeksi nin aritmetik ortalaması alınmaktadır. GE = 3 1 * Yaam Beklentisi Endeksi * Eitim Endeksi * GSYH Endeksi Hesaplanan GE endeks deeri 0 ile1 arasında bir deer alır. 0 a yakın deerler insani açıdan daha düük gelimilik seviyesini gösterirken, deerin 1 e yaklaması insani gelimilik seviyesinin yüksekliini ifade etmektedir. Bu çalımada da, GE deeri 0-0,499 arasındaki iller Düük nsani Gelimilik, 0,500-0,799 arasında yer alan iller Orta nsani Gelimilik, 0,800-1,000 deerleri arasında yer alan iller de Yüksek nsani Gelimilik kategorisinde bulunmaktadır. Ek-1 de verilen 2004 yılı GR deki verilere göre, Türkiye nin Ulusal nsani Gelime Endeks (GE) deeri, 2000 yılında 0,742 olup, henüz yüksek insani gelime konumuna eriememitir. llerin GE deerleri sıralandıında ise gelimilik düzeylerine göre iki sınıfa ayrılmaktadır. Türkiye nin yetikin okuryazar oranı 2000 yılında 85,1, okullama oranı 80,1 olarak bulunmutur. Aynı dönemde doumda yaam beklentisi 69 yıl ve satın alma gücü paritesine göre kii baına düen GSYH olarak bulunmutur.

26 ller tibariyle nsani Gelime Endeksi Deerleri 2004 Türkiye GR de, Türkiye nin iller itibariyle insani gelime endeks deerleri yer almaktadır. Buna göre Ek-1 de yer alan 2000 yılı verileriyle Türkiye de 81 ilden 9 u ( Kocaeli, Yalova, stanbul, Bursa, zmir, Mula, Sakarya, Bolu, Tekirda ) yüksek insani gelimilik seviyesinde GE deerine sahipken, dier iller orta insani gelimilik seviyesinde kalmıtır. Aynı yıl düük insani gelimilik seviyesinde hiçbir il bulunmamakta, 0,56 GE deeri ile en alt sırada ırnak yer almaktadır. Ek-1 de görüldüü üzere, kii baı geliri daha yüksek olan iller, kii baı geliri daha düük olan illere göre insani gelimilik açısından daha geride yer alabilmektedir. Aynı ekilde, kii baı geliri daha düük olan iller de insani gelimilik açısından daha ileride yer alabilmektedir. Bu balamda UNDP insani gelimeyi, salık ve eitim gibi gelimenin ekonomik olmayan göstergelerini de dikkate alarak GE deeri ile ölçmektedir.

27 12 3. ARATIRMA YÖNTEM 3.1. Aratırmanın Amacı nsani gelime, insanların tüm potansiyellerini gelitirmeleri ve potansiyellerini ilgi ve ihtiyaç alanlarıyla uyum içinde, üretici ve yaratıcı kılabildikleri bir ortam yaratmakla ilgilidir. Bu açıdan gelime birçok ekilde tanımlanıp ölçülebilir. Gelimeyi tek bir ölçütle ifade etmek, ülkelerin ekonomik, sosyal ve siyasal yapılarının farklılıı nedeniyle oldukça zordur [12]. Bu çalımada, Birlemi Milletler Kalkınma Programı nın her yıl yayımladıı nsani Gelime Raporları nda yer alan nsani Gelime Endeksinin içerii incelenerek Türkiye açısından bir deerlendirmesi yapılmaktadır. Belirtilen bu dorultuda çalımanın balıca amaçları unlardır: (1) llerin insani gelimilik düzeylerinin belirlenmesinde demografik, salık, eitim ve mali alanlarda seçilen deikenler baz alınarak, bu deikenler arasında gereksiz ya da minimum etkide bulunan deikenleri çıkarmak amacıyla diskriminant analizi yapmak ve en uygun deiken setini belirlemek. (2) Diskriminant analizinde seçilen deikenler dikkate alınarak, bu deikenler arası ilikilerin illere göre nasıl deitiini açıklamak ve temel bileenler yöntemi ile hesaplanan faktör skor deerleri ve açıklanan varyans yüzdeleri kullanılarak kapsamlı bir endeks gelitirmek. (3) Birlemi Milletler Kalkınma Programı nın gelitirdii insani gelime endeksi ile çok deikenli istatistiksel analizleri kullanarak gelitirdiimiz kapsamlı endeksi karılatırmak ve iki model arasındaki uyumluluu aratırmak.

28 Aratırmanın Kapsamı llerin insani gelimilik sıralamasını tespit etmek amacıyla yapılan bu çalıma, mevcut idari yapı çerçevesinde 81 ili kapsamaktadır. Söz konusu iller bazında toplam 30 deiken belirlenmitir. Deikenler için aırlıklı olarak TÜK ve belli miktarda DPT yayınlarından yararlanılmıtır Aratırmada Kullanılan Deikenler ve Bu Deikenlerin Tanımları Bu çalımada, gelimiliin mümkün olduu kadar çok boyutunu hesaba katabilmek için, deiken sayısının güvenilir ve tutarlı veri bulunabildii ölçüde geni tutulmasına çalıılmıtır. Bu aamada, çalımanın kapsamına alınmasına karar verilen demografik, salık, eitim ve mali deikenleri içeren toplam 30 deikenin tanımları aaıda verilmitir ve bu deikenlere ait deerler ise çalımanın sonunda yer alan Ek te verilmitir. Demografik Deikenler Çalımada kullanılan demografik deikenler nüfusun; sayısal yönü, büyüme hızı ve mekansal daılımı gibi unsurları içermektedir. Demografik ile ilgili gelimilik unsurlarını açıklamak için; toplam nüfus, nüfus younluu, ehirleme oranı, nüfus artı hızı, dourganlık oranı, ortalama hane halkı büyüklüü ve net göç hızı deikenleri kullanılmıtır. Göreli olarak gelimi ve gelimekte olan iller, ekonomik ve sosyal hayatta saladıkları imkan ve kolaylıklar bakımından göç edenler için çekim merkezi olma özellii taımaktadırlar. Bu durumda göçün akım yönü az gelimi illerden gelimi illere doru yaanmaktadır. Bu özellie sahip illerde görünen hızlı nüfus artıı, kentsel nüfusta artı meydana getirerek nüfus younluunu da yükseltmektedir. Dolayısıyla, ilin gelimilik düzeyinin artmasına paralel olarak kentte yaayan nüfusun payı giderek artmaktadır.

29 14 Dier taraftan, geleneksel kültürün hakim olduu az gelimi illerde, dourganlık oranı ve buna paralel olarak, ortalama hane halkı büyüklüü yüksektir. Ekonomik ve sosyal gelimeyle beraber, modernleme ögeleri toplum yapısına egemen olmakta ve geleneksel aile tipi yerini modern çekirdek aileye bırakmaktadır. Bu nedenle dourganlık oranı ve ortalama hane halkı deikenleri gelimilik düzeyi ile ters orantılı bir balantı yapısına sahip bulunmaktadır. Dier bir ifadeyle, illerin gelimilik düzeyi arttıkça, dourganlık oranı ve ortalama hane halkı büyüklüü dümektedir. Çalımada kullanılan demografik deikenler 2000 Yılı Genel Nüfus Sayımı sonuçları dikkate alınarak Türkiye statistik Kurumu ndan (TÜK) alınmıtır. Çalımada kullanılan demografik deikenler; Toplam Nüfus, sınırları belli bir alanda yaayan kii sayısıdır. Çalımada kullanılan bu deerler 2000 yılı Genel Nüfus Sayımı itibariyle elde edilmitir. Nüfus Younluu, sahip oldukları yüzölçümün nüfusa oranlanmasıyla elde edilen kilometre kareye düen kii sayısıdır. ehirleme Oranı, toplam nüfus içinde il ve ilçe merkezinde yaayan nüfusun toplam nüfusa oranıdır. Nüfus Artı Hızı, nüfusun yılları arasındaki dönemde her bin nüfus için yıllık artan nüfustur. Ortalama Hane Halkı Büyüklüü, aynı konutta yaayan ortalama kii sayısıdır. Dourganlık Oranı, yılları arasında bir kadının dourgan olduu dönem boyunca dourabilecei çocuk sayısıdır. Net Göç Hızı, bir yerleim yerinin aldıı göçle verdii göç arasındaki farkın yıllık ortalama artı hızıdır.

30 15 Salık Deikenleri Salık deikenleri, illerde on bin kiiye düen hekim, di hekimi, eczacı ve hastane yatak sayısı ile bebek ölüm hızı ve toplam sigortalı sayısı deikenlerinden olumaktadır. Bireylerin yaamlarını salıklı sürdürebilmeleri bakımından, salık hizmetleri arzı ve bu hizmetlerden yararlanma potansiyeli, sosyal gelime düzeyini yansıtan unsurlar arasında bulunmaktadır. Ayrıca eitimli igücü olarak da nitelendirilebilecek salık personelinin gelimi yöreler dorultusundaki tercihi, illerin sosyoekonomik gelime düzeyiyle dorudan ilikilidir. Bu nedenlerle on bin kiiye düen hekim, di hekimi, eczacı ve hastane yataı deikenleri, çalıma kapsamında salık deikenleri olarak kullanılmıtır. Bebek ölüm hızı ise, illerdeki salık hizmetlerinin yaygınlıı, eitim ve kültür düzeyinin yükseklii, ekonomik olanakların artması gibi çeitli sosyo ekonomik unsurlarla yakından ilikilidir. Bebek ölüm hızı deikeni, sosyo ekonomik gelimeyle birlikte dütüü için, gelimeyle zıt yönde bir balantı yapısına sahiptir. Çalımada kullanılan salık deikenlerinden bebek ölüm hızı 2000 Yılı Genel Nüfus Sayımı sonuçlarından, dier deikenler 2000 yılı itibariyle Salık Bakanlıı ndan alınmıtır. Çalımada kullanılan salık deikenleri, Bebek Ölüm Hızı, belli bir yıl içinde meydana gelen bir yaından küçük bebek ölümlerinin o yıl içinde meydana gelen canlı doumlara oranının binde olarak ifadesidir. Hekim Sayısı, Di Hekimi Sayısı, Eczacı ve Hastane Yatak Sayısı Hızı ve Toplam Sigortalı Sayısıdır.

31 16 Eitim Deikenleri Eitim deikenleri, okuryazar oranı, okuryazar kadın nüfus oranı, ilköretim ve genel liselerde öretmen baına düen örenci sayısı, üniversite mezunlarının oranı ile ilköretim, liseler, meslek ve teknik liseler okullama oranları olmak üzere, sosyo ekonomik gelimilik düzeyini yansıtabilen nicel deikenler tarafından oluturulmutur. Neden sonuç ilikisi bakımından, ekonomik ve sosyal gelimilik düzeyi ile toplumu oluturan fertlerin genel eitim seviyesi arasında güçlü bir ba bulunmaktadır. Ekonomik ve sosyal gelimenin salanmasında en önemli araçlardan biri, gerekli sayıda ve nitelikte insan gücü yetitirilmesi olmaktadır. Nitekim, insan gücünün bilgi ve becerilerinin artırılması ile sosyal yaama katılımın asgari gerei olarak kabul edilen, okuryazarlık oranı deikeni, illerin genel eitim düzeyini göstermesi açısından önem taımaktadır. Okuma yazma bilen kadın nüfus oranı, kadınların sosyoekonomik statülerini yansıtmaktadır. lköretim, liseler, meslek ve teknik liseler okullama oranları ise, eitimin yaygınlıı ve katılım düzeyini göstermektedir. Dier taraftan, ekonomik ve sosyal faaliyetler itibariyle çeitlilik gösteren gelimi iller, yüksek öretim görmü nitelikli igücü için çekim merkezi olmaktadır. Dolayısıyla, sosyoekonomik gelimilik düzeyinin artmasına paralel olarak, yüksek örenim görmü nüfus oranı da artmaktadır. Çalımada kullanılan okuryazar oranları ve üniversite mezunlarının oranı 2000 Yılı Genel Nüfus Sayımı sonuçlarından, okullama oranları ve öretmen baına düen örenci sayıları ise Milli Eitim Bakanlıı öretim yılı istatistiklerinden alınmıtır.

32 17 Çalımada kullanılan eitim deikenleri, Okuryazar Oranı, 6 ve daha yukarı yataki toplam nüfusun içinde okuma yazma bilenlerin oranıdır. lköretim ve Genel Liselerde Öretmen Baına Düen Örenci Sayısı, herhangi bir eitim seviyesinde, toplam örencilerin toplam öretmen sayısına oranlanmasıdır. Üniversite Mezunlarının Oranı, yüksek okul ya da fakülte bitirenlerin 25 ya ve üstü nüfusa oranlanmasıdır. lköretim, Liseler le Meslek ve Teknik Liseler Okullama Oranları, ilgili eitim kademelerindeki örenci sayılarının ça nüfusuna oranlanmasıdır. Okuryazar Kadın Nüfus Oranı, 6 ve daha yukarı yataki kadın nüfusun içinde okuma yazma bilenlerin oranıdır. Mali Deikenler Çalımada kullanılan mali deikenler, illerdeki gelir seviyesini, sermaye birikimini, sermayenin yatırıma dönüme düzeyini, kamu ve özel sektör yatırım harcamaları ile mahalli idareler tarafından harcamaları yansıtan, parasal büyüklüklerle ilgili verilerden olumutur. Mali deikenler ile kullanım amaçları, salandıkları kaynaklar ve ait oldukları dönemler aaıda yer almaktadır. Üretilen mal ve hizmetlerin toplam deeri olan GSYH, doal olarak, ekonomik gelimilik düzeylerinin karılatırılmasında kullanılan en önemli deikenler arasında yer almaktadır. Kii baına GSYH deerinin yükseklii illerin gelimilik düzeyi ile doru orantılı bir yapıya sahiptir. Çalımada, 2000 yılında, illerin kii baına GSYH rakamları ve Türkiye GSYH sı içindeki payları kullanılmıtır. l bazındaki GSYH deerleri TÜK ten alınmıtır. Bankacılık ilemleri ile ilgili olarak, tasarruf hacmi, hizmetlerin yaygınlıı gibi unsurlar, gelimilik göstergeleri olarak ele alınmıtır. Gelimi ekonomilerde bankalar, ekonomik ilemler sırasında gelirin kullanılması ve saklanması ile borçlandırılmalarda youn bir ekilde kullanılmaktadır. Ticari ve sınai, faaliyetlerin finansmanı için bankalar tarafından kullandırılan krediler, yatırım potansiyeli ve tasarrufların yatırıma dönüme eilimiyle dorudan ilikilidir.

33 18 Banka mevduatı ise, büyük ölçüde, gelir düzeyi, tasarruf eilimi ve sermaye birikimine balı olarak deimektedir. Söz konusu deikenler, 2000 yılı itibariyle, yurtiçinde faaliyet gösteren, kamu ve özel sektöre ait tüm ticari bankaları kapsamakta olup, Bankalar Birlii nden temin edilmitir. Kiisel ve kurumsal gelir düzeyini yansıtan dier deikenler ise; kii baına düen bütçe gelirleri ile kii baına düen gelir ve kurumlar vergisi deikenleridir. Bu deikenler illerin ekonomik ve ticari aktivitelerindeki younluu yansıtması amacıyla kullanılmıtır. lgili veriler, 2000 yılı itibariyle Maliye Bakanlıı ndan alınmıtır. Büyük ölçüde altyapıya yönelik yatırımları kapsayan, kamu yatırım harcamaları ve mahalli idareler tarafından yapılan harcamalar da, sosyoekonomik gelimeyi hızlandıran unsurlar arasındadır. Bu bakımdan, mali göstergeler içinde kii baına düen kamu yatırım harcaması ve kii baına düen belediye gideri deikenleri de yer almıtır. Kamu yatırım harcamaları, dönemini kapsamakta olup, ilgili yılların nüfuslarına bölünerek elde edilen kii baına düen deerlerin ortalaması alınarak oluturulmutur. Bu deiken için DPT verilerinden yararlanılmıtır. Belediye giderleri ise, 2000 yılı itibariyle TÜK ten elde edilmitir. Son olarak, kii baına düen tevik belgeli yatırım tutarı deikeni, özel sektörün kalkınma faaliyetlerine katkısı, giriimcilik potansiyeli ve yatırım dinamizmini göstermektedir. Deiken, döneminde, yatırım tevik belgeli toplam yatırım tutarlarının, ilgili yılların nüfusuna bölünerek bulunan deerlerin ortalaması alınarak elde edilmitir. Veriler Hazine Müstearlıı ndan alınmıtır [13]. Çizelge 3.1. Aratırmada kullanılan deikenler DEMOGRAFK DEKENLER X01 Toplam Nüfus X02 Nüfus Younluu X03 ehirleme Oranı (%) X04 X05 X06 Ortalama Hane Halkı Büyüklüü Dourganlık Oranı X07 Net Göç Hızı ( )

34 19 SALIK DEKENLER X08 X09 X10 X11 X12 X13 Bebek Ölüm Hızı On bin Kiiye Düen Hekim Sayısı On bin Kiiye Düen Di Hekimi Sayısı On bin Kiiye Düen Eczacı Sayısı On bin Kiiye Düen Hastane Yatak Sayısı Toplam Sigortalı Sayısı ETM DEKENLER X14 Okur Yazar Oranı (%) X15 lköretimde Öretmen Baına Düen Örenci Sayısı X16 Genel Liselerde Öretmen Baına Düen Örenci Sayısı X17 Üniversite Mezunlarının 25 ve Daha Yukarı Yataki Nüfusa Oranı X18 lköretim Okullama Oranı(%) X19 Liseler Okullama Oranı(%) X20 Meslek ve Teknik Liseler Okullama Oranı(%) X21 Okuryazar Kadın Nüfusun Toplam Kadın Nüfusa Oranı Çizelge 3.1. (Devam) Aratırmada kullanılan deikenler MAL DEKENLER X22 sizlik Oranı (%) X23 Toplam gücüne Katılma Oranı (%) X24 Kii Baına Düen Gayri Safi Yurtiçi Hasıla X25 Kii Baına Düen Banka Mevduatı X26 Kii Baına Düen Belediye Giderleri X27 Kii Baına Düen Genel Bütçe Gelirleri

35 20 X28 X29 X30 Kii Baına Düen Gelir ve Kurumlar Vergisi Miktarı Kii Baına Düen Kamu Yatırımları Miktarı Kii Baına Düen Tevik Belgeli Yatırım Tutarı 4. DSKRMNANT ANALZ 4.1. Tanım ve Tarihçe Diskriminant analizi, 1936 yılında Ronald A. Fisher tarafından ilk kez tanıtılmıtır. Bu tarihten itibaren özellikle sınıflandırma ve dier birçok istatistik aratırmalarda kullanılmaktadır [14]. Çok deikenli analizde sıklıkla karılaılan problemlerden birisi sınıflandırma problemidir. Aratırmacının ilgilendii bireyler farklı yıınlardan (gruplardan) geliyor olabilir. Aratırmacı, bir bireyin p sayıda özelliini ölçtüünde, elindeki

36 21 bireyin hangi gruptan geldiini merak edebilir. Bu durumda sınıflandırma problemi, bireyin p sayıda özelliini inceleyerek hangi gruptan (grup sayısı g olmak üzere) geldiine karar verme problemi olarak nitelendirilebilir. Anderson'un belirttii gibi bu grupların p deikenli olasılık daılımlarına sahip oldukları varsayılır. Bu durumda herhangi bir bireyin bu gruplardan gelen bir rassal örnek olduu söylenebilir. te sınıflandırma problemindeki temel soru: p tane deikene ilikin gözlem deerlerinin bilinen bireyin hangi olasılık daılımından geldiidir. Bu açıdan deerlendirildiinde sınıflandırma problemi, bir istatistiksel karar verme sürecidir. Bu süreçte aratırmacı; bireyin hangi gruptan geldiine karar vermelidir. Bazı durumlarda grupların olasılık daılımları ve bu daılımların parametreleri bilinmektedir. Ancak uygulamada genellikle her bir grubun p deikene ilikin bir daılıma sahip olduu varsayılır ve bu daılımın parametreleri seçilen örnek aracılııyla tahmin edilir. Ardından karar verme problemi çözülmeye çalıılır [15]. Bireyin hangi gruptan geldiini tespit etmeye çalıan aratırmacı, p deikeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar. Bu aamada her bir deikenin atama kararında etkisi olduu söylenebilir. Aratırmacının bir dier amacı da, bireyleri sınıflandırmada hangi deiken ya da deikenlerin daha etkili olduunu belirlemek olabilir. Böylece bireylerin farklı gruplarda yer almalarına neden olan deikenler tespit edilebilir. Hem sınıflandırma hem de grup ayrımına etki eden deikenleri belirlerken p tane deikenin fonksiyonu olan diskriminant fonksiyon(lar)ı tanımlanır. Bu fonksiyon (lar) aracılııyla bireylerin sınıflandırılması ya da ayırıma etki eden deikenlerin saptanması mümkündür [16]. Bu açıklamalar dorultusunda Diskriminant Analizi nin tanımı kısaca u ekilde yapılabilinir; Diskriminant analizi, p tane özellii bilinen bireyleri, bu özelliklere göre hatalı sınıflandırma olasılıını en aza indirgeyerek, ait oldukları sınıflara (gruplara) ayırmak, çekilmi oldukları kitleleri belirlemek amacıyla kullanılan istatistiksel karar alma yöntemidir [15].

37 Diskriminant Analizinin Amaçları Diskriminant analizinin amaçları, aaıdakilerden biri veya tamamı olabilir: 1. Analiz öncesi tanımlanmı iki ya da daha fazla grubun ortalama özellikleri arasında önemli farklar olup olmadıının, baımsız deikenlere (açıklayıcı deiken) balı olarak istatistiksel olarak test edilmesi. 2. Gruplar arasındaki farka her bir deikenin katkısının saptanması. 3. Grup içi deiimine oranla gruplar arasındaki ayrımı maksimize eden tahmin deikenleri (dorusal) kombinasyonunun belirlenmesi ve bu sayede balangıçtaki açıklayıcı deiken sayısından daha az sayıda deiken ile gruplar arasındaki önemli farklılıkların açıklanması. 4. Analiz öncesi tanımlanmı olan grupların birinden geldii varsayılan yeni bireylerin gruba atanması ile ilgili yöntemlerin gelitirilmesi, yani yeni bireylerin grup üyeliklerinin saptanması [17] Diskriminant Analizinin Varsayımları Diskriminant Analizinin varsayımları aratırmacının amaçları ile yakından ilgilidir. 1. X veri matrisi çok deikenli normal daılım göstermelidir. 2. Deikenlerin varyans ve kovaryansları homojen olmalıdır. X matrisinde yer alan deikenler ortak kovaryans matrisine sahip çok deikenli ana kütleden çekilmi örnek olmalıdır.

38 23 3. Deikenlerin ortalamaları ve varyansları arasında bir korelasyon bulunmamalıdır. 4. Deikenler arasında çoklu baımlılık bulunmamalıdır. 5. X matrisi gereinden fazla deiken ve gereksiz deiken içermemeli, g grubun birbirlerinden ayrılmasını salayacak kadar doru ve gerekli deikenleri içermelidir X matrisi grupların birbirlerinden ayrılmasında rol oynamayacak gereksiz deikenler içermemelidir [18] Diskriminant Analizinin Uygulanması Bu çalımada, analiz öncesi illerin sınıflandırılması Devlet Planlama Tekilatı nın (DPT) yaptıı bir çalımadan alındı. DPT nin bu çalıması illeri gelimilik düzeylerine göre 3 grupta toplamıtır. Çizelge 4.1. Diskriminant analizi öncesi sınıflandırma 1. Grup ller (Gelimi ller); stanbul, Ankara, zmir, Kocaeli, Bursa 2. Grup ller (Gelimekte Olan ller); Eskiehir, Tekirda, Adana, Yalova, Antalya, Kırklareli, Denizli, Mula, Bolu, Balıkesir, Edirne, Mersin,Bilecik,

39 24 Kayseri, Gaziantep, Zonguldak, Aydın, Sakarya, Çanakkale, Manisa, Konya, Karabük, Isparta, Hatay, Uak, Burdur, Samsun, Kırıkkale, Nevehir, Karaman, Elazı, Rize, Trabzon, Amasya, Kütahya, Malatya, Kırehir, Artvin, Afyon, Düzce, Çorum, Osmaniye, Kahramanmara, Nide, Giresun, Tunceli, Sivas, Kilis, Bartın, Aksaray,Sinop,Erzincan,Çankırı,Erzurum,Tokat, Ordu,Diyarbakır,Yozgat,Adıyaman 3. Grup ller (Az Gelimi ller); Bayburt, Kars, anlıurfa, Idır, Batman, Gümühane, Mardin, Siirt, Ardahan, Van, Bingöl, Hakkari, ırnak, Bitlis, Arı, Mu Diskriminant analizi varsayımlarının incelenmesi 1. Deikenlerin çok deikenli normal daılıma sahip olmaları varsayımı Deikenlerin normal daılıma sahip olmaları varsayımını test etmede, 81 il ve her ile ait 30 deiken olduu için hesaplamak zordur. Ancak yapılan diskriminant analizi sonucunda model anlamlı çıkmıtır. Bu açıdan bu varsayım sorun tekil etmemektedir.. 2. Kovaryans matrislerinin eit olması varsayımı. Grup kovaryans matrislerinin eit olması varsayımını test etmek için yaygın olarak kullanılan Box s M testi uygulanmıtır. Burada hipotez, H 0 : Grupların kovaryansları eittir. H 1: Grupların kovaryansları eit deildir. Çizelge 4.2. Box s M testi

40 25 biçimindedir. Çizelge 4.2 de görüldüü gibi, anlamlılık düzeyi deeri 0,05 ten küçük olduu için H 0 hipotezi red edilir. Baka bir ifadeyle, grupların kovaryans matrisleri eit deildir, varsayımı salanamamıtır. Varsayımın geçerli olmaması diskriminant fonksiyonunun yapısını etkilemez. Literatürde de görüldüü gibi bu varsayımın gerçeklemesi oldukça güçtür ve diskriminant analizi bu varsayımın gerçeklemedii durumlardan çok etkilenmemektedir. 3. Baımsız deikenler arasında çoklu dorusal balantı probleminin olmaması varsayımı. H 0 : Baımsız deikenler arasında çoklu dorusal balantı yoktur. H 1 : Baımsız deikenler arasında çoklu dorusal balantı vardır. Analizde kullanılan 30 deiken arasında çoklu balantı olması ihtimalinin yüksek olması nedeniyle stepwise yöntemi ile modele katkısı istatistiki açıdan 0,05 anlamlılık düzeyinde önemsiz olan deikenler çıkarılmı ve sonuç olarak istatistiki açıdan kabul edilen deikenler modele dahil edilmitir. Diskriminant fonksiyonuna dahil edilen deikenler için istatistiki deerler çizelge 4.3 de ve çoklu dorusal balantı içerdiklerine ilikin istatistikler ise çizelge 4.4 te verilmitir. Çizelge 4.3. Diskriminant fonksiyonuna alınan deikenler

41 26 Çizelge 4.3 te görüldüü gibi, analizde kullanılan 30 deikenden sadece X01, X02, X05, X06, X13, X23, X27 deikenler analize alınma özellii taımaktadır. Dier deikenlerin analize alınmaması gerekmektedir. Çizelge 4.4. Korelasyon matrisi Çoklu balantı varsayımını test etmek için, baımsız deikenler arasındaki korelasyonlara bakabiliriz. Eer iki deiken arasındaki korelasyon 0,70 ten büyük ise, deikenlerden birinin analiz dıında tutulması veya deikenlerin birletirilmesi yoluna gidilebilir. Çizelge 4.4 te görüldüü gibi, 0,70 ten büyük deerler yer aldıı için deikenler arasında korelasyon vardır, çoklu balantı varsayımı salanamamıtır. Bu varsayımdan, uygulanan yöntemin doru olduu görülmektedir. 4. Diskriminant fonksiyonlarının öneminin deerlendirilmesi

42 27 Diskriminant fonksiyonun ne kadar önemli olduunu belirlemek için Kanonik Korelasyon, Öz deer ve Wilk s Lamda istatistiklerine bakılır. Çizelge 4.5. Özdeerler ve kanonik korelasyon katsayıları Öz deer, diskriminant analizinin ne kadar önemli olduunu deerlendirmede kullanılan bir istatistiktir. Öz deerin 0 olması, diskriminant analizini herhangi bir ayırıcılık deerinin olmadıını gösterir. Kesin bir deer olmamakla birlikte 0,40 tan büyük öz deerler iyi olarak kabul edilir. i i λ λ kuralına göre çizelge 4.5 te birinci ayırıcı faktör ölçütü 4,902/ 7,486=65,5 (%65,5) olarak bulunmutur. Bu da birinci ayırıcı faktörün, %34,5 olan ikinci ayırıcı faktöre göre toplam varyansı açıklamakta daha etkili olduunu göstermektedir. Kanonik korelasyon katsayısı 0 ile 1 arasında deerler alarak fonksiyonun gruplar arasında ne kadar ayırımcı olduunun iyi bir ölçüsüdür. Bir dier ifadeyle, diskriminant skorları ile gruplar arasındaki ilikinin derecesini ölçer. Analizde birinci ayırıcı faktör ile deikenler seti arasındaki kanonik korelasyon katsayısı ( 1 + 4,902) 0, 911 R 1 = 4,902 = eklinde yüksek bir katsayı olarak hesaplanmıtır. kinci ayırıcı faktör için hesaplanan katsayı 0,849 eklinde, birinci katsayıya göre küçük olmasına ramen yine de anlamlıdır. Ayırıcı faktölerin istatistiksel bakımdan anlamlı olup olmadıklarını belirlemek için Wilks Lamda dan yararlanılmaktadır. H 0 : Diskriminant analizinin gruplara ayırma özellii yoktur.

43 28 H 1: Diskriminant analizinin gruplara ayırma özellii vardır. Çizelge 4.6. Wilk s Lamda Kurulan modele ilikin test sonuçları Çizelge 4.6 da verilmitir. Sig. deeri 0,05 in altında olduundan H 0 hipotezi red edilir yani diskriminant analizi sonucunda kurulan model anlamlıdır. Ayrıca Wilks Lamda deeri ne kadar küçük olursa modelin anlamlılık gücü o kadar artar. 5. Baımsız deikenlerin öneminin deerlendirilmesi Baımsız deikenlerin önemlerinin deerlendirilmesi için diskriminant fonksiyonu katsayılarına ve yapı matrisinde her bir deikenin yüküne bakmak gerekir. Çizelge 4.7. Standartlatırılmı kanonik diskriminant fonksiyon katsayıları

44 29 Analizde, standartlatırılmı kanonik diskriminant fonksiyon katsayıları incelendiinde fonksiyonlar; f f 1 2 = 0,658Z 1 = 2,266Z 1 1,041Z 2 0,539Z + 0,96Z ,806Z + + 0,875Z ,298Z 7 7 olarak yazılabilir. Standartlatırılmı deikenlerin ortalaması 0 ve standart sapması 1 dir. Standartlatırılmı katsayıların kullanılmasının sebebi, baımsız deikenlerdeki farklı ortalamalar ve farklı standart sapmaların etkilerini ortadan kaldırmaktır. Diskriminant analizinde katsayı iaretinin özel bir anlamı yoktur. Burada iaretler ihmal edildiinde her bir katsayı ilgili fonksiyondaki ilgili olduu deikenin ayrımlarındaki oransal katkısını ifade eder. Katsayılar mutlak deerlerce büyüklük sırasına dizilerek ayırıcı faktör eksenleri üzerinde deikenlerin önem sıraları bulunabilir. Modelde birinci fonksiyon için deikeler sırasıyla X13, X02, X27, X01, X23, X06, X05 olarak fonksiyonda gruplara ayırma açısından en önemli katkıları yapan deikenler oldukları göze çarpmaktadır. Diskriminant fonksiyonları ile deikenler arasındaki korelasyonlar ise yapı matrisi aracılııyla incelenmektedir. Yapı matrisinde de korelasyon katsayıları her fonksiyon için mutlak deer büyüklük sırasına göre dizildiinde deikenlerin diskriminant fonksiyonları üzerindeki ayırıcı etkileri elde edilir. Çizelge 4.8. Yapı matrisi

45 30 Modelde bu korelasyonlar büyüklük sıralarına göre sıralanmı olup diskriminant fonksiyonda en büyük korelasyona sahip deikenler Çizelge 4.8 de belirtilmitir. Çizelge 4.8 e göre ayırıcı gücü en yüksek olan 2. diskriminant fonksiyonu ile yüksek korelasyona sahip olan X05 deikenine birinci derece deiken denilebilir. Grup ortalamaları incelendiinde her bir gruba ilikin ortalamalar, açıklayıcı gücü en yüksek olan diskriminant fonksiyonlarında yer alan deikenler yerine konarak aaıdaki ekilde hesaplanmıtır. Çizelge 4.9. Grupların ortalama ayırma fonksiyon deerleri Çizelge 4.9 da birinci fonksiyon için ayırıcı gücü en yüksek deere sahip olan birinci gruptur. Bu ise, birinci grubun gelimilik düzeyi bakımından en ileri seviyedeki grup olduu anlamına gelmektedir. 6. Diskriminant analizinin baarısının deerlendirilmesi Diskriminant analizinde, analizin baarısı doru sınıflandırma yüzdesidir. Doru sınıflandırma yüzdesi kadar yüksekse analiz o kadar baarılıdır. Çizelge Sınıflandırma sonuçları

46 31 Çizelge 4.10 incelendiinde, illerin insani gelimiliklerine göre yapılan sınıflamada %96,3 lük oranla yüksek bir baarı elde edilmitir. Yapılan sınıflandırmaya göre birinci grupta 5 il yer alırken diskriminant analizi sonucu 1 il birinci gruptan ikinci gruba düürülmütür. Dolayısı ile birinci grupta doru sınıflandırma oranı %80 olarak bulunmutur. kinci grupta ise doru sınıflandırma oranı %100 bulunarak en iyi sınıflandırma yapılmıtır. Üçüncü grup incelendiinde ise, orijinal grupta yer alan 16 ilden 2 si analiz sonucunda ikinci gruba yükselmi, bu ekilde doru sınıflandırma oranı %87,5 bulunmutur. Yanlı sınıflandırma olasılıını ortadan kaldırmak amacıyla Çizelge 4.9 dikkate alınarak yeniden sınıflandırma yapılabilir. Buna göre, gelimi iller grubunda yer alan Bursa ili analiz sonrası gelimekte olan iller grubuna dahil edilmitir. Ayrıca az gelimi iller grubunda yer alan anlıurfa ve Gümühane ise gelimekte olan iller grubunda yer almaktadır. Yapılan yeni sınıflandırmaya göre diskriminant analizi tekrar yapılabilir En yi Deiken Setinin Belirlenmesi ller arasında deien olası göstergelerin belirlenmesi, diskriminant analizinin kullanımıyla tanımlanabilir. Göstergelerin doru seçimi ve uygun göstergelerin elde edilebilirlii, gerçek geliimi gösterebilen en uygun endeksin verilmesi olasılıını yükseltebilir.

47 32 Diskriminant analizi, grup ortalamaları arasında önemli farklılıklar gösteren deikenlerin lineer kombinasyonlarını belirleyen bir yöntemdir. En iyi gösterge seti için adımsal stepwise diskriminant analizi kullanılarak, düzenli olarak deikenlerin çouna karılık gelen en iyi deikenler bulunmaktadır [19]. Bu çalımada, illerin insani gelimilii ile ilikin olarak 30 deiken ele alınmıtır. Bu deikenler arasında en iyi deiken setini bulmak için stepwise diskriminant analizi kullanılmıtır. Burada yeni yapılan sınıflandırmaya göre diskriminant analizi yapıldıında X01, X02, X05, X08, X13, X15, X26 ve X27 deikenleri illerin insani gelimiliinin saptanmasında en iyi deiken seti olarak bulunmutur. Bu deikenler toplam nüfus, nüfus younluu, ortalama hane halkı büyüklüü, bebek ölüm hızı, toplam sigortalı sayısı, ilköretimde öretmen baına düen örenci sayısı, kii baına düen belediye giderleri ve kii baına düen genel bütçe gelirleri olarak belirlenmitir. Nitekim, deikenler arasındaki heterojen yapıyı ortadan kaldırmak amacıyla demografik, salık, eitim ve mali deikenleri bu dört grup altında düünerek daha homojen bir yapı elde edilebilir. Dolayısıyla ayrı ayrı dört kategori altında adımsal diskriminant analizi yapılarak en iyi deiken setini belirlenebilir. Bu ekilde yapılan analiz sonuçlarına göre X01, X05, X08, X09, X12, X13, X15, X17, X19, X21, X24, X26, X27 ve X28 deikenleri en iyi deiken setini oluturmaktadır. Bu dört kategori altında yapılan analiz sonuçlarına göre, Demografik Deikenler; toplam nüfus, ortama hane halkı büyüklüü, Salık Deikenleri; bebek ölüm hızı, on bin kiiye düen hekim sayısı, on bin kiiye düen hastane yatak sayısı, toplam sigortalı sayısı, Eitim Deikenleri; ilköretimde öretmen baına düen örenci sayısı, üniversite mezunlarının 25 ve yukarı yataki nüfusa oranı, liseler okullama oranı, okuryazar kadın nüfusun toplam kadın nüfusa oranı,