EVALUATION OF PROVINCES IN TÜRKİYE WITH HEALTH INDICATORS BY DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS

Ahmet Bahadır Şimşek

Makale detayları

EVALUATION OF PROVINCES IN TÜRKİYE WITH HEALTH INDICATORS BY DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS

Yazarlar:

Ahmet Bahadır Şimşek

Yayıncı:

Anadolu University

Ana Başlıklar:

Operations Research | Business Administration

Dergi:

Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Vol.25 Issue 2, pp.135-157

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001320391

pISSN:

2687-184X

Anahtar kelimeler:

Özet:

 This study aims to evaluate the health resource distribution of provinces in Turkey using DBSCAN cluster analysis method. The optimum values of DBSCAN parameters epsilon and minPts were tested by simulation and the clustering silhouette value was taken as the basis for selecting the appropriate parameter set. The results of the descriptive statistical analysis of the dataset show a high coefficient of variation, indicating inequalities in the distribution of health resources. By dividing provinces into two clusters, the study reveals the similarity of local dynamics in the inequality of resource distribution. The findings provide important insights for relevant stakeholders to address the disparities between provinces in Turkey. The fact that the study adopts a method other than the hierarchical and k-means clustering methods dominant in the literature and that the codes of the algorithm are shared in Python language broadens the horizons of the relevant researchers and increases the transparency and reproducibility of the study.

 This study aims to evaluate the health resource distribution of provinces in Turkey using DBSCAN cluster analysis method. The optimum values of DBSCAN parameters epsilon and minPts were tested by simulation and the clustering silhouette value was taken as the basis for selecting the appropriate parameter set. The results of the descriptive statistical analysis of the dataset show a high coefficient of variation, indicating inequalities in the distribution of health resources. By dividing provinces into two clusters, the study reveals the similarity of local dynamics in the inequality of resource distribution. The findings provide important insights for relevant stakeholders to address the disparities between provinces in Turkey. The fact that the study adopts a method other than the hierarchical and k-means clustering methods dominant in the literature and that the codes of the algorithm are shared in Python language broadens the horizons of the relevant researchers and increases the transparency and reproducibility of the study.

 This study aims to evaluate the health resource distribution of provinces in Turkey using DBSCAN cluster analysis method. The optimum values of DBSCAN parameters epsilon and minPts were tested by simulation and the clustering silhouette value was taken as the basis for selecting the appropriate parameter set. The results of the descriptive statistical analysis of the dataset show a high coefficient of variation, indicating inequalities in the distribution of health resources. By dividing provinces into two clusters, the study reveals the similarity of local dynamics in the inequality of resource distribution. The findings provide important insights for relevant stakeholders to address the disparities between provinces in Turkey. The fact that the study adopts a method other than the hierarchical and k-means clustering methods dominant in the literature and that the codes of the algorithm are shared in Python language broadens the horizons of the relevant researchers and increases the transparency and reproducibility of the study.

 Bu çalışma DBSCAN kümeleme analizi yöntemiyle Türkiyedeki illerin sağlık kaynağı dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. DBSCAN parametrelerinin epsilon ve minPts optimum değerleri simülasyon ile test edilmiş uygun parametre setini seçmek için kümeleme siluet değeri baz alınmıştır. Veri setinin tanımlayıcı istatistik analiz sonuçlarında yüksek varyasyon katsayısı göze çarpmakta ve sağlık kaynakları dağılımındaki eşitsizliklere işaret etmektedir. Çalışma, illeri iki kümeye ayırarak kaynak dağılımının eşitsizliğinde yerel dinamiklerin benzerliğini ortaya koymaktadır. Bulgular, Türkiyede iller arasındaki farklılıkların giderilmesi için ilgili paydaşlara önemli içgörüler sunmaktadır. Çalışmada ilgili literatürde baskın olan hiyerarşik ve k-means kümeleme yöntemlerinin haricinde bir yöntem benimsenmiş olması ve algoritmanın Python dilinde kodlarının paylaşılmış olması ilgili araştırmacıların ufkunu genişletmekte ve çalışmanın şeffaflığı ve tekrar edilebilirliğini artırmaktadır.

Makale detayları

EVALUATION OF PROVINCES IN TÜRKİYE WITH HEALTH INDICATORS BY DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS

Yazarlar:

Ahmet Bahadır Şimşek

Yayıncı:

Anadolu University

Ana Başlıklar:

Operations Research | Business Administration

Dergi:

Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Vol.25 Issue 2, pp.135-157

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001320391

pISSN:

2687-184X

Healthcare Resource Distribution

Density-Based Spatial Clustering

DBSCAN

Regional DisparitiesSağlık Hizmeti Kaynak Dağılımı

Yoğunluk Tabanlı Mekansal Kümeleme

DBSCAN

Bölgesel

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Ahmet Bahadır Şimşek

Yayıncı: Anadolu University

Ana Başlıklar: Operations Research | Business Administration

Dergi: Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Vol.25 Issue 2, pp.135-157

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2024

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001320391

pISSN: 2687-184X

Sayı

Yazarlar:

Ahmet Bahadır Şimşek

Yayıncı:

Anadolu University

Ana Başlıklar:

Operations Research | Business Administration

Dergi:

Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Vol.25 Issue 2, pp.135-157

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001320391

pISSN:

2687-184X