Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hazan Kübra Hacıoğlu
Danışman: SEMRA ERBAŞ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Araştırmacılar veri seti hakkında çıkarsama yapabilmek için, birçok çalışmada homojen ve uygun sayıda gruba ihtiyaç duyarlar. Kümeleme analizi, veri setinin altında yatan doğal grupları ortaya koyan ve birçok alanda yaygın olarak kullanılan çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir. Kümeleme analizinde, anlamlı ve geçerli sonuçlara ulaşmada uygun küme sayısının belirlenmesi birçok araştırmacının sıklıkla karşılaştığı önemli sorunlardan biridir. Kümeleme kalitesinin değerlendirilmesinde ve uygun küme sayısının belirlenmesinde küme geçerlilik indeksleri kullanılmaktadır. Ancak bazı karmaşık yapılar içeren verilerde, küme üyeliklerindeki kararsızlıklar nedeniyle küme geçerlilik indeksleri birbirleriyle çelişen sonuçlar verebilmektedir. Bu çalışmada, en uygun küme sayısının belirlenmesinde kullanılan küme geçerlilik indeksleri tanıtılarak, R ortamında elde edilen yapay veri setleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 2 bölgelerinin kadın işgücü ve eğitim istatistikleri kullanılarak bir uygulama çalışması sunulmuştur. Analiz sonuçlarına göre Silhouette indeksinin küme geçerliliği değerlendirilmesinde kullanılan geçerlilik indekslerinden daha başarılı sonuçlar verdiği saptanmıştır.