Abstract:
Çoklu Uygunluk Analizi, kategorik değişkenlerin yorumlanmasını kolaylaştıran, çapraz tablolarda satır ve sütun değişkenleri arasındaki benzerlikleri, farklılıkları, ilişkileri ve bu değişkenlerin birlikte değişimlerini daha az boyutlu bir uzayda grafiksel olarak gösteren bir yöntemdir. Kümeleme yöntemleri ise, gruplanmamış verileri, benzerliklerine göre sınıflandırmak ve araştırmacıya uygun, işe yarar özetleyici bilgiler elde etmede yardımcı olmaktadır. Yapılan çalışmada Çoklu Uygunluk Analizi ile yapılan yorumların, kümeleme yöntemleri ile desteklenerek, başvurulan sağlık kurumunu etkileyen yaş grubu, hastalık grubu ve sağlık güvencesi gibi faktörlerin incelenmesi ve sonuçların karşılaştırılması amaçlanmıştır.Multiple correspondence analysis is a method making easy to interpret the categorical variables given in contingency tables, showing the similarities, associations as well as divergences among these variables via graphics on a lower dimensional space. Clustering methods are helped to classify the grouped data according to their similarities and to get useful summarized data from them. In this study, interpretations of multiple correspondence analysis are supported by cluster analysis; factors affecting referred health institute such as age, disease group and health insurance are examined and it is aimed to compare results of the methods.
