Faktör analizi ile kümeleme analizinin karşılaştırılması ve bir uygulama
Comparison of factor analysis and cluster analysis and an application
- Tez No: 1004142
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden faktör analizi ile kümeleme analizinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, OECD ülkelerinin karbon salınımını etkileyen faktörler kullanılarak faktör analizi ile kümeleme analizleri karşılaştırılmıştır. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde faktör analiz ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. İkinci bölümde; hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemleri anlatılmıştır. Tezin son bölümü olan uygulama bölümünde; OECD ülkelerinin karbon salınımını etkileyen, enerji kullanımı, ekonomik büyüme, karbon salınımı, kişi başına düşen gayri safi yurtiçi hasıla, nüfus artışı ve yenilenebilir enerji tüketimi değişkenleri kullanılarak faktör analizi ile hiyerarşik kümeleme analizi yapılmıştır. Ekonomik, demografik ve enerji göstergelerinin ortak boyutlarını ortyaya çıkarmak amacıyla faktör analizi uygulanmıştır. Yapılan faktör analizi sonucunda altı değişken üç faktör altında toplanmıştır. Kümeleme analizinde ise karbon salınımını etkileyen faktörler bakımından OECD ülkeleri üç kümede dağılmıştır. Yapılan hiyerarşik kümeleme analizi sonucunda Türkiye, Şili, Kosta Rika, Meksika ve Kolombiya ile aynı kümede yer almıştır.
Özet (Çeviri)
The objective of this study is to provide a comparative analysis of two multivariate statistical methods: factor analysis and cluster analysis. In this study, factor analysis and cluster analysis are compared with regard to factors affecting carbon emissions in OECD countries. The study is divided into three sections. The initial section provides a comprehensive examination of factor analysis. The subsequent section delineates hierarchical and non-hierarchical clustering methodologies. The final section of the study, the application section, employs factor analysis and hierarchical clustering analysis to examine the variables affecting carbon emissions in OECD countries. The variables under scrutiny include energy use, economic growth, carbon emissions, per capita gross domestic product, population growth, and renewable energy consumption. The application of factor analysis was utilised to elucidate the common dimensions of economic, demographic, and energy indicators. Following the implementation of the factor analysis, a total of six variables were grouped into three factors. In the subsequent clustering analysis, OECD countries were distributed into three clusters in terms of factors affecting carbon emissions. The hierarchical clustering analysis demonstrated that Turkey was positioned within the same cluster as Chile, Costa Rica, Mexico, and Colombia.
Benzer Tezler
- Tüketicilerin çevreye yönelik tutumları ve kişilik özellikleri açısından bölümlendirilmesi, kohonen ağları (Öz-düzenlemeli harita ağları- SOM ) ve kümeleme analizinin karşılaştırılması
The segmentation of consumers with regard to attitudes toward the environment and personality traits: The comparison of kohonen maps (Self-organizing map-SOM) and cluster analysis
SOMAYYEH BİKARİ
- Ciddi ve kayıtsız katılımcıların kişilik özellikeri ile boş zaman tatmini ve yaşam tatmini arasındaki ilişki
The relationship between serious and casual participants' personality characteristics with leisure satisfaction and life satisfaction
MÜGE AKYILDIZ
- Relationship between SDG-Orientation and total funding amount of European digital sustainable startups: A twin transition perspective
Avrupa'daki dijital sürdürülebilir girişimlerde sürdürülebilir kalkınma hedeflerine yönelim ile toplam fonlama miktarı arasındaki ilişki: İkili geçiş perspektifi
ONUR DEMİREL
Doktora
İngilizce
2026
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Türkiye'de illerin 2002-2008-2013-2018 yılları sosyo ekonomik verileri yardımıyla bulanık kümeleme analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of fuzzy clustering analysis methods with socio-economic data of provinces in Turkey 2002-2008-2013-2018
OKAN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
- Kişilik testlerinde sahte yanıtlama davranışını tespit etmede kullanılan kümeleme analizi ve gizil sınıf analizinin karşılaştırılması
Comparison of cluster analysis and latent class analysis used in detecting fake responses on personality tests
İBRAHİM ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEHER YALÇIN