Buradasınız

Türkiye’deki Özürlü Grupların Yapısının Çoklu Uyum Analizi ile İncelenmesi

Examining The Structure of Disability Groups in Turkey using Multiple Correspondence Analysis

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
This study was purposed to examine the structures of various disability groups to generate fundamentals of projects concerning disability in Turkey. Multiple correspondence analysis was performed to the data derived from Turkey Disability Survey which was carried out in 2002 in collaboration with The State Institute of Statistics and Presidency of Administration on Disabled People. As a result of multiple correspondence analysis, the explanation ratio of the related variables for the first two dimensions was found to be 76.3%. It was observed from the related variables that type of disability and the appearance time of disability variables were weighted in the first dimension with a ratio 41.2% and sex variable was weighted in the second dimension with a ratio of 35.1%. It was found that the appearance time of disability variable is highly related to type of disability variable.
Abstract (Original Language): 
Bu çalışma, Türkiye’deki özürlülere yönelik yapılacak projelere temel oluşturabilmesi için çeşitli özürlü grupların yapılarının incelenmesini amaçlamaktadır. 2002 yılında Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü ve Başbakanlık Özürlüler İdaresi Başkanlığı işbirliği ile gerçekleştirilen Türkiye Özürlüler Araştırması’ndan elde edilen verilere çoklu uyum analizi uygulanmıştır. Çoklu uyum analizi sonucunda ilgili değişkenlerin ilk iki boyutu açıklama oranı %76.3 olarak bulunmuştur. İlgilenilen değişkenlerden özrün türü ve özrün ortaya çıkış zamanı %41.2’lik bir oranla birinci boyutta, cinsiyet değişkeninin ise %35.1’lik bir oranla ikinci boyutta ağırlıklı olduğu gözlemlenmiştir. Özrün ortaya çıkış zamanı ve özrün türü değişkenlerinin yüksek düzeyde ilişkili olduğu bulunmuştur.
153-157

REFERENCES

References: 

1. Greenacre M, Hastie T. The geometric interpretation of
correspondence analysis. J Am Stat Assoc 1987; 82: 437-47.
2. Özdamar K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi.
Eskişehir: Kaan Kitabevi; 2004.
3. Panagiotakos DB, Pitsavos C. Interpretation of
epidemiological data using multiple correspondence analysis
and log-linear models. JDS 2004; 2: 75-86.
4. Greenacre MJ. Correspondence analysis of multivariate
categorical data by weighted least-squares. Biometrika 1988;
75: 457-67.
5. Hill MO. Correspondence analysis: A neglected multivariate
method. Appl Stat 1974; 23: 340-54.
6. Higgs NT. Practical and innovative uses of correspondence
analysis. The Statistician 1990; 40: 183-94.
7. Jambu M. Exploratory and multivariate data analysis. San
Diego: Academic Press; 1991.
8. Sosyal Hizmet Uzmanı Web Sitesi.
(http://www.sosyalhizmetuzmani.org/).
9. Palmer MW. Putting things in even better order: The
advantages of canonical correspondence analysis. Ecology
1993; 74: 2215-30.
10. Devlet İstatistik Enstitüsü. Türkiye İstatistik Yıllığı 2004.
Ankara: D.İ.E.; 2004.
11. von Eye A. Configural frequency analysis of longitudinal
multivariate responses. In: von Eye A (eds). Statistical
methods in longitudinal research: Time series and categorical
longitudinal data, volume II. San Diego, CA: Academic Press;
1990. 545-70.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com