ANALYSIS OF TURKEY’S POSITION IN PERSPECTIVE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY VIA ALTERNATIVE CLASSIFICATION TECHNIQUES
Abstract views: 184
/ 
PDF downloads: 333
DOI:
https://doi.org/10.15637/jlecon.8.1.04Keywords:
Trimmed k-means, Robust Clustering, Science and Technology, Multidimensional ScalingAbstract
In this study, the position of Turkey within 60 countries was examined with six variables associated with the perspective of the science and technology in the 2014 period of the World Values Survey (WVS). For this purpose, different Clustering Analysis techniques and Multidimensional Scaling analysis were used. Since outliers were detected in the data set, it was obtained more homogeneous clusters compared to the K-Means method by applying Robust Clustering Analysis. With Multidimensional Scaling, graphical dimensions of the locations of the countries were obtained and Clustering Analysis results were supported.. As a result, when the clusters obtained with different approaches are compared, it is observed that similar country profiles are in the same cluster. When Ward, K-means and trimmed k-means clusters examined, it has been observed that Turkey has similarities with particularly Islamic countries, Egypt, Pakistan, and Kuwait. Besides the Islamic countries, Turkey has similarities with former Soviet countries, Armenia, Russia and Ukraine. According to the cluster structures obtained from each method, Turkey has similar perspective most with former Soviet countries.
JEL codes: C38, O3
Downloads
References
ALEGRE, J., & CHIVA, R. (2008). Assessing The Impact Of Organizational Learning Capability On Product Innovation Performance: An Empirical Test, Technovation, 28(6), 315-326.
ALTAŞ, D. & GİRAY, S. (2008). Avrupa Birliği ve OECD’ye Üyelikte Etkili Olan Ekonomik ve Demografik Değişkenlerin İncelenmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 24.
AYKIN, S. M., & KORKMAZ, A. (2014). Türkiye ve Üye Ülkelerin AB-2020 Stratejisi Göstergeleri Açısından Kümelenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 7-20.
BERBEROĞLU, B. (2010). Yaşam Boyu Öğrenme İle Bilgi Ve İletişim Teknolojilerin Açısından Türkiye’nin Avrupa Birliği’ndeki Konumu. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 5(2).
CAPELLO, R., & LENZI, C. (2014). Spatial Heterogeneity In Knowledge, Innovation, And Economic Growth Nexus: Conceptual Reflections And Empirical Evidence. Journal of Regional Science, 54(2), 186-214.
ERSÖZ F. (2009). Avrupa İnovasyon Göstergeleri (EIS) Işığında Türkiye’nin Konumu. İTÜ Dergisi/b, Cilt 6.
HAIR, J. F., ANDERSON, R. E., TATHAM, R. L. & BLACK, W. (2014). Multivariate Data Analysis. 7. Baskı. USA: Prentice Hall International INC.
JOHNSON, R. A., & WICHERN, D. (2014). Multivariate analysis. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, 1-20.
KALAYCI, Ş. (2014). Spss Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. 6. Baskı. Ankara: Asil Yayın.
KARAHAN, Ö., & GÖK, M. (2018). Türkiye’deki İnovasyon Politikası Tasarım Sürecinin Analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(ICEESS’18), 247-254.
KAUFMAN, L. R., & ROUSSEEUW, P. J. (1990). Finding Groups In Data: An Introduction To Cluster Analysis. Hoboken NJ John Wiley & Sons Inc, 725.
KIRAL, G. & ESEN, U. B. (2013). Avrupa Birliği’ne Üye Ülkeler ile Türkiye’nin Ekonomik Özelliklerinin İstatistiksel Yöntemlerle İncelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 173-188.
KRUSKAL, J. B. & WISH, M. (1978). Multidimensional Scaling, Sage Publication. Beverley Hills, California.
KOLDERE AKIN, Y. (2008). Veri Madenciliğinde Kümeleme Algoritmaları ve Kümeleme Analizi. İstanbul: Marmara Üniversitesi SBE.
ORHUNBİLGE, N. (2010). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayınları.
ÖZBEK, H. & ATİK H. (2013). İnovasyon Göstergeleri Bakımından Türkiye ve Avrupa Birliği Ülkeleri Arasındaki Yeri; İstatistiksel Bir Analiz. Erciyes Üniversitesi İİBF Fakültesi Dergisi, 193-210.
ÖZDAMAR, K. (2004). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi-2 (Çok Değişkenli Analizler), Yenilenmiş 5. Baskı. Eskişehir: Kaan Kitapevi.
ÖZKAYA, A. (2014). Türkiye’de Rekabet, Ar-Ge, İnovasyon ve Ekonomik Büyüme: Nasıl Bir İlişki Söz Konusudur? Maliye Dergisi, 166.
SALUR, S. (2012). Bilgi Toplumu Parametreleri ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki (Panel Analiz). Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi.
YORULMAZ, Ö. (2016). Dayanıklı İstatistiksel Yöntemler ve R Uygulamaları. 1. Basım. İstanbul: Beta Yayınevi.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Jolistence Publications
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
When the article is accepted for publication in the Journal of Life Economics, authors transfer all copyright in the article to the Holistence Publications.The authors reserve all proprietary right other than copyright, such as patent rights.
Everyone who is listed as an author in this article should have made a substantial, direct, intellectual contribution to the work and should take public responsibility for it.
This paper contains works that have not previously published or not under consideration for publication in other journals.
