Veri Zarflama Analizinde Homojen Olmayan Karar Verme Birimi Problemi için Kümeleme Analizi Yaklaşımı

Abstract

Data Envelopment Analysis (DEA) is a non-parametric method which is based on a linear programming. DEA aims at measuring relative efficiency of economic units employing similar inputs and producing the same kinds of outputs. Used Decision Making Unit (DMU) in DEA must use similar inputs/outputs and should operate under the same kind of environmental conditions. Since DEA is based on benchmarking against the best DMU, an existing variability in the external environmental conditions may affect dramatically the relative efficiency of the DMU's. In this situation, DMU's operating under the same kind of environmental conditions should be grouped into homogeneous classes according to environmental conditions having high variability. The better approach is to compare DMU's in homogeneous class with each other. In this paper firstly, used DMU's operating over large geographical area and in the same service industry, are grouped into homogeneous classes by K-means clustering algorithm. Then, DEA is applied for each separate homogeneous group and these results are compared with the results of DEA including all DMUs.

Endodontide Trombositten Zengin Fibrin Kullanımı

“…Veri dağılımında herhangi bir varsayım olmaksızın çoklu girdi ve çıktıları hesaplar, belli kriterlere göre gruplandırır ve girdi, çıktı olarak birbirine oranlar. Son yıllarda banklar, havayolu şirketleri, hastaneler, üniversiteler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır (Okursoy ve Özdemir, 2015).…”

Evaluation of the Performance of Health Service Regions With Data Envelopment Analysis

“…Girdi değişkeni olarak yatak sayısı, pratisyen hekim sayısı, uzman hekim sayısı ve hemşire/ebe sayısı; çıktı değişkeni olarak başvuru sayısı, yatan hasta sayısı, ağırlıklı ameliyat sayısı ve doğum sayısı kullanılmıştır. Ağırlıklı ameliyat sayısı Şahin'in (2008) VZA çalışmalarında kullanılan girdi ve çıktı değişkenleri arasında izotoniklik özelliğinin bulunması, diğer bir deyişle girdi değişkenlerinde meydana gelecek bir artışın, herhangi bir çıktıda azalışa neden olmaması, analizin güvenilirliği için önemli bir koşuldur (Okursoy ve Özdemir, 2015;Dirik ve Şahin, 2020) modelde etkin olmayan SHB'lerin etkinlik skor ortalamaları incelendiğinde CCR modeline göre 11 SHB 0,90-1,00, 6 SHB 0,80-0,90, 1 SHB ise 0,70-0,80 aralığında yer almaktadır; BCC modeline göre 7 SHB 0,90-1,00, 2 SHB 0,80-0,90 aralığında iken 0,70-0,80 aralığında SHB bulunmamaktadır. SHB'lerin etkinlik skor ortalamalarına göre dağılımı Şekil 1'de verilmiştir.…”

Integrated performance evaluation method study and performance based department ranking: a case study

“…Samoilenko and Osei-Bryson [23] recommended management view to classify DMUs. Okursoy and Özdemir [24] used K-Means technique to determine class members. After, each class are evaluated by CCR and BCC.…”