Coğrafi ağırlıklı diskriminant analizi: Seçim sonuçları üzerine bir uygulama

Diskriminant Analizi (DA), birden fazla değişken arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılan geniş bir istatistiksel terimdir. Bu analiz hedef bir grubun üyeliğini tahmin etmek için bağımsız değişkenlerin lineer kombinasyonunu kullanır. Fisher'ın 1936'daki ilk çalışmalarından bu yana bu alandaki araştırmalar gelişmiş ve genişlemiştir. Bu tez çalışmasının odağı Coğrafi Ağırlıklı Diskriminant Analizini (GWDA) tanıtmaktır. DA'nın temel amacı, farklı grupları birbirinden ayıran diskriminant fonksiyonlarını bulmak ve bu fonksiyonlar yardımıyla gruplar arası ayrıma en fazla etki yapan diskriminant değişkenleri ortaya çıkarmaktır. GWDA, diskriminant analizine coğrafi değişkenlerin eklenmesiyle genişletilmiş bir yaklaşımdır. Bu yöntem, coğrafi veri setlerinin analizinde grupları daha etkin bir şekilde ayırmayı ve coğrafi özelliklerin sınıflandırmada daha fazla ağırlığını dikkate almaktadır. DA ve GWDA yöntemlerinin coğrafi veri analizindeki potansiyeli ve pratik uygulamaları bu çalışmada araştırılarak mevcut literatüre yeni bir katkı sunma amaçlanmaktadır. GWDA odaklı bu eserde ayrıca Coğrafi Ağırlıklı Betimsel İstatistikler (GWSS) tanıtılacaktır. Bu bağlamda da sıradan betimsel istatistiklerin ötesinde farklı bir perspektife de odaklanılacaktır. Coğrafi ağırlıklı bu istatistikler, mekânsal heterojenlik veya coğrafi heterojenlik temellidir. Uygulama çalışmasında ise seçmen davranışlarına etki eden çeşitli faktörler analiz edilecektir. Türkiye'deki 81 il bazında 28 Mayıs 2023 tarihinde gerçekleştirilen cumhurbaşkanlığı ikinci seçim sonuçlarına ait veriler kullanıldı. Analiz amacıyla kullanılan faktörler şunlardır: kentleşme oranı, ilköğretim mezun oranı, lise mezun oranı, fakülte mezunu oranı, yüksek lisans mezunu oranı, genç yaş oranı, orta yaş oranı, yaşlı yaş oranı, işsizlik oranı, okuma yazma bilmeyen oranı, cumhurbaşkanlığı seçimi kadın seçmen oranı ile logaritmik kişi başına düşen GSYİH. Seçim sonuçlarının DA ve GWDA ile analiz sürecinde bu faktörlerden yararlanıldı. GWDA, seçim sonuçlarını etkileyen faktörlerin mekânsal farklılıklarını analiz eder. Her gözlem noktasında ayrı hesaplamalar yaparak yerel özelliklerin etkilerini ortaya koyar. Ayrıca GWDA, bölgeler arasındaki farklılıkları detaylı şekilde inceleyerek bölgesel dinamiklerin ve faktörlerin anlaşılmasını sağlar. Elde edilen amprik analiz bulgularına göre GWDA'nın DA'ya göre daha güçlü sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Türkiye'deki Cumhurbaşkanlığı seçim sonuçlarını etkileyen sosyo-ekonomik ve demografik faktörler için önemli ipuçları elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Diskriminant Analizi, Coğrafi Ağırlıklı Betimsel İstatistikler, Coğrafi Ağırlıklı Diskriminant Analizi, Cumhurbaşkanlığı Seçimleri