Veri zarflama analizi sürecinde temel bileşenler analizinin ayırım gücünü arttırıcı etkisi - (:unkn) unknown (My University, 2009)
Veri Zarflama Analizi(VZA), çeşitli karar birimlerinin çok sayıda girdi ve çok sayıda çıktıya dayalı etkinlik incelemelerinde sıklıkla başvurulan tekniklerden biridir. Çok sayıda avantajının yanı sıra, VZA‟da girdi ve çıktı sayıları toplamının, karar birimi sayısına kıyasla yüksek olması durumunda analizin ayırım gücü düşmektedir. Belirli sayıda karar birimi için, bazı girdi veya çıktıları modelden çıkarmak suretiyle duyarlılığı arttırma çabaları, çıkarılan girdi ya da çıktının sahip olduğu bilginin kaybedilmesine yol açmaktadır. Bunun yerine, çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden Temel Bileşenler Analizi(TBA) kullanılarak boyut indirgemesine gidilmesi, analiz sürecine önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada, TBA‟nın VZA çözümlemelerinde ayırım gücünü arttırıcı etkisi, Türkiye‟deki vakıf üniversitelerinin etkinlik incelemesi üzerinde sunulacaktır.

Data Envelopment Analysis (DEA) is one of the analysis techniques widely used in the evaluation of Decision Making Units performance based on multiple inputs and multiple outputs. Besides to its many advantages, the discrimination power of the analysis declines in DEA in case of the number of total input and output is relatively higher in comparison with the decision unit number. For a particular number of decision units, efforts to increase sensitivity by removing some input and outputs from the model cause to loss of information that those input or output have. Instead of this, the use of Principal Component Analysis (PCA) as one of the multivariate statistical analyses techniques for data reduction makes great contributions in analysis process. In this study, the role of PCA in DEA analyses will be presented with the case of efficiency measurement at the foundation universities in Turkey.
The effect of principal components analysis improving discrimination power on data envelopment analysis process.