Veri Zarflama Analizi Modelinin Yapılabilmesi İçin Yapılması Gereken

3.2.5.1. Karar Verme Biriminin Seçilmesi

Veri Zarflama Analizinin yapılabilmesi için ilk olarak karar verme birimlerinin karşılaştırmalı etkinlik ölçümü seçilmelidir.

KVB’ler seçilirken en önemli iki faktör göz önünde tutulmalıdır. Bunlar:

1)KVB’lerin homojen olması: KVB’lerin birbirine benzer yani homojen

nitelikte olmaları üretim fonksiyonu ve teknoloji açısından önemli yere sahiptir ve anlamlı sonuçlar elde edebilmede çok etkilidir. KVB’ler aynı hedefleri olan homojen nitelikte birimler olmalıdır. Girdiler ve çıktılar, büyüklük, yoğunluk, hacim vb gibi özellikler dışında benzer özellikler taşımalıdır.

2)KVB’lerin sayısı: KVB’lerin homojen nitelikte olmalarının yanı sıra

sayılarının da belirlenmesi gerekmektedir. KVB’lerin sayısı yapılacak çalışmanın performans ve hedeflerini karşılaştıracak olan birim sayısıyla bağlantılıdır. Analiz sonucunda bulunan sonuçların bir anlam ifade edebilmesi için karar verme birimlerinin çoğunun aynı girdi ve çıktıyı kullanması gerekir.

KVB’lerin seçiminde önemli olan ve dikkat edilmesi gereken birtakım hususlar vardır bu hususları şu şekilde belirtebiliriz:

 Göz önüne alınan KVB’ler benzer görevleri aynı amaçlarla uygulayan homojen birimler olmalıdır.

 Ele alınan bütün KVB’lerin gösterdiği performansını karakterize eden faktörlerin büyüklüklerindeki ve yoğunluklarındaki farklar haricinde aynı olmaları gerekmektedir.

Yapılan analizlerin sonuçlarının doğru çıkması için seçilmiş olan karar birimlerinin sayısı belirlenirken kullanılan değişkenler arasındaki oran dikkate alınıp seçilmelidir. Aksi halde bulunan sonuçlar bu orandan etkilenecektir. Bu yüzden karar birimleri seçilirken olabildiğince titiz davranılmalıdır (Yolalan, 1993: 65).

KVB’lerin sayısı fazla olduğunda yüksek performans düzeyine sahip olan birim sayısının elde edilme olasılığı da yükselecektir. KVB sayısının fazla olması girdiler ile çıktılar arasındaki benzer ilişkilerin ayırt edilmesi imkânını sağlamaktadır. Yine de Veri Zarflama Analizi üzerinde araştırma yapan bir araştırmacı dikkatli olmalı, gerek duymadıkça KVB sayısını arttırmamalıdır. KVB’lerin sayısının arttırılmasındaki en önemli etken KVB’lerin homojenliği olduğu için araştırmacı sayıyı artırmak uğruna KVB’lerin homojenliğini göz ardı etmemelidir.

3.2.5.2. Girdi ve Çıktıların Seçilmesi

Veri Zarflama Analizi sonuçları girdi ve çıktıların belirlenmesiyle doğrudan ilişkilidir. Veri Zarflama Analizinden başarılı sonuçlar elde edebilmek için girdi ve çıktıların anlamlı olması gerekir. Girdi ve çıktılar varılmak istenen amaca uygun olarak belirlenmelidir. VZA, veri tabanlı bir ölçme tekniği olduğu için uygulanacak olan ölçümün sağlıklı ve doğru bir şekilde olması için verilerini en iyi biçimde öncülük eden girdi ve çıktıların belirlenmesi gerekmektedir.

Bir Veri Zarflama Analizi çalışmasına ilişkin en önemli zorluklar girdilerin ve çıktıların seçilmesidir. Seçime ilişkin olarak herhangi bir kural konulmamıştır. İlk olarak amaca yönelik girdi ve çıktılar bulunur. Daha sonra aralarında en az ilişki olan girdi ve çıktılar elenir. Girdi ve çıktıların azalması Veri Zarflama Analizinin sonuçları daha kabul edilir duruma getirir. Girdi ve çıktıların artması karar verme birimlerinin sayısının artmasına sebep olur. ( s = karar birimi sayısı, m= girdi sayısı, n = çıktı sayısı n>m+s ) Bu durumda girdi – çıktı arasındaki ilişkiyi bozabilir.

Bir VZA çalışması, uygulama ile ilgili kabul edilen bütün girdi ve çıktıların detaylı listesinin meydana getirilmesi ile başlamaktadır. Bu durumda ilk olarak KVB’nin gösterdiği performans üzerinde analize tabi tutulacak ve etkisi olan bütün girdi ve çıktılar belirlenir. Nicel ya da nitel yöntemler aracılığıyla analiz için gereken hayati önem taşıyan girdi ve çıktılar seçilebilir ve bu şekilde toplam girdi ve çıktı sayısı istenilen seviyeye düşürülmüş olur (İçöz, 2013: 41).

3.2.5.3. Verilerin Elde Edilebilirliği ve Güvenirliliği

Veri Zarflama Analizinde (VZA) tüm karar birimlerinde aynı girdi ve çıktılar bulunmalıdır. Girdi ve çıktılar belirli olmadan karar birimleri analize dâhil edilemez. Veri Zarflama Analizinin görelilik kuralına göre bir karar verme biriminin çıkarılması diğer birimlerin göreli durumlarını etkileyebilir.

Uygulamada girdi ve çıktılar uygulanıp belirlenirken, olabildiğince verilen verilerin kolay ulaşılabilir olmasına önem gösterilmelidir ( Tepe, 2006: 69).

Doğru olmayan, yanlış olan verilere çok dikkat edilmesi gerekir. Bu yanlış olan ve doğru olmayan veriler kendi karar birimlerini değil diğer karar birimlerini de etkinlik değerlerini etkiler (Aydagün, 2003: 78).

3.2.5.4. Göreli Etkinlik Ölçümü

Veri Zarflama Analizinde karar birimlerinin, girdi ve çıktıların belirlenip bulunmasından sonra istenilen duruma göre uygun model seçilmelidir. Her bir ayrı karar birimi doğrusal program kullanır (Yolalan, 1993).

Veri Zarflama Analizinde farklı modellerin kullanılmasıyla birbirinden farklı sonuçlar bulunup elde edilebilir. Bazıları girdileri azaltmayı önerirken, bazıları çıktıları azaltmayı önerip kullanmaktadır. Bu yüzden girdi ve çıktıların durumları dikkate alınarak uygun model seçilmelidir (Golany ve Roll, 1989: 250).

3.2.5.5. Etkinlik Değeri ve Etkinlik Sınırı

Tüm doğa bilimlerindeki etkinlik durumu izlenerek her bir karar birimine aşağıdaki gibi uygulanıp, kullanılabilir:

Bir karar biriminin %100 uygulanması için aşağıdaki durumların sağlanması gerekir (Tepe, 2006: 70):

 Aşağıdaki durumlar haricinde çıktısı arttırılamaz, - Bir veya birden fazla girdinin arttırılması ya da - Diğer bazı çıktıların azaltılması,

 Aşağıdaki durumlar haricinde girdisi arttırılamaz, - Çıktılardan bazıları azaltılması veya

- Diğer bazı girdilerin arttırılması,

 Karar birimi için %100 göreli durumuna sadece, diğer karar birimlerinin girdi ya da çıktı kullanımında etkinsizliğe dair herhangi bir kanıt yoksa ulaşmış sayılır (Beylik, 2009: 109-111).

Her bir karar birimi için 0-1 arasında etkinlik değeri bulunur ve hesaplanır. Etkinlik değeri 1 olan karar birimleri etkinlik sınırını oluştururlar. Bu etkinlik sınırı üstündeki herhangi bir nokta girdi kümesini çıktı kümesine dönüştürmek için yapılan bir yöntemi ifade eder. Etkinlik değeri ise 1’in altında olan karar birimleri göreli olarak etkin değildir. Bu ifade edilen göreli etkinlik değeri, etkinlik sınırına olan uzaklıkları tanımlar. İyi olan gözlem kümesinin etkinlik değeri 1 olarak kabul edildiğine göre, göreceli olarak birden sapması etkinsiz karar biriminden göreli etkinsizlik ölçüsünü verir. Karşılaştırmanın bundan sonraki bölümü birimler üzerinde ki detay analizlerini ifade eder (Aydoğan, 2003).

3.2.5.6. Her Karar Birimi İçin Detay Analizi

Veri Zarflama Analizi ile bulunan bilgiler doğrultusunda etkin olmayan her karar birimi için neler yapılıp, yapılmayacağını öğrenebiliriz. Bunu da etkinlik sınırı içinde bulunan karar birimleri önem alınarak olması gereken girdilerin ve çıktıların değerleri tespit edilir. Karar birimlerinin burada ki asıl amacı etkinlik sınırındaki karar birimlerine yakınlaşması sağlanır (Tarım, 2001).

3.2.5.7. Referans Grupları

Veri Zarflama Analizi yönteminin esas temeli etkin karar birimleridir. Yönteme göre ise farklı modellerden yararlanarak etkin olmayan karar birimlerini etkin hale

getirebiliriz. Bu tabi ki her zaman gerçekleşmeyebilir. Aynı girdi-çıktı değerleri kullanılarak etkin karar birimleri oluşturulabilir. Bunu oluşturabilmenin kanıtı ise etkin karar birimleridir. Görece olarak etkin olmayan karar birimi için iyileştirmeye açık yollar bulunmaktadır (Tepe, 2006: 71).

Veri Zarflama Analizi grup içindeki etkin olmayan her bir karar birimi için belirlenen etkinlik sınırı içindeki etkin olan karar birimlerinden herhangi bir grubu referans olarak seçer. Bu durumda karşılaştırma gözlem grubuna göre karşılaştırıldığında daha küçük bir grup ile ayarlanır (Aydagün, 2003: 80).

3.2.5.8. Etkin Olmayan Karar Birimleri İçin Hedef Belirlenmesi

Veri Zarflama Analizi karşılaştırma yapacağı zaman mevcut durumdaki karar birimlerinin üzerinden yapar. Karşılaştırma sonrası ise karar birimlerinden etkin olmayanlarını etkin yapılması için neler yapılması gerektiğini gösterir. Bu yapılması gerekenler genelde etkin olmayan karar birimlerinin içinde bulunduğu referans kümesinde bulunan etkin olan birimlerin ağırlıklı ortalamasıdır (Tepe, 2006: 71).

Hesaplamalar ile ulaşılan sonuçların karar birimlerinin etkin olanlarının elde edilebilir bir yöntem kullandıkları kabul edilir. Bunun sonucun da bu yöntem etkin olmayan karar birimi için de istenildiğinde kullanılabilir. Karar birimi etkin olmadığı zaman kontrol edilemeyen girdiler ya da kısıtlar olabilir. Eğer tekrar etkin yapma çalışmalarına girilirse bu çalışmalardan bir sonuç alınamayabilir (Aydoğan, 2003: 26).

Etkin olmayan karar birimleri bir hedef için belirlenirken, Veri Zarflama Analizinde ise zorluklar ve sıkıntılar yaşanabilir. Bu zorluklar ve sıkıntılar, ancak anlamlı girdi ve çıktıların kullanılmasıyla ortadan kaldırılabilir.

3.2.5.9. Sonuçların Değerlendirilmesi

Karar verme birimlerinin detaylı bir şekilde incelemesinin sonucunda, sonuçlar her bir KVB için tüm girdilerin ve çıktıların göz önünde tutulduğu genel bir değerlendirme ve incelemeye alınmaktadır. KVB’lerin sahip olduğu farklı tercihler sebebiyle belirlenen amaçlara ulaşılamasa bile, bulunan bilginin ilerleyen zamanlardaki çalışmalarda kullanılabilmesi ve geliştirilmelere net bulunan sonuçlar önemli ve işe yarar tecrübe sağlamaktadır.