tüketicilerin işlenmiş gıda ürünlerinde kalite - Tarımsal Ekonomik ...

3.2.2. Analiz Yöntemleri3.2.2.1. Logit AnaliziTüketim çalışmalarında kullanılan çok değişkenli istatistik analizleri vardır. Log-linear,logit ve probit modelleri, regrasyon gibi genelleştirilmiş doğrusal model prensiplerini geliştirmiştir.Bu çalışmada, tüketicilerin sağlık ve beslenme bilgilerini ölçmek ve gıda ürünleri satın almakararını etkileyen değişkenleri ortaya koymak için çok değişkenli istatistik analiz yöntemlerindenbiri olan LOGİT analizi kullanılmıştır. LOGİT analizi, değişkenlerin gruplara ayrılmasındakullanılmaktadır.Bağımlı değişkenlerin kategorik (1,2 ve 3) ve kukla değişken (0,1) olduğu durumlardanormallik varsayımının bozulması nedeni ile klasik regresyon yöntemi (EKKY veya OLS)uygulanamaz. Çünkü OLS'nin yansız ve etkin tahmin vermesi bağımlı değişkenin sürekli olmasınabağlıdır. Bağımlı değişkenlerin kukla değere sahip olduğu durumlarda LOGIT ve PROBITmodelleri kullanılmaktadır. Bu modellerde kesikli değişkenler olasılık dağılımından hareketlesürekli hale dönüşürler. LOGIT model: genellikle PROBIT modeline göre daha yansız ve etkintahmin vermektedir (Greene, 1997).Lojistik fonksiyon (LOGIT) genel fonksiyonel formu (Gujarati, 1992);F(⎛⎞⎜exp(βΧ+ ε ) ⎟⎝⎠β Χ ) =i i(2)i ⎛⎞⎜1+exp( βΧ+ ε ) ⎟⎝⎠iiF (βX i )= İndex fonksiyonunu (I nci hane halkı için gözlenen kalori düzeyleri, yetersizkalori alanlar için j=0; yeterli alanlar için j=1)β= Açıklayıcı değişkenlerin katsayı vektörünüXi= Hane halkının karakterlerini temsil eden açıklayıcı değişkenleriε i = Hata terimini göstermektedirBireylerin yeterli kalori alma olasılığı:1P =(3)i ⎛ − z ⎞⎜⎟⎜1+e i )⎟⎝⎠P i = Bağımlı değişkenin olma olasılığıe= 10 tabanlı doğal logaritmadır ve yalaşık olarak 2,7182’dir.Z = β Χi iZ = β + β Χi 1 2 2Yeterli kalori almama olasılığı ise (1-Pi) formül 4’de verilmiştir.zρ ii 1+e= =1−ρ − zi 1+e ize iYeterli kalori almanın bahis oranı olan formül 4’ün doğal logaritması alınırsa aşağıdakisonuca ulaşılır.ρL = i = Zi 1−ρ iiln (5)(4)13