Çizelge 3.4. Yetişkin Eş Değer ve Tüketici Ünite Katsayılarıyla Hane Halkı GenişliğiYaş Grupları Cinsiyet OECD Yetişkin Eşdeğer Tüketici Ünite49 Erkek 1,0 0,945 Kadın 0,7 0,718 Erkek 0,7 1,211 Kadın 0,5 0,8Toplam 2,9 3,6Bu çalışmada, Türkiye için çeşitli yaş grupları ve cinsiyete göre geliştirilmiş olan tüketiciünite katsayısı kullanılmıştır.3.2.2.4. Conjoint AnaliziKişilerin artan, değişen ve çeşitlenen taleplerine cevap verebilecek mal ve hizmetleribelirlemek ve üretmek pazarlama araştırmalarının önemini ve gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Bunedenle diğer uygulamalı bilim dallarında olduğu gibi değişkenler ve denekler arasındaki ilişkilerinölçülmesinde istatiksel yöntemler yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Gelişmeler bir çokistatiksel yöntemin bir arada kullanılması ihtiyacını ortaya çıkardığı için çok değişkenli istatikselanaliz yöntemleri geliştirilmiştir. Değişkenlerin süreklilik varsayımı nedeni ile karmaşık ve genelsonuçlar veren algoritmaların uygulanması çeşitli zorluklar yaratmıştır. Özellikle bazı değişkenleringerçek anlamda ölçülemediği, değişkenlerin niteliksel olarak ifade edildiği durumlarda ilişkilerinölçülmesinde modern teknikler geliştirilmiştir (Çetinel ve Yeniay, 1997). Bu tekniklerden biri deconjoint analizidir. Conjoint analizi mal, hizmet ve fikirlerin fayda ve kıymetinin tüketicilertarafından değerlendirilmesinin basit tahminine dayanır. İnsan davranışlarını ilgilendiren konulardafaktörlerin etkilerini analiz etmek amacıyla matematikçi psikologlar tarafından geliştirilmiş çokdeğişkenli bir istatistik tekniğidir. Conjoint tekniğinin temelleri 1964 yılında ilk olarak Luce veTukey tarafından atılmıştır. Analiz bağımlı değişken dizini üzerinde iki veya daha fazla bağımsızdeğişkenin ortak etkileri ile ilgilenir (Carmone ve ark., 1978). 1980’lerden sonra kullanımı daha daartan ve bir ayrımsama metodu olan bu teknik, özellikle tüketici algısını ölçmede, pazarbölümlemede, tüketici profilini belirlemede, firmaların karlılık analizlerinde ve optimum ürüntasarımı ve etkili ürün dizaynının geliştirilmesi konularında sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada,<strong>tüketicilerin</strong> <strong>işlenmiş</strong> <strong>gıda</strong> <strong>ürünlerinde</strong> <strong>kalite</strong> algısını ölçmek için conjoint tekniği uygulanmıştır.Analizin, diğer çok değişkenli istatistik tekniklerinden tüketici kararlarını gerçekçi olarakyansıtması bakımından 3 alanda farklılıkları vardır (Hair ve ark.,1992).1. Bölümlenme farklılığı (Ayrışma Doğası): Diskriminant (ayrım analizi) ve bir çokregresyon analizi uygulamalarının birleştirme özelliği vardır. Bu analizlerde <strong>ürünlerinde</strong>ğerlendirilmesinde tüm tercihler birleştirilirken, conjoint analizinde <strong>tüketicilerin</strong>tercihleri, her bir niteliğin değerlendirilmesi ve sahip olduğu özellikler bölümlenir.2. Kişisel düzeyde tahmin yapılabilmesi: Diğer analizlerde grup tahminleri yapılırkenconjoint analizinde her bir denek için ayrı tercih modeli kullanılmakta ve kişiseldüzeyde tahmin yapılmaktadır. Diğer çok değişkenli analizlerde kişisel düzeydetahmin yapabilmek için kümülatif analizlere ihtiyaç duyulmaktadır. Araştırmacı dahafazla gözlem kullanarak kümülatif analiz yapmak ya da conjoint analizi ile kişiselmodel ile sağlanan bilgiler arasında fayda/masraf göz önünde bulundurarak seçimyapabilir.3. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki tipi: Çok değişkenli analizlerin birçoğunda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğu hipotezikabul edilir. Conjoint analizinde bağımsız değişkenlerin etkisini ölçmek için ayrıtahmin yapılır. Yani doğrusal olmayan, kesikli ilişki kolaylıkla hesaplanabilir.3.2.2.4.(1).Conjoint Analizinin AmaçlarıConjoint tekniği tüketici kararlarını ve bu kararlarda rolü olan faktörleri ortaya çıkardığıiçin tüketici tercihlerini tahmin etme ve bu yönde yeni pazarlama stratejileri belirlemede önemli18
katkılar sağlamaktadır. Tüketicinin, ürünün sahip olduğu özellik seti üzerindeki genel yargısınıtahmin etmeye yarayan bu tekniğin iki amacı vardır (Hair ve ark.,1992):1. Tahminci değişkenlerin ve düzeylerinin oluşturduğu kombinasyonların tüketicitercihlerine katkısını belirlemek. (Örneğin <strong>işlenmiş</strong> et ürünleri satın alırken, markatercihi üzerinde paketlemede kullanılan materyalin, paket şeklinin, farklı gramajlarınve ürünün bileşiminin katkısı araştırılır).2. Herhangi bir mal ve hizmete ait nitelikler setinin tüketiciler tarafından kabulünütahmin etmede kullanılacak bir tüketici yargı modeli kurarak, modelin gerçekliliğinitest etmek.Bu amaçlar doğrultusunda önceden belirlenen özellik seti ve düzeylerinden oluşankombinasyonlar değerlendirilir ve tüketicinin genel yargısına her bir kombinasyonun katkısı kısmifayda (parth-worths) ile belirlenir. En çok kullanılan conjoint ölçümü ilave edilebilir kısmi faydamodeli, karşılıklı etkileşim modeli ve çarpım modelidir (Benedict ve Steenkamp, 1987). Kısmifayda modelinde daha az kısıt vardır ve j-i parametrelerinin tahminini gerektirir. j düzey sayısını, iise toplam faktör sayısını göstermektedir. Diğer modeller faktör sayısı parametrelerine bağlıtahminler yaptığı için kısmi fayda modeli diğerlerine göre daha anlamlı sonuçlar vermektedir(www.lucamayer.com). Bu çalışmada da bu nedenle kısmı fayda modeli kullanılacaktır. Kısmifayda analizinin fonksiyonel formu;=nV X(9)Y∑im∑ jijijY: Tüketicilerin özellik kombinasyonuna göre ürün alternatifleri hakkında geneldeğerlendirmesiV: Ürün özellik düzeyi (i=1,2…..,n) ile birlikte oluşan kısmi fayda (j:1,2….,m)X: i. özelliğin j. düzeyinin varlığı (1) veya yokluğunu (0) gösteren kukla değişkeni gösterir.3.2.2.4.(2).Conjoint Analizinin AşamalarıAnalizin doğru sonuçlar verebilmesi ve uygulamanın kolay yapılabilmesi için aşağıdabelirtilen sistematiğin izlenmesi gerekmektedir.1. Conjoint analize konu olan mal veya hizmetin önemli niteliklerinin (faktörler) veher faktör için geçerli düzeylerin belirlenmesi: Çalışmada <strong>işlenmiş</strong> <strong>gıda</strong> <strong>ürünlerinde</strong> <strong>tüketicilerin</strong><strong>kalite</strong> algısını ölçmek için paketli süt, ürün olarak seçilmiştir. Önceki çalışmalar, pilot anket vepazar bilgileri göz önüne alınarak faktör ve düzey sayısına karar verilmiştir. Seçilen ürün birimiiçin aşağıdaki 4 faktör ve bu faktörlerle ilgili düzeyler belirlenmiştir. Faktör 1 “Marka” olarakbelirlenmiştir. Tüketicilerin daha gerçekçi değerlendirmelerini sağlamak amacı ile pazar payıyüksek 3 marka seçilmiştir. Fiyat faktöründe düzeyler, anket yapılan dönemde söz konusumarkaların geçerli perakende fiyatları alınarak belirlenmiştir. Faktör 3 olan içerik, dayanıklılık veişleme teknolojisi bakımından farklıkları nedeni ile iki düzeyli olarak ifade edilmiştir. Faktör 4promosyon faktörüdür ve ürünlerin herhangi bir satış geliştirme faaliyetleri ile birlikte satılıpsatılmamasına göre iki düzeyli olarak belirlenmiştir (Çizelge 3.5).Çizelge 3.5. Conjoint Analizinde Kullanılan Faktör ve DüzeylerDüzeylerMarka A B CFaktörler Fiyat 500.000 470.000 420.000İçerik Pastörize SterilizePromosyon Var Yok2. Faktör ve düzeylerden çeşitli kombinasyonlar elde edilmesi: Yukarıda belirlenen 4faktör ve her bir faktöre ait düzeylere göre;19
- Page 1 and 2: TÜKETİCİLERİN İŞLENMİŞ GIDA
- Page 3: ÖNSÖZSon yıllarda tüm dünya ü
- Page 9 and 10: ÇİZELGELER DİZİNİÇizelge 3.1.
- Page 11 and 12: ŞEKİLLER DİZİNİSAYFA NOŞekil
- Page 13: KISALTMALARAB: Avrupa BirliğiABD:
- Page 16 and 17: eslenmenin sağlanması ve artırı
- Page 18 and 19: araştırmalar yapılmaya başlanm
- Page 20 and 21: 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALARGreen, Carr
- Page 22 and 23: Zeithaml (1991), “Tüketicinin Fi
- Page 24 and 25: sertifikasyon ve hükümet denetiml
- Page 26 and 27: 3. MATERYAL VE YÖNTEM3.1. Materyal
- Page 28 and 29: = β + β Χ1 2 2Bahis oranının l
- Page 30 and 31: Fj=p∑ [ + +]jij22jp pi=1WXWXWX1..
- Page 34 and 35: Kombinasyon sayısı= 3*3*2*2 =36
- Page 36 and 37: 4. Model tahmini: Model tahmini hem
- Page 38 and 39: şişmanlık, alkol alımı ve aş
- Page 40 and 41: Karşılaştırmalar bölge düzeyi
- Page 42 and 43: Çizelge 4.3. Seçilmiş Ülke ve
- Page 44 and 45: konusunda Türkiye pozisyonunu beli
- Page 46 and 47: Sistem ilk olarak 1960’lı yılla
- Page 48 and 49: İyi tarım uygulamalarını belirl
- Page 50 and 51: III. Rekabet avantajı sağlar. Öz
- Page 52 and 53: için tarımsal ürünlerin entegre
- Page 54 and 55: mamul ve yarı mamul maddeler, yan
- Page 56 and 57: ÜRETİM İZİN VE SİCİLGıda iş
- Page 58 and 59: Şekil 4.2. TKİB, Koruma Kontrol G
- Page 60 and 61: %15’lik bir paya sahiptir ve imal
- Page 62 and 63: 4.2.2.2.(1). Avrupa Gıda Otoritesi
- Page 64 and 65: 7. Adalet Bakanlığı (U.S. Depart
- Page 66 and 67: 4.3. Türkiye’de Gıda Üretimi V
- Page 68 and 69: Çizelge 4.5.Gıda Sanayi Dış Tic
- Page 70 and 71: Çizelge 4.9. Türkiye’de Gıda H
- Page 72 and 73: 460440Cal/gün420400380360calori340
- Page 74 and 75: 4.4. Hane Halkı Anketlerinden Elde
- Page 76 and 77: %100908070605040302010014 16 18 178
- Page 78 and 79: alındığında il genelinde de ün
- Page 80 and 81: 4.24’de tüketicilerin kalite bak
- Page 82 and 83:
mamullerde fiyat avantajı sağlaya
- Page 84 and 85:
ulunmadığı için kayıpların he
- Page 86 and 87:
4.4.2.1. Etkili Ana FaktörlerÇal
- Page 88 and 89:
1. Satın alma davranışlarını b
- Page 90 and 91:
Çizelge 4.39. Modelin Gerçekleşm
- Page 92 and 93:
Çizelge 4.40. İncelenen Faktör v
- Page 94 and 95:
Çizelge 4.43’de çalışmada kul
- Page 96 and 97:
5. SONUÇ ve ÖNERİLERGıda tüket
- Page 98 and 99:
yılında 0,43’den 1994 yılında
- Page 100 and 101:
asında yer alması kamuoyu oluştu
- Page 102 and 103:
KAYNAKLARAC NIELSEN-ZET, 1998, Tür
- Page 104 and 105:
GREEN, P.E., HELSEN, K., 1989, Cros
- Page 106 and 107:
Analysis, 71st EAAE SEminar, The Fo
- Page 108 and 109:
İşlemler İçin Alınacak Ücretl
- Page 110 and 111:
TEAE YAYINLARIKitaplar• T.Özüdo
- Page 112 and 113:
Orman İçi Köyler Açısından De
- Page 114 and 115:
• Y. E. Ertürk, S. Tan, Et ve Et