Sapere Aude

Son olarak, kadın ve erkek tercihlerinde bu 5 faktörün ne derece fark yarattığını, cinsiyetler arası farkı açıklamada ne derecede başarılı olduğunu görmek istiyorum. Bunun için SPSS’in Analyze kısmında “Compare Means One Way Anova” seçip analize başlıyorum.  5 faktörü dependent liste, gender’ı ise faktör kısmına sürüklüyorum.  Options kısmında “Descriptive” seçip analizimi çalıştırıyorum.  İlk bakacağım Anova tablosu. Burada equipmentın anlamlı bir değişken olmadığını görüyorum. İkinci olarak: Descriptive tablosuna bakıyorum ve her bir faktör için kimin en çok neye önem verdiğini tespit ediyorum.

Şimdi, sınıflandırmış olduğum müşterilerde healthcluba gitme tercihinin kadın erkek arasında nasıl değişkenlik gösterdiğini tespit etmek istiyorum. Bunun için SPSS’in Analyze kısmında Descriptive Statistics “Crosstabs” seçerek analizime başlıyorum. Row kısmına 5’li cluster sonucumu, Column kısmına “gender” seçerek ilerliyorum. “Cell” kısmında Percentage Row ve Column seçiyorum. Şimdi sonucu yorumlayabilirim. 1. Kümede yer alan müşterilerin %38’inin kadın, %62’sinin erkek olduğunu görüyorum. 1. Grup en fazla Community’e önem veriyordu. Buradan hareketle, erkeklerin healthclub tercihinde community’nin oldukça önemli olduğu yorumunu yapabiliyorum. 2. Grubun %25’inin kadın, %75’inin erkek olduğunu görüyorum. 2. Grup ise en fazla Ambiance önem veriyordu. Buradan hareketle erkeklerin heathclub tercihinde ambiancın önemli bir nokta olduğunu görüyorum. 3. Grup ise %60 kadın, %40 erkek. 3. Grup en fazla Price’a önem veriyordu. Buradan kadınların price’a daha hassas olduğu

SPSS’in Analyze kısmında Classify dedikten sonra “K-means Cluster” seçip kümeleme analizine başlıyorum. Faktör analizinde belirlemiş olduğum 5 faktörü Variables kısmına sürükleyip, Number of Cluster’ı 3 yapıyorum. Save kısmında “Cluster Membership” işaretliyorum. Options kısmında “Inıtial Cluster Centers” ve “Anova Table” seçip analizi çalıştırıyorum. İlk bakacağım tablo Number of Cases in Each Cluster tablosu. Burada 3 kümenin dağılımında 2. Ve 2. Grupta yığılma olduğunu görüyorum. İkinci bakacağım tablo ise Anova Table. Burada da ilk 4 faktörün anlamlı, 5. Faktörün (sig 0,05ten büyük) sıkıntılı olduğunu görüyorum. Son olarak, Final Cluster Centers tablosunu inceliyorum. Tabloyu öncelikle Row-Based olarak inceliyorum. Ambiance’a en fazla 2. Grubun, Service’e 1. Grubun, Community’e 3. Grubun, Equipment’a 1. Grubun önem verdiğini görüyorum. Şimdi Column-based olarak inceliyorum: 1. Grubun en fazla Service (Equipment dahil edilmedi çünkü anlamlı değil sig &

SPSS’in Analyze kısmında Descriptive Statistic seçip “Frequencies” dedikten sonra analize başlıyorum. Variable kısmına bahse konu soruyu sürüklüyorum. Chart kısmında bar chartı seçiyorum. Buna göre verimi yorumluyorum. Analizin sonucuna göre benim anket uyguladığım kitlenin çok büyük bir bölümü zaten healthcluba gidiyor. Burada acaba doğru kitleye mi anket yaptım sorusunu cevaplandırabilmem için müşterileri sınıflandırabilmem gerekiyor. Bunun için cluster analizi yapmam gerek.

Regresyon modelim doğru sonucu vermedi, burada Reliability analizi yapmam gerekiyor. Bunun anlamı, benim faktör analizine ve regresyona soktuğum veriler (itemlar) anlamlı mı yoksa analizi bozacak karmaşık sorular mı soruyorum kısmını açıklamak. Bunun için SPSS’in Analyze kısmında Scale dedikten sonra “Reliability Analysis” seçiyorum.  İlk olarak 1. Faktör grubunu oluşturan soruları Items kısmına atıyorum.  Statistics kısmında “Item”, “Scale” ve “Scale if item deleted” seçeneklerini işaretleyip analizi çalıştırıyorum. İlk bakacağımız tablo Reliability Statistics tablosu. Burada Cronbach’s Alpha değeri o ile 1 arasında bir değer alıyor ve bu değerin ideal olarak 0,7’den büyük olması gerekiyor. Alpha değerimi 0,941 gibi oldukça yüksek bir değer çıkıyor. İkinci bakacağımız tablo ise “Item-Total Statistics” tablosu. Bu tabloda eğer benim Alpha değerimi düşüren bir item varsa o itemı çıkardığımda Alpha değerimin ne olacağını öğreniyorum. Bunun için son sütünda ye

Faktör analizini tamamladıktan sonra bu 5 faktörün healthcluba gitme tercihinini ne ölçüde etkilediğini bulmak için lineer regresyon analizi yapmamız gerekiyor. Bunun için SPSS’in Anayze kısmından Linear Regression seçerek analizime başlıyorum.  Burada dependetim “Intention to go” meani. Değişkenlere ise bulduğum 5 faktörü koyuyorum. Method olarak “Enter” seçtiğimde bu 5 faktörün 5ini de aynı anda analize sokuyorum demek, ki bu faktörlerin ne derecede intentionu etkilediğini bulmak istiyorum.  Statistics kısmında “Estimates” seçiyorum.  Options kısmında “Replace with mean” dedikten sonra analizi çalıştırıyoruz.  Bakacağımız ilk tablo “Model Summary” tablosu. R değerim 0,18 gibi oldukça düşük bir değer çıkıyor. R square ise 0,032 yani bu değişkenler intentionun sadece %3’ünü açıklıyor. Anova tablosundaki sig değeri de 0,05’ten büyük. Yani bu analizi sağlıklı bir şekilde sonuçlandırmam mümkün değil.

Bir sağlık kulübü (healthclub) insanların neden healthclubu tercih ettiğini araştırmak üzere 18 sorudan oluşan bir anket yapıyor. Buradaki amaç; insanların healthclub tercihi yaparken hangi faktörlere önem verdiğini tespit etmek. Bu noktada; SPSS’in Faktör Analizi’ni kullanacağız. Faktör analizinin cluster’dan (kümeleme) farkı ; cluster müşterileri (bireyleri) sınıflara ayırırken, faktör analizi değişkenleri sınıflandırıp bunları ana başlıklara ayırıyor. Bu sebeple; cluster analizi yapmadan önce faktör analizini yapmak daha sağlıklı sonuçlar alınmasını sağlayacaktır. Faktör Analizini yapmak için SPSS’in Analyze kısmında Dimension Reduction’u ve Factor’ü seçiyoruz. 18 adet soruyu variable kısmına atıyoruz. Descriptives kısmından “KMO and Bartlett’s test of sphericity” işaretliyorum. Extraction kısmında “Principal Components” seçiyorum ve Eigenvalue’yi 1 yapıyorum. Rotation kısmında Method’u “Varimax” olarak seçip, Maximum iteration for Convergence’