Yapay Sinir Ağı ve Lojistik Regresyon Modeli Kullanılarak Market Markalı Gıda Ürünleri Tüketimini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: İzmir İli Örneği

Kadriye SAPMAZ; Murat YERCAN

Makale detayları

Yapay Sinir Ağı ve Lojistik Regresyon Modeli Kullanılarak Market Markalı Gıda Ürünleri Tüketimini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: İzmir İli Örneği

Yazarlar:

Kadriye SAPMAZ | Murat YERCAN

Yayıncı:

Turkish Agricultural Economics Association

Dergi:

Turkish Journal of Agricultural Economics 2017 Vol.23 Issue 2, pp.311-322

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000612499

Sıklık:

İki Yıllık

pISSN:

1303-0183

Özet:

 


In this study, it was aimed to determine the factors affecting the consumption of the market brand food products for consumers living in İzmir with the help of a model, as well as to apply and compare two alternative methods used in model estimation. The primary data that constitute the main material of the study were obtained as a result of the survey conducted with 650 consumers living in the central provinces of İzmir. The dependent variable in the model is "Consumers do not consume or consume private label food products". In the study, twenty-five independent variables were examined under seven main topics that could influence consumers towards private label food product consumption. Seven main topics: market shopping behaviors, important elements in food shopping, package and price tags reading habits, food shopping characteristics, social characteristics, guest hospitality frequency and demographics. Since the dependent variable is a dichotomous variable, logistic regression and artificial neural network methods, as its alternative, are used. According to the results of both methods, while the most effective variable in consumption of private label food products by consumers participating in the research was income variable, the shopping frequency, and behavioral factors during shopping were observed as other effective variables. When the application results of two alternative methods used in the study are assessed; the predictive power (77.23%) of the model obtained using artificial neural network method is higher than the model obtained by logistic regression method (76.15%).

.

 


Bu çalışmada, İzmir İli'nde yaşayan tüketiciler için market markalı gıda ürünü tüketimini etkileyen faktörleri bir model yardımı ile belirlemenin yanında model tahmininde kullanılan alternatif iki yöntemin uygulaması ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmanın ana materyalini oluşturan birincil veriler, İzmir İli merkez ilçelerde yaşayan 650 tüketici ile yapılan anket çalışması sonucunda elde edilmiştir. Çalışmada tüketicilerin market markalı gıda ürünü tüketimlerini etkileyebileceği düşünülen; market alışverişi davranışları, gıda alışverişinde önem verilen unsurlar, ambalaj ve fiyat okuma alışkanlığı, gıda alışverişi özellikleri, sosyal özellikler, konuk ağırlama sıklığı ve demografik özellikler olmak üzere yedi ana başlık altında yirmi beş bağımsız değişken incelenmiştir. Modeldeki bağımlı değişken, “tüketicilerin market markalı gıda ürünü tüketmesi ya da tüketmemesidir. Bağımlı değişkenin iki sınıflı bir değişken olması nedeni ile çalışmada lojistik regresyon ve onun alternatifi olan yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntemin de sonuçlarına göre, araştırmaya katılan tüketicilerin market markalı gıda ürünlerini tüketmesinde en etkili değişken gelir değişkeni olur iken, alışveriş sıklığı, alışveriş sırasındaki davranış faktörleri etkili diğer değişkenler olarak gözlenmiştir. Çalışmada kullanılan alternatif iki yöntemin uygulama sonuçları değerlendirildiğinde, yapay sinir ağı yöntemi kullanılarak elde edilen modelin tahmin etme gücü (%77.23) lojistik regresyon yöntemi ile elde edilen modelden (%76.15) daha yüksektir. 

.

Makale detayları

Yapay Sinir Ağı ve Lojistik Regresyon Modeli Kullanılarak Market Markalı Gıda Ürünleri Tüketimini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: İzmir İli Örneği

Yazarlar: Kadriye SAPMAZ | Murat YERCAN

Yayıncı: Turkish Agricultural Economics Association

Dergi: Turkish Journal of Agricultural Economics 2017 Vol.23 Issue 2, pp.311-322

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2017

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000612499

Sıklık: İki Yıllık

pISSN: 1303-0183

Sayı

Yazarlar:

Kadriye SAPMAZ | Murat YERCAN

Yayıncı:

Turkish Agricultural Economics Association

Dergi:

Turkish Journal of Agricultural Economics 2017 Vol.23 Issue 2, pp.311-322

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000612499

Sıklık:

İki Yıllık

pISSN:

1303-0183