anova analİzİ & kÜmeleme analİzİ thy uygulamasi

1

ANOVA ANALİZİ &

KÜMELEME ANALİZİ

THY UYGULAMASI Hazırlayanlar:

Gülcan İzmir

Aysel Sarı

Cenk Aydın

Mayıs 09

2

T-testi ile iki ortalamanın karşılaştırmasını yapılır.

İkiden fazla kitle ortalaması arasında fark olup olmadığının test edilmesi için ise Anova analizi kullanılır.

H0: µ1 = µ2 =…= µk (Yani ortalamalar arasında fark yoktur.)

H1 : ortalamalardan en az ikisi arasında anlamlı fark vardır.

ANOVA – VARYANS ANALİZİ

Varyans analizinde de bağımlı ve bağımsız değişkenler bulunur. Bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişken üzerindeki etkisi araştırılır.

Kullanılan yöntemler:


BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SAYISIBİR İKİ

Bağımlı değişken sayısı

BİR Tek yönlü ANOVA İki yönlü ANOVA

BİRDEN FAZLA

Tek yönlü MANOVA İki yönlü MANOVA

4

Gerekli parametreler:

Toplam örnek gözlem sayısı

Bütün gözlemlerin ortalaması


5

ANOVA – VARYANS ANALİZİGerekli parametreler: Kareler toplamı:

1. Gruplar arası kareler toplamı (within groups)

MST = Mean Square Between Groups

= SST (sum of squares) df ( number of groups -1)

11

2

G

xxnG

j

tjj )(

6

Gerekli parametreler: Kareler toplamı:

2. Grup içi kareler toplamı (between groups)

MSE = Mean Square Within Groups (MS error)

= SSE (sum of squares within groups) df ( total sample size –no. of groups)

G

jj

n

i

jij

G

j

Gn

xxj

1

1

2

1

)(


7

MST ve MSE değerleri ile 2 varyans tahmini elde edilir. Ho doğru ise bu iki değer de yaklaşık eşit olmalıdır. Ho doğru değilse; MST, MSE’den büyük olmalıdır. F değeri hesaplanır:

F = MST

MSE F dağılım tablosundan serbestlik derecesi değerlerine göre CVF

değeri bulunur. Eğer F > CVF ise Ho red edilir. Yani ortalamalar arasında farklılık yoktur.


8

SORU: 9

THY yolcularının yaş gruplarını (v9) dikkate

alarak beklentilere yönelik hizmet kalitesine ait

(v601) ve (v602) değişkenlerini ANOVA analizi

ile test ediniz. İkili karşılaştırmaları Scheffe ile

yaparak sonuçlarını yorumlayınız.

(v601): Modern ekipmana sahip olmalıdır.

(v602): Uçakların iç ve dış görünümü çekici olmalıdır.

ARAŞTIRMA MODELİ

Sosyo-demografik

özellikler

Tüketim Alışkanlıkları

Beklenen hizmet

Algılanan hizmet

Algılanan hizmet kalitesi Tatmin

Tüketicilerin sosyo-demografik özellikleri ve tüketim alışkanlıkları

Yaş grubu ile Uçakların iç-dış görünümünün çekici olmasına yönelik beklenti.

10

Yaş grupları arasında (demografik özellik)

beklenen hizmet kalitesinde fark olup

olmadığını inceleyeceğiz.

AMAÇ:

6 tane yaş grubunun (v601) ve (v602) değişkenlerindeki ortalamaları karşılaştırılacağı için

tek yönlü varyans analizini kullanacağız.

11

Ho: “Modern ekipmanlara sahip olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık yoktur. µ1 = µ2 =…= µ6

H1 : “Modern ekipmanlara sahip olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık vardır.

HİPOTEZ:

Ho: “Uçakların iç ve dış ekipmanları çekici olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık yoktur. µ1 = µ2 =…= µ6

H1 : “Uçakların iç ve dış ekipmanları çekici olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık vardır.

12

Descriptives

25 4,48 ,653 ,131 4,21 4,75 3 5

137 4,67 ,487 ,042 4,59 4,75 3 5

175 4,66 ,511 ,039 4,58 4,73 3 5

108 4,66 ,566 ,054 4,55 4,77 2 5

52 4,65 ,556 ,077 4,50 4,81 3 5

14 5,00 ,000 ,000 5,00 5,00 5 5

511 4,66 ,525 ,023 4,62 4,71 2 5

25 3,76 ,831 ,166 3,42 4,10 1 5

137 4,03 ,848 ,072 3,89 4,17 1 5

175 4,14 ,722 ,055 4,03 4,24 2 5

108 4,20 ,666 ,064 4,08 4,33 2 5

52 4,25 ,556 ,077 4,10 4,40 3 5

14 4,50 ,519 ,139 4,20 4,80 4 5

511 4,13 ,741 ,033 4,06 4,19 1 5

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total

Modern ekipmanasahip olmalýdýr

Uçaklarýn iç ve dýþgörünümü çekiciolmalýdýr

N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval forMean

Minimum Maximum

ANOVA

2,450 5 ,490 1,793 ,113

137,981 505 ,273

140,431 510

8,064 5 1,613 2,995 ,011

271,920 505 ,538

279,984 510

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total



Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

SST= 25(4,48-4,66)2 + …+ 14(5-4,66) 2 = 2,450

MST= SST / df =2,450 / 5 = 0,490

df = grup sayısı -1 = 6-1 = 5

13

Descriptives

25 4,48 ,653 ,131 4,21 4,75 3 5

137 4,67 ,487 ,042 4,59 4,75 3 5

175 4,66 ,511 ,039 4,58 4,73 3 5

108 4,66 ,566 ,054 4,55 4,77 2 5

52 4,65 ,556 ,077 4,50 4,81 3 5

14 5,00 ,000 ,000 5,00 5,00 5 5

511 4,66 ,525 ,023 4,62 4,71 2 5

25 3,76 ,831 ,166 3,42 4,10 1 5

137 4,03 ,848 ,072 3,89 4,17 1 5

175 4,14 ,722 ,055 4,03 4,24 2 5

108 4,20 ,666 ,064 4,08 4,33 2 5

52 4,25 ,556 ,077 4,10 4,40 3 5

14 4,50 ,519 ,139 4,20 4,80 4 5

511 4,13 ,741 ,033 4,06 4,19 1 5

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total





Minimum Maximum

ANOVA

2,450 5 ,490 1,793 ,113

137,981 505 ,273

140,431 510

8,064 5 1,613 2,995 ,011

271,920 505 ,538

279,984 510

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total




MSE = SSE / df =137,981 / 505 =0,273

df = N –grup sayısı = 511-6 = 505

SSE= 137,981

14

Descriptives

25 4,48 ,653 ,131 4,21 4,75 3 5

137 4,67 ,487 ,042 4,59 4,75 3 5

175 4,66 ,511 ,039 4,58 4,73 3 5

108 4,66 ,566 ,054 4,55 4,77 2 5

52 4,65 ,556 ,077 4,50 4,81 3 5

14 5,00 ,000 ,000 5,00 5,00 5 5

511 4,66 ,525 ,023 4,62 4,71 2 5

25 3,76 ,831 ,166 3,42 4,10 1 5

137 4,03 ,848 ,072 3,89 4,17 1 5

175 4,14 ,722 ,055 4,03 4,24 2 5

108 4,20 ,666 ,064 4,08 4,33 2 5

52 4,25 ,556 ,077 4,10 4,40 3 5

14 4,50 ,519 ,139 4,20 4,80 4 5

511 4,13 ,741 ,033 4,06 4,19 1 5

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total





Minimum Maximum

ANOVA

2,450 5 ,490 1,793 ,113

137,981 505 ,273

140,431 510

8,064 5 1,613 2,995 ,011

271,920 505 ,538

279,984 510

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total




F = MST / MSE = 0,490 / 0,273 = 1,793

F dağılımı (5, 505)

15

% 95 güven aralığı; F (5, 505) için F dağılımı tablosuna bakarsak;

2,21

16

Ho red alanı

Ho kabul alanı

2,21

1,793

F dağılımı (5, 505) = 2,21Ho kabul edilir

Ho: “Modern ekipmanlara sahip olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık yoktur. µ1 = µ2 =…= µ6

17

Descriptives

25 4,48 ,653 ,131 4,21 4,75 3 5

137 4,67 ,487 ,042 4,59 4,75 3 5

175 4,66 ,511 ,039 4,58 4,73 3 5

108 4,66 ,566 ,054 4,55 4,77 2 5

52 4,65 ,556 ,077 4,50 4,81 3 5

14 5,00 ,000 ,000 5,00 5,00 5 5

511 4,66 ,525 ,023 4,62 4,71 2 5

25 3,76 ,831 ,166 3,42 4,10 1 5

137 4,03 ,848 ,072 3,89 4,17 1 5

175 4,14 ,722 ,055 4,03 4,24 2 5

108 4,20 ,666 ,064 4,08 4,33 2 5

52 4,25 ,556 ,077 4,10 4,40 3 5

14 4,50 ,519 ,139 4,20 4,80 4 5

511 4,13 ,741 ,033 4,06 4,19 1 5

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total

18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Total





Minimum Maximum

ANOVA

2,450 5 ,490 1,793 ,113

137,981 505 ,273

140,431 510

8,064 5 1,613 2,995 ,011

271,920 505 ,538

279,984 510

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total




F = MST / MSE = 1,613 / 0,538 = 2,995

F dağılımı (5, 505)

18

Ho red alanı

Ho kabul alanı

2,21

2,995

F dağılımı (5, 505) = 2,21

H1 : “Uçakların iç ve dış ekipmanları çekici olmalıdır” ifadesine verilen cevaplar açısından yaş grupları arasında bir farklılık vardır.

Ho red, H1 kabul edilir.

Bu örnekte; tek yönlü ANOVA (Varyans Analizi) yapılmıştır. İki bağımlı değişkenlerin her biri ayrı ayrı bağımsız değişken ile analize girmiştir bundan dolayı sonuçlar da ayrı ayrı değerlendirilmelidir.

Burada tek yönlü MANOVA’ da yapılabilirde ama o zaman bağımlı değişkenler birlikte gözetilerek, bağımsız değişken ile analize tabi tutulmuş olurdu.

Descriptes tablosuna baktığımızda 0.05 güven aralığı ile çalışıldığı görülmektedir. Bunun için ANOVA tablosundaki “significant değeri” 0.05 ile karşılaştırılır yada “Ft” değerleri bulunarak ANOVA tablosundaki “F” değerleri ile karşılaştırılır.

19

Sonuçlar:

Sig= 0.113 > 0.05 Ho kabul

FT 5, 505;0.05=2.21>1.79= FH Ho Kabul

Grup ortalamaları arasında fark yok.

Yaş gruplarına göre bir uçağı modern ekipmana sahip olması değişmemektedir.

Sig= 0.011< 0.05 Ho red

FT 5,505;0.05 =2.21<2.995=FH Ho red

Grup ortalamaları arasında fark var.

Uçakların iç ve dış görünümünün çekici olması yaş gruplarına göre farklılık göstermektedir. Peki farklılık hangi grup ya da gruplardan kaynaklanıyor?

20

Scheffe yöntemi ile tek tek eşleştirmeleri inceleyerek bu farklılığın anlamlı bir farklılık olup olmadığına bakacağız. Ortalamalar arasındaki farkı F tablosunu da kullanarak kıyaslayacağız.

21

Multiple Comparisons:ScheffeDependent Variable (I) Yaş (J) Yaş

Mean Differenc

e(I-J) Std. Error Sig.

95% Confidence Interval

Lower Bound

Upper Bound

Uçakların iç ve dış görünümü çekici

olmalıdır

18-24 25-34 -0,269 0,160 0,724 -0,802 0,264

35-44 -0,377 0,157 0,330 -0,901 0,147

45-54 -0,444 0,163 0,193 -0,988 0,100

55-64 -0,490 0,179 0,186 -1,087 0,107

65 ve üstü -0,740 0,245 0,106 -1,558 0,078

25-34 18-24 0,269 0,160 0,724 -0,264 0,802

35-44 -0,108 0,084 0,893 -0,388 0,172

45-54 -0,175 0,094 0,636 -0,490 0,141

55-64 -0,221 0,120 0,637 -0,620 0,178

65 ve üstü -0,471 0,206 0,390 -1,159 0,217

35-44 18-24 0,377 0,157 0,330 -0,147 0,901

25-34 0,108 0,084 0,893 -0,172 0,388

45-54 -0,067 0,090 0,990 -0,367 0,233

55-64 -0,113 0,116 0,966 -0,500 0,274

65 ve üstü -0,363 0,204 0,674 -1,044 0,318

45-54 18-24 0,444 0,163 0,193 -0,100 0,988

25-34 0,175 0,094 0,636 -0,141 0,490

35-44 0,067 0,090 0,990 -0,233 0,367

55-64 -0,046 0,124 1,000 -0,460 0,367

65 ve üstü -0,296 0,208 0,846 -0,993 0,400

55-64 18-24 0,490 0,179 0,186 -0,107 1,087

25-34 0,221 0,120 0,637 -0,178 0,620

35-44 0,113 0,116 0,966 -0,274 0,500

45-54 0,046 0,124 1,000 -0,367 0,460

65 ve üstü -0,250 0,221 0,937 -0,988 0,488

65 ve üstü 18-24 0,740 0,245 0,106 -0,078 1,558

25-34 0,471 0,206 0,390 -0,217 1,159

35-44 0,363 0,204 0,674 -0,318 1,044

45-54 0,296 0,208 0,846 -0,400 0,993

55-64 0,250 0,221 0,937 -0,488 0,988

Örn;

18-24 yaş için ort 3,76 iken

Bu ortalamanın diğer ortalamalardan farkı hesaplanır

22

Multiple Comparisons:ScheffeDependent Variable (I) Yaş (J) Yaş

Mean Differenc

e(I-J) Std. Error Sig.


Lower Bound

Upper Bound

Uçakların iç ve dış görünümü çekici

olmalıdır

18-24 25-34 -0,269 0,160 0,724 -0,802 0,264

35-44 -0,377 0,157 0,330 -0,901 0,147

45-54 -0,444 0,163 0,193 -0,988 0,100

55-64 -0,490 0,179 0,186 -1,087 0,107

65 ve üstü -0,740 0,245 0,106 -1,558 0,078

25-34 18-24 0,269 0,160 0,724 -0,264 0,802

35-44 -0,108 0,084 0,893 -0,388 0,172

45-54 -0,175 0,094 0,636 -0,490 0,141

55-64 -0,221 0,120 0,637 -0,620 0,178

65 ve üstü -0,471 0,206 0,390 -1,159 0,217

35-44 18-24 0,377 0,157 0,330 -0,147 0,901

25-34 0,108 0,084 0,893 -0,172 0,388

45-54 -0,067 0,090 0,990 -0,367 0,233

55-64 -0,113 0,116 0,966 -0,500 0,274

65 ve üstü -0,363 0,204 0,674 -1,044 0,318

45-54 18-24 0,444 0,163 0,193 -0,100 0,988

25-34 0,175 0,094 0,636 -0,141 0,490

35-44 0,067 0,090 0,990 -0,233 0,367

55-64 -0,046 0,124 1,000 -0,460 0,367

65 ve üstü -0,296 0,208 0,846 -0,993 0,400

55-64 18-24 0,490 0,179 0,186 -0,107 1,087

25-34 0,221 0,120 0,637 -0,178 0,620

35-44 0,113 0,116 0,966 -0,274 0,500

45-54 0,046 0,124 1,000 -0,367 0,460

65 ve üstü -0,250 0,221 0,937 -0,988 0,488

65 ve üstü 18-24 0,740 0,245 0,106 -0,078 1,558

25-34 0,471 0,206 0,390 -0,217 1,159

35-44 0,363 0,204 0,674 -0,318 1,044

45-54 0,296 0,208 0,846 -0,400 0,993

55-64 0,250 0,221 0,937 -0,488 0,988

Anlamlılık düzeyine baktığımızda;

tüm değerler 0,05’ten büyük olduğu için gruplar arasında anlamlı bir farkın olmadığı görülür.

Sig= 0.725 > 0.05 bu iki yaş grubu arasında önemli bir farklılık gözlenmediği söylenir.

Tablo incelendiğinde yaş bağımsız değişkenlerinde, her iki bağımlı değişken için ortalamalar arası farklar anlamlı çıkmamıştır.

Uçakların iç ve dış görünümünün çekiciliği gruplara göre ANOVA’da farklılık gösterse de hangi gruptan kaynaklandığı görülmemiştir çünkü Scheffe’ye göre gruplar arasındaki fark %95 anlamlılık düzeyinde anlamlı değildir.

23

Sonuçlar:

24

Homogeneous Subsets

Uçaklarýn iç ve dýþ görünümü çekici olmalýdýr

Scheffea,b

25 3,76

137 4,03 4,03

175 4,14 4,14

108 4,20 4,20

52 4,25 4,25

14 4,50

,122 ,154

Yaþ18-24

25-34

35-44

45-54

55-64

65 ve üstü

Sig.

N 1 2

Subset for alpha = .05

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 39,233.a.

The group sizes are unequal. The harmonic meanof the group sizes is used. Type I error levels arenot guaranteed.

b.

Scheffe ile tek tek eşleştirmeler incelendiğinde, “Uçakların iç ve dış ekipmanları çekici olmalıdır” ifadesi için gruplar arası anlamlı bir farklılık %95 güven aralığında gözlenmemektedir.

Alt Grup Tablosuna da baktığımızda alt gruplara ayrılma yapılmadığını yani grupların modern ekipmana sahip olma ve uçakların iç ve dış görünümünün çekici olması konusunda benzer özellik gösterdiğini tekrardan görmekteyiz.

25

Gruplanmış verileri birey ya da nesnelere temel özelliklerine dikkate alarak sınıflandırmada sıklıkla kullanılan çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir.

Kümeleme analizi bize özetleyici bilgileri sunmaktadır.

Analiz sonucunda oluşan kümeler arasında heterojenlik, kümelerin kendi içlerinde homojenliği yüksektir.

KÜMELEME ANALİZİ - Cluster Analysis

Kümeleme analizinde değişkenler bağımlı ve bağımsız olarak ikiye ayrılmamaktadır.

Kümeleme analizi şunlar için kullanılabilir;

Bir araştırmada gözlem sayımız çok fazla olduğu zaman kümeleme sayesinde analizin yapılmasını ve verilerin yorumlanmasını kolaylaştırır.

Bazen araştırmacılar varsayım geliştirmek ya da varsayımlarını önceden test etmek istediklerinde kullanırlar.

26

KÜMELEME ANALİZİ - Cluster Analysis

27

SORU: 10THY verilerini dikkate alarak faktör analizi sonucu elde edilen

boyutlara göre ((Güvenilir1), (Müsteri1), (Anindahizmet1),

(Güventelkinetme1), (Fizikiunsurlar1)) kümeleme analizini

yapınız. Kümeleme analizinde k-ortalamalar yöntemini (k=3)

kullanınız. Elde edilen kümelerin faktörler itibariyle farklılıklarının

anlamlı olup olmadığını LSD (Least Significance Difference) testi

ile inceleyerek yorumlayınız.

ARAŞTIRMA MODELİ

Sosyo-demografik

özellikler

Tüketim Alışkanlıkları

Beklenen hizmet

Algılanan hizmet

Algılanan hizmet kalitesi Tatmin

Tüketicilerin sosyo-demografik özellikleri ve tüketim alışkanlıkları

29

Hizmet algısını ölçmek için hazırlanan değişkenleri Faktör analizi

ile 5 faktörde toplamıştık. Bu faktörlere kümeleme analizi

uygulayıp benzer özellik gösterenleri belirleyeceğiz ve küme

farklılıklarının anlamlı olup olmadığına bakacağız.

AMAÇ:

Faktörler: 1-Güvenilir ve doğru hizmet, 2-müşteriyi tanıma ve anlama, 3-anında hizmet, 4-güven telkin

etme, 5-fiziki unsurlar.

30

Initial Cluster Centers

5,00 2,60 4,80

5,00 1,33 3,67

5,00 2,67 1,00

5,00 3,33 1,67

4,50 2,00 4,00

Güvenilir ve Dogru Hizmet

Müsteriyi Tanima-Anlama

Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar

1 2 3

Cluster

Iteration Historya

1,946 2,595 2,296

,229 ,164 1,193

,261 ,348 ,360

,162 ,246 ,304

,006 ,005 ,002

4,33E-005 2,20E-005 1,57E-005

2,88E-007 9,76E-008 1,13E-007

1,92E-009 4,34E-010 8,14E-010

1,28E-011 1,93E-012 5,86E-012

9,11E-014 9,76E-015 4,39E-014

Iteration1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 2 3

Change in Cluster Centers

Iterations stopped because the maximum number ofiterations was performed. Iterations failed to converge.The maximum absolute coordinate change for anycenter is 6,04E-014. The current iteration is 10. Theminimum distance between initial centers is 4,454.

a.

İlk kümeleme merkezi;

Üç kümeleme olduğu belirtildiği üzere Tekrarlamayı Running Means seçsek

de 5 tekrarlamada 3 kümelenin oluştuğunu görülmekte.

Değerler neredeyse sıfır artık bu değişim bitti demektir.

31

Final Cluster Centers

4,35 3,98 3,29

4,04 2,82 2,86

3,83 3,75 2,88

3,92 3,79 2,98

4,11 3,87 3,23



Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar

1 2 3

Cluster

Number of Cases in each Cluster

161,000

213,000

137,000

511,000

,000

1

2

3

Cluster

Valid

Missing

Final Cluster Centers tablosuna baktığımızda, 5 değişkenin 3 kümedeki ortalamalarını verdiğini görüyoruz.

Bütün bu değişkenlerden en çok zevk alan 1. kümedir

Her kümeye isabet eden gözlem sayısını vermektedir.

1.Kümeye 161 gözlem 2.Kümeye 213 gözlem 3.Kümeye 137 gözlem

32

ANOVA

42,517 2 ,228 508 186,655 ,000

79,573 2 ,286 508 278,203 ,000

41,489 2 ,331 508 125,452 ,000

39,003 2 ,440 508 88,597 ,000

29,929 2 ,313 508 95,736 ,000



Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar

Mean Square df

Cluster

Mean Square df

Error

F Sig.

The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximizethe differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this andthus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.

ANOVA’da bütün değişkenlerin sig değerleri 0.05’ten küçük olduğu için Ho red yani kümelerin ortalamalar arası farkı anlamlıdır diyoruz. Zaten kümeleme ile bu fark kendiliğinden gelir, kümeler arası fark max yapılarak 3 kümeye indirgenmiştir.

FT 2.508;0.05= 3 bu değer bütün FH’lardan küçük olduğu için Ho red edildiği buradan da söylenir.

33

Descriptives

161 4,3466 ,40790 ,03215 4,2831 4,4101 3,20 5,00

213 3,9793 ,43039 ,02949 3,9212 4,0375 3,00 5,00

137 3,2861 ,60527 ,05171 3,1839 3,3884 1,40 4,80

511 3,9092 ,62739 ,02775 3,8547 3,9637 1,40 5,00

161 4,0352 ,45277 ,03568 3,9647 4,1057 3,00 5,00

213 2,8200 ,47302 ,03241 2,7561 2,8839 1,00 3,67

137 2,8564 ,69168 ,05909 2,7396 2,9733 1,00 4,67

511 3,2127 ,77263 ,03418 3,1455 3,2798 1,00 5,00

161 3,8344 ,64778 ,05105 3,7335 3,9352 1,00 5,00

213 3,7512 ,45345 ,03107 3,6899 3,8124 2,33 5,00

137 2,8808 ,64895 ,05544 2,7711 2,9904 1,00 4,00

511 3,5440 ,70151 ,03103 3,4831 3,6050 1,00 5,00

161 3,9213 ,79453 ,06262 3,7977 4,0450 1,00 5,00

213 3,7950 ,53221 ,03647 3,7231 3,8669 1,67 5,00

137 2,9757 ,67837 ,05796 2,8611 3,0903 1,00 4,33

511 3,6151 ,76906 ,03402 3,5483 3,6820 1,00 5,00

161 4,1087 ,56374 ,04443 4,0210 4,1964 2,00 5,00

213 3,8662 ,48045 ,03292 3,8013 3,9311 2,50 5,00

137 3,2336 ,65880 ,05628 3,1223 3,3449 1,50 5,00

511 3,7730 ,65480 ,02897 3,7161 3,8299 1,50 5,00

1

2

3

Total

1

2

3

Total

1

2

3

Total

1

2

3

Total

1

2

3

Total



Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar



Minimum Maximum

Grupların tanımlayıcı istatistikleri:

ANOVA

85,033 2 42,517 186,655 ,000

115,713 508 ,228

200,747 510

159,146 2 79,573 278,203 ,000

145,301 508 ,286

304,447 510

82,978 2 41,489 125,452 ,000

168,004 508 ,331

250,982 510

78,006 2 39,003 88,597 ,000

223,637 508 ,440

301,643 510

59,857 2 29,929 95,736 ,000

158,810 508 ,313

218,667 510

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total

Between Groups

Within Groups

Total



Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar


1. Sig =0.000> 0.05 Ho redFT 2.508;0.05=3 < FH=186.665 Ho red2,3,4,5 içinde aynı şeyler yapılır Ho red sonucu çıkar.

Sonuçlar:

Güvenilir ve doğru hizmette sınıflar arası fark anlamlıdır.

Müşteriyi tanıma anlama için sınıflar arası fark anlamlıdır.

Anında hizmet için sınıflar arası fark anlamlıdır.

Güven Telkin Etme için sınıflar arasındaki fark anlamlıdır.

Fiziki unsurlar için sınıflar arası fark anlamlıdır.

35

36

Multiple Comparisons

LSD

,36724* ,04984 ,000 ,2693 ,4652

1,06045* ,05547 ,000 ,9515 1,1694

-,36724* ,04984 ,000 -,4652 -,2693

,69321* ,05227 ,000 ,5905 ,7959

-1,06045* ,05547 ,000 -1,1694 -,9515

-,69321* ,05227 ,000 -,7959 -,5905

1,21517* ,05585 ,000 1,1054 1,3249

1,17875* ,06216 ,000 1,0566 1,3009

-1,21517* ,05585 ,000 -1,3249 -1,1054

-,03642 ,05857 ,534 -,1515 ,0787

-1,17875* ,06216 ,000 -1,3009 -1,0566

,03642 ,05857 ,534 -,0787 ,1515

,08319 ,06006 ,167 -,0348 ,2012

,95359* ,06684 ,000 ,8223 1,0849

-,08319 ,06006 ,167 -,2012 ,0348

,87040* ,06298 ,000 ,7467 ,9941

-,95359* ,06684 ,000 -1,0849 -,8223

-,87040* ,06298 ,000 -,9941 -,7467

,12633 ,06929 ,069 -,0098 ,2625

,94566* ,07712 ,000 ,7941 1,0972

-,12633 ,06929 ,069 -,2625 ,0098

,81932* ,07266 ,000 ,6766 ,9621

-,94566* ,07712 ,000 -1,0972 -,7941

-,81932* ,07266 ,000 -,9621 -,6766

,24250* ,05839 ,000 ,1278 ,3572

,87512* ,06499 ,000 ,7474 1,0028

-,24250* ,05839 ,000 -,3572 -,1278

,63262* ,06123 ,000 ,5123 ,7529

-,87512* ,06499 ,000 -1,0028 -,7474

-,63262* ,06123 ,000 -,7529 -,5123

(J) ClusterNumber of Case2

3

1

3

1

2

2

3

1

3

1

2

2

3

1

3

1

2

2

3

1

3

1

2

2

3

1

3

1

2

(I) ClusterNumber of Case1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

Dependent VariableGüvenilir ve Dogru Hizmet


Aninda Hizmet

Güven Telkin Etme

Fiziki Unsurlar

MeanDifference

(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound


The mean difference is significant at the .05 level.*.

Çoklu karşılaştırma tablosu

SONUÇLAR:

Güvenilirlik ve Doğru Hizmet için 1. ve 2. grup arasında fark 1-2= I-J= 0.36724’tür. Sig= 0.049 <0.05 Bu iki grup arasında farklılık olduğu söylenir. Zaten SPSS programı aralarında farklılığın olduğu gruplara “*” işareti koymuştur.

Güvenilirlik ve Doğru Hizmet için bütün gruplar birbirinden farklıdır.

Müşteriyi Tanıma ve Anlama değişkeni için 1. grup 2.ve 3. gruptan farklılık göstermektedir.

Anında Hizmet değişkeni için farklılığı gösteren 3. gruptur.

Güven Telkin Etme değişkeni için farklılığı gösteren 3. gruptur.

Fiziki unsurlar değişkeni için bütün gruplar birbirinden farklılık göstermektedir.

37

38

Nihai Küme Merkezleri sonucu, genel olarak, değişkenlere sırasıyla 1, 2, 3 daha fazla önem vermektedir. (1>2>3)

ANOVA’da en yüksek değeri “Müşteriye Yakınlık” değişkeni aldığı için, bu özellik bakımından kümelemedeki ayrışmanın (birbirinden uzaklığın) diğerlerine kıyasla daha fazla olduğu görülmektedir.

ANOVA sonucu tüm kümelerin birbirinden p=0.05 düzeyinde ortalamalar bakımından farklı oldukları görülmektedir. (H0 red: En az bir değişken diğerlerinden farklıdır)

Daha detaylı bilgi için LSD yapılarak, hangi kümelerin değişkenler bazında birbirinden farklı olduğuna bakılır.

Sonuç olarak “Hizmet ve Uçak Kalitesi” bakımından 1. ve 2. kümeler hariç diğer tüm kümelerin ortalamalarının farklı olduğu sonucuna varılır.

39

Teşekkürler…

Hazırlayanlar:

Gülcan İzmir

Aysel Sarı

Cenk Aydın

anova analİzİ & kÜmeleme analİzİ thy uygulamasi

Documents