Pazarlama Araştırmaları ( A. Ercan gegez)

TUTUMLARIN ÖLÇÜLMESİ

• TUTUMLARIN ÖLÇÜLMESİ
• 2 temel yöntem kullanılır :
• Karşılaştırmalı ölçekler
• Karşılaştırmalı olmayan ölçekler
• 1 -KARŞILAŞTIRMALI ÖLÇEKLER
• Cevaplayıcılar belirli bir özelliği önceden belirlenmiş kriterler uyarınca spesifik bir standarda göre karşılaştırılır. >Ordinal(Sıralı) ölçekler
• Örn.: Hürriyet Gazetesi’nin haber doğruluğunu diğer gazetelerle karşılaştırmaları.

• 2 - KARŞILAŞTIRMALI OLMAYAN ÖLÇEKLER
• Önceden belirlenmiş bir standart yoktur. Cevaplayıcılardan her unsuru diğerlerinden bağımsız değerlendirmesi istenir.
• Örn. : Belirli bir ürünün kalitesinin 5 aşamalı bir ölçek üzerinde değerlendirilmesi. (5=çok kaliteli, 1=çok kalitesiz)

ÖLÇME DOĞRULUĞU

• ÖLÇME DOĞRULUĞU
• Araştırmacının aradığı bilgiyle gerçekte ölçme sürecinde elde ettiği bilgi arasındaki farka ölçme hatası denir.
• Güvenilirlik : Aynı sonuçların talep edilip edilmeyeceğini, cevaplayıcıların durumlarında bir değişiklik olmadığı sürece aynı cevapları verip vermeyeceklerinin göstergesidir.
• Geçerlilik : Bir araştırma ancak ölçmesi beklenen konuyu ve yalnızca onun ölçtüğü ölçüde geçerlidir.
• Geçerli bir ölçekten bahsedebilmek için ölçeğin güvenilir olması da gerekir. Ancak güvenilir ölçek her zaman geçerli olmayabilir. Çünkü geçerlilik başka faktörlerin de göz önüne alınmasını gerektirir.
• Örn. : Kişinin harcanabilir gelirini öğrenmek isteyen bir araştırmacı toplam hane gelirini sormamalıdır. Yanıtların doğruluğu güvenilirliği gösterir fakat geçerli olmaz.

Anket Formu :Cevaplayıcıya sorulmak üzere hazırlanan ve cevapların kaydı için gerekli yerleri içeren soru listesidir.2’ye ayrılır:

• Anket Formu :Cevaplayıcıya sorulmak üzere hazırlanan ve cevapların kaydı için gerekli yerleri içeren soru listesidir.2’ye ayrılır:
• 1. Yapısal : Cevaplardan seçim
• 2. Yapısal olmayan : Açık uçlu sorular
• Anket Formu Hazırlanırken Göz önünde Tutulacak Faktörler
• Araştırmanın amaçları
• Hedef cevaplayıcı grubunun özellikleri
• Veri toplama yöntemi (Anketörle anket-Anketörsüz anket)
• Kaynak kısıtlamaları (Maliyetler, çalışanların zaman kısıtları)
• Uluslararası faktörler (Her ülkenin ankete bakışı farklıdır. Bazı ülke insanları uzun anketlerden, çok soru sorulmasından hoşlanmaz.)

Anket Tasarımında Dikkat Edilmesi Gereken Unsurlar

• Anket Tasarımında Dikkat Edilmesi Gereken Unsurlar
• Sorular cevaplamaya teşvik edici olmalı, sıkıcı olmamalı
• Kısa, basit, kolay anlaşılır olmalı. Detay sormamalı.
• Sorular mantıksal bir akış izlemeli.
• Tarafsız ifadeler içermeli, yönlendirici sorular olmamalı.
• Cevaplaması zor, çekinilen sorular sona koyularak cevaplayıcının anketi bırakması engellenmeli.
• Soruların yanıtları bölünüp devamı arka sayfada olmamalı.

Anketlerde yer alan soru tipleri aşağıdaki gibidir:

• Anketlerde yer alan soru tipleri aşağıdaki gibidir:
• Açık Uçlu Sorular
• “Son bir ay içinde seyrettiğiniz filmler içinde en beğendiğiniz film hangisidir?”
• “Hangi tür kitapları okursunuz?”
• Kapalı Uçlu Sorular
• İki Şıklı Sorular
• “Son 1 ay içinde DVD aldınız mı? •Evet ◦Hayır “
• Çoktan Seçmeli Sorular
• “Son işyerinizde kaç yıldır çalışıyorsunuz?
• ◦0-1 yıl
• 1-3 yıl
• 3-5 yıl
• 5+ yıl ”
• Sıralamalı Sorular
• “Bu mağazayı seçmenizde etkili olan faktörleri önem sırasına diziniz.

Anket Hataları

• Anket Hataları
• “Bu yıl kaç defa tiyatroya gittiniz?” > Bir takvim yılı mı, son 12 ay mı?
• “4 sene önceki yıllık net hane geliriniz tam olarak ne kadardı?”
• “1 ay içinde ne sıklıkla sinemaya gidersiniz?
• Hiç
• Arada sırada
• Sık sık
• Düzenli olarak“
• - Sıklık herkese göre değişir.
• “Sony marka müzik setleri ucuz ve fonksiyoneldir.”
• İkisi birden olmaz, tüketici pahalı ve fonksiyonel olduğunu da düşünüyor olabilir.
• “Kitap tercihinizde bilim kurgu, polisiye gibi türlerden hangilerini tercih edersiniz?” > Soruda cevap alternatiflerinden belirtmek diğerlerini gölgeleyebilir.

Anakütle : Araştırmacının belirli bir çalışma için duyduğu bütün değerler, insanlar vb.

• Anakütle : Araştırmacının belirli bir çalışma için duyduğu bütün değerler, insanlar vb.
• Örnek : Herhangi bir anakütlenin alt grubu.
• Araştırmacılar veri toplarken çoğu zaman anakütle yerine örnek kütle üzerinde çalışmayı tercih eder. Yani araştırmanın konusuyla ilgili insanların tamamı yerine onları temsil edebilecek bir örnek kütle üzerinde çalışılır.
• Bu bağlamda Örnekleme bir anakütleye ait küçük bir kısım(örnek kütle) incelenerek bütün anakütle hakkında yargıya varılmasını sağlayan bir süreçtir.

Örnek kullanmak hem araştırmanın daha ucuza mal olmasını, hem de daha kısa sürede bitmesini sağlar.

• Örnek kullanmak hem araştırmanın daha ucuza mal olmasını, hem de daha kısa sürede bitmesini sağlar.
• Örnekleme ile belki kesin sonuçlar elde edilemez ama güvenilir sonuçlar elde edilir.
• - Örneklemeye ihtiyaç duyulan durumlar;
• Bütün anakütlenin araştırılmasının mümkün/uygun olmadığı durumlarda
• Bütçe kısıtlamaları
• Zaman kısıtlamaları
• Bütün verilerin toplandığı ancak acilen sonuçlara ihtiyaç duyulduğu durumunda

Örnekleme Aşamaları

• Örnekleme Aşamaları
• Uygun örnekleme çerçevesinin belirlenmesi
• Örnekleme yönteminin seçilmesi
• Örnek büyüklüğünün tespit edilmesi

Örnekleme Yöntemleri

• Örnekleme Yöntemleri
• 1. Tesadüfi Örnekleme
• Anakütleyi oluşturan her bir elemanın seçilme şansı/olasılığı vardır. Ancak tesadüfi olarak seçilmelerinden kaynaklanan hatalar dolayısıyla örneğin anakütleyi temsil etmeme durumu söz konusu olabilir.

•  

• Tesadüfi örnekleme 4’e ayrılır:

•  

• 1. Basit Tesadüfi Örnekleme :Bir örnek kütlenin bir anakütleden tesadüfi olarak seçilmesi. Anakütledeki her elemanın örnek kütle içinde yer alma şansı bellidir ve birbirine eşittir.
• Örn.: Torbaya atılan isimlerin rastgele seçilmesi.
• 2. Sistematik Örnekleme: Bir örnekleme çerçevesinden düzenli aralıklarla örnek seçilmesi.
• Örn.: Mağazaya giren her 10.kişiye anket yapılması.

3. Zümrelere Göre Örnekleme: Anakütlenin alt gruplarının tanımlanarak bu alt gruplardan örnek kütle seçilmesi.

• 3. Zümrelere Göre Örnekleme: Anakütlenin alt gruplarının tanımlanarak bu alt gruplardan örnek kütle seçilmesi.
• Örn.: Üniversite öğrencilerini sınıflara, cinsiyete, bölümlerine göre ayırma.
• 4. Kümelere Göre Örnekleme: Anakütlenin büyük olduğu durumlarda kullanılır. Araştırma kümelere ayrılmış listelerden tesadüfi birkaç küme seçilerek yapılır.
• Örn.:TR’deki illerin listesinden tesadüfi olarak 4 tane il seçerek araştırma yapılması. İstanbul’u temsil edecek bir araştırmada tesadüfen Levent, Beşiktaş ve Şişli ilçelerinin seçilmesi.

• 2. Tesadüfi Olmayan Örnekleme
• Örnek seçiminde araştırmacı veya anketörün kişisel yargıları devreye girdiğinden anakütleyi oluşturan elemanların seçilme şansı bilinmez.
• Tesadüfi olmayan örnekleme 4’e ayrılır:
• 1. Kolayda örnekleme : Örneğe seçilecek bireylerden sadece ulaşılabilir olanlar örnek kapsamına dahil edilir.
• Örn.: Üniversitedeki öğretim görevlilerinin araştırmalarında öğrencilerini örnek kapsamında değerlendirmesi.
• 2. Yargısal(kasıtlı/iradi) örnekleme:Araştırmacı örnekleri anakütleyi temsil edebileceğini düşündüğü bir kitleden kendi yargılarına göre belirler.
• Örn.: Mahkemelerde görevlendirilen bilirkişiler.

• 3. Kota örneklemesi :Örneğin önceden belirlenen kriterlere göre anakitleyi temsil edecek kişilerden oluşturulması.
• Örn.: Üniversitemiz öğrencilerine yapılacak ankette her bölümden anakitleyi temsil edebilecek öğrenciler seçilmesi.
• 4. Kartopu Örneklemesi : Örnek kütleye dahil edilecek ilk bireyin seçimi yargısal veya tesadüfi olarak yapılır. Ardından ikinci kişi ilk görüşülen kişinin yönlendirmesiyle seçilir.
• Örn.:Bir ürünle ilgili araştırma yaparken o ürünü kullanan ilk bulduğumuz kişiden, bizi o ürünü kullanan başka birine yönlendirmesini istememiz.

Keşifsel araştırmalarda tesadüfi olmayan örnekleme tercih edilirken, sonuçların Pazar payı ve Pazar büyüklüğü tahmininde kullanılacağı ve istatistiksel projeksiyonların yapılacağı sonuçlandırıcı araştırmalarda tesadüfi örnekleme kullanılır.

• Keşifsel araştırmalarda tesadüfi olmayan örnekleme tercih edilirken, sonuçların Pazar payı ve Pazar büyüklüğü tahmininde kullanılacağı ve istatistiksel projeksiyonların yapılacağı sonuçlandırıcı araştırmalarda tesadüfi örnekleme kullanılır.
• Anakütle hakkında çok doğru sonuçlar elde edilmek ve örnekleme hataları saptanmak istendiğinde tesadüfi örnekleme seçilirken, örnekleme dışı hataların yüksek olduğu durumlarda örnekleme süreci üzerindeki kontrolü arttırmak için tesadüfi örnekleme yöntemleri seçilir.
• Anakütlenin heterojen olduğu durumlarda temsil kabiliyetini arttırmak için tesadüfi örnekleme, homojen olduğu durumlarda ise tesadüfi olmayan örnekleme yöntemleri seçilir.
• Tesadüfi örnekleme daha istatistiki bilgiler gerektirdiği için daha kalifiye araştırmacılar gerektirir.
• Tesadüfi örnekleme, tesadüfi olmayan örneklemeye göre daha fazla bütçe ve daha uzun zaman gerektirir.

Örnek Büyüklüğü Tespiti

• Örnek Büyüklüğü Tespiti
• Örnek büyüklüğü tespitinde etkili faktörler
• Yöneticilerin yargıları
• Bütçe
• İstatistiksel yöntemler
• Örnek büyüklüğü tespitinde kullanılan yöntemler
• 1. Körlemesine tahmin : Araştırmacı kendi tahminlerine göre örnek büyüklüğünü belirler.
• 2. Endüstri standartları : Belli bir endüstride örnek hacmi önceden belirlenmiştir, her araştırmada aynı örnek hacmi kullanılır.
• 3. Bütçe imkanları yöntemi : Bütçeye göre örnek hacmi belirlenir.
• 4. İstatistiksel yöntem

Mutlak hata (E): Ana kütle ve örnek kütle ortalamaları arasındaki fark.

• Mutlak hata (E): Ana kütle ve örnek kütle ortalamaları arasındaki fark.
• Ölçümler ne kadar kesin olmalıdır?
• Örnek kütle ana kütleyi ne kadar temsil etmelidir?
• İstenen güven düzeyi (Z ):Örnek kütlenin ana kütleyi temsil etme yüzdesi.
• %95 güven aralığında demek “Seçilen 100 örnekten en az 95 tanesi ana kütlenin özelliklerini temsil edebilme kabiliyetine sahiptir.” demektir. Güven düzeyi arttıkça örnek hacminin arttırılması gerekir.
• En çok kullanılan güven aralığı;
• %95 güven aralığı > Z değeri : 1.96
• %99 güven aralığı > Z değeri : 2.58

Standart sapma : Bireylerin heterojenlik durumu(birbiri içindeki dağılımı).

• Standart sapma : Bireylerin heterojenlik durumu(birbiri içindeki dağılımı).
• Üniversitedeki öğrencilerin yaşlarının(18-35) standart sapması, ev hanımlarının(18-100) yaşlarının standart sapmasından daha küçüktür.
• Örnek hacmi = n = (Z2 x S2) / E2
• S : Standart sapma S = √∑ (X – X ort )2/ n
• E : Hata marjı

Örn. : Epsilon firması Ocak ayı içinde ortalama bilgisayar satışlarını %95 güven düzeyinde(1,96) ve ±12 hata marjı ile tahmin etmek istemektedir. Geçmiş yıllarda yapılan araştırmalarda standart sapmanın 110 olduğu belirlenmiştir. Örnek hacmi ne kadar olmalıdır?

• Örn. : Epsilon firması Ocak ayı içinde ortalama bilgisayar satışlarını %95 güven düzeyinde(1,96) ve ±12 hata marjı ile tahmin etmek istemektedir. Geçmiş yıllarda yapılan araştırmalarda standart sapmanın 110 olduğu belirlenmiştir. Örnek hacmi ne kadar olmalıdır?
• n = (Z2 x S2) / E2
• = [(1.96)2x 1102] / 12 2= 323.17 > 323 ten fazla olmalı > 324 kişi
• Standart Hata (SE) : Ana kütle birimlerinin ana kütle ortalamasından ortalama olarak ne kadar saptıklarını gösterir.
• SE = S / √n

Örn. : McDonalds 500 kişiye yaptığı ankette 1 ayda aile başına hamburger tüketiminin 16 adet ve örneğe ait tahmini standart sapmanın 9.5 olduğunu bulmuştur. Standart hata=?

• Örn. : McDonalds 500 kişiye yaptığı ankette 1 ayda aile başına hamburger tüketiminin 16 adet ve örneğe ait tahmini standart sapmanın 9.5 olduğunu bulmuştur. Standart hata=?
• SE = S / √n
• = 9.5 / √500 = 0.424 hamburger
• Standart hata standart sapma azaldıkça veya örnek hacmi arttıkça azalır.

İstatistik uygulamaları 2 kategoride incelenir:

• İstatistik uygulamaları 2 kategoride incelenir:
• Betimleyici istatistik (Descriptivestatistics) : Belirli bir konu hakkındaki verinin sayısal gösterimle özetlenmesi.
• “3000 kişilik bir örnek kütle üzerinde yaptığımız anket sonucu, cevaplayıcıların %75’i bizim markamızı tercih etmede fiyatın en önemli faktör olduğunu belirtmiştir.”
• Çıkarımcı istatistik ( Inferential / samplingstatistics) : Bir örnek kütleye dayanarak daha büyük gruplar hakkında sayısal bilgiler çıkarımı.
• “Ürünümüzü kullananların %75’i bizim markamızı tercih etmede fiyatın en önemli faktör olduğunu düşünmektedir.”

1.Aritmetik Ortalama

• 1.Aritmetik Ortalama
• Örn.:İstanbul Aydın Üniversitesi Pazarlama Bölümü’nde okumakta olan 11 kişinin Pazarlama Araştırması notları aşağıdaki gibidir:
• 100 - 98 - 95 - 95 - 92 - 90 - 87 - 85 - 85 - 80 - 80
• Sınıfın aritmetik not ortalamasını hesaplayınız.
• Aritmetik Ortalama = Değerler toplamı / Değer sayısı
• = 100+98+95+95+92+90+87+85+85+80+80 / 11
• =89,72

2. Mod: Bir dağılımda en çok rastlanan/tekrarlanan değer.

• 2. Mod: Bir dağılımda en çok rastlanan/tekrarlanan değer.
• Örn.:Sınav Notları 100 - 98 - 95 - 95 - 92 - 90 - 87 >Mod = 95> En çok 95 alan var.
• Örn.:Ceket Bedeni 50 - 50 - 52 - 54 - 56 - 56 - 56 >Mod = 56> En çok 56 beden satılıyor.
• Örn.:Kardeş Sayısı 2 - 6 - 5- 1 - 3>Mod yok.

3. Medyan : Veriler büyüklüklerine göre dizildiğinde ortada kalan değer.

• 3. Medyan : Veriler büyüklüklerine göre dizildiğinde ortada kalan değer.
• 100 - 98 - 95 - 95 - 92 - 90 - 87 > Medyan = 95
• Dağılım ;
• bir boya firmasının müşterilerinin tercih ettikleri renklerin numaralarını ifade ediyorsa en popüler rengi belirlemek için MOD ,
• otel ya da uçak fiyatlarını ifade ediyorsa MEDYAN,
• öğrencilerin notlarını ifade ediyorsa (en çok alınan not yerine sınıf ortalaması önemli olup) ARİTMETİK ORTALAMA tercih edilir.

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

• DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
• Değişkenlik (Variability) / Dağılım ( Spread/Dispersion) : Değerlerin birbirinden ne kadar farklı olduklarının göstergesidir.
• Örn. :
• Dizi 1 : 5 5 5 5 5
• Dizi2 : 7 4 5 5 4
• Her iki dizide de mod ve meydan 5’tir ancak iki dizi arasında önemli farklılık vardır. Birinci dizi hiçbir değişkenliğe sahip değilken ikinci dizi birbirinden farklı değerlere sahiptir.
• Her bir değerin birbirinden farklılığı yerine ortalamadan farkına bakmak özellikle çok sayıda veri olması durumunda daha kolay ve anlamlıdır

3 temel değişkenlik ölçüsü;

• 3 temel değişkenlik ölçüsü;
• 1 - Değişim Aralığı : Dağılımdaki en büyük sayı ile en düşük sayı arasındaki fark.
• Örn. : Dizi 1’de değişkenlik yok, bütün değerler aynı, değişim aralığı sıfır.
• Dizi 2’de ise 7-4=3’tür.
• 2 - Standart Sapma : Değerlerin ortalama etrafında nasıl dalgalandığını gösterir.
• Standart sapma büyüdükçe grubun oldukça heterojen olduğu anlaşılır. Standart sapmanın sıfır olması durumunda o dağılımda bütün değerler birbirine eşit demektir.
• S = √∑ (X – X ort )2 / n
• 3 - Varyans : Standart sapmanın karesidir. Her zaman pozitif değer alır. Varyans arttıkça dağılımın o kadar büyük olduğu anlaşılır.

Korelasyon analizi

• Korelasyon analizi
• Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki yada daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. 
• Değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini gösteren katsayıya KORELASYON KATSAYISI denir.
• Değişkenler arasındaki ilişkinin fonksiyonel şeklini belirleyen denkleme ise REGRESYON DENKLEMİ denir.
• Neden durumundaki (kontrol edilebilen) değişkenlere BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN denir.
• Sonuç durumundaki (kontrol edilemeyen) değişkenlere BAĞIMLI DEĞİŞKEN denir.

Determinasyon Katsayısı

• Determinasyon Katsayısı
• Determinasyon katsayısı korelasyon katsayısının karesidir.
• R² ile gösterilir.

Regresyon Analizi

• Regresyon Analizi
• Değişkenler arasındaki ilişkinin incelendiği en yaygın ve en kullanışlı analiz yöntemlerinden biridir.
• Doğrusal RA , bir veya daha fazla bağımsız değişkene ilişkin bilgileri kullanarak, bir bağımlı değişkendeki değişimi belirli varsayımlar altında analiz eden bir yöntemdir.