SPSS ve Yapay Zeka Uygulamalı
Pazarlamada Araştırma Teknikleri
Nitel ve Nicel Veri Toplama ¦ Veri Tabanları ve Yapay Zeka İleri İstatistiksel Modelleme
5. Baskı,
Temmuz 2026
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
18x24
Sayfa Sayısı:
672
Kitabın Fiyatı:
1.250,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Diğer Baskılar
4. baskı
Ekim 2017
1.175,00₺
1.175,00₺ (%0)
4.
Ekim 2017
1.175,00₺
1.175,00₺ (%0)
Kitabın Açıklaması
Yüksek lisans ve doktora düzeyinde Pazarlama Araştırmaları derslerinde ana kaynak olarak okutulabilecek ve tamamen yenilenerek 5. baskısını yapan bu yapıtta, konuların anlatım dilinin; yalın, bilimsel terminolojiye sadık ve çağdaş dinamiklere uygun olmasına azami dikkat edilmiştir.
Kitabın bu yeni basımı, metodolojik derinliğini korurken, günümüzün en büyük teknolojik dönüşümü olan Yapay Zeka (AI) entegrasyonunu her aşamaya dahil etmiştir. Literatür taramasından veri toplamaya, anket tasarımından örnekleme süreçlerine kadar yapay zekanın stratejik kullanım yöntemleri ve istem (prompt) kalıpları esere ilave edilmiştir. Ayrıca, pazarlama araştırmalarında kritik öneme sahip lojistik regresyon, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), çok boyutlu ölçekleme ve tüketici tercihlerini analiz eden bitişme (conjoint) analizi gibi ileri düzey konular, yapay zekanın getirdiği yeni perspektiflerle zenginleştirilmiştir.
Pazarlama araştırmalarında kullanılan metrik ve metrik olmayan hipotez testleri, varyans analizleri (ANOVA/MANOVA), ilişkisel modeller ve çok değişkenli ileri istatistiksel analiz yöntemleri, teorik anlatımın yanı sıra doğrudan SPSS paket program uygulamalı ekler aracılığıyla adım adım aktarılmıştır. Kitap, lisansüstü düzeyde bir ders kitabı olarak yapılandırılmış olsa da, veri analitiği ve yapay zeka destekli araştırmalara ilgi duyan tüm profesyonellere ve araştırmacılara rehberlik edecek niteliktedir.
Kitabın Konu Başlıkları
Pazarlama Araştırmasına Giriş: Temel Kavramlar ve Değişen Çevre
Araştırma Süreci: Problemi Doğru Tanımlama ve Yol Haritası Oluşturma
Literatür Tarama: Bilgisayar ve Yapay Zeka ile Veri Tabanı Analizi
Veri Toplama Yöntemleri: Anketten Gözleme Nitel ve Nicel Teknikler
Örnekleme ve Örnek Hacmi: Doğru Kitleye Ulaşma Stratejileri
Saha Çalışmaları: Verileri Toplama, Kodlama ve Analize Hazırlama
Ölçme ve Dereceleme: Güvenilir Ölçekler Oluşturma Yöntemleri
Hipotez Testleri ve Ki–Kare: Varsayımları İstatistiki Olarak Doğrulama
Varyans Analizi (ANOVA): Gruplar Arasındaki Farklılıkları Karşılaştırma
Regresyon ve Korelasyon: Neden–Sonuç İlişkileri ve Gelecek Tahminleri
Çok Değişkenli Analizler: Faktör, Kümeleme ve Ayırma Analizleri
Algı Haritaları ve Tüketici Tercihleri: Çok Boyutlu Ölçekleme ve Bitişme Analizi
Kitapla İlgili Kategoriler
Kitabın İçindekileri
İçindekiler
Yazarın Önsözü
7
5. Basıma Önsöz
11
Şekiller Listesi
25
Tablolar Listesi
29
Birinci Bölüm
GİRİŞ
I. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ TANIMI, ÇEVRESİ, TARİHÇESİ VE TÜRLERİ
37
A. Pazarlama Araştırmasının Tanımı ve Kapsamı
37
B. Pazarlama Araştırmasının Makro ve Mikro Çevreyle İlişkisi
38
1. Pazarlama Araştırması ve Makro Çevre
38
2. Pazarlama Araştırması ve Mikro Çevre
39
3. Pazarlama Araştırması ve İşletme Yönetimi
42
C. Pazarlama Araştırması Türleri
45
1. Probleme Bakışlarına Göre Pazarlama Araştırması Türleri
45
2. Amaçlarına Göre Pazarlama Araştırması Tasarımı Türleri
45
D. Pazarlama Bilgi Sistemi ve Karar Destekleme Sistemi
48
1. Pazarlama Bilgi Sistemi
48
2. Karar Destekleme Sistemleri ve Bilgi Yönetimi
51
E. Pazarlama Araştırmalarını Kimler Yapar?
56
II. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARINDA YAPAY ZEKA KULLANIMI
57
A. İstem (Promt) Yazma Kalıp ve stratejileri
57
B. Muhakeme ve Performansı Artıran Teknikler
60
III. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI SÜRECİ VE HATÂLARI
60
A. Pazarlama Araştırmasının Süreci
60
B. Pazarlama Araştırmasında Problem Tanımlama
67
1. Gerekli Ön İşlemler
71
2. Problem Çevresinin İçeriği
72
3. Pazarlama Problemlerini Tanımlamada Hatâlar
74
4. Probleme Yaklaşımın Unsurları
75
C. Pazarlama Araştırması Hatâları
76
D. Araştırma Önerisi
79
BÖLÜM DİPNOTLARI
81
İkinci Bölüm
İKİNCİL KAYNAKLAR VE BİRİNCİL NİTEL KAYNAKLAR
I. YAPAY ZEKA VE ELEKTRONİK VERİ TABANLARI İLE LİTERATÜR TARAMASI
83
A. Bolean Mantığı
83
1. Bibliyometrik Analiz Özeti
86
2. Araştırma Boşlukları (Research Gaps)
87
3. Önerilen 5 Araştırma Sorusu
88
I. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ İKİNCİL KAYNAKLARI
89
A. Veri Kaynaklarının Karşılaştırılması
89
B. İkincil Kaynakların Türleri
91
1. Kurum İçi Kaynaklar
91
2. Kurum Dışı Kaynaklar
94
a. Yayınlanmış Kaynaklar
94
b. Bilgisayara Dayalı Veri Tabanı
96
C. İkincil Verilerin Üstünlükleri
103
D. İkincil Verilerin Sakıncaları
104
E. İkincil Verilerin Değerlendirilmesi
106
II. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ BİRİNCİL KAYNAKLAR
107
A. Nitel ve Nicel Kaynakların Karşılaştırılması
107
B. Nitel Araştırmaların Teorik Temelleri
111
1. Nitel Araştırmaları Kullanma Gerekçeleri
111
2. Felsefe ve Nitel Araştırmalar
113
3. Etnografik ve Eylemsel Araştırmalar
114
C. Nitel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı
117
D. Nitel Araştırma Türleri
125
1. Odak Grupları
125
2. Derin Görüşme
131
E. Gösterim (Projeksiyon) Yöntemleri
135
1. Gösterim (Projeksiyon) Türleri
135
2. Gösterim Yöntemlerinin Değerlendirmesi ve Geleceği
139
F. Nitel Yöntemler ve Teknolojik Gelişmeler
140
BÖLÜM DİPNOTLARI
141
Üçüncü Bölüm
BİRİNCİL NİCEL KAYNAKLAR
I. GÖZLEM VE YÖNTEMLERİ
143
A. Gözlem Yöntemlerinde Yapay Zeka Kullanımı
144
B. Gözlem Türlerinin Sınıflandırılması
144
C. Gözlem Yöntemleri
147
D. Gözlem Yöntemlerinin Üstünlükleri ve Sakıncaları
150
II. GÖZATIM (SURVEY) VE YÖNTEMLERİ
151
A. Gözatım Yöntemleri
152
B. Gözatım Yöntemlerinin Seçimini Etkileyen Faktörler
157
C. Gözatım Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak Değerlendirilmesi
160
BÖLÜM DİPNOTLARI
162
Dördüncü Bölüm
VERİ TOPLAMA ARAÇLARI
I. ANKET FORMUNUN DÜZENLENMESİ
163
A. Tanım ve Çerçeve
163
B. Anket Düzenleme Kriterleri, Amaçları ve Fonksiyonları
163
C. Anket Tasarımında Yapay Zeka Entegrasyonu ve Prompt Listesi
165
D. Anket Düzenleme Süreci
166
1. Amaçları Soruya Dönüştürme
167
2. Anket Yöntemini Belirleme
167
3. Soru İçeriklerinin Belirlenmesi
168
4. Soru Türlerinin Belirlenmesi
169
5. Soruların İfâdelendirilmesi
172
6. Soruların Sıralanışı
174
7. Anket Formunun Fiziksel Özelliklerine Dikkat Etme
176
8. Anket Formunun Denenmesi
176
E. Gözlem Formu
176
II. ÖLÇME VE DERECELEME
177
A. Tanım ve Kavram
177
B. Ölçme Düzeyleri
179
1. Metrik Olmayan (Kategorik) Düzeyler
179
2. Metrik Düzeyler
182
C. Dereceleme Teknikleri
184
1. Karşılaştırmalı Dereceleme
185
2. Karşılaştırmasız Dereceleme
191
D. Güvenirlik ve Geçerlilik
194
1. Güvenirlik
195
2. Genelleştirilebilirlik
201
3. Geçerlilik
201
BÖLÜM EKLERİ
203
EK 4–1 Güvenirlik Testinin SPSS Uygulaması
203
BÖLÜM DİPNOTLARI
208
Beşinci Bölüm
ÖRNEKLEME
I. ÖRNEKLEME KAVRAMI VE YÖNTEMLERİ
209
A. Örnekleme sürecinde yapay zeka kullanımı
209
A. Neden Örnekleme?
209
B. Örneklemenin Temel Kavramları
211
C. Örnekleme Süreci
212
1. Hedef Ana Kütlenin Tanımlanması
213
2. Veri Toplama Yönteminin Belirlenmesi
213
3. Örnekleme Çerçevesinin Seçimi
213
4. Örnekleme Tekniğinin Seçimi
214
5. Örnek Hacminin Belirlenmesi
215
6. Örnekleme Sürecinin Yerine Getirilmesi
216
D. Örnekleme ve Örnekleme Dışı Hatâlar
217
E. Örnekleme Yöntemlerinin Tasnifi
218
F. İhtimâlsiz Örnekleme Yöntemleri
219
1. Kolayca Örnekleme
219
2. Yargısal Örnekleme
220
3. Kota Örneklemesi
222
4. Kartopu Örneklemesi
223
G. İhtimâlli Örnekleme
224
1. Basit Tesadüfî Örnekleme
224
2. Sistematik Örnekleme
226
4. Küme Örneklemesi
233
5. Alan Örneklemesi
234
H. Alışveriş Merkezlerinde Örnekleme
238
II. ÖRNEK HACMİ SEÇİMİ
239
A. Örnek Hacmi Seçiminin Bazı Meseleleri
239
B. Örnek Seçiminde Kullanılan Bazı Kavramlar ve Simgeler
240
C. Örnekleme Dağılımları ve Özellikleri
241
1. Normal Dağılım
241
2. Standart Normal Dağılım
243
3. Ana Kütle Dağılımı
244
4. Örnek Dağılımı
244
5. Örnek Ortalamalarının Dağılımı
244
6. Ortalamanın Standart Hatâsı
247
7. Ortalamanın Standart Hatâsı ve Ana Kütle Standart Sapması
248
8. Ana Kütle ve Örnek Özellikleri
249
D. Basit Tesadüfi Örneklemede Aralık Tahmini
251
1. Ana Kütlenin Standart Sapması Biliniyorsa
252
2. Ana Kütlenin Standart Sapması Bilinmiyorsa
252
3. Güven Aralığının Oransal İfâdesi
254
E. Basit Tesadüfi Örneklemede Örnek Hacminin Tahmini
255
1. Ortalama Yoluyla Tahmin
255
2. Oranlar Yoluyla Tahmin
258
F. Katmanlı Örneklemede Ortalama ve Standart Sapma Hesaplamaları
259
G. Katmanlı Örneklemede Aralık Tahmini
263
H. Katmanlı Örneklemede Örnek Hacminin Tahmini
264
BÖLÜM DİPNOTLARI
266
Altıncı Bölüm
ALAN ÇALIŞMALARI VE VERİ HAZIRLAMA
I. ALAN ÇALIŞMALARI
267
A. Alan Çalışmasının Özellikleri
267
B. Alan Çalışmalarında Uygulama Süreci
267
1. Alan Çalışanlarının Seçimi
268
2. Alan Çalışanlarının Eğitimi
269
3. Alan Çalışanlarının Denetimi
270
4. Alan Çalışmalarının Geçerliliğinin Ölçülmesi
271
5. Alan Çalışanlarının Değerlendirilmesi
272
II. VERİ HAZIRLAMA TEKNİKLERİ
273
A. Masa Başı Veri Denetimi
273
1. Kodlama
274
2. Verilerin İstatistiksel Yönden Ayarlanması
276
B. Pazarlama Araştırmalarında Kullanılan İstatistiksel Analizlerin Sınıflandırılması
277
C. İstatistiksel Yöntemlerin Sınıflandırılması
279
D. Analiz Öncesi İstatistiksel İşlemler (Vasfî Analizler)
281
1. Sıklık (Frekans) Dağılımı
281
2. Merkezî Eğilim Ölçüleri
282
3. Değişkenlik Ölçüleri
284
4. Biçim Ölçüleri
285
E. Verilerin Grafiklerle Sunumu
286
1. Çizgi Grafiği
286
2. Çubuk Grafiği
287
3. Yuvarlak Grafik
289
BÖLÜM DİPNOTLARI
290
Yedinci Bölüm
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ KARE ANALİZİ
I. HİPOTEZ TESTLERİ
291
A. Hipotez Testlerinin Mantığı
291
B. Hipotez Testlerinde Yapay Zeka Kullanımı ve İstemler
291
C. Hipotez Testini Uygulama Süreci
292
D. Hipotez Testlerinin Türleri
297
1. Parametrik Testler
297
a. Tek Ana Kütle Ortalamasıyla ilgili Hipotez Testleri
297
b. İki Bağımsız Ana Kütle Ortalamasıyla ilgili Hipotez Testleri
300
c. Tek Ana Kütle Oran Testi
304
d. İki Bağımsız Ana Kütle Oran Testi
305
e. Bağımlı (Eşli) Örnekler Testi
307
2. Parametrik Olmayan Testler
309
a. Kolmogorov–Simirnov (K–S) Testi
309
b. Dizi (Runs) Testi
310
3. Çift Örnekli Testler
312
a. Bağımsız Değişkenli Testler
312
b. Eş (Paired) Değişkenli Testler
317
II. ÇAPRAZ TABLOLAR VE Kİ–KARE ANALİZİ
320
A. Çapraz Tablolar ve Yorumu
320
B. Ki–kare Analizi
323
1. Tek Değişkenli Ki–kare Analizi
323
2. İki Değişkenli Ki–kare Analizi
324
3. Fi Katsayısı
326
4. Ki–kare İlişki Katsayısı (Contingency Coefficient)
327
5. Kramer’in V Oranı (Cramer’s V)
328
BÖLÜM DİPNOTLARI
330
Sekizinci Bölüm
REGRESYON, KORELASYON ANALİZLERİ VE
YAPISAL EŞİTLİK MODELİ
I. REGRESYON ANALİZİ
331
A. Nedensellik İlişkisinin Mantığı
331
B. Regresyon Analizinde Yapay Zeka kullanımı
332
C. Basit Doğrusal Regresyon Analizi
333
1. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Aşamaları
334
2. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Formülasyonu
335
3. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Uygulanması
337
4. Basit Doğrusal Regresyon Analizinin Hatâ Terimlerinin Hesaplanması
339
5. Determinasyon Katsayısı ve Regresyon Modelinin Testi
341
6. Katsayılarla İlgili Testler
343
7. Aralık Tahmini
344
8. Model Dışı Katsayı Testi ve İkili Model Testi
346
D. Eğrisel Regresyon Analizi
348
1. Y = 0 + 1 lnXi Durumu
348
2. Durumu
350
3. Durumu
351
4. Durumu
352
5. Durumu
353
E. Çoklu Regresyon Analizi
356
1. Çoklu Regresyonun Mantığı ve Formülasyonu
356
2. Çoklu Regresyon Analizinin Uygulanması
358
3. Çoklu Regresyonda Değişken Sayısının Arttırılması
360
4. Kukla Değişken Kullanımı
362
5. Çoklu Eş Doğrusallık Problemi
365
6. Basamaklı (Stepwise) Regresyon
367
F. Lojistik Regresyon Analizi
368
1. Lojistik Regresyonun Mantığı ve Formülasyonu
368
2. Lojistik regresyonla ilgili bazı konular
369
3. Lojistik regresyonda belirlilik katsayısı
370
4. Lojistik regresyon uygulaması
370
G. Yapay Zeka Kullanılarak Regresyon Analizi Uygulama ve Yorumlanması
371
II. KORELASYON ANALİZİ
377
A. Korelasyon Analizinin İşleyişi, Formülasyonu ve Testleri
377
B. Korelasyon Analizinin Uygulanması
379
C. Çoklu Korelasyonun Uygulanması
381
D. Yapay Zeka ile Korelasyon Analizi Uygulama ve Yorumlanması
382
E. Kısmî Korelasyon
384
F. Parçalı (Part) Korelasyon
386
G. Sıralı (Biseriyal) Korelasyon
387
H. Oto Korelasyon
389
I. Spearman’nın Sıra Korelasyonu
392
III. YAPISAL EŞİTLİK MODELİ
395
A. Yapısal Eşitlik Modeli Tanımı, Kullanıldığı Yerler
395
B. Yapısal Eşitlik Modeli Geliştirme Stratejileri
397
C. Rota Diyagramı
398
D. Model Tahmini Ve Model Testi
399
E. Modelin İstatistiksel Uygunluğu
400
BÖLÜM EKLERİ
402
EK 8–1 Yapısal Eşitlik Modeli Uygulaması
402
BÖLÜM DİPNOTLARI
407
Dokuzuncu Bölüm
VARYANS VE KOVARYANS ANALİZLERİ
I. VARYANS ANALİZİ (ANOVA)
409
A. Varyans Analizinin Kapsamı ve Mantığı
409
B. Yapay Zeka Kullanarak Varyans Analizi Uygulaması
412
C. Tek Yönlü Varyans Analizi
413
1. Tek Yönlü Varyans Analizinin Formülasyonu
413
2. Tek Yönlü Varyans Analizinin Uygulanması
416
3. Varsayımların Geçerliliği
418
D. İki ya da Çok Yönlü Varyans Analizi
424
1. İki Ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin Formülasyonu
424
2. İki Ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin Uygulanması
426
E. Çokluvaryans Analizi (Manova)
428
1. Tek Faktörlü Çokluvaryans Analizi
428
2. İki Faktörlü Çokluvaryans Analizi
432
F. Yapay Zeka ile Varyans Analizi Uygulaması
436
II. KOVARYANS ANALİZİ
441
A. Kovaryansın İşleyişi ve Formülasyonu
441
B. Kovaryans Analizinin Uygulanışı
445
BÖLÜM EKLERİ
450
EK 9–1 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması
450
EK 9–2 Scheffe (Şefe)’nin SPSS’te Uygulanması
452
EK 9–3 İki ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin SPSS Uygulaması
455
EK 9–4 Tek Faktörlü Çoklu Varyans Analizinin SPSS Uygulaması
459
EK 9–5 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması
464
EK 9–6 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması
470
BÖLÜM DİPNOTLARI
473
Onuncu Bölüm
FAKTÖR VE KÜMELEME ANALİZLERİ
I. FAKTÖR ANALİZİ
475
A. Faktör Analizinin Tanımı, Amacı, Uygulandığı Alanlar
475
B. Yapay Zeka Aracılığıyla Faktör Analizi
477
C. Faktör Analizi Modeli
478
D. Faktör Analizinin Aşamaları
479
1. Değişkenlerin Standartlaştırılması
481
2. Korelasyon Matrisinin Oluşturulması
482
3. Faktör Modelinin Kurulması
483
4. Faktör Sayısının Belirlenmesi
485
5. Faktörlerin Dönüşümü (Rotasyonu)
486
6. Faktörlerin Adlandırılması
488
7. Faktör Skorları
489
E. Yapay Zeka ile Faktör Analizi Uygulama ve Yorumlaması
491
II. KÜMELEME ANALİZİ
495
A. Tanımı, Uygulandığı Alanlar ve Aşamaları
495
B. Kümeleme Analizi ve Yorumlanmasında Yapay Zeka Kullanımı
497
C. Benzerlik/Uzaklık Ölçümü
498
D. Kümeleme Sürecinin Seçimi
503
E. Hiyerarşik Kümeleme
505
1. Yığmacı Yöntemlerin Uygulanması
505
2. Küme Sayısının Belirlenmesi
518
F. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme
520
1. Tanımlama
520
2. K–Ortalamalar Yönteminin Uygulanması
521
3. Kümelere Ad Verilmesi
524
G. Yapay Zeka Kullanılarak Kümeleme Analizi ve Yorumlanması
525
BÖLÜM EKLERİ
527
EK 10–1 Verilerin Standartlaştırılması
527
EK 10–2 Faktör Analizi Uygulaması
529
EK 10–3 Hiyerarşik Kümeleme Analizinin Uygulaması
535
EK 10–4 Hiyerarşik Olmayan Kümeleme
539
BÖLÜM DİPNOTLAR
542
Onbirinci Bölüm
AYIRMA (DİSKRİMİNANT) VE SETLERARASI (KANONİK) KORELASYON ANALİZLERİ
I. AYIRMA ANALİZİ
543
A. Tanımı, Amacı ve Aşamaları
543
B. Yapay Zeka Aracılığıyla Ayırma Analizi
545
C. Ayırma Denkleminin (Fonksiyonunun) Formülasyonu
546
1. Tahmin Denklemi
546
2. Tahmin Denkleminin Hesaplama Yöntemi
548
D. Ayırma Analizinin Testleri ve Geçerliliği
549
1. Tahmin Denkleminin Testi
549
2. Tahmin Denkleminin Geçerliliği
550
3. Kesişim Noktasının (Cutting Score) Belirlenmesi
550
4. Sınıflandırma Matrisinin Yapılandırılması
552
E. İki Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması
552
1. Ayırma Denkleminin Doğrudan Yönteme Göre Tahmini
554
2. Sonuçların Geçerliliği
561
3. Ayırma Denkleminin Basamaklı (Stepwise) Yönteme Göre Tahmini
563
F. Üç Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması
566
1. Ayırma Denkleminin Doğrudan Yönteme Göre Tahmini
566
2. Sınıflandırma Sonuçlarının Geçerliliği
571
G. Yapay Zeka Aracılığıyla Ayırma Analizi Uygulaması ve Yorumlaması
572
II. SETLERARASI (CANONICAL) KORELASYON ANALİZİ
575
A. Kapsamı, Varsayımları ve Bazı Kavramları
575
B. Setlerarası Fonksiyonların Bulunması ve Çıktıları
576
C. Setlerarası Korelasyonun Uygulaması
578
BÖLÜM EKLERİ
585
EK 11–1 İki Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması
585
EK 11–2 Ayırma Analizinde İki Gruplu Basamaklı (Stepwise) Yöntemi
592
EK 11–3 Üç Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması
596
EK 11–4 Setlerarası Korelasyon Uygulaması
602
BÖLÜM DİPNOTLARI
608
Onikinci Bölüm
ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE BİTİŞME ANALİZLERİ
I. ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME
609
A. Tanımı, Türleri, Varsayımları, Kullanıldığı Alanlar ve Uygulama Süreci
609
B. Çok Boyutlu Ölçeklemenin Uygulanması
616
1. Klasik (Metrik) Çok Boyutlu Uygulama
616
2. Metrik Olmayan Uygulama
618
3. İdeal Nokta
621
4. Eksenlerin Adlandırılması
622
5. Çok Gözlemli Tercihli Verilerle Uygulama
623
6. Çok Gözlemli Farklı Ölçekli Verilerle Uygulama
624
II. BİTİŞME (CONJOINT) ANALİZİ
626
A. Tanımı, Kullanıldığı Alanlar ve Uygulama Süreci
626
1. Problemin Formülasyonu
628
2. Nesnelerin Yapılandırılması
628
3. Girdi Verilerinin Şekillendirilmesi
628
4. Bitişim Analizi Sürecinin Seçimi
629
5. Güvenirliğin ve Geçerliliğin Değerlendirilmesi
630
6. Bitişme Analizinin Varsayım ve Sınırlılıkları
630
B. Bitişme Analizinin Uygulanması
630
BÖLÜM EKLERİ
635
EK 12–1 Çok Boyutlu Ölçeklemenin Klasik Metrik Uygulaması
635
EK 12–2 Çok Gözlemli Tercihli Uygulama
639
EK 12–3 Bitişme Analizi Uygulaması
643
BÖLÜM DİPNOTLARI
647
EKLER
EK 1: Z Dağılımı Kritik Değerleri
651
EK 2: t Dağılımı Kritik Değerleri
652
EK 3: Kolmogorov–Simirnov Testinde Kritik Değerler
655
EK 4: ² Dağılımında Kritik ² Değerleri
656
EK 5: 0.05 Anlamlılık Düzeyinde Büyük U Değerlerine Ait Önemlilik Sınırları (n1 => n2)
657
EK 6: F Dağılımı
658
EK 7: Durbin–Watson d İstatistiği Tablosu (=0.05)
660
EK 8: Ortalamadan Z Değerine Kadar Standartlaştırılmış Normal Dağılım Altındaki Bölgeler
661
Kaynakça
663
Kavramlar Dizini
669
Kitabın Fiyatı:
1.250,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
Perakende Pazarlama Yönetimi
Orhan Çağlayan
Mobil Oyunlarda
Tuğçe Altuntaş
Sigorta Hizmetleri Pazarlaması
Mehmet Akif Çakırer
Yapay Zeka Ekseninde Pazarlama
Nilşah Cavdar Aksoy
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
Kaynakça Dosyası|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim