@article{article_369498, title={Yapay Sinir Ağı ve Lojistik Regresyon Modeli Kullanılarak Market Markalı Gıda Ürünleri Tüketimini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: İzmir İli Örneği}, journal={Tarım Ekonomisi Dergisi}, volume={23}, pages={311–322}, year={2017}, DOI={10.24181/tarekoder.369498}, author={Sapmaz, Kadriye and Yercan, Murat}, keywords={Private Label,Logistic Regression,Artificial Neural Network,Consumer Behavior}, abstract={<p> <span style="font-size: 0.9em;">Bu çalışmada, İzmir İli’nde yaşayan tüketiciler için market markalı gıda ürünü tüketimini etkileyen faktörleri bir  </span> <span style="font-size: 0.9em;">model yardımı ile belirlemenin yanında model tahmininde kullanılan alternatif iki yöntemin uygulaması ve  </span> <span style="font-size: 0.9em;">karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmanın ana materyalini oluşturan birincil veriler, İzmir İli merkez ilçelerde  </span> <span style="font-size: 0.9em;">yaşayan 650 tüketici ile yapılan anket çalışması sonucunda elde edilmiştir. Çalışmada tüketicilerin market  </span> <span style="font-size: 0.9em;">markalı gıda ürünü tüketimlerini etkileyebileceği düşünülen; market alışverişi davranışları, gıda alışverişinde  </span> <span style="font-size: 0.9em;">önem verilen unsurlar, ambalaj ve fiyat okuma alışkanlığı, gıda alışverişi özellikleri, sosyal özellikler, konuk  </span> <span style="font-size: 0.9em;">ağırlama sıklığı ve demografik özellikler olmak üzere yedi ana başlık altında yirmi beş bağımsız değişken  </span> <span style="font-size: 0.9em;">incelenmiştir. Modeldeki bağımlı değişken, “tüketicilerin market markalı gıda ürünü tüketmesi ya da  </span> <span style="font-size: 0.9em;">tüketmemesidir. Bağımlı değişkenin iki sınıflı bir değişken olması nedeni ile çalışmada lojistik regresyon ve  </span> <span style="font-size: 0.9em;">onun alternatifi olan yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntemin de sonuçlarına göre,  </span> <span style="font-size: 0.9em;">araştırmaya katılan tüketicilerin market markalı gıda ürünlerini tüketmesinde en etkili değişken gelir değişkeni  </span> <span style="font-size: 0.9em;">olur iken, alışveriş sıklığı, alışveriş sırasındaki davranış faktörleri etkili diğer değişkenler olarak gözlenmiştir.  </span> <span style="font-size: 0.9em;">Çalışmada kullanılan alternatif iki yöntemin uygulama sonuçları değerlendirildiğinde, yapay sinir ağı yöntemi  </span> <span style="font-size: 0.9em;">kullanılarak elde edilen modelin tahmin etme gücü (%77.23) lojistik regresyon yöntemi ile elde edilen  </span> <span style="font-size: 0.9em;">modelden (%76.15) daha yüksektir.  </span> </p>}, number={2}, publisher={Turkish Agricultural Economics Association}