Mersin İli Erdemli İlçesindeki Tüketicilerin Tropik Meyve Tercihini Etkileyen Faktörlerin Analizi

Year 2017, Volume: 4 Issue: 4, 409 - 415, 26.10.2017

Rüveyda Kızıloğlu

Abstract

Araştırmanın amacı
Mersin-Erdemli ilçesindeki tüketicilerin Tropik meyve tercihlerini belirlenmek
ve tüketimi etkileyen sosyo-ekonomik faktörlerin analiz etmektir. Oransal
örnekleme yöntemi ile 271 tüketici ile görüşülmüştür. Bu araştırmanın amacı,
tüketicilerin tropik meyve satın alırkenki tutum ve davranışlarını belirleyen bazı
faktörlerin belirlenmesi ve ortaya konulmasıdır. İlkin tropik meyve satın
alımındaki bireylerin tutum, davranış ve bilgilerini ölçmek için 14 değişkeni
5’li likert ölçeği yardımı ile analiz edilmiş ve faktör analizi yardımı ile 4
faktör altında toplanmıştır. Sonra, tüketicilerin tropik meyve tüketim
tercihlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesinde Binary Logit modeli
kullanılmıştır ve Binary Logit analizinin sonuçlarına göre; tropik meyve
tüketimini etkileyen faktörler bireylerin gelirleri, ürünün işlenmişliği,
ürünün çekiciliği ve ürünün paketli oluşu olduğu belirlenmiştir.

Keywords

Tropik meyve, tüketicilerin tüketimi, binary logit modeli, etkileyen faktörler

Analysis of Factor Affecting Tropical Fruit Consumption Preferences of Consumer: A Case Study Mersin Province of Erdemli District

Abstract

The aim of the research
was to analyze preferences of consumers in Mersin-Erdemli district on tropical
fruit consumption and to determine socio-economic factors affecting their
consumption. Data were obtained from 271 consumers through questionnaire method
proportıonal sampling.
The purpose of the study is to determine the consumption of tropical
fruits by consumers.  First, Consumers'
purchasing behavior in tropic fruit consumption was divided into groups by
factor analysis. Last, Binary Logit model was used to analyze the factors
affecting the tropical fruit consumption of the consumers and result of binary
logit show that income of the consumer processed product, attractiveness
product and packaged product were variables likely to affect the level of
consciousness.

Keywords

Tropical fruits, consumer consumption, binary logit model, influencing factors

References

• Adıgüzel, F., Kızılaslan, N. 2015. Analysis of Factors Affecting Tropical Fruit Consumption Preferences of Consumers in Kucukcekmece District in Istanbul. Turkish Journal of Agricultural and Natural Science, 2(1).
• Akgul, A., Cevik, O. 2005. Statistical Analysis Techniques. Emek Offset Ltd. Sti. 2nd Edition. P. 428. Ankara.
• Akkuş, Z., Çelik, M.Y. 2004. Lojistik regresyon ve diskriminant analizi yöntemlerinde önemli ölçütler. VII. Ulusal Biyoistatistik Kongresinde sunulan bildiri. Mersin Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Mersin (Eylül-Ekim).
• Amemiya, T. 1983. Advanced Econometrics. Cambridge. MA. Harvard University.
• Armağan, G., Akbay, C. 2007. An econometric analysis of urban households' animal products consumption in Turkey. Applied Economics. 1-8.
• Berenson, M.L., Levine, D.M. 1996. Basic Business statistics concepts and appli-cations. Sixth ed. p. 837. Prenticehall international. New York.
• Cankurt, M., Miran, B., Şahin, A. 2010. Determining of the effective factors on cattle meat preferences: The Case of Izmir. Hayvansal Üretim 51: 16-22.
• Chen, S.N., Tan, Y.W., Morshed, M. 2012. China’s Potential Market of Tropical Fruits and Its Influencing Factors an Empirical Research Based on Survey Data of Guangdong Province, China. Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 2(1): 35-46.
• Da Silva, L.M.R., De Figueiredo, E.A.T., Ricardo, N.M.P.S., Vieira, I.G.P., De Figueiredo, R.W., Brasil. I.M., Gomes, C.L. 2014. Quantification of bioactive compounds in pulps and by-products of tropical fruits from Brazil. Food chemistry, 143: 398-404.
• Dölekoğlu, C., Yurdakul, O. 2004. Determination of affecting factors and nutrition level by logit analysis in the household of Adana province. Akdeniz İİBF Dergisi, 8: 62-86.
• Field A. 2000. Discovering Statistics Using SPSS for Windows. London: SAGE Publication.
• Gempesaw, I.I.C.M., Bacon, J.R., Wessells, C.R., Manalo, A. 1995. Consumer per-ceptions of aquaculture products. American Journal of Agricultural Economics. 77: 1306-1312.
• Greene, W.H. 2011. Econometric Analysis. Seventh Edition. Prentice Hall. ISBN-10: 0131395386. New Jersey. Grimm, L.G. Yarnold PR. 1995. Reading and understanding multivariate statistics. Washington D.C.: American Psychological Association.
• Gujarati, N,D. 2001. Essential of Econometrics, Mc Graw Hill, New York. (Trans-late: Senesen, U., Senesen, G.G.), Literatür Publication No:33, İstanbul.
• Hatırlı, S.A., Demircan, V., Aktaş, A.R. 2004. An Analysis of Households’ Fish Consumption in Isparta Province. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 9: 245-256.
• Kalaycı, Ş. 2010. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. BRC Matbaacılık, Ankara.
• Karpati, L., Szakal, Z. 2009. Marketing Characteristics of Tokaj Wine Specialities Based on Factor and Cluster Analyses. Applied Studies in Agribusiness and Commerce – APSTRACT Agroinform Publishing House, Budapest. p: 93-102.
• Kızıloğlu, R., Kızılaslan, H., Gökçe, C. 2013. Study Related to Informations, Consepts and Attitudes of The Students of Agricultural Faculty in Gaziosmanpasa University About the Green Food Products. Gaziosmanpaşa Journal of Scientific Research ISSN: 2146-8168; Sayı: 6, Sayfa: 19-30.
• Kızıloğlu, R., Kızılaslan, H. 2013. A Tobit Analysis of Factors Affecting Mineral Water Demand: The Case of Beypazarı District. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 30(2): 80-85.
• Kızıloğlu, R., Kızılaslan, N., Ünal, T. 2015. A Study on Determining Attitudes and Behaviors of Individuals towards Local Products in Manisa Province: The Case of Mesir Paste, International Journal of Social Sciences and Education Research, 1(2): 727-742.
• Kurtuluş, K. 2004. Pazarlama Araştırmaları (Genişletilmiş 7. Baskı). Literatür Yayınları, Yayın No: 114, s: 397-418, İstanbul.
• Leech, N.L. Barrett, K.C., Morgan, G.A. 2005. SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation (2nd ed). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Ness, M. 2000. Multivariate Techniques in Marketing Research. Curso de Especializacion Postuniversitaria en Marketing Agroalimentario, CHIEAM, Spain.
• Newbold, P. 1995. Statistics for Business and Economics. New Jersey: Prentice Hall.
• Pazarlıoğlu, M.V., Miran, B., Ucdoğruk, S., Akbay, C. 2007. Using econometric modelling to predict demand for fluid and farm milk: A case study from Turkey. Food Quality and Preference. 18: 416-424.
• Poulsen, J., French, A. 2008. Discriminant function analysis. http://userwww.sfsu. edu/~efc/classes /biol710/discrim/ discrim.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
• Tabachnick, B.G., Fidell, L.S. 1996. Using multivariate statistics (3rd ed.). New York, USA: HarperCollins College Publishers.
• Tatlıdil, H. 1996. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Cem Web Ofset. Ankara.
• Tekin, V.N. 2007. SPSS Uygulamalı Bilimsel Pazarlama Araştırmaları. Seçkin Yayıncılık, Ankara.
• Tohil, B.C. 2004. Dietary Intake of Fruit and Vegetables and Management of Body Weight. Background Paper for the Joint FAO/WHO Workshop on Fruit and Vegetables for Health, Kobe, Japan.
• Yılmaz, V. 2009. Türkiye Akarsuları Su Kalitesi Parametrelerinin Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleriyle İncelenmesi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği ABD, (Yüksek Lisans Tezi).