Tüketicilerin Pasta Satın Alma Tercihlerine Etki Eden Faktörlerin Belirlenmesi: Bir Ölçek Geliştirme Çalışması

Öz

Bu çalışma, tüketicilerin pasta satın alma tercihlerine etki eden faktörleri belirlemek ve bu faktörleri ölçmeye yönelik geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın temel problemi, pastacılık ürünlerinin tüketiminde etkili olan çevresel, kültürel ve algısal unsurların sistematik biçimde ölçülmesini sağlayacak bir değerlendirme aracının eksikliğidir. Bu kapsamda geliştirilen ölçek ile tüketicilerin satın alma davranışlarını yönlendiren başlıca unsurların belirlenmesi ve yapılandırılması hedeflenmiştir. Araştırma, nicel yöntem çerçevesinde ve kesitsel tarama modeliyle yürütülmüştür. Veri toplama aracı olarak iki bölümden oluşan bir anket formu kullanılmış; ilk bölümde demografik bilgiler, ikinci bölümde ise Likert tipi ifadelerle pasta tercihine etki eden faktörler ölçülmüştür. Örneklemi, Düzce’de yaşayan ve en az bir kez pasta tüketmiş 416 birey oluşturmuştur. Ölçek geliştirme süreci, açıklayıcı faktör analizi (AFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ile desteklenmiştir. AFA sonuçlarına göre ölçek üç faktörden oluşmaktadır: Mağaza Ortamı ve Erişilebilirlik, Kültürel ve Doğal Ürün Hassasiyeti, Görsel Sunum ve Fiyat Algısı. Bu üç faktör toplam varyansın %52,65’ini açıklamaktadır. DFA bulguları ise modelin veri ile iyi uyum gösterdiğini ortaya koymuştur (RMSEA=0,065; CFI=0,982; GFI=0,919). Ölçeğin geçerlilik ve güvenilirlik düzeyleri kabul edilebilir sınırlar içerisindedir. Bu çalışmanın özgün katkısı, Türkiye özelinde pastacılık ürünlerine yönelik tüketici tercihlerini bütüncül biçimde ele alan ve bu tercihleri ölçebilecek bir ölçek geliştirmesidir.

Anahtar Kelimeler

• tüketici davranışı
• pasta tercihi
• ölçek geliştirme
• faktör analizi
• satın alma

Etik Beyan

Anket soruları Düzce Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve Yayın Etik Kurulu tarafından 10.04.2025 tarihinde 2025/193 karar sayı numaralı toplantısında etik açıdan uygun bulunmuştur.

Determining the Factors Affecting Consumers' Cake Purchasing Preferences: A Scale Development Study

Öz

This study was conducted to identify the factors influencing consumers’ cake purchasing preferences and to develop a valid and reliable scale to measure these factors. The main research problem stems from the lack of a comprehensive measurement tool that can systematically assess the environmental, cultural, and perceptual elements affecting the consumption of pastry products. The developed scale aims to identify and structure the key factors guiding consumers' purchasing behaviors. The research was carried out within the framework of the quantitative method using a cross-sectional survey design. A two-part questionnaire was used as the data collection tool; the first part gathered demographic information, while the second part included Likert-type items measuring the factors affecting cake preferences. The study sample consisted of 416 individuals residing in Düzce who had consumed cake at least once. The scale development process was supported by exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). According to EFA results, the scale consists of three factors: Store Environment and Accessibility, Sensitivity to Cultural and Natural Products, and Visual Presentation and Price Perception. These three factors explain 52.65% of the total variance. CFA results indicated that the model fit the data well (RMSEA = 0.065; CFI = 0.982; GFI = 0.919). The validity and reliability levels of the scale are within acceptable limits. The originality of this study lies in its development of a comprehensive scale that evaluates cake purchasing preferences within the specific context of Türkiye.

Anahtar Kelimeler

• consumer behavior
• cake preference
• scale develpment
• factor analysis
• purchasig

Kaynakça

1. Albon, D. (2015). Nutritionally ‘empty’but full of meanings: The socio-cultural significance of birthday cakes in four early childhood settings. Journal of Early Childhood Research, 13(1), 79-92.
2. Aldaş, C. (2019). Galata ve Pera’nın sosyo-kültürel değişimi bağlamında Şark Aynalı Pasajı ve Markiz Pastanesi’nin iç mimari analizi, Yüksek Lisans Tezi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi.
3. Alsaied, M. A. (2024). Impact of internal and external factors on the purchasing behaviour of customers in the hotel industry context: Does 3d-printed food matter?. Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality, 27(1), 58-78.
4. Arıcı, S., & Bayram, Ü. (2021). Gastronomi turizmi ve ilişkili kavramlar. İçinde S. Şengül, A. Kurnaz (Edit.). Gastronomi Turizmi Kavramlar, İlkeler ve Uygulamalar (ss. 25-38). Detay Yayıncılık.
5. Arpacay, D. K., Kilic, O. H. T., & Baser, A. (2025). Development of the dentofacial appearance perception scale: Validity and reliability study. Medicine, 104(10), e41637.
6. Aschemann-Witzel, J., Varela, P., & Peschel, A. O. (2019). Consumers’ categorization of food ingredients: Do consumers perceive them as ‘clean label’producers expect? An exploration with projective mapping. Food quality and preference, 71, 117-128.
7. Aydemir, G S., & Kurnaz, A. (2023). Ağırlıklı olarak butik pasta hizmeti veren işletmelerin internet siteleri üzerine bir değerlendirme Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 11(1), 546-562.
8. Aydın, İ. N. (2013). Yeni pazarlama stratejileri bağlamında butik pastacılık örneği, Yüksek Lisans Tezi, Maltepe Üniversitesi.

9. Beybars, M. (2015). Ambalajın tüketici satın alma karar sürecine etkisi: Şampuan ambalajı üzerine bir uygulama, Mersin ili örneği, Yüksek Lisans Tezi, Toros Üniversitesi.
10. Bitner, M. J. (1992). Servicescapes: The impact of physical surroundings on customers and employees. Journal of Marketing, 56(2), 57-71.
11. Borsato, M. (2023). “Edible aesthetics”: blurring boundaries between pastry and art. Humanities, 12(5), 126.
12. Bostanci, R. (2017). Sosyal medya kullanımı ve müşteri memnuniyeti ilişkisi bir yiyecek içecek işletmesinde uygulama, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi.
13. Bozkurt, A. K. (2018). Planlanmış davranış teorisi kapsamında yerli Y kuşağının destinasyon tercihlerinde davranışsal niyetlerinin belirlenmesi (Antalya örneği), Doktora Tezi, Balıkesir Üniversitesi.
14. Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford publications.
15. Byrne, B. M. (2013). Structural equation modeling with Mplus: Basic concepts, applications, and programming. Routledge.
16. Comrey, A. L., & Lee, H. B. (2013). A first course in factor analysis. Psychology press.
17. Costello, A. B., & Osborne, J. (2005). Best practices in exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical assessment, research, and evaluation, 10(7),1-9.
18. Daylan, O. (2023). İstanbul hakkında seçilmiş yemek kültürü kitapları bibliyografyası, Moment Dergisi, 10(1), 227-251.
19. Demirarslan, G. (2022). Türkiye’deki coğrafi işaretli ürünlerin uluslararası ticaretteki potansiyeli, Doktora Tezi, Bartın Üniversitesi.
20. DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications. Sage publications.
21. Dragomir, N., & Bahaciu, G. V. (2022). Studies regarding market trends gluten-free organic products. Scientific Papers. Series D. Animal Science, 65(2), 378-284.
22. Dudarev, I., & Khveshchuk, O. (2024). Research on the habits, attitudes and motivations underlying craft food choice by consumers in Ukraine. Commodity Bulletin, 17(2), 32-45. doi: 10.62763/ef/2.2024.32
23. Eertmans, A., Baeyens, F., & Van Den Bergh, O. (2001). Food likes and their relative importance in human eating behavior: review and preliminary suggestions for health promotion. Health Education Research, 16(4), 443-456.
24. El-Abbadi, N. H., Taylor, S. F., Micha, R., & Blumberg, J. B. (2020). Nutrient profiling systems, front of pack labeling, and consumer behavior. Current Atherosclerosis Reports, 22, 1-10.
25. Ercik, C., İlhan, İ., & Keskin, S. N. (2023). Tüketici tercihlerinde renk ve görselliğin lezzet ve genel kabul edilebilirlik üzerindeki etkisi: El yapımı çikolata örneği. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 11(3), 2618-2638.
26. F. Hair Jr, J., Sarstedt, M., Hopkins, L., & G. Kuppelwieser, V. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) An emerging tool in business research. European business review, 26(2), 106-121.
27. Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage publications limited.
28. Floyd, F. J., & Widaman, K. F. (1995). Factor analysis in the development and refinement of clinical assessment instruments. Psychological assessment, 7(3), 286.
29. George, D., & Mallery, P. (2024). IBM SPSS statistics 29 step by step: A simple guide and reference. Routledge.
30. Ghadi, I., Alwi, N. H., Bakar, K. A., & Talib, O. (2012). Construct validity examination of critical thinking dispositions for undergraduate students in University Putra Malaysia. Higher Education Studies, 2(2), 138-145.
31. Ghvanidze, S., Velikova, N., Dodd, T. H., & Oldewage-Theron, W. (2016). Consumers' environmental and ethical consciousness and the use of the related food products information: The role of perceived consumer effectiveness. Appetite, 107, 311-322.
32. González-Tomás, L., & Costell, E. (2006). Relation between consumers’ perceptions of color and texture of dairy desserts and instrumental measurements using a generalized procrustes analysis. Journal of Dairy Science, 89(12), 4511-4519.
33. Grunert, K. G. (2005). Food quality and safety: consumer perception and demand. European Review of Agricultural Economics, 32(3), 369-391.
34. Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th. Edit.), Pearson.
35. Haji-Othman, Y., & Yusuff, M. S. S. (2022). Assessing reliability and validity of attitude construct using partial least squares structural equation modeling. Int J Acad Res Bus Soc Sci, 12(5), 378-385.
36. Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electron J Bus Res Methods, 6(1), 53–60.
37. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
38. Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36.
39. Karabaş, S., & Gürler, A. Z. (2012). Organik ürün tercihinde tüketici davranışları üzerine etkili faktörlerin logit regresyon analizi ile tahminlenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (10), 129-156.
40. Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford publications.
41. Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing management. Pearson Education.
42. Lomax, R. G. (2004). A beginner's guide to structural equation modeling. Psychology press.
43. Martínez-Monzó, J., García-Segovia, P., & Albors-Garrigos, J. (2013). Trends and innovations in bread, bakery, and pastry. Journal of Culinary Science & Technology, 11(1), 56-65.
44. Mertler, C. A., Vannatta, R. A., & LaVenia, K. N. (2021). Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation. Routledge.
45. Özay, İ. N., Aydın, B., Ay, M. & Teyin, G. (2022). Pasta tüketen bireylerin pasta tercihleri üzerine bir araştırma. Aydın Gastronomy, 6(2), 191-200.
46. Pala, K. (2023). Cumhuriyetle birlikte Anadolu mutfak kültüründe yaşanan değişim ve gelişimin değerlendirilmesi. İçinde M. Yıldırım (Edit.). Güncel Sosyal Bilimler Araştırmaları (ss.63-74), Duvar Yayınları.
47. Prescott, J. (2013). Taste matters: Why we like the foods we do. Reaktion Books.
48. Ristevska-Jovanovska, S., Serafimovska, I., & Bogoevska-Gavrilova, I. (2024, December). The impact of attitudes toward green advertising on brand image and consumer purchase intentions. İçinde Proceedings of the 5th International Conference" Economic and Business Trends Shaping the Future", (No. 003, pp. 23-27). Faculty of Economics-Skopje, Ss Cyril and Methodius University in Skopje.
49. Sağlam, K., & Gümüş, T. (2019). Yazılı, görsel ve sosyal medyada gıda ile ilgili bilgi kirliliğinin halkın gıda tercihi üzerine etkileri. Gıda, 44(1), 153-162.
50. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74.
51. Shepherd, R. (2005, January). Influences on food choice and dietary behavior. Forum Nutr, 57, 36-43.
52. Sevimli, Y., & Sönmezdağ, A. S. (2017). Özel gün tatlıları: Kültür turizmi açısından önemi. Uluslararası Kırsal Turizm ve Kalkınma Dergisi (IRTAD), 1(2), 18-28.
53. Sogari, G., Velez-Argumedo, C., Gómez, M. I., & Mora, C. (2018). College students and eating habits: A study using an ecological model for healthy behavior. Nutrients, 10(12), 1823.
54. Soóki, M., Májek, M., & Poláková, Z. (2024). Analyzing consumer behavior in bakery product markets: A journey through correspondence analysis and regression modeling. Inproforum, 17(1), 286-292.
55. Tarrega, A., Marcano, J., & Fiszman, S. (2017). Consumer perceptions of indulgence: A case study with cookies. Food Quality and Preference, 62, 80-89.
56. Taş, N., Çıkmaz, E., & Olcay, A. (2025). Gaziantep ilindeki ev hanımlarının butik pasta üretimine bakışı. Aydın Gastronomy, 9(1), 159-173.
57. Tavşancıl, E. (2014). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (5. Baskı). Nobel Akademik Yayıncılık.
58. Teyin, G. (2022). Pasta tüketen bireylerin pasta tercihleri üzerine bir araştırma. Aydın Gastronomy, 6(2), 191-200.
59. Tononi, F. (2023). Images in the age of social media: Capitalism, consumerism, and liberalism. İçinde S. Wróbel, K.Skonieczny (Edit.) Regimes of Capital in the Post-Digital Age (ss. 179-202). Routledge.
60. Tutar, H., Eryüzlü, H., Mutlu, H. T., & Nam, S. (2024). Bilimsel analiz teknikleri (Nicel, nitel, karma yöntem ve ekonometrik analiz teknikleri), Umuttepe Yayıncılık.
61. Wansink, B. (2016). Slim by design: Mindless eating solutions for everyday life. Hay House, Inc.