KOBİ'lerin Ortaklık Modelleri Algılamalarının Analizi: Karabük İli Örneği

Öz

Bu çalışmada, KOBİ'lerin ortaklık modelleri algılamalarının diskriminant analizi ile ayırmada KOBİ'lerin ortaklık modelleri arasında anlamlı bir fark olup olmadığını, bağımsız değişkenlerin sınıflama kararlarında anlamlı bir değişkene sahip olup olmadığını, bağımsız değişkenlerin ortaklık modellerini ayırma fonksiyonu ile ilişkileri, bağımsız değişkenlerin ortaklık modelleri ayırmada katkıları ve son olarak diskriminant analizi ve yapay sinir ağları arasında KOBİ'lerin ortaklık modelleri sınıflama gücü kıyaslama yapılarak açıklanmıştır. Araştırma Karabük ilinde 173 KOBİ ile anket yoluyla yapılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre KOBİ'lerin ortaklık modelleri arasında anlamlı bir fark olduğu belirlenmiştir. KOBİ'lerin müşteri talep ve beklentilerini yeterli oranda karşılaması ve iş birliklerin/ortaklıkların geliştirilmesi konusunda sağlanan kamu desteklerinin yeterli olması değişkenlerinin sınıflama kararlarında anlamlı olduğu gözlemlenmiştir. KOBİ'lerin ortaklık modelleri arasında ayırmada 4 ayırma fonksiyonu çıktığı için birinci, ikinci, üçüncü ve dördüncü fonksiyon için bağımsız değişkenlerin katkıları farklılıklar göstermiş olup ayırımda en fazla katkıyı birinci fonksiyon yapmıştır. Diskriminant analizi ve yapay sinir ağları arasında ortaklık modelleri sınıflama gücü kıyaslamasında diskriminant analizinin yapay sinir ağlarından daha kaliteli bir sınıflandırma yaptığı ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

• KOBİ,Diskriminant Analizi

Kaynakça

1. Akbulak, Y., Şagar, E., Tahtakılıç., K. (2005). Kobi Gerçeği ve Çözüm Yollarının Zorluğu Üzerine, Ekonomik Yorumlar Dergisi, sayı:492, s. 80-95.
2. Alpar, R. (2013). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara: Detay Yayıncılık.
3. Büyüköztürk, Ş, Şekercioğlu, G, Çokluk, Ö. (2014). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LİSREL Uygulamaları, Ankara: Pegem Akademi.
4. Can, A. (2014). SPSS ile Bilimsel Araştırma Sürecinde Nicel Veri Analizi, Ankara: Pegem Akademi.
5. Canıtez, M. ve Yeniçeri, T. (2007). İhracat Performansı Düşük Olan Kobiler ile Yüksek Olan Kobilerin Farklılıklarının Belirlemeye Yönelik Bir Pilot Araştırma, Erciyes Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, sayı: 29, s. 113-134.
6. Dinçer, F. (2007). Kobilerde İhracat ve Finansman Yöntemleri ve Kahramanmaraş'daki Kobiler Üzerine Bir Uygulama, Yüksek Lisans Projesi, Kahramanmaraş Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
7. Ekşi, H. İ. (2007). Finansal Krizlerin Kobiler Üzerine Etkileri ve Başarılı-Başarısız Kobilerin Kriz Dönemi Stratejileri, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
8. Hamzaçelebi , Ç. ve Kutay, F.(2004). Yapay Sinir Ağları ile Türkiye Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2010 Yılına Kadar Tahmini, Gazi Üniversitesi Müh. ve Mim. Fak. Dergisi, 19(3):227-233.

9. Kalaycı, Ş. (2013). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Teknikler, Ankara: Asil Yayın Dağıtım. Mucuk, İ. (1998). Modern İşletmecilik, İstanbul: Türkmen Yayınevi.
10. Ovacıllı, S. (2007). Kobilerin İş sağlığı ve Güvenliği Açısından Durumları, Kobileri İSG Konularında Yaklaşımları, Risk Algıları, ile Bilgi, Tutum ve Davranışlarının Tespiti ve İSG Yönetim Modelleri, İş sağlığı ve Güvenliği Uzmanlık Tezi, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı İş sağlığı ve Güvenliği Genel Müdürlüğü.
11. Öztürk, A. ve Türker, M., F. (2010). Devlet Ormanları İşletmesinin Gruplandırılmasında Çok Değişkenli İstatistiksel Analizlerin Kullanımı, Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 11(2):20-29.
12. Pektaş, A. O. (2013). SPSS ile Veri Madenciliği, İstanbul: Dikey eksen Yayıncılık. Sezgin, F. ve Özdamar, E., Ö. (2011). Kobilerin Üretim ve Finansman Potansiyellerine Yönelik Sınıflandırılmasında Yeni Bir Yaklaşım: Diskriminant Analizi, XI Üretim Araştırmaları Sempozyumu.
13. Tayyar, N. (2010). Müşteri Memnuniyeti, Tahmininde Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regrasyon ve Ayırma Analizinin Performanslarının Karşılaştırılması, Süleyman Demirel Üniversitesi, İ.İ.B.F Dergisi, 15(1): 339-355. Tolon, M. ve Tosunoğlu, N. G. (2008). Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regrasyon Analizi Karşılaştırılması, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 10(2): 247-259.
14. Yakut,E. ve Elmas, B. (2013). İşletmelerin Finansal Başarısızlığının Veri Madenciliği ve Diskriminant Analiz Modelleri ile Tahmin Edilmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 15(1): 261-280.