EVALUATION OF THE EFFECTS OF ORGANIZATIONAL IDENTIFICATION ON TEACHERS WITH CLUSTER ANALYSIS

Yıl 2017, Cilt: 5 Sayı: 5, 553 - 572, 01.07.2017

Ahmet Boyacı Gökben Bayramoğlu

Öz

Organizational identification is defined as psychological dependence of employees to their organizations. It is possible to say that the organizational identification has positive relationship with performance and organizational citizenship behavior and it has negative relationship with intention of quitting the job. The discovery of meaningful patterns by discovering data stored in databases that have beneficial potency is expressed in the concept of data mining. Data mining applications are widely used in most areas of the decision-making process. In this study, in order to determine the effects of organizational identification on teachers, a survey was applied to a group of teachers working in different schools in Çorum and the results were evaluated by clustering which is one of the basic operations of data mining. It has also been investigated whether the demographic characteristics of teachers, such as gender, duration of service, institution, age and educational status, affect the level of organizational identification. In the analysis, data mining software SPSS Clementine 12.0 was used and the results were interpreted

Anahtar Kelimeler

Organizational Identification, K-Means, Data Mining

ÖRGÜTSEL ÖZDEŞLEŞMENİN ÖĞRETMENLER ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN KÜMELEME ANALİZİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Örgütsel özdeşleşme, çalışanların örgütlerine olan psikolojik bağlılıklarıdır. Örgütsel özdeşleşmenin performans ve örgütsel vatandaşlık davranışıyla pozitif; işten ayrılma niyetiyle negatif ilişkili olduğunu söylemek mümkündür. Veri tabanlarında saklı tutulan, yararlı olma potansiyeline sahip verilerin keşfedilerek anlamlı örüntülerin ortaya çıkarılması, veri madenciliği kavramıyla ifade edilmektedir. Karar verme sürecine ihtiyaç duyulan çoğu alanda veri madenciliği uygulamaları yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, örgütsel özdeşleşmenin öğretmenler üzerindeki etkilerinin belirlenmesi amacıyla Çorum’da farklı okullarda görev yapan bir grup öğretmene konu ile ilgili anket uygulanmış ve elde edilen sonuçlar veri madenciliğinin temel işlemlerinden biri olan kümeleme ile değerlendirilmiştir. Ayrıca öğretmenlerin cinsiyet, hizmet süresi, çalışılan kurum, yaş ve eğitim durumu gibi demografik özelliklerinin örgütsel özdeşleşme düzeylerini etkileyip etkilemediği araştırılmıştır. Analizde veri madenciliği yazılımlarından SPSS Clementine 12.0 kullanılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır

Anahtar Kelimeler

Örgütsel Özdeşleşme, K-Ortalamalar, Veri Madenciliği

Kaynakça

• Gautam, Thaneswor, Van Dick, Rolf, Wagner, Ulrich, (2004) ‘’Organizational Identification and Organizational Commitment: Distinct Aspects of Two Related Concepts’’, Asian Journal of Social Psychology, 7(3), 301-315.
• Edwards, R. Martin, (2005), ‘’Organizational Identification: A Conceptual and Operational Review’’. International Journal of Management Reviews, 7(4) pp. 207-230.
• İşcan, Ömer, Faruk ve Karabey, Canan, Nur (2007), ‘’Örgüt İklimi ile Yeniliğe Destek Algısı Arasındaki İlişki’’ Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6, 180-193.
• Polat, Mustafa ve Meydan, Cem, Harun, (2010), “Örgütsel Özdeşleşmenin Sinizm ve İşten Ayrılma Niyeti İle İlişkisi Üzerine Bir Araştırma”, Savunma Bilimleri Dergisi, 1, 145-172.
• Han Jiawei and Kamber Micheline, (2006), Data mining: concepts and techniques, 2nd ed., Morgan Kaufmann, USA.
• Linoff, Gordon and Berry Michael, (2011), Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Relationship Management, 3rd.ed., Canada, Wiley.
• Emel, Gül, Gökay, Taşkın, Çağatan, (2005), ‘’Veri madenciliğinde karar ağaçları ve bir satış analizi uygulaması, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6, 221-239.
• Chien, Chen-Fu, Chen, Li-Fei, (2008), ‘’Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: a case study in high-technology industry’’, Expert Systems with Applications, 34, 280-290.
• Akpınar, Haldun, (2000), “Veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29, 1-22.
• Suner, Aslı ve Çelikoğlu, Can, Cengiz, (2010), ‘’Toplum tabanlı bir çalışmada çoklu uygunluk analizi ve kümeleme analizi ile sağlık kurumu seçimi’’, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25, 43-55.
• Atbaş, Azize, Celile, (2008), “Kümeleme Analizinde Küme Sayısının Belirlenmesi Üzerine Bir Çalışma”, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Çakmak, Zeki, Uzgören, Nevin, Keçek, Gülnur, (2005), “Kümeleme Analizi Teknikleri ile İllerin Kültürel Yapılarına Göre Sınıflandırılması ve Değişimlerinin İncelenmesi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 15-36.
• Çil, Fatih, (2010), “Banka Yatırım Fonu Müşteri Hareketlerinin Belirlenmesine Yönelik Bir Veri Madenciliği Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Özdamar, Kazım, (2004), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi II, 5. Baskı, Kaan Kitabevi, Eskişehir.
• Larose, Daniel, (2005), Discovering Knowledge in Data: An Introduction in Data Mining, 1st ed., Wiley, USA.
• Akbulut, Sinem, (2006), “Veri Madenciliği Teknikleri ile Bir Kozmetik Markanın Ayrılan Müşteri Analizi ve Müşteri Segmentasyonu”,Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Çalış, Aslı ve Baynal, Kasım, (2016), “Kümeleme Analizi ile Bankacılık Sektöründe Satış Stratejilerinin Belirlenmesi”, Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 13-41.
• Sökmen, Alptekin, Ekmekçioğlu, Emre, Burak, Çelik, Kamil, (2015), “Algılanan Örgütsel Destek, Örgütsel Özdeşleşme ve Yönetici Etik Davranışı İlişkisi: Araştırma Görevlilerine Yönelik Araştırma”. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(1), 125-144.