|
İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Yazarın Önsözü 7
5. Basıma Önsöz 11
Şekiller Listesi 25
Tablolar Listesi 29
Birinci Bölüm
GİRİŞ
I. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ TANIMI, ÇEVRESİ, TARİHÇESİ VE TÜRLERİ 37
A. Pazarlama Araştırmasının Tanımı ve Kapsamı 37
B. Pazarlama Araştırmasının Makro ve Mikro Çevreyle İlişkisi 38
1. Pazarlama Araştırması ve Makro Çevre 38
2. Pazarlama Araştırması ve Mikro Çevre 39
3. Pazarlama Araştırması ve İşletme Yönetimi 42
C. Pazarlama Araştırması Türleri 45
1. Probleme Bakışlarına Göre Pazarlama Araştırması Türleri 45
2. Amaçlarına Göre Pazarlama Araştırması Tasarımı Türleri 45
D. Pazarlama Bilgi Sistemi ve Karar Destekleme Sistemi 48
1. Pazarlama Bilgi Sistemi 48
2. Karar Destekleme Sistemleri ve Bilgi Yönetimi 51
E. Pazarlama Araştırmalarını Kimler Yapar? 56
II. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARINDA YAPAY ZEKA KULLANIMI 57
A. İstem (Promt) Yazma Kalıp ve stratejileri 57
B. Muhakeme ve Performansı Artıran Teknikler 60
III. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI SÜRECİ VE HATÂLARI 60
A. Pazarlama Araştırmasının Süreci 60
B. Pazarlama Araştırmasında Problem Tanımlama 67
1. Gerekli Ön İşlemler 71
2. Problem Çevresinin İçeriği 72
3. Pazarlama Problemlerini Tanımlamada Hatâlar 74
4. Probleme Yaklaşımın Unsurları 75
C. Pazarlama Araştırması Hatâları 76
D. Araştırma Önerisi 79
BÖLÜM DİPNOTLARI 81
İkinci Bölüm
İKİNCİL KAYNAKLAR VE BİRİNCİL NİTEL KAYNAKLAR
I. YAPAY ZEKA VE ELEKTRONİK VERİ TABANLARI İLE LİTERATÜR TARAMASI 83
A. Bolean Mantığı 83
1. Bibliyometrik Analiz Özeti 86
2. Araştırma Boşlukları (Research Gaps) 87
3. Önerilen 5 Araştırma Sorusu 88
I. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ İKİNCİL KAYNAKLARI 89
A. Veri Kaynaklarının Karşılaştırılması 89
B. İkincil Kaynakların Türleri 91
1. Kurum İçi Kaynaklar 91
2. Kurum Dışı Kaynaklar 94
a. Yayınlanmış Kaynaklar 94
b. Bilgisayara Dayalı Veri Tabanı 96
C. İkincil Verilerin Üstünlükleri 103
D. İkincil Verilerin Sakıncaları 104
E. İkincil Verilerin Değerlendirilmesi 106
II. PAZARLAMA ARAŞTIRMASININ BİRİNCİL KAYNAKLAR 107
A. Nitel ve Nicel Kaynakların Karşılaştırılması 107
B. Nitel Araştırmaların Teorik Temelleri 111
1. Nitel Araştırmaları Kullanma Gerekçeleri 111
2. Felsefe ve Nitel Araştırmalar 113
3. Etnografik ve Eylemsel Araştırmalar 114
C. Nitel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı 117
D. Nitel Araştırma Türleri 125
1. Odak Grupları 125
2. Derin Görüşme 131
E. Gösterim (Projeksiyon) Yöntemleri 135
1. Gösterim (Projeksiyon) Türleri 135
2. Gösterim Yöntemlerinin Değerlendirmesi ve Geleceği 139
F. Nitel Yöntemler ve Teknolojik Gelişmeler 140
BÖLÜM DİPNOTLARI 141
Üçüncü Bölüm
BİRİNCİL NİCEL KAYNAKLAR
I. GÖZLEM VE YÖNTEMLERİ 143
A. Gözlem Yöntemlerinde Yapay Zeka Kullanımı 144
B. Gözlem Türlerinin Sınıflandırılması 144
C. Gözlem Yöntemleri 147
D. Gözlem Yöntemlerinin Üstünlükleri ve Sakıncaları 150
II. GÖZATIM (SURVEY) VE YÖNTEMLERİ 151
A. Gözatım Yöntemleri 152
B. Gözatım Yöntemlerinin Seçimini Etkileyen Faktörler 157
C. Gözatım Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak Değerlendirilmesi 160
BÖLÜM DİPNOTLARI 162
Dördüncü Bölüm
VERİ TOPLAMA ARAÇLARI
I. ANKET FORMUNUN DÜZENLENMESİ 163
A. Tanım ve Çerçeve 163
B. Anket Düzenleme Kriterleri, Amaçları ve Fonksiyonları 163
C. Anket Tasarımında Yapay Zeka Entegrasyonu ve Prompt Listesi 165
D. Anket Düzenleme Süreci 166
1. Amaçları Soruya Dönüştürme 167
2. Anket Yöntemini Belirleme 167
3. Soru İçeriklerinin Belirlenmesi 168
4. Soru Türlerinin Belirlenmesi 169
5. Soruların İfâdelendirilmesi 172
6. Soruların Sıralanışı 174
7. Anket Formunun Fiziksel Özelliklerine Dikkat Etme 176
8. Anket Formunun Denenmesi 176
E. Gözlem Formu 176
II. ÖLÇME VE DERECELEME 177
A. Tanım ve Kavram 177
B. Ölçme Düzeyleri 179
1. Metrik Olmayan (Kategorik) Düzeyler 179
2. Metrik Düzeyler 182
C. Dereceleme Teknikleri 184
1. Karşılaştırmalı Dereceleme 185
2. Karşılaştırmasız Dereceleme 191
D. Güvenirlik ve Geçerlilik 194
1. Güvenirlik 195
2. Genelleştirilebilirlik 201
3. Geçerlilik 201
BÖLÜM EKLERİ 203
EK 4–1 Güvenirlik Testinin SPSS Uygulaması 203
BÖLÜM DİPNOTLARI 208
Beşinci Bölüm
ÖRNEKLEME
I. ÖRNEKLEME KAVRAMI VE YÖNTEMLERİ 209
A. Örnekleme sürecinde yapay zeka kullanımı 209
A. Neden Örnekleme? 209
B. Örneklemenin Temel Kavramları 211
C. Örnekleme Süreci 212
1. Hedef Ana Kütlenin Tanımlanması 213
2. Veri Toplama Yönteminin Belirlenmesi 213
3. Örnekleme Çerçevesinin Seçimi 213
4. Örnekleme Tekniğinin Seçimi 214
5. Örnek Hacminin Belirlenmesi 215
6. Örnekleme Sürecinin Yerine Getirilmesi 216
D. Örnekleme ve Örnekleme Dışı Hatâlar 217
E. Örnekleme Yöntemlerinin Tasnifi 218
F. İhtimâlsiz Örnekleme Yöntemleri 219
1. Kolayca Örnekleme 219
2. Yargısal Örnekleme 220
3. Kota Örneklemesi 222
4. Kartopu Örneklemesi 223
G. İhtimâlli Örnekleme 224
1. Basit Tesadüfî Örnekleme 224
2. Sistematik Örnekleme 226
4. Küme Örneklemesi 233
5. Alan Örneklemesi 234
H. Alışveriş Merkezlerinde Örnekleme 238
II. ÖRNEK HACMİ SEÇİMİ 239
A. Örnek Hacmi Seçiminin Bazı Meseleleri 239
B. Örnek Seçiminde Kullanılan Bazı Kavramlar ve Simgeler 240
C. Örnekleme Dağılımları ve Özellikleri 241
1. Normal Dağılım 241
2. Standart Normal Dağılım 243
3. Ana Kütle Dağılımı 244
4. Örnek Dağılımı 244
5. Örnek Ortalamalarının Dağılımı 244
6. Ortalamanın Standart Hatâsı 247
7. Ortalamanın Standart Hatâsı ve Ana Kütle Standart Sapması 248
8. Ana Kütle ve Örnek Özellikleri 249
D. Basit Tesadüfi Örneklemede Aralık Tahmini 251
1. Ana Kütlenin Standart Sapması Biliniyorsa 252
2. Ana Kütlenin Standart Sapması Bilinmiyorsa 252
3. Güven Aralığının Oransal İfâdesi 254
E. Basit Tesadüfi Örneklemede Örnek Hacminin Tahmini 255
1. Ortalama Yoluyla Tahmin 255
2. Oranlar Yoluyla Tahmin 258
F. Katmanlı Örneklemede Ortalama ve Standart Sapma Hesaplamaları 259
G. Katmanlı Örneklemede Aralık Tahmini 263
H. Katmanlı Örneklemede Örnek Hacminin Tahmini 264
BÖLÜM DİPNOTLARI 266
Altıncı Bölüm
ALAN ÇALIŞMALARI VE VERİ HAZIRLAMA
I. ALAN ÇALIŞMALARI 267
A. Alan Çalışmasının Özellikleri 267
B. Alan Çalışmalarında Uygulama Süreci 267
1. Alan Çalışanlarının Seçimi 268
2. Alan Çalışanlarının Eğitimi 269
3. Alan Çalışanlarının Denetimi 270
4. Alan Çalışmalarının Geçerliliğinin Ölçülmesi 271
5. Alan Çalışanlarının Değerlendirilmesi 272
II. VERİ HAZIRLAMA TEKNİKLERİ 273
A. Masa Başı Veri Denetimi 273
1. Kodlama 274
2. Verilerin İstatistiksel Yönden Ayarlanması 276
B. Pazarlama Araştırmalarında Kullanılan İstatistiksel Analizlerin Sınıflandırılması 277
C. İstatistiksel Yöntemlerin Sınıflandırılması 279
D. Analiz Öncesi İstatistiksel İşlemler (Vasfî Analizler) 281
1. Sıklık (Frekans) Dağılımı 281
2. Merkezî Eğilim Ölçüleri 282
3. Değişkenlik Ölçüleri 284
4. Biçim Ölçüleri 285
E. Verilerin Grafiklerle Sunumu 286
1. Çizgi Grafiği 286
2. Çubuk Grafiği 287
3. Yuvarlak Grafik 289
BÖLÜM DİPNOTLARI 290
Yedinci Bölüm
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ KARE ANALİZİ
I. HİPOTEZ TESTLERİ 291
A. Hipotez Testlerinin Mantığı 291
B. Hipotez Testlerinde Yapay Zeka Kullanımı ve İstemler 291
C. Hipotez Testini Uygulama Süreci 292
D. Hipotez Testlerinin Türleri 297
1. Parametrik Testler 297
a. Tek Ana Kütle Ortalamasıyla ilgili Hipotez Testleri 297
b. İki Bağımsız Ana Kütle Ortalamasıyla ilgili Hipotez Testleri 300
c. Tek Ana Kütle Oran Testi 304
d. İki Bağımsız Ana Kütle Oran Testi 305
e. Bağımlı (Eşli) Örnekler Testi 307
2. Parametrik Olmayan Testler 309
a. Kolmogorov–Simirnov (K–S) Testi 309
b. Dizi (Runs) Testi 310
3. Çift Örnekli Testler 312
a. Bağımsız Değişkenli Testler 312
b. Eş (Paired) Değişkenli Testler 317
II. ÇAPRAZ TABLOLAR VE Kİ–KARE ANALİZİ 320
A. Çapraz Tablolar ve Yorumu 320
B. Ki–kare Analizi 323
1. Tek Değişkenli Ki–kare Analizi 323
2. İki Değişkenli Ki–kare Analizi 324
3. Fi Katsayısı 326
4. Ki–kare İlişki Katsayısı (Contingency Coefficient) 327
5. Kramer’in V Oranı (Cramer’s V) 328
BÖLÜM DİPNOTLARI 330
Sekizinci Bölüm
REGRESYON, KORELASYON ANALİZLERİ VE
YAPISAL EŞİTLİK MODELİ
I. REGRESYON ANALİZİ 331
A. Nedensellik İlişkisinin Mantığı 331
B. Regresyon Analizinde Yapay Zeka kullanımı 332
C. Basit Doğrusal Regresyon Analizi 333
1. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Aşamaları 334
2. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Formülasyonu 335
3. Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Uygulanması 337
4. Basit Doğrusal Regresyon Analizinin Hatâ Terimlerinin Hesaplanması 339
5. Determinasyon Katsayısı ve Regresyon Modelinin Testi 341
6. Katsayılarla İlgili Testler 343
7. Aralık Tahmini 344
8. Model Dışı Katsayı Testi ve İkili Model Testi 346
D. Eğrisel Regresyon Analizi 348
1. Y = 0 + 1 lnXi Durumu 348
2. Durumu 350
3. Durumu 351
4. Durumu 352
5. Durumu 353
E. Çoklu Regresyon Analizi 356
1. Çoklu Regresyonun Mantığı ve Formülasyonu 356
2. Çoklu Regresyon Analizinin Uygulanması 358
3. Çoklu Regresyonda Değişken Sayısının Arttırılması 360
4. Kukla Değişken Kullanımı 362
5. Çoklu Eş Doğrusallık Problemi 365
6. Basamaklı (Stepwise) Regresyon 367
F. Lojistik Regresyon Analizi 368
1. Lojistik Regresyonun Mantığı ve Formülasyonu 368
2. Lojistik regresyonla ilgili bazı konular 369
3. Lojistik regresyonda belirlilik katsayısı 370
4. Lojistik regresyon uygulaması 370
G. Yapay Zeka Kullanılarak Regresyon Analizi Uygulama ve Yorumlanması 371
II. KORELASYON ANALİZİ 377
A. Korelasyon Analizinin İşleyişi, Formülasyonu ve Testleri 377
B. Korelasyon Analizinin Uygulanması 379
C. Çoklu Korelasyonun Uygulanması 381
D. Yapay Zeka ile Korelasyon Analizi Uygulama ve Yorumlanması 382
E. Kısmî Korelasyon 384
F. Parçalı (Part) Korelasyon 386
G. Sıralı (Biseriyal) Korelasyon 387
H. Oto Korelasyon 389
I. Spearman’nın Sıra Korelasyonu 392
III. YAPISAL EŞİTLİK MODELİ 395
A. Yapısal Eşitlik Modeli Tanımı, Kullanıldığı Yerler 395
B. Yapısal Eşitlik Modeli Geliştirme Stratejileri 397
C. Rota Diyagramı 398
D. Model Tahmini Ve Model Testi 399
E. Modelin İstatistiksel Uygunluğu 400
BÖLÜM EKLERİ 402
EK 8–1 Yapısal Eşitlik Modeli Uygulaması 402
BÖLÜM DİPNOTLARI 407
Dokuzuncu Bölüm
VARYANS VE KOVARYANS ANALİZLERİ
I. VARYANS ANALİZİ (ANOVA) 409
A. Varyans Analizinin Kapsamı ve Mantığı 409
B. Yapay Zeka Kullanarak Varyans Analizi Uygulaması 412
C. Tek Yönlü Varyans Analizi 413
1. Tek Yönlü Varyans Analizinin Formülasyonu 413
2. Tek Yönlü Varyans Analizinin Uygulanması 416
3. Varsayımların Geçerliliği 418
D. İki ya da Çok Yönlü Varyans Analizi 424
1. İki Ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin Formülasyonu 424
2. İki Ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin Uygulanması 426
E. Çokluvaryans Analizi (Manova) 428
1. Tek Faktörlü Çokluvaryans Analizi 428
2. İki Faktörlü Çokluvaryans Analizi 432
F. Yapay Zeka ile Varyans Analizi Uygulaması 436
II. KOVARYANS ANALİZİ 441
A. Kovaryansın İşleyişi ve Formülasyonu 441
B. Kovaryans Analizinin Uygulanışı 445
BÖLÜM EKLERİ 450
EK 9–1 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması 450
EK 9–2 Scheffe (Şefe)’nin SPSS’te Uygulanması 452
EK 9–3 İki ya da Çok Yönlü Varyans Analizinin SPSS Uygulaması 455
EK 9–4 Tek Faktörlü Çoklu Varyans Analizinin SPSS Uygulaması 459
EK 9–5 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması 464
EK 9–6 Varyans Analizinin SPSS Uygulaması 470
BÖLÜM DİPNOTLARI 473
Onuncu Bölüm
FAKTÖR VE KÜMELEME ANALİZLERİ
I. FAKTÖR ANALİZİ 475
A. Faktör Analizinin Tanımı, Amacı, Uygulandığı Alanlar 475
B. Yapay Zeka Aracılığıyla Faktör Analizi 477
C. Faktör Analizi Modeli 478
D. Faktör Analizinin Aşamaları 479
1. Değişkenlerin Standartlaştırılması 481
2. Korelasyon Matrisinin Oluşturulması 482
3. Faktör Modelinin Kurulması 483
4. Faktör Sayısının Belirlenmesi 485
5. Faktörlerin Dönüşümü (Rotasyonu) 486
6. Faktörlerin Adlandırılması 488
7. Faktör Skorları 489
E. Yapay Zeka ile Faktör Analizi Uygulama ve Yorumlaması 491
II. KÜMELEME ANALİZİ 495
A. Tanımı, Uygulandığı Alanlar ve Aşamaları 495
B. Kümeleme Analizi ve Yorumlanmasında Yapay Zeka Kullanımı 497
C. Benzerlik/Uzaklık Ölçümü 498
D. Kümeleme Sürecinin Seçimi 503
E. Hiyerarşik Kümeleme 505
1. Yığmacı Yöntemlerin Uygulanması 505
2. Küme Sayısının Belirlenmesi 518
F. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme 520
1. Tanımlama 520
2. K–Ortalamalar Yönteminin Uygulanması 521
3. Kümelere Ad Verilmesi 524
G. Yapay Zeka Kullanılarak Kümeleme Analizi ve Yorumlanması 525
BÖLÜM EKLERİ 527
EK 10–1 Verilerin Standartlaştırılması 527
EK 10–2 Faktör Analizi Uygulaması 529
EK 10–3 Hiyerarşik Kümeleme Analizinin Uygulaması 535
EK 10–4 Hiyerarşik Olmayan Kümeleme 539
BÖLÜM DİPNOTLAR 542
Onbirinci Bölüm
AYIRMA (DİSKRİMİNANT) VE SETLERARASI (KANONİK) KORELASYON ANALİZLERİ
I. AYIRMA ANALİZİ 543
A. Tanımı, Amacı ve Aşamaları 543
B. Yapay Zeka Aracılığıyla Ayırma Analizi 545
C. Ayırma Denkleminin (Fonksiyonunun) Formülasyonu 546
1. Tahmin Denklemi 546
2. Tahmin Denkleminin Hesaplama Yöntemi 548
D. Ayırma Analizinin Testleri ve Geçerliliği 549
1. Tahmin Denkleminin Testi 549
2. Tahmin Denkleminin Geçerliliği 550
3. Kesişim Noktasının (Cutting Score) Belirlenmesi 550
4. Sınıflandırma Matrisinin Yapılandırılması 552
E. İki Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması 552
1. Ayırma Denkleminin Doğrudan Yönteme Göre Tahmini 554
2. Sonuçların Geçerliliği 561
3. Ayırma Denkleminin Basamaklı (Stepwise) Yönteme Göre Tahmini 563
F. Üç Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması 566
1. Ayırma Denkleminin Doğrudan Yönteme Göre Tahmini 566
2. Sınıflandırma Sonuçlarının Geçerliliği 571
G. Yapay Zeka Aracılığıyla Ayırma Analizi Uygulaması ve Yorumlaması 572
II. SETLERARASI (CANONICAL) KORELASYON ANALİZİ 575
A. Kapsamı, Varsayımları ve Bazı Kavramları 575
B. Setlerarası Fonksiyonların Bulunması ve Çıktıları 576
C. Setlerarası Korelasyonun Uygulaması 578
BÖLÜM EKLERİ 585
EK 11–1 İki Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması 585
EK 11–2 Ayırma Analizinde İki Gruplu Basamaklı (Stepwise) Yöntemi 592
EK 11–3 Üç Gruplu Ayırma Analizi Uygulaması 596
EK 11–4 Setlerarası Korelasyon Uygulaması 602
BÖLÜM DİPNOTLARI 608
Onikinci Bölüm
ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE BİTİŞME ANALİZLERİ
I. ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME 609
A. Tanımı, Türleri, Varsayımları, Kullanıldığı Alanlar ve Uygulama Süreci 609
B. Çok Boyutlu Ölçeklemenin Uygulanması 616
1. Klasik (Metrik) Çok Boyutlu Uygulama 616
2. Metrik Olmayan Uygulama 618
3. İdeal Nokta 621
4. Eksenlerin Adlandırılması 622
5. Çok Gözlemli Tercihli Verilerle Uygulama 623
6. Çok Gözlemli Farklı Ölçekli Verilerle Uygulama 624
II. BİTİŞME (CONJOINT) ANALİZİ 626
A. Tanımı, Kullanıldığı Alanlar ve Uygulama Süreci 626
1. Problemin Formülasyonu 628
2. Nesnelerin Yapılandırılması 628
3. Girdi Verilerinin Şekillendirilmesi 628
4. Bitişim Analizi Sürecinin Seçimi 629
5. Güvenirliğin ve Geçerliliğin Değerlendirilmesi 630
6. Bitişme Analizinin Varsayım ve Sınırlılıkları 630
B. Bitişme Analizinin Uygulanması 630
BÖLÜM EKLERİ 635
EK 12–1 Çok Boyutlu Ölçeklemenin Klasik Metrik Uygulaması 635
EK 12–2 Çok Gözlemli Tercihli Uygulama 639
EK 12–3 Bitişme Analizi Uygulaması 643
BÖLÜM DİPNOTLARI 647
EKLER
EK 1: Z Dağılımı Kritik Değerleri 651
EK 2: t Dağılımı Kritik Değerleri 652
EK 3: Kolmogorov–Simirnov Testinde Kritik Değerler 655
EK 4: ² Dağılımında Kritik ² Değerleri 656
EK 5: 0.05 Anlamlılık Düzeyinde Büyük U Değerlerine Ait Önemlilik Sınırları (n1 => n2) 657
EK 6: F Dağılımı 658
EK 7: Durbin–Watson d İstatistiği Tablosu (=0.05) 660
EK 8: Ortalamadan Z Değerine Kadar Standartlaştırılmış Normal Dağılım Altındaki Bölgeler 661
Kaynakça 663
Kavramlar Dizini 669 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
