Analiz Yöntemi

Çalışmamızda BPİ, pazar odaklılık, marka odaklılık ve marka performansı kavramları arasındaki ilişkilerin açıklanması ve incelenmesi amacıyla Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ve Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılmaktadır. Söz konusu analiz yöntemlerini kısaca aşağıdaki gibi özetleyebiliriz.

3.3.5.1 Faktör Analizi (FA) Kavramı

Altunışık ve diğerlerine (2007) göre faktör analizinin temel amacı, karmaşık bir olgunun daha az sayıda değişken ile açıklanabilmesidir. Faktör analizi, çok sayıda değişkenle çalışmak yerine altında değişken olan genel değişkenin yani faktörün oluşturulması biçimidir. Genel değişkenin altında yer alabilecek ortak yeni değişkenler, bir genel değişkenin farklı ölçüm değerleri ise, çalışmayı kolaylaştırmak ve basitleştirmek için genel değişken değerleri oluşturulabilir. Faktör analizi “p” değişkenli bir olayda birbirleri ile ilişkili değişkenleri bir araya getirerek daha az sayıda ortak ilişkisiz değişken bulmayı amaçlar (Karacadağ, 2013).

3.3.5.2 Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA)

Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA) Altunışık ve diğerlerine göre AFA, gizil değişkenli yapıların yer aldığı araştırmalarda en çok başvurulan analiz yöntemlerinden biridir. Değişkenler arasındaki ilişkiye dair bir tahminin olmadığı durumlarda muhtemel ilişkilerin ortaya çıkarılmasını amaçlayan bir analiz tekniğidir (Sütütemiz, 2005: 241) Açıklayıcı faktör analizi (AFA), verilerin kovaryans ya da korelasyon matrisinden yararlanılarak birbirleri ile ilişkili “p” sayıda değişkenden daha az sayıda (k<p) ve birbirlerinden bağımsız yeni değişkenler (faktör) türetmek üzere yararlanılan bir tekniktir (Doğan ve Başokçu, 2010: 67).

3.3.5.3 Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA)

Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) teorik modelin veri üzerinde doğrulanması amacıyla kullanılmaktadır. Bu nedenle teorik temelleri sağlam olmayan modeller açıklayıcı faktör analizinden geçse de Doğrulayıcı Faktör analizinde ciddi sorun yaşarlar. Her bir faktör için uygulanan Doğrulayıcı Faktör Analizi, hangi gözlenen değişkenlerde hataların

108

oluştuğu ve yapılması gerekli değişiklikleri önererek, iyi uyum indekslerine sahip bir ölçüm modelinin geliştirilmesinde kullanılır (Şimşek, 2007).

3.3.5.4 Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) Kavramı

Yapısal eşitlik modelleri gözlenen değişkenler (observed variable) ve örtük değişkenler (latent variable) arasındaki nedensel ilişkilerin ve korelasyon ilişkilerinin bir arada bulunduğu modellerin test edilmesi için kullanılan istatistiksel bir teknik olup bağımlılık ilişkilerini tahmin etmek için, varyans, kovaryans analizleri, faktör analizi ve çoklu regresyon gibi analizlerin birleşmesiyle meydana gelen çok değişkenli bir yöntemdir. Yapısal eşitlik modellemesi özellikle psikoloji, pazarlama vb. bilimlerde değişkenler arasındaki ilişkilerin değerlendirilmesinde ve modellerin testinde yaygın olarak kullanılmaktadır (Tüfekçi ve Tüfekçi, 2006, akt. Dursun ve Kocagöz, 2010).

YEM etkileşimleri modelleyen, değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayılan, bağımsız değişkenler arası korelasyona izin veren, ölçüm hatalarını modele dahil edilerek gizil değişkenler arasındaki etkilerin hesaplanmasında ölçüm hataları en aza indirildiği, her biri birden fazla gözlenen değişkenle ölçülen çoklu gizil değişkenler arası ilişkileri ortaya koyan bir istatistiksel tekniktir (Sütütemiz, 2005; Sümer, 2000).

Byrme’ye göre (2010) Yapısal Eşitlik Modellemesi, bazı olgular ile ilgili yapısal bir teorinin analizi için doğrulayıcı yaklaşıma sahip bir istatistik yöntemidir. Farklı türdeki modelleri ve gözlenen değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılan ve basit anlamda regresyon, korelasyon analizlerinden yararlanan bir uygulamadır (Byrne, 2010).

Özellikle karmaşık modellerin testinde başarılı olduğu, birçok analizi bir defada yaptığı, incelenen modeldeki ilişkiler ağına yönelik varsa yeni düzenlemeler tavsiye etmesi, aracılık ve düzenleyicilik (moderasyon) etkilerini incelemeyi kolaylaştırması, ölçüm hatalarını hesaba katıyor olması gibi nedenlerle yapısal eşitlik modellemesi yöntemi, birçok teorinin test edilmesinde ve yeni modellerin geliştirilmesi sürecinde yaygın olarak kullanılmakta olan bir yöntemdir (Dursun ve Kocagöz, 2010).

109

Yapısal eşitlik modellerinin bilimsel çalışmalarda çokça kullanılıyor olmasının temel nedeni, verilen bir modeldeki gözlenen değişkenlere (hem bağımlı hem bağımsız) ilişkin ölçüm hatalarını açıkça hesaba katan bir yöntem olmasından kaynaklanmaktadır. Yapısal eşitlik modellerinin aksine geleneksel regresyon analizinde açıklayıcı değişkenlerdeki olası ölçüm hataları göz ardı edilmektedir. Bu nedenle de regresyon analizi sonuçları yanlış ve yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir (Bayram, 2010).

Yapısal Eşitlik Modellemesi model tanımlama, belirleme, tahmin, modelinin eldeki veri ile uyumunu sınama, modifikasyonlar yaparak modelin yeniden tanımlanması şeklinde 5 aşamalı bir süreçtir. Model Tanımlama (spesifikasyonu) teorik bir temele dayalı olarak modelin tanımlanmasıdır. Belirlenme (identification), teorik modelde tahmin edilecek parametreler için benzersiz bir tekniğin bir bulunup bulunmadığının belirlenmesidir. Tahmin, ölçek ve dağılıma göre kullanılabilecek uygun tahmin tekniği kullanılarak modelin tahmin edilmesidir. Uyumun Sınanması, modelin eldeki veriyle uyumunu sınanmasıdır (Sütütemiz, 2005: 243)

YEM birden fazla aracı ve sonuç değişkeni içeren karmaşık ilişkilere sahip modelleri geleneksel yöntemlere göre daha hassas bulgularla analiz etme özelliğine sahip olması nedeniyle tercih edilmiştir. Yapısal eşitlik modellemesi, ikinci nesil veri analiz tekniği olarak (Bagozzi ve Fornell, 1982), regresyon gibi birinci nesil istatistiksel tekniklere kıyasla, birçok bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesi ile karmaşık bir araştırma problemini tek bir süreçte, sistematik ve kapsamlı bir şekilde ele almayı sağlamaktadır (akt.; Karacadağ, 2013).

YEM, faktör analizi ve regresyon analizinin birlikte kullanıldığı, birden fazla regresyon analizini bir arada yapan, daha karmaşık ilişkilerin ortaya çıktığı durumlarda da kullanışlı olan bir metottur. Gizil değişkenler tarafından temsil edilen teorik yapılarda, ölçülen (gözlenen) ve gizil değişkenler arasındaki ilişkileri sınamada kullanılan kapsamlı bir istatistiksel yaklaşımdır (Hoyle, 1995:1; akt: Karacadağ, 2013).

3.3.5.5 Yapısal Eşitlik Modellemesi Yönteminin Özellikleri

Örtük değişkenler bu yöntemin en önemli kavramlarından biridir. Pazarlamada, müşteri memnuniyeti, kalite algılanışı, tutumlar gibi kavramlar örtük değişkenlere örnek olarak

110

verilebilir. Bu değişkenler gözlenmediği için doğrudan ölçülemezler. Bu yüzden, araştırmacı, örtük değişkeni işlemsel olarak tanımlamak için, örtük değişkeni gözlenebilir değişkenlerle ilişkilendirir (Yılmaz, 2009).

Yöntemin temel özelliği, tamamen teoriye dayalı olmasıdır ve örtük değişkenler seti arasında bir nedensellik yapısının var olduğunu kabul etmesidir (Yılmaz, 2009). Yapısal eşitlik modellemesinin uygulanmasındaki en kritik konu, oluşturulan modelin oldukça sağlam bir teorik alt yapıya sahip olması durumudur.

Verilerin modeli destekleyip desteklemediğini değerlendirmek amacıyla yapısal eşitlik modellemesi literatüründe kullanılan en yaygın yöntem, iki aşamalı yöntemdir. Analizlerde birinci aşama olarak önce ölçme modeli test edilerek (Huchting ve diğerleri, 2008) modelde yer alan yapılara ait ölçümlerin ilgili yapıları doğru ölçüp ölçmediğine bakılır, ikinci aşamada ise yapısal modeller incelenir. Araştırmacının elinde doğru bir ölçüm yoksa yapıları ölçtüğünü varsaydığı ifadeler söz konusu yapıyı yeterince ölçmüyorsa, yapısal modeli analiz etmenin bir anlamı olmayacaktır.

Yapısal eşitlik modellemesi yönteminde genellikle aşağıda belirtilen işlemler takip edilmektedir (Dursun ve Kocagöz, 2010):

(1) Yapısal modelin kurulması ve modelde yer alan değişkenler arasındaki ilişkilerin tespit edilmesi, ölçme modelinin test edilmesi,

(2) Yol diyagramının elde edilmesi, ilişkilere ait yol katsayılarının (regresyon katsayılarına benzer) tespit edilmesi,

(3) Modele ait uyum iyiliği istatistiklerinin incelenmesi: Ki-kare/Serbestlik Derecesi, GFI, AGFI, CFI, RMSEA, RMR ve Standardize SRMR sıklıkla kullanılan uyum istatistiklerinden bazılarıdır,

111