Verilerin Analizi 78

Bu araştırmada verilerin analizi için kullanılan yöntemlerden birisi yapısal eşitlik modellemesidir. Bu sebeple, yapısal eşitlik modellemesine ilişkin bilgiler bu bölümde verilecektir.

Yapısal eşitlik modellemesi çalışmalarının en temel özelliklerinden birisi tama- men teoriye dayalı olmalarıdır. Verilerin toplanmasından önce teorik yapının oluşturul- ması gerekmektedir. Yapısal eşitlik modellemesinin temel amacı önceden belirlenen ilişki örüntülerinin veriler tarafından doğrulanıp doğrulanmadığının ortaya konulması- dır. Yapısal eşitlik modelleri, “ölçme modelleri tarafından doğrulanan yapılar arasındaki ilişkilerin araştırıldığı” durumları açıklamaktadır. Buradaki temel, örtük değişkenlerin arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin açıklanmasıdır(Şimşek, 2007:1).

Yapısal eşitlik modellerinin kullanılmasının temel nedeni, bir modelde yer alan gözlenen değişkenlere ilişkin ölçüm hatalarının açıkça hesaba katan bir yöntem olma- sından kaynaklanmaktadır. Geleneksel regresyon analizinde, açıklayıcı değişkenlerdeki olası ölçüm hataları göz ardı edilir. Bu yüzden sonuçlar yanıltıcı olabilir(Bayram, 2010: 1).

Modellemeye ilişkin açıklamalardan önce örtük ve gözlenen değişken kavramla- rının açıklanması gereklidir. Örtük değişkenler doğrudan ölçülemeyen kavramsal yapı- lar veya faktörlerdir. Gözlenen değişkenler ise örtük değişkenlerin belirleyicileri olarak kullanılmaktadır(Byrne, 1998: 4; Kline, 2011: 9). Ayrıca bu noktada içsel ve dışsal de- ğişken kavramlarının da açıklanması gereklidir. Dışsal değişken; “modelde başka hiçbir değişken tarafından yordanmayan değişken” olarak açıklanmaktadır. İçsel değişken ise “modelde başka değişken ya da değişkenler tarafından açıklanan” değişkenlere verilen addır(Şimşek, 2007: 16, 17).

Bu araştırma kapsamında müşteri tatmini, atalet, bilişsel sadakat, duygusal sada- kat, niyetsel sadakat ve eylemsel sadakat örtük değişkenlerdir. Bunların belirleyicileri ise gözlenen değişkenlerdir.

Örtük değişkenler ile yol analizinde tüm model; ölçme modeli ve yapısal mo- delden oluşmaktadır. Bu durumda kullanılan yöntemlerden birisi, modelin her iki kıs- mının da aynı anda analize sokulmasıdır. Bu durumda uyum iyiliği aynı anda her iki model için de hesaplanmaktadır. Ancak bu durumda yorumlama karmaşası ortaya çık- maktadır. İki aşamalı yaklaşımda ise ölçme modeli ve yapısal modelin ayrı doğada ol- dukları öne sürülmektedir. Bu yüzden ayrı bir şekilde analize sokulmaları gerektiği be- lirtilmektedir(Şimşek, 2007: 61, 62). Bu çalışmada iki aşamalı yaklaşım tercih edilmiş- tir. Bu yüzden öncelikle doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Sonrasında ise örtük de- ğişkenlerle yol analizi gerçekleştirilmiştir.

Doğrulayıcı faktör analizinde, teoriden kaynaklanan veya araştırma varsayımla- rına dayanan belirli sayıda faktör oluşmasının beklenmesi sonucunda belirlenen bu sa- yıda faktör oluşturulacak şekilde analizin gerçekleştirilmesi söz konusudur(Kurtuluş, 2010: 190). Örtük değişkenler ile yol analizi ise ölçüm modelleri tarafından doğrulanan yapıların arasındaki ilişkilerin araştırıldığı durumlardır(Şimşek, 2007: 12).

Yapısal eşitlik modelinde gerçekleştirilen analizlerin sonucunda yol şemaları el- de edilmektedir. Bu sayede analiz sonuçları daha kolay yorumlanabilmektedir(Çokluk ve diğerleri, 2010: 259).

Yapısal eşitlik modellemesi analizlerinde ham verilerden üretilmiş olan kovaryans ya da korelasyon matrisi kullanılır. Ayrıca yapısal eşitlik modeli çalışmala- rında temel olarak kullanılan kestirim yöntemi “en yüksek olabilirlik kestirim yönte- mi”(maximum likelihood) olarak adlandırılan yöntemdir.(Şimşek, 2007: 55). Ancak bu yöntemin kullanılması için normal dağılımın söz konusu olması gereklidir(Kline, 2011; 154, 155).

Basıklık(kurtosis) ve çarpıklık(skewness) katsayıları normal dağılımdan sapmayı gösteren değerlerdir(Çiçek, 2010: 51; Kline, 2011: 60.). Basıklık dağılımın dikliği veya düzgünlüğünü hakkında bilgi vermektedir. Çarpıklık ise dağılımın ortalama etrafında simetriden ne kadar saptığını gösterir(Çiçek, 2010: 58). Buna göre her iki katsayı da ±2 değerini aşmamalıdır(Kunan, 1998: 313). Bu araştırmada gözlenen değişkenlerin basık- lık ve çarpıklık değerleri belirtilen sınır dâhilindedir.

Kayıp değerler incelendiğinde, müşteri tatmini, müşteri sadakati ve atalet boyut- larının tümünde kayıp değerlerin bulunduğu gözlenmiştir. Ancak duygusal sadakate ilişkin ifadelerin(ds1, ds2 ve ds3) 7 adet kayıp değere sahip olması dışında diğer ifade- ler için bu sayı daha düşüktür(4). Bir diğer ifadeyle tüm bireylerin belirli bir değişkene ilişkin ortalaması dikkate alınmaktadır. Sonuç olarak bu araştırma çerçevesindeki eksik veriler bu şekilde tamamlanmıştır(Çokluk ve diğerleri, 2010: 21; Karaatlı, 2010: 27).

Bu araştırma çerçevesinde, müşteri tatmini ve atalet dışsal değişken olarak kul- lanılmıştır. Böylece müşteri tatmininin ve ataletin müşteri sadakatinin oluşum sürecin- deki rolü ortaya konulacaktır. Şekil 3.1’de yer alan araştırma modeline yönelik ilişkile- rin açıklanmasında yapısal eşitlik modellemesi kullanılacaktır.

Ayrıca bu araştırma kapsamında, gruplar arasındaki farklılıkların tespit edilmesi amacıyla “ bağımsız iki örnek t testi” ve “tek yönlü ANOVA” kullanılmıştır. Bağımsız iki örnek t testi, bağımsız iki farklı örnek kütleden gelen verilere ilişkin ortalamaların karşılaştırılması amacıyla yapılmaktadır(Kurtuluş, 2010: 185). Tek yönlü ANOVA ya- pılmasının amacı ise bağımsız bir değişkenin üç ya da daha fazla değeri için değişken ortalamalarının eşit olup olmadığının tespit edilmesidir(Özdemir,2010: 249). ANOVA

sonucu anlamlı farklılığın kaynağını göstermemektedir. Bu yüzden ortaya çıkan farklı- lıkların incelenmesi için post-hoc testlerinden faydalanılmıştır. Post- Hoc testleri, varyans analizi sonucunda gruplar arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiş ise bu farklılığın kaynağının tespit edilmesini sağlamaktadır(Antalyalı, 2010: 135; Hair ve diğerleri, 1987: 155).

Restoran müşterilerinin atalet düzeylerine göre gruplandırılmasının sağlanması için hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden “k-ortalamalar” yöntemi kullanıl- mıştır. Bu analizde çıkması istenen küme sayısı önceden belirlenmektedir(Kurtuluş, 2010: 191). Turizm çalışmalarında kümeleme analizi genel olarak pazar bölümlerinin belirlenmesinde ve pazarlama faaliyetlerinin etkinliğinin arttırılmasında kullanılmakta- dır(Fesenmaier ve Jeng, 2000:85).

Bahsi geçilen analizlerin gerçekleştirilmesi için SPSS 19.00 ve LISREL 8.80 kullanılmıştır.