Geri Dön

Tercih veri modellerinde çok boyutlu ölçekleme

Multidimensional scaling in preference data models

PDF İndir

  1. Tez No: 532476
  2. Yazar: HANDE KANDUR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DİLEK ALTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 191

Özet

Kişilerin algılarını ve tercihlerini anlamak, psikolojik araştırmaların birçok alanının temel hedefleri arasında yer almaktadır. Ölçekleme teknikleri, önceden belirlenmiş uyarıcılara karşı kişilerin tutum, algı ve tercihleri gibi farklı psikolojik yönlerini ölçmek için kullanılmaktadır. Çok Boyutlu Ölçekleme teknikleri, uyarıcılar arasındaki psikolojik uzaklıklar hakkındaki bilgiyi kullanarak, çok boyutlu uzayda uyarıcıların algısal haritasını çıkartan istatistiksel tekniklerdir. Algıların yanında, çalışmanın esas kısmını oluşturan kişilerin tercihlerinin analizi ile de sıklıkla ilgilenilmekte ve uyarıcılara ilişkin tercihlerin konumlandırılması için Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi'nin özel bir hali olan Unfolding (Açılım) Analizi'nden yararlanılmaktadır. Girdi verisi olarak iki farklı nesne seti (kişiler ve uyarıcılar) arasındaki yakınlıkları ele alan Unfolding Analizi, kişilerin ve uyarıcıların düşük boyutlu bir uzayda birlikte gösterimini sunmaktadır. Yukarıda bahsedilenler çerçevesinde, çok boyutlu modellerle temsil edilip ölçülebilen ve algılanan tutum ilişkileri ve tercih verileri analiz edilmiştir. Ülkemizde amatör olarak koşu sporuyla ilgilenen kişiler üzerinden elde edilen verilere Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile birlikte metrik olmayan Unfolding Analizi uygulanmış ve koşucular ile yarış türleri iki boyutlu tercih uzayında birlikte gösterilmiştir. Metrik olmayan Unfolding Analizi genellikle dejenere çözümlere yol açmaktadır. Bunun yanında kararlı Unfolding konfigürasyonlarının elde edilmesi sonuçların niteliği açısından önemlidir. Dejenerasyondan kaçınmak ve kararlı çözümler elde etmek için, cezalı metrik olmayan Unfolding Analizi ve Bootstrap yaklaşımı eş zamanlı olarak uygulanmıştır. Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile yarış türlerine ilişkin benzerliklerin algısal haritası elde edilirken, Unfolding Analizi ile koşucuların tercihlerini optimal şekilde temsil eden bir tercih haritası elde edilmiş ve doğal olarak gruplanmış potansiyel alt segment koşucular belirlenmiştir. Direkt benzerlik verilerinin analizinden elde edilen uyarıcı konfigürasyonunun sadece tercih verisinden elde edilen uyarıcı konfigürasyonu ile uyuşmadığı ortaya konulmuştur. Bununla birlikte, algısal boyutların göreli öneminin tercih bağlamında değiştiği bulunmuştur. Sonuç olarak kişiler, algıları ve tercihleri belirlerken farklı kriterler kullanmışlardır. Elde edilen bu sonuç tercih ve benzerlikleri yargılama sürecinin altında yatan anlamın farklı olduğu düşüncesini desteklemektedir.

Özet (Çeviri)

Understanding people's perceptions and preferences is one of the main objectives of many areas of psychological research. Scaling techniques are used to measure different psychological aspects such as attitudes, perceptions and preferences of people against pre-determined stimuli. Multidimensional scaling techniques are statistical techniques that derive the perceptual map of stimuli using information about psychological distances between stimuli. Beside the perceptions, it is often dealt with by the analysis of the preferences of the people who make up the main part of the work. Multidimensional Unfolding Analysis, a special case of Multidimensional Scaling Analysis, is utilized to locate preferences for stimuli. Unfolding Analysis, which deals with the proximities between two sets of objects (persons and stimuli) as input data, presents a low dimensional space representation of both persons and stimuli. In the framework of the above mentioned, the attitude relations and preference analyzes that can be represented and measured in multidimensional models are analyzed. Multidimensional Scaling Analysis and nonmetric Unfolding Analysis have been applied to the data obtained from people who are interested in running sports as amateurs in our country. As a result of the Nonmetric Unfolding Analysis, a preference-based joint space of runners and race types has been achieved. Nonmetric Unfolding Analysis often leads to degenerate solutions. Also, the stability of Unfolding configurations is important for the quality of results. In order to avoid degeneration and obtain stable solutions, penalized nonmetric Unfolding analysis and Bootstrapped approach were applied simultaneously. Multidimensional Scaling Analysis was used to derive a perceptual map of similarities between race types. With the Unfolding Analysis, a preference map that optimally represents the preferences of the runners was obtained and naturally grouped potential sub-segment runners were identified. It has been shown that the stimulus configuration obtained from the analysis of direct similarity data does not match the stimulus configuration obtained from the preference data only. However, perceptual dimensions have been found to vary in the context of preference. As a result, people used different criteria when determining their perceptions and preferences. This result supports the idea that preferences and similarities are different in the meaning underlying the judging process.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    126635

    Marka sermayesinin oluşumu ve tüketici satınalma kararındaki etkisinin dayanıklı tüketim malları sektöründe incelenmesi

    Creation of brand equity and its effects on consumer interactions in the purchase of consumer durable goods

    BUKET BESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SELİME SEZGİN

  2. Tez No

    511343

    Invitational leadership practices at a school of foreign languages from a gendered perspective: A case study

    Bir yabancı diller yüksek okulundaki katılımcı liderlik uygulamalarının toplumsal cinsiyet çerçevesinde incelenmesi: Bir durum çalışması

    ZÜBEYDE DURNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖLGE SEFEROĞLU

  3. Tez No

    736573

    Efficient machine learning models for cancer biology

    Kanser biyolojisi için etkin yapay öğrenme modelleri

    AYYÜCE BEGÜM BEKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖNEN

  4. Tez No

    782619

    Online mağazaların web sitelerine yönelik kalite faktörlerinin algılanan eğlenebilirlik ve online satın alma niyeti ile ilişkisi ve bir araştırma

    The relationship between online stores' website quality factors and perceived playfulness and online purchase intention and a research

    HATİCE MELİS AKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ÇENGEL

  5. Tez No

    878652

    Prediction of pore pressure and deviatoric stress generation for liquefiable soils under cyclic loading using machine learning

    Sıvılaşabilen zeminlerde dinamik yükleme durumunda boşluk suyu basıncı ve deviatorik gerilme değişiminin makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi

    ÖMER TUĞŞAD BİRİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BARIŞ CAN ÜLKER

Geri Dön