CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi
(Investigation of Factors Affecting Fishmeat Consumption with CHAID Algorithm
)
|
Author
|
:
Ersin KARAKAYA
Şenol ÇELİK Mehmet Reşit TAYSİ
|
|
|
Type |
:
|
|
Printing Year |
:
2018
|
|
Number |
:
2018-2
|
|
Page |
:
85-93
|
Summary
Bu çalışmada, Bingöl ili Merkez ilçede 384 kişiye uygulanan ankette, aylık balıketi tüketimini etkileyen faktörler CHAID algoritması ile araştırılmıştır. Kullanılan bağımlı değişen balıketi tüketim miktarıdır. Bağımsız değişkenler yaş, hane halkı sayısı, araba sahipliği, ikamet yeri, aylık gelir, gider, gıda harcamaları ve aylık balık harcaması değişkenleridir. Belirleme katsayısı (R2), düzeltilmiş belirleme katsayısı ve korelasyon katsayısı kullanılarak modelin etkinliği belirlenmiştir. Regresyon ağacı oluşturularak balıketi tüketimini etkileyen faktörler belirlenmiştir. Balıketi tüketimini etkileyen etkenler; aylık balık harcaması (Düz. P<0.001), şehirde ikamet süresi (Düz. P<0.001), toplam aylık gider (Düz. P<0.001), araba sahipliği (Düz. P<0.001), hane halkı sayısı (Düz. P<0.001) ve toplam aylık gelir (Düz. P<0.001) olmuştur. Gözlenen ve tahmin edilen balık eti tüketim miktarları arasındaki korelasyon katsayısı 0.837 iken, belirleme katsayısı (%) ve düzeltilmiş belirleme katsayısı (%) sırasıyla 70.06 ve 69.74 olarak hesaplanmıştır. Ortalama olarak, en fazla balıketi tüketimi sırasıyla; toplam aylık geliri, aylık balık harcaması BH > 240 TL ve hanehalkı kişi sayısı 3’den fazla olan bireylerin oluşturduğu alt gruptan elde edilmiştir. Hane halkı balık tüketiminde ekonomik etkenler ve hanehalkı kişi sayısının diğer etkenlerden daha fazla etkili olduğu görülmüştür.
Turkish Keywords
Regresyon ağacı, CHAID algoritması, Balıketi, Hanehalkı
Abstract
In this study, factors affecting the monthly fish meat consumption was investigated in the survey administered to 384 people with CHAID algorithm central district of Bingol province. The dependent variable used is in fish meat consumption. The independent variables are age, education level, occupation, number of households, vehicle ownership, place of residence, income, expenses, food expenses and monthly fish consumption. Using the coefficient of determination (R2), the corrected coefficient of determination and correlation coefficients were determined the effectiveness of the model. Factors affecting the fish meat consumption is determined with Regression tree. Factors affecting fish meat consumption are; monthly fish expenditure (Adjusted. P <0.01), city of residence time (Adjusted. P <0.01), total monthly expenditure (Adjusted. P <0.01), car ownership (Adjusted. P <0.01), the number of households (Adjusted. P <0.01), total monthly income (Adjusted. P <0.01) and job (Adjusted. P <0.01).The observed and predicted consumption of fish flesh correlation coefficient between 0.837, While the coefficient of determination (%) and the adjusted coefficient of determination (%) is calculated as 70.06and69.74respectively. On average, the most fishing consumptions are; Total monthly income was obtained from the sub-group of individuals whose monthly fish expenditure was BH > 240 TL and whose household number was more than 3 persons. Household income was found to be more influential on economic factors and household number of people in fish consumption.
Keywords
Regression tree, CHAID algorithm, Fish meat, Household
