Yıl: 2018 Cilt: 35 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 85 - 93 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.13002/jafag4381 İndeks Tarihi: 02-03-2020

CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi

Öz:
Bu çalışmada, Bingöl ili Merkez ilçede 384 kişiye uygulanan anket ile aylık balıketi tüketimini etkileyenfaktörler CHAID algoritması ile araştırılmıştır. Kullanılan bağımlı değişken balıketi tüketim miktarıdır. Bağımsızdeğişkenler yaş, hane halkı sayısı, araba sahipliği, ikamet yeri, aylık gelir, gider, gıda harcamaları ve aylık balıkharcaması değişkenleridir. Belirleme katsayısı (R2), düzeltilmiş belirleme katsayısı ve korelasyon katsayısıkullanılarak modelin etkinliği ve regresyon ağacı oluşturularak balıketi tüketimini etkileyen faktörlerbelirlenmiştir. Balıketi tüketimini etkileyen etkenler; aylık balık harcaması (P<0.01), şehirde ikamet süresi(P<0.01), toplam aylık gider (P<0.01), araba sahipliği (P<0.01), hane halkı sayısı (P<0.01) ve toplam aylık gelir(P<0.01) olmuştur. Gözlenen ve tahmin edilen balıketi tüketim miktarları arasında güçlü ve pozitif bir ilişki(r=0.837) belirlenirken, belirleme katsayısı (%) ve düzeltilmiş belirleme katsayısı (%) sırasıyla 70.06 ve 69.74olarak hesaplanmıştır. Ortalama olarak, en fazla balıketi tüketimi sırasıyla; toplam aylık geliri, aylık balıkharcaması BH > 240 TL ve ailedeki kişi sayısı 3’den fazla olan bireylerin oluşturduğu alt gruptan elde edilmiştir.Tüketicilerin balık tüketiminde ekonomik etkenler ve ailedeki kişi sayısının diğer etkenlerden daha fazla etkiliolduğu görülmüştür. Bu sonuçlar ışığında, balık fiyatlarının düşürülmesi, bireylerin eğitim seviyesininyükseltilmesi ve hane halkı sayısındaki artış balık tüketimine olumlu yansıyacaktır.
Anahtar Kelime:

Konular: Biyoloji

Investigation of Factors Affecting Fishmeat Consumption with CHAID Algorithm

Öz:
Inthis study, factors affecting the monthly fishmeat consumption was investigated in the survey administered to 384 people with CHAID algorithm central district of Bingol province. The dependent variable used is in fishmeat consumption. The independent variables are age, education level, occupation, number of households, vehiclenership, place of residence, income, expenses, food expenses and monthly fish consumption. Determination factor (R2 ), corrected determination coefficient and correlation coefficient were used to determine the effect of the model and factors affecting fish consumption by creating a regression tree. Factors affecting fishmeat consumption are; monthly fish expenditure (P <0.01), city of residence time (P <0.01), total monthly expenditure (P <0.01), car ownership (P <0.01), the number of households (P <0.01), total monthly income (P <0.01) and job (P <0.01). The determination coefficient (%) and the corrected determination coefficient (%) were calculated as 70.06 and 69.74, respectively, while a strong and positive correlation (r = 0.837) was found between observed and estimated fishing consumptions. On average, the most fishing consumptions are; Total monthly income was obtained from the subgroup 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 in fluential on economic factors and household number of people in fish consumption. According to these results, lowering fish prices, raising the education level of consumers and increasing the number of households will be reflected positively in fish consumption.
Anahtar Kelime:

Konular: Biyoloji
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
APA KARAKAYA E, Celik S, taysı m (2018). CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. , 85 - 93. 10.13002/jafag4381
Chicago KARAKAYA ERSIN,Celik Senol,taysı mehmet reşit CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. (2018): 85 - 93. 10.13002/jafag4381
MLA KARAKAYA ERSIN,Celik Senol,taysı mehmet reşit CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. , 2018, ss.85 - 93. 10.13002/jafag4381
AMA KARAKAYA E,Celik S,taysı m CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. . 2018; 85 - 93. 10.13002/jafag4381
Vancouver KARAKAYA E,Celik S,taysı m CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. . 2018; 85 - 93. 10.13002/jafag4381
IEEE KARAKAYA E,Celik S,taysı m "CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi." , ss.85 - 93, 2018. 10.13002/jafag4381
ISNAD KARAKAYA, ERSIN vd. "CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi". (2018), 85-93. https://doi.org/10.13002/jafag4381
APA KARAKAYA E, Celik S, taysı m (2018). CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 35(2), 85 - 93. 10.13002/jafag4381
Chicago KARAKAYA ERSIN,Celik Senol,taysı mehmet reşit CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 35, no.2 (2018): 85 - 93. 10.13002/jafag4381
MLA KARAKAYA ERSIN,Celik Senol,taysı mehmet reşit CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, vol.35, no.2, 2018, ss.85 - 93. 10.13002/jafag4381
AMA KARAKAYA E,Celik S,taysı m CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 2018; 35(2): 85 - 93. 10.13002/jafag4381
Vancouver KARAKAYA E,Celik S,taysı m CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 2018; 35(2): 85 - 93. 10.13002/jafag4381
IEEE KARAKAYA E,Celik S,taysı m "CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi." Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 35, ss.85 - 93, 2018. 10.13002/jafag4381
ISNAD KARAKAYA, ERSIN vd. "CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi". Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 35/2 (2018), 85-93. https://doi.org/10.13002/jafag4381