THY Örneği Verilerin Diskriminant Analizi İle Açıklanması

... konulu sunumlar: "THY Örneği Verilerin Diskriminant Analizi İle Açıklanması"— Sunum transkripti:

1 THY Örneği Verilerin Diskriminant Analizi İle Açıklanması
İlknur Sağlam Nevzat Yıldız Aykut Şimşek

2 THY Anketi Soru -12 milliyetlerine göre (v14) yapılacak
THY verileri dikkate alınarak arak faktör analizi sonucu elde edilen boyutlar bazında ((Güvenilir1),(Müsteri1), (Anindahizmet1), (Güventelkinetme1), (Fizikiunsurlar1)) milliyetlerine göre (v14) yapılacak diskriminant analizinden elde edilecek sonuçları, ve bu sonuçlar dogrultusunda yapılacak tahmin oranının yeterli olup olmadığını enter ve stepwise yöntemlerini kullanarak yapınız ve elde edilen sonuçları yorumlayınız.

3 Diskriminant Analizi Nedir?
Diskriminant analizi, iki veya daha fazla grubun ayrımı ile ilgilenen çok değişkenli ilgi analizidir. Analizin amacı, Grupların hangi değişkenler açısından birbirinden farklılaştığının ortaya çıkarılmasıdır. Diğer bir ifadeyle, grupların ayırıcı özelliklerinin belirlenmesidir. Gruplar arasındaki farka her bir değişkenin katkısı. Grup içi değişimine oranla gruplar arasındaki ayrımı maksimize eden tahmin değişkenleri kombinasyonunun belirlenmesi Yeni bireylerin grup üyeliklerinin saptanması

4 Diskriminant Analizi Nedir?
Diskriminant analizinin uygulanabilmesi için veri kümesinin aşağıdaki varsayımları sağlaması gerekmektedir: 1.X veri kümesi çok değişkenli normal dağılım göstermelidir. 2. Ele alınan değişkenlerin varyans ve kovaryansları homojen olmalıdır. Yani X matrisinde yer alan değişkenler ortak kovaryans matrisine sahip çok değişkenli anakütleden çekilmiş örneklem olmalıdır. 3. Değişkenlerin ortalamaları ve varyansları arasında bir korelasyon bulunmamalıdır. 4. Değişkenler arasında çoklu bağımlılık bulunmamalıdır. 5. X matrisi gereğinden fazla ve gereksiz değişken içermemeli, g grubun birbirinden ayrılmasını sağlayacak kadar doğru ve gerekli değişkenleri içermelidir

5 Diskriminant Analizi Nedir?
Diskriminant analizinin bir diğer işlevi ise, gruplardan herhangi birisine ait olan fakat hangi gruptan geldiği bilinmeyen bir birimin ait olduğu grubu en az hata ile saptamaktır. O halde Diskriminant analizinin amacını iki grupta toplamak olanaklıdır. 1)      Diskriminant fonksiyonları saptayıp, ve bu fonksiyonlar aracılığıyla gruplar arası ayırıma en fazla etki eden ayırıcı  değişkenleri belirlemek, 2) Hangi gruptan geldiği bilinmeyen bir birimin hangi gruba dahil edileceğini belirlemektir.

6 THY Anketi Diskriminant Analizi
Yerli ve yabancı yolcuların; belirlenen memnuniyet düzeylerine göre faktör analizinden elde edilen beklenti boyutlarının farklılık gösterip göstermediğinin incelenmesidir. Yani belirlenen 5 faktörün skorlarına bakarak milliyetleri ayırabilir miyim?

7 SPSS Analyze->Classify->Discriminant
Grouping Variable:v14 Define Range: Min 1, Max 2 Independents: F1, F2, F3, F4, F5 Enter Independents Together Statistics: Descriptives: Mean, Box’s M Function Coefficients: Fisher’s Analyze->Classify->Discriminant Grouping Variable:v14 Define Range: Min 1, Max 2 Independents: F1, F2, F3, F4, F5 Use Stepwise Method Statistics: Descriptives: Mean, Box’s M Function Coefficients: Fisher’s Classify:Prior Probablities: Compute from group Size Displays:Summary Table Use Covariance Matrix:Within Groups Save: Predicted Group Membership Probablities of group membership Classify:Prior Probablities: Compute from group Size Displays:Summary Table Use Covariance Matrix:Within Groups Save: Predicted Group Membership Probablities of group membership

8 Grup istatistiğinde art
Grup istatistiğinde art. Ortalama ve standart sapmalarında fark olmadığı görülür.

9 Diskriminant Analizinde yer alan katsayıların ve bulunan diskriminant fonksiyonlarının anlamlılığının testinde Wilk’s Lambda (Λ) değeri kullanılmaktadır . Anlamlılık satırında (Asymp.Sig) 3 Faktörün ayırma gücünün anlamlığı (farklılığı) gözükmektedir. Burada, “Anında Hizmet” ve “ Fiziki Unsurlar” değişkenlerinin modelden çıkarılması düşünülebilir, çünkü iki grubu birbirinden ayırmamaktadırlar.

10 Enter Metod İle Ayırma analizi yanlış sınıflandırmayı azaltmak için bazı varsayımları sağlaması gerekir. En önemli varsayımlar; eşit kovaryans, çoklu bağlantı ve normal dağılımdır. Eşit kovaryansı test etmek için Box’s M testi kullanılır. Ho; Grupların k. matrisleri eşittir. H1; hipotezi grupların k. Matrisleri farklıdır. Ho; p<0,05 olduğu için red olup, matrisler farklıdır. Burada k. matrisleri eşit olmamasına rağmen analize devam edilmiştir. Neden eşit olmamasına rağmen devam edildi. Bu varsayımla iligili tartışmalar vardır.

11 Enter Metod İle Ayırma fonksiyonun ne kadar önemli olduğunu belirlemek için konanik korelasyon, Öz değer (Eigenvalue), Wilk’s Lambda değerlerine bakılır. K. Korelasyon ayırma skorları ve gruplar arasındaki ilişkiyi ölçer ve Açıklanan Toplam varyansı gösterir.Bu işlem için korelasyon katsayının karesini alırız. (0,30).(0,30) Yani model gruplar arasında ilişkinin %10’unu açıklayabilmektedir. Özdeğer; %40’ın üstündeki değerler genelde iyi kabul edilir.

12 Enter Metod İle Ayırma fonksiyonun önemini gösteren bir diğer tabloda Wilks’ Lambda değeridir. Ayırma skorlarındaki toplam varyansın gruplar arasındaki farklar tarafından Açıklanamayan kısmını gösterir. Wilk’s Lambda 0,90 ki kare karşılığı 49,680 olup varyansın %90’ı gruplar arası farklar tarafından açıklanamamaktadır. Ancak W. Lambda’nın diğer bir işlevi fonksiyonun anlamlılığını test eder. (Ho; red Anlamlıdır p<0,05) Fakat hangi bileşenlerinde ayrıldığını görebilmemiz için Standardize edilmiş ayırma fonksiyonunu daha sonra da bunu indirgeyen yapısal matrisin elde edilmesi gereklidir. (Değişkenlerin önemi)

13 Enter Metod İle Bu katsayılar beta katsayılarına tekabül eder.
Yapısal matris her bir değişkenin ayırma fonksiyonu ile olan korelasyonu gösterir. Katsayılara bakıldığında en iyi ayıran faktörlerin güven telkin etme, Güv. ve doğru hizmet, müşteriyi tanıma anlama, olduğu görülür.

14 Enter Metod İle Denklem sonucu oluşan ortalama ayırma
Fonksiyonun skorunu gösterir. -,+ önemli olmayıp bağımlı değişkenlerin Bağımsız değişkenle olan ilişkinin negatif mi Pozitif mi olduğunu gösterir.

15 Enter Analizin başarısı; doğru sınıflandırma yüzdesidir.
Sınıflandırma sonuçları tablosunda Ayırma sonuçlarının ne derecede doğru sınıflandırıldığı gösterilmektedir. Türkler %95 (339/358), Yabancılar %14 (22/153) Toplamda doğru sınıflandırma oranı %71 dir. (339+22/511) Analizin başarısı; doğru sınıflandırma yüzdesidir. Örneklem büyüklüğü 511 Türkler 358/511= %70 Yab. 153/511; %30 Nisbi şans kriteri ; (0,702 +0,302)= %58 Mak.şans kriteri ; 358/511; %70 Oranımızı %71 olduğu için analizin başarısı iyidir.

16 Stepwise Matrislerin eşitliği varsayımında (Box’s M)
Ho; Grupların matrisleri eşittir hipotezi red olduğu içini grupların kovanryans Matrislerin farklıdır Analize girecek ilk boyut Wilks’ lambda değeri en düşük olan, grup ortalamalarını birbirinden en iyi ayıran Güven Telkin etme olacaktır. (Wilks’ Lamda 0,967 )

17 Stepwise Anında hizmet ve fiziki unsurlar analizi alınmamıştır. Müşteri ayrımında yeterli değildir.

18 Stepwise Enter cümleleri ile aynı. Söylem sayıya göre değiştirilecek.
Enter cümleleri ayın. Söylem sayıya göre değiştirilecek.

19 Stepwise Enter cümleleri

20 Stepwise Sınıflandırma sonuçları tablosunda
Ayırma sonuçlarının ne derecede doğru sınıflandırıldığı gösterilmektedir. Türkler %94 (339/358), Yabancılar %13 (21/153) Toplamda doğru sınıflandırma oranı %71 dir. (339+21/511). Rakamlar enter’la aynı gibi. Analizimiz başarılıdır.