Sosyal Bilimlerde Kalitatif Bağımlı Değişkenlere Yaklaşımda İstatistik Yöntemler
Statistical Methods to Approach Qualitative Dependent Variables in the Social Sciences
Yazar: SERAP ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. NEYRAN ORHUNBİLGE
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Performans = Performance ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Örgütsel performans = Organizational performance ; Üretim endüstrisi = Production industry ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Bir işletmenin sürekliliğini sağlaması ve büyümesi piyasadaki rekabet gücüne bağlıdır ve bu gücün ölçülmesi işletme performansının düzenli aralıklarla analiz edilmesi ile mümkündür. Bu nedenle, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeler üzerine performansı etkileyen faktörlerin belirlenmesine yönelik olarak birçok çalışma yapılmıştır. Bu faktörlerin saptanması işletmelerin finansal ve faaliyetlerine ilişkin hedeflerine ulaşmaları için kaynaklarını en etkin şekilde kullanmalarının bir ölçüsü olması bakımından önemlidir.İşletmelerin ortak hedeflerinden olan karlılık, verimlilik, büyüme ve piyasa performans oranları performans değerlendirmesi amacıyla literatürde kullanılan başlıca göstergelerdir. İstatistik model kurularak gerçekleştirilen çalışmaların çoğunda bu kriterlerden sadece biri bağımlı değişken olarak seçilmiştir. Bu çalışmada ise söz konusu göstergelerden herhangi birinin tek başına işletme performansını belirlemede yeterli olmadığı hipoteziyle, birden çok göstergenin birlikte bağımlı değişkeni oluşturduğu mümkün tüm çoklu kombinasyonlarla alternatif modeller oluşturulmuştur.Kurulan tüm modellerde açıklayıcı değişken olarak finansal oranlarla (likidite, finansal yapı ve faaliyet) finansal olmayan değişkenlerin (sermaye yoğunluğu, yabancı sermaye, yenilik, ihracat, pazar payı ve büyüklük) birlikte ele alınmasına karar verilmiştir. Bu aşamada işletmelerin performanslarını etkileyen faktörlerin ortak bir zeminde incelenebilmesi için performans göstergelerinden oluşan kombinasyonlar kategorik hale dönüştürülmüştür. Oluşturulan kategorik bağımlı değişken modellerinin analizinde çok değişkenli istatistik yöntemlerden Diskriminant ve Lojistik Regresyon Analizi kullanılmıştır.

Abstract:
The sustainability and the growth of a business depend on its competitiveness in the market. The measurement of this capacity is possible by regularly analyzing the firm?s performance. Therefore, a significant amount of studies have been conducted on the firms in developed and emerging countries with an intention to determine the factors affecting the business performance. The determination of these factors is important for firms with respect to be a measure of using their resources in the most efficient way.Profitability, productivity, growth, and market performance rates which are the common goals of businesses are the main indicators used in the literature for performance evaluation. In most of the studies done by building statistical models only one of these criteria is chosen as the dependent variable. In this dissertation on the other hand, alternative models with all possible multiple combinations are conducted in which more than one indicator generate the dependent variable under the hypothesis that one of the above mentioned indicators is not adequate to determine the performance of a firm.In terms of the factors affecting the performance indicators, financial ratios (liquidity, financial structure, and operation) and nonfinancial variables (capital intensity, foreign capital, innovation, export, market share, and growth) are decided to be considered together in all models developed. At this stage, the combinations consisting of the performance indicators are transformed into being categorical for normalization. Discriminant and Logistic Regression Analysis which are multivariate statistic techniques are used for the analysis of the models formed with categorical dependent variables.