Tercih veri modellerinde çok boyutlu ölçekleme
Multidimensional scaling in preference data models
Yazar: HANDE KANDUR
Danışman: PROF. DR. DİLEK ALTAŞ
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Tercih = Preference ; Çok boyutlu ölçekleme = Multidimensional scaling ; Ölçekleme = Scaling

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.

Abstract:
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.