Buradasınız

Anasayfa » Content

ÇOK DÜZEYLİ BAĞIMLI DEĞİŞKEN MODELLEMESİNDE KOŞULLU LOJİT VE KONJOİNT ANALİZLERİNİN PERFORMANSLARI ÜZERİNE UYGULAMALI BİR ÇALIŞMA

A PRACTICAL STUDY ON THE PERFORMANCES OF THE CONDITIONAL LOGIT AND CONJOINT ANALYSES IN THE MODELLING OF THE POLYCHOTOMOUS DEPENDENT VARIABLE

Journal Name:

  • İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Publication Year:

  • 2012

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Conjoint Analysis (CA) is one of the first developed techniques for the multilevel dependent variable modelling. The other is the Conditional Logit Model (CLM) which is included in the family of Discrete Choice Models (DCM) and widely used due to its probabilistic modelling principle. Even though CA and DCM are used for the same objective, it is thought that there are superiorities and deficiencies of both methods in terms of the applicability, reliability of the results and interpretability. The first aim of this study is to give information about the application steps of CA and CLM and interpretation in addition to the comparison of the results obtained from two alternative models applied to the same data set. The second aim of the study is to model the maximal characteristics that the students of Başkent University are considered in the preference of the paid master programming by CA whereas probabilities of observing of them by CLM. When the results are examined, it is observed that the results obtained from CA and CLM differ from each other. This result reveals the importance of the analyses used in applications
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Konjoint Analizi (KA), çok düzeyli bağımlı değişken modellemesi için ilk geliştirilen yöntemlerden bir tanesidir. Diğeri ise Kesikli Seçim Modelleri (KSM) ailesine dahil olan ve olasılıksal modelleme esasına dayalı olmasından dolayı da yaygın olarak kullanılan Koşullu Lojit Model (KLM) (Conditional Lojit Model)’dir. KA ve KLM aynı amaca yönelik olarak kullanılsalar da, uygulanabilirlik, sonuçların güvenilirliği ve yorum bakımından birbirlerine göre üstünlük ve eksikliklerinin olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın birinci amacı, KA ve KLM’nin uygulama adımları ve sonuçların yorumları hakkında bilgi vermek, ayrıca aynı veri kümesine uygulanan alternatif iki modelden elde edilen sonuçları karşılaştırmaktır. Çalışmanın ikinci amacı ise Başkent Üniversitesi öğrencilerinin ücretli yüksek lisans programı tercihinde en fazla dikkat ettikleri özellikleri KA ile özelliklerin ortaya çıkma olasılıklarını ise KLM ile modellemektir. Sonuçlar incelendiğinde, KA ve KLM’den elde edilen sonuçların farklılık gösterdiği gözlenmiştir. Bu sonuç, uygulamalarda kullanılan analizlerin seçiminin önemini ortaya çıkarmaktadır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-cok-duzeyli-bagimli-degisken-modellemesinde-kosullu-lojit-konjoint-analizlerinin-performanslari-uzerine-uygulamali-bir-calisma.pdf
  • 21
25-40
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Aldrich, J.H., Nelson, F.D., (1994), Linear Probability Logit and Probit Models,
Sage Publications, Inc., Beverly Hills.
Borooah, V.K., (2002), Logit and Probit (Ordered and Multinomial Models), Sage
University Papers, 07-138, London, 97p.
Green, P.E., Srinivasan, V. 1978. Conjoint Analysis in Consumer Research, Issues
and Outlook, Journal of Consumer Research. 5, 103-123.
Green, P.E., Srinivasan, V., (1990), “Conjoint Analysis in Marketing: New
Developments with Implications for Research and Practice”, Journal of Marketing,
54, 3-19.
Green, P.E., Wind, J., Rao V.R., (1999), Conjoint Analysis: Methods and
Applications, Technology Management Handbook, CRC Press, pp.1265-72.
Maddala, G.S., (1983), Limited Dependent and Qualitative Variables in
Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge, 401p.
Morikawa, T., Ben Akiva, M., McFadden, D., (2002), “Advances in Optimum
Experimental Design for Conjoint Analysis and Discrete Choice Models”, Advances
in Econometrics, 16, 350-358.
Osmanoğlu, S., (2005), Kesikli Seçim Analizi ve Bir Uygulama, H.Ü., Fen
Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 52s.
Özmen, İ., Yaşit B., Sezgin Ö., Topgül, C., (2005), Konjoint Analizi ile Ücretli
MBA Tercihlerinin Belirlenmesi, 4.İstatistik Kongresi, 8-12 Mayıs, Belek-Antalya.
Uçar, Ö., (2004), Nitel Verilerin Analizinde Lojit ve Probit Modeller, H.Ü., Fen
Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 151s.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com