THY’nin Hizmet Kalitesi Açısından Değerlendirilmesi Faktör Analizi

1. THY’nin Hizmet Kalitesi Açısından Değerlendirilmesi Faktör Analizi Esra AYDIN Roşan DİLEK

2. Faktör Analizi Faktör analizi, birbirleriyle ilişkili çok sayıdaki değişkeni az sayıda, anlamlı ve birbirinden bağımsız faktörler haline getiren çok değişkenli istatistik tekniklerinden biridir Veriler arasında ilişkilere dayanarak verilerin daha anlamlı ve özet bir biçimde sunulmasını sağlar Amaç boyut indirgemek ve değişkenler arasındaki karşılıklı bağımlılığın kökenini araştırmaktır

3. Faktör Analizi Aşamaları 1. Veri setinin faktör analizi varsayımlarına uygunluğunun değerlendirilmesi, • Değişkenlerin doğrusallık koşullarını taşıması • Korelasyon matrisi - değişkenler arasında orta düzeyde ilişki (0,25 -0,90) • Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) örneklem yeterliliği ölçütü • Barlett test of sphericity 2. Faktörlerin elde edilmesi, • Özdeğer (eigenvalue) istatistiği – Kaiser kriteri • Açıklanan varyans kriteri • Serpilme diyagramı (scree test) 3. Faktörlerin rotasyonu – varimax yöntemi 4. Faktörlerin isimlendirilmesi.

4. Veri Setinin Faktör Analizine Uygunluğunun Kontrol Edilmesi Korelasyon matrisinde tüm değişkenlerin karşılıklı korelasyon katsayıları yer alır. Değişkenler arasındaki korelasyonlar ne kadar yüksek ise değişkenlerin ortak faktörler oluşturma olasılıkları o kadar yüksektir. Değişken sayısı artıkça yorumlanması zorlaşır.

5. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacity 0,898 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4146,170 df 231 Sig. 0,000 Kaiser-Meyer-Olkin Measure (KMO) Örneklem Yeterliliği Ölçütü Değişkenler arası basit korelasyonlar ile kısmi korelasyon katsayılarını karşılaştırır Değerin yüksek çıkması = Değişken çiftleri arasındaki korelasyonun, diğer değişkenler tarafından açıklanması anlamına gelir. Değişkenlere etki eden ortak bir faktör olması olasılığı artar. KMO, 0 -1 arasında bir değerdir. Alt sınırı 0.50’dir. 0,90 üzeri mükemmel 0,80 üzeri çok iyi 0,60 üzeri orta

6. Bartlett Testi (Bartlett’s Test of Sphericity) Korelasyon matrisinde değişkenlerin en azından bir kısmı arasında yüksek oranlı korelasyonlar olduğu olasılığını test eder. H : Korelasyon matrisi birim matristir; diyagonal değerler 1 ve diyagonal dışı değerler sıfırdır. H : Korelasyon matrisi birim matris değildir; diyagonal dışındaki değerler sıfırdan farklıdır. Eğer sıfır hipotezi reddedilirse, değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğu, yani teste uygun olduğu ortaya çıkar. Sig. 0 ise Bartlett testi anlamlıdır. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacity 0,898 Barlett's Test of Sphericity 0 Approx. Chi-Square 4146,170 df 231 1 0,000 Sig. X1 X2 X3 X1 1 0 0 X2 0 1 0 X3 0 0 1

7. Ör: değişkendeki varyansın % 54 oranında belirlenen faktörle açıklanabileceği anlamına gelir Communality (Ortak Varyans) • Ortak varyans (communality) bir değişkendeki varyansın ilgili faktörle paylaştığı varyans miktarıdır. • Faktör analizinde, örneğin 0,5’in altında kalan değişkenler analizden çıkarılarak, faktör analizi yeniden yapılabilir.

8. Faktörleri Elde Edilmesi - Eigenvalues Yöntemi Component Inital Eigen Values Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total Cumultive % Total %ofVariance Cumulative% Total %ofVariance Cumulative% % ofVariance 1 6,797 30,895 30,895 6,797 30,895 30,895 3,675 16,704 16,704 2 2,180 9,909 40,804 2,180 9,909 40,804 2,542 11,556 28,260 1,587 3 7,223 48,027 1,589 7,223 48,027 2,492 11,329 39,589 4 1,223 5,559 53,586 1,223 5,559 5,586 2,411 10,959 50,548 5 1,172 5,329 58,915 1,172 5,329 58,915 1,841 8,367 58,915 6 0,857 3,897 62,813 7 0,853 3,876 66,684 Ör: component 1, tekbaşına toplam varyansın % 30’unu açıklıyor 8 0,752 3,420 70,109 9 0,717 3,257 73,366 10 0,671 3,049 76,415 11 0,607 2,759 79,175 12 0,567 2,575 81,750 13 0,529 2,406 84,156 14 0,483 2,195 86,351 15 0,475 2,157 88,508 16 0,431 1,960 90,468 17 0,424 1,926 92,394 18 0,418 1,901 94,295   1,558 19 0,373 1,696 95,990   97,548   1,418 20 0,343 0,312   98,966  21 0,227  100,000  22 1,034

9. Özdeğerlere (Eigenvalue) Göre Belirleme Bu yaklaşımla genellikle özdeğeri 1’den büyük olan faktörler analize dahil edilerek uygun faktör çözümüne karar verilir.

10. Scree Test Kriterine Göre Belirleme • Araştırmacı Scree test diyagramına bakarak açıklayıcılık bakımından en fazla açıklayıcılığa sahip faktörleri dikkate alarak, eğrinin eğiminin azaldığı veya düzleşmeye başladığı noktadaki boyut sayısına bakarak uygun çözüme karar verir.

11. Açıklanan Varyansa Göre Belirleme • Araştırmacı faktör analizi neticesinde ortaya çıkan boyut sayısını belirlerken belirli bir toplam açıklanan varyans seviyesine ulaşmayı sağlayacak faktör sayısını tercih etme yoluna gidebilir. Örneğin, araştırmacı açıklanan varyansın toplam varyansın %70’i olmasını isteyebilir. Dolayısıyla da %70 açıklama seviyesine imkan tanıyan bir faktör sayısı çözüm olarak ele alınabilir.

12. F2 2 3 1 F1 4 Rotasyon • Rotasyonun amacı, isimlendirilebilir ve yorumlanabilir faktörler elde etmektir. Eksen döndürmesi sonrasında maddelerin bu faktördeki yükü artarken, diğer faktörlerdeki yükleri azalır. Böylece faktörler, kendileriyle yüksek ilişki veren değişkenleri bulurlar ve daha kolay ve sağlıklı yorumlanabilirler.

13. +1,0 Döndürülmüş Faktör II Varimax Rotasyon Yöntemi D1 +0,5 D2 Döndürülmemiş Faktör 0 +1,0 -- 0,5 +0,5 --1,0 D3 -- 0,5 D6 D5 Döndürülmüş Faktör I --1,0 Bir dik döndürme (orthogonal) yöntemi olan Varimax rotasyonda faktörler eksenlerin konumu değişmeksizin aynı açıyla döndürülürler. Rotasyon, maddelerin faktör yük değerlerini bir faktörde 1,00’e, diğerinde ise 0,00’a yaklaştırmayı amaçlar.

14. +1,0 Döndürülmüş Faktör II Oblique (Eğik) Rotasyon Yöntemi Oblique Döndürülmüş Faktör II D1 +0,5 D2 Döndürülmemiş Faktör 0 +1,0 -- 0,5 +0,5 --1,0 D3 Oblique Döndürülmüş Faktör I -- 0,5 D6 D5 Döndürülmüş Faktör I --1,0 Ortagonal yöntemlerin aksine bu grup yöntemlerde faktörleri temsil eden eksenler arasındaki açının dik olması şartı olmadığından faktörler arasında da belirli derecelerde korelasyonun olması söz konusudur. Oluşan nihai faktörler birbirinden bağımsız olmayacaklardır.

15. Faktör matrisinde, analiz sonucu belirlenen her bir faktör her bir değişkenle bağlantılı faktör ağırlığı listelenmektedir. Diğer bir deyişle, her bir faktör ağırlığı, değişken ile ilgili faktörün korelasyonunu göstermektedir.

16. Rotated Component Matrix 1 2 3 4 5 Bu faktör matrisi, analizin nihai sonucudur. Matriste orijinal değişken ve onun faktörü arasındaki korelasyonlar görülmektedir. Bir değişken hangi faktör altında mutlak değer olarak büyük ağırlığa sahipse o değişken o faktör ile yakın ilişki içindedir demektir. 350 ve üzeri veri (gözlem) sayısı için faktör ağırlığının 0,30 olması gerekir. 0,50 ve üzerindekiler oldukça iyi olarak kabul edilmektedir. THY Analizinde 0,60 altındakiler dikkate alınmamıştır. Personel güvenilirdir. 0,742 Türk Hava Yolları güvenilirdir. 0,652 Personel, yolcuların problemlerine anlayışlı ve güven telkin edici bir biçimde yaklaşmaktadır. 0,649 0,399 Personel naziktir. 0,614 Personel, yolcuların istekerini hızlı bir şekilde karşılamaktadır. 0,608 Personel yolcuların sorularına tatmin edici cevaplar vermektedir. 0,532 0,481 Yolculara kişisel özen gösterilmektedir. 0,883 Yolculara kişisel özen gösteren personel çalıştırılmaktadır. 0,864 Personel yolcuların özel ihtiyaçlarını anlamaktadır. 0,465 0,618 Çalışma saatleri yolcuların taleplerine uygun olarak düzenlenmiştir. 0,470 0,430 THY, yolcuların menfaati konusunda titizlik göstermektedir. 0,383 0,387 0,350 Sunulacak hizmetin zamanı tam olarak bildirilmektedir. 0,720 Yolcularla ilgili rezervasyon v.b. gibi konularda kayıtlar hatasız tutulmaktadır. 0,676 Hizmet taahhüt edildiği şekilde gerçekleştirilmektedir. 0,648 0,363 Personel, yolcuların sorularına cevap verebilmek için yeterli bilgiye sahip değildir. 0,720 Yapılan işlemler güven verici değildir. 0,701 Personel, yolculara yardımcı olma konusunda istekli değildir. 0,685 Uçakların iç ve dış görünümü çekici değildir. 0,535 0,472 Hizmetin gerçekleşmesinde gecikmeler yaşanmaktadır. 0,507 THY'ni hizmetlerini gösteren materyaller çekicidir. 0,695 Modern ekipmana sahiptir. 0,667 Personel temiz ve düzgün görünmektedir. 0,471 0,532

17. Faktörlerin İsimlendirilmesi Faktörlerin isimlendirilebilmesi için bir faktör altında büyük ağırlıkları olan değişkenleri gruplamak gerekir. Bir değişkende küçük ağırlığı olan faktörleri ise dikkate almamak gerekir. THY Araştırmasında rotasyon sonrası faktör matrisinde, 22 değişkenin 5 faktöre indirgendiğini görmekteyiz. Her bir faktör altındaki hizmet kalitesi algılamasına ilişkin değişkenleri incelediğimizde faktörleri aşağıdaki şekilde yorumlayarak isimlendirebiliriz. • Faktör 1: Güvenilirlik F1: v14, v6, v16, v13(v11) • Faktör 2: Müşteri Beklentilerine Duyarlılık F2: v18, 19, v20(v22, V21) • Faktör 3: Operasyon Kalitesi F3: v10, v9, v5 • Faktör 4: Müşteri Şikayetleri F4: v17, v15, v12(v2, v8) • Faktör 5: Kurumsal imaj F5: v4, v1(v3)