Tramvay Yolcu Memnuniyetinin Lojistik Regresyon
Analiziyle Ölçülmesi: Estram Örne i
Yrd. Doç. Dr. Nuray G RG NER
Eski ehir Osmangazi Üniversitesi, . .B.F., letme Bölümü,ESK EH R Bülent CANKU
Eski ehir Osmangazi Üniversitesi, SBE, letme A.B.D., YL Ö rencisi, ESK EH R ÖZET
Bu çalı mada; toplu ta ıma araçlarından biri olan tramvaya yönelik yolcu memnuniyeti, Eski ehir tramvay sistemi (Estram) örne inde, Binomial Lojistik Regresyon Analizi ile incelenmektedir. ki üniversiteye sahip olan Eski ehir’de ö renci nüfusun fazla olması ve tramvay için önemli bir yolcu kitlesi olacakları dü üncesiyle çalı ma, her iki üniversiteden basit tesadüfî örnekleme yoluyla seçilen 300 ö renci üzerinde gerçekle tirilmi tir. Ö rencilerin memnuniyetleri ile ilgili binomial düzeyde, gizil bir de i ken kullanılmı tır. Uygulanan Binomial Lojistik Regresyon Analizi sonucunda; ö rencilerin Estram’dan memnuniyetleri üzerinde modele alınan tüm ba ımsız de i kenlerin negatif etkileri oldu u belirlenmi tir.
Anahtar Kelimeler: Lojistik Regresyon, Binomial Lojistik Regresyon, Yolcu Memnuniyeti
Measuring the Traveller Satisfaction of Tram Using Logistic Regression: A Case Study of Estram
ABSTRACT
In this study, it has been investigated traveller satisfaction about the tram which is one of the mass transportation vehicles on case of Eskisehir’s Tram System (Estram) using Binomial Logistic Regression Analysis. Eskisehir’s population have become dense on students and their’s satisfactions as traveller have important. So, sample of this study has formed from 300 students of Anatolia University and Eskisehir Osmangazi University which are in Eskisehir and they have selected with Simple Random Sampling. As a consequence, utilizing some of subjective and objective variables, it is investigated whether or not Estram satisfies these students. Considering latent variable about satisfaction at the binomial level, binomial logistic regression is implemented about student satisfaction. The result of analysis showed that whole independent variables had negative effect on the satisfaction of students about Estram.
Key Words: Logistic Regression, Binomial Logistic Regression, Traveller Satisfaction
1. Giri
Estram Örne i
Ülkemizde artan yolcu ve yük trafi inin büyük bir bölümünün karayolu aracılı ıyla sa lanması, ula tırmaya ayrılan bütçenin hemen hemen tamamına yakın bir kısmının karayollarına harcanmasına yol açmaktadır. Karayolu ve demiryolu birbirini tamamlayan ula tırma sistemleridir. Birine öncelik verip, di erini ihmal etmek, özellikle bu önceli i gerek kullanıldı ı enerji ve gerekse üzerinde seyreden ta ıtlar bakımından dı a ba ımlılı ı büyük, güvenilirli i az ve çevreye olan olumsuz etkisi fazla olan karayoluna vermek ülke ekonomisi bakımından büyük kayıptır.
Son yıllarda lastik tekerlekli araç sayısındaki artı , trafik yo unlu una sebep olmaya ba lamı ve bu yo unlu un azaltılmasının da raylı toplu ta ımacılıktan geçti inin farkına varılmı tır. Bu nedenle günümüzde raylı toplu ta ıma sistemlerine geçmemi kentlerin, ça da kent insanına etkili bir hizmet sunmaları gün geçtikçe zorla maktadır. Nüfusun hızla arttı ı özellikle metropol kentlerde raylı toplu ta ıma sistemlerine olan gereksinim daha da belirgin ortaya çıkmaktadır.
Raylı ula ım sistemlerinde yapılan ta ımalar, hız güvenlik, konfor ve ekonomiklik yönünden di er ula ım araçlarına göre çok daha avantajlıdır. Raylı ula ım arazi kullanımı ve çevre kirlili i yönünden, karayollarına oranla önemli ölçülerde üstünlü ü mevcuttur. Bu hususlara ilave olarak raylı ula ımın petrolden ba ımsız bir i letme sunması ve karayollarının ise petrole ba ımlı olması nedeniyle yurtdı ı giderlerinin önemli bir bölümü petrol alımı için ayrılan ülkemizde raylı ula ımın modernle tirilmesi ve geli tirilmesi bir zorunluluk haline gelmi tir (Kent içi ula ımda raylı sistemler sempozyumu, 1999:4).
Raylı toplu ta ıma denince ilk akla gelen metro ve tramvaylardır. Tramvay, yol üzerinde çıkıntı yapmayacak biçimde dö enmi özel raylarda hareket eden yolcu ta ıtıdır. Di er makineli ta ıtlar gibi tramvay da 1800’lü yıllarda dünyanın görünü ünü de i tirmeye ba layan endüstri devriminin bir ürünü olarak ortaya çıkmı ve kent içi yolcu ta ımacılı ında ilk raylı ta ıma hattı 1832 yılında New York’un Harlem mahallesinde hizmete açılmı tır. Türkiye’de ise ilk olarak 1869 yılında stanbul’da kullanılmaya ba lanmı tır. 12 Haziran 1939 ve 3642 sayılı yasayla tramvay i letmesi ilk önce stanbul Belediyesi’ne sonra ise
ETT’ye ba lanmı tır
(http://www.eskisehir-bld.gov.tr/;http://eskisehir.mmo.org.tr/).
Ula ım sorununa çözüm olarak tramvay kullanımı gündeme gelmi tir. Eski ehir’de 20 Haziran 2002 yılında in asına ba lanan Estram (tramvay) projesi yakla ık 120 milyon dolara mal olmu ; Avrupa Yatırım Bankası, NIB, ve ABN Amro tarafından temin edilmi bulunan bir kredi paketi ile finanse edilmi tir. Estram Avusturya’nın Viyana’da üretilmi ve Linz ehrinden deniz yoluyla önce stanbul’a ardından karayoluyla Eski ehir’e getirilmi tir (http://www.eskisehir-bld.gov.tr/; http://eskisehir.mmo.org.tr/).
Estram, Eski ehir’de 18 adet, 272 ki i ta ıma kapasiteli; 29,5m uzunlu unda; 2,3m geni lik 3,5m yüksekli e sahiptir ve ta ıtın maksimum hızı saatte 70 km.dir. Estram 16 km uzunlu unda bir hatta sahip olup, Eski ehir’de iki üniversiteyi ve iki hastaneyi birle tirmektedir. Toplam 26 tane yolcu indirme ve bindirme dura ı olan Estram’ın 2004 yılı itibariyle günde ta ıdı ı yolcu sayısı 110.000 ki idir. Yılda ta ınan yolcu sayısı 38,5 milyon ki i olarak belirtilmi tir. ehrin genelinde 27 adet Estram bilet satı ve dolum bayii bulunmakta ve tek kullanımlık akıllı es biletler tüm yaysat gazete bayilerinde bulunmaktadır (http://www.eskisehir-bld.gov.tr/).
(http://eskisehir.mmo.org.tr/).
ekil 1: Estram Güzergâhı
Estram Örne i
çözüm getirece i dü ünülerek kullanıma sunulan Estram’dan, yolcuların memnuniyetlerinin ölçülmesi, konuyla ilgili iyile tirici önlemlerin alınmasında ve kamuoyunun Estram ile ilgili görü lerinin belirlenmesi açısından önemlidir.
Literatürde çe itli hizmet sa layıcılardan mü terilerin memnuniyetlerini belirlemeye yönelik çok sayıda çalı ma mevcuttur (Tripp&Drea, 2002: 432; Altan ve Engin, 2004: 585–599; Topçu ve Dökmeci, 2005: 126–134; Huimining, 2005: 533; Kerimo lu ve Çıracı, 2006: 35–46). Toplu ta ıma ve özellikle raylı sistemlerin kullanıcı/yolcu memnuniyetine yönelik çalı malara ise u örnekler verilebilir: Birle mi Milletler Kalkınma Te kilatı, Avrupa Birli i ve çi leri Bakanlı ı’nın 2007 yılında Eski ehir’de yaptı ı “Eski ehir Vatanda Memnuniyeti Anketi” sonuçlarında vatanda ların Estram’dan büyük oranda memnun oldukları sonucuna varılmı tır. Baysal ve Engin (2004: 205–210), Konya hafif raylı ula ım sisteminde servis kalitesini belirlemeye yönelik yaptıkları çalı malarında; tramvay sisteminden mü terilerin beklentilerini belirleyerek, servis kalitesinin ölçümünde Servqual yöntem kullanmı lardır. Çubuk ve Türkmen (2003:125–144), Ankara’da raylı ula ım sistemlerinin ula ım planları içindeki önemini vurgulayarak, metro-3’ün kent içi ula ım planındaki yerini ve uygunlu unu incelemi lerdir. Öncü (1999), büyük kentlerde raylı sistemlere geçme ko ullarını incelemi , hafif raylı sistemleri di er toplu ta ıma araçlarıyla kar ıla tırarak raylı sistemlere geçi konusunda stratejiler önermi tir.
Kırımtay ve Arberk (1996); yılında Eski ehir’in kent içi toplu ta ıma planlamasında raylı sistemlerin uygulanabilirli ini istatistiksel tekniklerle inceleyerek, 25 yıl ileriye dönük tahminler yapmı lardır. ehir merkezinde yeni hatlar tespit ederek, 4 yılda tamamlanmasını öngördükleri uygulamanın 5,8 trilyona mal olaca ı ve hafif raylı sistemin ekonomik açıdan çevre ve temizli inin korunması bakımından kamuya önemli yararlar sa layacak bir yatırım olaca ı sonucuna varmı lardır. Bilgiç ve Arberk (1996), Eski ehir örne inde kent içi toplu ta ımacılı ında kullanılacak hafif raylı sistemlerin özelliklerini belirlemeye çalı mı lar, Eski ehir’in mevcut co rafi, ekonomik nüfus ve ula ım özelliklerini belirleyerek kentin böyle bir sisteme olan ihtiyacını açıklamaya çalı mı lardır.
Literatür incelemesinden de görüldü ü gibi, demiryolu ula ım aracı olan tramvay ve bu araçtan kullanıcıların memnuniyeti ile ilgili yapılan çalı malara rastlanmamaktadır. Bu yüzden özellikle büyük kentlerde giderek kullanımı yaygınla maya ba layan tramvaydan üniversite ö rencilerinin memnuniyetlerinin ölçülmesi açısından bu çalı ma, Eski ehir’de bir ilk’i temsil ederek gerekli konuda eksikli i gidermesi açısından önemlidir.
analizi ile belirlenmeye çalı ılmı ve sonuçlar de erlendirilerek önerilerde bulunulmu tur.
2. Lojistik Regresyon Analizi
Lojistik regresyon analizi, son dönemlerde özellikle sosyal bilimler alanında kullanımı yaygınla an bir yöntemdir. Neden sonuç ili kilerinin ortaya konulması amacıyla yapılan ço u sosyo-ekonomik ara tırmada, incelenen de i kenlerden bazıları olumlu-olumsuz, ba arılı-ba arısız, evet-hayır – memnun-memnun de il eklinde iki düzeyli verilerden olu maktadır. Bu türde ba ımlı de i kenin iki düzeyli ya da çok düzeyli kategorik verilerden olu ması durumunda; ba ımlı de i ken ile ba ımsız de i ken (ler) arasındaki neden-sonuç ili kisinin incelenmesinde, Lojistik Regresyon Analizi önemli bir yere sahiptir (Agresti, 1996: 103).
Amaçlarından birisi sınıflandırma, di eri ise ba ımlı ve ba ımsız de i kenler arasındaki ili kileri ara tırmak olan lojistik regresyon analizinde, ba ımlı de i ken kategorik veri olu turmakta ve kesikli de erler almaktadır. Ba ımsız de i kenlerin ise hepsinin veya bazılarının sürekli ya da kategorik de i kenler olmasına ili kin bir zorunluluk bulunmamaktadır (I ı ıçok, 2003:3).
Lojistik regresyon analizi, regresyon analizinin normallik, ortak kovaryansa sahip olma gibi bir kısım varsayımlarının sa lanamaması durumunda, diskriminant analizi ve çapraz tablolara alternatif bir yöntemdir. Ba ımlı de i kenin 0 ve 1 gibi iki düzey ya da ikiden fazla düzey içeren kesikli bir de i ken olması durumunda da uygulanabilir olmasının yanında, matematiksel olarak esnekli i ve kolay yorumlanabilirli i, bu yönteme olan ilgiyi arttırmaktadır (Tatlıdil, 2002:289; (Lemeshow ve Hosmer, 2000:2–4).
Lojistik regresyon analizi, sınıflama ve atama i lemi yapmaya yardımcı olan bir regresyon yöntemidir. Normal da ılım varsayımı, süreklilik varsayımı önko ulu yoktur. Ba ımlı de i ken üzerinde açıklayıcı de i kenlerin etkileri olasılık olarak elde edilerek, risk faktörlerinin olasılık olarak belirlenmesi sa lanır (Özdamar, 2002:475; Lemeshow ve Hosmer, 2000:2–4).
Χ
Χ
+
Χ
Χ
=
Ρ
+ + +
+ + +
Ο Ο
k k
k k
e
e
β
β
β
β
β
β
... ...
1 1
1 1
1
(1)
eklinde formüle edilir. Burada(Özdamar, 2002: 475); P : ncelenen olayın gözlenme olasılı ını,
0: Ba ımsız de i kenler sıfır de erini aldı ında ba ımlı de i kenin de erini
ba ka bir ifadeyle sabiti,
1 2….. k : Ba ımsız de i kenlerin regresyon katsayılarını,
X1 X2…. Xk :Ba ımsız de i kenleri,
Estram Örne i
Lojistik regresyon denkleminde P incelenen olayın gözlenme olasılı ını göstermektedir. ncelenen bir olayın olasılı ının kendi dı ında kalan di er olayların olasılı ına oranına ODDS De eri denir (Çolak, 2002: 8). ncelenen iki farklı olayın ODDS de erlerinin birbirine oranına ise ODDS Oranı denir. Lojistik regresyon denkleminde ODDS Oranı, Exp ( ) olarak ifade edilir. Olasılık oranı (Odds), bir olayın meydana gelme olasılı ının meydana gelmeme olasılı ına oranı (Gujarati, 1999: 555) oldu una göre; exp ( p) Y de i keninin Xp de i keninin
etkisi ile kaç kat daha fazla ya da % kaç oranında fazla gözlenme olasılı ına sahip oldu unu belirtir.
3. Eski ehir’deki Üniversite Ö rencilerinin Estram(Tramvay) Sisteminden Memnuniyetlerinin Ölçülmesi
Eski ehir’de bulunan iki üniversite (Eski ehir Osmangazi Üniversitesi ve Anadolu Üniversitesi), kentteki ö renci nüfusunun artı ına neden olmu tur. ekil1’de verilen Estram güzergâhı dikkate alındı ında da özellikle iki üniversitenin tramvay ile ba landı ı görülmektedir. Dolayısıyla Estram, ö rencilerin yaygın olarak kullanabilecekleri bir ula ım aracı durumundadır. Estram’dan yolcu memnuniyetinin ölçülmesini amaçlayan bu çalı ma, Estram’ın yolcuları içinde önemli bir payı olu turdu u dü ünülen üniversite ö rencileri üzerinde gerçekle tirilmi tir. Her iki üniversiteden 150’ er ö renci basit tesadüfî örnekleme esasına uygun olarak seçilmi , hazırlanan anket formu 300 ö renci tarafından cevaplanmı tır. Yapılan çalı ma alan ara tırması niteli inde olup, çalı mada üniversite ö rencilerinin Estram (tramvay) sisteminden memnuniyetleri Binomial Lojistik Regresyon analizi ile SPSS 13.0 paket programı yardımıyla belirlenmi tir.
3.1. Ara tırma Evreni ve Örneklem
Eski ehir Osmangazi ve Anadolu üniversitelerinin farklı bölümlerinde okuyan ö renciler, bu çalı manın ara tırma evrenini olu turmaktadır. Bu evrende basit tesadüfî örnekleme esasıyla her iki üniversitedeki ö rencilerden 150’ er ki iden olu an toplam 300 ö renci ara tırma örneklemini olu turmu tur.
3.2. Veri Toplama Aracı
Ara tırma verileri, Eski ehir Osmangazi ve Anadolu üniversitelerinin farklı bölümlerinde okuyan ö rencilerine birebir uygulanan iki bölümlü bir anket formu yoluyla elde edilmi tir. Anketin birinci bölümü; ö rencilerin bazı demografik özelliklerinin ortaya konması amacıyla ara tırmacılar tarafından hazırlanan sorulardan (üniversite, bölüm, cinsiyet, gelir, üniversiteye ula ımda kullanılan araç v.b) olu maktadır. Anketin ikinci bölümünde; ö rencilerin Estram’dan memnuniyetlerini belirlemeye yönelik 5’li likert tipinde hazırlanan (kesinlikle katılıyorum, katılıyorum, kararsızım, katılmıyorum, kesinlikle katılmıyorum) 12 yargı cümlesi yer almaktadır.
Memnuniyet ölçe inde lojistik regresyon analizi için memnuniyetle ilgili binomial düzeyde gizil de i ken kullanılmı tır. Memnuniyetle ilgili maddelerde ortalama ölçek puanı 3.00 ve üzerinde olan ö renciler, Estram’dan memnun olanlar grubunda kabul edilerek gizil de i kenin de eri bu ö renciler için “0” ; ölçek puan ortalaması 3.00’ün altında olan ö renciler ise memnun olmayanlar grubunda kabul edilerek, bu ö renciler için gizil de i kenin de eri “1” olarak kodlanmı tır.
3.3. Verilerin Analizi
Ara tırma kapsamındaki 300 ö renciden elde edilen verilerin frekans ve yüzdelikler olarak da ılımı Tablo 1’de verilmi tir:
Tablo 1: Ö rencilerin Demografik Özellikleri
De i ken Frekans
(Sıklık) % Geçerli Yüzde
Kümülatf Yüzdeler
Cinsiyet Kadın 159 53.0 53.0 53.0
Erkek 141 47.0 47.0 100.0
Toplam 300 100.0 100.0
Okudu u Üniversite Esogü 150 50.0 50.0 50.0
Anadolu Üniversitesi 150 50.0 50.0 100.0
Toplam 300 100.0 100.0
0-250 67 22.3 22.3 22.3
Gelir Durumu 251-500 129 43.0 43.0 65.3
501-750 82 27.3 27.3 92.7
751 ve üstü 22 7.3 7.3 100.0
Toplam 300 100.0 100.0
Üniversiteye ula ımda
Kullanılan araç türü Estram 178 59.3 59.3 59.3 Halk Otobüsü 135 45.0 45.0 45.0
Ticari Taksi 5 1.7 1.7 1.7 ahsi Otomobil 20 6.7 6.7 6.7 Yürüyerek 55 18.3 18.3 18.3
Tablo 1 incelendi inde; ö rencilerin %53’ü bayan (159 ki i), %47’si erkek ö rencilerden olu maktadır. Gelir durumu bakımından de erlendirildi inde ö rencilerin %22.3’ünün geliri 250 YTL’den daha az iken; %43’ünün (129 ö renci) geliri 250–500 YTL aralı ında, % 27,3’ünün 500–750 YTL aralı ında ve %7,3’ünün ise 750 YTL’den daha fazla oldu u belirlenmi tir. Bu verilerden hareketle ö rencilerin ço unlu unun 250-500YTL arasında gelirleri oldu u söylenebilir. Üniversiteye ula ımda kullanılan araç türü bakımından da ılıma bakıldı ında ise ö rencilerin daha çok Estram’ı tercih ettikleri (178 ö renci; %59,3), ikinci en fazla kullandıkları ula ım arcının ise halk otobüsleri oldu u (135 ö renci, %45) görülmektedir. Di er ula ım araçlarının da ılımı ise u
Estram Örne i
Çalı ma kapsamında üniversite ö rencilerinin Estram tramvay sisteminden memnuniyetiyle ilgili yargı cümlelerine ili kin görü lerinin frekans da ılımları ise Tablo 2’ de verilmi tir.
Tablo 2: Ö rencilerin Estram Sistemine li kin Görü lerinin Da ılımı
Kesinlikle katılmıyorum
Katılmıyorum Kararsızım Katılıyorum Kesinlikle katılıyorum
Frekans % Frekans % Frekans % Frekans % Frekans %
S1 59
%19,7 67 %22,3 35 %11,7 80 %26,7 59 %17.0
S2 29
%9,7 44 %14,7 58 %19,3 119 %39,7 50 %16,7
S3 29
%9,7 %19,0 57 %21,7 65 %23,3 70 %26,3 79
S4 13
%4,3 %6,7 20 %13,3 40 %47,0 141 %28,7 86
S5 30
%10,0 41 %13,7 64 %21,3 109 %36,3 56 %18,7
S6 50
%16,7 107 %35,7 89 %29,7 33 %11,0 21 %7,0
S7 89
%29,7 76 %25,3 32 %10,7 65 %21,7 38 %12,7
S8 24
%8,0 40 %13,3 76 %25,3 118 %39,3 42 %14,0
S9 30
%10,0 59 %19,7 51 %17,0 115 %38,3 45 %15,0
S10 78
%26,0 %19,7 59 %14,3 43 %29,0 87 %11,0 33
S11 44
%14,7 58 %19,3 40 %13,3 117 %39,0 41 %13,7
S12 16
%5,3 28 %9,3 55 %18,3 105 %35,0 96 %32,0
Tablo 2 incelendi inde; ö rencilerin Estram (tramvay) sisteminden memnuniyetinde en önemli de i kenler olarak; (S4) Estram sisteminin temizlik ve bakımının yeterli olması (%47,0, %28,7), (S12) Estram’ın kapalı devre sistemine geçmesi (%35,0, %32,0) ve (S2) Estram’da ula ımın hızlı olması (%39,7, %16,7) de i kenleri memnuniyette önemli de i kenler olarak belirlenmi tir. Buna kar ılık ö rencilerin Estram sisteminden memnuniyetsizli inde en önemli de i kenler olarak da; (S7) Estram bilet satı noktalarına rahat ula amamak (%29,7, %25,3), (S10) Estram bilet fiyatlarının uygun olmadı ı (%26,0, % 19,7) ve (S1) Estram güzergâhının üniversiteye ula ımda yeterli olmadı ı (%19,7, %22,3) ö rencilerin Estram sisteminden memnuniyetsizli inde önemli de i kenler olarak belirlenmi tir.
Estram’dan memnuniyet durumunun ba ımlı de i ken oldu u çalı mada, ba ımsız de i kenler ile ba ımlı de i kenler arasında ili kinin belirlenmesi amacıyla yapılan ki-kare testi sonuçları Tablo 3’te verilmi tir.
Tablo 3: Estram’a Ait De i kenler le Memnuniyetin Ki Kare Testi Sonuçları
De i kenler Pearson Ki-Kare p
S1. Estram güzergâhı üniversiteye ula ımda yeterlidir. 59,667 0,000*
S2. Estram’da ula ım hızlıdır. 54,409 0.000*
S3. Estram yolcu ta ıma kapasitesi yeterli de ildir. 21,211 0.000*
S4. Estram’ın temizlik ve bakımı yeterlidir. 24,807 0.000*
S5. Estram’da yolculuk rahat ve güvenlidir. 36,334 0.000*
S6. Estram güvenlik ve bilet kontrol elemanlarının davranı ları
kötüdür. 1,083 0.897
S7. Estram bilet satı noktalarına çok rahat ula ırım. 51,758 0.000* S8. Estram bilet satı noktalarında çalı anların davranı ve
tutumları iyidir. 42,140 0.000*
S9. Estram yolcu indirme ve bindirme durakları yeterlidir. 56,856 0.000*
S10. Estram bilet fiyatları uygundur. 54,345 0.000*
S11. Estram çalı ma saatleri uygundur. 105,292 0.000*
S12. Estram bilet kullanımının kapalı devre sisteme geçmesi iyi
oldu. 19,800 0.001*
Tablo 3’teki Ki-Kare anlamlılık testi sonuçlarına göre; “Estram güzergahı üniversiteye ula ımda yeterlidir”(P=0.000) , “Ula ım hızlıdır” (P=0.000) , “Estram yolcu ta ıma kapasitesi yeterli de ildir” (P=0.000), “Estramın temizlik ve bakımı yeterlidir” (P=0.000), “Yolculuk rahat ve güvenlidir” (P=0.000), “Estram bilet satı noktalarına çok rahat ula ırım” (P=0.000), “Estram bilet satı noktalarında çalı anların davranı ve tutumları iyidir” (P=0.000), “Estram yolcu indirme ve bindirme durakları yeterlidir” (P=0.000), “Estram bilet fiyatları uygundur”(P=0.000), “Estram çalı ma saatleri uygundur” (P=0.000), “Estram bilet kullanımının kapalı devre sisteme geçmesi iyi oldu” (P=0.000) farkları anlamlıdır. Ba ka bir ifadeyle, Estram’dan memnuniyet ile Estram’dan algılanan artlar arasında fark yoktur eklinde kurulan sıfır hipotezi reddedilmi , dolayısıyla ba ımsız de i kenler ile memnuniyet arasındaki farklar istatistiksel olarak anlamlı bulunmu tur.
Estram’dan memnuniyetin sa lanıp sa lanamayaca ını kestirmek ve kestirimde kullanılacak de i kenlerin belirlenmesi amacıyla yapılan lojistik regresyon analizindeki ba ımsız de i kenler olarak, Tablo 3’te ki-kare anlamlılık sınamasında anlamlı bulunan de i kenler alınmı tır. Böylece, ö rencilerin Estram’dan memnun olup olmama olasılı ının tahmin edilmesi i leminde olasılık denklemine katkıda bulunan de i kenler, ba ımlı de i ken olan Estram memnuniyeti üzerinde etkisi olanlar olarak saptanmı tır. Söz konusu lojistik regresyon modeli u ekilde formüle edilebilir:
i
i
S
S
S
S
S
u
Y
Y
P
Y
P
+
+
+
+
+
+
+
+
=
=
−
(
)
0 1 1 2 2....
5 5 7 7...
12 121
)
(
Estram Örne i
Modelde P(Y)/1-P(Y), Estram’dan memnun olma olasılı ının, memnun olmama olasılı ına oranını gösteren olasılık oranını ifade etmektedir. Bu ifadenin do al logaritması ise logit olarak bilinmektedir. Yi, “i”.ci ö rencinin Estram ile ilgili memnuniyet durumunu ifade etmektedir ki, memnun ise “0”, memnun de ilse “1” de erini almaktadır.
Lojistik Regresyon Analizinde ba ımlı de i ken Estram (tramvay) sisteminden memnuniyetin ölçülmesi a amasında Enter Metodu uygulanmı tır. parametreleri ile bu parametrelere ili kin Wald istatistikleri, serbestlik dereceleri, önem seviyeleri ve Exp( ) (ODDS) de erleri Tablo 4’te verilmi tir.
Tablo 4: Lojistik Regresyon Modelindeki De i kenler
De i kenler Std.Hata Wald S.D P Exp( p)
Sabit 74,350 16,449 20,431 1 0,000 2E+032
S1 -2,449 0,596 16,882 1 0,000 0,086
S2 -2,954 0,737 16,079 1 0,000 0,052
S3 -2,385 0,633 14,199 1 0,000 0,092
S4 -1,863 0,599 9,659 1 0,002 0,155
S5 -2,002 0,539 13,818 1 0,000 0,135
S7 -1,313 0,385 11,627 1 0,001 0,269
S8 -2,657 0,684 15,071 1 0,000 0,070
S9 -2,367 0,597 15,691 1 0,000 0,094
S10 -2,800 0,699 16,060 1 0,000 0,061
S11 -2,942 0,710 17,168 1 0,000 0,053
S12 -1,567 0,494 10,039 1 0,002 0,209
Tablo 4 incelendi inde, ö rencilerin Estram (tramvay) sisteminden memnuniyetleri üzerinde bütün ba ımsız de i kenlerin etkilerinin önemli oldu u açıkça görülmektedir. Tablo 4’teki exp( ) de erleri, ODDS oranlarını göstermektedir. Olasılık oranı, bir olayın meydana gelme olasılı ının meydana gelmeme olasılı ına oranı oldu una göre; exp ( p), Y de i keninin Xp
de i keninin etkisi ile kaç kat daha fazla ya da % kaç oranında fazla gözlenme olasılı ına sahip oldu unu belirtir (Özdamar, 2002: 477). Bir ba ka ifadeyle ODDS oranı; incelenen iki olayın gözlenme olasılıklarından birinin di erine oranla kaç kat daha fazla veya kaç kat daha az olarak ortaya çıkabilece ini gösterir. Elde edilen sonuçlar incelendi inde tüm ba ımsız de i kenler için katsayıları negatif oldu undan ODDS oranı negatif ili ki dikkate alınarak azalı yönünde yorumlanacaktır. Ele alınan yeni bir ö rencinin, (S1) de i keni bakımından Estram (tramvay) sisteminden memnun olma olasılı ı memnun olmama olasılı ına göre 0,086 kat daha az olurken; (S7) de i keni ele alınan yeni bir bireyin, Estram sisteminden memnun olma olasılı ını 0,269 kat azaltmaktadır.
Elde edilen modelin geçerlili i, Hosmer Lemeshow testi ile sınanmı tır.
H0 : Tahmin denklemi anlamlıdır.
Hosmer Lemeshow testi sonucunda Ki-Kare de eri, 612 olarak hesaplanmı tır. p= 1,000 > α = 0,05 olarak elde edilmi ve modelin uygun oldu una dair H0 hipotezi kabul edilmi tir.
Ö rencilerin Estram’dan memnuniyetlerinin ölçülmesine yönelik kurulan lojistik modelin sınıflandırma ba arısının verildi i Tablo 5 incelendi inde; Lojistik Regresyon modelinde gözlemlerin do ru sınıflandırma/ do ru atanma oranının % 95,7 oldu u görülmektedir. Ba ka bir ifadeyle model toplam 300 dene in %97,5’ini do ru tahmin etmi tir. Bu analiz sonucunda Estram (tramvay) sisteminden memnun olan 6 ki i yanlı sınıflandırılarak di er gruba atanmı , memnun olmayan 7 ki i de memnun olan ki ilerin grubuna atanarak yanlı sınıflandırılmı tır. Ba ka bir ifadeyle Estram (tramvay) sisteminden memnun olanların % 93,4’ü ve memnun olmayanların % 96,9’u do ru tahmin edilmi tir.
Tablo 5: Lojistik Regresyon Modelinin Sınıflandırma Ba arısı
Tahmin Memnuniyet Gözlem
Memnun Memnun de il
Do ruluk Yüzdesi (%)
Memnuniyet Memnun 99 7 93,4
Memnun de il 6 188 96,9
Ayrıntılı Yüzde 95,7
4. Sonuç ve Öneriler
Sosyal bilimlerde yapılan ara tırmalarda veri elde etmede daha çok anket kullanımı, bu tür verilerde kesikli yanıtlara kar ılık gelen açıklayıcı de i kenlere sıkça rastlanması, Lojistik Regresyon Analizi kullanımını her geçen gün arttırmaktadır. Bu çalı mada da ba ımsız de i kenlerin ikili de er alan (memnun-memnun de il) ba ımlı de i ken üzerindeki önemlerinin belirlenmesinde ikili lojistik regresyon analizi kullanılmı tır.
Estram Örne i
Dolayısıyla ö rencilerin Estram’a ait birçok durumdan rahatsız olmalarına ra men, sonuçta ula ımda kullanım kolaylı ı sa ladı ı, ta ıt trafi ine göre önceli i bulundu u vb. nedenlerden dolayı Estram’ı kullanmalarından kaynaklanmaktadır. Bunun tersi durumlar da vardır.
Hızlı kentle me, sanayile me ve nüfus artı ının beraberinde getirdi i sorunlar ula ım sektörüne de yansımaktadır. Üniversite ö rencilerinin ula ım problemini ortadan kaldıracak önerilerin ba ında gelen Estram tramvay sistemi, bu yükü kaldırmada ba arılı olabilecek bir araç olsa da belediyelerimize büyük görevler dü mektedir. Bunların ba ında, ula ım sistemlerinin seçiminde planlama, proje ve mühendislik çalı malarına önem verilmeli, kentsel ula ım planları bütünle ik olarak hazırlanmalı, imar durumları gözden geçirilerek farklı konumlarda bulunan halkın ihtiyacını kar ılamada yeterli bir ula ım güzergâhı ve ta ıma kolaylı ı sa lanmalıdır.
Yapılan bu çalı ma ile üniversite ö rencilerinin Estram (tramvay) sisteminden memnuniyetlerinin belirlenmesi amaçlanmı tır. Ula ımda Estram’dan faydalananların memnuniyetlerini ölçmek; sunulan hizmetin nasıl algılandı ının belirlenmesi, hizmet sunumunun gerçek performansı hakkında bilgi sa lanması açısından önemlidir. Ayrıca mevcut durum de erlendirmeleri yapılarak, vatanda ların talep ve beklentilerine yönelik hizmet sunulması, belediye yönetimlerinin ula ım hizmetlerinde zayıf ve güçlü yönlerini görmesi bakımından da bu tip çalı malar yol gösterici niteliktedir. Estram bugün Eski ehir için oldukça yeni bir ula ım sistemi olsa da uzun dönemde fayda sa layaca ı beklenmektedir.
KAYNAKLAR
Altan, M. ve Engin, O. (2004). “Bir seyahat i letmesinde mü teri memnuniyetinin ölçülmesi.”
Selçuk Üniv. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Yıl: 2004 - Sayı: 11 - ISSN 1302–1796: 585 – 599
Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley and Sons. Inc.
Baysal, M. ve Engin,O. (2004). “Konya hafif raylı ula ım sisteminde servis kalitesinin ölçülmesi.”
Z.K.Ü. Karabük Teknik E itim Fak. Dergisi, 205–210.
Bilgiç, ., Arberk, M.Korkut. (1996). “Eski ehir kentiçi toplu ta ımacılı ında kullanılacak hafif raylı ta ıt özelliklerinin belirlenmesi”. Osmangazi Üniv. Fen Bilimleri Enst. n aat Müh. Anabilim Dalı. Eski ehir. Yayınlanmamı Yüksek Lisans Tezi.
Çolak, E. (2002). “Ko ullu ve sınırlandırılmı lojistik regresyon yöntemlerinin kar ıla tırılması ve bir uygulama” (Basılmamı Yüksek Lisans Tezi) Osmangazi Üniversitesi, Eski ehir.
Çubuk, M., Türkmen, M. (2003). “Ankara’da raylı ula ım.” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fak. Dergisi. 125–144.
Gujarati, D.N. (1999). Temel ekonometri. (ÇEv. Ü. Enesen ve G.G: enesen), Literatür Yayıncılık, stanbul.
Huiming, Zhu. (2005). “Service qualıty of travel agents”. Internatıonal Conference on services systems and services management, proceedings of ICSSS’M. 13–15 June 2005. Vol.1;p.533
I ı ıçok, E. (2003). “Bebeklerin Do um A ırlıklarını ve Boylarını Etkileyen Faktörlerin Lojistik Regresyon Analizi le Ara tırılması”. Ankara, VI. Ulusal Ekonometri ve statistik Sempozyumu Bildiri Kitabı, Gazi Üniversitesi . .B.F. Ekonometri Bölümü.
Kerimo lu, E., Çıracı, H. (2006). “ stanbul’da uluslar arası ziyaretçilerin memnuniyet düzeyleri.”
Kırımtay, R., Arberk, M.Korkut. (1996). “Eski ehir kent içi toplu ta ım planlamasında raylı sistem uygulanabilirli inin ara tırılması”. Osmangazi Üniv.Fen Bilimleri Enst. n aat Müh. Anabilim Dalı.Eski ehir . Yayınlanmamı Yüksek Lisans Tezi.
Lemeshow, S. and Hosmer, D. (2000). “Applied Logistic Regression (Wiley Series in Probability and Statistics”. Wiley-Interscience; 2 Sub edition .p.2-4
Öncü, E. (1999). “Kentlerimizde Raylı Sisteme Geçme Ko ulları”. Mühendis ve Makine Dergisi,
19–30.
Özdamar, K. (2002). “Paket Programlar ile statistiksel Veri Analizi”. Cilt 1, 2.Baskı, Kaan Kitabevi, 475-477 Eski ehir.
Tatlıdil, H. (2002). “Uygulamalı çok de i kenli statistiksel Analiz.” Ziraat Matbaacılık, Ankara.
Topçu, Ü., Dökmeci, V. (2005). “ stanbul’un de i ik mahallelerinde kullanıcı ho nutlu unun kar ıla tırılması”. .T.Ü. Mimarlık Planlama ve Tasarım dergisi. 4/1: 126-134.
Tripp, C. And Drea, John T. (2002). “Selecting and promotıng service encounter elements in passenger rail transportation”. The Journal of Services Marketing. 16/5: 432.
Kent içi ula ımda raylı sistemler sempozyumu 1999-ESK EH R Sonuç Bildirgesi. http://www.eskisehir-bld.gov.tr/ ( 14.06.2007) Çevrimiçi.
