Faktör Analizi, çok sayıda değişken ile tanımlanmaya çalışılan deney üniteleri arasında
gözlenen genel varyasyonu en yüksek düzeyde açıklayabilen daha az sayıda değişkene
(faktöre) indirgeyen çok değişkenli istatistik analiz yöntemlerinden biridir. Böylece çok
sayıda değişkenin meydana getirdiği karmaşık yapıyı basit bir yapıya dönüştüren faktör
analizi sonuçları daha kolay yorumlanabilir hale gelmektedir.
Bu çalışma, kentsel alanlarda arı ürünleri tüketim bilinci ve tüketici davranışlarını etkileyen
faktörlerin faktör analizi ile belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmanın örneklemini,
Türkiye’nin 7 coğrafik bölgesinden üç aşamalı küme örneklemesi ve sistematik örnekleme
yoluyla seçilen toplam 1 786 kişi oluşturmaktadır. Çalışmanın verileri, demografik özellikler
ile birlikte tüketim bilinci ve tüketici davranışlarını belirlemeye yönelik olarak hazırlanmış
47 adet sorudan oluşan ve yüz yüze gerçekleştirilen anket çalışması ile elde edilmiştir.
Verilerin faktör analizine uygunluğu belirlendikten sonra açıklayıcı faktör analizi
uygulanmıştır. Aralarında en az %30 korelasyon olduğu belirlenen 15 adet değişken ile
yapılan faktör analizi sonucunda, değişkenler genel olarak yedi faktör altında toplanmış olup,
bu faktörlerin toplam varyansın en az % 66.67’sını açıkladığı belirlenmiştir.
Factor analysis is one of the multivariable statistical analysis methods which reduce general
variation between test units that been tried to describing with numerous variable to fewer
variable which can describe variation at maximum level. Thus, factor analysis results, which
transform complicated structure of numerous variables to simple structure, is became easily
interpretable.
This work was made for the identification of the factors that affect the consumer behaviour
on bee products in rural areas. Sample work was done by choosing 1786 person from 7
geographical regions of Turkey by systematic sampling method and diversifying them into 3
groups. Data of this work was collected by asking 47 question which was prepared for
knowing the consumer behaviour and consciousness with the demographic properties to the
people. And these data also were collected by interviewing face to face. After the suitability
of the data is approved for the factor analysis, then factor analysis was applied with 15
indicator variables, which were determined to have correlation over 30% between them.
The result of the factor analysis, indicator variables were collected under the seven factors.
This factors at least 66.67% of the total variance explained were determined
