Bu çalışmanın amacı, tüketici özelliklerini ölçmek için geliştirilmiş olan ölçeğin geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğunu sınamakla beraber, öğrencilerin tüketici özelliklerinin coğrafi bölgelere ve demografik özelliklerine göre farklılık gösterip göstermediğini incelemektir. Çalışmada belirlenen amaca ulaşmak için, Steenkamp ve Olivares' in (2015) tüketici özelliklerindeki kararlılığı ölçmede kullandıkları ölçekten faydalanılmıştır. Tüketici özelliklerinden mağaza bağımlılığı, marka bağımlılığı, kalite bilinci, fiyat bilinci, pazar araştırması ve satın alma duygusu üzerinde durulmuştur. Çalışmada Hitit Üniversitesi'nde eğitimine devam eden 234 öğrenciden toplanan veriler analiz edilmiştir. Verilerin yapı geçerliliğini ölçmek için açıklayıcı faktör analizi (Exploratory Factor Analysis) kullanılmıştır. Ayrıca soruların birbirleri ile tutarlılığını ve ölçeğin güvenilirliğini test etmek için güvenilirlik analizi (Reliability Analysis) uygulamasına da yer verilmiştir. Tüketici özelliklerinin coğrafi bölgelere ve demografik özelliklere göre farklılık gösterip göstermediğine ise "Anova Testi ve İki Bağımsız Örneklem T Testi" sonucunda karar verilmiştir.
Teknolojik gelişmelere paralel olarak gelişen dijitalleşme ile birlikte pek çok alan ve meslekte olduğu gibi muhasebe alanında da köklü dönüşümler olmuştur. Bu çalışmanın amacı Çorum ilinde bağımsız olarak görev yapan Serbest Muhasebeci Mali Müşavirlerin (SMMM) dijital muhasebe uygulamaları kullanımına ilişkin görüşlerini belirlemek ve kullanıma etki eden faktörlerin neler olduğunu tespit etmektir. Anket yönteminin kullanıldığı bu çalışmada geçerli ve güvenilir olduğu yapılan çalışmalarla ispatlanmış olan Teknoloji Kabul Modeli (TKM) ölçeğinden yararlanılmıştır. Dijital muhasebe uygulamalarına uyarlanarak kullanılan ölçek toplam 14 ifadeden oluşmaktadır. Demografik özellikleri belirleyebilmek için ise 4 soru bulunmaktadır. Analiz kapsamında SMMM’lerin dijital muhasebe uygulamaları ile ilişkili olarak; algılanan kullanım kolaylığının algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığının kullanma niyeti ve algılanan faydanın kullanma niyeti üzerindeki etkisi yapısal eşitlik modeli kullanılarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre dijital muhasebe uygulamalarına yönelik SMMM’lerin algıladıkları faydanın, kullanma niyeti üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Ancak dijital muhasebe uygulamalarına yönelik SMMM’lerin algıladıkları kullanım kolaylığının, algıladıkları fayda ve kullanma niyeti üzerinde pozitif yönlü bir etkisi olmakla birlikte bunun istatistiksel olarak anlamlı olmadığı belirlenmiştir.
Karar bilimi karar verme işini kolaylaştırmak ve geliştirmek için eldeki sınırlı bilgiyi kullanarak pek çok teknikten faydalanır. Bu nedenle ekonomi, istatistik, üretim yönetimi ve kontrolü ve psikoloji gibi bilim dallarını da içeren disiplinler arası bir alandır. Sürekli olarak karşı karşıya kalınan karar verme durumu neticesinde verilen kararlar ve sonrasında atılan adımlar ise geleceği şekillendirmektedir. Bu nedenle karar biliminin günümüzdeki yeri oldukça önemlidir. Bu çalışmada 2012-2021 yılları içerisinde karar bilimi alanında üretilen bilimsel çıktıların değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla Scopus/SciVal veri tabanı üzerinden ulaşılan 508.220 bilimsel çıktı incelenmiş, yıllara göre bilimsel çıktı sayısı, atıf sayısı, görüntülenme sayısı bilgileri paylaşılmıştır. Dünya genelinde üretilen bilimsel çıktıları kapsayan bu çalışmada karar bilimi alanında en fazla bilimsel çıktının 2021 yılında (95.109) üretildiği ve en fazla bilimsel çıktıya sahip ülkenin Çin (106.752) olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca en fazla bilimsel çıktıya sahip enstitü/üniversitenin CNRS (10.411) ve en fazla bilimsel çıktıya yer veren derginin “IFIP Advances in Information and Communication Technology” (10.084) olduğu belirlenmiştir. Bilimsel çıktı sayısı dikkate alındığında yapılan çalışmalarda daha çok kurumsal işbirliklerinin tercih edildiği (201.933) ve karar bilimi alanı içerisinde en fazla çalışılan konuların “Bitcoin; Ethereum; Nesnelerin İnterneti” (16473) olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Genel olarak yapılan bu çalışma karar bilimi alanında çalışan araştırmacılar için bilgilendirme, değerlendirme ve yönlendirme özelliklerini taşımaktadır.
Bilimsel çalışmalar için kullanılan veri setlerinde örneklem genişliği oldukça önemli bir konudur. Seçilen örneklemin anakütleyi temsil etme yeteneğinin olması için araştırmacılar yoğun çaba harcarlar. Örneklem genişliği ne kadar artarsa, örneklemin anakütleyi temsil etme yeteneği de o kadar artar. Sağlık bilimleri başta olmak üzere hemen hemen tüm bilimlerde ortak sorun ise yeterli örneklem genişliğine ulaşmanın güçlüğüdür. Örneklem genişliğini arttırmak için çok fazla zaman harcanacak olması ya da maliyetinin çok yüksek olması gibi pek çok sebepten dolayı araştırmacılar yeterli örneklem genişliğine ulaşmakta zorlanabilmektedir. Bu çalışmada düşük örneklem genişliğine sahip bir veri setine çoklu doğrusal regresyon analizi uygulanmıştır. Elde edilen tahmin sonuçlarının güvenilirliği ise Jackknife Tekniği kullanılarak değerlendirilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.