Uygunluk analizinde logaritmik doğrusal modellerin kullanımı: Televizyon izleme eğilimleri üzerine bir uygulama

Abstract

Olumsallık tabloları halinde düzenlenmiş kategorik değişkenlerin analizinde kullanılan yöntemlerden biri de uygunluk analizidir. Uygunluk analizi üç ve daha büyük boyutlu olumsallık tablolarında çoklu uygunluk analizi adını almaktadır. Uygunluk analizi grafikler yardımıyla görsel bir yaklaşım sunan ve kategorik verilerin kolay bir şekilde yorumlanmasını sağlayan bir tekniktir. Ancak uygunluk analizinde herhangi bir modeli sınayacak anlamlılık testi desteği bulunmamaktadır. Bu nedenle logaritmik doğrusal modeller gibi istatistiksel tekniklerle birlikte kullanılması uygunluk analizine katkı sağlamaktadır. Uygun model vasıtasıyla logaritmik doğrusal modeller analizinde iki ya da daha fazla kategoriye sahip değişkenler arasındaki ikili ya da daha yüksek dereceli ilişki ve etkileşimlerin anlamlılığı sınanabilmektedir. Sonuç olarak logaritmik doğrusal modeller ve çoklu uygunluk analizi/uygunluk analizi birbirlerinin tamamlayıcısı olarak kullanılabilmektedir.Bu çalışmada RTÜK tarafından gerçekleştirilen `Televizyon İzleme Eğilimleri Araştırması-2012` nin verileri kullanılarak logaritmik doğrusal modeller ve çoklu uygunluk analizi/uygunluk analizi birlikte kullanılmış ve çeşitli program türlerini izleme durumu, en çok izlenen televizyon kanalları ve bireylere ilişkin çeşitli demografik değişkenler arasındaki ilişki incelenmiştir.

One of the methods used for analyzing categorical variables arranged in contingency tables is correspondence analysis. Correspondence analysis is named as multiple correspondence analysis for three and higher dimensional contingency tables. Correspondence analysis is a method which provides a visual approach by means of graphs and enables interpretation of categorical data easily. However, correspondence analysis does not have a significance test support for testing a model. For this reason, using it with statistical methods like logarithmic linear models contributes the correspondence analysis. In the analysis of logarithmic linear models, dual or higher degree relationship and interaction between the variables with two or more categories can be tested by means of an appropriate model. Consequently, logarithmic linear models and multiple correspondence analysis/ correspondence analysis can be used as complement of each other.In this study, the logarithmic linear models and multiple correspondence analysis/ correspondence analysis are performed together by using the data of `Television Audience Attitude Research 2012` performed by RTÜK and relationship between audience status of certain show types, the most watched television channel and certain demographical variables of individuals is examined.