Parametrik olmayan çok değişkenli varyans analizi ve beyaz eşya sektöründe bir uygulama

Abstract

Perakende satış ve pazarlama alanında etkenlerin çoğunlukla birbirleriyle ilişkili birden fazla sonucu olabilir. Bu ilişkilerin ayrı ayrı analiz edilmesi I. Tip hatanın artmasına sebep olabilir. Ancak uygulamaların veri analizi kısmında bu hata sıklıkla yapılmakta, tek değişkenli analiz yöntemlerinden yararlanılmakta ve değişkenlerin önemli bir bölümü tek değişkenli model varsayımlarından olan normal dağılım ve varyansların homojenliği varsayımlarını sağlamamaktadır. Bu nedenle daha doğru ve güvenilir sonuç üretmesi açısından yeni metot ve yöntemlere ihtiyaç zorunlu hale gelmektedir. Bu çalışmada, değişkenler arasındaki ilişkileri dikkate alan ve varsayımları az olan parametrik olmayan PERMANOVA (Parametrik Olmayan Çok Değişkenli Varyans Analizi) modelinin teorik özellikleri anlatılmış, perakende satış ve pazarlama üzerine elde edilen bir veri setine uygulanarak sonuçlar tartışılmıştır. Çalışma sonucunda perakende satış mağazalarının bağlı oldukları satış grupları ile ürün grupları arasındaki ilişkileri, il-ilçe performansları, yıllık cirosal karşılaştırmaları incelenmiştir. İllerin iki yıllık kıyası yapıldığında cirosal farklılık çok olmamasına rağmen ürün grupları arasında yüksek oranda değişmeler olduğu tespit edilmiştir. Birçok değişkenin birbirlerini etkileyen ilişkilerini birlikte dikkate alarak incelemek adına PERMANOVA modelinin kullanılması önerilmiştir.

There are more than one consequences of factors in retail sales and marketing. Analyzing these relationships separately might cause an increase in Type I error. Yet, in the data analysis of these applications, this error is frequently made. Univariate analysis methods are used, and a significant part of the variables do not provide the assumptions of normal distribution and homogeneity of variances being univariate model assumptions. Consequently, the need for new methods and methods becomes mandatory to produce more accurate and reliable results. This study tries to explain the theoretical aspects of the non-parametric PERMANOVA (Non-Parametric Multivariate Analysis of Variance) model by analyzing the relationships between the variables and few assumptions. As a result of this study, the relations between the sales groups and product groups of the retail stores, their provincial-district performances, annual turnover comparisons were investigated. When the two-year comparison of the provinces is made, this study examines that there are high changes between the product groups, despite the turnover difference is not much. As a result, this study suggests to use the PERMANOVA model in order to examine the relationships of many variables affecting each other together.