CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi

Transkript

1 Gazosmapaşa Üverstes Zraat Fakültes Dergs Joural of AgrculturalFaculty of GazosmapasaUversty Araştırma Makales/ResearchArtcle JAFAG ISSN: E-ISSN: (018) 35 (), do: /jafag4381 CHAID Algortması le Balık Et Tüketm Etkleye Faktörler İcelemes Ers KARAKAYA 1 * Şeol ÇELİK Mehmet Reşt TAYSİ 3 1 Bgöl Üverstes Zraat Fakültes Tarım Ekooms Bölümü (orcd.org/ ) Bgöl Üverstes Zraat Fakültes Zootek Bölümü (orcd.org/ ) 3 Bgöl Üverstes Zraat Fakültes Su Ürüler Bölümü (orcd.org/ ) *e-mal: karakayaers@hotmal.com Alıdığı tarh (Receved): Kabul tarh (Accepted): Ole Baskı tarh (Prted Ole): Yazılı baskı tarh (Prted): Öz: Bu çalışmada, Bgöl l Merkez lçede kşye uygulaa aket le aylık balıket tüketm etkleye faktörler CHAID algortması le araştırılmıştır. Kullaıla bağımlı değşke balıket tüketm mktarıdır. Bağımsız değşkeler yaş, hae halkı sayısı, araba sahplğ, kamet yer, aylık gelr, gder, gıda harcamaları ve aylık balık harcaması değşkelerdr. Belrleme katsayısı (R ), düzeltlmş belrleme katsayısı ve korelasyo katsayısı kullaılarak model etklğ ve regresyo ağacı oluşturularak balıket tüketm etkleye faktörler belrlemştr. Balıket tüketm etkleye etkeler; aylık balık harcaması (P<0.01), şehrde kamet süres (P<0.01), toplam aylık gder (P<0.01), araba sahplğ (P<0.01), hae halkı sayısı (P<0.01) ve toplam aylık gelr (P<0.01) olmuştur. Gözlee ve tahm edle balıket tüketm mktarları arasıda güçlü ve poztf br lşk (r=0.837) belrlerke, belrleme katsayısı (%) ve düzeltlmş belrleme katsayısı (%) sırasıyla ve olarak hesaplamıştır. Ortalama olarak, e fazla balıket tüketm sırasıyla; toplam aylık gelr, aylık balık harcaması BH > 40 TL ve aledek kş sayısı 3 de fazla ola breyler oluşturduğu alt grupta elde edlmştr. Tüketcler balık tüketmde ekoomk etkeler ve aledek kş sayısıı dğer etkelerde daha fazla etkl olduğu görülmüştür. Bu souçlar ışığıda, balık fyatlarıı düşürülmes, breyler eğtm sevyes yükseltlmes ve hae halkı sayısıdak artış balık tüketme olumlu yasıyacaktır. Aahtar Kelmeler: Regresyo ağacı, CHAID algortması, balıket, tüketcler Ivestgato of Factors Affectg Fshmeat Cosumpto wth CHAID Algorthm Abstract: Iths study, factors affectg the mothly fshmeat cosumpto was vestgated the survey admstered to people wth CHAID algorthm cetral dstrct of Bgol provce. The depedet varable used s fshmeat cosumpto. The depedet varables are age, educato level, occupato, umber of households, vehcleershp, place of resdece, come, expeses, food expeses ad mothly fsh cosumpto. Determato factor (R ), corrected determato coeffcet ad correlato coeffcet were used to determe the effect of the model ad factors affectg fsh cosumpto by creatg a regresso tree. Factors affectg fshmeat cosumpto are; mothly fsh expedture (P <0.01), cty of resdece tme (P <0.01), total mothly expedture (P <0.01), car owershp (P <0.01), the umber of households (P <0.01), total mothly come (P <0.01) ad job (P <0.01). The determato coeffcet (%) ad the corrected determato coeffcet (%) were calculated as ad 69.74, respectvely, whle a strog ad postve correlato (r = 0.837) was foud betwee observed ad estmated fshg cosumptos. O average, the most fshg cosumptos are; Total mothly come was obtaed from the subgroup of dvduals whose mothly fsh expedture was BH> 40 TL ad whose household umber was more tha 3 persos. Household come was foud to be more fluetal o ecoomc factors ad household umber of people fsh cosumpto. Accordg to these results, lowerg fsh prces, rasg the educato level of cosumers ad creasg the umber of households wll be reflected postvely fsh cosumpto. Keywords: Regresso tree, CHAID algorthm, fshmeat, cosumers 1. Grş Su ürüler düyaı arta bes htyacıı sağlamak ç oldukça öeml br potasyeldr. Su ürüler prote oraıı yüksek, sdrm kolay olması, doğada bulua heme heme bütü amoastler çermes, vtam bakımıda 85

2 zeg olması, byolojk değer yüksek olması gb öe çıka öeml özelkleryle, saları degel ve sağlıklı beslemesde, kaltel bes htyacıı br kısmıı su ürülerde karşılaması so derece öemldr (Şe ve ark. 008; Olguoğlu ve ark. 014; Karakaya ve Kırıcı 016). Tarımsal üretm, ülkeler coğraf koumları, kültürü ve sosyo-kültürel yapısıa göre şekllemektedr. Türkye, sahp olduğu su ürüler yetştrclğ potasyel le üretm oktasıda öeml olaaklara sahptr. Türkye de 015 yılıda 67.4 to su ürüler üretm br öcek yıla göre %30 luk artış sağlamıştır. Yetştrclk üretm se tou bulmuştur (Aom 015a; GTHB 017; Gürel ve ark., 017). Bu alamda üç tarafı dezlerle çevrl ülkemzde balıkçılığı tarımsal üretm çde çok öeml br yer olduğu söyleeblr. Ekoomk alamda Türkye balıkçılığıda Karadez ö plaa çıktığı, toplam avı %70 Karadez de, %5 Marmara Dez ve Ege Dez de, %5 se Akdez de elde edldğ belrlemştr (Aom 016). Su ürüler tüketm ekoomk faktörler, ürüü pyasaya suuluş şekl ve su ürüü tüketme alışkalığı gb çeştl faktörlere bağlıdır. Özellkle breyler gelşme döemde tüketlmesyle öeml faydalar sağlaya su ürüler bölgede bölgeye farklı şekllerde ve farklı mktarlarda tüketlmektedr. Buu e öeml ede bölgeler arası kültürel farklar ve farklı yeme terchlerdr. Zeg balıkçılık kayakları ola Türkye de balık tüketm kş başı 6.3 kg/yıl olarak açıklamıştır (TÜİK 015). FAO (015) verlere göre Düya ortalama balık tüketm mktarı kş başı 18.9 kg/yıl; AB ortalaması se.8 kg/yıldır (Abdkoğlu ve ark. 015). Türkye de su ürüler tüketm mktarı bölgeler arası değşm göstermektedr. Türkye de yılda kş başıa balık tüketm Doğu Aadolu, Güeydoğu Aadolu ve İç Aadolu Bölgesde çok düşükke, Karadez ve dğer kıyı bölgelerde oldukça yüksektr (Dağtek ve Ak 007; Bashımov 017). 86 Balığı sağlıklı besleme açısıda olumlu yalarıyla brlkte, Türkye dek üretm potasyel ve yaratacağı katma değer dkkate alıdığıda, Türkye de balık tüketm etkleye faktörler belrlemese yöelk araştırmaları yapılması ve gerekl poltka öerler gelştrlmes so derece öemldr. Bu çalışmaı amacı, CHAID algortması le oluşturula regresyo ağacı kullaılarak tüketcler aylık balıket tüketm mktarıı etkleye faktörler saptaması ve balık tüketme yöelk stratej ve poltka öerler yapılmasıdır.. Materyal ve Metot Araştırma materyal brcl verler Bgöl l merkezdek tüketclerde, çalışmaı amacıa uygu olarak düzelemş aket formu kullaılarak, tüketclerle karşılıklı görüşme yoluyla elde edle 016 yılıa at verler oluşturmaktadır. İkcl verler se kou le lgl kamu kuruluşlarıda, yerl ve yabacı blmsel çalışmalarda, derg ve çeştl yayılarda sağlamıştır. Bu araştırmada Bgöl ket merkezdek hae halkı (150.66) araştırmaı aa ktles oluşturmaktadır (Aom 015). Aket uygulaması yapıla hae sayısıı belrlemesde, sıırlı popülasyolarda maksmum örek büyüklüğüe ulaşmak ç brçok çalışmada da kullaıla (Çobaoğlu ve ark. 003; Armağa ve Akbay 007; Pazarlıoğlu ve ark. 007; Güde ve Mra 007; Büyükbay ve ark. 009; Mra 013; Erca ve Şah 016; Karakaya ve Kırıcı 016) orasal örek hacm formülüde yararlaılmıştır (Newbold 1995). Formülde; σpx= Oraı Varyası ( olarak alımıştır); = Örek Hacm; N = Aa Ktle Brey Sayısı; p = Ora (p= 0.5 alımıştır). Aa ktley oluştura tüketcler özellkler başlagıçta blmedğ ç, örek hacm maksmum kılacak şeklde p= 0.5 olarak alımış ve uygu örek hacm belrlemştr. % 95 güve aralığı, % 5 hata payı esas alıarak öreklem hacm olarak tespt edlmştr. Regresyo ağacı yötem, bağımsız değşkeler dağılımıa at herhag br varsayım gerektrmemes, çoklu bağlatılılık

3 (Multcollearty), aykırı değerler (outlers) ve kayıp gözlemlerde (mssg observato) etklememes gb avatajlara sahptr. Bu edelerle Regresyo ağacı yötem terch edlmektedr (Medeş ve Akkartal 009). CHAID algortması Kass (1980) tarafıda gelştrlmştr. Brleştrme, bölüme ve durma aşamalarıa sahp ola CHAID algortmaları kök düğümde başlayarak yelemel olarak homoje düğümler oluşturur ve böylece düğümler arası/ç varyas arttırılır/azaltılır (Nsbetve ark.009).chaid aalz, güçlü br öteleme algortması le bütü ola evre, kararlı alt düğümlere (ode) bölüebldğde, elde edlecek br regresyo deklemklask varsayımlarda (ormallk, doğrusallık, homojelk vb.) bağımsız tutulmaktadır. Bu şlem le verler dağılımıda ormallk ve homojelk sağlaablmektedr. Ayrıca CHAID aalzyle sürekl ve kategork verler, ayı ada modele dahl edleblmektedr (Doğa003; Koyucugl 007). Bu edele CHAID aalz parametrk ve parametrk olmaya ayrımıı kaldırmakta ve yötem algortmasıda statstksel olarak yarıparametrk br özellk taşımaktadır (Kayr ve Boysa 007).Kullaıla bağımlı değşke balıket tüketm mktarıdır. Bağımsız değşkeler yaş, hae halkı sayısı, araba sahplğ, kamet yer, aylık gelr, gder, gıda harcamaları ve aylık balık harcaması değşkelerdr. Araba sahplğ tüketcler gelr düzey yasıtması açısıda modele bağımsız değşke olarak eklemştr. Hayvacılıkta sebep-souç lşkler belrlemesde kullaıla yötemlerde brs de; regresyo ağacı aalz (Regresso Tree Aalyss) yötemdr (Kha ve ark. 014). Acak hayvacılıkla lgl verler ç kullaıla regresyo ağacı aalz yötem dğer aalz yötemlere alteratf olarak kullaılablmektedr (Eydura ve ark. 008). Doğa (003), tarafıda yapıla çalışmada, yılları arasıda Bala Tarım İşletmes de maksmum süt verm vere bağımsız değşkelere at alt grup kombasyoları, Eydura ve ark. (008), yaptıkları çalışmada, doğum ağırlığı üzerde etkl ola faktörler, Bakır ve ark (010), yaptıkları çalışmada; kuruda kalma süres, laktasyo sırası, şletme, buzağılama mevsm ve yaşı gb çevre faktörler 305 gülük süt verm üzerdek etkler CHAID algortması le belrlemştr. Modeller karşılaştırılmasıda kullaıla bazı model uyum krterler Grzesak ve Zaborsk, (01) Çzelge 1' de verlmştr. Çzelge 1. Model uyum krterler Table 1. The model complace crtera Krterler Belrleme Katsayısı (Coeffcet of Determato) Düzeltlmş Belrleme Katsayısı (Adjusted Coeffcet of Determato) Stadart Sapma Oraı Formüller ˆ Y Y 1 R 1 Y Y 1 1 k 1 R (Stadart Devato Rato) Y Y Hata Kareler Ortalamasıı Karekökü (Root Mea Square Error) Y Yˆ *100 1 Y Yˆ Y Y *100 87

4 Burada; (Gerçek değer Tahm edle değer), = katılımcı sayısı (), : Geel ortalama, :. breye at tahm değer,. breye at hata değer, : Ortalama hata değer:. breye at gözlee değer fade etmektedr. 3. Bulgular ve Tartışma 3.1. Breyler sosyo-ekoomk özellkler Breyler bazı sosyo-ekoomk özellkler sayısal ve orasal dağılımı Çzelge de verlmştr. Çzelge. Breyler bazı özellkler sayısal ve orasal dağılımı Table. Numercal ad proportoal dstrbuto of some features of dvduals Özellkler Sayı Ora Csyet Baya Erkek Mede durum Bekâr Evl Eğtm durumu Okuryazar olmaya Okuryazar İlköğretm mezuu Ortaöğretm mezuu (lse dahl) Yükseköğretm mezuu (ölsas+lsas+lsasüstü) Meslek durumu Esaf Emekl Serbest çalışa Öğrec Memur Dğer (şç, ev haımı gb) Eş çalışma durumu Evet çalışıyor Hayır çalışmıyor Ev mülkyet durumu Ked ev Kra Araba mevcudyet Var Yok Şehrde yaşama süres 5 yılda az 5 yıl ve daha fazla Balık tüketm durumu Evet Hayır

5 Akete katıla breyler % 51.6 sıı erkek, % 74.7 s evl olduğu saptamıştır. Breyler eğtm durumu yüksek orada (% 5.3) yükseköğretm mezuu olarak bulumuştur. Breyler % 31.7 s dğer meslek grubuda ve % 7.9 uu se memur olduğu saptamıştır. Akete katıla breyler %55.7 s eş çalıştığı ve % 64.6 sıı ked evde oturduğu belrlemştr. Araba sahb ola breyler oraı % 49.7, araba sahb olmaya breyler oraı % 50.3 olarak belrlerke, breyler % 7.7 s 5 yıl ve daha fazla süredr, % 7.3 ü se 5 yılda az süredr şehrde kamet ettkler belrtmşlerdr. Akete katıla breyler büyük çoğuluğuu (% 83.6) balık tükettğ belrlemştr. Akete katıla breyler ortalama yaşları 34.36, haehalkı geşlğ 4.77 kş, aylık gelrler TL, aylık harcamaları TL, aylık gıda harcaması TL, aylık balık harcaması TL ve aylık balık tüketm mktarı se 4.88 kg olarak hesaplamıştır (Çzelge 3). Aylık balık harcamasıı aylık gıda harcaması çersdek oraı %11.04 olarak bulumuştur. 3.. Balıket tüketm etkleye faktörler chaıd algortması le belrlemes Farklı düğümlere göre model uyum ylğ krterler Çzelge 4' te verlmştr. Çzelge 3. Akete katıla breyler bazı özellkler mmum, maksmum aralıkları ve ortalama değerler Table 3. The mmum, maxmum rages ad average values of some features of dvduals Özellkler Sayı Mmum Maksmum Ortalama Yaş ,36 Haehalkı sayısı (kş) 1 1 4,77 Aylık gelr (TL) ,68 Aylık harcama (TL) ,0 Aylık gıda harcaması (TL) ,73 Aylık balık harcaması (TL) Aylık balık tüketm mktarı (kg) Çzelge 4. Uyum ylğ krterler Table 4. Goodess of complace crtera Düğüm R (%) Düz. R (%) RMSE SD oraı (Ebevey-Yavru) 100: : : : : : : : : E yüksek R ve Düz. R, e düşük Hata Kareler Ortalamasıı Karekökü (RMSE) ve Stadart Sapma Oraı (SD) değerlere sahp düğüm model ç uygu görülmüştür. 4:1 ç CHAID algortması le oluşturula regresyo ağacı yötemde R (%)=70.006, Düz. R (%)=69.445, RMSE=.007 ve SD oraı=0.551 olarak hesaplamıştır. Tüketcler aylık balıket tüketm mktarıı tahm etmek ç ayarlaa ebevey-yavru düğüm oraı 4:1 ç CHAID algortması le oluşturula regresyo ağacı Şekl 1 de suulmuştur. 89

6 Şekl 1. CHAID algortması kullaılarak balıket tüketm mktarı ç regresyo ağacı Fgure 1. The regresso tre efor the amout of fsh cosumed usg the CHAID algorthm Kök düğümde aylık balıket tüketm geel ortalaması kg, stadart sapması da olarak hesaplamıştır. Regresyo ağacıa at üst düğüm aylık balık harcaması bakımıda 7 yavru düğüme (Düğüm 1-Düğüm 7) ayrılmıştır. Düğüm 1, TL csde aylık balıket harcaması olmaya alt grubu, Düğüm, balıket harcaması 0 < BH 50 ola alt grubu, Düğüm 3, balıket harcaması 50 < BH 100 ola alt grubu, Düğüm 4, balıket harcaması 100 < BH 15 ola alt grubu, Düğüm 5, balıket harcaması 15< BH 160 ola alt grubu, Düğüm 6, balıket harcaması 160<BH 40 ola alt grubu ve Düğüm 7, balıket harcaması BH 40 ola alt grubu temsl etmektedr. Düğüm, şehrde kamet süres (ŞİS) faktörü bakımıda yavru düğüme ayrılmıştır (Düğüm 8 ve Düğüm 9). Düğüm 3, "aylık gelr (AGEL)" faktörü bakımıda 3 yavru düğüme ayrılmıştır (Düğüm 10-Düğüm 1). Düğüm 5, "araba sahplğ (ARABA)" faktörü bakımıda yavru düğüme ayrılmıştır (Düğüm 13 vedüğüm 14). Düğüm 6, "haehalkı kş sayısı (HANESAY)" faktörü bakımıda yavru düğüme ayrılmıştır (Düğüm 15 ve Düğüm 16). 90 Tüketcler aylık balıket tüketm mktarı ortalama ve stadart sapma değerler sırasıyla, Düğüm 1 ç 0 ve 0, Düğüm ç.808 ve 0.996, Düğüm 3 ç ve.833, Düğüm 4 ç 7.88 ve 1.867, Düğüm 5 ç ve.48, Düğüm 6 ç ve.705, Düğüm 7 ç ve olarak tespt edlmştr. Araştırma yapıla tüketc 59' u (%15.4) Düğüm 1, 104'ü (%7.1) Düğüm, 80' (% 0.8) Düğüm 3, 17' s (% 4.4) Düğüm 4, 46' sı (% 1) Düğüm 5, 41' (% 10.7) Düğüm 6 ve 37' s (% 9.6) Düğüm 7 oluşturmaktadır. Düğüm, aylık balık harcaması 0-50 TL arasıda ola kşler aylık balıket tüketm şehrde kamet süres (ŞİS) faktörü etkleyerek yavru düğüme (Düğüm 8 ve Düğüm 9) ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=39.469, sd1=1, sd=10). Şehrde kamet süres (ŞİS) yıl veya daha az ola tüketcler (Düğüm 8) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması (S=1.11) kg olarak tahm edlmştr. ŞİS > yılda fazla ola tüketcler (Düğüm 9) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması.443 (S=0.605) kg olarak tahm edlmştr. Düğüm 3, aylık balık harcaması TL arasıda ola kşler aylık balıket tüketm

7 toplam aylık gelr (AGEL) faktörü etkleyerek 3 yavru düğüme (Düğüm 10-Düğüm 1)ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=13.00, sd1=, sd=77). AGEL 3000 TL ola tüketcler (Düğüm 10) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması6.688 (S=3.693) kg, 3000 <AGEL 7500 TL ola tüketcler (Düğüm 11) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması (S=0.899) kgveagel >7500 TL ola tüketcler (Düğüm 1) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması (S=1.91) kgolarak tahm edlmştr. Düğüm 5, aylık balık harcaması TL arasıda ola kşler aylık balıket tüketm araba sahplğ faktörü etkleyerek yavru düğüme (Düğüm 13 ve Düğüm 14) ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=46.061, sd1=1, sd=44). Arabası olmaya tüketcler (Düğüm 13) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması (S=.660) kg vearabası ola tüketcler (Düğüm 14) aylık balıket tüketm mktarı (S=0.905) kgolarak tahm edlmştr. Düğüm 6, aylık balık harcaması TL arasıda ola kşler aylık balıket tüketm haesayısı faktörü etkleyerek yavru düğüme (Düğüm 15 ve Düğüm 16) ayrılmıştır (Düz- P=0.000, F=70.91, sd1=1, sd=39). HANESAY 3 kşde az ola tüketcler (Düğüm 15) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması4.93 (S=0.86) kg, HANESAY > 3 kşola tüketcler (Düğüm 16) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması9.536 (S=1.875) kgolarak tahm edlmştr. Düğüm 7, aylık balık harcaması 40 TL de fazla ola kşler aylık balıket tüketm eğtm faktörü etkleyerek yavru düğüme (Düğüm 17 ve Düğüm 18) ayrılmıştır (Düz-P=0.001, F=1.74, sd1=1, sd=35). Yükseköğretm mezuu ola breyler (Düğüm17) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması 13.4 (S=6.09) kg, ortaöğretm mezuu ola breyler (Düğüm 18) aylık balıket tüketm mktarı ortalaması 7.3 (S=1.9) kg olarak saptamıştır. İkc derece derlkte bulua Düğüm 8, AGEL faktörü tarafıda etkleerek yavru düğüme (Düğüm 19 - Düğüm 0) ayrılmıştır. Aylık balık harcaması 0-50 TL ola, yılda daha kısa sürede şehrde kamet ede tüketcler balıket tüketm AGEL tarafıda etkleerek yavru düğüme (Düğüm 17 ve Düğüm 18) ayrılmıştır (Düz-P=0.00, F=14.614, sd1=1, sd=3). Bu durumda kşler aylık balıket tüketm ortalaması sırasıyla AGEL 400 TL ç (S=0.497) kg ve AGEL> 400 TL ç (S=1.57) kg olarak tahm edlmştr. Düğüm 9, AGELfaktörü tarafıda etkleerek yavru düğüme (Düğüm 19 ve Düğüm 0) ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=37.861, sd1=1, sd=68). Aylık balık harcaması 0-50 TL ola, yılda daha uzu sürede şehrde kamet ede tüketcler balıket tüketm ortalamaları sırasıyla AGEL 1800 TL ç.957 (0.638) ve AGEL >1800 ç.191 (0.398) kg olarak tahm edlmştr. Düğüm 11, balık harcaması (BH) faktörü tarafıda etkleerek yavru düğüme (Düğüm 3 ve Düğüm 4) ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=91.64, sd1=1, sd=31). Aylık balık harcaması (BH) TL, aylık gelr 3000 <AGEL 7500ve BH 75 TL ola tüketcler balıket tüketm ortalaması.714 (S=0.469) kg, 50 BH < 100, 3000 < AGEL 7500 ve BH > 75 ola tüketcler balıket tüketm ortalaması 4.63 (0Düğüm 14, ŞİS faktörü tarafıda etkleerek yavru düğüme (Düğüm 5 vedüğüm 6) ayrılmıştır (Düz-P=0.000, F=3.17, sd1=1, sd=31). Aylık balık harcaması TL, araba sahb ola tüketcler balıket tüketm ortalamaları sırasıyla ŞİS ç 6.86 (0.469) ve ŞİS> ç 5.000(0.745) kg olarak tahm edlmştr. Hatırlı ve ark (004) yaptıkları çalışmada,ale ortalama gelr le balık tüketm arasıda poztf br lşk belrlemştr. Akbay ve ark (008) ı yaptığı çalışmada, gelr balık tüketme poztf etk yaptığı ve brey sayısı arttıkça balık tüketm olasılığıı gderek arttığı soucu belrlemştr. Akbay ve ark (013) tarafıda yapıla çalışmada balık tüketmyle gelr ve hae halkı geşlğ arasıdak lşk, Gül Yavuz ve ark (015) tarafıda yapıla çalışmada, balık tüketmyle gelr arasıdak lşk, Karakaya ve Kırıcı (016) ı yaptığı br çalışmada se, balık tüketmyle araba sahplğ ve şehrde kamet süres faktörler arasıda statstk olarak öeml 91

8 lşk saptamıştır. Erca ve Şah (016) yaptıkları çalışmada balıket tüketm mktarıyla gelr ve haehalkı sayısı arasıdak lşky öeml olarak saptamış ve balıket tüketm mktarıdak değşm %60 ıı (R=0.60) bağımsız değşkeler tarafıda açıkladığıı bldrmşlerdr.bashmov (017) yaptığı çalışmada,aylık gelr ve hae halkı sayısı le balık tüketm arasıda poztf yölü br lşk olduğuu belrlemştr. Gürel ve ark. (017) yaptıkları çalışmalarıda balık fyatı, ale büyüklüğü, öğrem, kamet yer ve meslek grupları le balık tüketm arasıdak lşk alamlı görülmüştür. Çalışmamızı souçları dğer lteratür bldrşleryle brebr bezer souçlar ortaya koymuştur. Çolakoğlu ve ark (006) ve Şe (011) tarafıda yapıla çalışmalardabalık tüketmyle gelr arasıdak lşk, Erdal ve Esegü (008), tarafıda yapıla çalışmada da balık tüketmyle gelr ve brey sayısı arasıdak lşk statstk olarak alamlı bulumamıştır. Çalışmamızı souçları dğer lteratür bldrşleryle farklı souçlar ortaya koymuştur. 4. Souçlar Bu araştırmada Chaıd algortması le farklı ebevey-yavru düğüm oraları karşılaştırılmıştır. Ebevey-yavru düğüm oraları 100:50 oraıda 4:1 oraıa doğru gdldğde uyum krterler daha y olduğu saptamıştır. Balıket tüketm etkleye etkeler; aylık balık harcaması (Düz. P<0.001), şehrde kamet süres (Düz. P<0.001), toplam aylık gder (Düz. P<0.001), araba sahplğ (Düz. P<0.001), hae halkı sayısı (Düz. P<0.001) ve toplam aylık gelr (Düz. P<0.001) olmuştur. Gözlee ve tahm edle balık et tüketm mktarları arasıdak korelasyo katsayısı ke, belrleme katsayısı (%) ve düzeltlmş belrleme katsayısı (%) sırasıyla ve olarak hesaplamıştır. Ortalama olarak, aylık e fazla balıket tüketm aylık balık harcaması BH>40 TL ola grupta yükseköğretm mezuu ola breyler (13.4 kg) ve aylık balık harcaması 160<BH<40 TL ola grupta se haehalkı kş sayısı 3 de fazla (HANESAY>3) ola breyler (9.5 kg) oluşturduğu alt grup oluşturmuştur. Hae halkı balık tüketmde balık harcaması, eğtm durumu ve hae halkı kş sayısı gb faktörler ö plada olduğu görülmüştür. Bu souçlar ışığıda, balık fyatlarıı düşürülmes, breyler eğtm sevyes yükseltlmes ve haahalkı sayısıdak artış balık tüketme olumlu yasıyacaktır. Sağlıklı ve degel beslemede öeml yer ola balık tüketm Bgöl de arttırılması gerekmektedr. Buu ç öcelkl olarak tüketcler her mevsm balık tüketeblmeler sağlamalıdır. Buu ç de balığı uygu fyatlarla ve şlemş, dodurulmuş veya koserve şeklde pyasaya sumak öem arz etmektedr. Kayaklar Abdkoğlu Dİ, Azabağaoğlu MÖ, Uakıta G (015). Tekrdağ lde balık tüketm eğlmler belrlemes. Balka Ad Near Easter Joural Of Socal Sceces Balka ve Yakı Doğu Sosyal Blmler Dergs. 01 (01) Akbay C, Blgç A, Mra B (008). Türkye de öeml gıda ürüler talep eseklkler. Tarım Ekooms Dergs. 14 (): Akbay C, Meral Y, Yılmaz Hİ, Gözek S (013). Türkye de aleler su ürüler tüketm ekoomk aalz. KSÜ Doğa Blmler. Dergs., 16(3): 1-7. Aom (015). Bgöl üfusu. ( (Erşm Tarh: ). Aom (015a). ( (Erşm Tarh: ) Aom (016). Balığı %70 Karadez de avlaıyor. ( (Erşm Tarh: ) Armaga G, Akbay C (007). A ecoometrc aalyss of urba households amal products cosumpto Turkey. Appled Ecoomcs, 40 (15): 1-8. Bakır G, Kesk S, Mrtagoğlu H (010). Determato of the effectve factors for 305 days mlk yeld by regresso tree (RT) method. Joural of Amal ad Veterary Advaces, 9, (1) : Bashmov G (017). Nğde lde balık tüketm alışkalığıı belrlemes. Türk Tarım ve Doğa Blmler Dergs 4(): 1 8. Büyükbay OE, Sayılı M, Uzuöz M (009). Tüketcler sosyo- ekoomk özellkler le salça tüketmler arasıdak lşk: Tokat l öreğ. Gıda Tekolojler Elektrok Dergs, 4(1): 1-7. Çobaoğlu F, Koak K, Bozkurt M (003). Aydı lde etlk plç şletmeler ekoomk aalz ve pazarlama durumu. Akdez Üverstes Zraat Fakültes Dergs, 15(1): Çolakoğlu FA, İşme A, Öze Ö, Çakır F, Yığı Ç, Ormacı HB (006). Çaakkale ldek su ürüler 9

9 tüketm davraışlarıı değerledrlmes, E.Ü. Su Ürüler Dergs, 3(1/3): Dağtek M, Ak O (007). Doğu Karadez Bölgesde su ürüler tüketm, hracat ve thalat potasyel.yuus Araştırma Bülte, 7 (3): Doğa I (003). Holştay ırkı eklerde süt verme etk ede faktörler CHAID aalz le celemes. Akara Üverstes Veterer Fakültes Dergs, 50: Erca O, Şah A (016). Kahramamaraş ket merkezde balık et tüketm aalz. KSÜ Doğa Blmler Dergs., 19(1): Erdal G, Esegü K (008). Tokat lde balık tüketm etkleye faktörler logt model le aalz. Ege Üverstes Su Ürüler Dergs, 5(3): Eydura E, Karakuş K, Kesk S, Cegz F (008). Determato of factors fluecg brth weght usg regresso tree (RT) method. J. Appl. Am. Res. 34: FAO (015). Fshery statstcal databases, ( (Erşm Tarh, ). GTHB (017). Gıda, Tarım ve Hayvacılık Bakalığı, Su ürüler statstkler. ( Grzesak W, Zaborsk D (01). Examples of the use of data mg methods amal breedg. S. 1-. Gül Yavuz G, Yasa Ataseve Z, Gül U, Gülaç ZN (015). Su ürüler tüketmde tüketc terchler etkleye faktörler: Akara l öreğ. Yuus Araştırma Bülte, (1): Güde C, Mra B (007). Ye çevresel paradgma ölçeğyle çftçler çevre tutumuu belrlemes: İzmr l Torbalı lçes öreğ. Ekoloj, 18(69): Gürel E, Doğa HG, Polat S, Yeşlayer N, Buha C (017). Ağrı l merkez lçede yaşaya breyler balık tüketm alışkalıklarıı belrlemes. Gazosmapaşa Blmsel Araştrma Dergs (GBAD), 6 (3): Hatırlı SA, Demrca V, Aktaş AR (004). Isparta lde aleler balık tüketm aalz. Süleyma Demrel Üverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 9(1) Karakaya E, Kırıcı M (016). Bgöl l ket merkezde balık et tüketm alışkalıklarıı belrlemes. Uluslararası Sosyal ve Ekoomk Blmler Dergs Iteratoal Joural of Socal ad Ecoomc Sceces, 6 (1): Kass G (1980). A Exploratory techque for vestgatg large quattes of categorcal data, Appled Statstcs, 9 (): Kayr M, Boysa M (007). Araştırmalarda Chad aalz kullaımı ve baş etme stratejler le lgl br uygulama. Akara Üverstes Eğtm Blmler Fakültes Dergs, 40(): Kha MA, Tarq MM, Eydura E, Tatlıyer A, Rafeeq M, Abbas F, Rashd N, Awa MA, Javed K (014). Estmatg body weght from several body measuremets Hara sheep wthout multcolearty problem. Joural of Amal Plat Scece, 4(1) Koyucugl AS (007). Borsa şrketler sektörel rsk profller ver madeclğyle belrlemes. Sermaye pyasası kurulu araştırma raporu, Araştırma Dares, s. 1-9, Akara. Medeş M, Akkartal E (009). Regresso tree aalyss for predctg slaughter weght brolers. Itala Joural of Amal Scece, 8: Mra B (013). Temel İstatstk, Ege Üverstes Basımev, İzmr, s. 31. Newbold P (1995). Statstcsfor Busess ad Ecoomcs, Pretce Hall Ic., USA. s Nsbet R, Elder J, Mer G (009). Hadbook of statstcal aalyss ad data mg applcatos. Academc Press, s.864 Caada. Olguoğlu İA, Bayha YK, Olguoğlu MP, Artar E, Ukav İ (014). Adıyama lde balık et tüketm alışkalıklarıı belrlemes. Gıda Tekolojler Elektrok Dergs, 9(1): 1-5. Pazarlıoğlu MV, Mra B, Üçdoğruk S, Akbay C (007). Usg ecoometrc modellg to predct demad for flud ad farm mlk: A case study from Turkey. Food Qualty ad Preferece, 18(): Şe B, Capolat Ö, Sevm AF, Sömez F (008). Elazığ lde balık et tüketm. Fırat Üverstes. Fe ve Müh. Bl. Dergs. 0 (3): Şe A (011). Koya ve Mers l merkezlerde yaşaya breyler balık tüketm kousudak alışkalık ve blg düzeyler karşılaştırılması. Selçuk Üverstes Sosyal Blmler Esttüsü. Koya. TÜİK (015). Su ürüler statstkler. (tuk.gov.tr) (Erşm Tarh, ). 93