The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Volume 6 Issue 2, p. 797-818, February 2013 ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN MESLEK SEÇİMİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ÖNEM DERECELERİNİN AHP İLE BELİRLENMESİ DETERMINING THE PRIORITIES OF RATINGS VIA AHP FOR THE FACTORS THAT EFFECTS IN CHOOSING PROFESSIONS FOR THE UNIVERSITY STUDENTS Yrd. Doç. Dr. Mehmet PEKKAYA Bülent Ecevit Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal Yöntemler ABD Arş. Gör. Nurdan ÇOLAK Bülent Ecevit Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, Yönetim Organizasyon ABD Abstract Choosing a proper profession is an important issue to a person for being more beneficial to his /her own and the society. There are lots of criteria for a person to consider when selecting a profession. Since there are many criteria, choosing a profession issue becomes a multi criteria decision making (MCDM) problem. In this study, lots of criteria that are considered when choosing a profession are reduced to six main criteria according to a study of Ahmadi et. al. at 1995 and pairwise comparisons of these criteria are assessed by bachelor and graduate students of Bülent Ecevit University (BEÜ), departments of Faculty of Economic and Administrative Sciences
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 798 (FEAS). By using questionnaire results, the priorities indicating the importance level of the criteria while choosing a profession is determined by using Analytical Hierarchy Process (AHP) which considers the consistency of responds of the comparisons. According to the results, firstly Work Guaranty, than Profession Benefits and Career Opportunities are determined as the most noticeable criteria for BEÜ FEAS students when choosing a profession. It is observed that, these three criteria have a cumulative priority of 64.35% when choosing a profession. Beside this, differences of the priorities according to participants demographic attributes are evaluated using statistical hypothesis tests. According to statistical hypothesis tests, male students pay more attention to Profession Benefits when female students do Work Guaranty, and Career Opportunities become more important with respect to family revenue of students. Key Words: MCDM, AHP, Choosing profession, Statistical hypothesis testing. Jel Codes: C44, C02, M5, C12. Öz Bireyin kendine ve topluma daha faydalı olabilmesi için uygun meslek seçmesi önemli bir konudur. Meslek seçerken, bireyin dikkate alması gereken çok sayıda kriter vardır. Çok sayıda kriter olduğundan, bireyin meslek seçimi çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi olur. Bu çalışmada, meslek seçiminde dikkate alınan çok sayıdaki kriter Ahmadi vd. lerinin 1995 deki çalışması dikkate alınarak 6 ana kritere indirgenmiş ve Bülent Ecevit Üniversitesi (BEÜ) İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (İİBF) bölümlerinde lisans ve lisansüstü eğitim gören öğrenciler tarafından kriterler ikili karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen anket sonuçlarına göre, cevapların tutarlılıklarını da dikkate alan Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ile meslek seçiminde dikkate alınan kriterlerin önem derecelerinin göstergesi olan ağırlıkları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, başta İş Güvencesi olmak üzere, Meslek Kazançları ve Kariyer İmkânı, BEÜ İİBF öğrencilerinin meslek seçerken en önem verdiği kriterler olarak belirlenmiştir. Meslek seçimi yapılırken, söz konusu bu üç kriter toplamda %64,35 ağırlığa sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca meslek seçiminde dikkate alınan bu kriterlerin ağırlıkları, öğrencilerin demografik özelliklerine göre farklılıkları istatistiksel hipotez testleriyle değerlendirilmiştir. Farklılıklara yönelik istatistiksel hipotez testleri sonuçlarına göre, erkek öğrenciler özellikle Meslek Kazançları kriterine, bayan öğrenciler özellikle İş Güvencesi kriterine daha çok önem verirken, öğrenci ailelerinin gelir düzeyi yükseldikçe öğrencilerin Kariyer İmkânı kriterine daha çok önem verildiği görülmüştür.
799 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK Anahtar Kelimeler: ÇKKV, AHP, Meslek seçimi, İstatistiksel hipotez testleri. Jel Kodları: C44, C02, M5, C12. 1. Giriş Çağdaş bir toplumda; bir bireyin mesleğini seçmesi, yaşamındaki önemli aşamalardan birisidir. Meslek seçimi kararı, insanın yaşamı boyunca vereceği en önemli kararlardan biri olup, meslek seçiminin bilinçli yapılması hem birey hem de ülke geleceği açısından büyük önem taşımaktadır. Çünkü birey verdiği kararla tüm yaşantısına şekil verecek bir süreci, yaşayacağı çevreyi ve ilişkide bulunacağı insanları da seçmiş olacaktır. Aynı zamanda meslek seçimi, kişinin aile gelirini, geçim tarzını, işini isteyerek yapıp yapmamasını, sorumluluk duygusunu ve mutlu olup olmamasını belirleyecek derecede önemlidir. Bu anlamda insanın yaşam biçiminin de seçimi olarak ifade edilebilecek meslek seçimi, insan hayatının en önemli dönüm noktalarından birisidir. Bu nedenle, bireyin mesleğine yönelik doğru bir karar alması, yaşamında mutlu ve başarılı olabilmesinde önemli rol oynamaktadır. Çoğu insan okul öncesi yıllardan itibaren ilerde ne olacağı konusunda düşünmekte ve geleceği hakkında bazı planlar yapmaktadır. Başlangıçta tamamen duygusal ve hayali olan bu tutum yaş ilerledikçe daha gerçekçi bir hal almaya başlamaktadır. Meslek seçimi hem ferdi hem de toplumsal önem taşımasına rağmen, Türkiye de meslek seçiminin büyük ölçüde tesadüflere bağlı olduğu bir gerçektir (Yılmaz vd., 1996:108). Kuzgun (1988) a göre gençlerin çoğu temel eğitimi veya orta öğretimini bitirip meslek seçimi konusunda kararsızlık yaşadıkları ve bütün hayatını geçirebilecekleri uğraş alanlarının seçimini yapmakta zorlandıkları görülmektedir. Bu durumun sebebi, sürekli hareket ve değişiklik sonucu meslek tercihleri ve ilgi alanları çeşitlenmekte ve karmaşık hale gelmektedir. Bu kimsenin seçtiği meslek onun işinde başarısını, nerede oturup kiminle evleneceğini ve kimlerle etkileşimde bulunacağını dahi belirlemektedir. Meslek seçiminde yalnız bir kriter yerine, mesleğin sağlayacağı gelir avantajları, kariyer imkanı, iş güvencesi unsurları vb. onlarca kriterin söz konusu olduğu bilinmektedir. Meslek seçiminde rasyonel davranmak, ancak karar verecek olan bireylerin kriterleri dikkate almasıyla gerçekleşebilir. Bu şartlar altında meslek seçimi, çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi olmaktadır. Söz konusu olan onlarca kriteri birlikte düşünerek doğru karar vermenin güç olduğu, karar verme durumundaki bir insanın kapasitesinin yaklaşık yedi kriteri karşılaştırarak dikkate alabildiği kabul edilir. Bu anlamda çalışmamızda, meslek seçiminde söz konusu olan onlarca kriter, Ahmadi vd. (1995) nin faktör analizi sonucunda çıkarsadığı ve önemli bulduğu 6 ana kriter altında toplanmıştır.
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 800 Literatürde, meslek seçim kriterlerinin değerlendirmesinde, genelde likert ve benzeri ölçekli anketlerin faktör analizi ve temel istatistiksel yöntemlerle değerlendirildiği görülmektedir. Bu çalışmanın literatüre katkısı, meslek seçiminde dikkate alınan kriterlerin Saaty (1980) nin geliştirdiği Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP, Analytic Hierarchy Process) yöntemiyle değerlendirilmesi ve özellikle kişilerin daha çok meslek seçim kararının şekillendiği 20 li yaşlardaki Bülent Ecevit Üniversitesi (BEÜ) İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (İİBF) ve Sosyal Bilimler Enstitüsü (SBE) öğrencilerinin örneklem olarak alınması şeklinde değerlendirilebilir. Bu yaşların, bireylerde meslek kavramının şekillendiği yaşlar olduğu bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı, meslek seçim aşamasındaki İİBF ve SBE öğrencilerinin meslek seçerken dikkate aldığı kriterlerin önem derecelerini belirlemek ve demografik özelliklere göre kriter ağırlığındaki farklılıkları değerlendirmektir. Bu anlamda, meslek seçiminin kritik dönemi olan yirmili yaşlardaki kişilerden oluşmuş İİBF 3. ve 4. sınıf öğrencilerinden ve SBE lisansüstü öğrencilerden toplam 488 kişiye anket uygulaması yapılmış ve değerlendirilmiştir. Anketlerde, meslek seçiminde dikkate alındığı düşünülen temel 6 faktörün ikili karşılaştırması yapılmıştır. İkili karşılaştırmalar sonucunda elde edilen değerler kullanılarak AHP yöntemi ile kriter ağırlıkları hesaplanmıştır. AHP yöntemiyle her bir deneğe ait anketin tutarlılık skoru da hesaplandığından, anket sonuçlarından elde edilen çıkarsamaların güvenilirliği artmaktadır. Ayrıca, demografik özelliklere göre meslek seçimi aşamasındaki bireylerin görüşleri, farklılıklara yönelik hipotez testleriyle incelenmiştir. Bu çalışmanın izleyen bölümlerinin içeriği; ikinci bölümde meslek kavramı ve bireyde mesleğin nasıl geliştiğinin üzerinde durulmuştur. Meslek seçimine etki eden faktörlere 3. bölümde ve ÇKKV yöntemlerinden AHP nin literatürdeki yeri ve yöntemin kriter ağırlıklarının hesaplanma metodolojisi ise 4. bölümde değinilmiştir. Beşinci bölüm ve sonuçta ise BEU İİBF bölümlerinde okuyan lisans ve lisansüstü öğrencilerine yapılan anket çalışması sonuçları değerlendirilmiştir. 2. Bireyde Mesleki Gelişim Büyük Türkçe sözlüğünde meslek, Belli bir eğitim ile kazanılan sistemli bilgi ve becerilere dayalı, insanlara yararlı mal üretmek, hizmet vermek ve karşılığında para kazanmak için yapılan, kuralları belirlenmiş iş şeklinde tanımlanmaktadır (TDK, 2012). Mesleki gelişim ise bir süreçtir. Bu süreç çocuklukta bir meslek fikrinin oluşmaya başlamasından itibaren, yetişkinlikte bir meslek sahibi oluncaya kadar geçen gelişim dönemlerini kapsamaktadır. Bu süreci etkileyen etmenler; bireyin ailesi, ilişki kurduğu kişiler, okul öncesi ve okul içi eğitimi, bireyin ihtiyaçları, ilgileri, değerler sistemi, benlik kavramı, genel ve özel yetenekleri, diğer kişilik özellikleri, yaşadığı çevrenin özellikleri, toplumdaki mevcut iş alanları, istihdam koşulları, piyasadaki arz talep durumu vb. olarak sıralanabilir (Vurucu, 2010:14). Holland a göre kendi ilgilerini ve yeteneklerini bilen bireyler, aktif bir biçimde kendilerine uygun bir kariyeri arayacaktır (Kniveton, 2004:48). Holland a göre
801 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK mesleki gelişim ile kişilik dinamiği ile mesleklerin yaratıldığı çevre veya mesleklerin gerektirdiği faaliyetler arasında ilişki vardır. Örneğin altı tip kişilik ve altı tip meslek olup meslek seçimi kişiliğin yansımasıdır. Bireyin meslek seçimi; kişinin davranışı, kişilik tipi ve çevresinin özellikleri arasındaki etkileşimi belirler (Pilavcı, 2007:32-33). Roe nun kuramına göre; meslek seçimi, yaşamın erken dönemlerinde oluşan ihtiyaçlarla ortaya çıkan bir olgudur. Roe ya göre, sevilme ihtiyacı yeterince karşılanmamış veya koşula bağlanmış kimseler, ilerde insanlarla etkileşimde bulunmayı gerektirmeyen mesleklere yönelmektedir (Roe, 1957:212). Ginzberg, 20-25 yaş gruplarında meslek seçimindeki dönemi gerçekçi dönem, Super ise 18-21 yaş aralığını tartışma ve seçimlerin geçerliliğinin denendiği dönem ve 22-24 yaş aralığında gerçeği daha çok göz önüne aldığı dönem olarak tanımlar (Kıyak, 2006:54-57). Bu anlamda, insanların yirmili yaşların başında mesleki kariyeri için önemli ve belirleyici kararları vermekte olduğu görülmektedir. Böylece, üniversite lisans bitirme veya lisansüstü eğitim alma aşamasındaki bireylerin meslek seçiminde bu dönemlerin önemli olduğu görülmektedir. Bu durum dikkate alındığında, bu çalışmada meslek seçiminde dikkate alınan faktörler ışığında söz konusu yaş dönemindeki bireylerin düşüncelerinin ve bakış açılarının çok önemli olduğu görülmektedir. Bu anlamda, İİBF bölümlerinde okuyan öğrencilerin seçtikleri meslekleri ve kariyerlerini etkileyen faktörlerin önem derecelerinin belirlenmesi üzerine yapılan bu çalışma sonuçlarının önemi artmaktadır. 3. Meslek Seçimine Etki Eden Değişkenler Birey meslek seçimi yaparken fiziksel özelliklerini, ilgilerini, yeteneklerini ve ekonomik imkânlarını dikkate almaktadır. Özyürek ve Atıcı (2002), üniversite için bölüm seçimi yapan öğrencilerde okul danışmanı, aile, arkadaşlar, öğretmenler ve basında çıkan haberlerin etkili olduğu sonucuna varmışlardır. Kıyak (2006) ın genel lise öğrencilerinin meslek seçimi yaparken temel aldığı kriterler üzerine yaptığı çalışmasında meslek seçimini etkileyen faktörler genel anlamıyla sıralanmıştır. Bunlar, meslekte iş bulma imkanı, yetenek, ilgi, değerler, kişilik özellikleri (kendini tanıma), mesleğin getirdiği ödüller (para, saygınlık, şöhret vb.) ve ailenin istekleri şeklindedir. Anılan vd. (2008), ortaöğretim öğrencilerinin üniversite tercihlerine ilişkin anket sonuçlarına göre, öğrencilerin meslek seçimi ve üniversite tercihi konusunda kendilerini yeterince bilgili görmedikleri tespit etmişlerdir. Aynı zamanda, öğrencilerin yaşadıkları yerleşim yerinin meslek seçimi kararlarında etkili olmadığı gözlenmiştir. Yelken (2008), Sakarya il merkezindeki orta öğretim son sınıf öğrencilerinin üniversite tercihlerini etkileyen faktörlerin sosyolojik analizini 593 anket üzerinden yapılmıştır. Araştırmada, öğrencilerin mesleki tercihlerinin, onların okul türüne, anne-babalarının mesleklerine ve öğrenim durumlarına, ailelerinin aylık ortalama gelirine göre farklılık göstermekte olduğu bulunmuştur. Yılmaz vd. (2012) nin
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 802 önlisans öğrencileri üzerinde yaptığı anket çalışmasında da, öğrencilerin demografik özelliklerinin meslek seçiminde ayırt edici bir faktör olduğu sonucuna varmışlardır. Sarıkaya ve Khorshid (2009), Ege Üniversitesi ne kayıt yaptıran 1000 öğrenci üzerinde uyguladıkları anket çalışmasını frekans analizleriyle değerlendirmişlerdir. Öğrencilerin tercih edecekleri mesleklere neden olarak; %33,6 sı meslekle ilgili olumlu görüş, %28,2 si iş avantajları, %23,5 i çaresizlik duygusu, %14,7 si ise başkalarının önerileri olarak ifade etmişlerdir. Arslan (2002) ise girişimcilik eğiliminin oluşmasında ve mesleki tercihlerde fiziksel, sosyal ve ekonomik çevrenin etkisini, 182 Haliç Üniversitesi öğrencisine yaptığı anket ile değerlendirmiştir. Analiz sonuçlarına göre; öğrencilerin meslek seçiminde etkili olan faktörlerin ilk sırasında kar elde etme isteği, ikinci sırada ise bağımsız çalışma isteği gelmektedir. Vurucu (2010), Super in biyolojik, sosyolojik, psikolojik ya da kişisel, ekonomik, politik ve şans ile ilgili meslek seçimini etkileyen etmenlere değinmiştir. Çalışmasında, kişinin almak istediği eğitimi ve bu eğitim sonrasında elde edeceği meslek için tercihini belirlerken aile, okul ve dış çevreden oluşmak üzere sosyal çevrenin baskısını hissettiğini ifade etmektedir. AHP nin üniversite öğrencilerinin meslek seçiminde kullanan Aytaç ve Bayram (2001), işin gelirini, işin sağladığı sosyal statüyü, işin sosyal güvencesini, işin sevilir olmasını, iş ortamındaki huzuru, işin sunduğu fiziksel ortamı ve manevi imkanları kriter olarak dikkate almışlardır. Kılıç ve Çevikcan (2011), lisans son sınıftaki 52 öğrenciye, Aytaç ve Bayram ın dikkate aldığı ilk 6 kriterine ait ikili karşılaştırmalarını fuzzy AHP ile değerlendirmişlerdir. Çil (2006) ise endüstri mühendislerinin kariyer planlamalarında ücret, çalışma ortamı, kariyer imkanı, mesai saatleri, sosyal imkanlar, bulunduğu bölge ve yetki gibi kriterlerini AHP ile değerlendirmiştir. Saaty (2008), basit bir karar verme örneği başlığı altında, doktorasını bitirmiş bireylerin hangi mesleğe daha uygun olacaklarını belirleme amaçlı esneklik, fırsatlar, güvenlik, itibar ve maaş kriterlerini dikkate alarak AHP yönteminin kullanılabilirliğini göstermiştir. Hwang ve Polachek (2004), 1993-1998 yıllarını Kore ve ABD işgücünü farklı faktörlere göre karşılaştırdıkları çalışmalarında, erkeklerin çalıştıkları alanlarda daha az iletişim ve daha çok fiziksel güç ve sert hayat koşulları gerektiren işler olduklarını gözlemişlerdir. Bu şartları sağlayan bayanların yoğun ilgi gösterdiği işlerde, yoğun talepten dolayı daha az gelir elde etme söz konusu olmaktadır. Bu çalışma sonucunda, söz konusu iş alanlarında ağır güç gerektiren işler olmasa da, cinsiyete bağlı çalışma saatleri veya seyahat yoğun işlerde dahi farklılıklar oluşabilmektedir. Ahmadi vd. (1995) nin bayan ve erkek muhasebecilerin meslek seçimindeki farklılıklarını ortaya koyan araştırmasında 27 tane değişkenin meslek seçiminde etkili olduğu, düşünmüşlerdir. Bu değişkenler, cinsiyete göre ayrı olarak yapılan faktör analizleri sonunda 6 ana faktöre indirgenmiştir. Kariyer imkanı, iş güvencesi, meslek kazançları ve dış etkiler hem bayan hem de erkek muhasebecilerin meslek seçimini
803 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK etkileyen faktörleri arasında yer almakta iken; meslek elastikiyeti sadece kadınlarda, kişisel konular ise sadece erkeklerde önem arzeden kriter olarak dikkate alındığı görülmüştür. Evans (2008) ise meslek seçiminde maaş, kazançlar, iş gerekleri, elde edilen sosyal statü gibi değişkenlerin etkili olduğunu gözlemlemiştir. Yapılmış çalışmalara göre, meslek seçiminde bireyin yaşadığı aile, toplum, ülke, kültüre bağlı olarak sahip olduğu çevre, yetişme durumu, kişisel ve demografik özellikler vb. çok sayıda değişkenin etkili olduğu görülmüştür. Çalışmalara göre farklı değişkenler ve kriterlerin dikkate alınması, meslek seçimini çözümü güç olan bir problem durumuna getirmektedir. Bu çalışmada, Ahmadi vd. (1995) nin çalışmasında elde ettiği ana 6 kriterin meslek seçiminde daha etkin temsil eden kriterler olduğu düşünüldüğünden, çalışmamızda, AHP yöntemiyle bu kriterlerin önem dereceleri belirlenmiştir ve elde edilen sonuçlar ayrıca demografik özelliklere göre de değerlendirilmiştir. 4. ÇKKV ve AHP Karar vermenin var olabilmesi için bireyin önünde seçim yapabileceği birçok alternatifin olması ve bu seçimin yapılabilmesi için zihinsel veya matematiksel bir süreçte değerlendirme yapılması gerekir. Bu anlamda karar verme, alternatifler arasında seçme olanaklarının olduğu bir ortamda, bireyin matematiksel ve mantıksal süreç sonucunda en iyi alternatifi seçme analizi olarak değerlendirilebilir. Ancak yaşamda karşılaşılan alternatifler arasındaki karar verme problemlerinde, tek kriterden ziyade birden çok kritere göre analiz gerekli olmaktadır. Çok kriterin var olduğu karar problemleri ÇKKV veya MCDM (Multi Criteria Decision Making) olarak adlandırılır. ÇKKV yöntemleri, birimler arasındaki göreceli olarak sıralama yapmaya olanak sağlaması, sıralamanın yanı sıra bu birimler arasında sınıflama ve en yüksek skora sahip birimi seçme olanağı da sunması açısından oldukça avantajlı yöntemler olduğu görülmektedir. Başta AHP, ve ANP (Analytic Network Process) olmak üzere, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la REalite), PROMETHEE (Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluation), GRA (Grey Relational Analysis), vb gibi farklı ÇKKV yöntemleri kullanılarak farklı alanlarda özellikle son yıllarda çok sayıda çalışma yapılmıştır. Örneğin, finansal kriz öngörüsünde ANP yöntemi (Niemiraa ve Saaty, 2004), İMKB de işlem gören otomotiv firmalarının (Yurdakul, 2003) ve şirketlerin (Akyüz vd., 2011) performans değerlendirmesinde TOPSIS yöntemi, şirketlerin finansal kararlarının verilmesinde PROMETHEE (Akkaya ve Demireli, 2010), hisse senetleri alınacak bankaların belirlenmesinde GRA (Hamzaçebi ve Pekkaya, 2011), merkezileşmemiş enerji sistemlerinin optimizasyonunda ELECTRE yöntemi (Papadopoulos ve Karagiannidis, 2008) vb. çok kriterin veya faktörün olduğu sıralama, seçim, sınıflama avantajı sağladığından ÇKKV yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır.
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 804 AHP yöntemi, Saaty (1980) tarafından geliştirilmiştir ve günümüzde yapılan birçok çalışmada yaygın olarak kullanılmaktadır. AHP, ikili karşılaştırmalarla gerek kriter ağırlıklarının belirlenmesinde ve gerekse alternatifler arasında seçim yapmak için gerekli birim puanlamaların hesaplanmasında kullanılmaktadır. Bu çalışmada AHP başta kriter ağırlıklarının belirlenmesi olmak üzere kullanılmış olup, ayrıca AHP performans değerlendirme ve ÇKKV problemlerinde alternatifler arasında sıralama /seçim gibi başka amaçlar için de kullanılabilmektedir. Saaty ve Vargas (2006:2), AHP nin ÇKKV, planlama, kaynak dağıtımı ve çelişkili durumların varlığında çözümleyici olması gibi geniş kullanımı olduğunu ifade etmişlerdir. Örneğin Yaralıoğlu (2001) çalışmasında, AHP nin performans değerlendirme analizlerinde kullanılabilir olduğu vurgulamıştır. Chauhan vd. (2008), AHP nin proje planlama ve yaşam yeri seçiminde başarılı bir şekilde uygulanabilir olduğunu ve hatta çelişkili hedeflerin bile olduğu yerlerde bir karar destek sistemi olarak hemen her proje ve planlamada kullanılabileceğini ifade etmişlerdir. Schmoldt vd. (2001), AHP nin farklı birey ve kurumların katılımında, yargılardan uzak sayısal ve sapmasız bir karar verme süreci sunduğunu açıklamışlardır. Bu karar sürecinde birimler arasında fikir birliği olmasa da, zıt fikirleri birlikte düşünen ve entegre eden yapıda olduğunu ifade etmişlerdir. Bu durum, çalışmamızdaki ankete dahil edilen öğrencilerin farklı bakış açıları ve meslek seçimlerinde dikkate aldığı kriterlerin kendi iç dünyalarında farklı değerlendirmelerine karşın, AHP ile öğrencilerinin genel fikrini temsil edebilecek entegre sonuçlar elde edilebileceğini desteklemektedir. Ogunyemi vd. (2011), üretim sektöründe dikkate alınan 7 fonksiyonu karşılaştırmalı olarak incelemiş ve bu fonksiyonları dikkate alınması gereken önem derecelerine göre değerlendirmişlerdir. AHP nin meslek seçiminde kullanılması yeni değildir. Aytaç ve Bayram (2001), üniversite öğrencilerinin iş ve eş seçimindeki etkin kriterleri AHP ile değerlendirmiştir. Çil (2006) ise endüstri mühendislerinin kariyer planlamalarında AHP ve TOPSIS gibi ÇKKV yöntemleriyle analizini yapmıştır. Ancak bu çalışma, özellikle dikkate aldığı kriterler ve sonrasında bu kriter ağırlıkların üzerinde yapılan demografik farklılıklara yönelik hipotez testleriyle diğer çalışmalardan ayrışmaktadır. Literatürde AHP, genellikle ve öncelikli olarak konuya ilişkin kriter ağırlıklarının belirlenmesinde kullanıldığı görülmektedir. AHP metodundaki aşamalar, aşağıdaki gibi özetlenebilir (Hamzaçebi ve Pekkaya, 2011). 1. Problemin tanımlanması ve bilgi araştırması yapılır. 2. Alternatiflere göre karar hiyerarşisinin çerçevesi çizilir. 3. Kriterlerin ikili karşılaştırmaları yapılır ve ikili karşılaştırma matrisi yapılandırılır. 4. İkili karşılaştırma matrisinden kriter ağırlıkları elde edilir. 5. Belirlenmiş olan kriter ağırlıklarının tutarlılıkları hesaplanır.
805 Tablo 1: AHP de Kriterlerin Değerlendirme Ölçeği Puan Tanım Açıklama 1 Eşit derecede önemli Her iki kriter de amaca eşit etkide bulunur. 3 Orta derecede önemli 5 Güçlü derecede önemli Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK Tecrübe ve değerlendirmelere göre, bir kriter diğerine göre biraz daha fazla tercih edilir. Tecrübe ve değerlendirmeler sonucunda bir kriter diğerine göre çok daha fazla tercih edilir. 7 Çok güçlü derecede önemli Bir kriter diğerine göre çok güçlü şekilde tercih edilir. 9 Son derece önemli 2,4,6,8 Ara değerlerdir Bir kriter diğerine göre mümkün olan en yüksek derecede tercih edilir. Buradaki ikili karşılaştırmalar, Tablo 1 de görüldüğü üzere klasik birçok ankette olan Orta derecede önemli, Güçlü derecede önemli vb. gibi kişi yargılarına göre elde edilen benzer bir yapıdaki metrik olmayan sıralayıcı ölçek sistemi kullanmaktadır. AHP yöntemiyle belirlenen kriter ağırlıkların tutarlılık değeri aşağıdaki denklemlerinden hesaplanan λ ya bağlı olarak gerçekleşir (Yaralıoğlu, 2010:44-48). D A W 1 a12 a13 a1 n 1 1 a a w 23 2n 1 a12 w 2 1 1 1 a w 3n 3 a13 a 23 w n 1 1 1 1 a 1n a2n a3n ve di wi n (1) Buradaki A matrisi, ikili kriter karşılaştırmadan elde edilen ikili karşılaştırma matrisi, n kriter sayısı ve W ise bu A matrisinde elde edilen ağırlık matrisidir. Kriter ağırlıklarının tutarlılık oranı ise aşağıdaki gibi hesaplanabilir. Tutarlık oranı (CR) ( n) / ( n 1) (2) RI Buradaki RI, rassallık indeksi olarak isimlendirilir ve kriter sayısına göre Tablo 2 deki karşılığı dikkate alınır. Tutarlılık oranı olan CR nin 0,10 dan küçük olması durumunda, uzman veya karar vericinin görüşünü ifade ettiği ikili karşılaştırmaların tutarlı olduğu ve dolayısıyla belirlenen ağırlıkların uzman veya birimin görüşünü temsil eden ağırlıklar olduğu düşünülür. Tablo 2: Rassallık İndeks (RI) Değerleri Kriter sayısı 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 Kaynak: Saaty (2012).
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 806 Kişisel görüş alarak kriter ağırlık hesaplaması yapan AHP yönteminin önemli avantajları vardır. Bu avantajlardan ilki, bütün kriterleri kendi içerisinde ikili karşılaştırmalar yapmakta ve karşılaştırmalardan daha net bilgi elde edilebilme olanağı sağlamaktadır. Bu ikili karşılaştırma anket bilgileri kısmen önemli, çok önemli gibi sıralayıcı ölçekte iken, AHP işlemleri sonucunda üretilen sayıların hemen her hesaplamada kullanılacak şekilde oran ölçeğinde olduğu görülmektedir. Diğer önemli bir avantajı ise, hesaplamalar sonucunda elde edilen ağırlıkların tutarlılık skorunu hesaplayıp değerlendirmeye alması, AHP yi güçlü ve tercih edilebilen bir yöntem yapmaktadır. Örneğin Saaty, yaptığı bir pratik uygulamada, ABD de hangi içeceğin daha çok tüketildiğine dair, 30 kişilik örneklemin kişisel yargılarını sözlü olarak kişilerin onayladığı yaklaşık skorları alarak karşılaştırma matrisi hazırlamıştır. Karşılaştırma matrisi kullanılarak elde edilen içeceklerin tüketim oranları ve ABD deki gerçek tüketim oranları Tablo 3 de verilmiştir. Tablo 3: ABD deki Göreceli İçecek Tüketimi ve AHP Tahminleri İçecek isimleri Kahve Şarap Çay Bira Soda Süt Su Gerçek Tüketim,180,010,040,120,180,140,330 Yargılardan üretilen tahminler,177,019,042,116,190,129,327 Kaynak: Saaty ve Vargas, 2006:4. Tablo 3 de, örnek sayısı 30 gibi küçük olan bireylerin fikir birliği içinde oldukları yaklaşık skorlardan ortak yargılara ait oranları hesaplamıştır ve bu sonuçların gerçek tüketim değerlerine çok yakın olduğu görülmektedir. Bu durum, küçük grupların kişisel yargılarından bile AHP yöntemi ile ortak görüşü temsil eden sonuçların çıkarsama gücünün yüksek olduğunu göstermektedir. 5. BEÜ İİBF Lisans ve Lisans Üstü Eğitim Gören Öğrenciler Üzerine Bir Uygulama 5.1. Örneklem ve Demografik Yapısı Bu çalışma, BEÜ, İİBF de eğitim gören İşletme, İktisat, Maliye, Uluslararası Ticaret ve İşletmecilik (UTİ) ve Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri (ÇEEİ) bölümlerinin lisans 3 ve 4. sınıf ve lisansüstü öğrencilerine uygulanmıştır. BEÜ, İİBF nin söz konusu bu bölümlerin lisans programlarında 2073 kız ve 1452 erkek olmak üzere toplam 3525 öğrenci ve bu bölümlerin lisansüstü programlarda 137 bayan ve 167 erkek olmak üzere toplam 304 öğrenci Aralık 2012 itibariyle kayıtlıdır. UTİ ve ÇEEİ de ikinci öğretim ve lisansüstü program olmadığından ve ayrıca kayıt kontenjanı az olduğundan gerek öğrenci sayısı ve gerekse elde edilen anket sayısı diğer bölümlere göre oldukça azdır. Anketler ders döneminde, dersi takip eden bu sınıflardaki her öğrenciye önerilmiş ve 423 lisans öğrencisinde ve lisansüstünde eğitim gören 55 enstitü öğrencilerine ait toplam 488
807 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK anket doldurulmuş olduğu gözlemlenerek değerlendirmeye alınmıştır. Söz konusu 488 anketin bölüm, cinsiyet ve sınıflara göre dağılımı Tablo 4 de verilmiştir. Tablo 4: Öğrencilerin Bölüm, Cinsiyet ve Sınıflara Göre Dağılımı İşletme İktisat Maliye UTİ ÇEEİ Toplam Erkek 48 27 39 22 10 146 Bayan 91 72 93 28 58 342 Toplam 139 99 132 50 68 488 Lisans 3. sınıf 41 51 71 28 29 220 Lisans 4. sınıf 63 35 55 22 39 213 Lisansüstü 35 13 6 55 Toplam 139 99 132 50 68 488 Öğrencilere demografik özellik soruları olarak, bölüm, cinsiyet ve sınıfın yansıra doğum yılı, bildiği yabancı dil düzeyi, ikametgâhı, aile gelir durumu, anne ve baba mesleği de sorulmuştur. Tablo 5 de öğrencilerin yaş gruplarına göre, Tablo 6 da öğrencilerin gelir düzeylerine göre ve Tablo 7 de ise öğrencilerin aile ikametgâhına göre dağılımları verilmiştir. 20 yaş (1992) Tablo 5: Öğrencilerin Yaşlara Göre Dağılımı 21 yaş (1991) 22 yaş (1990) 23 yaş (1989) 24 yaş (1988) 24 den büyük (1988 öncesi) Bilinmiyor Erkek 5 36 43 21 10 28 3 Bayan 38 104 96 44 15 21 24 Toplam 43 140 139 65 25 49 27 Tablo 6: Öğrencilerin Ailesinin Aylık Ortalama Gelir Düzeyleri (TL) 1499 ve altı 1500-2499 2500-4999 5000 ve üstü Bilinmiyor Erkek 49 58 27 10 2 Bayan 156 123 41 11 11 Toplam 205 181 68 21 13 Tablo 7: Öğrencilerin Ailesinin İkametgâhı Büyükşehir Şehir Kırsal Bilinmiyor Erkek 64 66 16 - Bayan 158 127 50 7 Toplam 222 193 66 7 Tablo 5-7 incelendiğinde, görüşleri alınan öğrencilerin demografik yapısındaki dağılım, öğrencilerin yaklaşık yarısının Zonguldak a yakın olan Ankara, İzmit ve İstanbul gibi büyükşehirlerden orta ve alt gelir düzeyinde olduğu görülmektedir.
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 808 Ayrıca, Tablo 4 den de gözlemlendiği üzere, anketi değerlendirmeye alınan öğrencilerin çoğunluğu, örneklem alınan anakütleye paralel olarak bayan öğrencilerden oluşmaktadır. Tablo 5 ten de görüldüğü üzere öğrencilerin çoğunluğu 20-23 yaş aralığındadır. Ginzberg ve Super e göre özellikle bireylerin tam meslek seçim kararının zihinde geliştiği dönem olması itibariyle, bu örneklemin görüşlerine ait bulguların önemli olduğu kabul edilebilir. 5.2. AHP ile Belirlenen Meslek Seçim Kriterlerinin Ağırlıkları Meslek seçiminde çok sayıda kriter dikkate alındığı daha önce ifade edilmişti. Ahmadi vd. (1995) nin muhasebecilerin mesleklerini seçiminde belirleyici olduğunu düşündükleri 27 değişkeni faktör analizi ile değerlendirmişlerdir. Analiz sonucunda, açıklanan varyansa ait değişkenler 6 ana kriter içerisinde yorumlamışlardır. Bu kriterlerin 4 ü erkek ve kadınlar için ortak olurken, 1 er kriter erkek ve kadınlar için dikkate değer ayrı özellik olarak düşünülmüştür. Ahmadi vd. çalışmalarında elde ettikleri ana faktörler ve bu faktörlerden yola çıkarak, çalışmamızda dikkate alınan 6 ana kriter Tablo 8 de verilmiştir. Tablo 8 den de görüleceği üzere, çoğu faktör yükü cinsiyetlere göre ortak algılanmaktadır. Ancak bazı değişkenler farklı faktörlere ve farklı varyans açıklama yüzdeleriyle yüklenmişlerdir. Örneğin uzmanlaşma fırsatları kadınlarda kariyeri destekleyen faktör olarak algılanmış olduğundan Karİm faktörüne yüklenmişken, erkeklerde işte kalma avantajı sağladığından İşGüv faktörüne yüklenmiş şeklinde düşünülebilir. Bu çalışmamızda, çelişkiyi azaltmak için açıklamalarda mümkün olduğunca aynı yükleri içeren değişkenler açıklamalarda kullanılmıştır. Ana kriterler* Kariyer İmkanı (Karİm): Career Advancement Possibility İş Güvencesi (İşGüv): Job Security and Stability Meslek Kazançları (MesKaz): Job Benefits and Perks Meslek Elastikiyeti (MesEl): Job Flexibility Kişisel Konular (KişKon): Personel Tablo 8: Meslek Seçinde Dikkate Alınan Faktörler Ahmadi vd. (1995) çalışmalarına göre faktör analizine göre açıklanan varyans yüzdesi (AV%) ve meslek seçiminde belirleyici olan faktörlerin bileşenleri. Kadınlar için (AV%65,4) % 33,3; Gelecekteki fırsatlar, tecrübe fırsatları, işin çeşitliliği, uzmanlaşma fırsatları, prestij, uzmanlaşma fırsatları, eğitim fırsatları. %8,2; İş güvencesi, işteki istikrar. %7,5; faydalar, emeklilik programları, maaş, özel-kamu arası karşılıklı geçiş fırsatları. %6,2; Bağımsızlık, haftalık 40 saat çalışma, işteki esneklik Erkekler için (AV%61,1) %8,9; tecrübe fırsatları, gelecekteki fırsatlar, işin çeşitliliği, işteki esneklik, bağımsızlık, eğitim fırsatları. %6,1; İş güvencesi, işteki istikrar, uzmanlaşma fırsatları. %9,9; faydalar, emeklilik programları, uzmanlaşma fırsatları, haftalık 40 saat çalışma, %4,7; eşin mesleği, çocuklar, yaş. Bu çalışmada kullanılan anketteki, faktörlerin bileşenlerine ait açıklamalar. Meslekte ilerleme, uzmanlaşma ve eğitim fırsatları, işin çeşitliliği, işin prestiji. İş güvencesi, işteki istikrar, profesyonelleşerek meslekte kalıcı olma imkânı. Emekli programı, maaş, özelkamu arası karşılıklı geçiş fırsatları, promosyon/teşvik avantajları. Çalışma saatleri ve yerindeki esneklik, 40 saatlik çalışma haftası, işin yaratıcı davranışa olanak sağlaması. Ailenin düşüncesi ve etkisi, bireyin yaşı, eş /eş adayının
809 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK Issues Dış/Diğer Etkiler (DDEtk): External Influences %10,2; Lisans ortalaması, işi yapma sertifikası elde etme, lisans hocasının etkisi, işverenlerin etkisi, akranlarının etkisi, fazla mesai varlığı %31,5; lisans hocasının etkisi, işverenlerin etkisi, işi yapma sertifikası elde etme, akranların etkisi, fazla mesai varlığı, lisans ortalaması. mesleği veya etkisi. Meslekle ilgili sertifikaya sahip olmak, mezuniyet ortalaması, üniversite hocası ve akranların etkisi. Türkçe ana kriterler, bu çalışmada kullanılmıştır. İngilizce ana kriterler ise Ahmadi vd. (1995) çalışmalarından çıkarsadığı kriterlerdir. Ahmadi nin çalışması da göstermektedir ki, kadınlar ve erkekler açısından meslek seçiminde kriterlerin önemi farklı değerlendirilmektedir. Örneğin kadınlar, Karİm i en belirleyici faktör, erkekler ise DDEtk i en belirleyici faktör olarak dikkate almaktadırlar. Kadınlarda MesEl dikkate değer bir faktörken, erkeklerde KişKon dikkate değer bir faktör olarak değerlendirmeye alınmıştır. Ancak MesEl ve KişKon un her iki cinsiyet için belirleyiciliği düşük olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan 488 öğrencinin kişisel görüşü yansıtan anketlerin AHP ye göre kriter ağırlıkları ve cevaplamalardaki tutarlılıkları hesaplanmıştır. Saaty nin kabul edilebilir en yüksek CR sayısı olan 0,10 dikkate alındığında 488 anketten 41 tanesi tutarlı çıkmıştır. Bu CR sayısının oldukça sıkı bir ölçü olduğu görülmektedir. Ancak söz konusu bu anket türüne cevaplayıcıların aşina olmaması ve tutarlılık sağlanana kadar düzeltme fırsatı verilmeyen cevaplamalar için Saaty nin sıkı bir CR sayısı uygulaması bu duruma neden olarak gösterilebilir. Bu durumda, Wedley (1993) in CR sayısı için 0,20 düzeyine kadar tolerans gösterilebileceğini ifade etmesi, bu çalışmada dikkate alınmıştır. Ayrıca Dodd vd. (1993), AHP hesaplamasına istatistiksel bir yaklaşım getirmiş ve Wedley den bile daha yüksek CR sayılarının tesadüfilikten uzak kabul edilebileceğini vurgulamışlardır. Örneğin %95 güven seviyesine göre, buradaki gibi 6 kriterin karşılaştırmasında CR sayısının 0,4113 (=0,50996/1,24) olması durumunda dahi anketteki işaretlemelerin rastsallıktan uzak kabul edilebileceğini belirlenmişlerdir. Bu çalışmada, daha çok görüşü ve anketi değerlendirmeye dahil etmek için, Dodd vd. (1993) nin yaklaşımı dikkate alınmış ve böylece 209 anket üzerinden farklılıklara yönelik yapılan hipotez testleri yapılmıştır. Saaty e göre zayıf tutarlılıkta işaretlemeler kabul edilmesine karşın, söz konusu yüksek CR sayılarına sahip anketlerin değerlendirilme nedeni, bu anketlerdeki işaretlemeler %95 güven seviyesinde rastsal olmayan ve bireylerin genel görüşlerine sahip bilgi içermelerindendir. Tablo 9: Meslek Seçiminde Dikkate Alınan Kriterlerin Ağırlıkları Görüş Karİm İşGüv MesKaz MesEl KişKon DDEtk Saaty (1980), 41 gözlem. Wedley (1993), 82 gözlem, Friedman testi (Χ 2 ) Ortalama 0,192908 0,199169 0,204552 0,148334 0,139373 0,115666 30,688 Önem sırası 3 2 1 4 5 6 (0,000) Ortalama 0,204662 0,216327 0,210280 0,139587 0,129237 0,099906 78,512 Önem sırası 3 1 2 4 5 6 (0,000)
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 810 Dodd vd. (1993), 209 gözlem. Ortalama 0,190072 0,241825 0,211547 0,131688 0,126993 0,097875 207,071 Önem sırası 3 1 2 4 5 6 (0,000) Tablo 9 da da görüldüğü üzere, her 3 CR sayısı temel alınarak anketler dikkate alındığında, görüşlerin sıralaması hemen hemen değişmemektedir. Tek fark, Saaty nin 0,10 CR sayısı dikkate alındığında eldeki 41 gözlemin ortalamasına göre birinci konumdaki kriter olan MesKaz kriteri iken, Wedley ve Dodd vd. nin toleranslı CR sayısı dikkate alındığında İşGüv kriteri daha önemli olmasıdır. Genel olarak, meslek seçerken dikkate alınan kriter ağırlıklarında ise İşGüv önemli bir baskınlık kurduğu görülmektedir. Bu ağırlıklara ait tanımlayıcı istatistikler detaylı olarak Ek 1 de verilmiştir. Ek 1 de görüldüğü üzere, ağırlıklar Jarque Bera (JB) istatistiğine göre MesEl ve DDEtk serileri normal dağılmamaktadır. Bu serilerin ortalamaları arasındaki farklar parametrik olmayan testlerden Friedman Ki kare (Χ 2 ) testine göre incelenmiştir. Test sonuçlarına göre 0,001 anlamlılık düzeyinde, kriter ağırlık atamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı fark vardır. Parametrik olmayan Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi ile her üç grubun dağılımlarının normalliği incelendiğinde, normal dağılım varsayımı hemen her seride reddedilememekte olduğundan, tek yönlü bağımlı örnek ANOVA testi de yapılmış ve ANOVA testi sonuçları da Tablo 9 daki Friedman testi sonuçlarıyla uyumlu bulunmuştur. Tablo 9 daki kriter ağırlıkları genel olarak değerlendirildiğinde, meslek seçerken en fazla dikkate alınan kriter, %19,92-%24,18 seviyesi ile İşGüv kriteri olduğu görülmektedir. Türkiye de yaşanan krizler veya işsizlik korkusunun üniversitede eğitim gören gençlerin üzerinde yoğun bir baskı gösterdiği, Türkiye de 2000 li yıllarda basında çıkan haberlerden dahi bilinmektedir. Bu anlamda bu çalışma, işteki istikrarın ve iş güvencesinin yüksek olduğu işleri tercih etme eğiliminin ağır bastığını onaylamakta olan bu işsizlik korkusunu destekleyen sonuçları elde etmiştir. İkinci sırada ise meslek seçiminde %20,46-%21,16 ile MesKaz kriterinin dikkate alındığını göstermektedir. Böylece, özellikle emeklilik programı ve maaş durumunun meslek seçerken çok önemli bir kriter olarak dikkate alındığı görülmektedir. Karİm kriteri ise %19,01-%20,47 ile üçüncül olarak dikkate alınan kriterdir. Bu anlamda, meslekte uzmanlaşma, meslekte ilerleme ve prestij sahibi olunan meslekler de üniversite öğrencilerinin çok önem verdiği kriterler arasında yer almaktadır. Bu sonuçlara göre söz konusu olan bu üç ana kriterin (İşGüv, MesKaz ve Karİm) toplamda meslek seçiminde yaklaşık %64,35 gibi önemli bir ağırlığa sahip olduğu görülmektedir. MesEl, KişKon ve DDEtk kriterlerine daha az önem verildiği görülmektedir. Bu anlamda, çalışma saatleri ve iş yerindeki esneklik, işin yaratıcı davranışa olanak sağlaması, ailenin düşüncesi ve etkisi kısmen önemli görülürken, meslekle ilgili sertifikaya sahip olmak, mezuniyet ortalaması, üniversite hocası ve akranların etkisine ise yaklaşık %10 gibi çok az prim verildiği görülmektedir.
811 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK 5.3. Kriterler Ağırlıklarının Demografik Yapılara Göre Değerlendirilmesi Öğrencilerin meslek seçiminde önem verdiği kriterlerin demografik özelliklere göre incelenmesi Ek 2-6 daki tablolarda verilmiştir. Bu tablolarda bağımsız gruplar arasındaki farklılıklar istatistiksel olarak incelenmiştir. Her bir kriterin kendi içerisindeki grupların dağılımının normal dağılıma uygunluğu tek tek H0 hipotezi seri normal dağılıma uygundur olan, K-S testiyle incelenmiştir. Farklılıkları incelenen seriler oran ölçeğinde olduğundan, bir seri içindeki grupların normallik şartının sağlanması, o serinin parametrik testlerle değerlendirilebileceğini gösterir. Normal dağılıma uygun seriler parametrik testlerden bağımsız iki örnek t-testi veya bağımsız örnek tek yönlü ANOVA testi ile değerlendirilirken, normal dağılıma uymayan seriler parametrik olmayan testlerden Mann-Whitney U veya Kruskal Wallis testi ile değerlendirilmiştir. Bu tablolardaki bağımsız grup ortalamalarının standart sapma değerleri yüksek olması, çoğu zaman gruplar arası belirgin farklar olmasına rağmen, bağımsız gruplar arası farklılıkları incelmeye yönelik hipotez testlerinin genellikle reddedilememesine neden olmuştur. Örneğin ikametgah yerine göre hesaplanan hipotez testlerinde hiçbir fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmadığından, çalışmada tablo olarak raporlanmamış ve yorumlanmamıştır. AHP yöntemiyle elde edilen sonuçlar oran ölçeğinde olduğundan, ortalamalar arasındaki farklar bu çalışmada oransal fark ve oranlar arasındaki yüzdesel fark olarak yorumlanmıştır. Ek 2 deki cinsiyete göre meslek seçerken dikkate alınan kriterin ağırlıkları incelendiğinde, erkek öğrencilerin MesKaz kriterlerine bayanlara göre %14,53 (=0,2294/0,2003-1) daha çok önem verdikleri istatistiksel olarak 0,051 düzeyinde anlamlıdır. Bayan öğrencilerin ise İşGüv kriterine erkeklere göre %19,54 daha fazla önem verdiği istatistiksel olarak 0,030 düzeyinde anlamlıdır. Ayrıca erkeklerin Karİm kriterine de %11,14 daha çok önem verdikleri görülmektedir, ancak bu fark istatistiksel olarak anlamlı değildir. Diğer kriterlere verilen önem dereceleri arasındaki farklılık %10 nu aşmayan düzeydedir ve istatistiksel olarak anlamlı değildir. Öğrencilerin yaşlarına göre meslek seçiminde dikkate alınan kriterler incelendiğinde, 23 yaş ve üzeri bireylerin MesEl ve DDEtk kriterlerine daha çok önem verdikleri istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Yaş aralığı 20-22 olan bireyler ise istatistiksel olarak anlamlı bulunmasa da İşGüv ve Karİm kriterlerine kısmen daha çok önem verdikleri görülmektedir (Ek 3). Öğrencilerin okudukları sınıflara göre hiçbir fark istatistiksel olarak anlamlı olmasa da, lisans öğrencilerinin İşGüv kriterine ve lisansüstü öğrencilerin ise Karİm daha çok önem verdiği dikkate alınabilir (Ek 4). Bölümlere göre öğrencilerin dikkate aldıkları kriterler incelendiğinde, iktisat ve ÇEEİ bölümleri öğrencileri, İşGüv kriterine, diğer bölüm öğrencilerine göre belirgin şekilde daha çok önem verdiği istatistiksel olarak 0,05 düzeyinde anlamlıdır.
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 812 Bu durum, ankete katılan bayanların bu iki bölümde çok yoğunlukta olduğuna bağlanabilir ve iktisat ve ÇEEİ bölümleri bayan öğrencilerinin yargısını temsil ettiği düşünülebilir. İstatistiki olarak anlamlı olmasa da Karİm kriterine işletme ve UTİ öğrencilerinin daha çok önem verdiği, iktisat bölümü öğrencilerinin ise en az önem verdiği görülmektedir. Yine istatistiksel olarak anlamlı olmasa da, UTİ öğrencilerinin MesEl ve ÇEEİ öğrencilerinin de DDEtk kriterine diğer bölümlere göre çok daha az önem verdikleri görülmektedir (Ek 5). Ailelerinin aylık gelirlerine göre öğrencilerin bakış açısı incelendiğinde, gelir düzeyi yükseldikçe meslek seçiminde Karİm kriterinin önem derecesinin belirgin şekilde artmakta olduğu istatiksel olarak 0,013 düzeyinde anlamlı olduğu görülmektedir (Ek 6). Gelir düzeyi yükseldikçe, bireylerin meslek seçiminde kariyer olanaklarını ön plana aldıkları görülmektedir. Gelir durumları dikkate alındığında, diğer kriterlerdeki farklılıklar istatiksel olarak anlamlı olmasa da, düşük gelirlilerin İşGüv ve DDEtk kriterlerine daha dikkate aldıkları görülmektedir. 6. Sonuç Bireyin kendine ve topluma daha faydalı olabilmesi için kendine uygun meslek seçmesi çok önemlidir. Meslek seçiminde çok sayıda kriterin varlığı, seçim işlemini ÇKKV problemi yapmaktadır. Bu çalışmada, meslek seçiminde dikkate alınan 6 ana kriter BEÜ İİBF bölümlerinde lisans ve lisansüstü öğrenim gören öğrencilerin ikili kriter karşılaştırmalı anket sonuçları kullanılarak, ÇKKV yöntemlerinden AHP ile meslek seçim kriterlerinin ağırlıkları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, BEU İİBF öğrencileri meslek seçerken sırasıyla İşGüv, MesKaz ve Karİm kriterlerine çok önem vermekte, bu kriterler genç bireylerin kararında yaklaşık %64,35 etkili olmaktadır. İşGüv kriterine verilen bu önemin, yakın zamanlarda Türkiye de yaşanan krizlerde, çoğu bireyin çevresinde gözlemlediği işsiz kalma korkusundan kaynaklandığını söylenebilir. Bu çalışmada, Saaty nin AHP nin tutarlılık sınırını sıkı tutması nedeniyle, demografik özellikler için farklılıklara yönelik hipotez testlerinin uygulanması için gözlem sayısının zayıf kaldığı gözlenmiştir. Bu güçlüğü aşmak için Dodd vd. (1993) nin AHP deki ikili karşılaştırmalarda rastsallığa ait yaklaşımı dikkate alınmış ve 209 örneğe ait değerlendirmeler yapılmıştır. Böylece, demografik özelliklere göre öğrencilerin meslek seçerken dikkate aldığı kriterlerdeki farklılıklar Ek 2-6 daki tablolar üzerinden yorumlanmıştır. Bu tablolara göre önemli çıkarsamalar, erkeklerin MesKaz kriterine bayanlardan daha çok önem vermesi, bayanların İşGüv kriterine çarpıcı bir farkla erkeklerden çok daha fazla önem vermesi ve gelir düzeyi yükseldikçe Karİm kriterinin önem derecesinin bireyler için daha yükseldiği şeklinde özetlenebilir. Anketlerdeki ikili karşılaştırmalar metrik olmayan sıralı ölçekte olmasına karşın AHP yönteminden elde edilen çıktıların ağırlıkları oran ölçeğinde olmaktadır. AHP ile üretilen bu ağırlıklar üzerinde çarpma, bölme, toplama ve fark alma
813 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK işlemlerinin yapılabilir olması AHP yi önemli bir yöntem yapmaktadır. Örneğin Ek 6 daki tablodan, ailesinin geliri 2500 TL ve üstünde olan öğrencilerin Karİm kriterine verdiği önem ailesinin geliri 1500-2499 TL olan öğrencilere göre %14,64 (=0,2286/0,1994-1) daha fazla ve aile geliri 1499 TL ve altı olan öğrencilere göre %38,97 (=0,2286/0,1645-1) daha fazla olduğu ifade edilebilmektedir. Ayrıca bu ağırlıklar, doğrudan kriter ağırlığı olarak herhangi bir ÇKKV yöntemleriyle yapılan hesaplamalarda girdi olarak kullanılabilmektedir. Kısaca, AHP yöntemi kriter veya faktörlerin önem derecelerinin göstergesi olan yorumlananabilir/kullanışlı çıktılar vermekte ve bu çıktılar ayrıca ÇKKV gibi daha ileri analizler için önemli bir girdi olarak kullanılabilir. KAYNAKÇA AHMADI, M, HELMS, M.M. ve NODOUSHANI, P. (1995). A Factor-Analytic Approach Profiling Job Selection Differences of Male and Female Accountants. Managerial Auditing Journal, 10(7), 17-24. AKKAYA, G.C. ve DEMİRELİ, E. (2010). Finansal Kararların Verilmesinde PROMETHEE Sıralama Yöntemi. Ege Akademik Bakış, 10(3), 845 854. AKYÜZ, Y., BOZDOĞAN, T. ve HANTEKİN, E. (2011). TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 13(1), 73-92. ANILAN, H., ÇEMREK, F. ve ANAGÜN, Ş.S. (2008). Ortaöğretim Öğrencilerinin Meslek Seçimi ve Üniversite Tercihlerine İlişkin Görüşleri (Eskişehir Örneği). e-journal of New World Sciences Academy Social Sciences, 3(2), 238-249. ARSLAN, K. (2002). Üniversiteli Gençlerde Mesleki Tercihler ve Girişimcilik Eğilimleri. Doğuş Üniversitesi Dergisi, (6), 1-11. AYTAÇ, S. ve BAYRAM, N. (2001). Üniversite Gençliğinin İş ve Eş Seçimindeki Etkin Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ile Analizi. İş Güç, Endüstri İlişkileri ve İnsan Kaynakları Dergisi, E-Dergi, 3(1). www.isguc.org, (Erişim tarihi: 30.11.2012). CHAUHAN, K.A., SHAH, N.C. ve RAO, R.V. (2008). The Analytic Hierarchy Process as a Decision-Support System in the Housing Sector: A Case Study. World Applied Sciences Journal, 3(4), 609-613. ÇİL, F. (2006), Meslek Seçimi Probleminde Çok Özellikli Karar Verme ve Çözüme Yönelik Geliştirilen Bireysel Kariyer Planlama Programı, http:// www.ituemk.org/dosyalar/2006_3.pdf, (Erişim tarihi: 30.11.2012). DODD, F. J., DONEGAN, H.A. ve MCMASTER, T.B.M. (1993). A Statistical Approach to Consistency in AHP. Mathl. Comput. Modelling, 18(6), 19-22.
Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 814 EVANS, M.W. (2008). Self-monitoring as a Determinant of Job Selection in the Workplace. UNF Master s Thesis and Dissertations Paper 183. http://digitalcommons.unf.edu/etd/183, (Erişim tarihi: 30.12.2012). HAMZAÇEBİ, C. ve PEKKAYA, M. (2011), Determining of stock investments with grey relational analysis, Expert Systems with Applications, 38(8), 9186 9195. HWANG S.K. ve POLACHEK, S.W. (2004). Occupational Self-Selection and the Gender Wage Gap: Evidence From Korea and United States, http://www2.binghamton.edu/ economics/wp04/wp0413.pdf, (Erişim tarihi: 30.12.2012). KILIÇ, H.S. ve ÇEVİKCAN, E. (2011). Job Selection Based On Fuzzy AHP: An Investigation Including The Students Of Istanbul Technical University Management Faculty. International Journal of Business and Management Studies, 3(1), 173-182. KIYAK, S. (2006). Genel Lise Öğrencilerinin Meslek Seçimi Yaparken Temel Aldığı Kriterler. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Yeditepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. KNIVETON, B.H. (2004). The Influence and Motivations on Which Students Base Their Choice of Career. Research in Education, 72, 47-57. KUZGUN, Y. (1988). Kendini Değerlendirme Envanterinin Geçerlik ve Güvenirliğine İlişkin Çalışmalar. V. Ulusal Psikoloji Kongresi, İzmir. NIEMIRAA, M.P. ve SAATY, T.L. (2004). An Analytic Network Process model for financial-crisis forecasting. International Journal of Forecasting, 20(4), 573 587. OGUNYEMI, O., IBIWOYE, A. ve OYATOYE, E.O. (2011). Analytic hierarchy process for prioritizing production functions: Illustration with pharmaceutical data, Journal of Economics and International Finance, 3(14), 749-760. ÖZYÜREK, R. ve ATICI, M. (2002). Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimi Kararlarında Kendilerine Yardım Eden Kaynakların Belirlenmesi. Türk Psikolojik Danışma ve Rehberlik Dergisi, 2(17), 33-42. PAPADOPOULOS, A. ve KARAGIANNIDIS, A. (2008). Application of the multicriteria analysis method Electre III for the optimisation of decentralised energy systems, Omega, 36(5), 766 776. PİLAVCI, D. (2007). Bilgi Çağında Değişen Kariyer Anlayışı ve Üniversite Öğrencilerinin Kariyer Tercihlerini Etkileyen Faktörler Üzerine Bir Uygulama, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana. ROE, A. (1957). Early Determinants of Vocational Choice. Journal of Counseling Psychology, 4(3), 212-217. SAATY, T.L. (1980). The analytic hierarchy process. New York: McGraw-Hill.
815 Mehmet PEKKAYA-Nurdan ÇOLAK SAATY, T.L. (2008). Decision making with analytic hierarchy process. Int.J. Services Sciences, 1(1), 83-98. SAATY, T.L. ve VARGAS, L.G. (2006). Decision making with analytic network process. New York: Springer. SAATY, T.L. (2012). Analytic network process. No: 115720080101, www.sid.ir, (Erişim tarihi: 20.01.2012). SARIKAYA, T. ve KHORSHID, L. (2009). Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Etmenlerin İncelenmesi: Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(2), 393-423. SCHMOLDT, D.L., PETERSON, D.L. ve SMITH, R.L. (2001). The Analytic Hierarchy Process And Participatory Decision making, Proceedings, Decision Support, s. 129-143, http://www.srs.fs.usda.gov/pubs/251, (Erişim Tarihi: 20.01.2012) TDK (2012). Türk Dil Kurumu, http://tdkterim.gov.tr, (Erişim Tarihi: 20.12.2012). VURUCU, F. (2010). Meslek Lisesi Öğrencilerinin Meslek Seçimi Yeterliliği ve Meslek Seçimini Etkileyen Faktörler, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Yeditepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. WEDLEY, W.C. (1993). Consistency Prediction for Incomplete AHP Matrices, Mathl. Comput. Modelling, 17(415), 151-161. YARALIOĞLU, K. (2001). Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Proses. DEÜ İİBF Dergisi, 16(1); 129-142. YARALIOĞLU, K. (2010), Karar Verme Yöntemleri, Ankara: Detay Yayıncılık. YELKEN, K. (2008). Orta Öğretim Son Sınıf Öğrencilerinin Üniversite Tercihlerini Ve Meslek Seçimini Etkileyen Faktörler: Sakarya İl Merkezi Örneği, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya. YILMAZ, H., Ö. ÜRE ve A. SÜRÜCÜ (1996); Rehberlik Ders Notları, Konya. YILMAZ, İ.A., DURSUN, B., PEKTAŞ, K. ve ALTAY, A. (2012). Üniversite Öğrencilerinin Kariyer Seçimlerinin Demografik Özellikler Açısından İncelenmesi: Pınarhisar MYO Örneği, Electronic Journal of Vocational Colleges, 2(2), 9-21. YURDAKUL, M. ve İÇ, Y.T. (2003). Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSİS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 18(1), 1-18.
Dodd (1993) a göre bilgi taşıyan değerlendirmeler Wedley (1993) in tolerans gösterilebilir tutarlılığa göre Saaty (1980) nin 0,10 tutarlılık sınırına göre Üniversite Öğrencilerinin Meslek Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecelerinin 816 Ek 1: Öğrencilerin Görüşlerinin Tanımlayıcı İstatistiği Karİm İşGüv MesKaz MesEl KişKon DDEtk Gözlem 41 41 41 41 41 41 Ortalama 0,192908 0,199169 0,204552 0,148334 0,139373 0,115666 Ortanca 0,166667 0,179622 0,193884 0,145503 0,146485 0,099647 Maksimum 0,430432 0,363389 0,416443 0,368451 0,371282 0,397077 Minimum 0,029440 0,041023 0,094246 0,025130 0,021739 0,021739 Std. Sapma 0,105812 0,077223 0,069249 0,063074 0,080013 0,075807 Çarpıklık 0,486907 0,180687 0,798057 0,850325 0,709656 1,345489 Basıklık 2,569707 2,532682 3,581527 5,214325 3,354682 5,646069 JB İstatistiği 1,936339 0,596169 4,929826 13,31722 3,656255 24,33188 (Anlamlılık) (0,37978) (0,74224) (0,08502) (0,00128) (0,16071) (0,00001) Gözlem 82 82 82 82 82 82 Ortalama 0,204662 0,216327 0,210280 0,139587 0,129237 0,099906 Ortanca 0,188021 0,185976 0,195652 0,134261 0,115378 0,072450 Maksimum 0,483174 0,470704 0,416443 0,369493 0,472922 0,397077 Minimum 0,029440 0,028155 0,061212 0,025130 0,021739 0,021739 Std. Sapma 0,110291 0,110374 0,086078 0,077146 0,087110 0,068394 Çarpıklık 0,416194 0,705325 0,504596 0,886442 1,414327 1,564494 Basıklık 2,514154 2,755795 2,584716 3,653253 5,549773 6,337798 JB İstatistiği 3,173802 7,002689 4,069006 12,19700 49,55066 71,51580 (Anlamlılık) (0,20456) (0,03016) (0,13075) (0,00225) (0,00000) (0,00000) Gözlem 209 209 209 209 209 209 Ortalama 0,190072 0,241825 0,211547 0,131688 0,126993 0,097875 Ortanca 0,166667 0,212388 0,199551 0,124317 0,100614 0,062356 Maksimum 0,503546 0,559682 0,485620 0,446210 0,531306 0,481644 Minimum 0,020486 0,027846 0,023111 0,020844 0,019659 0,020165 Std. Sapma 0,120717 0,137142 0,104961 0,077176 0,091243 0,093455 Çarpıklık 0,710701 0,489745 0,580392 1,234935 1,529379 2,163729 Basıklık 2,864515 2,100596 2,870874 5,076691 5,816276 7,567618 JB İstatistiği 17,75402 15,39920 11,87898 90,67904 150,5445 344,7631 (Anlamlılık) (0,00014) (0,00045) (0,00263) (0,00000) (0,00000) (0,00000) Not: JB istatistiğinin H0 hipotezi, serinin normal dağılıma uyduğu üzerinedir.