Spor İşletmelerinde Müşteri Memnuniyetinin Bazı Değişkenlere Göre İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
ÖzBu araştırmanın amacı; spor işletmelerinde müşteri memnuniyetinin bazı değişkenlere göre incelenmesidir.Araştırmaya Yozgat İl'inde bulunan spor işletmeleri arasından kolayda örnekleme tekniği ile seçilen, 2019-2020 kış sezonunda 1 Aralık-28 Şubat tarihleri arasında spor işletmelerinde müşteri olan 340 kadın, 260 erkek toplam 600 müşteri gönüllü olarak katılmıştır.Yozgat ilinin sunduğu koşullar itibariyle spor işletmeleri büyüklükleri, sundukları programlar (fitness, plates, zumba, taekwondo, box, step aerobik, voleybol, basketbol, futbol vb.) ve üye sayıları dikkate alınarak seçilmiştir.Araştırmada veri toplama aracı olarak katılımcıların kişisel bilgilerini toplamak amacıyla araştırmacı tarafından hazırlanan "Demografik Bilgi Formu (DBF)" ile birlikte, Sevilmiş (2015) tarafından geliştirilen "Spor İşletmelerinde Müşteri Memnuniyeti Ölçeği (SİMMÖ)" kullanılmıştır.Araştırmada elde edilen veriler SPSS 20 programına aktarılmıştır.Verilerin analizinde öncelikle katılımcıların kişisel özelliklerini belirlemeye ilişkin betimleyici frekans (n), yüzde (%), aritmetik ortalama (x) ve standart sapma (ss) kullanılmıştır.Çalışmanın güvenirlik değerleri düzeyinin saptanmasında ise iç tutarlılık için "Cronbach alpha katsayısı" yöntemi uygulanmıştır.Araştırmada veri setinin basıklık ve çarpıklık değerleri incelenmiş ve verilerin normal dağılım sergilediği tespit edilerek, istatistiki analizlerinde parametrik testler (T-Testi, Anova) kullanılmıştır.Araştırmanın sonucunda, memnuniyet ölçeğinden algıladıkları puanların müşterilerin cinsiyet, yaş, aylık gelir düzeyi, daha önce bir spor merkezinden yararlanma durumu, şu an yararlanmakta olduğunuz spor merkezi, üyelik süresi ve yararlanılan spor tesisinin türü değişkenlerine göre istatistiksel olarak anlamlı farklar tespit edilmiştir.Spor işletmeleri müşterilerinin memnuniyet düzeyleri için medeni durum değişkenine göre istatistiksel olarak anlamlı fark tespit edilememiştir.Bununla birlikte genel olarak spor işletmeleri müşterilerinin memnuniyet düzeylerinin yüksek sevide olduğu tespit edilmiştir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».