Spor İşletmelerinde Müşteri Memnuniyetinin Bazı Değişkenlere Göre İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".