Örgütsel Adalet ve Güven arasındaki ilişkiler kullanılarak yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması

Abstract

Bu araştırmada değişkenlerarası ilişkiler kullanılarak Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırmanın örneklemi Kırşehir’de faaliyet gösteren ve çalışan sayısı 50’nin üzerinde olan işletmelerin 171 personelinden oluşmaktadır. Araştırmada değişken grubu olarak Örgütsel Adalet ve Örgütsel Güven ile bunlara bağlı alt faktörler kullanılmıştır. Yapılan Factor Analizi ile Cronbach Alpha katsayılarına göre anketin geçerli ve güvenilir olduğu belirlenmiştir. Söz konusu analiz yöntemlerinin performanslarını karşılaştırmak için etki katsayılarının göreli değerlen-dirmesi, açıklama katsayısı (R2) ve ortalama karesel hata karakökü (RMSE) kriter olarak kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre Yapay Sinir Ağları yönteminin değişkenler arası ilişkilerin belir-lenmesinde alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceğini ve göreli olarak Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi karşısında belirli üstünlüklere sahip olduğunu ifade etmek mümkündür.

In this study, comparison between Artificial Neural Networks and Multi Linear Regression analyze methods by using the relation between variables is aimed. Research sample is based on eight different companies, which has at least 50 employees, 171 employers that in business in Kırşehir. In this study; Organizational Justice, Organizational Trust and sub factors related to them are used as variable groups. According to the factor analyze and Conbach Alpha parameters, it‘s seen that survey is valid and trust worthy as well. For comparing these methods performances, impact parameters relative evolution, Coefficient (R2) and Root Mean Square Error (RMSE) criteria have been noted. Under the light of the results, the Artificial Neural Network method can be used as an alternative method for defining the relation between variables and considering to the Multi Linear Regression method, relatively the Artificial Neural Network method can provide more trust worthy results as well.