Genç, Arzu; Korkmaz, Murat; Güney, Selami

Geçmişten günümüze kadar işletmelerin var olma nedeni kâ r elde etmektir. Üretime ba ğlı olaraksağlanmak istenen kârlılık, ancak kaliteli üretim ve verimlilik ile elde edilir. Günümüzde personeleğitimi bu nedenle oldukça önemlidir. Performans ve verimlilik paralelliğinde eğitim seviyesininkalitesi ve etkinliği daha fazla üretim elde etmeye katkı sağlamaktadır. Bu durum kalitede farklılıkmeydana getirir. Kâr elde edemeyen işletmelerin devamlılığı söz konusu olamaz. Ancak kârmaksimizasyonu yükseldikçe rekabet edebilirlik ve devamlılık sağlanır. Bu nedenlere bağlı ol araküretimde, yönetimde, pazarlamada, finansmanda, insan kaynaklarında ve stok yönetiminde niteliklikadronun önemi daha ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada gıda üretimi yapan farklı illerde faaliyetiçerisinde olan toplam 20 işletmede çalışan personel üze rinde uygulama gerçekleştirilmiştir.Uygulamada 5li likert ölçeğinden oluşan bir anket uygulanmıştır. Anket iki bölümden oluşmaktaolup, ilk bölümde demografik sorular , ikinci bölümde ise ölçekli sorular bulunmaktadır.Uygulanan anket SPSS 17 istatistik programı kullanılarak analiz edilmiş ve sonuca gidilmiştir.Uygulanan anket toplam 1254 kişiye gönderilmiş olup, geriye 468 anket dönmüştür. Dönenanketlerin 154 tanesi analize uygun görülmüştür. Çalışmada güvenirlilik, anova, korelasyon vefrekans analizle ri uygulanmıştır. Güvenirlilik analizi sonucunda C r onbachs alfa kat sayısı olarak0.892 elde edilmiştir. Bu da çalışmanın % 0. 8 9 oranda güvenilir olduğunu göstermektedir. Çalışmada korelasyon analizi ve diğer analizler sonucunda bireyler için eğitim ve çalışma arasında yüksekdüzeyde ilişki bulunduğu sonucu saptanmıştır.

Yiğiter, Şule Yüksel; Korkmaz, Murat; Güney, Selami

Logistic regression analysis is one of the mostly preferred regression methods that can beimplemented in modelling binary dependent variables. Logistic regression is a mathematicalmodelling approach used to define the relationship between such independent variables as X1,X2, , Xn and Y binary dependent variable which is coded as 0 or 1 for two possible categories.The independent variables may be continuous, discrete, binary or a combination of them. In thispaper, logistic regression models are researched. Maximum likelihood methods may be used toestimate the parameters of the logistic model. The interpretations of coefficients are made withodds rate values. In other words, in this paper, the logistic regression analysis has been reviewedthat can define the relationship between the binary result variable and independent variablescomprising of both continuous and discrete variables. Shortly, the applicability of logisticregression in the livestock has been researched.