Türkiye KOBİ'lerinde Yapay Zeka Olgunluk Endeksi 2025
Bu sözlük, araştırmada kullanılan teknik terimlerin ve kısaltmaların açıklamalarını içermektedir. Toplam 85 terim bulunmaktadır.
AHP (Analytic Hierarchy Process / Analitik Hiyerarşi Prosesi)
Thomas Saaty tarafından geliştirilen çok kriterli karar verme yöntemi. Karmaşık problemleri hiyerarşik yapıya ayırarak, ikili karşılaştırmalar yoluyla kriterlerin ağırlıklarını belirler. Bu araştırmada AI-MOI bileşen ağırlıklarının doğrulanmasında kullanılmıştır. Tutarlılık Oranı (CR) ≤ 0.10 olmalıdır.
AI (Artificial Intelligence / Yapay Zeka)
Makinelerin insan benzeri zeka gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlayan teknolojiler bütünü. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlı görü gibi alt dalları kapsar. Örn: ChatGPT, DALL-E, görüntü tanıma, tahminleme sistemleri.
AI-MOI (AI Maturity and Operationalization Index)
Yapay Zeka Olgunluk ve Operasyonelleştirme Endeksi. Bu araştırma için geliştirilen 0-100 arası kompozit ölçek. Üç bileşenden oluşur: Sektör Yatkınlığı (0.25), Kullanım Yoğunluğu (0.40), Sistemleşme (0.35).
ANOVA (Analysis of Variance / Varyans Analizi)
Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan parametrik istatistiksel test. F değeri (gruplar arası varyans / gruplar içi varyans) ve p-değeri üretir. Örn: Sektörler arası AI-MOI farkı analizi.
AVE (Average Variance Extracted / Ortalama Açıklanan Varyans)
Bir yapının gözlenen değişkenlerdeki varyansı ne kadar açıkladığını gösteren yakınsak geçerlilik göstergesi. AVE ≥ 0.50 kabul edilebilir düzeydir. Formül: Σ(λ²) / n, burada λ = standardize faktör yükü.
Bartlett Testi (Bartlett's Test of Sphericity)
Korelasyon matrisinin birim matris olup olmadığını test eden istatistiksel yöntem. EFA öncesi kullanılır. p < 0.05 ise değişkenler arasında faktör analizi yapmaya yetecek düzeyde korelasyon vardır.
Benford Yasası
Doğal olarak oluşan sayısal verilerde ilk basamağın dağılımını tanımlayan istatistiksel kural. %30.1 oranında 1, %17.6 oranında 2 ile başlayan sayılar beklenir. Veri kalitesi ve sahtecilik kontrolünde kullanılır.
Bootstrap
Örneklemden tekrarlı yeniden örnekleme yaparak parametre tahminlerinin güven aralıklarını hesaplama yöntemi. Küçük örneklemlerde veya normal dağılım varsayımı sağlanmadığında kullanılır.
Ceiling Effect (Tavan Etkisi)
Ölçüm aracının üst sınırına yakın yanıtların yoğunlaşması durumu. Likert ölçeklerinde 4-5 yanıtlarının fazla olması, varyansı azaltır ve korelasyonları zayıflatabilir.
CFA (Confirmatory Factor Analysis / Doğrulayıcı Faktör Analizi)
Önceden teorik olarak belirlenen faktör yapısının gözlenen veriye ne kadar uyduğunu test eden istatistiksel yöntem. Uyum indeksleri (CFI, TLI, RMSEA, SRMR) ile değerlendirilir. Bu araştırmada 1, 2 ve 4-faktör modelleri karşılaştırılmıştır.
CFI (Comparative Fit Index / Karşılaştırmalı Uyum İndeksi)
CFA'da model uyumunu değerlendiren indeks. 0-1 arasında değer alır. CFI ≥ 0.90 kabul edilebilir, CFI ≥ 0.95 iyi uyum kabul edilir. Bu araştırmada 4-faktör modeli CFI = 0.74 elde edilmiştir.
Chi-Square Test (Ki-Kare Testi)
İki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi test eden istatistiksel yöntem. χ² değeri ve p-değeri üretir. Gözlenen frekansların beklenen frekanslardaki sapmayı ölçer.
Composite Reliability (CR / Bileşik Güvenilirlik)
Yapısal eşitlik modellerinde kullanılan, Cronbach Alpha'ya alternatif güvenilirlik göstergesi. Faktör yüklerini dikkate alarak hesaplar. CR ≥ 0.70 kabul edilebilir düzeydir.
Cronbach Alpha (α)
Ölçek güvenilirliğini (iç tutarlılık) değerlendiren en yaygın kullanılan katsayı. 0-1 arası değer alır. α < 0.60: Zayıf, 0.60-0.70: Şüpheli, 0.70-0.80: Kabul edilebilir, 0.80-0.90: İyi, ≥ 0.90: Mükemmel.
Communality (Ortak Varyans)
Faktör analizinde bir değişkenin çıkarılan faktörler tarafından açıklanan varyans oranı. 0-1 arasında değer alır. Düşük communality (< 0.40) değişkenin faktör yapısına iyi uymadığını gösterir.
Consistency Ratio (CR / Tutarlılık Oranı)
AHP'de ikili karşılaştırmaların tutarlılığını ölçen indeks. CR = CI / RI formülüyle hesaplanır. CR ≤ 0.10 ise değerlendirmeler tutarlı kabul edilir.
Degrees of Freedom (df / Serbestlik Derecesi)
İstatistiksel hesaplamalarda serbestçe değişebilen gözlem sayısı. Örn: n gözlemden ortalama hesaplandıktan sonra df = n - 1.
DESI (Digital Economy and Society Index)
Avrupa Komisyonu tarafından geliştirilen, AB üye ülkelerinin dijital performansını ölçen endeks. İnsan sermayesi, bağlantı, dijital teknoloji entegrasyonu boyutlarını içerir.
Discriminant Validity (Ayrışma Geçerliliği)
Farklı yapıları ölçmesi beklenen maddelerin birbirleriyle düşük korelasyon göstermesi durumu. AVE'nin kare kökü, yapılar arası korelasyonlardan büyük olmalıdır (Fornell-Larcker kriteri).
Effect Size (Etki Büyüklüğü)
İstatistiksel anlamlılığın ötesinde, bulunan etkinin pratik önemini gösteren ölçüt. Cohen's d, r, η² (eta-kare) gibi metriklerle ölçülür. Küçük: d=0.20, Orta: d=0.50, Büyük: d=0.80.
EFA (Exploratory Factor Analysis / Keşfedici Faktör Analizi)
Gözlenen değişkenler arasındaki ilişkileri açıklayan gizli faktörleri keşfetmek için kullanılan istatistiksel yöntem. Ölçek geliştirmenin ilk aşamasında kullanılır. Bu araştırmada tek faktör çözümü ile %35.3 varyans açıklanmıştır.
Eigenvalue (Özdeğer)
Faktör analizinde her faktörün açıkladığı toplam varyans miktarı. Kaiser kriteri: Eigenvalue > 1 olan faktörler anlamlı kabul edilir. Bu araştırmada tek faktör eigenvalue = 4.24.
Factor Loading (Faktör Yükü)
Bir maddenin faktörle olan korelasyonu. -1 ile +1 arasında değer alır. |λ| ≥ 0.70: Mükemmel, 0.55-0.70: İyi, 0.45-0.55: Makul, 0.32-0.45: Zayıf, < 0.32: Çok Zayıf.
F-değeri (F-value / F-statistic)
ANOVA testinde gruplar arası varyansın, gruplar içi varyansa oranı. Yüksek F değeri, gruplar arasında anlamlı fark olduğunu gösterir. F = MSbetween / MSwithin.
Floor Effect (Taban Etkisi)
Ölçüm aracının alt sınırına yakın yanıtların yoğunlaşması durumu. Ceiling effect'in tersi.
Fornell-Larcker Kriteri
CFA'da ayrışma geçerliliğini değerlendirme yöntemi. Her yapının AVE'sinin karekökü, o yapının diğer yapılarla olan korelasyonlarından büyük olmalıdır.
Goodness of Fit (Uyum İyiliği)
Model-veri uyumunu değerlendiren genel kavram. Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR gibi indekslerle ölçülür.
Hipotez Testi (Hypothesis Testing)
Araştırma hipotezlerinin istatistiksel olarak doğrulanıp doğrulanamayacağını belirleyen süreç. H0 (Null Hipotez): Fark/ilişki yoktur. H1 (Alternatif): Fark/ilişki vardır. p < 0.05 ise H0 reddedilir.
Homoscedasticity (Sabit Varyans)
Regresyon analizinde hata terimlerinin varyansının bağımsız değişken boyunca sabit olması durumu. ANOVA ve regresyon için önemli varsayım.
ICC (Intraclass Correlation Coefficient)
Gruplar içi tutarlılığı veya değerlendiriciler arası güvenilirliği ölçen katsayı. 0-1 arasında değer alır.
IQR (Interquartile Range / Çeyrekler Arası Aralık)
Verideki Q3 (75. yüzdelik) ile Q1 (25. yüzdelik) arasındaki fark. Aykırı değer tespitinde kullanılır: Alt sınır: Q1 - 1.5×IQR, Üst sınır: Q3 + 1.5×IQR.
Item-Total Correlation (Madde-Toplam Korelasyonu)
Bir maddenin ölçekteki diğer maddelerle olan korelasyonu. Düşük değerler (< 0.30) maddenin ölçeğe katkısının zayıf olduğunu gösterir.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Testi
Örneklem yeterliliğini değerlendiren test. KMO < 0.50: Kabul edilemez, 0.60-0.70: Orta, 0.70-0.80: İyi, 0.80-0.90: Çok İyi, ≥ 0.90: Mükemmel. Bu araştırmada KMO = 0.88.
Kurtosis (Basıklık)
Dağılımın sivrilik/basıklık derecesi. Normal dağılım için kurtosis = 0. Pozitif = sivri (leptokurtik), Negatif = basık (platykurtik). |kurtosis| < 7 kabul edilebilir.
K-Means Kümeleme (K-Means Clustering)
Veri noktalarını belirli sayıda kümeye ayıran gözetimsiz makine öğrenmesi algoritması. Bu araştırmada firmalar 4 kümeye ayrılmıştır: Geleneksel, Ölçek Avantajlı, Sektör Yatkın, Dijital & IT Güçlü.
KOBİ (Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletme)
AB ve TÜİK tanımına göre 1-249 çalışana sahip firmalar. Mikro: 1-9, Küçük: 10-49, Orta: 50-249 çalışan.
KPI (Key Performance Indicator / Anahtar Performans Göstergesi)
Organizasyonun hedeflerine ulaşma derecesini ölçen metrikler. Örn: AI sisteminin hata oranı, işlem hızı, maliyet tasarrufu.
Latent Variable (Gizil Değişken)
Doğrudan ölçülemeyen, gözlenen değişkenler aracılığıyla çıkarım yapılan soyut yapı. Örn: "AI Faydası" doğrudan ölçülemez, verimlilik, maliyet tasarrufu gibi maddelerle ölçülür.
Levene Testi
Gruplar arasında varyans homojenliğini test eden istatistiksel yöntem. p > 0.05 ise varyanslar homojen kabul edilir.
Likert Ölçeği
Tutum ve algı ölçümünde kullanılan sıralı yanıt formatı. Bu araştırmada 5'li ölçek: 1. Kesinlikle Katılmıyorum, 2. Katılmıyorum, 3. Kararsızım, 4. Katılıyorum, 5. Kesinlikle Katılıyorum.
Maximum Likelihood (ML / Maksimum Olabilirlik)
CFA ve SEM'de parametre tahmini için kullanılan en yaygın yöntem. Gözlenen kovaryans matrisini model tahmini kovaryans matrisine en yakın yapan parametreleri bulur.
Mann-Whitney U Testi
İki bağımsız grubun ortancalarını karşılaştıran non-parametrik test. Normal dağılım varsayımı gerektirmez. t-testinin non-parametrik alternatifi.
MCAR (Missing Completely At Random)
Veri eksikliğinin tamamen rastgele olması durumu. Bu araştırmada AI kullanmayan firmaların C bölümü yanıtları MCAR değil, yapısal eksikliktir (skip logic).
McDonald's Omega (ω)
Cronbach Alpha'ya alternatif, faktör yüklerini dikkate alan güvenilirlik katsayısı. Tek boyutluluğu varsaymaz, daha doğru tahmin sağlayabilir.
Medyan (Median)
Verilerin ortasındaki değer. %50'si altında, %50'si üstünde kalır. Aşırı değerlerden etkilenmez, merkezi eğilim ölçütü olarak ortalamadan daha robust.
n (Örneklem Büyüklüğü / Sample Size)
Analiz edilen gozlem sayisi. Bu arastirmada: Firma: n=490, Toplam katilimci: n=1414, AI kullanan firma: n=42.
Non-parametrik Test
Normal dağılım varsayımı gerektirmeyen istatistiksel testler. Küçük örneklemlerde veya ordinal verilerde tercih edilir. Örn: Mann-Whitney U, Spearman korelasyon, Ki-kare.
Normal Dağılım (Normal Distribution)
Çan eğrisi şeklinde simetrik olasılık dağılımı. Ortalama = medyan = mod. Skewness = 0, Kurtosis = 0.
Oblique Rotation (Eğik Döndürme)
Faktör analizinde faktörlerin birbiriyle korelasyonlu olmasına izin veren döndürme yöntemi. Promax, Oblimin. Sosyal bilimlerde yapıların genellikle ilişkili olması beklenir.
Orthogonal Rotation (Dik Döndürme)
Faktör analizinde faktörlerin birbirinden bağımsız olduğu varsayımıyla yapılan döndürme yöntemi. Varimax en yaygını.
Outlier (Aykırı Değer)
Veri setinin genel örüntüsünden belirgin şekilde sapan gözlem. IQR yöntemi, Z-skor (|z| > 3) veya Mahalanobis mesafesi ile tespit edilir.
Parallel Analysis (Paralel Analiz)
EFA'da uygun faktör sayısını belirlemek için kullanılan yöntem. Gerçek veri eigenvalue'larını rastgele veri eigenvalue'larıyla karşılaştırır. Kaiser kriterinden daha doğru sonuç verir.
p-değeri (p-value)
Null hipotezin doğru olduğu varsayımıyla, gözlemlenen sonucun elde edilme olasılığı. p < 0.001: Çok yüksek anlamlı (***), p < 0.01: Yüksek anlamlı (**), p < 0.05: Anlamlı (*), p ≥ 0.05: Anlamsız (ns).
Pearson Korelasyonu (r)
İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçen katsayı. -1 ile +1 arasında değer alır. |r| ≤ 0.30: Zayıf, 0.30-0.50: Orta, 0.50-0.70: Güçlü, > 0.70: Çok Güçlü.
Point-biserial Korelasyon
Bir sürekli ve bir ikili (binary) değişken arasındaki ilişkiyi ölçen Pearson korelasyonunun özel hali. Örn: AI kullanımı (Evet/Hayır) ile verimlilik algısı.
Post-hoc Test
ANOVA sonrası anlamlı fark bulunan grupları belirlemek için yapılan çoklu karşılaştırma testi. Tukey HSD, Bonferroni, Scheffé gibi yöntemler. Tip I hata oranını kontrol eder.
Power (İstatistiksel Güç)
Gerçek bir etki varsa, onu tespit etme olasılığı. 1 - β (beta). Genellikle ≥ 0.80 hedeflenir.
R² (Determinasyon Katsayısı)
Regresyon modelinin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama oranı. 0-1 arasında değer alır. R² = 0.25: %25 varyans açıklanıyor.
Reliability (Güvenilirlik)
Ölçüm aracının tutarlılığı. İç tutarlılık (Cronbach Alpha, Omega), test-tekrar test güvenilirliği, yarıya bölme güvenilirliği gibi türleri var.
RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
CFA'da model uyumunu değerlendiren indeks. RMSEA < 0.05: İyi uyum, 0.05-0.08: Kabul edilebilir, 0.08-0.10: Orta, ≥ 0.10: Zayıf. Bu araştırmada RMSEA = 0.13.
ROI (Return on Investment / Yatırım Getirisi)
Yatırımın kazancının yatırım maliyetine oranı. ROI = (Kazanç - Maliyet) / Maliyet × 100. AI yatırımlarının finansal getirisini değerlendirmede kullanılır.
Saaty Ölçeği
AHP'de ikili karşılaştırmalar için kullanılan 1-9 ölçeği. 1: Eşit önem, 3: Orta düzeyde önemli, 5: Güçlü derecede önemli, 7: Çok güçlü, 9: Aşırı derecede önemli.
Scree Plot (Çakıl Grafiği)
Faktör analizinde eigenvalue'ların grafiksel gösterimi. "Dirsek noktası" uygun faktör sayısını gösterir.
SEM (Structural Equation Modeling / Yapısal Eşitlik Modellemesi)
Gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki ilişkileri test eden kapsamlı istatistiksel yöntem. CFA + yol analizi kombinasyonu.
Silhouette Coefficient
Kümeleme kalitesini değerlendiren metrik. -1 ile +1 arasında değer alır. Yüksek değerler iyi tanımlanmış kümeleri gösterir.
Skip Logic (Koşullu Dallanma)
Anket yanıtlarına göre sonraki soruların belirlenmesi sistemi. Örn: "AI kullanmıyorum" yanıtı → Verimlilik soruları atlanır.
Skewness (Çarpıklık)
Dağılımın simetriyi ne kadar ihlal ettiğini gösteren ölçüt. Pozitif: Sağa çarpık, Negatif: Sola çarpık. |skewness| < 2 kabul edilebilir.
SOP (Standard Operating Procedure)
İş süreçlerinin yazılı, standartlaştırılmış adımları. AI kullanımında SOP varlığı, sistemleşme göstergesidir. Bu araştırmada AI kullanan firmaların sadece %7.9'sı SOP kullanmaktadır.
Spearman Korelasyonu (ρ / rho)
Sıralı (ordinal) değişkenler veya normal dağılmayan sürekli değişkenler için kullanılan korelasyon katsayısı. Pearson'ın non-parametrik alternatifi.
SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)
CFA'da model uyumunu değerlendiren indeks. SRMR < 0.05: İyi uyum, 0.05-0.08: Kabul edilebilir, ≥ 0.08: Zayıf uyum.
Straight-lining
Anket yanıtlayıcısının tüm sorulara aynı yanıtı vermesi durumu. Veri kalitesi sorunu olarak değerlendirilir. Bu araştırmada sadece 1 kayıtta (%0.1) tespit edilmiştir.
t-testi (t-test)
İki grubun ortalamalarını karşılaştıran parametrik test. Bağımsız örneklem t-testi: İki farklı grup. Eşleştirilmiş örneklem t-testi: Aynı grubun iki farklı koşulu.
Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling)
Popülasyonun alt gruplarından orantılı veya eşit sayıda örneklem alınması yöntemi. Bu araştırmada sektör (6+), bölge (4), firma büyüklüğü (3) tabakaları kullanılmıştır.
TLI (Tucker-Lewis Index)
CFA'da model uyumunu değerlendiren indeks. CFI'ya benzer, model karmaşıklığını cezalandırır. TLI ≥ 0.90 kabul edilebilir. Bu araştırmada TLI = 0.67.
TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu)
Türkiye'nin resmi istatistik kurumu. 2025 yılı Yapay Zeka İstatistikleri verilerine göre 10+ çalışanlı girişimlerde AI kullanım oranı %7.5.
Type I Error (Tip I Hata / α hatası)
Gerçekte fark yokken fark var demek (yanlış pozitif). α = 0.05 ise %5 olasılıkla Tip I hata yapılır.
Type II Error (Tip II Hata / β hatası)
Gerçekte fark varken fark yok demek (yanlış negatif). İstatistiksel güç = 1 - β.
Unidimensionality (Tek Boyutluluk)
Bir ölçeğin tüm maddelerinin tek bir gizil yapıyı ölçmesi durumu. EFA tek faktör çözümü veya CFA ile test edilir.
Validity (Geçerlilik)
Ölçüm aracının ölçmeyi amaçladığı şeyi gerçekten ölçmesi. Yapı Geçerliliği: Teorik yapıyı doğru ölçme. İçerik Geçerliliği: Tüm boyutları kapsama. Kriter Geçerliliği: Dış kriterlerle ilişki.
Variance Explained (Açıklanan Varyans)
Faktör analizinde faktörlerin gözlenen değişkenlerdeki toplam varyansı açıklama oranı. Bu araştırmada tek faktör %35.3 varyans açıklamıştır.
Varyans (Variance)
Verilerin ortalamadan sapmasının karesinin ortalaması. Standart sapmanın karesi (σ²). Yüksek varyans = yüksek dağılım.
Varimax Rotation
EFA'da en yaygın kullanılan dik döndürme yöntemi. Faktör yüklerinin varyansını maksimize ederek basit yapı elde etmeyi amaçlar.
VIF (Variance Inflation Factor)
Regresyonda çoklu doğrusal bağlantıyı ölçen metrik. VIF > 5 veya > 10 sorunlu kabul edilir.
Weighted Average (Ağırlıklı Ortalama)
Değerlerin önem ağırlıklarına göre hesaplanan ortalama. AI-MOI skoru ağırlıklı ortalama ile hesaplanır.
Wilcoxon Signed-Rank Test
Eşleştirilmiş örneklem t-testinin non-parametrik alternatifi. İki ilişkili grubun ortancalarını karşılaştırır.
İstatistiksel Anlamlılık Düzeyleri
| p-değeri | Yorum | Sembol |
|---|---|---|
| p < 0.001 | Çok yüksek anlamlı | *** |
| p < 0.01 | Yüksek anlamlı | ** |
| p < 0.05 | Anlamlı | * |
| p >= 0.05 | Anlamsız | ns |
Korelasyon Gücü Yorumlama
| r veya ρ değeri | Yorum |
|---|---|
| 0.00 - 0.19 | Çok zayıf |
| 0.20 - 0.39 | Zayıf |
| 0.40 - 0.59 | Orta |
| 0.60 - 0.79 | Güçlü |
| 0.80 - 1.00 | Çok güçlü |
CFA Uyum İndeksleri Eşikleri
| İndeks | İyi Uyum | Kabul Edilebilir |
|---|---|---|
| CFI | ≥ 0.95 | ≥ 0.90 |
| TLI | ≥ 0.95 | ≥ 0.90 |
| RMSEA | ≤ 0.05 | ≤ 0.08 |
| SRMR | ≤ 0.05 | ≤ 0.08 |
Güvenilirlik Katsayıları Yorumlama (Cronbach α / CR)
| Değer Aralığı | Yorum |
|---|---|
| ≥ 0.90 | Mükemmel |
| 0.80 - 0.89 | İyi |
| 0.70 - 0.79 | Kabul edilebilir |
| 0.60 - 0.69 | Şüpheli |
| < 0.60 | Zayıf |
AI-MOI 2025 Araştırması - Ertuğrul Akben
ORCID: 0009-0009-6410-1955
Son güncelleme: 2025-12-22