文档介绍：该【朱梓瑜-SPSS论文——旅游城市游客满意度客观影响因素分析 】是由【学锋】上传分享，文档一共【11】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【朱梓瑜-SPSS论文——旅游城市游客满意度客观影响因素分析 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。成绩江西财经大学2017~2018学年第1学期期末考试论文题目旅游城市游客满意度客观影响因素分析课程编码06352选课班A02课程名称SPSS软件应用任课教师万兆泉学号0******~2018第1学期课程论文考试评分表课程名称及代码:SPSS软件应用06352提交时间::12345(0~10分)难度该选题对应研究方法的难度:12345提出的论点是否明确:12345论点确定性论点的现实或理论价值:12345(15分)新颖性论点的新颖程度:12345阅读范围所用统计方法的适当性:246810论据调研观察分析步骤的完整性:246810(30分)资料运用数据资料的搜集情况:246810分析推理统计结论的依据的可靠性:12345结论合理性统计分析结论在现实中应用:246810(15分)说服力结构论文结构安排情况:246810写作表达论文的写作规范性:246810(30~40分)规范论文的表述情况:246810注:教师提供选题者,选题项不予评分任课教师:万兆泉表1-1是对所有定距型指标变量的描述性统计,从中可以发现年均降水量指标标准差较大,达到538,其反映出样本所选52个旅游城市的分布范围较广,样本选取具有一定的可信度;从“5A及4A景区”指标的极值也可看出,最小值为2,最大值为71,这也对样本选取的合理性有一定程度的支持度。对哑变量“是否为省会或直辖市”的描述性统计不适用表1-1,因为其值只有0、1。故对其做频率分布直方图以观测数据收集情况,结果如图1-1所示。图1哑变量频率分布直方图五、数据分析(一)显著性差异分析将游客满意度与各个客观因素做显著性差异检验,判断其是否存在显著性差异,以据根结果进行进一步分析如线性回归等。——方差分析由描述统计部分发现所选样本城市中省会或直辖市占比约五成,故考虑城市属性这一客观因素对游客满意度的影响。又由于城市属性客观因素为二值变量,故采用方差分析法探索其与游客满意度之间差异。单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响,采用方差分析的前需通过方差齐性检验,结果见表2。,在显著性水平95%的条件下拒绝原假设,即可认为是否为省会或直辖市下游客满意度的总体方差无显著性差异,满足方差分析的前提要求。进一步采取方法分析,结果如表3所示。,,在显著性水平95%的条件下接受原假设,即可认为城市属性与游客满意度之间无显著性差异。其说明游客对城市的旅游满意度评价不会因其为省会或直辖市与否这一城市属性而产生偏差。——曼-惠特尼U检验心理学认为,气温对人的心情有一定的影响,而在当前多主观因素主导的游客满意度评分标准下人的心情对评分有极大影响,故猜想旅游城市年平均气温与游客满意度之间的联系十分必要。广义的人体舒适温度定义为气温在15℃~25℃左右之间。℃,故在此设定15℃为分界线,创立分组变量“舒适度”:将年平均气温>15℃定为舒适,值取1;将年平均气温<15℃定为不舒适,值取2。分组结果用频率分布直方图表示,如图2。图2分组变量“舒适度”频率分布直方图由图2可知各组所占比例接近50%,分组效果较好。根据分组结果将不同组内的游客满意度进行曼-惠特尼U检验。曼-惠特尼U检验可用于两总体分布的比较判断,其零假设是“两组独立样本来自的两总体分布无显著差异”。利用SPSS得到检验结果,如表4所示。表4曼-惠特尼U结果检验统计量游客满意度Mann--.912渐近Sig(双尾).362表4结果显示U检验下显著性(p值),在显著性水平为95%条件下接受原假设,故可认为不同组别下游客满意度无显著性差异,即舒适度对游客满意度无明显影响。此结果可能与游客选择出行时间有关,游客出行可选择温度适宜时间,且假期内平均气温相较年平均气温或能更明显地反映出对满意度的影响。(二)相关分析及回归分析虽在方差分析及非参数检验中判定哑变量及舒适度不影响城市游客满意度评价,但若将其它客观因素综合考虑且取消分组直接考虑年平均气温则仍有可能存在一定程度的影响,故一进步将所有收集的客观因素变量考虑其整体对游客满意度的影响,在此过程中,将游客满意度作为预测变量,客观因素变量作为自变量。——Pearson系数矩阵再寻找有客观因素决定的游客满意度表达式之前需要对各自变量做相关关系测试,若各自变量间相关关系不大则可保留以进行回归预测,若存在较大相关性则需筛选淘汰自变量。Pearson简单相关系数可用来度量两定距型变量间的线性先关性。利用SPSS计算两两自变量间的Pearson相关系数,生成相关系数矩阵,如表5所示。(.583)-.056(.696).275(.048)-.084(.555)(.583)(.483)-.096(.522).152(483)年均降水量-.056(.696).152(.483)1-.055(.722).092(.519)(.048)-.096(.522)-.055(.722)1-.212(.132)4A及5A景点数-.084(.555).152(483).092(.519)-.212(.132)1注:括号内为显著性p值由矩阵表可知,各自变量之间相关性都不太强,,在显著性水平为95%条件下,理论上应拒绝原假设即认为可淘汰其中之一变量。,,且用二者数据作散点图加以描述,如图3,发现二者并无较强相关关系。故考虑90%的显著性水平,将两变量共同保留。——线性回归分析根据相关关系分析结果,将所有客观因素即自变量与客游满意度这一因变量进行线性回归。回归分析通过回归方程的形式描述和反映变量之间的数量变化规律。利用SPSS处理,结果如表6。表6因变量游客满意度(Y)线性回归结果模型β值t值SigVIF年均气温().024-()-.()-.().().188-()-.124-.,故在显著性水平为95%条件下被剔除出回归方程;,故都拒绝原假设,保留进回归方程,观察VIF方差膨胀因子发现其都为1左右远小于临界值10,故不存在严重多重共线性。因已完成Pearson系数矩阵,故在此不再采用多重共线性诊断检验自变量之间相关性。由表中β值可得出因变量即预测变量客游满意度与各客观因素自变量的回归方程:Y=+*X1-*X2-*X3+*X4+*X5由回归方程可得出游客满意度与年平均气温,人均GDP、5A及4A景区个数正相关;与年均降水量,。六、结论与建议通过SPSS分析数据发现城市属性并不会对游客满意度产生明显影响;通过回归方程的结果可知气温、经济水平,景区质量对游客满意度会产生积极影响,且三者显著性都较高,经济水平GDP的系数最大。气温因素由于选择样本的范围没有涉及高温城市,故还有待进一步实证分析。由此给出城市旅游发展建议:大力发展城市经济,保护和合理开发城市旅游景区,提升景区质量争取达到4A或5A水平。经济水平是一个城市最突出的名片,发达的经济水平能吸引世人的目光以及大量的资金,而资金的进入又可大力发展旅游业,更好和宣传建设保护景区,而景区的扬名带动旅游业收入的增加又使城市经济水平进一步上升,抓住这一正反馈特质是可持续发展十三五时期城市发展的重要途径。,对游客满意度影响越是消极的,这一点显而易见。,城市污染越严重,多雾霾天气的城市显然无法给游客良好的旅游体验。故城市提高游客满意度的首要任务就是要做好环保这一重要工作,坚持可持续发展理念,对空气质量实时监控并及时采取措施应对空气质量变化。还回绿水青山,碧海蓝天,景区质量自然能得到提升,游客自然能获得良好的游玩体验。七、主要操作步骤(一)方差分析分析——比较平均值——单因素ANOVA图4方差分析界面(二)非参数检验:曼-——重新编码为不同变量——-惠特尼U检验分析——非参数检验——旧对话框——两个独立样本——勾选Mann-WhitneyU图7两独立样本非参数检验(三)相关分析分析——相关——双变量——勾选Pearson图8Pearson相关系数(三)相关分析分析——回归——线性——逐步图9线性回归界面附录注: