【基于SPSS的对自驾游路满意的实证探析25000字（论文）】

第四章实证研究第一节描述性分析在本研究中，关于受访者的特征描述部分，利用SPSS24.0分析软件对回收的288份有效问卷中被调查者的基本情况进行比较，并计算出不同人群的频数的百分比。如表4-1所示表4‑1描述性统计结果量表频率百分比性别男15654.2女13245.8年龄18-2815754.528-384616.038-48155.248-586020.858及以上103.5同行人数1人103.52人206.93人6121.24人10536.55人及以上8228.5无103.5与同行人员的关系家人12142.0同事或朋友15754.5俱乐部组织00独自一人103.5教育程度初中(含以下)51.7高中、大专6121.2本科19266.7研究生及以上3010.4职业企业管理人员4013.9政府公务员/事业单位人员4616.0个体经营者113.8学生6121.2专业/文教/科技人员155.2工人/企业普通员工3512.2离退休人员3010.4其他5017.4月收入RMB3000及更少5017.4RMB3001-50008228.5RMB5001-100008629.9RMB20001-300003512.2RMB50000-100000155.2高于RMB100000103.5根据软件统计的结果，从表中可以看出，在本文的调查过程中，男性被调查者相对较多，有156位，占比54.2%，女性相对较少，约占45.8%。这说明，自驾出游的男性游客略多于女性游客，这可能与出游安全、驾驶员、出游时长等因素相关。但是，从整体来看，男女比例差别并不明显。从年龄方面看，本文将被调查者的年龄分为五个阶段，被调查者年龄多集中于第一、四层，主要为18-28岁，有157位，占比54.5%。在28-38的占16%，共有46位；在38-48的占5.2%，共有15位；在48-58的占20.8%，共有60位；在58以上的占3.5%，共有10位。整体来说，被调查者的年龄趋向年轻化。在同行人数方面，与4人同行的被调查者总数最多，有105位，占36.5%。主要以小团体出游为主。其次，有157位受访者选择与同事或朋友出行占54.5%；另有42%的受访者是与家人出行，人数为121人；只有10人选择独自出行，占3.5%。在教育程度上，学历为本科的被调查者居多，占总人数的66.7%，其次是高中、大专学历的被调查者，有61位，占21.2%。在职业方面，分部的比较均匀，总体人数最多的是学生，有61位，占21.2%。在月收入方面，有29.9%的86位受访者的月薪为RMB5001-10000，占总人数的29.9%；另有82位受访者月薪为RMB3001-5000，占28.5%。第二节信效度分析本文在正式调查中共派发300份问卷，收集到288份有效问卷。以此为基础，本文利用SPSS24.0对收集的数据进行整理，实施信效度检验。信度是测量量表利用一致性确认被调查者真实想法的重要工具。信度越高，说明调查资料和结论越稳定、可靠。进行Alpha信度检验，学者Cronbach（1951）提出确定了判断信度的最优值，即alpha值小于或等于0.35，认为效率较低。Alpha的值在0.35到0.7之间，为中效度。0.7以上的值被认为是高可靠性的。因此，如果Alpha值达到0.7，说明该模型具有良好的内部一致性，问卷的量表信度会更好。根据表可知，本次研究的所有变量α值均在之间，且均在0.7以上。因此本研究之问卷内部一致性足以支持研究结果。表4‑2KMO和Barlett’s球形检验构面问项Cronbach'sA1pha基于标准化项的Cronbach'sA1pha项数经济成本Q1-Q4.906.9054社会价值Q5-Q8.840.8394非经济成本Q9-Q12.871.8714情感价值Q13-Q16.924.9254目的地可达形象Q17-Q20.834.8344满意度Q21-Q23.897.8963忠诚度Q24-Q26.831.8303在开展因子分析前，需要进行Barlett’s球形检验和KMO检验，以确定收集的数据是否适合因子分析。Barlett’s球形检验主要检验调查问卷中各个项目的相关性。如果各个项目之间没有相关性，则检验无法提取相关的因子。如果P值小于0.05，则说明量表适合因子分析。KMO检验主要是依据数值判断检验各个项目之间的偏相关性。如果KMO检验值大于0.8，则认为量表适合因子分析，如果KMO检验值大于0.6，则认为量表基本适合因子分析。通过对量表进行Barlett’s球形核对总和KMO检验，本文得出如下结论。由于KMO检验值为0.915，大于0.8，Barlett’s球形检验值接近于零，因而说明量表适合进行因子分析。并且，从下表我们可以看出，Barlett球形检验的卡方值为5760.295（自由度为325），也具有显著性。因而，整体看，本文所采用的调查问卷适合进行因子分析。表4‑3KMO和Barlett’s球形检验KMO取样适切性量数。.915巴特利特球形度检验近似卡方5760.295自由度325显著性.000表4‑4测量模型的组成信度分析构面题项标准化载荷S.E.tPCRAVE经济成本Q10.8260.8610.609Q20.8380.06315.906***Q30.6950.06412.536***Q40.7540.06413.926***社会价值Q50.8140.9000.693Q60.8730.05717.344***Q70.8200.05615.904***Q80.8210.06015.922***非经济成本Q90.6680.8320.556Q100.8440.09511.750***Q110.6950.09610.162***Q120.7630.10610.970***情感价值Q130.7750.8730.633Q140.8370.07014.535***Q150.7010.07611.953***Q160.8600.06814.900***目的地可达形象Q170.8060.8920.674Q180.8040.06615.032***Q190.8590.06116.341***Q200.8130.06215.240***满意度Q210.8810.9110.774Q220.8770.04720.232***Q230.8820.04620.410***忠诚度Q240.9720.9430.847Q250.8950.03328.233***Q260.8920.03427.892***从表4-5可知，7个潜变量因子各个题项的标准化因子载荷均大于0.6水平，说明各个题项在因子内有较好的解释力度，7个潜变量的组成信度指针CR分别是0.861、0.900、0.832、0.873、0.892、0.911以及0.943，均大于0.6的最低指标，表明各题项的整体信度及内部一致性也较高。针对因子的聚合效度而言，7个潜变量的平均方差抽取量(AVE)分别为0.609、0.693、0.556、0.633、0.674、0.774以及0.847，均大于0.5的最低标准，表现出较好的聚合效度。表4‑5测量模型的适配度指针X2DFX2/DFGFIAGFIIFICFIRMSEA677.5222782.4370.8520.8130.9280.9280.071从上表可以看出测量模型的拟合效果，所有的适配度度指标都比较理想。X2/DF的值为2.437远小于上限5的标准，IFI和CFI的值均高于0.9，GIF以及AGFI值均高于0.8水平，RMSEA的值为0.071，小于0.10的最高上限，因此可以看出测量模型是有效的。表4‑6测量模型区分效度经济成本社会价值非经济成本情感价值目的地可达形象满意度忠诚度经济成本0.780社会价值0.7070.832非经济成本0.6010.6140.746情感价值0.2590.2770.2370.796目的地可达形象0.6170.7140.5620.1190.821满意度0.6400.6950.6510.4190.5620.880忠诚度0.6420.6240.6100.4270.4240.6890.920从上表可知，从对角线的各潜变量AVE的平方根可以看出各潜变量之间区别效度的检验。对此，可以看出，对角线上的平方根之均大于所在行列的其他系数，因而，各潜变量具有明显的区分效度。第三节模型假设检验最后，使用AMOS24.0软件中的结构方程模型（SEM）来计算模型之间的假设关系。因果模型的路径图如图4-1所示。图4-1因果模型路径图表4-8展示了标准化路径回归结果。结果支持除H1a、H2a以外的所有因果关系，并且对因果模型具有良好的拟合优度。因此我们可以推断我们的概念模型是部分支持的。表4-7标准化路径回归表假设EstimateS.E.C.R.P结果R²满意度<目的地可达形象H1a0.0670.0970.8030.422拒绝0.631满意度<经济成本H1b0.2370.0813.0830.002接受满意度<非经济成本H1c0.2610.0963.734***接受满意度<社会价值H1d0.2570.0842.9840.003接受满意度<情感价值H1e0.1990.0734.13***接受忠诚度<目的地可达形象H2a-0.1320.100-1.6040.109拒绝0.600忠诚度<经济成本H2b0.2420.0863.1160.002接受忠诚度<非经济成本H2c0.2120.1022.9740.003接受忠诚度<社会价值H2d0.1770.0882.0610.039接受忠诚度<情感价值H2e0.1770.0793.589***接受忠诚度<满意度H30.2830.0823.629***接受下图展示了多重相关系数（R²）和总体拟合优度指数。表4-8路径分析模型的拟合效果表X2DFX2/DFGFIAGFIIFICFIRMSEA676.5732782.4340.8520.8130.9300.9290.071从表4-9可以看出路径分析模型的拟合效果，所有的适配度度指标都比较理想。X2/DF的值为2.434远小于上限5的标准，IFI和CFI的值均高于0.9，GIF以及AGFI值均高于0.8水平，RMSEA的值为0.071，小于0.10的最高上限，因此可以看出路径分析模型是有效的。第五章結論與建議第五章結論與建議第五章结论与建议第一节研究讨论本文通过调查问卷的方式收集数据，借助SPSS24.0工具对数据进行整理分析。在进行信效度检验的基础上，本文进一步对数据进行了描述性分析、相关性分析和回归分析等，以对相关假设进行验证，得出相关结论。并且，以此为依据，为自驾游产业的发展提供相关建议。对于所的数据的统计分析，本文得出以下结论：一、自驾游游客的整体感知价值与游客满意度之间呈现正相关关系。由相关性分析结果可以看出，自驾游游客的感知价值的大部分维度与满意度之间有着正相关关系，因而，游客的感知价值与满意度之间也同样存在正相关关系。其中，经济成本与游客满意度之间存在显著正相关关系。非经济成本与游客满意度之间存在着正向影响。也就是说，游客在经济成本和非经济成本上的得分越高，游客满意度也就越高。另外，属于游客利得内容的社会价值和情感价值也与满意度之间存在正相关关系。这与王斌（2011）的研究结果相符合，他认为积极的情感形象，能够促发游客做出对旅程积极的情感反应，对满意度有显著的正面影响。但是，目的地可达形象与游客满意度之间存在正相关关系的假设被拒绝。目的地可达形象与自驾游游客满意度、忠诚度为正向影响的假设均不构成关系，可能与被调查地点新疆本身的自然生态结构有关，自驾游游客到达此处或许想要体验的就是新疆的神秘感与探险的感觉。由此得出，H1假设部分维度得到验证。二、自驾游游客的整体感知价值与游客忠诚度之间呈现正相关关系。由分析结果得出，自驾游游客的感知价值与游客忠诚度有着显著的正相关关系，通过游客感知价值的各维度与游客忠诚度之间的回归分析，可以得出游客感知价值各维度与忠诚度之间部分存在正相关关系。其中，作为游客利失的经济成本与非经济成本均与游客忠诚度之间存在显著的正相关关系。也就是说，在调查过程中，游客在经济成本和非经济成本上的得分越高，游客忠诚度也就越高。游客的利得包括社会价值、情感价值和目的地可达形象三部分内容。其中，社会价值与游客忠诚度之间存在显著的正相关关系。情感价值与游客忠诚度之间也存在正向影响。但是，目的地可达形象与游客忠诚度之间存在正相关关系的假设被拒绝。由此得出，H2假设部分维度得到验证。三、自驾游游客的满意度与游客忠诚度之间呈现正相关关系。由分析结果得出，自驾游游客的满意度与游客忠诚度之间有着显著的正相关关系，顾客满意度直接显著和积极的影响着顾客忠诚度。也就是说，自驾游游客的满意度就越高，游客就更愿意再次进行自驾游，并向其他人推荐该自驾游目的地，体现自驾游游客的忠诚度。四、研究假设检验具体研究结论如下：表5‑1假设验证结果假设结果H1H1a目的地可达形象与游客满意度之间存在正相关关系拒绝H1b经济成本与游客满意度之间存在正相关关系接受H1c非经济成本与游客满意度之间存在正相关关系接受H1d社会价值与游客满意度之间存在正相关关系接受H1e情感价值与游客满意度之间存在正相关关系接受H2H2a目的地可达形象与游客忠诚度之间存在正相关关系拒绝H2b经济成本与游客忠诚度之间存在正相关关系接受H2c非经济成本与游客忠诚度之间存在正相关关系接受H2d社会价值与游客忠诚度之间存在正相关关系接受H2e情感价值与游客忠诚度之间存在正相关关系接受H3H3游客满意度与游客忠诚度之间存在正相关关系接受第二节发展建议随着人们生活水平的不断提升和私家车普及率的提高，游客自驾出行的需求越来越多，并且已从起初的安全、方便需求变为注重个性化、注重体验，使得自驾游目的地不仅面对重大的发展机遇，同时也面临着严峻的挑战。从根本上说，游客选择自驾游的出游方式主要是考虑到自驾游所带来的便捷性、舒适性和自由性。相对于传统出行方式，自驾游游客在出游过程中，能够通过自行安排线路和时间等方式使自身需求得到更好的满足。并且，出行的经济成本、非经济成本、目的地基础设施的建设等因素也对自驾游游客出行有着重要的影响。根据本文所得出的结论，本文从自驾游目的地的角度出发，为提升自驾游目的地的游客体验，增加游客的满意度，形成高质量的出游目的地提供以下建议：一、综合调整旅游要素价格，降低游客出行成本本文研究发现，自驾游游客的经济成本与游客满意度、忠诚度存在正相关关系。降低游客的出行的经济成本，提高游客对目的地经济成本的评分，能够显著地提升游客地满意度和忠诚度。出行之前，游客关注的往往并不是单独景区的价格，而是本次自驾游出行整体的花费情况。就自驾游目的地而言，无论是跟团游产品还是自驾游产品，进行价格竞争，特别是对景区门票地竞争，是促进销售的重要手段。但是，从长远来看，此类降价竞争可能导致目的地景区长期处于低价状态，并且影响到目的地景区的盈利能力。因而，自驾游目的地在降低经济成本上，需要注重“吃、住、行、游、购、娱”六个要素的整合，不仅需要考虑到目的地景区门票价格的适度调整，更需要考虑到“吃、住、行、购、娱”五个方面的情况。例如，在重大节假日免收小型车通行费，减少停车费，严控酒店、旅社等在节假日借机过分涨价，推出带有当地特色的旅游产品等。以此降低游客在出行、住宿、餐饮、购物等方面出行成本。二、加强信息化建设，提升旅游目的地服务水品本文研究发现，自驾游游客的非经济成本对游客满意度、忠诚度存在显著的正向影响。降低游客的出行的非经济成本，提高游客对目的地经济成本的评分，能够有效地提升游客地满意度和忠诚度。自驾游游客出行除需要考虑经济成本外，也需要花费大量的时间和精力，这类成本即为游客的非经济成本。因而，自驾游产业的发展首先需要落实好带薪休假制度，帮助自驾游游客解决假期不合适的窘境。加强信息化建设，通过传统媒体和新兴媒体及时发布出游目的地的交通、天气、价格等方面的信息，并且推动目的地酒店、饭店、景区等相关企业的信息化建设和发布，方便游客查询，减少其在这些方面所花费的成本。另外，目的地也需要注重基础设施建设和管理水平的提升，提升目的地在细节、人性化方面的服务水平，以帮助游客能够更为方便的开展自驾出游，提升游客出游的满意度和忠诚度。三、完善基础设施建设，满足游客体验性需求本文研究发现，自驾游游客的情感价值和社会价值对游客满意度、忠诚度存在显著的正向影响。提升游客的情感价值和社会价值可以提升游客的满意度和忠诚度。自由化、质量化是目前自驾游的重要特征之一。自驾游游客的需求也随着这两项特征变得更为多样化。如何使游客认为这趟自驾游是值得的，成为许多目的地考虑的重要问题。因而，自驾游目的地首先需要不断开发多样化的自驾游产品和路线，保持其适应游客不断变化的需求。对此，目的地可以开发能够进行拼装的自驾游产品，使游客能够自由组合，满足游客自由化的出游需求。同时，自驾游目的地也需要注重游客在出游过程中的参与性和体验性，加强交通、酒店等基础设施的建设，提升目的地景区的质量和质量，打造当地特色旅游线路和产品，增加游客的体验性，满足游客追求质量化的要求。第六章创新与展望第一节研究贡献一、理论贡献在以往的对自驾游的研究中，众多学者主要集中于从理论、概念方面研究自驾游的感知价值、忠诚度和满意度之间的关系，对于实证分析较少。本文在原有研究成果的基础上，参考借鉴了游客感知价值、忠诚度、满意度等方面的理论资料，同时利用实证研究，以新疆自驾游为例，分析了自驾游游客的感知价值、忠诚度和满意度等因素的相互关系，为以后对自驾游游客的研究提供了新的研究思路。另外，在以往的研究中，对于自驾游游客满意度与忠诚度关系的研究也相对较少。本文在研究游客感知价值对于忠诚度、满意度关系的同时，也对游客忠诚度与满意度之间的关系从实证方面进行了探讨。本文发现，自驾游游客的满意度与忠诚度之间存在着正相关关系，游客的满意度越高，其忠诚度也就越高。本文对于自驾游游客满意度与忠诚度之间关系的研究，也为以后对于自驾游的深入研究提供了一定了理论贡献。二