利用SPSS对全国区域旅游业影响因素进行因子分析.ppt
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利用 SPSS 对全国区域旅游业影响因素进行因子分析 本文档通过利用 SPSS 软件对全国区域旅游业影响因素进行了因子分析,旨在探索旅游业竞争力的影响因素,并建立旅游业竞争力评价模型。 因子分析的适用性检验 在进行因子分析之前,需要对数据进行检验,以确保数据适合进行因子分析。在本文档中,作者通过计算相关系数矩阵,发现大部分相关系数都较高,各变量呈较强的线性关系,能够从中提取公共因子,适合进行因子分析。 主成分分析法 本文档采用主成分分析法提取因子,并选取大于 1 的特征值。通过分析结果,作者发现原始变量的所有方差均可被解释,变量的共同度均为 1。在第二列数据中,可以看出绝大部分信息可被因子解释,这些变量的信息丢失较少。因此,本次因子提取的总体效果较理想。 公共因子碎石图 通过公共因子碎石图,可以看出当提取 1、2 个公共因子时,特征值变化非常明显;当提取 4 个以后的公共因子时,特征值的变化基本趋于平缓。因此,按照特征根大于 1 的原则,选入了 4 个公共因子,其累计方差贡献率达 86.828%,包含了大部分信息,具有显著代表性,可以充分反映全国旅游产业的竞争力。 因子名解释 通过旋转后的因子载荷矩阵,可以看出各主因子的对应特征根及方差贡献率。第一个主因子上具有较高负荷的评价指标有:A 级以上旅游景区数、旅行社数、星级饭店固定资产、星级饭店数、旅游总收入、旅客周转量,这些指标从自然资源状况、旅游企业规模、市场需求水平等方面反映了旅游产业竞争实力,因此,可以把第一主因子定义为旅游行业实力因子 F1。 第二个主因子上具有较高负荷的评价指标有:接待旅游过夜总人数、国内游客接待总人数、旅游业从业员、旅行社从业人员、星级饭店从业人员,这些指标从人力资源状况和接待游客两方面反映了旅游产业的人力资本和实物资本,因此,可以把第二主因子定义为旅游产业资本因子 F2。 第三个主因子上具有较高负荷的评价指标有:旅游院校学生数、旅游业务毛利润、旅游院校数,可以把第三主因子定义为旅游产业人才储备及盈利情况 F3。第四个因子上具有较高负荷的评价指标有:旅行社固定资产,可以把第四个主因子定义为旅行社固定资产 F4。 因子协方差矩阵分析 通过因子协方差矩阵分析,可以看出四因子没有线性相关性,实现了因子分析的设计目的。 回归法估计因子得分 通过回归法估计因子得分,可以计算出四个主因子的权重 wi,然后构造旅游产业竞争力的综合评价模型:F=0.401075F1+0.355854F2+0.154396F3+0.088676F4。 全国旅游产业竞争力评价 通过该模型,可以计算出全国旅游产业竞争力得分(Z 值),得到综合竞争力指数及排名。
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