呀諾達雨林文化旅游區(qū)游客滿意度調(diào)研報告

1、呀諾達雨林文化旅游區(qū)游客滿意度調(diào)研報告經(jīng)濟與管理學院經(jīng)濟統(tǒng)計系調(diào)研活動小組2015年10月23日呀諾達雨林文化旅游區(qū)游客滿意度調(diào)研報告【內(nèi)容摘要】以三亞市“呀諾達雨林文化旅游區(qū)”進行調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用SPSS軟件對基礎數(shù)據(jù)進行處理，分別從描述性統(tǒng)計和因子分析的角度進行研究，比較了各指標平均滿意度，對原來九項指標進行了化簡，得到了游客的綜合滿意度，并進行了分析比較，發(fā)現(xiàn)不同年齡段、收入層群體的游客滿意度存在一定差異，為三亞市旅游進一步發(fā)展提供一定的參考依據(jù)?！娟P 鍵 詞】呀諾達，旅游，滿意度，因子分析 一、調(diào)研背景海南位于熱帶北部，擁有熱帶季風氣候。其獨特的地理和氣候造就了其獨特的自然

2、景觀，而位于三亞市北偏東方向的呀諾達熱帶雨林更是風景宜人。呀諾達熱帶雨林是中國唯一地處北緯18度的熱帶雨林，是海南島五大熱帶雨林精品的濃縮，是最具觀賞價值的熱帶雨林資源博覽館，堪稱中國鉆石級雨林景區(qū)。呀諾達熱帶雨林北連五指山、七仙嶺和中部綠色腹地，在景區(qū)的觀景臺可眺望遠景，海棠灣岸線、蜈支洲島、猴島盡收眼底的景觀沖擊，形成了與眾不同的區(qū)位優(yōu)勢。隨著2010年1月4日，國務院發(fā)布國務院關于推進海南國際旅游島建設發(fā)展的若干意見。海南走上了建設國際旅游島的正軌。作為海南最具觀賞性的旅游景區(qū)，呀諾達熱帶雨林每年都會迎來大量中外游客前來觀光，給當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展做出了巨大貢獻。游客滿意度一直是旅游界的熱點話

3、題，為了更好的迎接游客，需要對到呀諾達旅游的游客的感受進行調(diào)查研究，并根據(jù)游客的感知情況，有的放矢的采取針對性措施進行改進，使呀諾達在國內(nèi)外旅游市場上的知名度和美譽度進一步提高。 二、研究方法 （一）指標選擇與問卷設計為了考察游客對呀諾達的滿意度，按照評價指標和數(shù)據(jù)的科學性、系統(tǒng)性、代表性等原則，選出影響游客滿意度的指標，盡量使各個指標不相關，又能從各個不同角度全面反映旅游情況。結(jié)合呀諾達旅游現(xiàn)狀，本次問卷調(diào)查共列出了9項影響游客滿意度的評價指標，依次為：景區(qū)廁所分布；景區(qū)廁所數(shù)量；自然風光的吸引力；旅游體驗活動的豐富性；售票服務；餐椅住宿；導游講解員服務；旅游商品種類豐富性；旅游商品的價格。

4、采用李克特5分質(zhì)量表測量調(diào)查對象的態(tài)度，“1”表示“很不滿意”，“5”表示“很滿意”，即數(shù)值越大表明游客對該因素越滿意。（2） 數(shù)據(jù)采集在呀諾達旅游景區(qū)選擇游覽完畢的游客隨機發(fā)放問卷，共發(fā)放調(diào)查問卷300份，收回問卷296份，回收率98.67，其中有效問卷296份。（3） 研究方法本次數(shù)據(jù)處理采用SPSS20.0軟件分析工具，對所得數(shù)據(jù)進行描述性分析以及因子分析。因子分析實在眾多相關相關因素中求出潛在的起支配作用的少數(shù)幾個因子來綜合反映全部變量的大部分信息，然后根據(jù)因子的方差貢獻率確定每個因子的影響力，即重要程度。因子分析方法的數(shù)學模型意義決定了其在游客滿意度分析中的有效性。3、 結(jié)果分析（一

5、）調(diào)查對象基本情況問卷游客的基本特征有：性別比例上，男性游客占45，女性游客占55；年齡結(jié)構(gòu)上，14歲以下占3.7，1524歲占33.8，2544歲占44.3，4564歲占14.9，65歲以上占3.7；收入層上，目前沒有收入的占14.5，2000元以下占19.9，20013000元占22.3，30015000元占24.3，5000元以上占18.9。（二）描述性統(tǒng)計分析根據(jù)表1中對游客滿意度各影響因素的平均值可知，“旅游體驗活動的豐富性”的平均值最大，方差倒數(shù)第三，“自然風光的吸引力”的平均值排名第二，而且方差最小。這兩個因素是呀諾達旅游區(qū)的核心競爭力所在，占據(jù)前兩名且調(diào)查對象內(nèi)部觀點差異較小，

6、由此可以看出，游客對于呀諾達處于比較滿意的狀態(tài)。方差最大的是“旅游商品種類豐富性”，表明調(diào)查對象內(nèi)部觀點差異較大，這可能主要因為不同游客接觸到的商品不同，而且不同游客對于商品多少的評定標準不一。平均值最低的為“旅游商品的價格”，大概能體現(xiàn)出，景區(qū)的商品價格的設定偏高，對于游客而言是其他幾個因素中最重要的不足之處。自然風光和體驗活動分別收到了好評，而商品價格和商品種類分別出現(xiàn)了不同問題，說明呀諾達旅游景區(qū)在玩賞性方面占有一定的優(yōu)勢，但是在旅游市場方面的開發(fā)還不夠完善，對于游客而言，大多數(shù)游客還是以觀光為主要目的，對旅游購物需求有限，對旅游中的購物體驗不夠重視。值得注意的是九個因素的均值都大于3，

7、而方差都小于1，說明從總體來看，呀諾達景區(qū)的游客對于景區(qū)的各個方面的看法持較好的態(tài)度，內(nèi)部觀點雖有差異但是并不大，景區(qū)有些小瑕疵但不存在嚴重的問題。表1 各因素的均值與方差平均值方差景區(qū)廁所分布3.8006756760.824541915景區(qū)廁所數(shù)量3.7027027030.738433349自然風光的吸引力3.8885135140.682443885旅游體驗活動的豐富性3.9932432430.766055886售票服務3.645270270.853401283餐飲住宿3.5405405410.852588181導游講解員服務3.6959459460.829271645旅游商品種類豐富性3.

8、5675675680.937792029旅游商品的價格3.0979729730.888673843 （三）因子分析1. 考察原有變量是否適合進行因子分析（1） 反映像相關矩陣觀察表2反映像相關矩陣，矩陣中除了主對角元素外，其他大多數(shù)元素的絕對值均較小，對角線上元素的值較接近1，說明變量的相關性較強，適合進行因子分析。表2 反映像相關矩陣反映像矩陣景區(qū)廁所分布景區(qū)廁所數(shù)量自然風光的吸引力旅游體驗活動的豐富性旅游商品種類豐富性旅游商品的價格售票服務餐飲住宿導游講解員服務反映像協(xié)方差景區(qū)廁所分布.492-.320-.060-.044-.103.089.217-.090-.019景區(qū)廁所數(shù)量-.320

9、.485.027-.046.080-.158-.149.027.012自然風光的吸引力-.060.027.780-.194-.139-.061-.152.057.079旅游體驗活動的豐富性-.044-.046-.194.784-.010-.112-.038-.017-.059旅游商品種類豐富性-.103.080-.139-.010.776-.191-.049-.105-.042旅游商品的價格.089-.158-.061-.112-.191.649-.068.018-.173售票服務.217-.149-.152-.038-.049-.068.680-.190-.100餐飲住宿-.090.027.

10、057-.017-.105.018-.190.872-.076導游講解員服務-.019.012.079-.059-.042-.173-.100-.076.842反映像相關景區(qū)廁所分布.441a-.656-.097-.071-.168.157.376-.138-.030景區(qū)廁所數(shù)量-.656.529a.044-.075.130-.281-.260.042.019自然風光的吸引力-.097.044.700a-.248-.179-.086-.209.069.097旅游體驗活動的豐富性-.071-.075-.248.816a-.013-.158-.053-.021-.073旅游商品種類豐富性-.168

11、.130-.179-.013.709a-.269-.068-.128-.052旅游商品的價格.157-.281-.086-.158-.269.711a-.102.024-.234售票服務.376-.260-.209-.053-.068-.102.564a-.247-.132餐飲住宿-.138.042.069-.021-.128.024-.247.647a-.089導游講解員服務-.030.019.097-.073-.052-.234-.132-.089.751aa. 取樣足夠度度量 (MSA)（2）巴特利球度檢驗和KMO檢驗由表3可知，巴特利球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為516.264，相應的概率p

12、值接近0。如果顯著性水平為0.05，由于概率p值小于顯著性水平，應拒絕零假設，認為相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時KMO值為0.887，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標準可知，原有變量可以進行因子分析。表3 巴特利球度檢驗和KMO檢驗KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.618Bartlett 的球形度檢驗近似卡方516.264df36Sig.000 2.提取因子（1）初始分析根據(jù)原有變量，采用主成分分析法提取因子并選取特征根值大于1的特征根。分析結(jié)果如表4所示?？梢钥吹?，“旅游商品種類豐富性”、“導游講解員服務”等變量的信息丟失

13、較為嚴重（近65），因此本次因子提取的總體效果并不理想。表4 因子分析的初始解（一）公因子方差初始提取景區(qū)廁所分布1.000.856景區(qū)廁所數(shù)量1.000.744自然風光的吸引力1.000.670旅游體驗活動的豐富性1.000.488售票服務1.000.562餐飲住宿1.000.519導游講解員服務1.000.479旅游商品種類豐富性1.000.356旅游商品的價格1.000.525提取方法：主成分分析 （2）重新提取重新指定提取特征根的標準，指定提取七個因子。分析結(jié)果如表5所示。由此可知，此時所有變量的共同度均較高，各個變量的信息丟失都較少。因此本次因子提取的總體效果理想。表5 因子分析的初

14、始解（二）公因子方差初始提取景區(qū)廁所分布1.000.891景區(qū)廁所數(shù)量1.000.894自然風光的吸引力1.000.939旅游體驗活動的豐富性1.000.970旅游商品種類豐富性1.000.913旅游商品的價格1.000.817售票服務1.000.879餐飲住宿1.000.948導游講解員服務1.000.997提取方法：主成份分析。（3）方差貢獻率由表6可知，指定提取七個因子，七個因子共解釋了原有變量總方差的91.644?？傮w上，原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想。表6 因子解釋原有變量總方差的情況解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的

15、%累積 %合計方差的 %累積 %12.67429.71229.7122.67429.71229.7121.65918.43518.43521.47316.36346.0751.47316.36346.0751.25413.93432.36931.05211.69157.7661.05211.69157.7661.20813.41745.7874.90710.07667.842.90710.07667.8421.07211.91157.6975.8279.19277.034.8279.19277.0341.03711.52769.2256.7107.89084.924.7107.89084.92

16、41.02511.39380.6187.6056.72091.644.6056.72091.644.99211.02691.6448.4955.50297.1469.2572.854100.000提取方法：主成份分析。 表7為因子載荷矩陣，由表可知，7個變量在第一個因子上的載荷都很高，意味著他們與第1個因子的相關程度高，第一個因子很重要。表7 因子載荷矩陣成份矩陣a成份1234567旅游商品的價格.703-.173-.027-.330-.145-.232-.328景區(qū)廁所數(shù)量.608.597.133-.118.231-.288-.012旅游體驗活動的豐富性.608.042-.342-.098.

17、244.557-.319景區(qū)廁所分布.421.814.123.098-.067.020.146售票服務.518-.538.065.071.426-.357.047自然風光的吸引力.541-.107-.605.254.056.020.448餐飲住宿.389-.161.584.600.128.218-.075導游講解員服務.469-.270.431-.512-.142.281.396旅游商品種類豐富性.574-.145-.073.270-.684-.090-.092提取方法 :主成份。a. 已提取了 7 個成份。 3.因子的命名解釋 采用方差最大法對因子載荷矩陣實施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性。

18、分析結(jié)果如表8所示。由表可知，“景區(qū)廁所數(shù)量”、“景區(qū)廁所分布”在第1個因子上有較高的載荷，第一個因子主要解釋了這幾個變量，可解釋為景區(qū)的基礎設施狀況；“旅游商品種類豐富性”、“旅游商品的價格”在第三個因子上有較高的載荷，可解釋為景區(qū)的商品市場狀況。其他每個因子都單獨解釋一個變量。表8 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份1234567景區(qū)廁所數(shù)量.897.264.041.126.039-.010.001景區(qū)廁所分布.879-.285.090.054.027.115.111售票服務-.049.874.033.035.109.221.224旅游商品種類豐富性.052.007.912.024.0

19、64.168.213旅游商品的價格.206.519.554.333.224-.159-.110旅游體驗活動的豐富性.132.066.074.946.074.069.192導游講解員服務.044.123.101.076.979.078.009餐飲住宿.079.147.111.057.075.948-.029自然風光的吸引力.089.171.173.189.005-.033.914提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 10 次迭代后收斂。表9顯示了七個因子的協(xié)方差矩陣?？梢钥闯?，七個因子沒有線性相關性。表9 因子協(xié)方差矩陣成份得分協(xié)方差矩陣成份123

20、456711.000.000.000.000.000.000.0002.0001.000.000.000.000.000.0003.000.0001.000.000.000.000.0004.000.000.0001.000.000.000.0005.000.000.000.0001.000.000.0006.000.000.000.000.0001.000.0007.000.000.000.000.000.0001.000提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。 圖1 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖 4.因子得分根據(jù)表10，可寫出以下因子得分函數(shù)：=0.545

21、景區(qū)廁所分布+0.596景區(qū)廁所數(shù)量-0.013自然風光的吸引力-0.119旅游體驗活動的豐富性-0.092旅游商品種類豐富性+0.049旅游商品的價格-0.011售票服務-0.022餐飲住宿-0.032導游講解員服務同理可寫出、的表達式，由此可計算出每個因子的得分。以上述變量的均值代替單個變量，可以得到如下數(shù)據(jù)：=3.4882、 =2.1790、=2.1155、=2.4630、=2,2419、=2.9617、=2.9889以方差貢獻率為權數(shù)建立綜合評價模型：=0.18435+0.13934+0.13417+0.11911+0.11527+0.11393+0.11206以上述均值所得因子值代入

22、總體滿意度得：=2.4547 表10 因子得分系數(shù)矩陣成份得分系數(shù)矩陣成份1234567景區(qū)廁所分布.545-.294-.008-.104.048.095.123景區(qū)廁所數(shù)量.596.291-.121-.086-.079-.106-.109自然風光的吸引力-.013-.026-.077-.099.032-.076.993旅游體驗活動的豐富性-.119-.162-.1281.040-.063.072-.054旅游商品種類豐富性-.092-.207.882-.159-.089.076.056旅游商品的價格.049.382.441.197-.033-.311-.410售票服務-.011.777-.1

23、91-.177-.081.100.130餐飲住宿-.022-.019-.021.042-.058.947-.093導游講解員服務-.032-.150-.120-.0901.055-.021.082提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。 根據(jù)因子得分矩陣和因子分析數(shù)學模型的意義，可以對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，從而得出每個評價指標在主因子上的權重，如表11。表11 評價指標在主因子上的權重目標層主因子權重評價指標權重排序游客滿意度0.18345景區(qū)廁所數(shù)量0.50511景區(qū)廁所分布0.494920.13934售票服務130.13417旅游商品種類豐富性0.6

24、2214旅游商品價格0.377950.11911旅游體驗活動的豐富性160.11527導游講解員服務170.11393餐飲住宿180.11206自然風光的吸引力19四、結(jié)論與建議 （一）結(jié)論1. 因子及評價指標對游客滿意度影響程度的排序 根據(jù)因子分析法數(shù)學模型的意義，因子載荷分析結(jié)果中提取的 7個主因子對游客滿意度影響程度的排序從大到小為基礎設施狀況、售票服務、旅游市場狀況、旅游體驗活動的豐富性、導游講解員服務、餐飲住宿、自然風光的吸引力?；A設施中游客更關注景區(qū)廁所數(shù)量，旅游市場中游客更關注旅游商品種類豐富性。 2.游客對呀諾達雨林文化旅游區(qū)總體滿意度不高因子得分結(jié)果顯示游客滿意度總體得分為2.4547分，滿意度一般，在提升游客滿意度方面任重道遠。從 7個主因子的得分上看基礎設施的得分最高，自然風光的吸引力得分最低，旅游體驗活動的豐富性因子位居中間。說明游客對餐飲住宿和自然風光的吸引力滿意度過低是導致總體滿意度一般的直接原因。3. 基礎設施是最重要的影響因子 根據(jù)滿意度評價指標權重及排序分析，基礎實施狀況的方差貢獻率達 46% ，接近另外6個因