朱梓瑜-SPSS论文——旅游城市游客满意度客观影响因素分析

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******姓名朱梓瑜

学院金融学院专业 FRM

考试时间2017.12.12

江西财经大学2017～2018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：2017.12.12

注：教师提供选题者，选题项不予评分

任课教师：万兆泉

旅游城市游客满意度客观影响因素分析

摘要

游客满意度近年来成为学术讨论的热点，但其多为游客主观意愿评判模型。本文选取52个不同规模的旅游城市的人均GDP、年均气温、年降水量、年均PM2.5、是否为省会或直辖市，5A及4A景区个数六个客观因素对游客满意度进行分析，利用SPSS软件进行方差分析、非参数检验，回归分析等，从而得到经济水平、4A及5A景区个数与满意度正相关，年降水量、年均PM2.5与满意度负相关，省会或直辖市于满意度无显著性差异等结论，对城市旅游发展及游客满意度模型改进有着重要意义。

关键词：满意度方差分析非参数检验相关分析线性回归

一、研究背景

二十世纪八十年代以来，随着中国经济的迅猛发展，居民可支配收入的不断发展，旅游市场呈现超高速增长，近三十年来中国国内旅游市场收入年均增速稳定在20%以上，超过同时期世界其它国家。但随着市场竞争的加剧和顾客消费观念的转变，口碑即游客满意度近年来成为了影响城市旅游发展的关键，因此吸引了众多国内外专家对其研究，建模分析。根据中国旅游研究院公布的游客满意度调查方法，目前权威的游客满意度评判主要根据游客的主观心理因素，即其对旅游服务各层级的主观评分，其评判标准存在一定片面性，缺乏一定客观因素如经济水平、天气等因素。

二、研究意义

当前学术界对游客满意度评判方法存在多种意见，但多为模型选择的争议，在影响因素上多选择主观因素，对客观因素的影响考虑较少。而主观因素的问卷调查形式存在极大的主观不确定性，调查结果易受多种外在因素干扰，导致结论的不准确性。

本文通过选取52个不同层次的旅游城市，通过分析其游客满意度与文章选取的具有代表性的客观因素变量进行显著性及线性回归分析等，寻找客观因素对游客满意度的影响效果，从而对现有游客满意度评价方法给出合理改进建议。

三、研究思路及方法

本文52个不同规模的旅游城市的游客满意度、人均GDP、年均气温、年降水量、年均PM2.5等数据样本，利用SPSS软件进行分析，采用方差分析、非参数检验，回归分析等方法对各指标进行相关研究，从而对旅游城市发展给出相关建议。

四、数据描述

（一）样本总体概况

文章选取了全国52个不同规模的旅游城市样本，时间范围为2016.9.30—2017.9.30，将其视作一个调研年。收集各城市游客满意度、人均GDP、年均气温、年降水量、年均PM2.5、是否为省会或直辖市、4A及5A景区数量等数据。其中是否为省会或直辖市设置为哑变量。所有数据均为调研年年均值，均来源于国泰安数据库。

（二）各初始项目描述性统计

表1 定距型指标描述性统计表

指标最小值最大值平均值标准差偏度峰度游客满意度72.82 78.23 74.03 3.63 -3.91 22.62

人均GDP(万元) 2.26 16.38 7.87 4.19 .62 -.90 年平均气温 4.51 25.70 14.82 5.31 -.23 -.56 年均降水量355.40 2445.10 1099.19 538.17 .49 -.36 年均PM2.5 9.00 95.53 50.83 18.74 .15 -.01

5A及4A景区 2 71 14.38 11.83 2.47 9.39

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，以根据结果进行进一步分析如线性回归等。

1.游客满意度与城市属性——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。

表2 方差齐性检验表

Levene统计量df1 df2 Sig

2.559 1 .5 .116

表2中Levene统计量对应p值为0.116，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。

表3 方差分析结果ANOV A表

平方和df 均方 F Sig 组间.031 1 .031

组内217.799 50 4.356

.007 .933 总计217.830 51

由表2可知，显著性水平0.933，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。