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user: 3. 数据分析与假设检验 3.1. 描述性统计分析 本次研究调查收回的153份调查问卷中，44人为游客，109人为潜在游客，样本的具体情况见表3。 从性别分布来看，女性明显多于男性，说明女性更加倾向于乡村休闲旅游，另一方面也由于女性较容易接受问卷调查。 从职业分布来看，学生人数最多，这是由于万溪冲位于大学城附近，大学生从学校到万溪冲的交通很方便，而且花费少，还有一部分原因是家庭出游时，父母倾向于让孩子填写调查问卷。 从年龄分布来看，“21~30岁”年龄段人数最多，这是由于到万溪冲旅游的游客多为大学城的大学生。 从学历分布来看，“大专及本科”人数最多，这也是由于游客大部分是大学城的大学生。 从旅游支出比例来看，旅游支出占家庭总收入的比例低于10%的人数最多，说明调查对象的出游行为较少，很可能由于调查对象大部分为大学生，并没有收入，所以旅游行为较少。 由图2可知，对于非结构性问题“您认为万溪冲最吸引您的地方是什么”，82.96%的游客的认为“梨花”最吸引他们到万溪冲旅游的主要因素，9.8%的游客认为“优美的环境”是吸引他们旅游的主要因素，其余16.99%的游客认为“文化氛围”、“农家乐”、“房屋建筑”、“美食”是吸引他们到万溪冲旅游的主要因素。因此，基本可以确定万溪冲的特色旅游资源为“梨花”。 从表4可以得出昆明市万溪冲旅游品牌形象各要素的样本数、最小值、最大值、平均值、标准差、方差。可以看出“旅游服务人员的态度”平均值最高，为4.35，其次主要为“卫生设施”、“医疗急救设施”、“安保设施”、“交通系统和设施”平均值分别为4.32、4.30、4.28、4.27；“旅游地的名称”、“旅游地品牌的商标和标志”、“旅游地的宣传口号”平均值较低，分别为3.12、3.29、3.29，由此可以看出，旅游者对于万溪冲的基础设施和服务比较看重；对于万溪冲的旅游地名称、标志和口号不是很看重。 Table 2 The reception of questionnair 项目 昆明市万溪冲 网络平台 总计 发放问卷 44 138 182 回收问卷 44 138 182 有效问卷 44 109 153 有效回收率 100% 78.99% 84.07% 表2. 问卷收发情况 Table 3 Sample statistic 分类 特征 样本数 百分比 性别 男 55 35.95% 女 98 64.05% 年龄 20岁以下 13 8.5% 21~30岁 124 81.05% 31~40岁 6 3.92% 41~50岁 10 6.54% 51~60岁 0 0% 60岁以上 0 0% 旅游支出占总收入的百分比 低于10% 119 77.78% 11%~40% 29 18.95% 41%~70% 1 0.65% 高于70% 4 2.61% 学历 初中及以下 0 0% 高中及中专 12 7.84% 大专及本科 130 84.97% 研究所及以上 11 7.19% 职业 公务员 7 4.58% 学生 118 77.12% 企事业单位人员 13 8.5% 私营业主/个体户 1 0.65% 工人 3 1.96% 农民 2 1.31% 退休人员 0 0% 其他 9 5.88% 表3. 样本统计情况 图2. 万溪冲特色旅游资源 Table 4 Descriptive statistics of the questionnair 编号 要素 样本数 最小值 最大值 平均值 标准差 方差 1 旅游地的名称 153 1 5 3.12 1.070 1.144 2 旅游地品牌的商标和标志 153 1 5 3.29 1.081 1.170 3 旅游地的宣传口号 153 1 5 3.29 1.006 1.012 4 特色的节庆活动 153 1 5 3.90 1.111 1.234 5 美誉度 153 1 5 4.25 1.127 1.270 6 广告宣传 153 1 5 3.40 1.002 1.004 7 气候条件 153 1 5 4.08 1.082 1.170 8 地理位置 153 1 5 4.10 1.059 1.121 9 地形条件 153 1 5 3.91 1.114 1.242 10 旅游地规模大小 153 1 5 3.73 0.987 0.974 11 历史文化 153 1 5 3.99 1.006 1.013 12 民俗风情 153 1 5 4.07 1.033 1.067 13 特色建筑 153 1 5 4.18 0.996 0.993 14 生物(动、植物)景观 153 1 5 4.07 1.074 1.154 15 特色商品 153 1 5 3.50 1.058 1.120 16 商品价格 153 1 5 3.67 1.088 1.184 17 餐饮服务及设施 153 1 5 4.14 1.016 1.032 18 住宿服务及设施 153 1 5 4.20 1.026 1.053 19 交通系统和设施 153 1 5 4.27 1.032 1.066 20 导游服务及设施 153 1 5 3.70 1.107 1.225 21 购物设施 153 1 5 3.33 0.993 0.987 22 休闲娱乐设施 153 1 5 3.82 1.035 1.072 23 通讯及网络设施 153 1 5 4.18 1.060 1.124 24 道路设施 153 1 5 4.22 1.051 1.104 25 卫生设施 153 1 5 4.32 1.049 1.101 26 安保设施 153 1 5 4.28 1.029 1.059 27 医疗急救设施 153 1 5 4.30 1.001 1.001 28 旅游服务人员的态度 153 1 5 4.35 0.990 0.980 29 旅游服务人员的服务水平 153 1 5 4.20 1.035 1.071 30 当地政府对旅游业的管理 153 1 5 4.20 1.045 1.093 31 当地政府对旅游业的扶持 153 1 5 4.03 1.006 1.012 32 当地旅游公司的经营理念 153 1 5 3.88 1.106 1.223 33 环境维护人员及设施 153 1 5 4.15 1.075 1.155 表4. 问卷的描述统计 3.2. 数据分析 在探索性因子分析之前，本研究针对万溪冲旅游品牌形象构成的33个测量题项(见表1)进行纯化操作。按照吴明隆 [ 16 ] 的建议，信度代表量表的一致性，是真实分数的方差占测量分数方差的比例。对于信度的估计采用最多的指标为科隆巴赫α (Cronbach α)系数，又称为内部一致性α系数，如果题项删除后的量表整体信度系数比原来的信度系数高，则可考虑将此题项删除 [ 17 ] 。由表5可知，量表的整体Cronbach α值为0.976，由表6可知，删除第一项“旅游地的名称”后，Cronbach α值为0.977，大于原量表的整体Cronbach α值0.976，因此该项予以删除，剩余32个测量题项。 KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性系数，其值介于0和1之间，KMO值越接近1，表示测量指标之间的共同因素越多，越适合进行因子分析。若KMO值小于0.5，则不适合进行因子分析，KMO值在0.9以上，则表示极适合进行因子分析。 对剩余的32个测量题项进行检验，由表7可知，KMO值为0.952，Bartlett球体检验χ 2 值为5189.385，自由度为496，Sig值为0.000，小于0.05，达到0.05显著水平，可以拒绝虚无假设，说明该模型适合进行因子分析。 本文对调查问卷的量表数据进行探索性因子分析，探索性因子分析必须经过多次的试探才能发现较理想的因素结构，即测量题项抽取出的共同因子构面名称与原来使用者编制的大致相同，并且萃取出的因子中的题项与使用者编制的题项归类的内容差异小。由于在对该量表进行因子分析以前，对于量表中的题项已有大致的分类，所以因子分析中抽取因子的方法为固定因子的数量，不断对题项进行删减。通过探索性因子分析，固定抽取因子数为4，不断地对原假设模型进行试探和修改，依次删去“交通系统和设施”、“休闲娱乐设施”、“通讯及网络设施”、“道路设施”、“卫生设施”、“安保设施”“医疗急救设施”、“旅游服务人员的态度”等8个测量题项，剩余24个测量题项，得到因子分析的结果： 由表8可知，KMO值为0.942，Bartlett球体检验χ 2 值为3287.509，自由度为276，Sig值为0.000，达到显著水平，说明该模型适合进行因子分析。 因子分析的结果表明从万溪冲品牌形象要素量表中抽取出4个因子，其特征为： 1) 特征值都大于1。通过因子分析的特征值可以看出，抽取出的4个因子的特征值都大于1，特征值分别为13.452、1.148、1.234和1.072，具体见表9。 2) 从表9可以看出，前4个因子累计解释了总体71.823%的方差，超过60%的标准，说明本研究针对所构建的品牌形象量表提取4个因子的做法是可以接受的。 3) 从图3碎石图的走向来看，第4个因子是一个转折点。从第4个因子以后，碎石图曲线开始变得平缓，而此前的曲线较陡，表明第4个因子之后的因子重要性相对较低，可以舍弃不用。因子本研究认为可以取该转折点对应的因子数4作为可抽取的大因子数。 从表10可以看出，有1个测量要素的因子载荷绝对值小于0.5，这1个要素为“旅游地规模大小”，其载荷值为0.433，因此将这1个要素删除，剩余23个要素的因子载荷均大于0.5，将其全部保留，根据因子负载矩阵，可以将萃取出的4个因子命名如下： 第一个因子包括“旅游地品牌的商标和标志”、“旅游地的宣传口号”、“特色的节庆活动”、 Table 5 Reliability statistic 项目 数值 Cronbach’s Alpha 0.976 项数 33 表5. 可靠性统计 Table 6 Item-total relational tabl 编号 要素 CITC CIID 1 旅游地的名称 0.455 0.977 2 旅游地品牌的商标和标志 0.535 0.976 3 旅游地的宣传口号 0.583 0.976 4 特色的节庆活动 0.715 0.976 5 美誉度 0.770 0.975 6 广告宣传 0.585 0.976 7 气候条件 0.799 0.975 8 地理位置 0.766 0.975 9 地形条件 0.728 0.976 10 旅游地规模大小 0.672 0.976 11 历史文化 0.724 0.976 12 民俗风情 0.807 0.975 13 特色建筑 0.762 0.975 14 生物(动、植物)景观 0.790 0.975 15 特色商品 0.580 0.976 16 商品价格 0.565 0.976 17 餐饮服务及设施 0.800 0.975 18 住宿服务及设施 0.821 0.975 19 交通系统和设施 0.819 0.975 20 导游服务及设施 0.691 0.976 21 购物设施 0.600 0.976 22 休闲娱乐设施 0.761 0.975 23 通讯及网络设施 0.800 0.975 24 道路设施 0.844 0.975 25 卫生设施 0.864 0.975 26 安保设施 0.834 0.975 27 医疗急救设施 0.833 0.975 28 旅游服务人员的态度 0.830 0.975 29 旅游服务人员的服务水平 0.817 0.975 30 当地政府对旅游业的管理 0.800 0.975 31 当地政府对旅游业的扶持 0.783 0.975 32 当地旅游公司的经营理念 0.746 0.975 33 环境维护人员及设施 0.840 0.975 表6. 项目–总体相关系数表 Table 7 Hypothesis model KMO and Bartlett sphere tes 名称 项目 数值 KMO样本测度 KMO值 0.952 巴特利特球体检验 近似卡方值 5189.385 自由度 496 显著性概率 0.000 表7. 假设模型KMO和巴特利特球体检验 Table 8 Factor analysis model KMO and Bartlett sphere tes 名称 项目 数值 KMO样本测度 KMO值 0.942 巴特利特球体检验 近似卡方值 3287.509 自由度 276 显著性概率 0.000 表8. 因子分析模型KMO和巴特利特球体检验 Table 9 Factor analysis model variance interpretation rati 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 编号 合计 方差贡献率(%) 累积贡献率(%) 合计 方差贡献率(%) 累积贡献率(%) 合计 方差贡献率(%) 累积贡献率(%) 1 13.452 56.048 56.048 13.452 56.048 56.048 5.135 21.397 21.397 2 1.480 6.166 62.214 1.480 6.166 62.214 4.973 20.720 42.117 3 1.234 5.144 67.358 1.234 5.144 67.358 3.669 15.288 57.405 4 1.072 4.465 71.823 1.072 4.465 71.823 3.460 14.417 71.823 5 0.911 3.796 75.619 6 0.826 3.441 79.060 7 0.663 2.761 81.822 8 0.478 1.992 83.814 9 0.462 1.926 85.740 10 0.425 1.771 87.512 11 0.369 1.537 89.048 12 0.348 1.451 90.499 13 0.314 1.309 91.808 14 0.284 1.182 92.990 15 0.260 1.084 94.074 16 0.251 1.045 95.119 17 0.234 0.974 96.093 18 0.192 0.802 96.895 19 0.174 0.724 97.620 20 0.149 0.621 98.240 21 0.135 0.561 98.801 22 0.130 0.540 99.341 23 0.103 0.428 99.770 24 0.055 0.230 100.000 表9. 因子分析模型方差解释比例 图3. 共同因子碎石图 Table 1 0 The factor loading matrix after the rotation of the factor mode 题项 因子1 因子2 因子3 因子4 当地政府对旅游业的扶持 0.749 0.291 0.271 0.237 旅游服务人员的服务水平 0.738 0.357 0.254 0.190 当地政府对旅游业的管理 0.737 0.312 0.261 0.248 环境维护人员及设施 0.736 0.391 0.250 0.227 当地旅游公司的经营理念 0.724 0.292 0.287 0.170 特色建筑 0.428 0.735 0.171 0.145 地理位置 0.225 0.730 0.216 0.386 民俗风情 0.449 0.717 0.259 0.176 地形条件 0.196 0.702 0.159 0.465 气候条件 0.288 0.685 0.268 0.387 生物(动、植物)景观 0.439 0.641 0.238 0.240 历史文化 0.532 0.629 0.184 0.070 旅游地规模大小 0.381 0.433 0.256 0.0320 旅游地品牌的商标和标志 0.203 0.071 0.804 0.111 旅游地的宣传口号 0.243 0.169 0.736 0.148 广告宣传 0.137 0.212 0.680 0.309 特色的节庆活动 0.175 0.525 0.638 0.180 美誉度 0.383 0.404 0.609 0.170 商品价格 0.054 0.211 0.254 0.817 购物设施 0.442 0.205 0.030 0.594 导游服务及设施 0.570 0.198 0.085 0.581 特色商品 0.175 0.307 0.262 0.578 住宿服务及设施 0.433 0.286 0.421 0.573 餐饮服务及设施 0.454 0.250 0.420 0.533 表10. 因子模型旋转后的因子载荷矩阵 “美誉度”、“广告宣传”5个测量题项，因此该因子可以命名为旅游品牌载体。 第二个因子包括“气候条件”、“地理位置”、“地形条件”、“历史文化”、“民俗风情”、“特色建筑”、“生物(动、植物)景观”7个测量题项，因此该因子可以命名为旅游品牌资源。 第三个因子包括“餐饮服务及设施”、“住宿服务及设施”、“导游服务及设施”、“购物设施”、“特色商品”、“商品价格”6个测量题项，因此该因子可以命名为旅游服务及设施。 第四个因子包括“旅游服务人员的服务水平”和“当地政府对旅游业的管理”、“当地政府对旅游业的扶持”、“当地旅游公司的经营理念”、“环境维护人员及设施”5个测量题项，因此该因子可以命名为旅游品牌管理。 3.3. 昆明市万溪冲旅游品牌形象主要影响因素验证 根据因子分析的结果，昆明市万溪冲旅游品牌形象共有23个测量题项，由4个因子构成，分别为旅游品牌载体、旅游品牌资源、旅游服务及设施、旅游品牌管理，为了研究的方便性，将其重新排序，其中旅游品牌载体有5个要素，旅游品牌资源有7个要素，旅游服务及设施有6个要素，旅游品牌管理有5个要素，具体见表11。 Table 1 1 Factor analysis of the tourism brand component 维度 序号 要素 旅游品牌载体 A01 旅游地品牌的商标和标志 A02 旅游地的宣传口号 A03 特色的节庆活动 A04 美誉度 A05 广告宣传 旅游品牌资源 B01 气候条件 B02 地理位置 B03 地形条件 B04 历史文化 B05 民俗风情 B06 特色建筑 B07 生物(动、植物)景观 旅游服务及设施 C01 餐饮服务及设施 C02 住宿服务及设施 C03 导游服务及设施 C04 购物设施 C05 特色商品 C06 商品价格 旅游品牌管理 D01 旅游服务人员的服务水平 D02 当地政府对旅游业的管理 D03 当地政府对旅游业的扶持 D04 当地旅游公司的经营理念 D05 环境维护人员及设施 表11. 因子分析后的旅游品牌构成要素 为了验证模型的合理性，通过LISREL8.7软件对已建立的模型进行验证性因子分析，并对模型的拟合程度、信度和效度进行检验。验证性因子分析模型如图4所示。 图4. 共同因子碎石图 验证性因子分析采用最大似然法对模型的拟合指标进行评价。评价计量模型与数据的整体拟合优度有以下一些指标：卡方自由度比(χ 2 /df)、近似误差均方根(RMSEA)、拟合优度指数(GFI)、调整后拟合优度指数(AGFI)、规范拟合指标(NFI)、不规范拟合指标(NNFI)、比较拟合指标(CFI)等。当χ 2 /df在1.0到3.0之间整体模型可以接受；RMSEA低于0.1表示整体模型有好的拟合，低于0.05表示非常好的拟合，低于0.01表示非常出色的拟合；GFI、AGFI、CFI、NFI、NNFI的值均大于0.90表示整体模型有好的拟合，且值越接近1拟合效果越好 [ 17 ] ，具体临界值见表12。 从表13看出，除了近似误差均方根(RMSEA)大于0.1、拟合优度指数(GFI)和调整后拟合优度指标(AGFI)的值小于0.90，其他指标均合格，表明整体模型拟合度较差，需要进行模型修正。 由于模型拟合度较差，需要对模型进行修正。大致有三种方法可以对模型进行修正：第一种是增加或减少内生变量；第二种是增加或减少外源变量；第三种是变动残差的相关模式。此次模型修正采用第一种模型修正方法，对模型中的内生变量进行删减，通过不断的修正，依次删去“特色的节庆活动”、“美誉度”、“地理位置”、“地形条件”、“民俗风情”、“住宿服务及设施”、“购物设施”7个要素，保留其余16个要素，并重新排序，得到了相对理想的模型，见表14和图5。 Gentler & Chou (1978)指出：对于包含较多变量的模型来说，完全达到一般认定的拟合优度是比较困难的，由表15看出除了调整后拟合优度指标(AGFI)的值为0.86，小于0.90以外，其他拟合指数都表明该模型拟合拟合度良好，所以该模型较为理想，可以接受。 结合LISREL8.7软件对初步得到的模型进行验证性因子分析，并进行修正，得到最终较为理想的模型，修正后的模型如图6。 对于修正后的模型进行信度和效度分析，结果表明模型通过各项验证，最终得出昆明市万溪冲旅游品牌形象4个构成维度，16个要素。从表16万溪冲旅游品牌形象解释的总方差可以看出，四个维度分别解释了总量表的25.947%、19.579%、16.052、13.109%，累积解释了总量表的74.687%，并根据因素解释量法以及表17得出昆明市万溪冲旅游品牌形象4个维度的重要性依次为：旅游品牌管理、旅游品牌资源、旅游品牌载体、旅游服务及设施。 Table 1 2 The critical value of the model fitting inde 统计拟合指标 适配的标准或临界值 χ 2 /df 1.0~3.0表示模型适配度良好 p <0.01，达到显著水平 RMSEA <0.1，有较好的拟合 GFI >0.90，有较好的拟合 AGFI >0.90，有较好的拟合 NFI >0.90，有较好的拟合 NNFI >0.90，有较好的拟合 CFI >0.90，有较好的拟合 表12. 模型拟合指标的临界值 Table 1 3 Model fitting inde χ 2 df χ 2 /df p RMSEA GFI AGFI NFI NNFI CFI 696.81 224 3.111 0.000 0.118 0.71 0.65 0.95 0.96 0.97 表13. 模型拟合指标 Table 1 4 Ideal model element 维度 序号 要素 旅游品牌载体 A01 旅游地品牌的商标和标志 A02 旅游地的宣传口号 A03 广告宣传 旅游品牌资源 B01 气候条件 B02 历史文化 B03 特色建筑 B04 生物(动、植物)景观 旅游服务及设施 C01 餐饮服务及设施 C02 导游服务及设施 C03 特色商品 C04 商品价格 旅游品牌管理 D01 旅游服务人员的服务水平 D02 当地政府对旅游业的管理 D03 当地政府对旅游业的扶持 D04 当地旅游公司的经营理念 D05 环境维护人员及设施 表14. 理想模型构成要素 图5. 理想模型路径图 图6. 万溪冲旅游品牌理想模型结构图 Table 1 5 Ideal model fitting inde χ 2 df χ 2 /df p RMSEA GFI AGFI NFI NNFI CFI 138.50 98 1.413 0.00445 0.052 0.90 0.86 0.97 0.99 0.99 表15. 理想模型拟合指标