以上探索性因子分析初步验证了游客不当行为量表的构思效度,仍需进一步通过验证性因子分析,检验游客不当行为量表各因子与其测量题项是否符合设计的理论关系。验证性因子分析要求样本数量不少于量表测量题项数的10倍,本研究测量题项数为21,有效样本总数为305,故达到验证性因子分析的标准。表3-10游客不当行为量表及各维度信度检验结果4.验证性因子分析过程与结果为检验游客不当行为维度构思的效度,需要进行验证性因子分析。......
2023-11-17
1.研究取样
为验证游客不当行为维度构思,本研究采用方便抽样和判断抽样相结合的方法,通过对华中地区、华东地区、西南地区的3家旅行社、6家酒店、6家景区进行抽样,抽取180名一线服务人员并随机选取120名游客作为调研对象,以完成游客不当行为测量量表的预试。其中,游客问卷由景区协助发放并确保回收,6家景区每家发放20份,共120份;一线服务人员问卷由旅游企业协助发放并确保回收,考虑到各旅游企业的人力资源规模,每家旅行社和景区发放问卷10份,每家酒店发放问卷15份,共180份。本次共发放问卷300份,最终回收问卷256份,问卷回收率85%,去除无效问卷(空白问卷、关键数据缺失问卷、随意填答问卷)18份,有效问卷共238份。样本的基本信息如表3-7所示。
表3-7 探索性因子分析样本基本信息
续表
2.测量工具
本调研问卷的主要内容包括样本的基本信息和经过专家修订的21个题项游客不当行为测量量表。根据前期研究中证实的量表使用应达到的信度指标(吴明隆,2010),以及调研对象填写调研问卷的认真程度和辨别能力,游客不当行为测量量表采用李克特5级量表。
3.研究分析过程(www.chuimin.cn)
根据学者的前期研究结果,进行探索性因子分析的样本数量须满足两个条件:一是样本数量需要超过测量题项数的5倍;二是样本的绝对值应不小于100(Gorsuch,1983)。为了获得较为可靠的研究结果,本研究探索性因子分析的样本共计238份,研究取样符合探索性因子分析的要求。
第一,预试量表题项的筛选与保留。首先,本研究通过相关性检验验证量表各题项与总分的相关性,研究结果显示,其相关系数均大于0.40,呈显著相关,因此,预试量表所有测量题项均合理;其次,本研究采用同质性检验对预试量表进行信度分析,研究结果表明,预试量表内部一致性系数为0.899,并通过删除每一个测量题项观察预试量表内部一致性系数的变化,结果显示,每个题项删除后其内部一致性系数均不大于0.899,说明该预试量表稳定性较好(吴明隆,2010)。因此,保留预试量表21个题项。
第二,因素分析过程与结果。在进行探索性因子分析前,需要先进行KMO检验和Bartlett球形检验,以判断取样是否充分以及变量间的共同因素,判定获取的数据是否能进行探索性因子分析。据Kaiser(1974)经验法则,KMO值越大,表明变量间存在的共同因素越多;KMO值越接近1,说明变量间的相关性越强,偏相关性越弱,因子分析的效果越好;当0.9<KMO<1时,说明探索性因子分析效果较好;当0.7<KMO≤0.9时,说明分析效果尚可接受;当0.6<KMO≤0.7时,说明分析效果欠佳;当KMO<0.5时,说明变量间共同因素较少,样本不适合做因素分析。同时,Bartlett球形检验卡方(Chisquare)值达到显著水平,说明原相关矩阵存在共同因素,样本数据可以进行探索性因子分析。本研究数据样本研究结果显示,KMO值为0.911;Bartlett球形检验卡方值为4278.867,这说明数据样本非常适合进行探索性因子分析。
然后,选取主成分-正交旋转-最大变异法进行探索性因子分析。从游客不当行为的21个测量题项中抽取3个特征值大于1的因素,这3个因素解释了总体变异的66.78%,高于60%,因素结构与维度构思相近(见表3-8);并且,所有测量题项上的载荷都在0.40以上,交叉负荷均在0.35以下,每个测量题项的因素负荷均在0.50~0.85,不需删除题项。
表3-8 探索性因子分析结果
探索性因子分析结果显示,因素1(游客不文明行为)包含7个测量题项,反映了旅游过程中游客违反社会行为规范的游客不当行为,与维度构思中“游客不文明行为”的内涵一致;因素2(游客不公平行为)包含10个测量题项,反映了旅游过程中游客违反消费情境中可接受的规范、干扰服务接触功能的行为,与维度构思中的“游客不公平行为”的内涵基本一致;因素3(游客攻击行为)包含4个测量题项,反映了旅游过程中游客对服务人员进行言语或人身攻击、破坏正常秩序的行为,与维度构思的“游客攻击行为”内涵一致;量表α系数为0.899,表明量表稳定性良好。探索性因子分析结果表明,基于扎根理论分析开发的游客不当行为维度构思得到了初步验证。
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2023-11-17
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2023-11-17
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2023-11-17
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