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探索性因子分析的结果显示游客不当行为维度初步验证

【摘要】: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。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。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。

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。