解读旅游后悔心理的后续行为表现(2)
2013-08-15 01:19
导读：3．1 研究设计及数据说明 本研究采取问卷调查的方式收集原始资料与信息，采用统计分析软件Matlab7.01对所得的数据进行各项统计分析并得出结论。笔者于
3．1 研究设计及数据说明
本研究采取问卷调查的方式收集原始资料与信息，采用统计分析软件Matlab7.01对所得的数据进行各项统计分析并得出结论。笔者于2007年9月进行2次预调查，预调查主要是访谈形式，选择20位大学2～3年级有过旅游经历的学生进行深度访谈，选择和确定旅游后悔心理的行为表现特征，为正式调查做准备。问卷的设计包括两部分：①旅游后悔心理所导致的后续行为特征19类(具体内容见表2)，采取李克特5点量表尺度(Likert Scale)，依序由1分到5分代表此类行为特征表现的程度(非常小、小、一般、大、非常大)；②样本的个人情况，包括被调查者的性别和学科差别。
正式抽样调查于2007年10月，调查主体以大学2-3年级有过旅游经历的学生为主。调查问卷共发放260份，回收244份，回收率为93％，排除回答不完全及真实性较低的样本后，最终使用有效样本共计224份，有效问卷率86％。调查样本中理科生为105人，占总量的46.88％；文科生为119人，占总量的53.12％。男性为93人，占总量的41.52％；女性为131人，占总量的58.48％。对所收集调查数据进行信度及KMO值分析，结果如下：数据信度标准值克朗巴哈α值(Cronbach α)为0.768，标准化克朗巴哈α值(Cronbach’s α Basedon Standardized Items)为00771，共分析项目19个。根据纳恩诺里和伯恩汀(Nunnally&Bemtein)的研究，测量工具的克朗巴哈。值(Cronbach o)最好高于 0.7，但是，如果量表中的测量项目数个数小于6个，克朗巴哈α值(Cronbach α)大于0.6也表明数据质量可靠。此处问卷信度值都在0.75以上，说明了本文所使用数据具有较高的置信度。问卷的KMO值为0.766，巴特勒球体检验的显著性水平为0.000。说明数据存在良好的结构效度，适合于下文所使用的因子分析法(见表1)。
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3．2 因子分析
因子分析(Factor Analysis)是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，新因子的提取标准一般为特征值大于1。和主成分分析相比，因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子。因子旋转最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax)。因子旋转的目的就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。本研究数据的因子分析使用该技术线路。
数据因子分析正交旋转后结果如表2所示。19个问卷项目通过因子分析及正交旋转后新萃取因子5个，分别是“采取相对激烈的对抗行为”、“通过网络负面宣传”、“向旅游管理机关投诉”、“断绝该地旅游并影响亲友”及“借鉴经历调整心态”。
3．3 单因素方差分析
单因素方差分析(One-Way ANOVA)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。本研究数据单因素方差分析结果显示：受调查者学科门类的差异对旅游后悔心理驱使下导致的后续行为特征没有必然的联系，即不论是学习社会科学还是自然科学的学生旅游后悔心理的后续行为特征不存在差异性(见表3)。
旅游后悔心理导致的3种后续行为特征和受调查者性别存在明显的差异，即男性和女性在“采取相对激烈的对抗行为”、“通过网络负面宣传”、“向旅游管理机关投诉”的行为方式上存在明显的不同。“断绝该地旅游并影响亲友”和“借鉴经历调整心态”两类行为表现方式在性别上没有明显的差异(见表4)。
3．4 总体分析
为了更清晰地揭示旅游后悔心理对个体后续行为特征的影响，笔者对收集数据进行了加权平均，其权重由主成分分析法确定，结果如表5所示。
