利用SPSS对全国区域旅游业影响因素进行因子分析共22页
基于SPSS数据分析的影响旅游地区发展的主要因素分析
基于SPSS数据分析的影响旅游地区发展的主要因素分析一、本文概述随着全球旅游业的快速发展，旅游地区的发展问题越来越受到关注。
为了更好地理解旅游地区发展的影响因素，本文基于SPSS数据分析工具，对影响旅游地区发展的主要因素进行了深入探究。
通过收集和分析大量的实地数据，本文旨在揭示各因素对旅游地区发展的影响程度，从而为旅游地区的可持续发展提供科学依据。
在研究方法上，本文采用了SPSS数据分析工具，对收集到的数据进行了描述性统计、因子分析、回归分析等多种统计分析方法。
通过这些分析，本文不仅揭示了各因素对旅游地区发展的影响程度，还深入探讨了各因素之间的相互作用关系。
在研究内容上，本文首先界定了旅游地区发展的概念及其影响因素，然后构建了旅游地区发展影响因素的理论框架。
在此基础上，本文运用SPSS数据分析工具，对影响旅游地区发展的主要因素进行了实证分析。
本文根据实证分析结果，提出了促进旅游地区可持续发展的对策建议。
本文的研究对于深入理解旅游地区发展的影响因素，推动旅游地区的可持续发展具有重要的理论价值和现实意义。
本文的研究方法和分析结果也可为其他领域的研究提供有益的参考和借鉴。
二、文献综述旅游地区的发展受多种因素影响，这些因素包括但不限于自然资源、人文景观、经济条件、交通设施、政策扶持等。
随着旅游业的快速发展，对旅游地区发展的影响因素的研究也日益丰富。
本文将从国内外两个角度对相关文献进行综述，以期为本研究提供理论支持和参考依据。
在国内研究方面，众多学者对旅游地区发展的影响因素进行了深入探讨。
例如，（2010）通过对某旅游景区的实证研究，发现自然资源和人文景观是吸引游客的主要因素，而交通设施和服务质量则对游客满意度和重游意愿产生显著影响。
（2015）则从政策扶持的角度分析了旅游地区发展的影响因素，指出政府政策对旅游地区的基础设施建设、宣传推广等方面具有重要作用。
还有学者从市场需求、竞争态势、创新能力等方面对旅游地区发展的影响因素进行了系统分析（，2018）。
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。
如何利用SPSS做因子分析等分析(仅供参考)
我就以我的数据为例来做示范，仅供参考一、信度分析（即可靠度分析）1.分析——度量——可靠度分析图 12.然后就会弹出上图1的框框。
在这里，你可以对所有的问题进行可靠度分析，如果是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个白色的框框，然后点击“统计量”，按照右边这个图进行打钩。
然后点“继续”。
之后就点“确定”图2 3.接着去“输出1”这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有一个就是右图，那第一个0.808就是你所选择进行分析的数据的信度。
如果你想把每一个维度的数据进行独立的信度分析，那道理也是一样的。
二、因子分析在做因子分析之前首先要判断这些数据是否适合做因子分析，那这里就需要进行效度检验，不过总共效度检验是和因子分析的操作同步的，意思就是说你在做因子分析的时候也可以做效度检验。
具体示范如下：1.分析——降维——因子分析图 2一般来说，咱们做因子分析的时候是为了把那些具有共同属性的因子归类成一类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每一个维度下面的题目是属于这个维度，而非其他维度的。
那一般来说，因子分析做出来的结果就是你原本有几个维度，最终分析结果就会归类成几个公因子。
2.一般来说，自变量的题目和因变量的题目是要独立分析的。
我的课题是“店面形象对顾客购买意愿的影响”那自变量就是店面形象的那些维度，因变量就是顾客购买意愿。
3.将要做分析的题目选择到右边的白框之后，就如下图打钩：“抽取”和“选项”两个不用管他。
然后就点“确定”4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1”看分析结果。
首先看效度检验的结果：这里要看第一行和最后一行的数据，第一行数据为0.756，表明效度较高，sig为0.000，这两个结果显示这份数据完全可以做因子分析。
那就去看因子分析的结果。
5.看下面这张图，看“初始特征值”这一项下面的“合计”的数值，有几个数据是>1，那就表明此次因子分析共提取了几个公因子。
下图所示，有5个数据是>1，这表明可以提取5个公因子。
中国出境旅游人数影响因素SPSS多元回归分析
一．背景分析
1.中国出境游概念 关于出境旅游的概念， 国际上认为是一国公民跨越国界到其他国家或地区开展 的旅游活动。但是由于我国国情的特殊性， 《中国旅游统计年鉴》对于出境旅游 的定义为：指中国（大陆）居民因公或因私出境前往其他国家、中国香港特别行 政区、 澳门特别行政区和台湾省进行的观光、 度假、 探亲访友、 就医疗病、 购物、 参加会议或从事经济、文化、体育、宗教等活动。目前，中国公民的出境旅游实 际上包括三种形式：一是中国公民出国旅游；二是中国公民边境旅游；三是中国 公民到中国的港、澳、台地区的旅游。 2. 中国出境游发展历
其中 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 分别为未知参数，
为剩余残差，与五个自变量无关。服从 N(0, 2 ).
本文建立的实证分析模型采用了 1993-2011 年的数据，如下表
年份
出境旅游 人数（Y）
开放国家 数（X1）
国内生产 总值（X2）
个人可支 配收入 (X3）
6 6 6 6 7 7 9 14 14 19 28 63 76 80 91 95 104 108 111
35333 48197 60793 71176 78973 84402 89677 99214 109655 120332 135822 159878 184937 216314 265810 314045 340903 410202 471562
1997年至2004年 1983年至1987年 1988年至1996年
●港澳探亲游，“边境 游”ห้องสมุดไป่ตู้
2005年至今
●超速发展期 2005年确立“大力发 展入境旅游，积极发 展国内旅游，规范发 展出境旅游”。 2007年确立“大力发 展国内旅游、积极发 展入境旅游，有序发 展出境旅游”。 2010年，中国出境游 首次超过入境游人数， 达到5739万人次，旅 游贸易逆差进一步扩 大
利用SPSS进行因素分析
二、应用SPSS进行量表分析的步骤
问 题 从未 使用 1 很少 使用 2 有时 使用 3 经常 使用 4 总是 使用 5
题 项
A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7
电脑
录音磁带 录像带 网上资料 校园网或因特网 电子邮件 电子讨论网
A8
A9
CAI课件
视频会议
A10 视听会议
题目 编号 01 02 03
特征值----是每个变量在某一共同因素之因素负荷量的平 方总和（一直行所有因素负荷量的平方和）。 如F1的特征值 G=（0.896）平方+（0.802）平方 +（0.516）平方+（0.841）平方 +（0.833）平方=3.113
特征值的总和等于实测变量的总数 方差贡献率----指公共因子对实测变量的贡献， 又称变异量 方差贡献率=特征值G/实测变量数p， 如F1的贡献率为3.113/5=62.26%
因子分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi 0.919 特殊因子
δi
0.081
Z2=代数2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
Z56 .474 .401 .495 .605 .633
Extrac ti on Method: Princ ipal Component Anal ysis . a. 3 components extracted.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析提起因子分析那是老生常谈，分析人士大都喜欢讨论主成分与因子分析。
我也凑个热闹，顺便温习温习，时间长了就会很模糊。
一、概念探讨存在相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因子的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。
通俗点：原始变量是共性因子的线性组合。
二、简单实例现在有12个地区的5个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这12个地区进行综合评价，请确定出这12 个地区的综合评价指标。
点击下载三、解决方案1、不同地区的不同指标不同，这导致目前我们拥有的5个指标数据很难对这12个地区给一个明确的评价。
所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。
因子分析是一种选择，当然还有其他的方法。
5个指标即为我们分析的对象，直接选入。
2、描述统计选项卡。
我们要对比因子提取前后的方差变化，所以选定“初始分析结果”；现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数”；比较重要的还有KMO和球形检验，它告诉我们数据是不是适合做因子分析。
选定。
其他选择自定。
3、抽取选项卡。
提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。
这里选主成分。
关于特征值，不想解释太多，这和显著性水平一样，都是统计学的一个基本概念。
因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。
4、是否需要旋转？因子分析要求对因子给予命名和解释，对因子旋转与否取决于因子的解释。
如果不经旋转因子已经很好解释，那么没有必要旋转，否则，应该旋转。
这里直接旋转，便于解释。
至于旋转就是坐标变换，使得因子系数向1和0靠近，对公因子的命名和解释更加容易。
5、要计算因子得分，就必须先写出因子的表达式。
而因子是不能直接观察到的，是潜在的。
但是可以通过可观测到的变量获得。
前面说到，因子分析模型是原始变量为因子的线性组合，现在我们可以根据回归的方法将模型倒过来，用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。
运用SPSS分析旅游消费的影响因素
运用SPSS分析旅游消费的影响因素摘要:利用SPSS分析对旅游消费影响的诸多因素。
据研究显示：旅游消费者的家庭收入对旅游消费有很大影响，年轻人相对于老年人而言外出旅游比例要高一些，受教育程度高者出游比例也较高，旅游者的性别对出游情况也具有一定程度的影响。
关键词:旅游行为旅游消费旅游意向一、引言随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展规模最大的产业之一。
旅游业在城市经济发展中的产业地位、经济作用逐步增强，旅游业对城市经济的拉动性、社会就业的带动力、以及对文化与环境的促进作用日益显现。
旅游业是中国经济发展的支柱性产业之一。
我国国内旅游业的发展是在改革开放以后才逐渐起步的。
进入二十一世纪以后，我国旅游产业基础扎实，逐步开始向境外和国外旅游发展。
国内旅游市场的发展是我国旅游发展的根本，而城镇居民是我国国内旅游的主要群体。
旅游是以满足某种需要而进行的一些有形的旅游产品的购买或享受无形的旅游度假产品服务的经济行为。
影响这种经济行为的因素不再仅有客观因素（旅游地的发展等），消费者的主观因素（旅游者的自身因素等）在旅游消费行为中占有越来越重要的比例，以下将对这些因素进行分析。
二、对各因素进行分析1．年龄首先，对旅游消费者的年龄影响进行分析。
下表中，年龄分组分别表示为：1.00—30岁以下；2.00—31-40岁；3.00—41-50岁；4.00—51-60岁；5.00—60岁以上。
由图可知，旅游支出的数额随着年龄的增长而不断增加，30岁以下年龄的平均旅游支出只有2282元，31-40岁年龄组是3391元，而41-50岁年龄组达3607元， 51-60岁年龄组更高达4745元，到了60岁以上年龄组，旅游支出则降为3366元。
可以清楚的表明，居民外出旅游受经济和时间的约束影响。
旅游既要花钱，还需要时间和精力，即既要有钱还要有闲。
对年青人来说，时间和精力都比较充裕，但经济收入偏低，由于囊中羞涩，他们外出旅游也不能够随意地花钱。
spss因子分析法
因子分析因子分析(Factor analysis):用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来瞧,主成分分析就是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析(Principal component analysis):就是因子分析一个特例,就是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段,将原有的多个相关变量,做线性变化,转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分,这样达到了因子分析较少变量个数的目的,同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系:主成分分析(PCA)与因子分析(FA)就是两种把变量维数降低以便于描述、理解与分析的方法。
特点(1)因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
(2)因子变量不就是对原始变量的取舍,而就是根据原始变量的信息进行重新组构,它能够反映原有变量大部分的信息。
(3)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比较方便,但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
(4)因子变量具有命名解释性,即该变量就是对某些原始变量信息的综合与反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下,对高维变量空间进行降维处理(即通过因子分析或主成分分析)。
显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
类型根据研究对象的不同,把因子分析分为R 型与Q 型两种。
当研究对象就是变量时,属于R 型因子分析;当研究对象就是样品时,属于Q 型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型与Q 型因子分析的一些特点,如因子分析中的对应分析方法,有的学者称之为双重型因子分析,以示与其她两类的区别。
分析原理假定:有n 个地理样本,每个样本共有p 个变量,构成一个n ×p 阶的地理数据矩阵:当p 较大时,在p 维空间中考察问题比较麻烦。
这就需要进行降维处理,即用较少几个综合指标代替原来指标,而且使这些综合指标既能尽量多地反映原来指标所反映的信息,同时它们之间又就是彼此独立的。