4. 2. AN�LISIS DE FIABILIDAD

Tal y como sugiere el protocolo de investigaci�n de mercados, y tal y como anunci�bamos en el cap�tulo anterior, para dar respuesta a nuestros objetivos de investigaci�n, lo primero que se va a analizar es un an�lisis de la fiabilidad de las escalas, mediante el Alfa de Cronbach (Churchill, 1979), siendo el Alfa de Cronbach un indicador que oscila entre 0 y 1.

Cuando los indicadores de cada escala presentan correlaci�n alta el valor tender� a 1 (es decir, que hay consistencia interna en la escala), siendo lo ideal es que el valor de Alfa est� comprendido entre 0,6 a 0,9.

La fiabilidad de las escalas de nuestro estudio, vienen reflejadas en la tabla que se encuentra a continuaci�n:

A partir de esta tabla podemos comentar que resultaron fiables las escalas de la imagen percibida, la satisfacci�n, la lealtad y la comunicaci�n externa porque se obtuvieron Alfas de Cronbach superiores a 0,6 (siendo las escalas m�s fiables la satisfacci�n y la lealtad). Sin embargo no result� fiable la escala de la motivaci�n porque se obtuvo un Alfa de Cronbach inferior a 0,6. Esta escala no proviene de ning�n estudio anterior, no trat�ndose de una variable que sea clave para el objeto de estudio, sino m�s bien de una variable de car�cter secundario. Si elimin�semos de esta escala el indicador aprender idioma castellano el Alfa de Cronbach se incrementar�a a 0,533 mejorando la fiabilidad de la escala, pero seguir�a sin ser un nivel de fiabilidad aceptable.

Por lo tanto, como el proceso de depuraci�n de sus indicadores no mejorar�a el resultado la informaci�n relativa a esta variable debe interpretarse con cautela.

4. 3. AN�LISIS FACTORIAL

Ahora vamos a analizar nuestro tercer objetivo que es conocer las relaciones que existen entre la imagen, la satisfacci�n, la lealtad, la comunicaci�n externa y la motivaci�n. Para ello se realizar� un an�lisis factorial y una correlaci�n entre las variables.

4.3.1. An�lisis factoriales

El an�lisis factorial tiene por objetivo mostrar y medir el grado de asociaci�n entre las variables, siendo su funci�n reducir la cantidad de variables uniendo las que tienen un alto nivel de correlaci�n. Siendo el nivel de aceptabilidad para el test de KMO obtener un valor a partir de de 0,5 (lo ideal es 0,7) para el test de esfericidad de Barlett se debe presentar un valor inferior a 0,05 que nos indicar�a que las variables est�n intercorrelacionadas y se tomar�n autovalores superiores a 1 para el total de la varianza explicada (explicando como m�nimo el 60% de la varianza). Con estos criterios en mente, pasamos a interpretar los resultados los resultados de los diferentes an�lisis factoriales efectuados sobre las variables que de acuerdo a nuestro marco te�rico, pudieran ser multidimensionales.

4.3.1.1. An�lisis factorial sobre la imagen de un destino tur�stico

1. Con este primer an�lisis se espera obtener una reducci�n de los indicadores que representan la imagen de un destino tur�stico en un n�mero menor de factores.

Siendo 14 los indicadores que se han elegido para medir la imagen de un destino tur�stico los siguientes: la hospitalidad, el clima, el alojamiento, la gastronom�a, las actividades culturales de inter�s, la playa, el transporte para desplazarse por la ciudad, las actividades de ocio y recreo (aventura), el atractivo de su entorno natural, la calidad de vida, el inter�s por su patrimonio cultural, la calidad de las infraestructuras tur�sticas, las actividades de ocio (entretenimiento) y Gandia imagen reconocida.

Como resultado del an�lisis factorial exploratorio obtenemos en un principio un KMO de 0,693 que indica que las variables est�n correlacionadas entre s�, un test de esfericidad de Barlett de 347,189 (91gl) muy significativo con una valor p inferior a 0,05.

Pasamos ahora a analizar la varianza total explicada por este an�lisis y las varianzas de cada uno de los factores hallados de la variable imagen de un destino tur�stico, reteniendo aquellos componentes cuyo autovalor sea mayor que la unidad.

Estos resultados de la tabla 4, determinan que el valor de la varianza explicada es de 62,488% en el que observamos que existen 5 componentes que tienen un autovalor superior a 1, siendo el primer componente el que explica la mayor parte de la varianza explicada con un porcentaje de un 26,603%, teniendo los otros 4 componentes un porcentaje m�s bajo de la varianza explicada entre un 10,254% a un 7,949%.

Despu�s de haber obtenido la varianza total explicada, se analiza la matriz de componentes rotados (por el m�todo de varimax) que busca redistribuir la varianza a lo largo de todos los componentes en la matriz de carga, poniendo el punto de corte en 0,3.

Al analizar la tabla 4 observamos que en la matriz de componentes rotados hay dos indicadores que cargan en varios factores por un lado tenemos el indicador clima que carga tanto en el factor 2 como en el 4, y por otro lado tenemos el indicador hospitalidad que carga en el factor 1, factor 2 y factor 3, por lo tanto en un principio se decide eliminar el indicador clima para ver que ocurre. Al extraerla se observa que se incrementa el KMO a 0,707, de ah� que se decida eliminar el indicador clima sin embargo al eliminar el indicador hospitalidad observamos que la KMO desciende a 0,657, de ah� que no se decida extraer el indicador hospitalidad, quedando finalmente la matriz de componentes rotados con 13 variables que se agrupan en 5 componentes como se demuestra en la tabla 5 con nuevas cargas que pasamos a comentar, as� como a nombrar los factores hallados.

A partir de la tabla 5 se observa que se han reagrupado los 13 indicadores en torno a 5 componentes, que pasamos a comentar:

Factor 1: calidad.

- Este factor reagrupa los indicadores de la hospitalidad, del atractivo en el entorno natural, de la calidad de vida, del inter�s patrimonial cultural y la calidad de infraestructuras tur�sticas.

- Se observa que el atractivo del entorno natural y la calidad de vida son los indicadores m�s representativos del componente 1, mientras que el indicador del inter�s patrimonial cultural y de la calidad de infraestructuras tur�sticas, de la hospitalidad son los indicadores menos representativos del componente 1.

- Este primer componente es nombrado factor calidad por agrupar a los indicadores de la calidad de vida, el entorno natural, calidad de infraestructuras tur�sticas, inter�s patrimonial cultural y hospitalidad, que seg�n la literatura anterior la calidad son algunos de los componentes o atributos de la variable imagen, como se refleja en la revisi�n de Gallarza, Gil y Calder�n (2002)..

Factor 2: ocio.

-Este factor reagrupa los indicadores de las actividades de ocio y recreo (aventura) y las actividades de ocio (entretenimiento).

- Por lo que se observa, que los dos indicadores de actividades de ocio son representativos de un segundo componente de la imagen que es nombrado factor ocio por agrupar los dos indicadores de las actividades de ocio (aventura y entretenimiento). De acuerdo a nuestra revisi�n anterior, es sabido que en determinados destinos el factor ocio tambi�n tiene importancia para medir la imagen de un destino tur�stico.

Factor 3: turismo y playa.

- Este factor reagrupa los indicadores del alojamiento, playa y transporte ciudad.

- Se observa que el indicador playa es bastante representativo del componente 3, mientras que el indicador alojamiento y el transporte ciudad son menos representativos en la imagen de un destino tur�stico.

- Al tercer componente se le nombra factor turismo y playa por agrupar a los indicadores de la playa, alojamiento y el transporte ciudad, propio de la idiosincrasia del destino tur�stico estudiado.

Factor 4: cultural y gastronom�a.

- Este factor reagrupa los indicadores de gastronom�a y actividad cultural de inter�s .

- Se observa que ambos indicadores son representativos de una misma dimensi�n de imagen que es nombrada factor cultural y gastronom�a, que seg�n la literatura son indicadores de la percepci�n basada en atributos seg�n Echtner y Ritchie (1991) como las actividades culturales del lugar.

Factor 5: marca ciudad.

- El indicador de imagen de marca reconocida carga en el componente 5, por lo que se observa que este indicador es representativo de la imagen que es nombrado factor marca ciudad por agrupar al indicador Gandia marca reconocida, seg�n la literatura anterior una de las herramientas m�s eficaces para promocionar un destino tur�stico es la imagen de marca reconocida que viene representada como una identidad corporativa seg�n Bellucia (2003).

A continuaci�n se presentan los porcentajes de varianza explicada de estos 5 factores despu�s de la depuraci�n de indicadores.

Como podemos observar la varianza explicada sin el indicador clima ha incrementado en un 0,804% (pasando de 62,488% a 63,292%) esto significa que la variabilidad total del sistema viene explicada por los 5 factores en algo dos menos de 2 tercios perdi�ndose solo un tercio de la informaci�n si nos limit�semos a trabajar con las 5 dimensiones de imagen halladas. El factor calidad de un destino tur�stico sigue siendo el que m�s varianza explica (un 26,6443%), y en menor medida los otros 4 factores que explican de la varianza total.

A partir de estos datos podemos concluir que la imagen de un destino como Gandia, sol y playa pero con otras posibilidades de promoci�n depende de que se cuide el medio ambiente, la calidad de vida (tranquilidad y seguridad) del lugar de destino y de que se ofrezcan actividades de ocio para entretenerse.

Para avanzar en la comprensi�n del comportamiento del consumidor entrevistado, adem�s del an�lisis sobre la dimensionalidad de la imagen, que como es sabido por la revisi�n aportada en el marco te�rico, es multidimensional, se efectuaron tambi�n de manera paralela, an�lisis factoriales sobre el resto de las variables del cuestionario con el fin de progresar en el tercer objetivo emp�rico.